Metaversen, artificiell intelligens (AI), cloud computing, mobila enheter och Internet of Things (IoT) blir allt mer populära.
Som ett resultat genererar och samlar företag in mer data än någonsin tidigare. När du ansluter till en webbplats eller en enhet genereras och lagras data.
Framtidstänkande företag inser vikten av att använda sådan data. Det gör att de bland annat kan förbättra kundupplevelser och lönsamhet. Oavsett om du försöker förbättra kundupplevelsen eller bättre hantera ditt lager, kan data hjälpa ditt företag att fatta bättre beslut.
Ju mer lönsamt ditt företag är, desto snabbare kan du göra sådana bedömningar. Bruket att använda realtidsdata för att göra snabba affärsval kallas operationsanalys, ibland känd som operationell intelligens.
I det här stycket kommer vi att titta på djupgående insikter om operationsanalys, användningsfall och mycket mer. Låt oss börja.
Vad är Operational Analytics?
"Datadrivet beslutsfattande" nämns ofta i team.
Även om detta tidigare var ett högt mål, har framsteg i datastacken, såsom datalager, datasjöar och BI-verktyg, gjort realtidsdata enklare och billigare än någonsin tidigare.
Data har blivit mer värdefulla som ett resultat av framsteg inom maskininlärning, artificiell intelligens och datautvinning.
Men det finns fortfarande ett olösligt problem: insikterna från dessa data är bara användbara om de utnyttjas för att göra en affärsförändring som flyttar nålen framåt.
Operationell analys är en typ av affärsanalys som fokuserar på att övervaka ett företags nuvarande och realtidsverksamhet. Den använder dataanalys i realtid och affärsintelligens för att öka produktiviteten och effektivisera den dagliga verksamheten.
I dagens affärsvärld är det avgörande för företag att ha realtidsdata och fullständig insyn i konsumentbeteende och företagsprocesser så att ägare kan hålla reda på sin dagliga verksamhet och vidta nödvändiga åtgärder för att öka kundnöjden och botten linje.
Hur fungerar det?
Under de senaste åren, en ny standarddatastack har uppstått, fokuserad på ett datalager kan stödja både klassisk och operationell analys.
Att implementera operationell analys blir mycket möjligt för företag av alla storlekar om du investerar i denna grundläggande infrastruktur. Det finns fyra sektioner i den samtida datastacken:
- Dataintegration – Tänk på Fivetran som en ETL-lösning (extrahera, ladda, transformera) som kopplar alla dina datakällor till ditt datalager.
- Datalagring – överväg Snöflinga, ett datalager som kan lagra både strukturerad och ostrukturerad data på en plats.
- Datamodellering: Överväg dbt, en datamodelleringsprogram som hjälper dig att hantera dina data genom att tillhandahålla ett bibliotek med datamodeller som gör din data användbar för olika användningsområden.
- Dataaktivering: Tänk på Teradata, en dataautomatiseringsteknik som extraherar användbar data från ditt datalager, verifierar den automatiskt och överför den till de verktyg som kräver det.
Användningsfall för operationell analys
Många viktiga affärsfunktioner stöds av operationsanalyser. Med detta i åtanke, här är några sätt som olika avdelningar i din organisation kan dra nytta av att använda operationsanalys:
- Marknadsföring: Genom att använda driftsdata för att erbjuda riktade förslag på varor eller kampanjer medan en konsument handlar, kan företag maximera försäljningen i realtid. Till exempel kan en kunds IP-adress användas för att bestämma deras plats och dynamiskt ställa in prissättning beroende på områdets typiska köpkraft.
- Verksamhetsledningen: Genom att använda kontinuerlig intelligens kan företag hantera sin verksamhet bättre, som att utföra förebyggande underhåll på maskiner innan de går sönder eller fylla på populära försäljningsartiklar.
- IT: Operationell analys inom IT inkluderar insamling och analys av prestandainformation i realtid över servrar, nätverkskomponenter, molnsystem och applikationer. Informationen används sedan av teknikerna för att upprätthålla drifttid och spara driftskostnader.
- Försörjningskedjor: De är komplicerade och ömtåliga. Försörjningskedjor orsakas förödelse av problem som produktbrist och brist på lagerpersonal, såväl som leveransavbrott som trafik- och väderkatastrofer. Detta kan resultera i restorder samt missnöjda konsumenter och partners. Försörjningskedjans logistik förbättras av operationella analyslösningar, som ger större insikt och möjliggör snabbare produktflöde.
- Tillverkningsteam: För övervakning av maskiner, fordon och tillverkningslinjer använder de ofta operationsanalyser. De ger viktiga säkerhets- och kvalitetsdata, vilket leder till hälsosammare och effektivare arbetsplatser med färre olyckor och stillestånd.
- Utvecklare: De kan kontrollera hur kunderna använder sina produkter i realtid och göra justeringar i farten med hjälp av realtidsdata. Till exempel, om spelare har problem med att ta sig igenom ett segment av ett spel, kan en onlinespelsskapare ändra svårighetsgraden för det området eller ge verktyg i spelet för att hjälpa spelare att öka sina chanser att fortsätta till nästa steg.
Fördelar med operationell analys
Det finns en anledning till varför ledande företag utökar sina investeringar i operativ analys. Det har potential att ha ett djupt positivt inflytande på hela organisationen. Här är fyra anledningar till varför organisationer som värdesätter operationell analys inte ser tillbaka.
1. Snabbt beslutsfattande
Att ha enkel tillgång till data i de verktyg du använder regelbundet gör att företag kan arbeta snabbare och intelligentare, vilket erbjuder hårda mätningar för att backa upp utmanande beslut.
2. Ökad kundnöjdhet
Att fånga in data och använda dem för att förstå individuella behov krävs för att möjliggöra enastående kundupplevelser.
När man arbetar med kunder gör operationsanalyslösningar det möjligt för företag att arbeta med ökad aktualitet, noggrannhet och empati. Som en konsekvens får kunderna bättre upplevelser, är mer lojala och har högre utvärderingar.
3. Medarbetarnas nöjdhet har förbättrats
Begåvade människor vill inte slösa tid på små uppgifter som datainmatning, och de vill inte heller schemalägga sina dagar genom att gå in på tre olika plattformar. Företag som fortsätter att använda föråldrade affärsmetoder riskerar att förlora kompetent personal till mer tekniskt avancerade konkurrenter.
Ledande företag använder operationsanalys med automatisering av arbetsflöden för att effektivisera arbetarnas uppgifter, vilket gör det enklare och snabbare att få den information du behöver när du behöver den. Dessutom gör mindre upptaget arbete det enklare att anställa och behålla utmärkta medarbetare.
4. Ökade vinster
Överväg att en kund ringer för att beställa en ny produkt eller tjänst.
Att ha data till hands gör det möjligt att dra nytta av möjligheter när de dyker upp.
Du kan ge kunderna skräddarsydda erbjudanden som de svarar på om du har rätt information, vilket hjälper dem att fatta smartare köpbeslut och förbättra den totala lönsamheten.
Slutsats
Sammanfattningsvis, genom att använda Operational Analytics, lägger ditt företag kraften i Real-time Business Intelligence i händerna på dina frontlinjeanställda, vilket gör att de kan ge det största värdet för företaget. Företag vänder sig alltmer till databehandling i realtid i takt med att kostnaderna för molnbaserade resurser (som servrar och datalager) minskar.
Kommentera uppropet