Метавсесвіт, штучний інтелект (AI), хмарні обчислення, мобільні пристрої та Інтернет речей (IoT) стають все більш популярними.
У результаті підприємства генерують і збирають більше даних, ніж будь-коли раніше. Коли ви підключаєтеся до веб-сайту або пристрою, дані генеруються та зберігаються.
Далекоглядні компанії визнають важливість використання таких даних. Це дозволяє їм, серед іншого, покращити клієнтський досвід і прибутковість. Незалежно від того, чи намагаєтеся ви покращити взаємодію з клієнтами чи краще керувати своїми запасами, дані можуть допомогти вашій компанії приймати кращі рішення.
Чим прибутковішим є ваш бізнес, тим швидше ви можете приймати такі рішення. Практика використання даних у реальному часі для швидкого прийняття бізнес-вибору відома як оперативна аналітика, іноді відома як оперативна розвідка.
У цій частині ми детально розглянемо аналітику операційної діяльності, випадки використання та багато іншого. Давайте почнемо.
Що таке операційна аналітика?
«Прийняття рішень на основі даних» часто згадується в командах.
Хоча раніше це було високою ціллю, прогрес у стеку даних, як-от сховища даних, озера даних та інструменти BI, зробив сенс даних у реальному часі легшим і менш дорогим, ніж будь-коли раніше.
Дані стали більш цінними в результаті прогресу в навчання за допомогою машини, штучний інтелект і аналіз даних.
Однак залишається невирішувана проблема: розуміння, отримане з цих даних, корисне лише в тому випадку, якщо воно використовується для внесення змін у бізнес, які просувають голку вперед.
Операційна аналітика це тип бізнес-аналітики, який зосереджується на моніторингу поточних операцій компанії та операцій у реальному часі. Він використовує аналіз даних у реальному часі та бізнес-аналітику для підвищення продуктивності та оптимізації щоденних операцій.
У сучасному діловому світі для компаній надзвичайно важливо мати дані в режимі реального часу та повну прозорість поведінки споживачів і процесів компанії, щоб власники могли відстежувати їхню повсякденну діяльність і вживати необхідних заходів для підвищення рівня задоволеності клієнтів і прибутку. лінія.
Як це працює?
В останні роки, виник новий стандартний стек даних, орієнтований на сховище даних здатний підтримувати як класичну, так і оперативну аналітику.
Впровадження операційної аналітики стає дуже досяжним для фірм будь-якого розміру, якщо ви інвестуєте в цю фундаментальну інфраструктуру. У сучасному стеку даних є чотири розділи:
- Інтеграція даних – Подумайте про Fivetran як про рішення ETL (extract, load, transform), яке з’єднає всі ваші джерела даних із вашим сховищем даних.
- Зберігання даних – подумайте Сніжинка, сховище даних, яке може зберігати як структуровані, так і неструктуровані дані в одному місці.
- Моделювання даних: Розглянемо dbt, програму моделювання даних, яка допомагає вам керувати вашими даними, надаючи бібліотеку моделей даних, які роблять ваші дані придатними для різних цілей.
- Активація даних: розгляньте Teradata, технологію автоматизації даних, яка витягуватиме корисні дані з вашого сховища даних, автоматично їх перевірятиме та передаватиме до інструментів, яким вони потрібні.
Варіанти використання операційної аналітики
Багато ключових бізнес-функцій підтримуються операційною аналітикою. Пам’ятаючи про це, ось кілька способів використання операційної аналітики для різних відділів вашої організації:
- Маркетинг: використовуючи оперативні дані, щоб пропонувати цільові пропозиції щодо товарів або рекламних акцій, поки споживач робить покупки, компанії можуть максимізувати продажі в режимі реального часу. Наприклад, IP-адреса клієнта може бути використана для визначення його місцезнаходження та динамічного встановлення ціни залежно від типової купівельної спроможності регіону.
- управління: Використовуючи безперервний інтелект, підприємства можуть краще керувати своїми операціями, наприклад проводити профілактичне технічне обслуговування обладнання, перш ніж воно виходить з ладу, або заправляти популярні товари для продажу.
- IT: операційна аналітика в ІТ включає збір і аналіз у реальному часі інформації про продуктивність серверів, мережевих компонентів, хмарних систем і програм. Потім ця інформація використовується технічними спеціалістами для підтримки безвідмовної роботи та економії операційних витрат.
- Ланцюги постачання: Вони складні та крихкі. Ланцюжки постачання сіють хаос через такі проблеми, як дефіцит продуктів і складського персоналу, а також перебої в доставці, такі як дорожні та погодні катастрофи. Це може призвести до незавершених замовлень, а також до незадоволених споживачів і партнерів. Логістика ланцюга постачання покращується завдяки рішенням оперативної аналітики, які забезпечують краще розуміння та забезпечують швидкий потік продукції.
- Виробнича команда: для моніторингу машин, транспортних засобів і виробничих ліній вони часто використовують оперативну аналітику. Вони надають важливі дані про безпеку та якість, створюючи здоровіші та ефективніші робочі місця з меншою кількістю нещасних випадків і простоїв.
- Розробники: вони можуть перевіряти, як клієнти використовують їхні продукти в реальному часі, і вносити корективи на льоту, використовуючи дані в реальному часі. Наприклад, якщо гравцям важко пройти через сегмент гри, розробник онлайн-ігри може змінити рівень складності цієї області або надати інструменти в грі, щоб допомогти гравцям збільшити їхні шанси продовжити до наступного етапу.
Переваги операційної аналітики
Є причина, чому провідні фірми розширюють свої інвестиції в операційну аналітику. Він має потенціал справляти глибокий позитивний вплив на всю організацію. Ось чотири причини, чому організації, які цінують оперативну аналітику, не озираються назад.
1. Швидке прийняття рішень
Простий доступ до даних у інструментах, якими ви регулярно користуєтеся, дозволяє компаніям працювати швидше та розумніше, пропонуючи жорсткі вимірювання для резервного копіювання складних рішень.
2. Підвищення рівня задоволеності клієнтів
Збирання даних і їх застосування для розуміння індивідуальних потреб потрібне для забезпечення виняткового досвіду клієнтів.
Під час роботи з клієнтами рішення оперативної аналітики дозволяють компаніям працювати з підвищеною своєчасністю, точністю та чуйністю. Як наслідок, клієнти мають кращий досвід, більш лояльні та мають вищі оцінки.
3. Задоволеність працівників покращилася
Талановиті люди не хочуть витрачати час на чорні завдання, такі як введення даних, а також не хочуть планувати свої дні, входячи в три різні платформи. Компанії, які продовжують використовувати застарілу бізнес-практику, ризикують втратити компетентний персонал на користь більш технологічно просунутих конкурентів.
Провідні компанії використовують оперативну аналітику з автоматизацією робочого процесу, щоб оптимізувати завдання працівників, полегшуючи та пришвидшуючи отримання необхідної інформації, коли вона вам потрібна. Крім того, менша зайнятість полегшує наймання та утримання чудових працівників.
4. Збільшення прибутку
Уявімо, що клієнт телефонує, щоб зробити замовлення на новий продукт або послугу.
Наявність даних у вас під рукою дає змогу використовувати можливості, щойно вони з’являться.
Ви можете надавати клієнтам індивідуальні пропозиції, на які вони реагують, якщо у вас є правильна інформація, допомагаючи їм приймати розумніші рішення про покупку та покращуючи загальну прибутковість.
Висновок
Підсумовуючи, використовуючи операційну аналітику, ваша компанія передає можливості бізнес-аналітики в реальному часі в руки ваших провідних співробітників, дозволяючи їм приносити найбільшу цінність компанії. Компанії все більше звертаються до обробки даних у реальному часі, оскільки витрати на хмарні ресурси (такі як сервери та сховища даних) падають.
залишити коментар