ການວິເຄາະໃນການຂາຍຍ່ອຍ: ຂໍ້ມູນຖືກຕ້ອງບໍ?

ການຂາຍຍ່ອຍແມ່ນ ໜຶ່ງ ໃນອຸດສາຫະ ກຳ ຊັ້ນ ນຳ ທີ່ຖືກຫັນປ່ຽນໂດຍເຕັກໂນໂລຍີ AI ແລະ Analytics. ນັກກາລະຕະຫຼາດຂາຍຍ່ອຍຈໍາເປັນຕ້ອງມີການແບ່ງສ່ວນ, ການແຍກຕົວອອກ, ແລະປະຫວັດຂອງກຸ່ມຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນຂະນະທີ່ຮັກສາທ່າອ່ຽງການພັດທະນາຂອງແຟຊັ່ນຢູ່ຕະຫຼອດ. ຜູ້ຈັດການCategoryວດneedູ່ຕ້ອງການຂໍ້ມູນເພື່ອໃຫ້ມີຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດກ່ຽວກັບຮູບແບບການໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ຜູ້ສະ ໜອງ ແລະຕະຫຼາດເພື່ອທ້າທາຍວິທີການຊື້ແລະຈັດສົ່ງສິນຄ້າແລະການບໍລິການ.

ດ້ວຍວິວັດທະນາການຂອງເຕັກໂນໂລຍີແລະພັນປີເຮັດໃຫ້ພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ຊື້ປ່ຽນໄປຢູ່ໃນຕະຫຼາດ, ອຸດສາຫະກໍາຂາຍຍ່ອຍຕ້ອງສະ ເໜີ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ເປັນກັນເອງ. ອັນນີ້ສາມາດບັນລຸໄດ້ຜ່ານຍຸດທະສາດທີ່ມີຊ່ອງທາງທັງthatົດເຊິ່ງສະ ເໜີ ໃຫ້ມີທັງທາງກາຍະພາບທີ່ດີທີ່ສຸດແລະ digital ການມີລູກຄ້າຢູ່ທຸກຈຸດ ສຳ ພັດ.

ຍຸດທະສາດ Omni-channel ຮຽກຮ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້

ອັນນີ້ສົ່ງຜົນໃຫ້ມີຄວາມຕ້ອງການພາຍໃນທີ່ເຂັ້ມແຂງສໍາລັບຄວາມເຂົ້າໃຈ, ການວິເຄາະ, ການຈັດການນະວັດຕະກໍາແລະການຈັດສົ່ງຂໍ້ມູນທີ່ດີເລີດ. ການປະສົມປະສານຂອງ BI ກະປtraditionalອງແບບດັ້ງເດີມ, ບວກໃສ່ກັບການບໍລິການຕົນເອງເປັນພິເສດແມ່ນກຸນແຈ. ທີມງານ BI ພື້ນເມືອງໃຊ້ເວລາຫຼາຍໃນລະຫວ່າງການຈັດສົ່ງຄັງຂໍ້ມູນແລະຄວາມສະຫຼາດຂອງທຸລະກິດກ່ຽວກັບການພັດທະນາແລະການທົດສອບຂໍ້ມູນເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມຖືກຕ້ອງແລະເຊື່ອຖືໄດ້. ແນວໃດກໍ່ຕາມ, ເມື່ອຂະບວນການຈັດສົ່ງຂໍ້ມູນໃof່ຂອງ ETL, ລະບົບດາວ, ບົດລາຍງານ, ແລະແຜງ ໜ້າ ປັດໄດ້ຖືກຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ, ທີມງານຊ່ວຍເຫຼືອບໍ່ໄດ້ໃຊ້ເວລາຫຼາຍເພື່ອຮັບປະກັນວ່າຄຸນະພາບຂໍ້ມູນຖືກຮັກສາໄວ້. ຜົນກະທົບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ດີລວມເຖິງການຕັດສິນໃຈທາງທຸລະກິດທີ່ບໍ່ດີ, ພາດໂອກາດ, ລາຍຮັບແລະການສູນເສຍຜົນຜະລິດ, ແລະລາຍຈ່າຍເພີ່ມຂຶ້ນ.

ເນື່ອງຈາກຄວາມສັບສົນຂອງກະແສຂໍ້ມູນ, ປະລິມານຂໍ້ມູນ, ແລະຄວາມໄວຂອງການສ້າງຂໍ້ມູນ, ຜູ້ຂາຍຍ່ອຍປະເຊີນກັບບັນຫາຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນທີ່ເກີດຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນແລະສິ່ງທ້າທາຍ ETL. ເມື່ອນໍາໃຊ້ການຄໍານວນທີ່ຊັບຊ້ອນຢູ່ໃນຖານຂໍ້ມູນຫຼືແຜງ ໜ້າ ປັດ, ຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງສາມາດນໍາໄປສູ່ເຊວຫວ່າງເປົ່າ, ຄ່າສູນທີ່ບໍ່ຄາດຄິດຫຼືແມ່ນແຕ່ການຄໍານວນທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນບໍ່ເປັນປະໂຫຍດແລະອາດເຮັດໃຫ້ຜູ້ຈັດການສົງໃສຄວາມສົມບູນຂອງຂໍ້ມູນ. ບໍ່ແມ່ນການເຮັດໃຫ້ບັນຫາມີຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍເກີນໄປ, ແຕ່ຖ້າຜູ້ຈັດການໄດ້ຮັບລາຍງານການ ນຳ ໃຊ້ງົບປະມານກ່ອນທີ່ຕົວເລກງົບປະມານຈະຖືກປະມວນຜົນໃນເວລາອັນເ,າະສົມ, ການ ຄຳ ນວນລາຍຮັບທຽບກັບງົບປະມານຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມຜິດພາດ.

ການຄຸ້ມຄອງບັນຫາຂໍ້ມູນ- ຢ່າງຕັ້ງ ໜ້າ

ທີມງານ BI ຕ້ອງການລ່ວງ ໜ້າ ຂອງເສັ້ນໂຄ້ງແລະຮັບແຈ້ງການກ່ຽວກັບບັນຫາຂໍ້ມູນໃດ ໜຶ່ງ ກ່ອນທີ່ຂໍ້ມູນຈະຖືກສົ່ງໄປໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ. ເນື່ອງຈາກວ່າການກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງບໍ່ແມ່ນທາງເລືອກ, ໜຶ່ງ ໃນຜູ້ຂາຍຍ່ອຍລາຍໃຫຍ່ທີ່ສຸດໄດ້ອອກແບບໂຄງການຮັບປະກັນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ (DQA) ທີ່ກວດສອບ dashboards ແລະລາຍງານແຟດໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ກ່ອນທີ່ຈະ ສົ່ງໃຫ້ການບໍລິຫານ.

ເຄື່ອງມືຈັດຕາຕະລາງເຊັ່ນ: Control-M ຫຼື JobScheduler ແມ່ນເຄື່ອງມືການຈັດວົງຈອນການເຮັດວຽກທີ່ຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອເລີ່ມການລາຍງານ Cognos ແລະແຜງ ໜ້າ ປັດທີ່ຈະຖືກສົ່ງໄປຫາຜູ້ຈັດການທຸລະກິດ. ບົດລາຍງານແລະແຜງ ໜ້າ ປັດຈະຖືກຈັດສົ່ງໂດຍອີງຕາມຕົວກະຕຸ້ນສະເພາະ, ເຊັ່ນວ່າການສໍາເລັດຂະບວນການ ETL ຫຼືຕາມໄລຍະເວລາ (ທຸກ hour ຊົ່ວໂມງ). ດ້ວຍໂປຣແກມ DQA ໃ,່, ເຄື່ອງມືການຕັ້ງເວລາຮ້ອງຂໍ MotioCI ເພື່ອທົດສອບຂໍ້ມູນກ່ອນການຈັດສົ່ງ. MotioCI ເປັນເຄື່ອງມືຄວບຄຸມເວີຊັນ, ການ ນຳ ໃຊ້ແລະເຄື່ອງມືການທົດສອບອັດຕະໂນມັດສໍາລັບ Cognos Analytics ທີ່ສາມາດທົດສອບລາຍງານບັນຫາຂໍ້ມູນເຊັ່ນຊ່ອງຫວ່າງ, ການຄິດໄລ່ທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງຫຼືຄ່າສູນທີ່ບໍ່ຕ້ອງການ.

ເນື່ອງຈາກວ່າການຄິດໄລ່ຢູ່ໃນ dashboards ແລະບົດລາຍງານແຟດສາມາດສັບສົນພໍສົມຄວນ, ມັນບໍ່ເປັນໄປໄດ້ທີ່ຈະທົດສອບທຸກລາຍການຂໍ້ມູນອັນດຽວ. ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫານີ້, ທີມງານ BI ໄດ້ຕັດສິນໃຈເພີ່ມ ໜ້າ ທີ່ກວດສອບຄວາມຖືກຕ້ອງໃສ່ໃນລາຍງານຕ່າງ. ໜ້າ ການກວດສອບນີ້ສະແດງຂໍ້ມູນທີ່ ສຳ ຄັນທີ່ຕ້ອງການກວດສອບກ່ອນທີ່ການວິເຄາະຈະຖືກສົ່ງໄປຫາເສັ້ນທາງທຸລະກິດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. MotioCI ພຽງແຕ່ຕ້ອງການທົດສອບ ໜ້າ ການກວດສອບ. ແນ່ນອນ, ໜ້າ ການກວດສອບບໍ່ຄວນລວມຢູ່ໃນການຈັດສົ່ງໃຫ້ກັບຜູ້ໃຊ້ສຸດທ້າຍ. ມັນແມ່ນສໍາລັບຈຸດປະສົງ BICC ພາຍໃນເທົ່ານັ້ນ. ກົນໄກເພື່ອສ້າງ ໜ້າ ການກວດສອບນີ້ເທົ່ານັ້ນສໍາລັບ MotioCI ເຮັດໄດ້ໂດຍການກະຕຸ້ນອັດສະລິຍະ: ພາຣາມິເຕີໄດ້ຄວບຄຸມການສ້າງບົດລາຍງານຫຼືການສ້າງ ໜ້າ ກວດສອບທີ່ MotioCI ຈະໃຊ້ເພື່ອທົດສອບລາຍງານ.

ການລວມຄວບຄຸມ -M, MotioCI, & ການວິເຄາະ Cognos

ລັກສະນະທີ່ຊັບຊ້ອນອີກອັນ ໜຶ່ງ ແມ່ນການພົວພັນລະຫວ່າງເຄື່ອງມືການ ກຳ ນົດເວລາແລະ MotioCI. ວຽກທີ່ໄດ້ກໍານົດໄວ້ເທົ່ານັ້ນ ຮ້ອງຂໍ ຂໍ້ມູນ, ມັນບໍ່ສາມາດ ໄດ້ຮັບ ຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. ເພາະສະນັ້ນ, MotioCI ຈະຂຽນສະຖານະຂອງກິດຈະກໍາການທົດສອບຢູ່ໃນຕາຕະລາງພິເສດຂອງຖານຂໍ້ມູນເຊິ່ງຈະຖືກຜູ້ວາງຕາຕະລາງວາງໄວ້ເລື້ອຍ frequently. ຕົວຢ່າງຂອງຂໍ້ຄວາມສະຖານະພາບຈະເປັນ:

• "ກັບມາພາຍຫຼັງ, ຂ້ອຍຍັງຫຍຸ້ງຢູ່."
• "ຂ້ອຍພົບບັນຫາ."
• ຫຼືເມື່ອການສອບເສັງຜ່ານ,“ ທຸກຢ່າງດີ, ສົ່ງຂໍ້ມູນການວິເຄາະອອກ.”

ການຕັດສິນໃຈອອກແບບທີ່ສະຫຼາດສຸດທ້າຍແມ່ນເພື່ອແຍກຂັ້ນຕອນການຢັ້ງຢືນອອກເປັນວຽກແຍກຕ່າງຫາກ. ວຽກ ທຳ ອິດຈະ ດຳ ເນີນການທົດສອບ DQA ຂອງຂໍ້ມູນການວິເຄາະເທົ່ານັ້ນ. ວຽກທີສອງຈະເຮັດໃຫ້ Cognos ສົ່ງບົດລາຍງານອອກມາ. ການ ກຳ ນົດເວລາລະດັບວິສາຫະກິດແລະເຄື່ອງມືອັດຕະໂນມັດຂະບວນການແມ່ນໃຊ້ ສຳ ລັບວຽກຕ່າງ different. ປະຈໍາວັນ, ມັນປະຕິບັດວຽກຫຼາຍ, ບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບ Cognos ແລະບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບ BI. ທີມງານດໍາເນີນງານຈະຕິດຕາມວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ບັນຫາຂໍ້ມູນ, ລະບຸໂດຍ MotioCI, ສາມາດນໍາໄປສູ່ການແກ້ໄຂ. ແຕ່ເນື່ອງຈາກເວລາມີຄວາມສໍາຄັນຫຼາຍໃນການຂາຍຍ່ອຍ, ດຽວນີ້ທີມງານສາມາດຕັດສິນໃຈສົ່ງບົດລາຍງານອອກໄປໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງດໍາເນີນການທົດສອບ DQA ທັງ.ົດອີກເທື່ອ ໜຶ່ງ.

ການສະ ໜອງ ການແກ້ໄຂບັນຫາຢ່າງໄວ

ການເລີ່ມຕົ້ນໂຄງການທີ່ມີຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນໃນລະດູໃບໄມ້ຫຼົ່ນມາພ້ອມກັບຄວາມກົດດັນເວລາທີ່ສູງທີ່ສຸດຄື: ວັນສຸກສີດໍາປະກົດຂຶ້ນຢູ່ເທິງຂອບຟ້າ. ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້ເປັນໄລຍະທີ່ມີລາຍຮັບສູງ, ບໍລິສັດຂາຍຍ່ອຍສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ຕ້ອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການປ່ຽນແປງທາງດ້ານໄອທີດັ່ງນັ້ນເຂົາເຈົ້າສາມາດຫຼຸດຄວາມສ່ຽງຂອງການຂັດຂວາງການຜະລິດ. ເພາະສະນັ້ນ, ທີມງານຕ້ອງການໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບໃນການຜະລິດກ່ອນທີ່ IT ຈະຢຸດເຊົາ. ເພື່ອຮັບປະກັນທີມງານເຂດຫຼາຍເວລາຂອງລູກຄ້າ, Motio ແລະຄູ່ຮ່ວມງານຂອງພວກເຮົາຢູ່ນອກ,ັ່ງທະເລ, Quanam, ໄດ້ພົບກັບ ກຳ ນົດເວລາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຍຸດທະສາດທີ່ວ່ອງໄວດ້ວຍການຢືນຢູ່ຕໍ່ daily ໄປເປັນປະ ຈຳ ເຮັດໃຫ້ໂຄງການທີ່ໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບໄວກວ່າທີ່ວາງແຜນໄວ້. ຂະບວນການຮັບປະກັນຄຸນະພາບຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກຈັດຕັ້ງປະຕິບັດທັງwithinົດພາຍໃນ 7 ອາທິດແລະໃຊ້ພຽງແຕ່ 80% ຂອງງົບປະມານທີ່ຈັດສັນໄວ້. ຄວາມຮູ້ອັນກວ້າງຂວາງແລະວິທີການ“ ລົງມືເຮັດຕົວຈິງ” ທີ່ເປັນປັດໃຈຂັບເຄື່ອນຄວາມສໍາເລັດຂອງໂຄງການນີ້.

ການວິເຄາະແມ່ນກຸນແຈ ສຳ ລັບຜູ້ຈັດການຮ້ານຂາຍຍ່ອຍໃນຊ່ວງລະດູການວັນພັກ. ການຮັບປະກັນວ່າຂໍ້ມູນໄດ້ຖືກກວດສອບແລະກວດສອບໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ລູກຄ້າຂອງພວກເຮົາປະສົບຜົນສໍາເລັດໄດ້ອີກບາດກ້າວ ໜຶ່ງ ເພື່ອສືບຕໍ່ສະ ເໜີ ໃຫ້ລູກຄ້າມີຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ, ຕາມແນວໂນ້ມໃນລາຄາທີ່ເaffordableາະສົມ.