Ang retail usa ka nanguna nga industriya nga gibag-o sa teknolohiya sa AI ug Analytics. Ang mga tigpamaligya kinahanglan mag-apil sa pagbulag, pagbulag, ug paghanas sa lainlaing mga grupo sa mga konsyumer samtang nagsubay sa kanunay nga nagbag-o nga uso sa uso. Ang mga tagdumala sa kategorya kinahanglan ang kasayuran aron adunay usa ka detalyado nga pagsabut sa mga sumbanan sa paggasto, panginahanglanon sa mga konsumante, mga tigsuplay, ug mga merkado aron hagiton kung giunsa makuha ug mahatud ang mga produkto ug serbisyo.
Uban sa pag-uswag sa teknolohiya ug mga millennial nga nagmaneho sa pagbag-o sa pamatasan sa mga namaligya sa merkado, kinahanglan nga magtanyag ang industriya sa pamaligya og usa ka hiniusa nga kasinatian sa gumagamit. Mahimo kini nga makab-ot pinaagi sa usa ka stratehiya sa omni-channel nga nagtanyag sa parehas nga labing kaayo nga pisikal ug digital presensya alang sa mga kustomer sa matag touch-point.
Nagapanawag ang Diskarte sa Omni-channel alang sa Masaligan nga Data
Nagresulta kini sa usa ka kusganon nga panginahanglan sa sulud alang sa panan-aw, analisasyon, mabag-o nga pagdumala ug paghatud sa labing kaayo nga kasayuran. Ang usa ka kombinasyon sa tradisyonal nga de-lata nga BI, nga gihiusa sa pag-alagad sa kaugalingon nga ad-hoc usa ka hinungdanon. Ang mga tradisyonal nga BI team naggasto daghang oras sa panahon sa paghatud sa warehousing sa datos ug intelihensya sa negosyo sa pag-uswag ug pagsulay sa kasayuran aron masiguro ang katukma ug kasaligan. Bisan pa, kung ang bag-ong proseso sa paghatud sa kasayuran sa ETL, mga laraw sa bituon, mga ulat, ug dashboard gipatuman, ang mga koponan sa suporta dili mogugol og daghang oras sa pagsiguro nga ang kalidad sa datos mapadayon. Ang epekto sa dili maayo nga datos nag-upod sa dili maayo nga mga desisyon sa negosyo, wala nakuha nga mga oportunidad, kita ug pagkawala sa produktibo, ug pagdugang sa gasto.
Tungod sa pagkakumplikado sa pagdagayday sa datos, kadaghan sa datos, ug katulin sa paghimo sa kasayuran, ang mga tigpamaligya nag-atubang sa mga isyu sa kalidad sa datos nga hinabo sa pagsulod sa datos ug mga hagit sa ETL. Kung naggamit komplikado nga pagkalkula sa mga database o dashboard, ang sayup nga datos mahimong mosangput sa blangko nga mga selyula, wala damha nga zero nga mga bili o bisan mga sayup nga kalkulasyon, nga naghimo sa kasayuran nga dili kaayo magamit ug mahimong hinungdan nga magduhaduha ang mga tagdumala sa integridad sa kasayuran. Dili aron mapadako ang problema, apan kung ang usa ka manedyer makakuha usa ka ulat bahin sa paggamit sa badyet sa wala pa maproseso ang mga numero sa badyet sa usa ka panahon, ang pagkalkula sa kita kumpara sa badyet magresulta sa usa ka sayup.
Pagdumala Mga Isyu sa Datos- Sa aktibo
Gusto sa mga koponan sa BI nga mag-una sa kurba ug makakuha og mga pahibalo sa bisan unsang isyu sa datos sa wala pa ihatod ang kasayuran sa mga end-user. Tungod kay ang manwal nga pagsusi dili usa ka kapilian, usa sa labing kadaghan nga mga tagbaligya ang nagdisenyo usa ka programa sa Data Quality Assurance (DQA) nga awtomatikong susihon ang mga dashboard ug flash report. sa atubangan sa gihatud sa pagdumala.
Ang mga himan sa eskedyul sama sa Control-M o JobScheduler mga tool sa pag-orasa sa workflow nga gigamit aron masugdan ang mga ulat sa Cognos ug dashboard nga igahatag sa mga manedyer sa negosyo. Gihatud ang mga ulat ug dashboard pinahiuyon sa piho nga mga hinungdan, sama sa pagkompleto sa usa ka proseso nga ETL o sa mga agwat sa oras (matag oras). Uban sa bag-ong programa sa DQA, naghangyo ang tool sa pag-iskedyul MotioCI aron masulayan ang datos sa wala pa mahatud. MotioCI usa ka bersyon sa pagkontrol, pag-deploy, ug awtomatiko nga kagamitan sa pagsulay alang sa Cognos Analytics nga makasulay sa mga ulat alang sa mga isyu sa datos sama sa blangko nga mga uma, dili husto nga pagkalkula o dili gusto nga mga kantidad nga zero.
Pakig-uban taliwala sa himan sa pag-iskedyul nga Control-M, MotioCI ug Cognos Analytics
Tungod kay ang mga kalkulasyon sa mga dashboard ug mga ulat sa flash mahimong komplikado, dili posible nga sulayan ang matag usa nga item sa datos. Aron masulbad ang kini nga isyu, ang koponan sa BI nagdesisyon nga dugangan usa ka panid sa pagpanghimatuud sa mga report. Gilista sa panid sa kini nga pagpanghimatuud ang kritikal nga datos nga kinahanglan mapamatud-an sa wala pa ihatod ang analytics sa lainlaing mga Linya sa Negosyo. MotioCI Kinahanglan ra nga sulayan ang panid sa pagpanghimatuud. Dayag, ang panid sa pagpanghimatuud dili kinahanglan nga iupod sa paghatud sa mga end-user. Alang ra kini sa internal nga katuyoan sa BICC. Ang mekanismo aron mahimo ra kini nga panid sa pagpanghimatuud alang sa MotioCI gihimo pinaagi sa maalamon nga pag-aghat: usa ka parameter ang nagkontrol sa paghimo sa mga ulat o paghimo sa panid sa pagpanghimatuud nga MotioCI gamiton aron pagsulay sa ulat.
Paghiusa sa Control-M, MotioCI, & Cognos Analytics
Ang uban pang komplikado nga aspeto mao ang pakig-uban tali sa tool sa pag-iskedyul ug MotioCI. Ang nakaiskedyul nga trabaho mahimo ra Paghangyo kasayuran, dili mahimo makadawat kasayuran Busa, MotioCI Isulat ang kahimtang sa mga kalihokan sa pagsulay sa usa ka espesyal nga lamesa sa database niini nga kanunay ma-ping sa tig-iskedyul. Mga pananglitan sa mga mensahe sa status mahimong:
- "Balik sa ulahi, busy pa ako."
- "Nakakita ako usa ka isyu."
- O kung molabay na ang pagsulay, "Tanan nga maayo, ipadala ang kasayuran sa analitik."
Ang katapusang desisyon nga maalamon nga laraw mao ang pagbahinbahin sa proseso sa pag-verify sa managlahing mga trabaho. Ang una nga trabaho ipatuman ra ang pagsulay sa DQA sa datos nga analitiko. Ang ikaduha nga trabaho magtukmod sa Cognos aron ipadala ang mga report. Gigamit ang pag-iskedyul sa lebel sa Enterprise ug pagproseso sa mga gamit sa automation alang sa lainlaing mga buluhaton. Matag adlaw, naghimo kini daghang trabaho, dili lang sa Cognos ug dili lang sa BI. Usa ka tem sa operasyon ang padayon nga nagbantay sa mga trabaho. Usa ka isyu sa datos, giila sa MotioCI, mahimong magresulta sa pag-ayo. Apan tungod kay kritikal ang oras sa pagpamaligya, mahimo na magdesisyon ang koponan nga ipadala ang mga ulat nga wala gipadagan ang tibuuk nga pagsulay sa DQA usab.
Pagdala Dali sa Solusyon
Ang pagsugod sa usa ka proyekto nga kalidad sa datos sa Pagkapukan kanunay nga adunay labi ka taas nga presyur sa oras: Ang itum nga Biyernes sa gabii naa sa unahan. Tungod kay kini usa ka panahon sa taas nga kita, kadaghanan sa mga kompanya sa tingpamaligya dili gusto nga ipatuman ang mga pagbag-o sa IT aron mapaminusan nila ang peligro nga makabalda sa produksyon. Tungod niini kinahanglan nga ipadala sa koponan ang mga sangputanan sa produksyon sa wala pa kini mag-freeze sa IT. Aron masiguro ang multi-time zone team sa kustomer, Motio ug ang among kauban sa baybayon, Quanam, nakatagbo sa ilang mga deadline, Usa ka maliksi nga estratehiya nga adunay adlaw-adlaw nga pagtindog nga miresulta sa proyekto nga nagdala sa mga resulta nga labi ka dali kaysa giplano. Ang mga proseso sa Pagpaniguro sa Kalidad sa Data gipatuman tanan sa sulud sa 7 ka semana ug gigamit lamang ang 80% sa gigahin nga badyet. Ang halapad nga kahibalo ug us aka pamaagi nga “hands-on” nga usa nga hinungdan sa kalampusan sa kini nga proyekto.
Ang Analytics mao ang hinungdanon alang sa mga tagdumala sa tingpamaligya sa panahon sa kapaskuhan. Ang pagsiguro sa kasayuran awtomatiko nga gisusi ug napamatud-an, nahimo sa among kostumer ang usa pa nga lakang aron mapadayon ang pagtanyag sa mga kostumer niini sa mga de-kalidad nga produkto nga naa sa uso sa maabot nga presyo.
