રિટેલમાં એનાલિટિક્સ: શું ડેટા સાચો છે?

AI અને એનાલિટિક્સ ટેકનોલોજી દ્વારા પરિવર્તન પામેલા ટોચના ઉદ્યોગોમાં રિટેલ એક છે. ફેશનમાં સતત વિકસતા પ્રવાહોને જાળવી રાખીને રિટેલ માર્કેટર્સને વિભાજન, વિભાજન અને ગ્રાહકોના વિવિધ જૂથોની રૂપરેખા સામેલ કરવાની જરૂર છે. કેટેગરી મેનેજરોને માલ અને સેવાઓ કેવી રીતે હસ્તગત અને પહોંચાડવામાં આવે છે તે પડકારવા માટે ખર્ચની પેટર્ન, ગ્રાહક માંગ, સપ્લાયર્સ અને બજારોની વિગતવાર સમજણ માટે માહિતીની જરૂર છે.

બજારમાં ટેકનોલોજી ઉત્ક્રાંતિ અને સહસ્ત્રાબ્દીએ ખરીદદારના વર્તનમાં ફેરફાર સાથે, છૂટક ઉદ્યોગે એક સુસંગત વપરાશકર્તા અનુભવ પ્રદાન કરવો આવશ્યક છે. આ ઓમ્ની-ચેનલ વ્યૂહરચના દ્વારા પ્રાપ્ત કરી શકાય છે જે શ્રેષ્ઠ શારીરિક અને digital દરેક ટચ-પોઇન્ટ પર ગ્રાહકો માટે હાજરી.

વિશ્વસનીય ડેટા માટે ઓમ્ની-ચેનલ સ્ટ્રેટેજી કોલ્સ

આ આંતરદૃષ્ટિ, વિશ્લેષણો, નવીન વ્યવસ્થાપન અને ઉત્તમ માહિતીના વિતરણની મજબૂત આંતરિક માંગમાં પરિણમે છે. પરંપરાગત તૈયાર BI નું સંયોજન, એડ-હોક સ્વ-સેવા સાથે જોડાયેલું છે. ચોકસાઈ અને વિશ્વસનીયતાને સુનિશ્ચિત કરવા માટે માહિતીના વિકાસ અને પરીક્ષણ પર ડેટા વેરહાઉસિંગ અને બિઝનેસ ઇન્ટેલિજન્સની ડિલિવરી દરમિયાન પરંપરાગત BI ટીમો ઘણો સમય વિતાવે છે. જો કે, જ્યારે ઇટીએલની નવી માહિતી વિતરણ પ્રક્રિયા, સ્ટાર સ્કીમ્સ, રિપોર્ટ્સ અને ડેશબોર્ડ્સ અમલમાં મૂકવામાં આવે છે, ત્યારે સપોર્ટ ટીમો ડેટાની ગુણવત્તા જાળવવામાં આવે તેની ખાતરી કરવા માટે વધુ સમય પસાર કરતી નથી. ખરાબ ડેટાની અસરમાં ખરાબ વ્યવસાયિક નિર્ણયો, ચૂકી ગયેલી તકો, આવક અને ઉત્પાદકતા નુકશાન અને વધતા ખર્ચનો સમાવેશ થાય છે.

ડેટાના પ્રવાહની જટિલતા, ડેટાનો જથ્થો અને માહિતી બનાવવાની ઝડપને કારણે રિટેલર્સ ડેટા એન્ટ્રી અને ETL પડકારોને કારણે ડેટા ગુણવત્તાની સમસ્યાઓનો સામનો કરે છે. ડેટાબેઝ અથવા ડેશબોર્ડ્સમાં જટિલ ગણતરીઓનો ઉપયોગ કરતી વખતે, ખોટો ડેટા ખાલી કોષો, અનપેક્ષિત શૂન્ય મૂલ્યો અથવા તો ખોટી ગણતરીઓ તરફ દોરી શકે છે, જે માહિતીને ઓછી ઉપયોગી બનાવે છે અને મેનેજરોને માહિતીની અખંડિતતા પર શંકા પેદા કરી શકે છે. સમસ્યાને વધુ સરળ બનાવવા માટે નહીં, પરંતુ જો સમયસર બાબતમાં બજેટ નંબરો પર પ્રક્રિયા કરવામાં આવે તે પહેલા મેનેજરને બજેટ ઉપયોગ અંગેનો અહેવાલ મળે, તો આવક અને બજેટની ગણતરીમાં ભૂલ થશે.

ડેટા મુદ્દાઓનું સંચાલન- સક્રિય રીતે

BI ટીમો વળાંકથી આગળ રહેવા માંગે છે અને અંતિમ વપરાશકર્તાઓને માહિતી પહોંચાડે તે પહેલા કોઈપણ ડેટા મુદ્દાની સૂચનાઓ મેળવવા માંગે છે. મેન્યુઅલ ચેકિંગ એ કોઈ વિકલ્પ નથી, તેથી સૌથી મોટા રિટેલરોમાંથી એક ડેટા ક્વોલિટી એશ્યોરન્સ (DQA) પ્રોગ્રામ તૈયાર કરે છે જે આપમેળે ડેશબોર્ડ્સ અને ફ્લેશ રિપોર્ટ્સ તપાસે છે પહેલાં મેનેજમેન્ટને સોંપવામાં આવે છે.

કંટ્રોલ-એમ અથવા જોબશેડ્યુલર જેવા શેડ્યૂલ સાધનો વર્કફ્લો ઓર્કેસ્ટ્રેશન ટૂલ્સ છે જેનો ઉપયોગ કોગ્નોસ રિપોર્ટ્સ અને ડેશબોર્ડ્સને શરૂ કરવા માટે થાય છે જે બિઝનેસ મેનેજરોને પહોંચાડવામાં આવશે. રિપોર્ટ્સ અને ડેશબોર્ડ ચોક્કસ ટ્રિગર્સના આધારે વિતરિત કરવામાં આવે છે, જેમ કે ઇટીએલ પ્રક્રિયા પૂર્ણ થવી અથવા સમય અંતરાલો (દર કલાકે). નવા DQA પ્રોગ્રામ સાથે, સુનિશ્ચિત સાધન વિનંતી કરે છે MotioCI ડિલિવરી પહેલાં ડેટા ચકાસવા માટે. MotioCI કોગ્નોસ એનાલિટિક્સ માટે સંસ્કરણ નિયંત્રણ, જમાવટ અને સ્વચાલિત પરીક્ષણ સાધન છે જે ખાલી ક્ષેત્રો, ખોટી ગણતરીઓ અથવા અનિચ્છનીય શૂન્ય મૂલ્યો જેવા ડેટા મુદ્દાઓ માટે રિપોર્ટ્સનું પરીક્ષણ કરી શકે છે.

કારણ કે ડેશબોર્ડ્સ અને ફ્લેશ રિપોર્ટમાં ગણતરીઓ એકદમ જટિલ હોઈ શકે છે, દરેક ડેટા આઇટમનું પરીક્ષણ કરવું શક્ય નથી. આ મુદ્દાને હલ કરવા માટે, BI ટીમે અહેવાલોમાં માન્યતા પૃષ્ઠ ઉમેરવાનું નક્કી કર્યું. આ માન્યતા પાના એ નિર્ણાયક ડેટાની સૂચિ આપે છે કે જે વિશ્લેષણ વિવિધ લાઇન્સ ઓફ બિઝનેસમાં પહોંચાડવામાં આવે તે પહેલાં ચકાસવાની જરૂર છે. MotioCI માત્ર માન્યતા પૃષ્ઠને ચકાસવાની જરૂર છે. દેખીતી રીતે, માન્યતા પૃષ્ઠને અંતિમ વપરાશકર્તાઓને પહોંચાડવામાં શામેલ હોવું જોઈએ નહીં. તે માત્ર આંતરિક BICC હેતુઓ માટે છે. માટે માત્ર આ માન્યતા પેજ બનાવવાની પદ્ધતિ MotioCI સ્માર્ટ પ્રોમ્પ્ટિંગ દ્વારા કરવામાં આવ્યું હતું: એક પેરામીટર અહેવાલોની રચના અથવા માન્યતા પૃષ્ઠની રચનાને નિયંત્રિત કરી રહ્યું હતું MotioCI રિપોર્ટ ચકાસવા માટે ઉપયોગ કરશે.

એકીકરણ નિયંત્રણ-એમ, MotioCI, અને કોગ્નોસ એનાલિટિક્સ

અન્ય જટિલ પાસું એ સુનિશ્ચિત સાધન અને વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયા છે MotioCI. સુનિશ્ચિત નોકરી જ કરી શકે છે વિનંતી માહિતી, તે ન કરી શકે પ્રાપ્ત માહિતી તેથી, MotioCI તેના ડેટાબેઝના વિશિષ્ટ કોષ્ટકમાં પરીક્ષણ પ્રવૃત્તિઓની સ્થિતિ લખશે જે વારંવાર સુનિશ્ચિત કરનાર દ્વારા પિંગ કરવામાં આવશે. સ્થિતિ સંદેશાનાં ઉદાહરણો આ હશે:

• "પાછળથી આવો, હું હજી વ્યસ્ત છું."
• "મને એક સમસ્યા મળી."
• અથવા જ્યારે પરીક્ષા પાસ થાય, "સારું, વિશ્લેષણાત્મક માહિતી મોકલો."

છેલ્લો સ્માર્ટ ડિઝાઇન નિર્ણય ચકાસણી પ્રક્રિયાને અલગ નોકરીઓમાં વિભાજીત કરવાનો હતો. પ્રથમ કામ વિશ્લેષણાત્મક ડેટાના DQA પરીક્ષણને જ ચલાવશે. બીજી નોકરી કોગ્નોસને રિપોર્ટ મોકલવા માટે ટ્રિગર કરશે. એન્ટરપ્રાઇઝ-લેવલ શેડ્યૂલિંગ અને પ્રોસેસ ઓટોમેશન ટૂલ્સનો ઉપયોગ વિવિધ કાર્યો માટે થાય છે. દરરોજ, તે ઘણી નોકરીઓ ચલાવે છે, માત્ર કોગ્નોસ માટે જ નહીં અને માત્ર BI માટે જ નહીં. એક ઓપરેશન ટીમ સતત નોકરીઓનું નિરીક્ષણ કરશે. દ્વારા ઓળખાયેલ એક ડેટા મુદ્દો MotioCI, સુધારામાં પરિણમી શકે છે. પરંતુ રિટેલમાં સમય નિર્ણાયક હોવાથી, ટીમ હવે સમગ્ર DQA ટેસ્ટ ચલાવ્યા વગર રિપોર્ટ મોકલવાનો નિર્ણય કરી શકે છે.

સોલ્યુશન ઝડપથી પહોંચાડવું

પાનખરમાં ડેટા ક્વોલિટી પ્રોજેક્ટ શરૂ કરવો હંમેશા અત્યંત timeંચા સમયના દબાણ સાથે આવે છે: બ્લેક ફ્રાઇડે ક્ષિતિજ પર આવે છે. આ revenueંચી આવકનો સમયગાળો હોવાથી, મોટાભાગની રિટેલ કંપનીઓ આઇટી ફેરફારોને અમલમાં મૂકવા માંગતી નથી જેથી તેઓ ઉત્પાદનમાં વિક્ષેપના જોખમને ઘટાડી શકે. આથી ટીમને આ આઈટી ફ્રીઝ થાય તે પહેલા ઉત્પાદનમાં પરિણામ આપવાની જરૂર હતી. ગ્રાહકની મલ્ટિ-ટાઇમ ઝોન ટીમને સુનિશ્ચિત કરવા માટે, Motio અને અમારા પાર્ટનર ઓફશોર, ક્વાનમ, તેમની સમયમર્યાદા પૂરી કરી, દૈનિક સ્ટેન્ડ-અપ્સ સાથેની એક ચપળ વ્યૂહરચનાથી પ્રોજેક્ટમાં પરિણામ આવ્યું જે આયોજન કરતાં ઝડપથી પરિણામ આપે છે. ડેટા ક્વોલિટી એશ્યોરન્સ પ્રક્રિયાઓ 7 અઠવાડિયાની અંદર અમલમાં આવી હતી અને ફાળવેલ બજેટના માત્ર 80% નો ઉપયોગ કર્યો હતો. વ્યાપક જ્ knowledgeાન અને "હાથ પર" અભિગમ કે જે આ પ્રોજેક્ટની સફળતામાં પ્રેરક પરિબળ હતો.

તહેવારોની સીઝન દરમિયાન રિટેલ મેનેજરો માટે એનાલિટિક્સ ચાવીરૂપ છે. માહિતી આપમેળે તપાસવામાં આવે છે અને ચકાસવામાં આવે છે તેની ખાતરી કરીને, અમારા ગ્રાહકે તેના ગ્રાહકોને સસ્તું ભાવે ઉચ્ચ ગુણવત્તાની, ઓન-ટ્રેન્ડ પ્રોડક્ટ્સ આપવાનું ચાલુ રાખવા માટે બીજું પગલું પૂર્ણ કર્યું છે.