Vad är operationell analys?

Operationell analys är en process som automatiserar datahämtning från komplexa system som datalager för att tillhandahålla dataanalys i realtid för att snabbt vägleda omedelbara beslut. Det handlar ofta om att aggregera data från många olika källor, korsreferera data för att hitta överlappningar och likheter och dra en slutsats baserat på dessa resultat.

Det som gör operationell analys så övertygande är att det förvandlar datalager till datakraftverk genom att låta marknadsförare, Product Managers och andra mindre tekniska användare fullt ut utnyttja funktionaliteten i robusta datasystem utan några SQL-kunskaper.

Fördelarna med operationell analys

Operationella analyssystem blir alltmer en nödvändighet för organisationer som vill skala upp arbetsflöden för dataintegration. Traditionell affärsanalys innebär att man samlar in eller samlar in data på ett ställe, analyserar dem någon annanstans och sedan lagrar dem i ett datalager någon helt annanstans. Detta lapptäcke av system skapar friktion, vilket gör att det tar mycket längre tid att få fram användbara insikter för att fatta bättre beslut.

Databehandling i realtid

Operationell analys kan ha en fördel jämfört med traditionell business intelligence eftersom den lägger tonvikten på databehandling och analys i realtid. Genom att fokusera på omedelbarhet kan organisationer fatta beslut snabbare samtidigt som de förlitar sig på de mest aktuella uppgifterna, vilket kan omfatta transaktioner, kundbeteenden, interaktioner och åtgärder i leveranskedjan.

Denna förbättring av beslutsfattandets hastighet är det som ofta kan skilja företag och deras konkurrenter åt.

Automatiserat beslutsfattande

Traditionella analysplattformar förlitar sig på visualiseringsfunktioner för att hjälpa intressenter att fatta beslut, medan moderna plattformar för operationell analys i hög grad förlitar sig på automatisering när det gäller beslutsfattande. Detta gör processen att analysera stora dataset i realtid mycket mer genomförbar.

Genom att ha fördefinierade regler kan organisationer effektivisera bearbetningen av flera datakällor. Dessa lösningar kan utlösa åtgärder automatiskt utan behov av mänsklig inblandning. 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 som störningar i leveranskedjan för att justera prissättning och lager.

Dessutom elimineras implicita mänskliga fördomar och fel som kan uppstå vid feltolkning av operationella data.

Integrering med affärsverksamheten

Det är svårt nog att fatta datadrivna beslut när man har att göra med olika traditionella analyslösningar. Plattformar för operationell analys aggregerar ofta kraften i datalager med kunddata i realtid till en dashboard, så att organisationer sömlöst kan bearbeta avancerad analys för att fatta snabbare affärsbeslut.

Beroende på bransch kan den minskade tiden för beslutsfattarprocesser få drastiska konsekvenser när det gäller både affärsprocesser och lönsamhet. Genom att kontinuerligt övervaka verksamheten kan ineffektivitet identifieras och åtgärdas när den uppstår.

Till exempel kan tillverkningsanläggningar som använder operationell analys upptäcka subtila förändringar i utrustningens prestanda som kan tyda på ett förestående fel, vilket gör att underhåll kan planeras innan kostsamma haverier inträffar. Den här förutsägbara funktionen minskar inte bara stilleståndstiden utan optimerar också resursallokeringen i hela verksamheten.

Förbättrad upplevelse för kunden

I en tid av personalisering och konkurrenskraft är beslutsfattande i realtid viktigare än någonsin. Kundernas förväntningar har aldrig varit högre, så organisationerna måste anpassa sig till förändrade marknadsmekanismer så snabbt som möjligt.

Med plattformar för operationell analys kan företag bearbeta aktuella dataanalyser tillsammans med historiska data för att ge en upplevelseoptimering av kundupplevelsen. Det kan handla om e-handelssajter som visar relevanta produktrekommendationer, banker som upptäcker potentiellt bedrägligt beteende eller fordonstillverkare som identifierar en felaktig komponent som kan utlösa en återkallelse.

Den operativa analysens mångsidighet blir uppenbar när man undersöker dess praktiska tillämpningar i olika branscher. Varje sektor utnyttjar tekniken på unika sätt och omvandlar traditionella processer till datadriven verksamhet som ger mätbart affärsvärde.

Användningsfall för operationell analys

Tillverkningsindustrin

Inom tillverkningssektorn har operationell analys lett till det som många kallar Industri 4.0.

Moderna tillverkningsorganisationer har utvecklats till en punkt där varje steg i produktionen har funktioner som genererar mycket värdefulla dataströmmar. Till exempel kan många aspekter av kvalitetskontrollen automatiseras genom kontinuerliga övervakningssystem som bygger på ett ramverk för verksamhetsanalys. I stället för att förlita sig på stickprovskontroller och mänsklig inspektion kan operationell analys upptäcka avvikelser och fel i realtid.

Förutseende underhåll är en annan tillämpning inom tillverkningsindustrin. I stället för att förutse oundvikliga haverier eller underhållsscheman kan tillverkarna använda operationell analys för att förutse fel på utrustningen innan det är för sent.

En fordonsfabrik kan till exempel analysera vibrationsmönster, temperaturfluktuationer och strömförbrukningsdata för att identifiera maskiner som kräver underhåll, vilket optimerar både underhållskostnader och produktionens upptid.

Detaljhandeln

Detaljhandelsföretag har genomgått en fullständig omvandling, delvis tack vare tillämpningar av operationell analys.

Dynamisk prissättning: System kan justera priserna i realtid baserat på en mängd olika miljö-, ekonomi- och konkurrensfaktorer. Företag kan t.ex. automatisera dynamisk prissättning genom att övervaka förändringar i konkurrenternas prissättning, utbud och efterfrågan, miljöfaktorer som säsongsvariationer och väder samt geopolitisk påverkan.

Lageroptimering: Moderna återförsäljare använder också lageroptimering för att förutse vad som ska finnas på hyllorna vid en viss tidpunkt. Dessa system utlöser automatiskt ombeställningar, påfyllningar och lagerförflyttningar.

Spårning av kundbeteende: Återförsäljare kan nu kombinera data från flera kontaktpunkter, till exempel sensorer i butiken, surfmönster online, köphistorik och till och med aktivitet på sociala medier för att skapa mycket personaliserade shoppingupplevelser. Dessa insikter kan öka kundnöjdheten genom att visa relevanta Product Recommendations, personaliserade kampanjer eller optimerad butikslayout baserat på analys av trafikmönster.

Finansiella tjänster

Upptäckt av bedrägerier: Moderna banksystem analyserar tusentals transaktioner per sekund och använder komplexa algoritmer tillsammans med historiska data för att identifiera misstänkta mönster och förhindra bedrägerier i realtid. Dessa system går längre än enkel regelbaserad upptäckt och använder maskininlärningsmodeller som kan anpassa sig till nya typer av bedrägerier när de uppstår.

Riskbedömning: Banker och finansinstitut använder nu operationell analys för att bedöma kreditrisker, marknadsrisker och operativa risker i realtid, och justerar utlåningskriterier och investeringsstrategier dynamiskt utifrån förändrade förhållanden.

Analys avhandel: Högfrekvenshandelsföretag bearbetar nu enorma mängder marknadsdata på mikrosekunder och använder operationell analys för att identifiera och genomföra potentiella affärer automatiskt. Dessa system analyserar marknadstrender, nyhetsflöden, sociala medier och otaliga andra datapunkter för att fatta omedelbara handelsbeslut.

Leverantörskedjan

Hantering av leveranskedjan: Ruttoptimering går nu utöver enkla avståndsberäkningar och tar hänsyn till trafikdata i realtid, väderförhållanden, fordonskapacitet, leveransprioriteringar och till och med förarprestationer.

Lagerhantering: Supply chain analytics kan spåra inventarienivåer på flera platser, förutse slut på lager innan de uppstår och automatiskt justera beställningsmönster baserat på efterfrågeprognoser.

Prognostisering avefterfrågan: Organisationer kan nu kombinera traditionella analysverktyg och data med externa faktorer som trender i sociala medier, vädermönster, ekonomiska indikatorer och konkurrensåtgärder för att förutsäga efterfrågan med oöverträffad precision.

Framtida trender

Integrering av artificiell intelligens (AI): AI lägger till ett extra lager av förutsägande funktioner genom att upptäcka mönster som kan gå obemärkta förbi i manuella arbetsflöden. AI kan också utnyttja prediktiv analys för att förutse framtida omständigheter som kan få drastiska konsekvenser i efterhand.

Edge computing: Personalisering i realtid innebär att upplevelser måste levereras snabbare. Distribuerad analytisk bearbetning som resulterar i minskad latens och förbättrade funktioner i realtid kommer att bli mer efterfrågad i takt med att datasystemen blir mer flexibla.

Slutsatser

Organisationer som kämpar med att implementera flera olika datasystem bör investera i operationell analys för att effektivisera verksamhetsstyrningen och få konkurrensfördelar. Genom att föra in analyser direkt i de operativa processerna kan organisationer fatta bättre beslut snabbare. Viktigast av allt är att operationell analys gör det möjligt för organisationer att bli mer flexibla och lyhörda för förändringar, vilket direkt påverkar slutresultatet.