Представление операционной аналитики: путь к совершенству бизнеса

Операционная аналитика в технологиях больших данных — это возможность и вызов. Данные собираются из различных источников, и управление этим обширным набором данных из разных источников является сложной задачей для групп аналитиков, работающих на серверной стороне. Тем не менее, эти данные могут стать отличной возможностью для бизнеса, поскольку они могут повысить уровень принятия решений на основе ценных данных. Операционная аналитика — это разновидность бизнес-аналитики, которая 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 разновидность бизнес-аналитики. Операционная аналитика фокусируется на принятии немедленных ежедневных решений на основе извлеченных данных. Этот тип анализа используется для прогнозного анализа с использованием интеллектуального анализа данных и искусственного интеллекта для связи с данными.

Как работает операционная аналитика?

Операционная аналитика осуществляется путем объединения данных из разных источников. Это пошаговое руководство по проведению 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.

В настоящее время основными источниками данных 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 получить доступ к результатам сложных расчетов, для которых раньше требовались электронные таблицы. Эта информация помогает автоматизировать рабочий процесс бизнеса.

Преимущества оперативной аналитики

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

• Улучшение качества обслуживания клиентов. 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 они возникают, клиенты получают новый уровень удовлетворенности, улучшая общее впечатление от сотрудничества с компанией.

• Быстрое принятие решений: ежедневные решения и данные в реальном времени ускоряют принятие решений. Компании не нужно ждать три или четыре месяца, чтобы получить ценную информацию и принять меры.

• Повышенная производительность: когда решения принимаются с учетом ценной информации, 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.

• Взаимодействие с командой: каждый член команды имеет равный доступ к данным и может принимать решения. Это повышает вовлеченность команды, что способствует гармонии среди сотрудников.

Варианты использования оперативной аналитики

Сценарии использования операционной аналитики применимы к различным областям: от здравоохранения до маркетинга, продаж и производства. Некоторые важные варианты использования операционной аналитики включают в себя:

• Гибкая разработка: команды могут использовать операционную аналитику, чтобы предоставлять отзывы о моделях использования продуктов, чтобы компании могли улучшать свои приложения.
• Маркетинг: анализируя поведение клиентов в Интернете, прогнозный анализ предоставляет покупателям соответствующую информацию о продукте для совершения покупки.
• Сокращение оттока: с помощью операционной аналитики модели могут определить, когда клиент, скорее всего, покинет ваш бизнес. Внедряются эффективные стратегии для уменьшения оттока клиентов, когда эта информация уже доступна.
• Индивидуальные предложения. Комплексный анализ может выйти за рамки демографической сегментации и создать взаимосвязь. Например, магазин может указать предпочтения покупателя в цвете этнической одежды и автоматически отправлять персонализированное электронное письмо, когда поступит новый товар, который понравится покупателю.
• Перекрестные продажи: Operation Analytics использует существующую клиентскую базу для увеличения продаж. Эта настройка может предлагать клиентам рекомендации веб-сайтов и ссылки на продукты с разных веб-сайтов.
• Поддержка клиентов: системы интеллектуальной архитектуры могут обнаруживать новых пользователей определенного продукта и предоставлять приветственные предложения, кэшбэк или сообщения. Например, при регистрации на сайте электронной коммерции компания в качестве нового клиента предлагает дополнительную акционную скидку 10%.

Операционная аналитика против бизнес-аналитики

Заключение

Операционная аналитика — это универсальное решение для компаний, которым важно быстро принимать решения на основе данных в реальном времени. Такие модели анализа полезны компаниям во многих отношениях, явно улучшая их производительность и ускоряя рост.

Чтобы помочь вам ускорить вашу карьеру, Simplilearn предлагает вам онлайн-курс сертификационного обучения по анализу данных с мастер-классами от экспертов IBM. Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы глубже понять основные концепции и получить практический опыт реализации проектов!

Часто задаваемые вопросы

Вопрос 1. 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.

Вопрос 2. Какие типы данных обычно анализируются в операционной аналитике?

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

Вопрос 3. Какие отрасли могут извлечь выгоду из операционной аналитики?

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

Q4.Какие технологии обычно используются в оперативной аналитике?

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

Q5.Какие проблемы связаны с оперативной аналитикой?

Проблемы качества, согласованности и безопасности данных являются примерами проблем, связанных с оперативной аналитикой.