Metaverse, umetna inteligenca (AI), računalništvo v oblaku, mobilne naprave in internet stvari (IoT) postajajo vse bolj priljubljeni.
Posledično podjetja ustvarjajo in zbirajo več podatkov kot kdaj koli prej. Ko se povežete s spletnim mestom ali napravo, se podatki ustvarijo in shranijo.
Podjetja, ki razmišljajo naprej, se zavedajo pomembnosti uporabe takšnih podatkov. Med drugim jim omogoča izboljšanje uporabniških izkušenj in dobičkonosnosti. Ne glede na to, ali poskušate izboljšati izkušnjo strank ali bolje upravljati zalogo, lahko podatki vašemu podjetju pomagajo pri sprejemanju boljših odločitev.
Bolj donosno kot je vaše podjetje, hitreje boste lahko sprejeli takšne sodbe. Praksa uporabe podatkov v realnem času za sprejemanje hitrih poslovnih odločitev je znana kot operativna analitika, včasih znana kot operativna inteligenca.
V tem delu si bomo poglobljeno ogledali vpoglede v operativno analitiko, primere uporabe in še veliko več. Začnimo.
Kaj je operativna analitika?
V skupinah se pogosto omenja »odločanje na podlagi podatkov«.
Čeprav je bil to prej visok cilj, je napredek na področju podatkovnega sklada, kot so podatkovna skladišča, podatkovna jezera in orodja BI, omogočil lažji in cenejši podatki v realnem času kot kdaj koli prej.
Podatki so postali bolj dragoceni zaradi napredka v strojno učenje, umetna inteligenca in podatkovno rudarjenje.
Vendar ostaja nerešljiva težava: vpogledi, pridobljeni iz teh podatkov, so uporabni le, če jih uporabimo za poslovno spremembo, ki vodi iglo naprej.
Operativna analitika je vrsta poslovne analitike, ki se osredotoča na spremljanje tekočega poslovanja podjetja in poslovanja v realnem času. Uporablja analizo podatkov v realnem času in poslovno inteligenco za povečanje produktivnosti in poenostavitev vsakodnevnih operacij.
V današnjem poslovnem svetu je za podjetja ključnega pomena, da imajo podatke v realnem času in popolno preglednost vedenja potrošnikov in procesov podjetja, tako da lahko lastniki spremljajo svoje vsakodnevno poslovanje in sprejmejo potrebne ukrepe za povečanje zadovoljstva strank in dna. vrstico.
Kako deluje?
V preteklih letih, pojavil se je nov standardni podatkovni sklad, osredotočen na podatkovno skladišče sposoben podpirati tako klasično kot operativno analitiko.
Izvajanje operativne analitike postane zelo dosegljivo za podjetja katere koli velikosti, če vlagate v to temeljno infrastrukturo. Sodobni podatkovni sklad ima štiri razdelke:
- Integracija podatkov – Pomislite na Fivetran kot na rešitev ETL (ekstrahiranje, nalaganje, pretvorba), ki bo povezala vse vaše vire podatkov z vašim podatkovnim skladiščem.
- Shranjevanje podatkov – razmislite Snowflake, podatkovno skladišče, ki lahko na enem mestu hrani tako strukturirane kot nestrukturirane podatke.
- Modeliranje podatkov: Razmislite o dbt, aplikaciji za modeliranje podatkov, ki vam pomaga pri upravljanju vaših podatkov z zagotavljanjem knjižnice podatkovnih modelov, zaradi katerih so vaši podatki uporabni za različne namene.
- Aktivacija podatkov: Razmislite o Teradata, tehnologiji za avtomatizacijo podatkov, ki bo iz vašega podatkovnega skladišča ekstrahirala uporabne podatke, jih samodejno preverila in jih posredovala orodjem, ki to zahtevajo.
Primeri uporabe operativne analitike
Veliko ključnih poslovnih funkcij podpira operativna analitika. Upoštevajte to, tukaj je nekaj načinov, kako lahko različni oddelki v vaši organizaciji izkoristijo uporabo operativne analitike:
- Trženje: Z uporabo operativnih podatkov za ponujanje ciljno usmerjenih predlogov za izdelke ali promocije, medtem ko potrošnik nakupuje, lahko podjetja povečajo prodajo v realnem času. Na primer, IP naslov stranke se lahko uporabi za določitev njihove lokacije in dinamično določanje cen glede na tipično kupno moč območja.
- upravljanje: Z uporabo stalne inteligence lahko podjetja bolje upravljajo svoje poslovanje, na primer preventivno vzdrževanje strojev, preden se pokvarijo, ali ponovno polnjenje priljubljenih prodajnih artiklov.
- IT: Operativna analitika v IT vključuje zbiranje in analizo informacij o zmogljivosti v realnem času na strežnikih, omrežnih komponentah, sistemih v oblaku in aplikacijah. Podatke nato uporabljajo tehniki za vzdrževanje delovnega časa in prihranek operativnih stroškov.
- Napajalne verige: So zapleteni in krhki. Dobavne verige povzročajo težave, kot so pomanjkanje izdelkov in skladiščnega osebja, pa tudi prekinitve dostave, kot so prometne in vremenske katastrofe. To lahko povzroči zaostala naročila ter nezadovoljne potrošnike in partnerje. Logistika dobavne verige je izboljšana z rešitvami operativne analitike, ki zagotavljajo večji vpogled in omogočajo hitrejši pretok izdelkov.
- Proizvodna ekipa: Za spremljanje strojev, vozil in proizvodnih linij pogosto uporabljajo operativno analitiko. Zagotavljajo bistvene varnostne in kakovostne podatke, kar vodi do bolj zdravih in učinkovitejših delovnih mest z manj nesrečami in izpadi.
- Razvijalci: V realnem času lahko preverijo, kako stranke uporabljajo svoje izdelke, in sproti prilagajajo s podatki v realnem času. Na primer, če imajo igralci težave pri prehodu skozi segment igre, lahko ustvarjalec spletne igre spremeni težavnostno stopnjo tega področja ali da orodja v igri, ki igralcem pomagajo povečati njihove možnosti za nadaljevanje v naslednjo stopnjo.
Prednosti operativne analitike
Obstaja razlog, zakaj vodilna podjetja širijo svoje naložbe v operativno analitiko. Ima potencial, da močno pozitivno vpliva na celotno organizacijo. Tu so štirje razlogi, zakaj se organizacije, ki cenijo operativno analitiko, ne ozrejo nazaj.
1. Hitro odločanje
Enostaven dostop do podatkov v orodjih, ki jih redno uporabljate, podjetjem omogoča hitrejše in inteligentnejše delovanje ter ponuja trde meritve za podporo zahtevnih odločitev.
2. Povečano zadovoljstvo strank
Zajem podatkov in njihova uporaba za razumevanje individualnih potreb je potrebna, da se omogoči izjemna izkušnja strank.
Pri delu s strankami rešitve operativne analitike omogočajo podjetjem, da delujejo s povečano ažurnostjo, natančnostjo in empatijo. Posledično imajo stranke boljše izkušnje, so bolj zveste in imajo višje ocene.
3. Zadovoljstvo zaposlenih se je izboljšalo
Nadarjeni ljudje ne želijo izgubljati časa za preprosta opravila, kot je vnos podatkov, niti ne želijo načrtovati svojih dni z vstopom v tri različne platforme. Podjetja, ki še naprej uporabljajo zastarele poslovne prakse, tvegajo, da bodo izgubila kompetentno osebje zaradi tehnološko naprednejših konkurentov.
Vodilna podjetja uporabljajo operativno analitiko z avtomatizacijo delovnega toka, da poenostavijo naloge delavcev, kar olajša in pospeši pridobivanje informacij, ki jih potrebujete, ko jih potrebujete. Poleg tega je zaradi manj zaposlenega dela lažje najeti in obdržati odlične zaposlene.
4. Povečan dobiček
Razmislite o stranki, ki kliče, da bi naročila nov izdelek ali storitev.
Če imate podatke na dosegu roke, lahko izkoristite priložnosti, ko se pojavijo.
Strankam lahko ponudite prilagojene ponudbe, na katere se odzovejo, če imate pravilne informacije, s čimer jim pomagate sprejemati pametnejše nakupne odločitve in izboljšate splošno donosnost.
zaključek
Skratka, z uporabo operativne analitike vaše podjetje daje moč poslovne inteligence v realnem času v roke vašim zaposlenim na prvi liniji, kar jim omogoča, da podjetju dajo največjo vrednost. Podjetja se vse bolj obračajo na obdelavo podatkov v realnem času, saj stroški virov v oblaku (kot so strežniki in podatkovna skladišča) padajo.
Pustite Odgovori