Analisi operativa

Cos'è l'analisi operativa?

L'analisi operativa utilizza dati in tempo reale provenienti dai sistemi operativi per guidare l'azione più immediata e appropriata per qualsiasi situazione aziendale. I dati utilizzati per l'analisi operativa provengono tipicamente da sistemi aziendali come POS (punto vendita), ERP (pianificazione delle risorse aziendali), IoT (internet delle cose) e CRM (gestione delle relazioni con i clienti).

L'analisi operativa differisce dall'analisi di business intelligence, che utilizza informazioni storiche e algoritmi complessi per produrre report periodici per il processo decisionale strategico. Al contrario, l'analisi operativa rende disponibili gli approfondimenti agli utenti aziendali in tempo reale, in modo che possano utilizzarli per prendere decisioni più rapidamente e agire immediatamente per ottenere il massimo impatto.

Grazie alla sua attenzione all'immediatezza, l'analisi operativa può contribuire a migliorare qualsiasi processo in cui le informazioni arrivano rapidamente e i dati cambiano velocemente. Tali processi includono il supporto clienti, il merchandising al dettaglio, la produzione industriale, lo sviluppo agile e molti altri.

In questa pagina vengono trattati i seguenti argomenti:

• Perché l'analisi operativa è importante?
• Casi d'uso per l'analisi operativa
• Vantaggi dell'analisi operativa
• Sfide dell'analisi operativa
• Couchbase Capella per l'analisi operativa
• Il vantaggio di Couchbase Capella

Perché l'analisi operativa è importante?

L'analisi operativa è progettata per aiutare le organizzazioni a prendere decisioni più rapide utilizzando la consapevolezza situazionale. Consente ai dipendenti di utilizzare i dati dei sistemi aziendali per rispondere in modo più efficace agli eventi in tempo reale.

Ad esempio, in un call center di assistenza, un operatore dell'assistenza può decidere meglio come gestire la richiesta di un cliente se conosce i dati demografici, lo stato dell'account, i precedenti casi di supporto, gli acquisti passati e la posizione geografica del cliente. Queste informazioni, a cui si accede durante un'interazione in tempo reale, possono indicare all'operatore la traiettoria di risposta ottimale. Il cliente è titolare di un account di livello gold? Allora riceve un trattamento preferenziale nella coda. Si è già occupato del problema attraverso altri canali? Allora è più probabile che sia insoddisfatto, quindi è meglio scalare il caso in modo proattivo. Riducendo al minimo il tempo necessario per ottenere informazioni, l'analisi operativa aiuta un'organizzazione a intraprendere rapidamente le azioni corrette e attenua i problemi causati dalla mancanza di informazioni.

In molti casi, l'analisi predittiva viene utilizzata per migliorare l'analisi operativa prevedendo i risultati probabili sulla base dei dati. Ad esempio, nello scenario del call center, un algoritmo predittivo potrebbe valutare la probabilità che il chiamante acquisti un aggiornamento in base allo stato del suo account, all'età, alla cronologia degli acquisti e alla posizione. L'algoritmo potrebbe anche consigliare un'offerta che l'operatore potrà fare in tempo reale.

Casi d'uso per l'analisi operativa

L'analisi operativa può essere applicata a quasi tutti i processi aziendali complessi o dinamici basati sui dati. I casi d'uso comuni includono:

• Assistenza clienti
• Rischio e rilevamento delle frodi
• Vendite incrociate e upsell nel punto vendita al dettaglio
• Manutenzione predittiva
• Ottimizzazione delle campagne di marketing
• Gestione della catena di distribuzione
• Ottimizzazione del piano di produzione
• Gestione della flotta
• Assistenza ai pazienti ospedalizzati

Vantaggi dell'analisi operativa

La capacità di utilizzare informazioni operative rilevanti in tempo reale può avvantaggiare l'azienda in diversi modi.

Maggiore coinvolgimento dei clienti
Partendo dal presupposto che i clienti rispondono positivamente a un servizio altamente personalizzato, molte organizzazioni applicano l'analisi operativa ai processi a contatto con il cliente che guidano i dipendenti attraverso le fasi di interazione. Fare offerte e raccomandazioni basate sul profilo di un cliente specifico rende più semplice effettuare l'upsell su quel cliente e creare fedeltà. Analizzando i dati operativi in tempo reale, un'organizzazione può anche rilevare problemi che causano insoddisfazione nei clienti e adottare azioni correttive prima che i clienti ne siano influenzati.

Processi aziendali migliorati
Monitorando e analizzando lo stato dei sistemi aziendali critici durante il loro funzionamento, un'organizzazione può rilevare e correggere i problemi prima che diventino critici. Ad esempio, un'organizzazione può affrontare problemi di manutenzione su una catena di montaggio ad alta velocità prima che portino a guasti delle apparecchiature e a costosi tempi di inattività.

Aumento della produttività
L'utilizzo di dati in tempo reale come parte di un processo operativo può eliminare la necessità di raccogliere tali informazioni manualmente. Inoltre, ottenendo una visione tempestiva di potenziali problemi, un'organizzazione può mitigarli in modo proattivo, mantenere i processi fluidi e massimizzare il tempo di attività.

Tempi di azione più rapidi
Grazie alla sua focalizzazione sull'offerta di informazioni in tempo reale, l'analisi operativa fornisce una consapevolezza situazionale fondamentale che consente a un'organizzazione di intraprendere immediatamente l'azione più vantaggiosa. In confronto, la tradizionale analisi storica ha un impatto inferiore perché rimanda l'azione a un momento futuro.

Sfide dell'analisi operativa

Il percorso verso un'analitica operativa di successo può essere complesso, poiché l'accesso ai dati provenienti da molteplici sistemi aziendali per un'analisi in tempo reale presenta sfide significative.

Analizzare i dati senza impattare sui carichi di lavoro operativi
L'analisi operativa richiede dati da sistemi che sono fondamentali per mantenere l'attività in funzione. Ad esempio, è necessario che il sistema POS elabori le transazioni in modo rapido e accurato. Ma, se si eseguono anche algoritmi analitici sui dati in concomitanza con ogni transazione, è probabile che si sovraccarichi il sistema, rallentandolo e rischiando problemi o guasti. È necessario un modo per analizzare i dati operativi senza influire sulle prestazioni dei sistemi che li producono e li utilizzano.

Accesso in tempo reale ai dati operativi
Per consolidare più origini dati e ridurre al minimo l'impatto sui carichi di lavoro operativi, molte organizzazioni utilizzano processi ETL (estrazione, trasformazione e caricamento) che spostano i dati in un data warehouse dove vengono analizzati. Sebbene questa tecnica possa essere utile per isolare i carichi di lavoro analitici e ridurre l'impatto sui sistemi operativi, ritarda notevolmente i tempi di ottenimento degli insight. Le routine ETL devono essere sviluppate con attenzione per mantenere la qualità dei dati durante il trasferimento e possono richiedere giorni o persino settimane per essere completate. Ciò di cui si ha bisogno è un modo per analizzare i dati operativi direttamente sul posto, senza i ritardi dovuti al loro spostamento in un altro sistema.

Trasformare le intuizioni in azione
Mentre l'analisi dei dati eccelle generalmente nel chiarire ciò che è già accaduto, un grande obiettivo dell'analisi operativa è raccomandare cosa fare dopo. L'aggiunta di capacità predittive al carico di lavoro analitico richiede spesso l'integrazione di un'altra tecnologia. Ulteriori tecnologie, tuttavia, rendono l'ambiente più complesso e incline a ritardi. Ciò che serve è un modo per incorporare previsioni e raccomandazioni nell'analisi senza complicare lo stack tecnologico.

Couchbase Capella per l'analisi operativa

Couchbase Capella è un Database-as-a-Service (DBaaS) di tipo NoSQL a documenti, distribuito e nativo per il cloud, che combina più modelli di database in un'unica tecnologia. Le funzionalità includono:

• Elaborazione di dati chiave-valore in memoria per una reattività a velocità supersonica
• Archiviazione distribuita di dati di documenti JSON per flessibilità e resilienza
• Supporto per dispositivi mobili e IoT
• Supporto per query SQL
• Ricerca testuale completa
• Eventi

Una delle caratteristiche più uniche di Couchbase Capella è il suo servizio di analisi integrato.

Couchbase Analytics – Isolare i carichi di lavoro operativi e di analisi senza spostamento di dati

Couchbase Analytics è una funzionalità di gestione dei dati paralleli per Couchbase Capella che utilizza un'architettura di elaborazione massivamente parallela (MPP) per fornire approfondimenti alla velocità delle transazioni. Couchbase Analytics è ideale per l'esecuzione di query ampie e complesse che comportano l'aggregazione di grandi quantità di dati.

Il servizio Analytics crea automaticamente una copia shadow dei dati operativi archiviati in Couchbase Capella, isolandoli specificamente per l'analisi. Couchbase Analytics può anche acquisire dati da AWS S3 e Azure Blob Storage. Poiché i dati del servizio Analytics sono intrinsecamente e automaticamente collegati ai dati operativi, le modifiche nei dati operativi si riflettono nei dati analitici in tempo reale. E poiché la copia shadow dei dati è isolata, è possibile interrogare i dati del servizio Analytics senza influire sui carichi di lavoro operativi.

Scopri di più su Couchbase Capella Analytics in questo blog.

Couchbase Analytics supporta anche funzioni definite dall'utente (UDF), che consentono di sfruttare gli algoritmi di machine learning per trarre potenti approfondimenti dai dati. Con le UDF, i modelli di ML addestrati vengono richiamati come funzioni nelle query di analisi in grado di valutare i dati operativi e restituire previsioni che vengono aggiunte al risultato.

Ulteriori informazioni sulle UDF di Couchbase Analytics per l'analisi predittiva sono disponibili qui.

Vantaggi di Couchbase Capella per l'analisi operativa

Isolamento dei carichi di lavoro
La latenza e il throughput delle query operative sono protetti dai rallentamenti causati dal carico di lavoro delle query analitiche. Capella ottiene questo risultato senza la complessità di gestire un database analitico separato.

I dati sono sempre aggiornati e non è richiesta alcuna ETL
Couchbase Analytics usa DCP (protocollo di modifica del database), un protocollo veloce da memoria a memoria che i nodi di Couchbase Capella utilizzano per sincronizzare i dati. Di conseguenza, Couchbase Analytics viene eseguito su dati estremamente aggiornati senza ETL.

Modello di dati comune
Couchbase Analytics supporta in modo nativo lo stesso modello di dati di documenti con schema flessibile e ricco utilizzato per i vostri dati operativi in Capella. Non è necessario forzare i dati in un modello relazionale piatto e predefinito per analizzarli.

Il vantaggio di Couchbase Capella

Con Couchbase Capella e il servizio di Analytics, la vostra organizzazione può avere il meglio di entrambi i mondi: una piattaforma di dati operativi scalabile e resiliente e una piattaforma di analisi rapida e potente. Capella unisce entrambe in un unico sistema che consuma meno infrastruttura e richiede meno copie di dati, con il risultato di un minore costo totale di proprietà.

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• Scopri di più su Couchbase Analytics in questo scheda tecnica.
• Dai un'occhiata al Documentazione di Couchbase Analytics.
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