Analisi operativa

Che cos'è l'analisi operativa?

L'analisi operativa utilizza i dati in tempo reale provenienti dai sistemi operativi per informare l'azione più immediata e appropriata per qualsiasi situazione aziendale. I dati utilizzati per l'analisi operativa provengono in genere da sistemi aziendali come POS (point of sale), ERP (enterprise resource planning), IoT (internet of things) e CRM (customer relationship management).

L'analitica operativa si differenzia dall'analitica di business intelligence, che utilizza informazioni storiche e algoritmi complessi per produrre report periodici per il processo decisionale strategico. L'analitica operativa, invece, mette a disposizione degli utenti aziendali le informazioni in tempo reale, in modo che possano utilizzarle per prendere decisioni più rapidamente e agire immediatamente per ottenere l'impatto più significativo.

Grazie alla sua attenzione all'immediatezza, l'analisi operativa può aiutare a migliorare qualsiasi processo in cui le informazioni arrivano velocemente e i dati cambiano rapidamente. Tali processi includono l'assistenza ai 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 grazie alla consapevolezza della situazione. 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 agente può decidere meglio come gestire una richiesta del cliente se ne conosce i dati demografici, lo stato dell'account, i precedenti casi di assistenza, gli acquisti passati e la posizione geografica. Queste informazioni, accessibili durante un'interazione dal vivo, possono informare l'agente sulla traiettoria di risposta ottimale. Il cliente è titolare di un account di livello gold? Allora avrà un trattamento preferenziale nella coda. Si è già occupato del problema attraverso altri canali? In questo caso è più probabile che siano insoddisfatti, per cui è meglio escalare il caso in modo proattivo. Riducendo al minimo il tempo necessario per ottenere informazioni, l'analisi operativa aiuta l'organizzazione a intraprendere rapidamente le azioni corrette e a ridurre 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 upgrade in base allo stato dell'account, all'età, alla cronologia degli acquisti e alla posizione. L'algoritmo potrebbe anche consigliare all'agente un'offerta da 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 più comuni includono:

• Assistenza clienti
• Rischio e rilevamento delle frodi
• Punto vendita al dettaglio cross-sell/upsell
• Manutenzione predittiva
• Ottimizzazione delle campagne di marketing
• Gestione della catena di approvvigionamento
• Ottimizzazione della produzione
• Gestione della flotta
• Assistenza ai pazienti in ospedale

Vantaggi dell'analisi operativa

La capacità di utilizzare le informazioni operative rilevanti in tempo reale può portare benefici all'azienda in diversi modi.

Miglioramento del coinvolgimento dei clienti
Partendo dalla premessa che i clienti rispondono positivamente a un servizio altamente personalizzato, molte organizzazioni applicano l'analisi operativa ai processi rivolti ai clienti che guidano i dipendenti nelle fasi di coinvolgimento. La formulazione di offerte e raccomandazioni basate sul profilo di un cliente specifico facilita l'upselling e la fidelizzazione del cliente stesso. Analizzando i dati operativi in tempo reale, un'organizzazione può anche rilevare i problemi che causano l'insoddisfazione dei clienti e adottare misure correttive prima che i clienti ne risentano.

Miglioramento dei processi aziendali
Monitorando e analizzando lo stato dei sistemi aziendali critici durante il loro funzionamento, un'organizzazione può rilevare e correggere i problemi prima che diventino problematici. Ad esempio, un'organizzazione può risolvere i problemi di manutenzione di una linea di assemblaggio ad alta velocità prima che si verifichino guasti alle apparecchiature e costosi tempi di inattività.

Aumento della produttività
L'utilizzo dei dati in tempo reale come parte di un processo operativo può eliminare la necessità di raccogliere manualmente le informazioni. Inoltre, grazie all'acquisizione di informazioni tempestive su potenziali problemi, un'organizzazione può ridurre in modo proattivo i problemi, mantenere i processi senza intoppi e massimizzare i tempi di attività.

Tempi d'azione più rapidi
Grazie al fatto che si concentra sulla fornitura di informazioni in tempo reale, l'analisi operativa fornisce una consapevolezza della situazione vitale che consente a un'organizzazione di intraprendere immediatamente l'azione più vantaggiosa. In confronto, l'analisi storica tradizionale ha un impatto minore perché rimanda l'azione a un momento futuro.

Sfide dell'analisi operativa

Il percorso verso un'analisi operativa di successo può essere complicato, perché l'accesso ai dati da più sistemi aziendali per l'analisi in tempo reale presenta sfide significative.

Analizzare i dati senza impattare i carichi di lavoro operativi
L'analisi operativa richiede dati provenienti da sistemi fondamentali per il funzionamento dell'azienda. Ad esempio, il sistema POS deve elaborare le transazioni in modo rapido e preciso. Ma se si eseguono anche algoritmi analitici sui dati di ogni transazione, si rischia di sovraccaricare il sistema, rallentandolo e rischiando problemi o guasti. È necessario un modo per analizzare i dati operativi senza impattare sulle prestazioni dei sistemi che li producono e li utilizzano.

Accesso in tempo reale ai dati operativi
Per consolidare più fonti di dati e ridurre al minimo l'impatto sui carichi di lavoro operativi, molte organizzazioni utilizzano processi ETL (extract, transform, load) 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 in modo significativo il time to insight. Le routine ETL devono essere sviluppate con attenzione per mantenere la qualità dei dati durante il trasferimento e possono richiedere giorni o addirittura settimane per essere completate. È necessario un modo per analizzare i dati operativi in loco, senza i ritardi necessari per spostarli in un altro sistema.

Trasformare l'intuizione in azione
Mentre l'analitica in genere eccelle nel chiarire ciò che è già accaduto, un grande obiettivo dell'analitica operativa è quello di consigliare cosa fare in seguito. L'aggiunta di funzionalità predittive al carico di lavoro dell'analisi richiede spesso l'integrazione di un'altra tecnologia. Una tecnologia aggiuntiva, tuttavia, rende l'ambiente più complesso e soggetto a ritardi. È necessario un modo per incorporare previsioni e raccomandazioni negli analytics senza complicare lo stack tecnologico.

Couchbase Capella per l'analisi operativa

Couchbase Capella è un Database-as-a-Service (DBaaS) distribuito e cloud-nativo che combina diversi modelli di database in un'unica tecnologia. Le funzionalità includono:

• Elaborazione di dati chiave-valore in memoria per una reattività iperveloce
• Archiviazione distribuita dei dati dei documenti JSON per garantire flessibilità e resilienza
• Supporto mobile e IoT
• Supporto per le query SQL
• Ricerca full-text
• Eventi

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

Couchbase Analytics - Isolamento dei carichi di lavoro operativi e analitici senza spostamento dei dati

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

Il servizio di analisi crea automaticamente una copia ombra dei dati operativi ospitati in Couchbase Capella, isolandoli specificamente per l'analisi. Couchbase Analytics può anche prelevare i dati da AWS S3 e Azure Blob Storage. Poiché i dati del servizio di analisi sono intrinsecamente e automaticamente collegati ai dati operativi, le modifiche di questi ultimi si riflettono sui dati di analisi in tempo reale. Inoltre, poiché la copia ombra dei dati è isolata, è possibile interrogare i dati di Analytics Service senza impattare i carichi di lavoro operativi.

Per saperne di più su Couchbase Capella Analytics, consultate questo blog.

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

Per saperne di più sulle UDF di Couchbase Analytics per l'analisi predittiva, leggete qui.

I vantaggi di Couchbase Capella per l'analisi operativa

Isolamento del carico 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 necessario l'ETL.
Couchbase Analytics utilizza DCP (database change protocol), un protocollo veloce da memoria a memoria che i nodi Couchbase Capella utilizzano per sincronizzare i dati. Di conseguenza, Couchbase Analytics funziona su dati estremamente aggiornati senza ETL.

Modello di dati comune
Couchbase Analytics supporta in modo nativo lo stesso ricco modello di dati a schemi flessibili utilizzato per i 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 Analytics Service, la vostra organizzazione può avere il meglio di entrambi i mondi: una piattaforma di dati operativi scalabile e resiliente e una piattaforma di analisi veloce e potente. Capella combina entrambe le cose in un unico sistema che consuma meno infrastruttura e necessita di meno copie di dati, con il risultato di un'elevata qualità dei dati. costi totali di gestione più bassi.

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• Per saperne di più su Couchbase Analytics, consultate questo articolo. scheda tecnica.
• Controlla il Documentazione di Couchbase Analytics.
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