Analítica operacional

¿Qué es el análisis operacional?

El análisis operacional utiliza datos en tiempo real de los sistemas operativos para guiar la acción más inmediata y adecuada ante cualquier situación de negocio. Los datos utilizados para el análisis operacional provienen típicamente de sistemas de negocio como sistemas POS (punto de venta), ERP (planificación de recursos empresariales), IoT (internet de las cosas) y CRM (gestión de relaciones con el cliente).

El análisis operativo difiere del análisis de inteligencia de negocios, que utiliza información histórica y algoritmos complejos para producir informes periódicos para la toma de decisiones estratégicas. En su lugar, el análisis operativo pone los conocimientos a disposición de los usuarios de negocios en tiempo real para que puedan utilizarlos para tomar decisiones más rápido y actuar de inmediato con el fin de lograr el mayor impacto.

Debido a su enfoque en la inmediatez, la analítica operativa puede ayudar a mejorar cualquier proceso en el que la información llegue rápido y los datos cambien con rapidez. Dichos procesos incluyen la atención al cliente, el comercio minorista, la manufactura industrial, el desarrollo ágil y muchos otros.

Esta página tratará:

• ¿Por qué es importante la analítica operacional?
• Casos de uso para la analítica operacional
• Beneficios de la analítica operacional
• Desafíos de la analítica operativa
• Couchbase Capella para análisis operativos
• La ventaja de Couchbase Capella

¿Por qué es importante la analítica operacional?

El análisis operativo está diseñado para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones más rápidas mediante el uso de la conciencia situacional. Permite a los empleados utilizar los datos de los sistemas de negocio para responder con mayor eficacia a los eventos en tiempo real.

Por ejemplo, en un centro de llamadas de servicio, un agente de soporte puede decidir mejor cómo manejar la consulta de un cliente si conoce los datos demográficos del cliente, el estado de su cuenta, sus casos de soporte anteriores, sus compras pasadas y su ubicación geográfica. Esta información, a la que se accede durante una interacción en vivo, puede indicarle al agente la trayectoria de respuesta óptima. ¿Es el cliente titular de una cuenta de nivel oro? Entonces recibe un trato preferencial en la fila. ¿Ya se ha comunicado sobre el problema a través de otros canales? Entonces es más probable que esté insatisfecho, por lo que es mejor escalar el caso de manera proactiva. Al minimizar el tiempo hasta la obtención de información, la analítica operativa ayuda a una organización a tomar las medidas correctas rápidamente y mitiga los problemas causados por la falta de información.

En muchos casos, la analítica predictiva se utiliza para mejorar la analítica operativa mediante la predicción de resultados probables basados en datos. Por ejemplo, en el escenario de un centro de llamadas, un algoritmo predictivo podría evaluar la probabilidad de que la persona que llama compre una actualización basándose en el estado de su cuenta, edad, historial de compras y ubicación. El algoritmo también podría recomendar una oferta para que el agente la realice en tiempo real.

Casos de uso para la analítica operacional

El análisis operativo se puede aplicar a casi cualquier proceso de negocio complejo o dinámico basado en datos. Los casos de uso comunes incluyen:

• Atención al cliente
• Riesgo de fraude y detección
• Venta cruzada y venta sugestiva en el punto de venta minorista
• Mantenimiento predictivo
• Optimización de campañas de marketing
• Gestión de la cadena de suministro
• Optimización del piso de producción
• Gestión de flotas
• Atención al paciente hospitalizado

Beneficios de la analítica operacional

La capacidad de utilizar información operativa relevante en tiempo real puede beneficiar al negocio de diversas maneras.

Mayor interacción con el cliente
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 interacción. Hacer ofertas y recomendaciones basadas en el perfil de un cliente específico facilita la venta cruzada a ese cliente y la creación de lealtad. Al analizar los datos operativos en tiempo real, una organización también puede detectar problemas que causan insatisfacción en el cliente y tomar medidas correctivas antes de que los clientes se vean afectados.

Procesos comerciales mejorados
Al monitorear y analizar el estado de los sistemas comerciales críticos a medida que operan, una organización puede detectar y corregir problemas antes de que se vuelvan problemáticos. Por ejemplo, una organización puede abordar problemas de mantenimiento en una línea de ensamblaje de alta velocidad antes de que provoquen una falla en el equipo y un costoso tiempo de inactividad.

Mayor 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 manera proactiva, mantener los procesos funcionando sin problemas y maximizar el tiempo de actividad.

Tiempo de respuesta más rápido
Debido a su enfoque en proporcionar información en el momento, el análisis operacional proporciona una conciencia situacional vital que permite a una organización tomar la acción más beneficiosa de inmediato. En comparación, el análisis histórico tradicional tiene un impacto menor porque retrasa la acción para un momento futuro.

Desafíos de la analítica operativa

El camino hacia el análisis operativo exitoso puede ser complicado, ya que acceder a datos de múltiples sistemas comerciales para realizar análisis en tiempo real presenta desafíos significativos.

Analizar datos sin afectar las cargas de trabajo operativas
El análisis operativo requiere datos de sistemas que son fundamentales para mantener el funcionamiento del negocio. Por ejemplo, necesita su sistema de punto de venta (POS) para procesar transacciones de manera rápida y precisa. Pero, si también está ejecutando algoritmos analíticos con los datos de cada transacción, es probable que sobrecargue el sistema, ralentizándolo y arriesgándose a problemas o fallas. Necesita una forma de analizar los datos operativos sin afectar el 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 (extracción, transformación y carga) que trasladan los datos a un almacén de datos donde se analizan. Si bien esta técnica puede ser útil para aislar las cargas de trabajo analíticas y reducir el impacto en los sistemas operativos, retrasa significativamente el tiempo hasta la obtención de información. Las rutinas ETL deben desarrollarse con cuidado 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 manera de analizar los datos operativos en su lugar, sin las demoras de moverlos a otro sistema.

Convertir la perspectiva en acción
Si bien la analítica suele destacar en aclarar lo que ya ha sucedido, un gran objetivo de la analítica operativa es recomendar qué hacer a continuación. Agregar capacidades predictivas a la carga de trabajo de 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 en la analítica sin complicar la pila tecnológica.

Couchbase Capella para análisis operativos

Couchbase Capella es una Base de Datos como Servicio (DBaaS) NoSQL distribuida y nativa de la nube que combina múltiples modelos de bases de datos en una sola tecnología. Las capacidades 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 resiliencia
• Soporte para dispositivos móviles e IoT
• Soporte para consultas SQL
• Búsqueda de texto completo
• Eventos

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

Couchbase Analytics: aislamiento de cargas de trabajo operativas y analíticas sin movimiento de datos

Couchbase Analytics es una capacidad de gestión de datos paralelos para Couchbase Capella que utiliza una arquitectura de procesamiento masivamente paralelo (MPP) para ofrecer información a la velocidad de las transacciones. Couchbase Analytics es ideal para ejecutar consultas grandes y complejas que involucran agregaciones de datos en grandes cantidades de información.

El Servicio de Análisis crea automáticamente una copia fantasma de los datos operativos almacenados 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 vinculados de manera inherente y automática a los datos operativos, los cambios en los datos operativos se reflejan en los datos de análisis en tiempo real. Y debido a que la copia fantasma de los datos está aislada, puede consultar los datos del Servicio de Análisis sin afectar las cargas de trabajo operativas.

Obtenga más información sobre Couchbase Capella Analytics en este blog.

Couchbase Analytics también es compatible con funciones definidas por el usuario (UDF), las cuales le permiten aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático para obtener información valiosa a partir de los datos. Con las UDF, los modelos de aprendizaje automático entrenados se llaman como funciones en consultas de análisis que pueden evaluar los datos operativos y devolver predicciones que se agregan al resultado.

Lea más sobre las UDF de Couchbase Analytics para análisis predictivos aquí.

Beneficios de Couchbase Capella para el análisis operativo

Aislamiento de cargas de trabajo
La latencia y el rendimiento de las consultas operativas están protegidos contra 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 de Couchbase Capella utilizan para sincronizar datos. Como resultado, Couchbase Analytics se ejecuta con datos extremadamente actualizados sin necesidad de ETL.

Modelo común de datos
Couchbase Analytics es compatible de forma nativa con el mismo modelo de datos de documentos con esquema flexible y enriquecido que se utiliza para sus datos operacionales en Capella. No tiene que forzar sus datos en un modelo relacional plano y predefinido para analizarlos.

La ventaja de Couchbase Capella

Con Couchbase Capella y el servicio Analytics, su organización puede tener lo mejor de ambos mundos: una plataforma de datos operacionales escalable y resistente, y una plataforma analítica rápida y potente. Capella combina ambas en un solo sistema que consume menos infraestructura y necesita menos copias de datos, lo que da como resultado una reducir el costo total de propiedad.

• Mira cómo Domino’s Pizza utiliza Couchbase Analytics para análisis operativo en tiempo real para mejorar el marketing de clientes.
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