საცალო ვაჭრობის ანალიზი: არის მონაცემები სწორი?

საცალო ვაჭრობა არის ერთ – ერთი წამყვანი ინდუსტრია, რომელიც გარდაიქმნება AI და Analytics ტექნოლოგიით. საცალო მარკეტინგის წარმომადგენლებმა უნდა ჩართონ სეგმენტირება, განცალკევება და მომხმარებელთა სხვადასხვა ჯგუფის პროფილირება, ამასთანავე შეინარჩუნონ მოდის ტენდენციები. კატეგორიის მენეჯერებს სჭირდებათ ინფორმაცია, რომ გაეცნონ ხარჯების ნიმუშებს, სამომხმარებლო მოთხოვნას, მომწოდებლებს და ბაზრებს, რათა გაასაჩივრონ საქონლისა და მომსახურების შეძენა და მიწოდება.

ტექნოლოგიის ევოლუციით და ათასწლეულებით გამოწვეული მყიდველების ქცევის ცვლილებით ბაზარზე, საცალო ინდუსტრიამ უნდა შესთავაზოს მომხმარებლის შეკრული გამოცდილება. ამის მიღწევა შესაძლებელია ყოვლისმომცველი არხის სტრატეგიის საშუალებით, რომელიც გთავაზობთ ოპტიმალურ ფიზიკურ და digital მომხმარებლების ყოფნა ყველა შეხების წერტილში.

ომნი-არხის სტრატეგია მოითხოვს საიმედო მონაცემებს

ეს იწვევს ძლიერ შიდა მოთხოვნილებას გამჭრიახობის, ანალიტიკის, ინოვაციური მენეჯმენტისა და შესანიშნავი ინფორმაციის მიწოდებაზე. ტრადიციული დაკონსერვებული BI კომბინაცია, დროებითი თვითმომსახურების კომბინაცია არის მთავარი. ტრადიციული BI გუნდები დიდ დროს ატარებენ მონაცემთა შენახვისა და ბიზნეს ინტელექტის მიწოდების დროს ინფორმაციის შემუშავებასა და ტესტირებაზე, რათა უზრუნველყონ სიზუსტე და საიმედოობა. თუმცა, როდესაც ახალი ინფორმაციის მიწოდების პროცესი ETL, ვარსკვლავური სქემები, ანგარიშები და დაფები ხორციელდება, დამხმარე გუნდები დიდ დროს არ ხარჯავენ მონაცემთა ხარისხის შენარჩუნების უზრუნველსაყოფად. ცუდი მონაცემების გავლენა მოიცავს ცუდ ბიზნეს გადაწყვეტილებებს, გამოტოვებულ შესაძლებლობებს, შემოსავლებისა და პროდუქტიულობის დანაკარგებს და გაზრდილ ხარჯებს.

მონაცემთა ნაკადების სირთულის, მონაცემების რაოდენობისა და ინფორმაციის შექმნის სიჩქარის გამო, საცალო ვაჭრები აწყდებიან მონაცემთა ხარისხის პრობლემებს, რომლებიც გამოწვეულია მონაცემთა შეყვანითა და ETL გამოწვევებით. მონაცემთა ბაზებში ან საინფორმაციო დაფებში კომპლექსური გამოთვლების გამოყენებისას, არასწორმა მონაცემებმა შეიძლება გამოიწვიოს ცარიელი უჯრედები, მოულოდნელი ნულოვანი მნიშვნელობები ან თუნდაც არასწორი გათვლები, რაც ინფორმაციას ნაკლებად სასარგებლო გახდის და შეიძლება მენეჯერებს ეჭვი შეიტანოს ინფორმაციის მთლიანობაში. პრობლემის გადაჭარბების მიზნით, მაგრამ თუ მენეჯერი მიიღებს ანგარიშს ბიუჯეტის გამოყენების შესახებ ბიუჯეტის ნომრების დროულად დამუშავებამდე, შემოსავლებისა და ბიუჯეტის გამოთვლა გამოიწვევს შეცდომას.

მონაცემთა საკითხების მართვა- პროაქტიულად

BI გუნდებს სურთ იყვნენ წინ მრუდი და მიიღონ შეტყობინებები მონაცემთა ნებისმიერი საკითხის შესახებ, სანამ ინფორმაცია მიეწოდება საბოლოო მომხმარებლებს. ვინაიდან ხელით შემოწმება არ არის ვარიანტი, ერთ -ერთმა უმსხვილესმა საცალო ვაჭრობამ შეიმუშავა მონაცემთა ხარისხის უზრუნველყოფის პროგრამა (DQA), რომელიც ავტომატურად ამოწმებს დაფებს და ანათებს ანგარიშებს ადრე გადაეცა მენეჯმენტს.

განრიგის ინსტრუმენტები, როგორიცაა Control-M ან JobScheduler, არის სამუშაო ნაკადის ორკესტრირების ინსტრუმენტები, რომლებიც გამოიყენება Cognos ანგარიშებისა და დაფების დასაწყებად, რომლებიც გადაეცემა ბიზნეს მენეჯერებს. ანგარიშები და დაფები მოწოდებულია გარკვეული გამომწვევების საფუძველზე, როგორიცაა ETL პროცესის დასრულება ან დროის ინტერვალით (ყოველ საათში). ახალი DQA პროგრამით, დაგეგმვის ინსტრუმენტი ითხოვს MotioCI მონაცემების შესამოწმებლად მიწოდებამდე. MotioCI არის ვერსიის კონტროლი, დანერგვა და ავტომატური ტესტირების ინსტრუმენტი Cognos Analytics– ისთვის, რომელსაც შეუძლია შეამოწმოს ანგარიშები მონაცემთა საკითხებზე, როგორიცაა ცარიელი ველები, არასწორი გათვლები ან არასასურველი ნულოვანი მნიშვნელობები.

იმის გამო, რომ დაფების და ფლეშ ანგარიშების გათვლები შეიძლება საკმაოდ რთული იყოს, შეუძლებელია თითოეული მონაცემის ერთეულის შემოწმება. ამ საკითხის გადასაჭრელად, BI ჯგუფმა გადაწყვიტა ანგარიშებში დაემატოს დამტკიცების გვერდი. ეს გადამოწმების გვერდი ჩამოთვლის იმ კრიტიკულ მონაცემებს, რომლებიც უნდა გადამოწმდეს სანამ ანალიტიკა მიეწოდება ბიზნესის სხვადასხვა ხაზებს. MotioCI საჭიროა მხოლოდ ვალიდაციის გვერდის შემოწმება. ცხადია, ვალიდაციის გვერდი არ უნდა შედიოდეს საბოლოო მომხმარებლისათვის მიწოდებაში. ეს მხოლოდ შიდა BICC მიზნებისთვისაა. მექანიზმი მხოლოდ ამ ვალიდაციის გვერდის შესაქმნელად MotioCI გაკეთდა ჭკვიანი მოთხოვნით: პარამეტრი აკონტროლებდა ანგარიშების შექმნას ან ვალიდაციის გვერდის შექმნას MotioCI გამოიყენებდა ანგარიშის შესამოწმებლად.

კონტროლის ინტეგრირება-M, MotioCI, & Cognos Analytics

კიდევ ერთი რთული ასპექტია ურთიერთქმედება დაგეგმვის ინსტრუმენტსა და MotioCIრა დაგეგმილი სამუშაო შეიძლება მხოლოდ მოითხოვოს ინფორმაცია, მას არ შეუძლია მიიღეთ ინფორმაცია. ამიტომ, MotioCI ჩაწერს ტესტირების აქტივობების სტატუსს მისი მონაცემთა ბაზის სპეციალურ ცხრილში, რომელსაც ხშირად დააწესებს გრაფიკი. სტატუსის შეტყობინებების მაგალითები იქნება:

• ”დაბრუნდი მოგვიანებით, მე ჯერ კიდევ დაკავებული ვარ.”
• ”მე ვიპოვე პრობლემა.”
• ან როდესაც ტესტი გაივლის, "კარგი, გაგზავნე ანალიტიკური ინფორმაცია".

ბოლო ჭკვიანი დიზაინის გადაწყვეტილება იყო გადამოწმების პროცესის დაყოფა ცალკეულ სამუშაოებად. პირველი სამუშაო მხოლოდ შეასრულებდა ანალიტიკური მონაცემების DQA ტესტირებას. მეორე სამუშაო იწვევს Cognos– ს ანგარიშების გაგზავნას. საწარმოთა დონის დაგეგმვისა და პროცესის ავტომატიზაციის ინსტრუმენტები გამოიყენება სხვადასხვა ამოცანებისთვის. ყოველდღიურად, ის ასრულებს ბევრ სამუშაოს, არა მხოლოდ Cognos– ისთვის და არა მხოლოდ BI– სთვის. საოპერაციო ჯგუფი მუდმივად აკვირდებოდა სამუშაოებს. მონაცემთა პრობლემა, იდენტიფიცირებული MotioCI, შეიძლება გამოიწვიოს გამოსწორება. მაგრამ ვინაიდან დრო კრიტიკულია საცალო ვაჭრობაში, გუნდს შეუძლია გადაწყვიტოს ანგარიშების გაგზავნა DQA– ს მთელი ტესტის ხელახლა გაშვების გარეშე.

გამოსავლის სწრაფად მიწოდება

შემოდგომის მონაცემების ხარისხის პროექტის დაწყებას ყოველთვის თან ახლავს უკიდურესად მაღალი წნევა: შავი პარასკევი გველის ჰორიზონტზე. ვინაიდან ეს არის მაღალი შემოსავლების პერიოდი, საცალო კომპანიების უმეტესობას არ სურს განახორციელოს IT ცვლილებები, რათა მათ შეამცირონ წარმოების დარღვევის რისკი. ამიტომ გუნდს სჭირდებოდა წარმოების შედეგების მიწოდება ამ IT გაყინვამდე. მომხმარებლის მრავალჯერადი ზონის გუნდის უზრუნველსაყოფად, Motio და ჩვენი პარტნიორი ოფშორული, Quanam, შეხვდა მათ ვადები, სწრაფი სტრატეგია ყოველდღიური stand-ups შედეგად პროექტი, რომელიც შედეგების სწრაფად, ვიდრე დაგეგმილი. მონაცემთა ხარისხის უზრუნველყოფის პროცესები განხორციელდა 7 კვირის განმავლობაში და გამოიყენა გამოყოფილი ბიუჯეტის მხოლოდ 80%. ფართო ცოდნა და „პრაქტიკული“ მიდგომა, რაც ამ პროექტის წარმატების მამოძრავებელი ფაქტორი იყო.

საკურორტო სეზონის განმავლობაში საცალო გაყიდვების მენეჯერებისთვის საკვანძო ანალიტიკაა. ინფორმაციის ავტომატურად გადამოწმებისა და გადამოწმების უზრუნველსაყოფად, ჩვენმა მომხმარებელმა შეასრულა კიდევ ერთი ნაბიჯი, რათა კვლავაც შესთავაზა თავის მომხმარებელს მაღალი ხარისხის, ტენდენციური პროდუქტები ხელმისაწვდომ ფასად.