Operational analytics är en process som automatiserar datahämtning från komplexa system som datalager för att tillhandahålla realtidsdataanalys för att snabbt vägleda omedelbara beslut. Det innebär ofta aggregering av data från många olika källor, korsreferering av data för att hitta överlappningar och gemensamma drag, och att dra en slutsats baserat på dessa fynd.
Det som gör operational analytics så övertygande är att det omvandlar datalager till datakraftverk genom att låta marknadsförare, produktchefer och andra mindre tekniska användare till fullo realisera funktionaliteten hos robusta datasystem utan SQL-kunskaper.
Fördelar med operational analytics
Operational analytics-system blir alltmer en nödvändighet för organisationer som vill skala dataintegreringsarbetsflöden. Traditionell business analytics innebar att samla in eller ackumulera data på ett ställe, analysera det på ett annat och sedan lagra det i ett datalager på ett helt annat ställe. Detta lapptäcke av system skapar friktion, vilket gör det ta mycket längre tid att hitta handlingsbara insikter för att fatta bättre beslut.
Realtidsdatabehandling
Operational analytics kan ha en fördel gentemot traditionell business intelligence på grund av dess betoning på realtidsdatabehandling och analys. Genom att fokusera på omedelbarhet kan organisationer fatta beslut snabbare samtidigt som de förlitar sig på de mest aktuella data, vilket kan inkludera transaktioner, kundbeteenden, interaktioner och åtgärder i leveranskedjan.
Denna förbättring av beslutsfattandets hastighet är ofta det som separerar företag från konkurrenterna.
Automatiserat beslutsfattande
Traditionella analysplattformar förlitar sig på visualiseringsfunktioner för att hjälpa intressenter att fatta beslut, medan moderna operational analytics-plattformar förlitar sig starkt på automatisering när det gäller beslutsfattande. Detta gör processen med att analysera stora datamängder i realtid mycket mer genomförbar.
För det första, med fördefinierade regler kan organisasjoner effektivisera behandlingen av flera datakällor. Dessa lösningar kan utlösa åtgärder automatiskt utan behov av mänskligt ingripande. Ett exempel på automatiserat beslutsfattande kan vara så enkelt som att visa en produktrekommendation när en kund har gjort ett köp, eller så komplext som att reagera på bredare marknadsimplikationer såsom störningar i leveranskedjan för att justera priser och lagernivåer.
Det eliminerar också implicita mänskliga fördomar och fel som kan uppstå från feltolkning av operationella data.
Integration med affärsverksamhet
Att fatta datadrivna beslut är svårt nog när man hanterar disparata traditionella analyslösningar. Operational analytics-plattformar aggregerar ofta kraften från datalager med realtids kunddata till ett enda dashboard, vilket gör det möjligt för organisationer att sömlöst bearbeta avancerade analyser för att fatta snabbare affärsbeslut.
Beroende på branschen kan den minskade beslutstiden ha dramatiska konsekvenser för både affärsprocesser och lönsamhet. Genom kontinuerlig övervakning av verksamheten kan ineffektiviteter identifieras och åtgärdas när de uppstår.
Till exempel kan tillverkningsanläggningar som använder operational analytics upptäcka subtila förändringar i utrustningsprestanda som kan indikera förestående fel, vilket gör det möjligt att schemalägga underhåll innan kostsamma driftstopp uppstår. Denna prediktiva förmåga minskar inte bara driftstopp utan optimerar också resursallokeringen i hela verksamheten.
Förbättrad kundupplevelse
I en era av personalisering och konkurrenskraft är realtidsbeslut viktigare än någonsin. Kundförväntningarna har aldrig varit högre, så organisationer behöver anpassa sig till förändrade marknadsmekanismer så snabbt som möjligt.
Med operational analytics-plattformar kan företag bearbeta aktuella dataanalyser tillsammans med historiska data för att ge en optimerad kundupplevelse. Detta kan inkludera e-handelssajter som visar relevanta produktrekommendationer, banker som upptäcker potentiellt bedrägligt beteende, eller billtillverkare som identifierar en defekt komponent som kan utlösa en återkallelse.
Mångsidigheten hos operational analytics blir tydlig när man undersöker de praktiska tillämpningarna inom olika branscher. Varje sektor utnyttjar denna teknik på unika sätt och omvandlar traditionella processer till datadrivna operationer som levererar mätbart affärsvärde.
Användningsfall för operational analytics
Tillverkning
Inom tillverkningssektorn har operational analytics inlett vad många kallar Industri 4.0.
Moderna tillverkningsorganisationer har utvecklats till den punkt där varje steg i produktionen kan generera mycket värdefulla dataströmmar. Till exempel kan många aspekter av kvalitetskontroll automatiseras genom kontinuerliga övervakningssystem byggda på ett operational analytics-ramverk. Istället för att förlita sig på stickprover och mänsklig inspektion kan operational analytics upptäcka anomalier och fel i realtid.
Prediktivt underhåll är en annan tillämpning inom tillverkningsindustrin. Enkelt uttryckt, istället för att förutse oundvikliga haverier eller underhållsscheman kan tillverkare använda operational analytics för att förutsäga utrustningsfel innan det är för sent.
Till exempel kan en bilfabrik analysera vibrationsmönster, temperaturvariationer och strömförbrukningsdata för att identifiera maskiner som behöver underhåll, och därigenom optimera både underhållskostnader och produktionsdrifttid.
Detaljhandel
Detaljhandelsföretag har transformerats helt och hållet delvis tack vare tillämpningar av operational analytics.
Dynamisk prissättning: System kan justera priser i realtid baserat på en mängd miljömässiga, ekonomiska och konkurrensrelaterade faktorer. Företag kan till exempel automatisera dynamisk prissättning genom att övervaka förändringar i konkurrenters prissättning, utbud och efterfrågan, miljöfaktorer som säsongsvariationer och väder, och till och med geopolitiska påverkningar.
Lageroptimering: Moderna detaljhandlare använder också lageroptimering för att förutsäga vad som bör finnas i hyllorna vid vilken tidpunkt som helst. Dessa system utlöser automatiskt ombeställningar, påfyllningar och omfördelning av lager.
Spårning av kundbeteende: Detaljhandlare kan nu kombinera data från flera kontaktpunkter såsom butikssensorer, mönster för webbsurfande, köphistorik och till och med aktiviteter i sociala medier för att skapa mycket personaliserade shoppingupplevelser. Dessa insikter kan öka kundnöjdheten genom att visa relevanta produktrekommendationer, personaliserade kampanjer eller optimerade butikslayouter baserade på trafikmönsteranalys.
Finansiella tjänster
Bedrägeridetektion: Moderna banksystem analyserar tusentals transaktioner per sekund, använder komplexa algoritmer tillsammans med historiska data för att identifiera misstänkta mönster och förhindra bedrägerier i realtid. Dessa system går bortom enkel regelbaserad detektion och använder maskininlärningsmodeller som kan anpassa sig till nya typer av bedrägerier när de uppstår.
Riskbedömning: Banker och finansinstitut använder nu operational analytics för att bedöma kreditrisker, marknadsrisker och operationella risker i realtid och justerar dynamiskt utlåningskriterier och investeringsstrategier baserade på förändrade förhållanden.
Handelsanalyser: Högfrekvenshandelsföretag bearbetar nu massiva mängder marknadsdata på mikrosekunder och använder operational analytics för att identifiera och genomföra potentiella affärer automatiskt. Dessa system analyserar marknadstrender, nyhetsflöden, sociala medier och otaliga andra datapunkter för att fatta omedelbara handelsbeslut.
Leveranskedja
Hantering av leveranskedja: Ruttoptimering går nu bortom enkla avståndberäkningar för att ta hänsyn till realtids trafikdata, väderförhållanden, fordonskapacitet, leveransprioriteringar och till och med chaufförprestandamätvärden.
Lagerhantering: Leveranskedjeanalyser kan spåra lagernivåer på flera platser, förutsäga lagerbrist innan de uppstår och automatiskt justera beställningsmönster baserade på efterfrågeprognoser.
Efterfrågeprognostisering: Organisationer kan nu kombinera traditionella analysverktyg och data med externa faktorer såsom trender i sociala medier, vädermönster, ekonomiska indikatorer och konkurrensåtgärder för att förutsäga efterfrågan med oöverträffad noggrannhet.
Framtida trender
Integration av artificiell intelligens (AI): AI lägger till ett extra lager av prediktiva förmågor genom att avslöja mönster som kan gå oupptäckta i manuella arbetsflöden. Det kan också utnyttja prediktiva analyser för att förutse framtida omständigheter som kan ha drastiska nedströmskonsekvenser.
Edge computing: Realtidspersonalisering innebär att upplevelser behöver levereras snabbare. Distribuerad analytikbehandling som resulterar i minskad latens och förbättrade realtidsmöjligheter kommer att efterfrågas mer i takt med att datasystem blir mer smidiga.
Slutsats
Organisationer som har svårt att integrera flera datasystem bör investera i operational analytics för att effektivisera driftshanteringen och vinna konkurrensfördelar. Genom att föra in analyser direkt i operativa processer kan organisationer fatta bättre beslut snabbare. Framför allt kommer operational analytics att göra det möjligt för organisationer att bli mer smidiga och responsiva för förändring, vilket direkt påverkar resultatet.