Talaan ng nilalaman[Tago][Ipakita]
Ang metaverse, artificial intelligence (AI), cloud computing, mga mobile device, at ang Internet of Things (IoT) ay nagiging mas sikat.
Bilang resulta, ang mga negosyo ay bumubuo at nakakakuha ng mas maraming data kaysa dati. Kapag kumonekta ka sa isang website o isang device, ang data ay nabuo at iniimbak.
Kinikilala ng mga kumpanyang may pasulong na pag-iisip ang kahalagahan ng paggamit ng naturang data. Ito ay nagpapahintulot sa kanila, bukod sa iba pang mga bagay, upang mapabuti ang mga karanasan ng customer at kakayahang kumita. Sinusubukan mo mang pahusayin ang karanasan ng customer o mas mahusay na pamahalaan ang iyong imbentaryo, makakatulong ang data sa iyong kumpanya na gumawa ng mas mahuhusay na desisyon.
Kung mas kumikita ang iyong negosyo, mas mabilis kang makakagawa ng mga ganoong paghuhusga. Ang kasanayan ng paggamit ng real-time na data upang makagawa ng mabilis na mga pagpipilian sa negosyo ay kilala bilang operational analytics, kung minsan ay kilala bilang operational intelligence.
Sa bahaging ito, titingnan natin nang malalim ang mga insight sa operational analytics, mga kaso ng paggamit, at marami pang iba. Magsimula tayo.
Ano ang Operational Analytics?
Ang "paggawa ng desisyon na batay sa data" ay madalas na binabanggit sa mga koponan.
Bagama't ito ay dating isang mataas na layunin, ang mga pagsulong sa data stack, gaya ng mga warehouse ng data, data lakes, at BI tool, ay nagpadali ng real-time na data at mas mura kaysa dati.
Ang data ay naging mas mahalaga bilang resulta ng mga pagsulong sa machine learning, artificial intelligence, at data mining.
Gayunpaman, nananatili ang isang hindi malulutas na problema: ang mga insight na nakuha mula sa data na ito ay kapaki-pakinabang lamang kung ang mga ito ay magagamit upang gumawa ng pagbabago sa negosyo na nagpapasulong ng karayom.
Operational analytics ay isang uri ng analytics ng negosyo na nakatuon sa pagsubaybay sa kasalukuyan at real-time na operasyon ng isang kumpanya. Gumagamit ito ng real-time na data analysis at business intelligence upang palakasin ang pagiging produktibo at i-streamline ang mga pang-araw-araw na operasyon.
Sa mundo ng negosyo ngayon, napakahalaga para sa mga kumpanya na magkaroon ng real-time na data at kumpletong transparency sa gawi ng consumer at mga proseso ng kumpanya upang masubaybayan ng mga may-ari ang kanilang pang-araw-araw na operasyon at gawin ang mga kinakailangang hakbang upang mapalakas ang kaligayahan ng customer at ang ilalim linya.
Paano ito gumagana?
Sa nakaraang taon, lumitaw ang isang bagong standard na stack ng data, na nakatuon sa isang warehouse ng data may kakayahang suportahan ang parehong classical at operational analytics.
Ang pagpapatupad ng operational analytics ay nagiging napakaachievable para sa mga kumpanya sa anumang laki kung mamumuhunan ka sa pangunahing imprastraktura na ito. Mayroong apat na seksyon sa kontemporaryong data stack:
- Integration data – Isipin ang Fivetran bilang isang ETL (extract, load, transform) na solusyon na magkokonekta sa lahat ng iyong data source sa iyong data warehouse.
- Imbakan ng Data – Isaalang-alang Snowflake, isang data warehouse na maaaring mag-imbak ng parehong structured at unstructured data sa isang lokasyon.
- Pagmomodelo ng Data: Isaalang-alang ang dbt, isang application sa pagmomodelo ng data na tumutulong sa iyo sa pamamahala ng iyong data sa pamamagitan ng pagbibigay ng library ng mga modelo ng data na ginagawang magagamit ang iyong data para sa iba't ibang gamit.
- Pag-activate ng Data: Isaalang-alang ang Teradata, isang teknolohiya ng pag-automate ng data na kukuha ng magagamit na data mula sa iyong data warehouse, awtomatikong i-verify ito, at ipapadala ito sa mga tool na nangangailangan nito.
Mga Kaso ng Paggamit ng Operational Analytics
Maraming pangunahing function ng negosyo ang sinusuportahan ng operational analytics. Iniingatan ito, narito ang ilang paraan kung saan maaaring makinabang ang iba't ibang departamento sa iyong organisasyon sa paggamit ng operational analytics:
- marketing: Gamit ang data ng pagpapatakbo upang mag-alok ng mga naka-target na mungkahi para sa mga item o promosyon habang namimili ang isang mamimili, maaaring i-maximize ng mga negosyo ang mga benta sa real-time. Halimbawa, maaaring gamitin ang IP address ng isang customer upang matukoy ang kanilang lokasyon at dynamic na magtakda ng pagpepresyo depende sa karaniwang kapangyarihan sa pagbili ng lugar.
- pamamahala: Gamit ang tuluy-tuloy na katalinuhan, maaaring mas mahusay na pamahalaan ng mga negosyo ang kanilang mga operasyon, tulad ng paggawa ng preventative maintenance sa makinarya bago ito masira o muling punan ang mga sikat na item sa pagbebenta.
- IT: Kasama sa Operational Analytics sa IT ang pangangalap at pagsusuri ng real-time na impormasyon sa pagganap sa mga server, bahagi ng networking, cloud system, at application. Ang impormasyon ay pagkatapos ay ginagamit ng mga technician upang mapanatili ang uptime at i-save ang mga gastos sa pagpapatakbo.
- Supply chain: Sila ay kumplikado at marupok. Ang mga supply chain ay nagdudulot ng kaguluhan sa pamamagitan ng mga isyu tulad ng kakulangan sa produkto at kakulangan ng mga tauhan ng warehouse, pati na rin ang mga pagkaantala sa paghahatid tulad ng trapiko at mga sakuna sa panahon. Maaaring magresulta ito sa mga back order pati na rin sa mga hindi nasisiyahang consumer at partner. Ang supply chain logistics ay pinahusay ng mga operational analytics solution, na nagbibigay ng higit na insight at nagbibigay-daan para sa mas mabilis na daloy ng produkto.
- Koponan ng paggawa: Para sa pagsubaybay sa makinarya, sasakyan, at mga linya ng pagmamanupaktura, madalas silang gumagamit ng operational analytics. Nagbibigay sila ng mahahalagang data sa kaligtasan at kalidad, na humahantong sa mas malusog at mas mahusay na mga lugar ng trabaho na may mas kaunting aksidente at downtime.
- Mga Nag-develop: Maaari nilang suriin kung paano ginagamit ng mga customer ang kanilang mga produkto sa real-time at gumawa ng mga pagsasaayos sa mabilisang gamit ang real-time na data. Halimbawa, kung nagkakaproblema ang mga manlalaro na dumaan sa isang segment ng isang laro, maaaring baguhin ng isang tagalikha ng online game ang antas ng kahirapan ng lugar na iyon o magbigay ng mga tool sa laro upang matulungan ang mga manlalaro na mapataas ang kanilang mga pagkakataong magpatuloy sa susunod na yugto.
Mga Benepisyo sa Operational Analytics
May dahilan kung bakit pinapalawak ng mga nangungunang kumpanya ang kanilang mga pamumuhunan sa operational analytics. Ito ay may potensyal na magkaroon ng isang malalim na positibong impluwensya sa buong organisasyon. Narito ang apat na dahilan kung bakit hindi lumilingon ang mga organisasyong nagpapahalaga sa operational analytics.
1. Mabilis na paggawa ng desisyon
Ang pagkakaroon ng simpleng access sa data sa mga tool na regular mong ginagamit ay nagbibigay-daan sa mga kumpanya na gumana nang mas mabilis at matalino, na nag-aalok ng mabibigat na sukat upang i-back up ang mga mapaghamong desisyon.
2. Nadagdagang kasiyahan ng kliyente
Ang pagkuha ng data at paglalapat nito upang maunawaan ang mga indibidwal na pangangailangan ay kinakailangan upang paganahin ang mga natatanging karanasan ng kliyente.
Kapag nakikipagtulungan sa mga customer, binibigyang-daan ng mga operational analytics solution ang mga kumpanya na gumana nang may mas mataas na pagiging maagap, katumpakan, at empatiya. Bilang resulta, ang mga customer ay may mas magagandang karanasan, mas tapat, at may mas matataas na pagsusuri.
3. Ang kasiyahan ng empleyado ay bumuti
Ang mga mahuhusay na tao ay hindi gustong mag-aksaya ng oras sa mga mababang gawain tulad ng pagpasok ng data, at hindi rin nila gustong iiskedyul ang kanilang mga araw sa pamamagitan ng pagpasok sa tatlong magkakaibang platform. Ang mga kumpanyang patuloy na gumagamit ng hindi napapanahong mga gawi sa negosyo ay nanganganib na mawalan ng karampatang kawani sa mas advanced na teknolohiyang mga kakumpitensya.
Gumagamit ang mga nangungunang kumpanya ng operational analytics na may workflow automation para i-streamline ang mga gawain ng mga manggagawa, na ginagawang mas madali at mas mabilis na makuha ang impormasyon, kailangan mo kapag kailangan mo ito. Higit pa rito, ang hindi gaanong abala sa trabaho ay ginagawang mas simple ang pag-hire at pagpapanatili ng mahuhusay na empleyado.
4. Tumaas na kita
Isaalang-alang ang isang customer na tumatawag upang mag-order para sa isang bagong produkto o serbisyo.
Ang pagkakaroon ng data sa iyong mga kamay ay ginagawang posible upang mapakinabangan ang mga pagkakataon habang lumalabas ang mga ito.
Maaari kang magbigay sa mga kliyente ng mga customized na alok na kanilang tinutugunan kung mayroon kang tamang impormasyon, na tumutulong sa kanila na gumawa ng mas matalinong mga desisyon sa pagbili at pagpapabuti ng pangkalahatang kakayahang kumita.
Konklusyon
Bilang konklusyon, sa pamamagitan ng paggamit ng Operational Analytics, inilalagay ng iyong kumpanya ang kapangyarihan ng Real-time na Business Intelligence sa mga kamay ng iyong mga front-line na empleyado, na nagbibigay-daan sa kanila na magbigay ng pinakamalaking halaga sa kumpanya. Ang mga kumpanya ay lalong lumilipat sa real-time na pagpoproseso ng data habang bumababa ang mga gastos ng mga mapagkukunang nakabatay sa cloud (gaya ng mga server at data warehouse).
Mag-iwan ng Sagot