L'analyse opérationnelle utilise des données en temps réel pour prendre des décisions commerciales qui permettent à une organisation de répondre aux changements actuels.
Pourquoi l'analyse opérationnelle est-elle importante ?
L'analyse opérationnelle améliore la prise de décision en fournissant des informations actualisées sur l'entreprise. Les décisions prises sur la base de données obsolètes ont moins de chances d'être efficaces. L'analyse opérationnelle utilise les données actuelles pour identifier les tendances qui peuvent être extrapolées dans le futur afin d'explorer différents scénarios avant de décider d'un plan d'action. Les entreprises évoluent dans un environnement dynamique où les concurrents peuvent modifier leurs prix ou leurs tactiques, et où les clients peuvent changer leurs habitudes d'achat sans préavis. En étant consciente de ces changements, une entreprise peut mieux y répondre. L'investissement dans la connaissance opérationnelle se justifie par l'amélioration des résultats qui découle d'une prise de décision plus éclairée.
Utilisation de l'analyse opérationnelle
Voici quelques exemples de l'impact de l'analyse en temps réel dans divers secteurs.
Jumeaux numériques
Les jumeaux numériques analysent les données des systèmes opérationnels pour vérifier qu'ils fonctionnent selon des spécifications prédéfinies. Par exemple, dans le domaine de l'ingénierie, le contrôle de la qualité permet de s'assurer que les produits fonctionnent dans des tolérances étroites. Les capteurs peuvent détecter les écarts et procéder à des ajustements en temps réel ou alerter les opérateurs de problèmes potentiels avant qu'un arrêt ou une panne ne se produise.
Chaînes d'approvisionnement de la fabrication
La gestion de l'approvisionnement en matières premières et en pièces détachées est essentielle pour les fabricants, car les chaînes de production s'arrêtent lorsque l'approvisionnement en matériaux est interrompu. Le stockage des bacs d'approvisionnement repose sur une chaîne complexe d'activités. Dans une usine automobile, chaque emplacement de pièces a un niveau de réapprovisionnement défini. Lorsque ce niveau est atteint, une alerte est envoyée à l'entrepôt. Lorsque l'entrepôt est saturé, l'alerte est transmise à un système de gestion de chantier qui appelle une remorque contenant les pièces appropriées à la porte. De nombreuses installations utilisent une géofence pour suivre les livraisons entrantes en temps réel, de sorte que le réapprovisionnement des pièces est priorisé en fonction de la demande.
Opérations de détail
Les détaillants peuvent utiliser l'analyse opérationnelle pour prévoir les produits à stocker en fonction de la demande des clients. L 'assortiment de produits est analysé à la caisse pour mieux comprendre le stock à conserver. L'analyse du succès ou de l'échec des promotions en vol permet d'apporter des changements opérationnels pour remédier aux échecs et stimuler les promotions réussies. Les détaillants peuvent également analyser les flux des réseaux sociaux pour comprendre comment les produits sont perçus.
Ventes et marketing
L'analyse opérationnelle joue un rôle important dans les ventes et le marketing. Le parcours du client est soigneusement planifié, en commençant par la recherche de mots-clés pour identifier les acheteurs potentiels sur la base de termes de recherche. Les pages d'atterrissage demandent aux acheteurs anonymes de s'engager et de fournir leur nom, leur adresse électronique, et les campagnes d'e-mailing permettent d'éduquer et d'engager davantage les prospects. Les tests A-B permettent de déterminer les lignes d'objet des courriels les plus attrayantes avant de procéder à un envoi massif. Tout comme le marketing ajuste ses messages sortants, les ventes testent simultanément différents messages vocaux et appels sortants pour obtenir une conversation. Les deux organisations utilisent des indicateurs de performance en temps réel pour mesurer le succès et procéder aux ajustements nécessaires.
Services de covoiturage
Le transport de personnes est une activité fluide qui s'appuie fortement sur l'analyse des opérations et les données en temps réel. Les serveurs centraux sont toujours au courant de leur couverture des différentes zones géographiques. Supposons qu'une zone connaisse une forte demande et une pénurie de chauffeurs disponibles. Dans ce cas, une promotion tarifaire accrue est mise en place pour attirer davantage de chauffeurs dans un centre ville ou un aéroport. Par exemple, lorsqu'une conférence se termine, le pic de la demande apparaît dans l'application des chauffeurs, qui savent ainsi où se rendre pour gagner le plus d'argent possible et réduire le temps d'attente des passagers.
Avantages de l'analyse opérationnelle
- Efficacité accrue : Les décisions opérationnelles fondées sur des faits actualisés sont plus efficaces.
- Une plus grande confiance : La prise de décisions fondées sur des données augmente la confiance et réduit le risque de décisions opérationnelles mal étudiées.
- Diminution du risque : justifier une décision sur la base de données réelles peut réduire l'impact négatif d'une décision prise uniquement sur la base de l'intuition.
- Amélioration de la collaboration : les tableaux de bord de l'informatique décisionnelle (BI) sont faciles à partager avec les parties prenantes et contribuent à l'obtention d'un consensus. Le partage de l'information au sein de l'entreprise amplifie les succès et permet aux autres d'apprendre des erreurs.
Les défis de l'analyse opérationnelle
L'industrie est passée de la production de rapports au jour le jour à des données en temps réel. La mise en place de flux en temps réel peut s'avérer complexe. Le traitement des données en en temps réel a un coût en termes de ressources opérationnelles. La popularité croissante de l'analyse des données en temps réel témoigne de sa valeur pour les entreprises. Des technologies telles que l'informatique dans le cloud, le stockage à moindre coût et les streaming ouverts ont permis d'atténuer de nombreux problèmes de coûts qui empêchaient une adoption plus large.
Plate-forme de données et analyse opérationnelle Actian
Actian Data Platform permet de déployer rapidement des projets d'analyse dans plusieurs nuages. DataConnect, la technologie d'intégration de données intégrée, se connecte à des centaines de sources de données et gère les pipelines de données pour support analyse opérationnelle.
Vector est une base de données analytique en colonnes, un composant essentiel de la plate-forme de données Actian. Vector peut augmenter de manière transparente les performances des requêtes de tableau de bord en temps réel sans les efforts de réglage que les bases de données traditionnelles requête , en exploitant sa capacité de requête parallèle et son architecture de traitement parallèle massif (MPP).