Análisis operativo

¿Qué es el análisis operativo?

La analítica operativa utiliza datos en tiempo real de sistemas operativos para informar de la acción más inmediata y adecuada para cualquier situación empresarial. Los datos utilizados para el análisis operativo suelen proceder de sistemas empresariales como POS (punto de venta), ERP (planificación de recursos empresariales), IoT (internet de las cosas) y CRM (gestión de relaciones con los clientes).

La analítica operativa difiere de la analítica de inteligencia empresarial, que utiliza información histórica y algoritmos complejos para elaborar informes periódicos para la toma de decisiones estratégicas. En cambio, la analítica operativa pone la información a disposición de los usuarios empresariales en tiempo real, de modo que puedan utilizarla para tomar decisiones más rápidamente y actuar de inmediato para obtener el mayor impacto posible.

Debido a su enfoque en la inmediatez, la analítica operativa puede ayudar a mejorar cualquier proceso en el que la información llega rápidamente y los datos cambian con rapidez. Estos procesos incluyen la atención al cliente, la comercialización minorista, la fabricación industrial, el desarrollo ágil y muchos otros.

Esta página tratará:

• ¿Por qué es importante el análisis operativo?
• Casos prácticos de análisis operativo
• Ventajas del análisis operativo
• Retos del análisis operativo
• Couchbase Capella para análisis operativos
• La ventaja de Couchbase Capella

¿Por qué es importante el análisis operativo?

El análisis operativo está diseñado para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas utilizando el conocimiento de la situación. Permite a los empleados utilizar los datos de los sistemas empresariales para responder más eficazmente a los acontecimientos en tiempo real.

Por ejemplo, en un centro de llamadas de servicios, un agente de asistencia puede decidir mejor cómo tratar una consulta de un cliente si conoce sus datos demográficos, el estado de su cuenta, sus casos de asistencia anteriores, sus compras pasadas y su ubicación geográfica. Esta información, a la que se accede durante una interacción en directo, puede informar al agente de la trayectoria de respuesta óptima. ¿Es el cliente titular de una cuenta de nivel oro? Entonces tendrá un trato preferente en la cola. ¿Ya se ha interesado por el problema a través de otros canales? Entonces es más probable que esté insatisfecho, por lo que es mejor escalar el caso de forma proactiva. Al minimizar el tiempo que se tarda en obtener información, el análisis operativo ayuda a una organización a tomar las medidas correctas rápidamente y mitiga los problemas causados por la falta de información.

En muchos casos, el análisis predictivo se utiliza para mejorar el análisis operativo mediante la predicción de resultados probables basados en datos. Por ejemplo, en el escenario del centro de llamadas, un algoritmo predictivo podría evaluar la probabilidad de que la persona que llama adquiera una mejora en función de su estado de cuenta, edad, historial de compras y ubicación. El algoritmo también podría recomendar al agente una oferta en tiempo real.

Casos prácticos de análisis operativo

El análisis operativo puede aplicarse a casi cualquier proceso empresarial complejo o dinámico basado en datos. Los casos de uso más comunes son:

• Atención al cliente
• Riesgo de fraude y detección
• Venta cruzada en el punto de venta al por menor
• Mantenimiento predictivo
• Optimización de campañas de marketing
• Gestión de la cadena de suministro
• Optimización de la planta de producción
• Gestión de flotas
• Atención a pacientes hospitalizados

Ventajas del análisis operativo

La capacidad de utilizar información operativa relevante en tiempo real puede beneficiar a la empresa de diversas maneras.

Mayor compromiso de los clientes
Basándose en la premisa de que los clientes responden positivamente a un servicio altamente personalizado, muchas organizaciones aplican análisis operativos a los procesos de cara al cliente que guían a los empleados a través de los pasos de compromiso. Las ofertas y recomendaciones basadas en el perfil de un cliente concreto facilitan la venta a ese cliente y su fidelización. Al analizar los datos operativos en tiempo real, una organización también puede detectar los problemas que causan insatisfacción al cliente y tomar medidas correctivas antes de que los clientes se vean afectados.

Mejora de los procesos empresariales
Al supervisar y analizar el estado de los sistemas empresariales críticos mientras funcionan, una organización puede detectar y corregir los problemas antes de que se conviertan en un problema. Por ejemplo, una empresa puede resolver los problemas de mantenimiento de una cadena de montaje de alta velocidad antes de que provoquen averías en los equipos y costosos tiempos de inactividad.

Aumento de la productividad
El uso de datos en tiempo real como parte de un proceso operativo puede eliminar la necesidad de recopilar esa información manualmente. Y al obtener información oportuna sobre posibles problemas, una organización puede mitigar los problemas de forma proactiva, mantener los procesos funcionando sin problemas y maximizar el tiempo de actividad.

Mayor rapidez de actuación
Al centrarse en proporcionar información en el momento, el análisis operativo proporciona un conocimiento vital de la situación que permite a una organización tomar inmediatamente las medidas más beneficiosas. En comparación, el análisis histórico tradicional es menos impactante porque retrasa la acción a un momento futuro.

Retos del análisis operativo

El camino hacia el éxito de la analítica operativa puede ser complicado, ya que el acceso a los datos de múltiples sistemas empresariales para su análisis en tiempo real presenta importantes desafíos.

Analizar datos sin afectar a las cargas de trabajo operativas
El análisis operativo requiere datos de sistemas que son fundamentales para el funcionamiento de la empresa. Por ejemplo, necesita que su sistema de punto de venta procese las transacciones con rapidez y precisión. Pero si además ejecuta algoritmos analíticos con los datos de cada transacción, es probable que sobrecargue el sistema, ralentizándolo y arriesgándose a problemas o fallos. Necesita una forma de analizar los datos operativos sin afectar al rendimiento de los sistemas que los producen y utilizan.

Acceso en tiempo real a los datos operativos
Para consolidar múltiples fuentes de datos y minimizar el impacto en las cargas de trabajo operativas, muchas organizaciones utilizan procesos ETL (extraer, transformar, cargar) que trasladan los datos a un almacén de datos donde se analizan. Aunque esta técnica puede ser útil para aislar las cargas de trabajo analíticas y reducir el impacto en los sistemas operativos, retrasa considerablemente la obtención de información. Las rutinas ETL deben desarrollarse cuidadosamente para mantener la calidad de los datos durante la transferencia, y pueden tardar días o incluso semanas en completarse. Lo que se necesita es una forma de analizar los datos operativos in situ sin los retrasos que supone trasladarlos a otro sistema.

Pasar de la información a la acción
Mientras que la analítica suele destacar a la hora de aclarar lo que ya ha sucedido, un gran objetivo de la analítica operativa es recomendar qué hacer a continuación. Añadir capacidades predictivas a la carga de trabajo analítica a menudo requiere integrar otra tecnología. Sin embargo, la tecnología adicional hace que el entorno sea más complejo y propenso a retrasos. Lo que se necesita es una forma de incorporar predicciones y recomendaciones a la analítica sin complicar la pila tecnológica.

Couchbase Capella para análisis operativos

Couchbase Capella es una base de datos como servicio (DBaaS) distribuida y nativa en la nube que combina múltiples modelos de bases de datos en una única tecnología. Entre sus capacidades se incluyen:

• Procesamiento de datos clave-valor en memoria para una capacidad de respuesta hiperrápida
• Almacenamiento distribuido de datos de documentos JSON para mayor flexibilidad y resistencia
• Compatibilidad con móviles e IoT
• Soporte de consultas SQL
• Búsqueda de texto completo
• Eventos

Una de las características más singulares de Couchbase Capella es su servicio de análisis integrado.

Couchbase Analytics - Aislamiento de cargas de trabajo operativas y analíticas sin movimiento de datos

Análisis de Couchbase es una capacidad de gestión paralela de datos para Couchbase Capella que utiliza una arquitectura de procesamiento paralelo masivo (MPP) para ofrecer información a la velocidad de las transacciones. Couchbase Analytics es el más adecuado para ejecutar consultas grandes y complejas que implican agregaciones de datos en grandes cantidades de datos.

El servicio Analytics crea automáticamente una copia sombra de los datos operativos alojados en Couchbase Capella, aislándolos específicamente para su análisis. Couchbase Analytics también puede obtener datos de AWS S3 y Azure Blob Storage. Debido a que los datos del servicio de análisis están inherente y automáticamente vinculados a los datos operativos, los cambios en los datos operativos se reflejan en los datos de análisis en tiempo real. Y como la copia sombra de los datos está aislada, puede consultar los datos de Analytics Service sin afectar a las cargas de trabajo operativas.

Más información sobre Couchbase Capella Analytics en este blog.

Couchbase Analytics también admite funciones definidas por el usuario (UDF), que permiten aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para obtener información de gran alcance a partir de los datos. Con las UDF, los modelos ML entrenados se llaman como funciones en consultas analíticas que pueden evaluar los datos operativos y devolver predicciones que se añaden al resultado.

Lee más sobre los UDFs de Couchbase Analytics para análisis predictivo aquí.

Ventajas de Couchbase Capella para el análisis operativo

Aislamiento de la carga de trabajo
La latencia y el rendimiento de las consultas operativas están protegidos de las ralentizaciones causadas por la carga de trabajo de las consultas analíticas. Capella logra esto sin la complejidad de operar una base de datos analítica separada.

Los datos están siempre actualizados y no se requiere ETL
Couchbase Analytics utiliza DCP (protocolo de cambio de base de datos), un protocolo rápido de memoria a memoria que los nodos Couchbase Capella utilizan para sincronizar datos. Como resultado, Couchbase Analytics funciona con datos extremadamente actuales sin ETL.

Modelo de datos común
Couchbase Analytics soporta de forma nativa el mismo modelo de datos de documento de esquema flexible utilizado para sus datos operativos en Capella. No tienes que forzar tus datos en un modelo relacional plano y predefinido para analizarlos.

La ventaja de Couchbase Capella

Con Couchbase Capella y el servicio de análisis, tu organización puede tener lo mejor de ambos mundos: una plataforma de datos operativos escalable y resistente y una plataforma de análisis rápida y potente. Capella combina ambas en un único sistema que consume menos infraestructura y necesita menos copias de datos, lo que se traduce en un menor coste total de propiedad.

• Vea cómo Domino's Pizza utiliza Couchbase Analytics para realizar análisis operativos en tiempo real con el fin de mejorar el marketing de clientes.
• Obtenga más información sobre Couchbase Analytics en este ficha técnica.
• Echa un vistazo a la Documentación de Couchbase Analytics.
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