Jaekaubandus on üks peamisi tööstusharusid, mida AI ja Analyticsi tehnoloogia muudavad. Jaemüügiturundajad peavad kaasama erinevate tarbijarühmade segmenteerimise, eraldamise ja profileerimise, pidades samal ajal sammu pidevalt arenevate moesuundadega. Kategooriate juhid vajavad teavet, et nad saaksid üksikasjalikult mõista kulutuste mustrit, tarbijate nõudlust, tarnijaid ja turge, et vaidlustada kaupade ja teenuste hankimist ja tarnimist.
Kuna tehnoloogia areng ja aastatuhanded juhivad ostjate käitumist turul muutuma, peab jaekaubandus pakkuma ühtset kasutuskogemust. Seda on võimalik saavutada mitmekanalilise strateegia abil, mis pakub nii optimaalset füüsilist kui ka digital klientide kohalolekut igas puutepunktis.
Mitmekanaliline strateegia nõuab usaldusväärseid andmeid
Selle tulemuseks on suur sisemine nõudlus ülevaate, analüüsi, uuendusliku haldamise ja suurepärase teabe edastamise järele. Võtmeks on traditsioonilise konserveeritud BI kombinatsioon koos ad-hoc iseteenindusega. Traditsioonilised BI -meeskonnad kulutavad andmete ladustamise ja äriteabe edastamise ajal palju aega teabe arendamisele ja testimisele, et tagada täpsus ja usaldusväärsus. Kui aga rakendatakse ETL -i uut teabe edastamise protsessi, täheskeeme, aruandeid ja armatuurlaudu, ei kuluta tugimeeskonnad palju aega andmete kvaliteedi säilitamisele. Halbade andmete mõju hõlmab halbu äriotsuseid, kasutamata võimalusi, tulude ja tootlikkuse vähenemist ning suurenenud kulusid.
Andmevoogude keerukuse, andmete koguse ja teabe loomise kiiruse tõttu seisavad jaemüüjad silmitsi andmete sisestamise ja ETL -i väljakutsetega põhjustatud andmete kvaliteediprobleemidega. Kui kasutate andmebaasides või armatuurlaudadel keerukaid arvutusi, võivad valed andmed põhjustada tühje lahtreid, ootamatuid nullväärtusi või isegi valesid arvutusi, mis muudab teabe vähem kasulikuks ja võib juhtidel tekitada kahtlusi teabe terviklikkuses. Mitte probleemi lihtsustada, kuid kui juht saab eelarve kasutamise aruande enne eelarve numbrite õigeaegset töötlemist, põhjustab tulude ja eelarve arvutamine vea.
Andmeprobleemide haldamine- ennetavalt
BI-meeskonnad soovivad olla enne kõverat kõverast eespool ja saada teateid mis tahes andmeprobleemidest enne teabe edastamist lõppkasutajatele. Kuna käsitsi kontrollimine pole valik, kavandas üks suurimaid jaemüüjaid andmekvaliteedi tagamise programmi (DQA), mis kontrollib automaatselt armatuurlaudu ja kiiraruandeid enne juhtkonnale üle antud.
Ajakava tööriistad, nagu Control-M või JobScheduler, on töövoo korraldamise tööriistad, mida kasutatakse ärijuhtidele edastatavate Cognose aruannete ja armatuurlaudade käivitamiseks. Aruanded ja armatuurlauad edastatakse teatud päästikute alusel, näiteks ETL -protsessi lõpuleviimise või ajavahemike järel (iga tund). Uue DQA programmiga nõuab ajaplaneerimistööriist päringuid MotioCI andmete kontrollimiseks enne kohaletoimetamist. MotioCI on Cognos Analyticsi versioonikontrolli, juurutamise ja automaatse testimise tööriist, millega saab testida aruandeid selliste andmeprobleemide kohta nagu tühjad väljad, valed arvutused või soovimatud nullväärtused.
Planeerimistööriista Control-M koostoime, MotioCI ja Cognos Analytics
Kuna arvutused armatuurlaudadel ja kiirraportites võivad olla üsna keerulised, ei ole iga andmeüksuse testimine teostatav. Selle probleemi lahendamiseks otsustas BI meeskond lisada aruannetesse valideerimislehe. Sellel valideerimislehel on loetletud kriitilised andmed, mis tuleb enne analüüsi erinevatele ärivaldkondadele edastamist kontrollida. MotioCI peab ainult valideerimislehte testima. Ilmselgelt ei tohiks valideerimislehte lõppkasutajatele saadetises sisaldada. See on mõeldud ainult sisemisteks BICC -eesmärkideks. Selle valideerimislehe loomise mehhanism ainult MotioCI tehti aruka viiba abil: parameeter kontrollis aruannete loomist või valideerimislehe loomist MotioCI kasutaks aruande testimiseks.
Integreerides Control-M, MotioCI, & Cognos Analytics
Teine keerukas aspekt on ajakava koostamise tööriista ja MotioCI. Plaanitud tööd saab teha ainult taotleda teavet, seda ei saa saama teavet. Seetõttu MotioCI kirjutaks testimistegevuse oleku oma andmebaasi spetsiaalsesse tabelisse, mida planeerija sageli näpistaks. Olekuteadete näited on järgmised.
- "Tulge hiljem tagasi, ma olen endiselt hõivatud."
- "Leidsin probleemi."
- Või kui test läbib: „Kõik hea, saatke välja analüütiline teave.”
Viimane arukas projekteerimisotsus oli kinnitusprotsess jagada eraldi töödeks. Esimene töö teostab ainult analüütiliste andmete DQA testimist. Teine töö paneks Cognose aruandeid välja saatma. Ettevõtte tasemel ajastamise ja protsesside automatiseerimise tööriistu kasutatakse erinevate ülesannete jaoks. Iga päev täidab see paljusid töid, mitte ainult Cognose ja mitte ainult BI jaoks. Operatsioonimeeskond jälgiks pidevalt töökohti. Andmeprobleem, mille tuvastas MotioCI, võib tulemuseks olla parandus. Kuid kuna aeg on jaemüügis kriitiline, saab meeskond nüüd otsustada aruanded välja saata ilma kogu DQA testi uuesti käivitamata.
Lahenduse kiire kohaletoimetamine
Andmekvaliteediprojekti käivitamine sügisel on alati äärmiselt kõrge ajaga: must reede on silmapiiril. Kuna see on suurte tulude periood, ei taha enamik jaekaubandusettevõtteid rakendada IT -muudatusi, et vähendada tootmiskatkestuste ohtu. Seetõttu pidi meeskond enne selle IT külmutamist tootmises tulemused esitama. Et tagada kliendi mitme ajavööndi meeskond, Motio ja meie partner offshore Quanam pidas oma tähtaegadest kinni. Agiilse strateegia ja igapäevaste püstitõusmistega saavutati projekt, mis andis tulemusi plaanitust kiiremini. Andmekvaliteedi tagamise protsessid viidi kõik ellu 7 nädala jooksul ja need kasutasid ainult 80% eraldatud eelarvest. Laialdased teadmised ja praktiline lähenemine, mis oli projekti edukaks teguriks.
Analytics on jaekaubanduse juhtide jaoks pühade ajal võtmetähtsusega. Tagamaks, et teavet kontrollitakse ja kontrollitakse automaatselt, tegi meie klient veel ühe sammu, et pakkuda oma klientidele jätkuvalt kvaliteetseid ja trendikaid tooteid taskukohase hinnaga.
