Представлена ​​операционная аналитика: стимулирование делового совершенства

Операционная аналитика в технологиях больших данных — это возможность и вызов. Данные собираются из разных источников, и управление этим огромным набором данных из разных источников — сложная задача для аналитических групп, работающих на бэкэнде. Однако эти данные могут стать отличной возможностью для предприятий, поскольку они могут вывести игру принятия решений на новый уровень на основе ценных данных. Операционная аналитика — это подмножество бизнес-аналитики, которое фокусируется на немедленных действиях по выбору.

Что такое операционная аналитика?

Операционная аналитика — это процесс использования данных в реальном времени для принятия рутинных решений. Соответствующая бизнес-информация хранится в инструментах, которые анализируют данные и выявляют проблемы и возможности. Затем команды используют эти уточненные данные для принятия обоснованных решений.

Операционная аналитика — это подмножество бизнес-аналитики. Операционная аналитика фокусируется на принятии немедленных ежедневных решений на основе извлеченных данных. Этот тип анализа используется для предиктивного анализа с использованием интеллектуального анализа данных и ИИ для связи с данными.

Как работает операционная аналитика?

Операционная аналитика выполняется путем слияния данных из разных источников. Это пошаговое руководство по выполнению операционной аналитики включает в себя следующее:

Шаг 1: Информация отправляется в хранилище данных для сортировки.

Шаг 2: Ценная информация передается оперативным группам для принятия обоснованных решений.

Основными источниками данных в настоящее время являются:

• Интернет или подключенные устройства.
• Системы точек продаж (POS)
• Управление взаимоотношениями с клиентами (CRM)
• Программное обеспечение для планирования ресурсов предприятия

Операционная аналитика позволяет всей команде получать доступ к результатам сложных расчетов, которые ранее требовали электронных таблиц. Эта информация помогает автоматизировать рабочий процесс бизнеса.

Преимущества операционной аналитики

Операционная аналитика приносит пользу всем отраслям из различных областей знаний. Она снижает вероятность ошибок, повышает производительность и улучшает прогнозирование.

• Улучшенный клиентский опыт: операционная аналитика помогает командам обнаруживать проблемы и находить решения как можно скорее. Точные знания могут предложить клиентам персонализированный опыт.

• Удовлетворенность клиентов: когда проблемы решаются так же быстро, как и возникают, клиенты получают еще один уровень удовлетворенности, что улучшает их общее впечатление от взаимодействия с компанией.

• Быстрое принятие решений: ежедневные решения и данные в реальном времени улучшают быстрое принятие решений. Компании не нужно ждать три или четыре месяца, чтобы получить ценные идеи и предпринять действия.

• Повышение производительности: когда решения принимаются с учетом ценных идей, потери и дублирование усилий сводятся к минимуму. Это приводит к повышению производительности компании.

• Увеличение прибыли: модели машинного обучения предоставляют высокоэффективные и экономичные данные, которые повышают прибыльность бизнеса.

• Вовлеченность команды: Каждый член команды имеет равный доступ к данным и может принимать решения. Это повышает вовлеченность команды, что способствует гармонии среди сотрудников.

Примеры использования операционной аналитики

Варианты использования операционной аналитики применяются в различных областях: от здравоохранения до маркетинга, продаж и производства. Некоторые важные варианты использования операционной аналитики включают:

• Гибкая разработка: команды могут использовать операционную аналитику для предоставления отзывов о моделях использования продукта, чтобы компании могли улучшать свои приложения.
• Маркетинг: анализируя поведение клиентов в Интернете, предиктивный анализ предоставляет покупателям соответствующую информацию о продукте, которая помогает им совершить покупку.
• Сокращение оттока: с помощью операционной аналитики модели могут определить, когда клиент, скорее всего, покинет ваш бизнес. Эффективные стратегии применяются для сокращения оттока, когда эта информация уже доступна.
• Персонализированные предложения: комплексный анализ может выходить за рамки демографической сегментации, чтобы создать отношения. Например, магазин может ввести цветовые предпочтения клиента для этнической одежды и автоматически отправлять персонализированное электронное письмо при поступлении нового товара, который понравится покупателю.
• Перекрестные продажи: Operation Analytics использует существующую клиентскую базу для увеличения продаж. Эта настройка может предлагать рекомендации веб-сайтов и ссылки на продукты клиентам с разных веб-сайтов.
• Поддержка клиентов: интеллектуальные архитектурные системы могут определять новых пользователей определенного продукта и предоставлять приветственные предложения, кэшбэк или сообщения. Например, при регистрации на сайте электронной коммерции, как новый клиент, компания предлагает дополнительную рекламную скидку 10%.

Операционная аналитика против бизнес-аналитики

Заключение

Операционная аналитика — это универсальное решение для компаний, зависящих от быстрого принятия решений на основе данных в реальном времени. Такие аналитические модели полезны для компаний во многих отношениях, явно улучшая их производительность и способствуя росту.

Чтобы помочь вам ускорить вашу карьеру, Simplilearn предлагает вам онлайн-курс обучения сертификации по анализу данных с мастер-классами от экспертов IBM. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы развить более глубокое понимание основных концепций и практический опыт проектов!

Часто задаваемые вопросы

В1.Чем операционная аналитика отличается от традиционной бизнес-аналитики (BI)?

Бизнес-аналитика фокусируется на принятии стратегических решений, тогда как операционная аналитика фокусируется на принятии решений в режиме реального времени.

Q2.Какие типы данных обычно анализируются в ходе операционной аналитики?

Большие наборы данных, такие как данные журналов, транзакционные данные и данные датчиков, анализируются в ходе операционной аналитики.

В3.Какие отрасли могут выиграть от операционной аналитики?

Такие отрасли, как здравоохранение, финансы, розничная торговля и электронная коммерция, могут извлечь выгоду из операционной аналитики.

Q4.Какие технологии обычно используются в операционной аналитике?

Инструменты интеграции данных и обработка данных в реальном времени широко используются в оперативной аналитике.

Q5.Какие проблемы связаны с операционной аналитикой?

Качество данных, согласованность и вопросы безопасности — примеры проблем, связанных с операционной аналитикой.