Hva er operasjonell analyse?

Operasjonell analyse er en prosess som automatiserer datainnhenting fra komplekse systemer som datavarehus, slik at dataanalyser i sanntid kan brukes som grunnlag for umiddelbare beslutninger. Det innebærer ofte å aggregere data fra mange ulike kilder, kryssreferere dataene for å finne overlappinger og fellestrekk, og trekke en konklusjon basert på disse funnene.

Det som gjør operasjonell analyse så overbevisende, er at det forvandler datavarehus til datakraftverk ved at markedsførere, produktsjefer og andre mindre tekniske brukere kan utnytte funksjonaliteten til robuste datasystemer fullt ut uten SQL-kunnskaper.

Fordelene med operasjonell analyse

Operasjonelle analysesystemer er i ferd med å bli en nødvendighet for organisasjoner som ønsker å skalere arbeidsflyten for dataintegrasjon. Tradisjonell forretningsanalyse innebar å samle inn eller samle inn data ett sted, analysere dem et annet sted og deretter lagre dem i et datavarehus et helt annet sted. Dette lappeteppet av systemer skaper friksjon, noe som gjør at det tar mye lenger tid å avdekke innsikt som kan brukes til å ta bedre beslutninger.

Databehandling i sanntid

Operasjonell analyse kan ha en fordel i forhold til tradisjonell business intelligence fordi den legger vekt på databehandling og analyse i sanntid. Ved å fokusere på umiddelbarhet kan organisasjoner ta beslutninger raskere, samtidig som de baserer seg på de mest oppdaterte dataene, som kan omfatte transaksjoner, kundeatferd, interaksjoner og handlinger i forsyningskjeden.

Denne forbedringen i beslutningshastigheten er ofte det som skiller bedrifter fra konkurrentene.

Automatisert beslutningstaking

Tradisjonelle analyseplattformer baserer seg på visualiseringsfunksjoner for å hjelpe interessenter med å ta beslutninger, mens moderne plattformer for operativ analyse i stor grad baserer seg på automatisering når det gjelder beslutningstaking. Dette gjør det mye enklere å analysere store datasett i sanntid.

Med forhåndsdefinerte regler kan organisasjoner effektivisere behandlingen av flere datakilder. Disse løsningene kan utløse handlinger automatisk uten behov for menneskelig inngripen. Et eksempel på automatisert beslutningstaking kan være noe så enkelt som å vise en produktanbefaling når en kunde har foretatt et kjøp, eller noe så komplekst som å reagere på bredere markedsimplikasjoner som forstyrrelser i forsyningskjeden for å justere priser og lagerbeholdning.

Det fjerner også implisitte menneskelige skjevheter og feil som kan oppstå ved feiltolkning av driftsdata.

Integrasjon med forretningsdriften

Det er vanskelig nok å ta datadrevne beslutninger når man har å gjøre med ulike tradisjonelle analyseløsninger. Operasjonelle analyseplattformer vil ofte samle kraften fra datalagre med kundedata i sanntid i ett dashbord, slik at organisasjoner sømløst kan behandle avanserte analyser for å ta raskere forretningsbeslutninger.

Avhengig av bransje kan den reduserte tiden det tar å ta beslutninger ha drastiske konsekvenser for både forretningsprosesser og lønnsomhet. Ved å kontinuerlig overvåke driften kan ineffektivitet identifiseres og håndteres etter hvert som den oppstår.

For eksempel kan produksjonsanlegg som bruker driftsanalyse, oppdage subtile endringer i utstyrets ytelse som kan tyde på forestående feil, slik at vedlikehold kan planlegges før kostbare sammenbrudd oppstår. Denne prediktive evnen reduserer ikke bare nedetiden, men optimaliserer også ressursallokeringen i hele virksomheten.

Forbedret kundeopplevelse

I en tid pregetav personalisering og konkurranse er det viktigere enn noen gang å kunne ta beslutninger i sanntid. Kundenes forventninger har aldri vært høyere, og derfor må bedriftene tilpasse seg skiftende markedsmekanismer så raskt som mulig.

Med plattformer for operasjonell analyse kan bedrifter behandle aktuelle dataanalyser sammen med historiske data for å gi en optimalisert kundeopplevelse. Det kan for eksempel være netthandelsnettsteder som viser relevante produktanbefalinger, banker som oppdager potensielle svindelforsøk, eller bilprodusenter som identifiserer en defekt komponent som kan utløse en tilbakekalling.

Allsidigheten ved operasjonell analyse blir tydelig når man ser på de praktiske bruksområdene på tvers av ulike bransjer. Hver sektor utnytter denne teknologien på unike måter og forvandler tradisjonelle prosesser til datadrevne operasjoner som gir målbar forretningsverdi.

Bruksområder for operasjonell analyse

Produksjon

I produksjonssektoren har operasjonelle analyser innledet det mange kaller Industri 4.0.

Moderne produksjonsorganisasjoner har utviklet seg til et punkt der hvert trinn i produksjonen er i stand til å generere svært verdifulle datastrømmer. For eksempel kan mange aspekter av kvalitetskontrollen automatiseres ved hjelp av kontinuerlige overvåkingssystemer som bygger på et rammeverk for driftsanalyse. I stedet for å basere seg på stikkprøver og menneskelig inspeksjon, kan driftsanalyser oppdage avvik og feil i sanntid.

Forutseende vedlikehold er et annet bruksområde i produksjonsindustrien. I stedet for å forutse uunngåelige sammenbrudd eller vedlikeholdsplaner, kan produsentene bruke driftsanalyse til å forutse feil på utstyret før det er for sent.

For eksempel kan et bilproduksjonsanlegg analysere vibrasjonsmønstre, temperatursvingninger og strømforbruksdata for å identifisere maskiner som krever vedlikehold, noe som optimaliserer både vedlikeholdskostnader og oppetid i produksjonen.

Detaljhandel

Detaljhandelsbedrifter har gjennomgått en fullstendig forvandling, delvis på grunn av bruken av driftsanalyse.

Dynamisk prising: Systemer kan justere prisene i sanntid basert på en rekke miljømessige, økonomiske og konkurransemessige faktorer. Bedrifter kan for eksempel automatisere dynamisk prising ved å overvåke endringer i konkurrentenes priser, tilbud og etterspørsel, miljøfaktorer som sesongvariasjoner og vær, og til og med geopolitiske påvirkninger.

Optimalisering av lagerbeholdningen: Moderne detaljister bruker også lageroptimalisering til å forutsi hva som til enhver tid bør være i hyllene. Disse systemene vil automatisk utløse etterbestillinger, påfyllinger og lagerendringer.

Sporing av kundeatferd: Forhandlere kan nå kombinere data fra flere berøringspunkter, for eksempel sensorer i butikken, surfemønstre på nettet, kjøpshistorikk og til og med aktivitet på sosiale medier, for å skape svært personaliserte handleopplevelser. Denne innsikten kan øke kundetilfredsheten ved å vise relevante produktanbefalinger, personaliserte kampanjer eller optimalisert butikkoppsett basert på trafikkmønsteranalyse.

Finansielle tjenester

Oppdagelse av svindel: Moderne banksystemer analyserer tusenvis av transaksjoner i sekundet ved hjelp av komplekse algoritmer og historiske data for å identifisere mistenkelige mønstre og forhindre svindel i sanntid. Disse systemene går lenger enn enkel regelbasert deteksjon og bruker maskinlæringsmodeller som kan tilpasse seg nye typer svindel etter hvert som de dukker opp.

Risikovurdering: Banker og finansinstitusjoner bruker nå operasjonelle analyser til å vurdere kredittrisiko, markedsrisiko og operasjonell risiko i sanntid, og justerer utlånskriterier og investeringsstrategier dynamisk basert på endrede forhold.

Handelsanalyse: Høyfrekvenshandelsselskaper behandler nå enorme mengder markedsdata på mikrosekunder, og bruker operasjonelle analyser til å identifisere og utføre potensielle handler automatisk. Disse systemene analyserer markedstrender, nyhetsstrømmer, sosiale medier og utallige andre datapunkter for å ta umiddelbare handelsbeslutninger.

Forsyningskjeden

Styring av forsyningskjeden: Ruteoptimalisering går nå lenger enn enkle avstandsberegninger og tar også hensyn til trafikkdata i sanntid, værforhold, kjøretøykapasitet, leveringsprioriteringer og til og med sjåførenes prestasjonsmålinger.

Lagerstyring: Analyse av forsyningskjeden kan spore lagernivåer på tvers av flere lokasjoner, forutsi utsolgtsituasjoner før de oppstår, og automatisk justere bestillingsmønstre basert på etterspørselsprognoser.

Etterspørselsprognoser: Organisasjoner kan nå kombinere tradisjonelle analyseverktøy og data med eksterne faktorer som trender i sosiale medier, værmønstre, økonomiske indikatorer og konkurransedyktige tiltak for å forutsi etterspørselen med enestående nøyaktighet.

Fremtidige trender

Integrering av kunstig intelligens (AI): Kunstig intelligens tilfører et ekstra lag av prediksjonsevner ved å avdekke mønstre som kan gå ubemerket hen i manuelle arbeidsflyter. Den kan også utnytte prediktive analyser til å forutse fremtidige omstendigheter som kan få drastiske konsekvenser nedstrøms.

Edge computing: Personalisering i sanntid betyr at opplevelser må leveres raskere. Distribuert analysebehandling som gir redusert ventetid og forbedrede sanntidsegenskaper, vil bli mer etterspurt etter hvert som datasystemene blir mer smidige.

Konklusjon

Organisasjoner som sliter med å integrere flere datasystemer, bør investere i driftsanalyse for å effektivisere driftsstyringen og oppnå et konkurransefortrinn. Ved å bringe analyser direkte inn i driftsprosessene kan organisasjoner ta bedre beslutninger raskere. Og viktigst av alt: Operasjonelle analyser vil gjøre det mulig for organisasjoner å bli mer smidige og responsive overfor endringer, noe som har direkte innvirkning på bunnlinjen.