Operative Analysen nutzen Echtzeitdaten, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, die es einem Unternehmen ermöglichen, auf aktuelle Veränderungen zu reagieren.
Warum ist Operational Analytics wichtig?
Operative Analysen verbessern die Entscheidungsfindung , indem sie aktuelle Erkenntnisse über das Unternehmen liefern. Entscheidungen, die auf der Grundlage veralteter Daten getroffen werden, sind wahrscheinlich weniger effektiv. Operational Analytics nutzt aktuelle Daten, um Trends zu erkennen, die in die Zukunft extrapoliert werden können, um verschiedene Szenarien kennenlernen , bevor eine Entscheidung über die weitere Vorgehensweise getroffen wird. Unternehmen agieren in einem dynamischen Umfeld, in dem Konkurrenten ihre Preise oder Taktiken ändern können und Kunden ihre Kaufgewohnheiten ohne Vorankündigung ändern können. Wenn ein Unternehmen solche Veränderungen kennt, kann es besser auf sie reagieren. Investitionen in operative Erkenntnisse sind durch die besseren Ergebnisse gerechtfertigt, die sich aus einer fundierteren Entscheidungsfindung ergeben.
Operative Analysen verwenden
Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Auswirkungen von Echtzeitanalysen in verschiedenen Branchen.
Digitale Zwillinge
Digitale Zwillinge analysieren Daten aus operativen Systemen, um zu überprüfen, ob sie innerhalb der vorgegebenen Spezifikationen arbeiten. In der Technik zum Beispiel stellt die Qualitätskontrolle sicher, dass die Produkte innerhalb enger Toleranzen arbeiten. Sensoren können Abweichungen erkennen und in Echtzeit Anpassungen vornehmen oder Bediener vor möglichen Problemen warnen, bevor es zu einer Abschaltung oder einem Ausfall kommt.
Lieferketten in der Fertigung
Die Verwaltung der Versorgung mit Rohstoffen und Teilen ist für Hersteller von entscheidender Bedeutung, da die Produktionslinien zum Stillstand kommen, wenn die Materialversorgung unterbrochen wird. Die Aufrechterhaltung der Bestände in den Vorratsbehältern hängt von einer komplexen Kette von Aktivitäten ab. In einem Automobilwerk hat jeder Lagerplatz einen bestimmten Nachschubgrad. Wenn dieser Füllstand erreicht ist, wird ein Alarm an das Lager ausgelöst. Wenn das Lager voll ist, wird die Meldung an ein Hofmanagementsystem weitergeleitet, das einen Anhänger mit den entsprechenden Teilen vor die Tür ruft. Viele Einrichtungen verwenden einen Geofence, um eingehende Lieferungen in Echtzeit zu verfolgen, so dass die Auffüllung der Teile entsprechend der Nachfrage priorisiert wird.
Einzelhandelsgeschäfte
Einzelhändler können mithilfe von Betriebsanalysen vorhersagen, welche Produkte sie aufgrund der Kundennachfrage vorrätig halten müssen. Der Produktmix wird an der Kasse analysiert , um besser zu verstehen, welche Produkte vorrätig sein sollten. Die Analyse des Erfolgs oder Misserfolgs von Werbeaktionen während des Fluges hilft, betriebliche Änderungen vorzunehmen, um Misserfolge zu beheben und erfolgreiche Aktionen zu fördern. Einzelhändler können auch social media Feeds analysieren, um zu verstehen, wie die Produkte wahrgenommen werden.
Vertrieb und Marketing
Die Betriebsanalytik spielt eine wichtige Rolle in Vertrieb und Marketing. Die Migration wird sorgfältig geplant, beginnend mit der Keyword-Recherche, um potenzielle Käufer anhand von Suchbegriffen zu identifizieren. Landing Pages fordern anonyme Käufer auf, sich zu engagieren und ihren Namen, ihre E-Mail-Adresse und E-Mail-Kampagnen anzugeben, um Interessenten weiterzubilden und zu binden. A-B-Tests helfen dabei, die ansprechendsten E-Mail-Betreffzeilen vor einem Massenversand zu ermitteln. So wie das Marketing seine ausgehenden Nachrichten anpasst, testet der Vertrieb gleichzeitig verschiedene Sprachnachrichten und ausgehende Anrufe, um ein Gespräch zu gewinnen. Beide Organisationen nutzen Leistungskennzahlen in Echtzeit, um den Erfolg zu messen und bei Bedarf anzupassen.
Ride-Hailing-Dienste
Ride-Hailing ist ein fließendes Geschäft, das sich stark auf Betriebsanalysen und Echtzeitdaten stützt. Die zentralen Server sind stets über die Abdeckung der verschiedenen geografischen Zonen informiert. Angenommen, in einem Gebiet besteht eine hohe Nachfrage und ein Mangel an verfügbaren Fahrern. In diesem Fall wird eine Preiserhöhung durchgeführt, um mehr Fahrer in ein Stadtzentrum oder einen Flughafen zu locken. Wenn zum Beispiel eine Konferenz zu Ende geht, wird die Nachfragespitze in der Fahrer-App angezeigt, so dass die Fahrer wissen, wohin sie fahren müssen, um das meiste Geld zu verdienen und die Wartezeit für die Fahrgäste zu verkürzen.
Vorteile von Operational Analytics
- Gesteigerte Effizienz: Operative Entscheidungen, die auf aktuellen Fakten beruhen, sind effektiver.
- Größere Zuversicht: Das Treffen datenbasiert Entscheidungen erhöht das Vertrauen und reduziert das Risiko schlecht recherchierter operativer Entscheidungen.
- Geringeres Risiko: Die Rechtfertigung einer Entscheidung auf der Grundlage realer Daten kann die negativen Auswirkungen einer ausschließlich intuitiv getroffenen Entscheidung verringern.
- Verbesserte Zusammenarbeit: Business intelligence (BI-Dashboards) lassen sich leicht mit den Beteiligten teilen und tragen zur Konsensbildung bei. Die gemeinsame Nutzung von Informationen im gesamten Unternehmen steigert den Erfolg und ermöglicht es anderen, aus Fehlern zu lernen.
Die Herausforderungen von Operational Analytics
Die Branche hat sich von der Nachtberichterstattung zu Echtzeitdaten entwickelt. Die Einrichtung von Echtzeit-Feeds kann komplex sein. Die Verarbeitung von Daten in Echtzeit ist mit Kosten für Betriebsmittel verbunden. Die wachsende Popularität der Data Analytics ist ein Beweis für ihren Wert für Unternehmen. Technologien wie Cloud Computing, kostengünstiger Speicher und offene Streaming haben viele Kostenprobleme, die einer breiteren Akzeptanz entgegenstehen, entschärft.
Actian Datenplattform und betriebliche Analysen
Mit der Actian Data Platform können Analyseprojekte schnell über mehrere Clouds hinweg bereitgestellt werden. DataConnect, die integrierte Datenintegrationstechnologie, stellt eine Verbindung zu Hunderten von Datenquellen her und verwaltet Datenpipelines zur Unterstützung operativer Analysen.
Vector ist eine kolumnare Analytics Database, eine Kernkomponente der Actian Data Platform. Vector kann die Leistung von dashboard transparent steigern, ohne den Abstimmungsaufwand, den herkömmliche Datenbanken erfordern, indem es seine Fähigkeit zur parallelen Anfrage und seine massiv parallele Verarbeitungsarchitektur (MPP) nutzt.