Data science

Tại sao Analytics được nhúng lại là nền tảng của một ứng dụng thành công

Ứng dụng của bạn bắt đầu trở nên không liên quan? Hay nói cách khác, có phải ứng dụng của bạn chỉ tập trung vào việc tạo điều kiện thuận lợi cho các phần giao dịch của quá trình tương tác với khách hàng trong khi bỏ lỡ cơ hội cung cấp thông tin chi tiết quan trọng? Bởi vì nếu ứng dụng của bạn có, nó đang mất giá trị. Chắc chắn, các tác vụ giao dịch đang được tự động hóa, chẳng hạn như quản lý bán hàng hoặc khoảng không quảng cáo. Một báo cáo giao dịch đang được tạo. Nhưng bản thân nhiệm vụ kinh doanh có được hoàn thành tốt hơn hay nhanh hơn không? Mặt khác, nhúng một lớp phân tích vào ứng dụng hiện có của bạn là một con đường để mang lại kết quả tốt hơn thay vì chỉ thống kê vì phân tích trong ứng dụng là một đường dẫn để đưa ra quyết định tốt hơn. Phân tích dữ liệu không còn là lĩnh vực riêng của một số người kỹ thuật được đào tạo chuyên sâu. Ngày nay, giữa sự gia tăng của khám phá dữ liệu, việc tận dụng tối đa các phân tích thuộc về các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và những người dùng khác cũng như các nhóm CNTT. Mọi người đều phải nhận thức được dữ liệu miền doanh nghiệp của họ để đưa ra quyết định kinh doanh đúng đắn. Các nhóm ứng dụng giờ đây được kỳ vọng sẽ đơn giản hóa các nhiệm vụ khó khăn của việc chuẩn bị và trực quan hóa dữ liệu. Thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu thời gian thực, hình ảnh trực quan, báo cáo tương tác và các khả năng khác cho phép các nhóm ứng dụng đi trước đường cong về những gì cần thiết tiếp theo. Phân tích nhúng là nền tảng của việc tối ưu hóa ứng dụng thành công. Dưới đây là cái nhìn sâu hơn về cách họ có thể tiết kiệm thời gian, tăng năng suất, dẫn đến đổi mới và phục vụ khách hàng tốt hơn. Tập trung hóa và tự động hóa phân tích để tiết kiệm thời gian có giá trị Với lớp phân tích được nhúng trong quy trình ứng dụng của bạn, bạn có thể tập trung và tự động hóa các quy trình phân tích và báo cáo trong thời gian gần thực. Giả sử tổ chức của bạn có hàng chục địa điểm, mỗi địa điểm tạo ra hàng chục chỉ số kinh doanh, cho dù dữ liệu về doanh số bán hàng, nhân sự, hàng tồn kho hay nhiều yếu tố khác. Dữ liệu là vô giá. Tuy nhiên, việc tìm kiếm thông tin chi tiết hữu ích có thể không thực hiện được nếu không có giải pháp phân tích trong ứng dụng tổng hợp và báo cáo dữ liệu theo cách nhất quán giữa các vị trí. (Pasuwan / Shutterstock) Nếu không, nhân viên sẽ dành bao nhiêu thời gian để thu thập dữ liệu? Người quản lý hoặc nhóm CNTT sẽ dành bao nhiêu thời gian để tạo báo cáo? Các mô hình báo cáo sắp xếp có thời gian phát triển đáng kể và hạn chế việc chia sẻ dữ liệu mà người dùng cần. Thu thập và báo cáo dữ liệu tự động thông qua phân tích được nhúng có thể mang lại thông tin chi tiết trong thời gian gần thực. Người quản lý, thành viên trong nhóm và thành viên của các nhóm khác có thể xem xét các danh mục điểm chuẩn ngay từ thiết bị di động. Kết quả ròng là tăng năng suất, phản hồi theo thời gian thực và hiệu quả. Phân tích được nhúng cho phép người dùng doanh nghiệp dành ít thời gian hơn để chuyển đổi qua lại giữa các ứng dụng kinh doanh và công cụ phân tích, đồng thời có nhiều thời gian hơn cho các hoạt động giá trị gia tăng. Hiểu biết trực quan chi tiết và hữu ích hơn Phân tích nhúng cung cấp cho các nhà lãnh đạo nhóm ứng dụng cái nhìn sâu sắc hơn nhiều so với những gì, nói, những gì mà trí tuệ kinh doanh truyền thống dành cho. BI truyền thống dựa trên các báo cáo tĩnh, thường ngày. Phân tích nhúng cung cấp nhiều khả năng báo cáo và phân tích dữ liệu gần thời gian thực hơn. Các công cụ bao gồm trang tổng quan và trực quan hóa dữ liệu về chỉ số hiệu suất, báo cáo tương tác với khả năng lập lịch, phân tích tự phục vụ và truy vấn đặc biệt để khám phá các yêu cầu duy nhất của người dùng, đo điểm chuẩn để so sánh các chỉ số với các đồng nghiệp hoặc dữ liệu bên ngoài khác và báo cáo trên thiết bị di động. Người dùng cảm thấy thất vọng khi khả năng phân tích dữ liệu cơ bản ngăn họ tổng hợp dữ liệu của riêng họ hoặc tạo trực quan hóa. Phân tích nhúng giúp các nhóm phát triển ứng dụng đổi mới nhanh hơn và tăng sự hài lòng của khách hàng. Dữ liệu và thông tin chi tiết có thể mang lại các tính năng mới hoặc cấu trúc sử dụng mới và giảm thời gian phát triển. Kinh nghiệm phân tích và báo cáo vượt trội giúp tăng mức độ tương tác của khách hàng và thu hút khách hàng mới. Đạt được một ứng dụng Edge cạnh tranh các nhóm có quyền truy cập vào dữ liệu gần thời gian thực để hướng dẫn việc ra quyết định khi các kỳ vọng về thời gian quay vòng ngày càng chặt chẽ hơn. Với khả năng tự phục vụ, họ có thể xây dựng các trang tổng quan và báo cáo có thể được điều chỉnh bởi người dùng doanh nghiệp cá nhân theo nhu cầu của họ. Điều này cải thiện năng suất của người dùng doanh nghiệp để họ có thể dành nhiều thời gian hơn cho các khía cạnh kinh doanh cốt lõi của bạn giúp bạn khác biệt với các đối thủ cạnh tranh. Điều này sẽ giải phóng các nhóm ứng dụng tập trung vào các sản phẩm mới giúp phát triển doanh nghiệp và tạo ra sự khác biệt trên thị trường. Cho dù thông qua các thông tin chi tiết bổ sung hay thời gian thu được, phân tích nhúng sẽ tiết lộ các quy trình và cơ hội mới. Họ thúc đẩy sự đổi mới. Để duy trì tính phù hợp, một ứng dụng phải làm nhiều việc hơn là mang lại một tập hợp các kết quả hoặc thực hiện một tập hợp các nhiệm vụ. Cái nhìn hạn hẹp như vậy về chức năng của nó đã bỏ qua vô số cơ hội khác mà phân tích nhúng có thể tiết lộ. Mục tiêu của ứng dụng không nên chỉ là giao dịch (theo dõi hoạt động bán hàng hoặc quản lý khoảng không quảng cáo). Mục tiêu phải là bán tốt hơn và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng về sản phẩm của bạn. Thông tin chi tiết hữu ích được xếp lớp bên trong các ứng dụng hiện có cung cấp cho người dùng doanh nghiệp, giúp họ làm việc hiệu quả và đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn. Sự lựa chọn là tùy thuộc vào tổ chức của bạn. Nó có thể tiếp tục phát triển giống như hơn một nửa số người được hỏi trong một cuộc khảo sát điều hành cho biết họ vẫn chưa coi dữ liệu như một tài sản kinh doanh. Hoặc tổ chức của bạn có thể nắm bắt dữ liệu và cung cấp cho các nhóm ứng dụng của bạn công cụ phân tích được nhúng phù hợp để đưa thông tin chi tiết và ra quyết định ở cấp độ tiếp theo, nơi tổ chức của bạn tiếp cận cơ sở khách hàng rộng lớn hơn, mở rộng lợi nhuận và vẫn cạnh tranh và phù hợp trên thị trường. Giới thiệu về Tác giả: Vijay Pendyala là SVP Kỹ thuật tại Logi Analytics. Ông đã và đang làm việc trong lĩnh vực công nghệ cao, tập trung vào phần mềm doanh nghiệp, phân tích dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo (AI). Trong hơn 20 + năm Vijay đã giữ các vai trò cấp cao và cấp điều hành trong các hoạt động kỹ thuật, quản lý sản phẩm, khoa học dữ liệu và SaaS. Là thành viên của nhóm lãnh đạo cấp cao (SLT), Vijay chịu trách nhiệm trực tiếp về các hoạt động Kiến trúc, Kỹ thuật, Khoa học Dữ liệu, DevOps và SaaS hàng đầu. Trách nhiệm chính của tôi bao gồm xây dựng các nhóm hiệu suất cao thông qua vòng đời phát triển phần mềm, tăng doanh thu, cải thiện biên lợi nhuận hoạt động và xây dựng các sản phẩm dẫn đầu thị trường. Các mục liên quan: Insightsoftware tải lên trên Analytics nhúng với Logi, Giao dịch Izenda Phân tích nhúng đi vào dòng chính

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button