Data science

เหตุใด Embedded Analytics จึงเป็นพื้นฐานของแอปพลิเคชันที่ประสบความสำเร็จ

ใบสมัครของคุณเริ่มไม่เกี่ยวข้องหรือไม่? หรืออีกนัยหนึ่งคือ แอปพลิเคชันของคุณมุ่งเน้นเฉพาะการอำนวยความสะดวกส่วนธุรกรรมของกระบวนการโต้ตอบกับลูกค้าในขณะที่ขาดโอกาสในการให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญหรือไม่ เพราะถ้าสมัครก็เสียค่า แน่นอนว่างานด้านธุรกรรมกำลังดำเนินไปโดยอัตโนมัติ เช่น การขายหรือการจัดการสินค้าคงคลัง กำลังสร้างรายงานธุรกรรม แต่งานธุรกิจจะดีขึ้นหรือเร็วขึ้นหรือไม่? ในทางกลับกัน การฝังชั้นของการวิเคราะห์ลงในแอปพลิเคชันที่มีอยู่ของคุณเป็นหนทางสู่การมอบผลลัพธ์ที่ดีขึ้นมากกว่าแค่สถิติ เนื่องจากการวิเคราะห์ในแอปเป็นสื่อกลางในการตัดสินใจที่ดีขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงโดเมนเดียวของคนทางเทคนิคที่ผ่านการฝึกอบรมมาอย่างดีแล้ว ในปัจจุบัน ท่ามกลางการค้นพบข้อมูลที่เพิ่มขึ้น การใช้ประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์นั้นตกอยู่ที่ผู้นำธุรกิจและผู้ใช้รายอื่นๆ มากเท่ากับทีมไอที เราคาดหวังให้ทุกคนทราบข้อมูลโดเมนธุรกิจของตนเพื่อตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างถูกต้อง ขณะนี้ทีมแอปพลิเคชันคาดว่าจะทำให้งานยากๆ ของการเตรียมข้อมูลและการแสดงภาพง่ายขึ้น การรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์ การแสดงภาพ รายงานเชิงโต้ตอบ และความสามารถอื่นๆ ช่วยให้ทีมแอปพลิเคชันนำหน้าในสิ่งที่จำเป็นต่อไป การวิเคราะห์แบบฝังตัวเป็นรากฐานของการเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชันที่ประสบความสำเร็จ มาดูวิธีที่พวกเขาสามารถประหยัดเวลา เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน นำไปสู่นวัตกรรม และให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น การรวมศูนย์และการวิเคราะห์อัตโนมัติเพื่อประหยัดเวลาอันมีค่า ด้วยเลเยอร์การวิเคราะห์ที่ฝังอยู่ในเวิร์กโฟลว์ของแอปพลิเคชันของคุณ คุณสามารถรวมศูนย์และทำให้กระบวนการวิเคราะห์และการรายงานเป็นไปโดยอัตโนมัติในเวลาที่เกือบจะเรียลไทม์ สมมติว่าองค์กรของคุณมีสถานที่ตั้งหลายสิบแห่ง แต่ละแห่งสร้างเมตริกธุรกิจหลายสิบแห่ง ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลเกี่ยวกับการขาย พนักงาน สินค้าคงคลัง หรือปัจจัยอื่นๆ อีกมากมาย ข้อมูลมีค่ามาก อย่างไรก็ตาม การค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงอาจไม่สามารถต้านทานได้หากไม่มีโซลูชันการวิเคราะห์ในแอพที่รวบรวมและรายงานข้อมูลในลักษณะที่สอดคล้องกันในทุกสถานที่ (ภาสุวรรณ/Shutterstock) มิเช่นนั้น พนักงานจะใช้เวลาเก็บข้อมูลนานเท่าไร? ผู้จัดการหรือทีมไอทีจะใช้เวลาในการสร้างรายงานนานเท่าใด โมเดลการรายงานแบบแยกส่วนต้องใช้เวลาในการพัฒนาอย่างมากและจำกัดการแบ่งปันข้อมูลที่ผู้ใช้ต้องการ การรวบรวมและการรายงานข้อมูลอัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์แบบฝังตัวสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกในเวลาที่ใกล้เคียงเรียลไทม์ ผู้จัดการ สมาชิกในทีม และสมาชิกของทีมอื่นๆ สามารถตรวจสอบหมวดหมู่การเปรียบเทียบได้จากอุปกรณ์เคลื่อนที่ ผลลัพธ์ที่ได้คือผลผลิตที่เพิ่มขึ้น ผลตอบรับแบบเรียลไทม์ และประสิทธิภาพ Embedded Analytics ช่วยให้ผู้ใช้ทางธุรกิจใช้เวลาน้อยลงในการสลับไปมาระหว่างแอปพลิเคชันทางธุรกิจและเครื่องมือวิเคราะห์ และมีเวลามากขึ้นในกิจกรรมที่มีมูลค่าเพิ่ม การวิเคราะห์แบบฝังตัวที่มีรายละเอียดและเป็นประโยชน์มากขึ้นช่วยให้ผู้นำทีมแอปพลิเคชันมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งมากกว่าสิ่งที่กล่าวว่าข่าวกรองธุรกิจแบบเดิมมีให้ BI แบบดั้งเดิมใช้รายงานแบบคงที่และลงวันที่บ่อยครั้ง การวิเคราะห์แบบฝังให้ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงานที่ใกล้เคียงกับเวลาจริงมากขึ้น เครื่องมือต่างๆ ได้แก่ แดชบอร์ดและการแสดงภาพข้อมูลของตัวชี้วัดประสิทธิภาพ รายงานเชิงโต้ตอบที่มีความสามารถในการตั้งเวลา การวิเคราะห์แบบบริการตนเองและการสืบค้นข้อมูลเฉพาะกิจเพื่อสำรวจคำถามที่ผู้ใช้ไม่ซ้ำกัน การเปรียบเทียบเพื่อเปรียบเทียบตัวชี้วัดกับเพื่อนร่วมงานหรือข้อมูลภายนอกอื่นๆ และการรายงานบนมือถือ ผู้ใช้รู้สึกหงุดหงิดเมื่อความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลพื้นฐานป้องกันไม่ให้รวบรวมข้อมูลของตนเองหรือสร้างการแสดงข้อมูล การวิเคราะห์แบบฝังช่วยให้ทีมพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถสร้างสรรค์สิ่งใหม่ ๆ ได้เร็วขึ้นและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกสามารถให้คุณสมบัติใหม่หรือโครงสร้างการใช้งานใหม่ และลดเวลาในการพัฒนา ประสบการณ์การวิเคราะห์และการรายงานที่เหนือกว่าช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าและดึงดูดลูกค้าใหม่ การรับทีม Competitive Edge Application จะสามารถเข้าถึงข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์เพื่อเป็นแนวทางในการตัดสินใจ เมื่อความคาดหวังสำหรับเวลาตอบสนองนั้นยิ่งเข้มงวดมากขึ้นเท่านั้น ด้วยความสามารถในการบริการตนเอง พวกเขาสามารถสร้างแดชบอร์ดและรายงานที่สามารถปรับแต่งโดยผู้ใช้ทางธุรกิจแต่ละรายตามความต้องการของพวกเขา สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของผู้ใช้ทางธุรกิจ เพื่อให้พวกเขาสามารถใช้เวลามากขึ้นในด้านธุรกิจหลักของคุณที่ทำให้คุณแตกต่างจากคู่แข่งของคุณ ซึ่งจะทำให้ทีมแอปพลิเคชันมีอิสระในการมุ่งเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ช่วยขยายธุรกิจและสร้างความแตกต่างในตลาด ไม่ว่าจะผ่านข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมหรือเวลาที่ได้รับ การวิเคราะห์แบบฝังตัวจะเปิดเผยกระบวนการและโอกาสใหม่ๆ พวกเขาขับเคลื่อนนวัตกรรม เพื่อคงความเกี่ยวข้อง แอปพลิเคชันต้องทำมากกว่าให้ผลลัพธ์หรือดำเนินการชุดของงาน มุมมองที่แคบของฟังก์ชันดังกล่าวจะเพิกเฉยต่อโอกาสอื่นๆ มากมายที่การวิเคราะห์แบบฝังตัวสามารถเปิดเผยได้ เป้าหมายของแอปพลิเคชันไม่ควรเป็นเพียงการทำธุรกรรม (การติดตามกิจกรรมการขายหรือการจัดการสินค้าคงคลัง) เป้าหมายควรเกี่ยวกับการขายที่ดีขึ้นและมอบประสบการณ์ลูกค้าที่ดีขึ้นของผลิตภัณฑ์ของคุณ ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ซึ่งอยู่ภายในแอปพลิเคชันที่มีอยู่ทำให้ผู้ใช้ทางธุรกิจทำให้พวกเขามีประสิทธิภาพและตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น ทางเลือกขึ้นอยู่กับองค์กรของคุณ มันสามารถเชื่อมต่อได้อย่างต่อเนื่องเหมือนกับผู้ตอบแบบสอบถามมากกว่าครึ่งในการสำรวจผู้บริหารที่กล่าวว่าพวกเขายังไม่ได้ถือว่าข้อมูลเป็นทรัพย์สินทางธุรกิจ หรือองค์กรของคุณสามารถยอมรับข้อมูลและมอบเครื่องมือวิเคราะห์แบบฝังที่เหมาะสมให้กับทีมแอปพลิเคชันของคุณ เพื่อนำข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจไปสู่ระดับถัดไป โดยที่องค์กรของคุณเข้าถึงฐานลูกค้าที่กว้างขึ้น เพิ่มผลกำไร และยังคงแข่งขันและมีความเกี่ยวข้องในตลาด เกี่ยวกับผู้แต่ง: Vijay Pendyala เป็นรองประธานอาวุโสฝ่ายวิศวกรรมของ Logi Analytics เขาทำงานในอุตสาหกรรมไฮเทคโดยมุ่งเน้นที่ซอฟต์แวร์ระดับองค์กร การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเวลานานกว่า 20 ที่ Vijay ดำรงตำแหน่งระดับอาวุโสและระดับผู้บริหารในด้านวิศวกรรม การจัดการผลิตภัณฑ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการดำเนินงาน SaaS ในฐานะสมาชิกทีมผู้บริหารระดับสูง (SLT) วีเจย์มีความรับผิดชอบโดยตรงสำหรับการดำเนินงานชั้นนำด้านสถาปัตยกรรม วิศวกรรม วิทยาศาสตร์ข้อมูล DevOps และ SaaS ความรับผิดชอบหลักของฉัน ได้แก่ การสร้างทีมที่มีประสิทธิภาพสูงผ่านวงจรการพัฒนาซอฟต์แวร์ รายได้ที่เพิ่มขึ้น การปรับปรุงอัตรากำไรจากการดำเนินงาน และการสร้างผลิตภัณฑ์ชั้นนำของตลาด รายการที่เกี่ยวข้อง: Insightsoftware โหลดขึ้นบน Embedded Analytics ด้วย Logi ข้อเสนอของ Izenda Embedded Analytics กลายเป็นกระแสหลัก

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button