ការវិភាគលើការលក់រាយ៖ តើទិន្នន័យត្រឹមត្រូវទេ?

ការលក់រាយគឺជាឧស្សាហកម្មមួយក្នុងចំណោមឧស្សាហកម្មកំពូល ៗ ដែលត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរដោយបច្ចេកវិទ្យា AI និងការវិភាគ។ អ្នកធ្វើទីផ្សារលក់រាយត្រូវមានការចូលរួមពីការបែងចែកការបែងចែកនិងប្រវត្តិរូបរបស់ក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់ផ្សេងៗគ្នាស្របពេលដែលនិន្នាការម៉ូដកំពុងវិវត្តឥតឈប់ឈរ។ អ្នកគ្រប់គ្រងប្រភេទត្រូវការព័ត៌មានដើម្បីមានការយល់ដឹងលម្អិតអំពីលំនាំនៃការចំណាយតម្រូវការអ្នកប្រើប្រាស់អ្នកផ្គត់ផ្គង់និងទីផ្សារដើម្បីប្រកួតប្រជែងពីរបៀបដែលការទិញនិងការផ្តល់ទំនិញនិងសេវាកម្ម។

ជាមួយនឹងការវិវត្តបច្ចេកវិទ្យានិងសហស្សវត្សរ៍ដែលជំរុញឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូរអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកទិញនៅលើទីផ្សារឧស្សាហកម្មលក់រាយត្រូវតែផ្តល់ជូននូវបទពិសោធន៍អ្នកប្រើប្រាស់ស្អិតរមួត។ នេះអាចសម្រេចបានតាមរយៈយុទ្ធសាស្ត្រអូមនី-ឆានែលដែលផ្តល់ជូនទាំងរូបកាយល្អប្រសើរនិង digital វត្តមានសម្រាប់អតិថិជននៅគ្រប់ចំណុចប៉ះ

យុទ្ធសាស្ត្រអូមនី-ឆានែលអំពាវនាវរកទិន្នន័យដែលអាចទុកចិត្តបាន

លទ្ធផលនេះទាមទារឱ្យមានតម្រូវការផ្ទៃក្នុងដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការយល់ដឹងការវិភាគការច្នៃប្រឌិតប្រកបដោយភាពច្នៃប្រឌិតនិងការផ្តល់ព័ត៌មានល្អឥតខ្ចោះ។ ការរួមបញ្ចូលគ្នានៃប៊ីអាយស៊ីកំប៉ុងប្រពៃណីរួមជាមួយសេវាកម្មស្វ័យប្រវត្តិកម្មគឺជាគន្លឹះ។ ក្រុមប៊ីអាយប្រពៃណីចំណាយពេលច្រើនក្នុងកំឡុងពេលផ្តល់ឃ្លាំងទិន្នន័យនិងភាពវៃឆ្លាតអាជីវកម្មលើការអភិវឌ្ development និងសាកល្បងព័ត៌មានដើម្បីធានាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវនិងភាពជឿជាក់។ ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយនៅពេលដំណើរការផ្តល់ព័ត៌មានថ្មីរបស់អេធីអិលគម្រោងតារារបាយការណ៍និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រងត្រូវបានអនុវត្តក្រុមគាំទ្រមិនចំណាយពេលច្រើនដើម្បីធានាថាគុណភាពទិន្នន័យត្រូវបានរក្សាទុក។ ផលប៉ះពាល់នៃទិន្នន័យមិនល្អរួមមានការសម្រេចចិត្តអាជីវកម្មមិនល្អខកខានឱកាសបាត់បង់ប្រាក់ចំណូលនិងការបាត់បង់ផលិតភាពនិងការចំណាយកើនឡើង

ដោយសារតែភាពស្មុគស្មាញនៃលំហូរទិន្នន័យបរិមាណទិន្នន័យនិងល្បឿននៃការបង្កើតព័ត៌មានអ្នកលក់រាយប្រឈមនឹងបញ្ហាគុណភាពទិន្នន័យដែលបណ្តាលមកពីការបញ្ចូលទិន្នន័យនិងបញ្ហាប្រឈមរបស់ ETL ។ នៅពេលប្រើការគណនាស្មុគស្មាញនៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យឬផ្ទាំងព័ត៌មានទិន្នន័យមិនត្រឹមត្រូវអាចនាំឱ្យមានកោសិកាទទេតម្លៃសូន្យដែលមិនបានរំពឹងទុកឬសូម្បីតែការគណនាមិនត្រឹមត្រូវដែលធ្វើឱ្យព័ត៌មានមិនសូវមានប្រយោជន៍និងអាចបណ្តាលឱ្យអ្នកគ្រប់គ្រងសង្ស័យអំពីភាពត្រឹមត្រូវនៃព័ត៌មាន។ មិនមែនដើម្បីធ្វើឱ្យបញ្ហាធំជាងនេះទេប៉ុន្តែប្រសិនបើអ្នកគ្រប់គ្រងទទួលបានរបាយការណ៍ស្តីពីការប្រើប្រាស់ថវិកាមុនពេលចំនួនថវិកាត្រូវបានដំណើរការទាន់ពេលវេលាការគណនាចំណូលនិងថវិកានឹងមានកំហុស។

ការគ្រប់គ្រងបញ្ហាទិន្នន័យ- សកម្ម

ក្រុមប៊ីអាយចង់នាំមុខខ្សែកោងនិងទទួលបានការជូនដំណឹងអំពីបញ្ហាទិន្នន័យណាមួយមុនពេលព័ត៌មានត្រូវបានបញ្ជូនទៅអ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយ។ ដោយសារការត្រួតពិនិត្យដោយដៃមិនមែនជាជំរើសមួយអ្នកលក់រាយធំជាងគេម្នាក់បានរចនាកម្មវិធីធានាគុណភាពទិន្នន័យ (ឌីអេអេអេ) ដែលត្រួតពិនិត្យផ្ទាំងព័ត៌មាននិងរបាយការណ៍ពន្លឺដោយស្វ័យប្រវត្តិ មុន បញ្ជូនទៅអ្នកគ្រប់គ្រង។

ឧបករណ៍កំណត់ពេលដូចជា Control-M ឬ JobScheduler គឺជាឧបករណ៍វង់ភ្លេងលំហូរការងារដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីចាប់ផ្តើមរបាយការណ៍ Cognos និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រងដែលនឹងត្រូវបញ្ជូនទៅអ្នកគ្រប់គ្រងអាជីវកម្ម។ របាយការណ៍និងផ្ទាំងគ្រប់គ្រងត្រូវបានផ្តល់ជូនដោយផ្អែកលើកត្តាមួយចំនួនដូចជាការបញ្ចប់ដំណើរការ ETL ឬតាមពេលវេលា (រៀងរាល់ម៉ោង) ។ ជាមួយនឹងកម្មវិធីឌីឃ្យូអេថ្មីឧបករណ៍ស្នើសុំកំណត់ពេលស្នើសុំ MotioCI ដើម្បីសាកល្បងទិន្នន័យមុនពេលចែកចាយ។ MotioCI គឺជាការត្រួតពិនិត្យកំណែការដាក់ពង្រាយនិងឧបករណ៍ធ្វើតេស្តស្វ័យប្រវត្តិសម្រាប់ Cognos Analytics ដែលអាចសាកល្បងរបាយការណ៍សម្រាប់បញ្ហាទិន្នន័យដូចជាវាលទទេការគណនាមិនត្រឹមត្រូវឬតម្លៃសូន្យដែលមិនចង់បាន។

ដោយសារការគណនានៅក្នុងផ្ទាំងព័ត៌មាននិងរបាយការណ៍ពន្លឺអាចមានភាពស្មុគស្មាញវាមិនអាចធ្វើទៅបានដើម្បីសាកល្បងរាល់ធាតុទិន្នន័យតែមួយ។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហានេះក្រុមការងារប៊ី។ អាយ។ អេបានសម្រេចចិត្តបន្ថែមទំព័រសុពលភាពមួយទៅក្នុងរបាយការណ៍។ ទំព័រសុពលភាពនេះរាយទិន្នន័យសំខាន់ដែលត្រូវការដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់មុនពេលការវិភាគត្រូវបានបញ្ជូនទៅជួរអាជីវកម្មផ្សេងៗគ្នា។ MotioCI គ្រាន់តែត្រូវការសាកល្បងទំព័រសុពលភាព។ ជាក់ស្តែងទំព័រសុពលភាពមិនគួរត្រូវបានបញ្ចូលក្នុងការចែកចាយដល់អ្នកប្រើប្រាស់ចុងក្រោយឡើយ។ វាគឺសម្រាប់គោលបំណងប៊ីស៊ីស៊ីខាងក្នុងប៉ុណ្ណោះ។ យន្តការដើម្បីបង្កើតទំព័រសុពលភាពនេះសម្រាប់ MotioCI ត្រូវបានធ្វើដោយការជម្រុញឆ្លាតវៃ៖ ប៉ារ៉ាម៉ែត្រមួយកំពុងត្រួតពិនិត្យការបង្កើតរបាយការណ៍ឬការបង្កើតទំព័រសុពលភាពដែល MotioCI នឹងប្រើដើម្បីសាកល្បងរបាយការណ៍។

រួមបញ្ចូលការត្រួតពិនិត្យ -M, MotioCI, & Cognos Analytics

ទិដ្ឋភាពស្មុគស្មាញមួយទៀតគឺអន្តរកម្មរវាងឧបករណ៍កំណត់ពេលនិង MotioCI។ ការងារដែលបានកំណត់ពេលអាចធ្វើបាន សំណើ ព័ត៌មាន, វាមិនអាច ទទួល ព័ត៌មាន។ ដូច្នេះ MotioCI នឹងសរសេរស្ថានភាពនៃសកម្មភាពសាកល្បងនៅក្នុងតារាងពិសេសនៃមូលដ្ឋានទិន្នន័យរបស់វាដែលត្រូវបានកំណត់ពេលដោយការដាក់បញ្ចូលជាញឹកញាប់ ឧទាហរណ៍នៃសារស្ថានភាពនឹងមានៈ

• “ ត្រលប់មកពេលក្រោយខ្ញុំនៅតែរវល់”
• “ ខ្ញុំបានរកឃើញបញ្ហាមួយ”
• ឬនៅពេលតេស្តឆ្លងកាត់“ ល្អហើយសូមបញ្ជូនព័ត៌មានវិភាគចេញ” ។

ការសម្រេចចិត្តរចនាឆ្លាតចុងក្រោយគឺដើម្បីបំបែកដំណើរការផ្ទៀងផ្ទាត់ទៅជាការងារដាច់ដោយឡែក។ ការងារដំបូងនឹងអនុវត្តតែការធ្វើតេស្តឌីអេអេអេអេនៃទិន្នន័យវិភាគ។ ការងារទីពីរនឹងជំរុញឱ្យ Cognos បញ្ជូនរបាយការណ៍ចេញ។ ឧបករណ៍កំណត់ពេលវេលានិងដំណើរការស្វ័យប្រវត្តិកម្មកម្រិតសហគ្រាសត្រូវបានប្រើសម្រាប់ភារកិច្ចផ្សេងៗគ្នា។ ជារៀងរាល់ថ្ងៃវាប្រតិបត្តិការងារជាច្រើនមិនត្រឹមតែសម្រាប់ Cognos និងមិនត្រឹមតែសម្រាប់ BI ប៉ុណ្ណោះទេ។ ក្រុមប្រតិបត្តិការមួយនឹងត្រួតពិនិត្យការងារជាបន្តបន្ទាប់។ បញ្ហាទិន្នន័យដែលកំណត់ដោយ MotioCI, អាចនាំឱ្យមានការជួសជុល។ ប៉ុន្តែដោយសារពេលវេលាមានសារៈសំខាន់នៅក្នុងការលក់រាយឥឡូវនេះក្រុមនេះអាចសំរេចចិត្តបញ្ជូនរបាយការណ៍ដោយមិនចាំបាច់ធ្វើតេស្តតេស្ត DQA ម្តងទៀត។

ការផ្តល់ដំណោះស្រាយយ៉ាងឆាប់រហ័ស

ការចាប់ផ្តើមគម្រោងគុណភាពទិន្នន័យនៅរដូវស្លឹកឈើជ្រុះតែងតែនាំមកនូវសម្ពាធពេលវេលាខ្ពស់បំផុត៖ ថ្ងៃសុក្រខ្មៅនឹងមកដល់នៅលើមេឃ។ ដោយសារនេះជារយៈពេលនៃប្រាក់ចំណូលខ្ពស់ក្រុមហ៊ុនលក់រាយភាគច្រើនមិនចង់អនុវត្តការផ្លាស់ប្តូរព័ត៌មានវិទ្យាទេដូច្នេះពួកគេអាចកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការរំខានដល់ការផលិត។ ដូច្នេះក្រុមការងារត្រូវការផ្តល់លទ្ធផលក្នុងការផលិតមុនពេលអាយធីបង្កក។ ដើម្បីធានាបាននូវក្រុមការងារពហុតំបន់នៃអតិថិជន។ Motio និងដៃគូរបស់យើងនៅឈូងសមុទ្រឃួនណាំបានបំពេញតាមកាលកំណត់របស់ពួកគេយុទ្ធសាស្ត្ររហ័សរហួនជាមួយនឹងការឈរជើងប្រចាំថ្ងៃជាលទ្ធផលគម្រោងដែលផ្តល់លទ្ធផលលឿនជាងការគ្រោងទុក។ ដំណើរការធានាគុណភាពទិន្នន័យត្រូវបានអនុវត្តក្នុងរយៈពេល ៧ សប្តាហ៍ហើយប្រើបានតែ ៨០% នៃថវិកាដែលបានបម្រុងទុក។ ចំណេះដឹងទូលំទូលាយនិងវិធីសាស្រ្ត“ ជួយដោយផ្ទាល់” ដែលជាកត្តាជំរុញឱ្យភាពជោគជ័យរបស់គម្រោងនេះ

ការវិភាគគឺជាគន្លឹះសម្រាប់អ្នកគ្រប់គ្រងលក់រាយក្នុងរដូវឈប់សម្រាក។ ការធានាថាព័ត៌មានត្រូវបានត្រួតពិនិត្យនិងផ្ទៀងផ្ទាត់ដោយស្វ័យប្រវត្តិអតិថិជនរបស់យើងសម្រេចបាននូវជំហានមួយទៀតដើម្បីបន្តផ្តល់ជូនអតិថិជននូវផលិតផលដែលមានគុណភាពនិងទាន់សម័យតាមតម្លៃសមរម្យ។