খুচরা বিশ্লেষণ: ডেটা কি সঠিক?

এআই এবং বিশ্লেষণ প্রযুক্তি দ্বারা রূপান্তরিত শীর্ষ শিল্পগুলির মধ্যে একটি হল খুচরা। ফ্যাশনের ক্রমবর্ধমান প্রবণতা বজায় রেখে খুচরা বিপণনকারীদের বিভাজন, পৃথকীকরণ এবং ভোক্তাদের বিভিন্ন গোষ্ঠীর প্রোফাইলিং জড়িত থাকতে হবে। ক্যাটাগরি পরিচালকদের তথ্যের প্রয়োজন হয় যে কীভাবে পণ্য এবং পরিষেবাগুলি অর্জিত এবং বিতরণ করা হয় তা চ্যালেঞ্জ করার জন্য ব্যয়ের ধরন, ভোক্তাদের চাহিদা, সরবরাহকারী এবং বাজার সম্পর্কে বিস্তারিত বোঝার প্রয়োজন।

প্রযুক্তির বিবর্তন এবং সহস্রাব্দে বাজারে ক্রেতার আচরণ পরিবর্তনের ফলে খুচরা শিল্পকে অবশ্যই একটি সমন্বিত ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা দিতে হবে। এটি একটি ওমনি-চ্যানেল কৌশলের মাধ্যমে অর্জন করা যেতে পারে যা একটি অনুকূল শারীরিক এবং digital প্রতিটি টাচ পয়েন্টে গ্রাহকদের উপস্থিতি।

ওমনি-চ্যানেল কৌশল নির্ভরযোগ্য ডেটার জন্য কল করে

এর ফলে অন্তর্দৃষ্টি, বিশ্লেষণ, উদ্ভাবনী ব্যবস্থাপনা এবং চমৎকার তথ্য সরবরাহের জন্য একটি শক্তিশালী অভ্যন্তরীণ চাহিদা রয়েছে। Traditionalতিহ্যবাহী ক্যানড বিআই-এর সমন্বয়, অ্যাড-হক স্ব-পরিষেবার সাথে মিলিত হওয়া গুরুত্বপূর্ণ। Accuracyতিহ্যবাহী BI টিম ডেটা গুদামজাতকরণ এবং ব্যবসায়িক বুদ্ধিমত্তা সরবরাহের সময় অনেক সময় ব্যয় করে তথ্যের উন্নয়ন এবং পরীক্ষায় নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে। যাইহোক, যখন ইটিএল, স্টার স্কিম, রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডের নতুন তথ্য বিতরণ প্রক্রিয়া বাস্তবায়িত হয়, তখন ডেটা কোয়ালিটি বজায় থাকে তা নিশ্চিত করার জন্য সাপোর্ট টিম বেশি সময় ব্যয় করে না। খারাপ ডেটার প্রভাবের মধ্যে রয়েছে খারাপ ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত, মিস করা সুযোগ, রাজস্ব ও উৎপাদনশীলতা ক্ষতি এবং বর্ধিত ব্যয়।

ডেটা প্রবাহের জটিলতা, ডেটার পরিমাণ এবং তথ্য তৈরির গতির কারণে, খুচরা বিক্রেতারা ডেটা এন্ট্রি এবং ইটিএল চ্যালেঞ্জের কারণে ডেটার গুণমানের সমস্যার মুখোমুখি হয়। ডাটাবেস বা ড্যাশবোর্ডে জটিল গণনা ব্যবহার করার সময়, ভুল তথ্য ফাঁকা কোষ, অপ্রত্যাশিত শূন্য মান বা এমনকি ভুল গণনার দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা তথ্যকে কম উপযোগী করে তোলে এবং পরিচালকদের তথ্যের অখণ্ডতা নিয়ে সন্দেহ সৃষ্টি করতে পারে। সমস্যাটিকে সরলীকরণ করার জন্য নয়, কিন্তু যদি কোনো ব্যবস্থাপক বাজেট ব্যবহারের বিষয়ে একটি প্রতিবেদন পেয়ে থাকেন বাজেট নম্বরগুলি যথাসময়ে প্রক্রিয়াকরণের আগে, রাজস্ব বনাম বাজেটের গণনার ফলে একটি ত্রুটি হবে।

ডেটা সমস্যাগুলি পরিচালনা করা- সক্রিয়ভাবে

শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে তথ্য পৌঁছে দেওয়ার আগে বিআই টিমগুলি বক্ররেখায় এগিয়ে থাকতে চায় এবং কোনও ডেটা সমস্যার বিজ্ঞপ্তি পেতে চায়। যেহেতু ম্যানুয়াল চেকিং কোনও বিকল্প নয়, তাই সবচেয়ে বড় খুচরা বিক্রেতাদের মধ্যে একটি ডেটা কোয়ালিটি অ্যাসুরেন্স (DQA) প্রোগ্রাম ডিজাইন করেছে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ড্যাশবোর্ড এবং ফ্ল্যাশ রিপোর্ট চেক করে আগে ব্যবস্থাপনার কাছে বিতরণ করা হয়েছে।

কন্ট্রোল-এম বা জবশিডিউলারের মতো সময়সূচী সরঞ্জামগুলি হল ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন সরঞ্জাম যা কগনোস রিপোর্ট এবং ড্যাশবোর্ডগুলি বন্ধ করতে ব্যবহৃত হয় যা ব্যবসায়িক পরিচালকদের কাছে পৌঁছে দেওয়া হবে। প্রতিবেদন এবং ড্যাশবোর্ডগুলি নির্দিষ্ট ট্রিগারগুলির উপর ভিত্তি করে বিতরণ করা হয়, যেমন একটি ইটিএল প্রক্রিয়া শেষ হওয়া বা সময়ের ব্যবধানে (প্রতি ঘন্টা)। নতুন DQA প্রোগ্রামের সাথে, সময় নির্ধারণের সরঞ্জাম অনুরোধ করে MotioCI ডেলিভারির আগে ডেটা পরীক্ষা করতে। MotioCI কগনোস অ্যানালিটিক্সের জন্য একটি সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ, স্থাপনা এবং স্বয়ংক্রিয় পরীক্ষার সরঞ্জাম যা ফাঁকা ক্ষেত্র, ভুল গণনা বা অবাঞ্ছিত শূন্য মানগুলির মতো ডেটা বিষয়গুলির প্রতিবেদন পরীক্ষা করতে পারে।

যেহেতু ড্যাশবোর্ড এবং ফ্ল্যাশ রিপোর্টে গণনা মোটামুটি জটিল হতে পারে, তাই প্রতিটি ডেটা আইটেম পরীক্ষা করা সম্ভব নয়। এই সমস্যা মোকাবেলা করার জন্য, BI টিম প্রতিবেদনে একটি বৈধতা পৃষ্ঠা যোগ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। এই বৈধতা পৃষ্ঠাটি বিভিন্ন সমালোচনামূলক ডেটা তালিকাভুক্ত করে যা ব্যবসার বিভিন্ন লাইনে বিশ্লেষণ সরবরাহ করার আগে যাচাই করা প্রয়োজন। MotioCI শুধুমাত্র বৈধতা পৃষ্ঠাটি পরীক্ষা করতে হবে। স্পষ্টতই, বৈধতা পৃষ্ঠাটি শেষ ব্যবহারকারীদের বিতরণে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত নয়। এটি শুধুমাত্র BICC এর অভ্যন্তরীণ উদ্দেশ্যে। শুধুমাত্র এই ভ্যালিডেশন পেজ তৈরি করার জন্য মেকানিজম MotioCI স্মার্ট প্রম্পটিং দ্বারা করা হয়েছিল: একটি প্যারামিটার রিপোর্ট তৈরি বা যাচাইকরণ পৃষ্ঠা তৈরি করা নিয়ন্ত্রণ করছে MotioCI রিপোর্ট পরীক্ষা করতে ব্যবহার করবে।

ইন্টিগ্রেটিং কন্ট্রোল-এম, MotioCI, এবং Cognos বিশ্লেষণ

আরেকটি জটিল দিক হল সময়সূচী টুলের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া MotioCI। নির্ধারিত কাজ শুধুমাত্র করতে পারেন অনুরোধ তথ্য, এটা পারে না গ্রহণ করা তথ্য অতএব, MotioCI তার ডেটাবেসের একটি বিশেষ টেবিলে পরীক্ষার কার্যক্রমের অবস্থা লিখবে যা নির্ধারিত দ্বারা প্রায়ই পিং করা হবে। স্থিতি বার্তার উদাহরণ হবে:

• "পরে আসো, আমি এখনও ব্যস্ত।"
• "আমি একটি সমস্যা খুঁজে পেয়েছি।"
• অথবা যখন পরীক্ষা উত্তীর্ণ হয়, "সব ভাল, বিশ্লেষণাত্মক তথ্য পাঠান।"

সর্বশেষ স্মার্ট ডিজাইনের সিদ্ধান্ত ছিল যাচাইকরণ প্রক্রিয়াকে আলাদা চাকরিতে বিভক্ত করা। প্রথম কাজটি শুধুমাত্র বিশ্লেষণাত্মক তথ্যের DQA পরীক্ষা চালাবে। দ্বিতীয় কাজটি রিপোর্ট পাঠানোর জন্য কগনোসকে ট্রিগার করবে। এন্টারপ্রাইজ-স্তরের সময়সূচী এবং প্রক্রিয়া অটোমেশন সরঞ্জামগুলি বিভিন্ন কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়। প্রতিদিন, এটি অনেক কাজ সম্পাদন করে, কেবল কগনোসের জন্য নয় এবং শুধুমাত্র বিআই -এর জন্য নয়। একটি অপারেশন দল ক্রমাগত কাজের উপর নজর রাখবে। দ্বারা চিহ্নিত একটি ডেটা সমস্যা MotioCI, একটি ফিক্স হতে পারে। কিন্তু যেহেতু খুচরায় সময় সংকটজনক, দলটি এখন পুরো DQA পরীক্ষা না করেই রিপোর্ট পাঠানোর সিদ্ধান্ত নিতে পারে।

দ্রুত সমাধান প্রদান

শরত্কালে একটি ডেটা কোয়ালিটি প্রজেক্ট শুরু করা সর্বদা অত্যন্ত উচ্চ সময়ের চাপের সাথে আসে: ব্ল্যাক ফ্রাইডে দিগন্তে থাকে। যেহেতু এটি উচ্চ আয়ের সময়কাল, তাই বেশিরভাগ খুচরা কোম্পানি আইটি পরিবর্তনগুলি বাস্তবায়ন করতে চায় না যাতে তারা উৎপাদন ব্যাহত হওয়ার ঝুঁকি কমাতে পারে। অতএব এই আইটি ফ্রিজের আগে দলকে উত্পাদনে ফলাফল সরবরাহ করা দরকার। গ্রাহকের মাল্টি-টাইম জোন দল নিশ্চিত করতে, Motio এবং আমাদের অংশীদার অফশোর, কোয়ানাম, তাদের সময়সীমা পূরণ করেছে, দৈনিক স্ট্যান্ড-আপগুলির সাথে একটি চটপটে কৌশলের ফলে প্রকল্পটি পরিকল্পনার চেয়ে দ্রুত ফলাফল দিয়েছে। ডেটা কোয়ালিটি অ্যাসুরেন্স প্রক্রিয়াগুলি 7 সপ্তাহের মধ্যে বাস্তবায়িত হয়েছিল এবং বরাদ্দকৃত বাজেটের মাত্র 80% ব্যবহার করা হয়েছিল। বিস্তৃত জ্ঞান এবং একটি "হাতে-কলমে" পদ্ধতি যা এই প্রকল্পের সাফল্যের মূল কারণ ছিল।

ছুটির মৌসুমে খুচরা ব্যবস্থাপকদের জন্য বিশ্লেষণ গুরুত্বপূর্ণ। তথ্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে যাচাই করা এবং যাচাই করা নিশ্চিত করা, আমাদের গ্রাহক তার গ্রাহকদের সাশ্রয়ী মূল্যে উচ্চমানের, ট্রেন্ড পণ্য সরবরাহ করার জন্য আরেকটি পদক্ষেপ সম্পন্ন করেছেন।