Qu'est-ce que l'analyse opérationnelle ?
L'analyse opérationnelle utilise des données en temps réel provenant de systèmes opérationnels pour informer l'action la plus immédiate et la plus appropriée pour toute situation d'entreprise. Les données utilisées pour l'analyse opérationnelle proviennent généralement de systèmes d'entreprise tels que les systèmes POS (point de vente), ERP (progiciel de gestion intégré), IoT (internet des objets) et CRM (gestion de la relation client).
L'analyse opérationnelle diffère de l'analyse de veille stratégique, qui utilise des informations historiques et des algorithmes complexes pour produire des rapports périodiques en vue d'une prise de décision stratégique. Au contraire, l'analyse opérationnelle met les informations à la disposition des utilisateurs en temps réel afin qu'ils puissent les utiliser pour prendre des décisions plus rapidement et agir immédiatement pour obtenir l'impact le plus important.
Parce qu'elle est axée sur l'immédiateté, l'analyse opérationnelle peut contribuer à améliorer tout processus dans lequel les informations arrivent rapidement et les données changent vite. Ces processus comprennent le support client, le merchandising de détail, la fabrication industrielle, le développement agile et bien d'autres.
Cette page couvre :
- Pourquoi l'analyse opérationnelle est-elle importante ?
- Cas d'utilisation de l'analyse opérationnelle
- Avantages de l'analyse opérationnelle
- Les défis de l'analyse opérationnelle
- Couchbase Capella pour l'analyse opérationnelle
- L'avantage Couchbase Capella
Pourquoi l'analyse opérationnelle est-elle importante ?
L'analyse opérationnelle est conçue pour aider les organisations à prendre des décisions plus rapides grâce à la connaissance de la situation. Elle permet aux employés d'utiliser les données des systèmes d'entreprise pour répondre plus efficacement aux événements en temps réel.
Par exemple, dans un centre d'appels de service, un agent d'assistance peut mieux décider comment traiter la demande d'un client s'il connaît ses données démographiques, l'état de son compte, les cas d'assistance précédents, ses achats antérieurs et sa situation géographique. Ces informations, accessibles lors d'une interaction en direct, peuvent indiquer à l'agent la trajectoire de réponse optimale. Le client est-il titulaire d'un compte de niveau "or" ? Il bénéficie alors d'un traitement préférentiel dans la file d'attente. A-t-il déjà abordé le problème par d'autres canaux ? Dans ce cas, il est plus probable qu'il soit mécontent, et il est donc préférable de faire remonter l'affaire de manière proactive. En réduisant le temps nécessaire pour obtenir des informations, l'analyse opérationnelle aide une organisation à prendre rapidement les bonnes mesures et à atténuer les problèmes causés par un manque d'informations.
Dans de nombreux cas, l'analyse prédictive est utilisée pour améliorer l'analyse opérationnelle en prédisant les résultats probables sur la base des données. Par exemple, dans le scénario du centre d'appel, un algorithme prédictif pourrait évaluer la probabilité que l'appelant achète un surclassement en fonction du statut de son compte, de son âge, de son historique d'achat et de sa localisation. L'algorithme pourrait également recommander à l'agent de faire une offre en temps réel.
Cas d'utilisation de l'analyse opérationnelle
L'analyse opérationnelle peut être appliquée à presque tous les processus commerciaux complexes ou dynamiques basés sur des données. Les cas d'utilisation les plus courants sont les suivants
- Soutien à la clientèle
- Risque de fraude et détection
- Vente au détail sur le point de vente (cross-sell/upsell)
- Maintenance prédictive
- Optimisation des campagnes de marketing
- Gestion de la chaîne d'approvisionnement
- Optimisation de l'atelier de fabrication
- Gestion du parc automobile
- Soins aux patients hospitalisés
Avantages de l'analyse opérationnelle
La capacité d'utiliser des informations opérationnelles pertinentes en temps réel peut être bénéfique à l'entreprise de diverses manières.
Amélioration de l'engagement des clients
Partant du principe que les clients réagissent positivement à un service hautement personnalisé, de nombreuses entreprises appliquent l'analyse opérationnelle aux processus de contact avec la clientèle qui guident les employés à travers les étapes de l'engagement. En faisant des offres et des recommandations basées sur le profil d'un client spécifique, il est plus facile d'augmenter le chiffre d'affaires de ce client et de le fidéliser. En analysant les données opérationnelles en temps réel, une organisation peut également détecter les problèmes à l'origine de l'insatisfaction des clients et prendre des mesures correctives avant que les clients ne soient affectés.
Amélioration des processus opérationnels
En surveillant et en analysant l'état des systèmes critiques de l'entreprise pendant qu'ils fonctionnent, une organisation peut détecter et corriger les problèmes avant qu'ils ne deviennent problématiques. Par exemple, une entreprise peut résoudre les problèmes de maintenance d'une chaîne de montage à grande vitesse avant qu'ils n'entraînent une défaillance de l'équipement et des temps d'arrêt coûteux.
Augmentation de la productivité
L'utilisation de données en temps réel dans le cadre d'un processus opérationnel peut éliminer la nécessité de recueillir ces informations manuellement. Et en obtenant une vision opportune des problèmes potentiels, une organisation peut atténuer les problèmes de manière proactive, assurer le bon déroulement des processus et maximiser le temps de fonctionnement.
Un délai d'action plus court
Parce qu'elle met l'accent sur la fourniture d'informations dans l'instant, l'analyse opérationnelle fournit une connaissance vitale de la situation qui permet à une organisation de prendre immédiatement les mesures les plus bénéfiques. En comparaison, l'analyse historique traditionnelle a moins d'impact parce qu'elle reporte l'action à plus tard.
Les défis de l'analyse opérationnelle
Le chemin vers une analyse opérationnelle réussie peut s'avérer délicat car l'accès aux données de plusieurs systèmes d'entreprise pour une analyse en temps réel présente des défis significatifs.
Analyse des données sans incidence sur les charges de travail opérationnelles
L'analyse opérationnelle nécessite des données provenant de systèmes essentiels au bon fonctionnement de l'entreprise. Par exemple, votre système de point de vente doit traiter les transactions rapidement et avec précision. Mais si vous exécutez également des algorithmes analytiques sur les données de chaque transaction, vous risquez de surcharger le système, de le ralentir et de provoquer des problèmes ou des pannes. Vous devez trouver un moyen d'analyser les données opérationnelles sans affecter les performances des systèmes qui les produisent et les utilisent.
Accès en temps réel aux données opérationnelles
Pour consolider de multiples sources de données et minimiser l'impact sur les charges de travail opérationnelles, de nombreuses organisations utilisent des processus ETL (extraction, transformation, chargement) qui déplacent les données vers un entrepôt de données où elles sont analysées. Si cette technique peut être utile pour isoler les charges de travail analytiques et réduire l'impact sur les systèmes opérationnels, elle retarde considérablement le délai de compréhension. Les routines ETL doivent être développées avec soin pour maintenir la qualité des données pendant le transfert, et leur réalisation peut prendre des jours, voire des semaines. Ce qu'il faut, c'est un moyen d'analyser les données opérationnelles sur place, sans avoir à les déplacer vers un autre système.
Transformer la connaissance en action
Alors que l'analyse excelle généralement à clarifier ce qui s'est déjà produit, l'un des principaux objectifs de l'analyse opérationnelle est de recommander ce qu'il faut faire ensuite. L'ajout de capacités prédictives à la charge de travail analytique nécessite souvent l'intégration d'une autre technologie. Or, une technologie supplémentaire rend l'environnement plus complexe et sujet à des retards. Ce qu'il faut, c'est un moyen d'incorporer des prédictions et des recommandations dans l'analyse sans compliquer la pile technologique.
Couchbase Capella pour l'analyse opérationnelle
Couchbase Capella est une base de données en tant que service (DBaaS) NoSQL distribuée et native dans le nuage, qui combine plusieurs modèles de bases de données en une seule technologie. Ses capacités sont les suivantes :
- Traitement des données clé-valeur en mémoire pour une réactivité ultra-rapide
- Stockage distribué des données des documents JSON pour plus de flexibilité et de résilience
- Support mobile et IoT
- Prise en charge des requêtes SQL
- Recherche en texte intégral
- Concours complet
L'une des caractéristiques les plus uniques de Couchbase Capella est son service d'analyse intégré.
Couchbase Analytics - Isolation des charges de travail opérationnelles et analytiques sans déplacement de données
Couchbase Analytics Couchbase Analytics est une fonctionnalité de gestion de données parallèles pour Couchbase Capella qui utilise une architecture de traitement massivement parallèle (MPP) pour fournir des informations à la vitesse des transactions. Couchbase Analytics est le mieux adapté à l'exécution de requêtes complexes et volumineuses impliquant des agrégations de données sur de grandes quantités de données.
Le service analytique crée automatiquement une copie fantôme des données opérationnelles hébergées dans Couchbase Capella, en les isolant spécifiquement pour l'analyse. Couchbase Analytics peut également fournir des données à partir d'AWS S3 et d'Azure Blob Storage. Comme les données du service d'analyse sont intrinsèquement et automatiquement liées aux données opérationnelles, les changements dans les données opérationnelles sont reflétés en temps réel dans les données d'analyse. Et comme la copie fantôme des données est isolée, vous pouvez interroger les données du service d'analyse sans affecter les charges de travail opérationnelles.
Pour en savoir plus sur Couchbase Capella Analytics, consultez ce blog.
Couchbase Analytics prend également en charge fonctions définies par l'utilisateur (UDF), qui vous permettent d'exploiter les algorithmes d'apprentissage automatique pour tirer de puissantes informations des données. Avec les UDF, les modèles d'apprentissage automatique formés sont appelés en tant que fonctions dans les requêtes analytiques qui peuvent évaluer les données opérationnelles et renvoyer des prédictions qui sont ajoutées au résultat.
Pour en savoir plus sur les UDF Couchbase Analytics pour l'analyse prédictive, cliquez ici.
Avantages de Couchbase Capella pour l'analyse opérationnelle
Isolation de la charge de travail
La latence et le débit des requêtes opérationnelles sont protégés des ralentissements causés par la charge de travail des requêtes analytiques. Capella y parvient sans la complexité de l'exploitation d'une base de données analytique distincte.
Les données sont toujours à jour et aucun ETL n'est nécessaire.
Couchbase Analytics utilise DCP (database change protocol), un protocole rapide de mémoire à mémoire que les nœuds Couchbase Capella utilisent pour synchroniser les données. Ainsi, Couchbase Analytics fonctionne sur des données extrêmement récentes sans ETL.
Modèle de données commun
Couchbase Analytics supporte nativement le même modèle de données riche en schémas flexibles que celui utilisé pour vos données opérationnelles dans Capella. Vous n'avez pas à forcer vos données dans un modèle relationnel plat et prédéfini pour les analyser.
L'avantage Couchbase Capella
Avec Couchbase Capella et Analytics Service, votre organisation peut bénéficier du meilleur des deux mondes : une plateforme de données opérationnelles évolutive et résiliente et une plateforme analytique rapide et puissante. Capella combine les deux en un seul système qui consomme moins d'infrastructure et nécessite moins de copies de données, ce qui se traduit par un gain de temps et d'argent. un coût total de possession plus faible.
- Voir comment Domino's Pizza utilise Couchbase Analytics pour des analyses opérationnelles en temps réel afin d'améliorer le marketing client.
- Pour en savoir plus sur Couchbase Analytics, consultez cette page. fiche technique.
- Consultez le site Documentation Couchbase Analytics.
- Essayez Couchbase Capella gratuitement.
