റീട്ടെയിൽ അനലിറ്റിക്സ്: ഡാറ്റ ശരിയാണോ?

AI, Analytics സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് രൂപാന്തരപ്പെടുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച വ്യവസായങ്ങളിലൊന്നാണ് റീട്ടെയിൽ. റീട്ടെയിൽ വിപണനക്കാർ വിഭജനം, വേർതിരിക്കൽ, ഫാഷനിലെ എക്കാലവും വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ട്രെൻഡുകൾക്കൊപ്പം ഉപഭോക്താക്കളുടെ വ്യത്യസ്ത ഗ്രൂപ്പുകളുടെ പ്രൊഫൈലിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുത്തേണ്ടതുണ്ട്. സാധനങ്ങളും സേവനങ്ങളും എങ്ങനെ ഏറ്റെടുക്കുകയും വിതരണം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നുവെന്ന് വെല്ലുവിളിക്കാൻ ചെലവ് പാറ്റേണുകൾ, ഉപഭോക്തൃ ആവശ്യം, വിതരണക്കാർ, വിപണികൾ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് വിശദമായ ധാരണ ലഭിക്കുന്നതിന് കാറ്റഗറി മാനേജർമാർക്ക് വിവരങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.

വിപണിയിൽ സാങ്കേതിക പരിണാമവും സഹസ്രാബ്ദങ്ങൾ വാങ്ങുന്നയാളുടെ പെരുമാറ്റ മാറ്റവും കൊണ്ട്, റീട്ടെയിൽ വ്യവസായം ഒരു യോജിച്ച ഉപയോക്തൃ അനുഭവം നൽകണം. ഒപ്റ്റിമൽ ഫിസിക്കൽ കൂടാതെ രണ്ടും നൽകുന്ന ഒരു ഓമ്‌നി-ചാനൽ തന്ത്രത്തിലൂടെ ഇത് നേടാനാകും digital ഓരോ ടച്ച് പോയിന്റിലും ഉപഭോക്താക്കൾക്കുള്ള സാന്നിധ്യം.

വിശ്വസനീയമായ ഡാറ്റയ്ക്കായുള്ള ഓമ്‌നി-ചാനൽ സ്ട്രാറ്റജി കോളുകൾ

ഇത് ഉൾക്കാഴ്ച, വിശകലനം, നൂതനമായ മാനേജ്മെന്റ്, മികച്ച വിവരങ്ങളുടെ ഡെലിവറി എന്നിവയ്ക്കുള്ള ശക്തമായ ആന്തരിക ആവശ്യത്തിന് കാരണമാകുന്നു. പരമ്പരാഗത ടിന്നിലടച്ച ബിഐയുടെ സംയോജനവും അഡ്-ഹോക്ക് സ്വയം സേവനവും സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് പ്രധാനമാണ്. പരമ്പരാഗത ബിഐ ടീമുകൾ കൃത്യതയും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പുവരുത്തുന്നതിനായി വിവരങ്ങളുടെ വെയർഹൗസിംഗും ബിസിനസ് ഇന്റലിജൻസ് ഡെലിവറിയിലും പരിശോധനയിലും ധാരാളം സമയം ചെലവഴിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ETL, സ്റ്റാർ സ്കീമുകൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ, ഡാഷ്‌ബോർഡുകൾ എന്നിവയുടെ പുതിയ വിവര വിതരണ പ്രക്രിയ നടപ്പിലാക്കുമ്പോൾ, ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്താൻ പിന്തുണാ ടീമുകൾ കൂടുതൽ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നില്ല. മോശം ഡാറ്റയുടെ ആഘാതത്തിൽ മോശം ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ, നഷ്ടപ്പെട്ട അവസരങ്ങൾ, വരുമാനം & ഉൽപാദനക്ഷമത നഷ്ടങ്ങൾ, വർദ്ധിച്ച ചെലവുകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റ ഒഴുക്കിന്റെ സങ്കീർണ്ണത, ഡാറ്റയുടെ അളവ്, വിവര സൃഷ്ടിയുടെ വേഗത എന്നിവ കാരണം, റീട്ടെയിലർമാർ ഡാറ്റ എൻട്രിയും ഇടിഎൽ വെല്ലുവിളികളും മൂലമുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റ ഗുണനിലവാര പ്രശ്നങ്ങൾ നേരിടുന്നു. ഡാറ്റാബേസുകളിലോ ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിലോ സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, തെറ്റായ ഡാറ്റ ശൂന്യമായ സെല്ലുകളിലേക്കോ അപ്രതീക്ഷിത പൂജ്യ മൂല്യങ്ങളിലേക്കോ തെറ്റായ കണക്കുകൂട്ടലുകളിലേക്കോ നയിച്ചേക്കാം, ഇത് വിവരങ്ങൾ ഉപയോഗപ്രദമാക്കുകയും മാനേജർമാർ വിവരങ്ങളുടെ സമഗ്രതയെ സംശയിക്കുകയും ചെയ്യും. പ്രശ്നം ലഘൂകരിക്കാനല്ല, ബജറ്റ് നമ്പറുകൾ സമയബന്ധിതമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു മാനേജർക്ക് ബജറ്റ് ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു റിപ്പോർട്ട് ലഭിക്കുകയാണെങ്കിൽ, വരുമാനവും ബജറ്റും കണക്കുകൂട്ടുന്നത് ഒരു പിശകിന് കാരണമാകും.

ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക- മുൻകൂട്ടി

അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വിവരങ്ങൾ കൈമാറുന്നതിനുമുമ്പ് ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ പ്രശ്നത്തിന്റെ അറിയിപ്പുകൾ നേടാൻ ബിഐ ടീമുകൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. മാനുവൽ പരിശോധന ഒരു ഓപ്ഷൻ അല്ലാത്തതിനാൽ, ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും ഫ്ലാഷ് റിപ്പോർട്ടുകളും യാന്ത്രികമായി പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു ഡാറ്റാ ക്വാളിറ്റി അഷ്വറൻസ് (ഡിക്യുഎ) പ്രോഗ്രാം രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഏറ്റവും വലിയ റീട്ടെയിലർമാരിൽ ഒരാൾ മുമ്പ് മാനേജ്മെന്റിന് കൈമാറി.

കൺട്രോൾ-എം അല്ലെങ്കിൽ ജോബ് ഷെഡ്യൂലർ പോലുള്ള ഷെഡ്യൂൾ ടൂളുകൾ ബിസിനസ്സ് മാനേജർമാർക്ക് കൈമാറുന്ന കോഗ്നോസ് റിപ്പോർട്ടുകളും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും ആരംഭിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന വർക്ക്ഫ്ലോ ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ ടൂളുകളാണ്. ഒരു ETL പ്രക്രിയയുടെ പൂർത്തീകരണം അല്ലെങ്കിൽ സമയ ഇടവേളകളിൽ (ഓരോ മണിക്കൂറിലും) ചില ട്രിഗറുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് റിപ്പോർട്ടുകളും ഡാഷ്‌ബോർഡുകളും വിതരണം ചെയ്യുന്നത്. പുതിയ DQA പ്രോഗ്രാം ഉപയോഗിച്ച്, ഷെഡ്യൂളിംഗ് ടൂൾ അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു MotioCI ഡെലിവറിക്ക് മുമ്പ് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കാൻ. MotioCI ശൂന്യമായ ഫീൽഡുകൾ, തെറ്റായ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ അനാവശ്യ പൂജ്യം മൂല്യങ്ങൾ പോലുള്ള ഡാറ്റ പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി റിപ്പോർട്ടുകൾ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയുന്ന കോഗ്നോസ് അനലിറ്റിക്കായുള്ള ഒരു പതിപ്പ് നിയന്ത്രണവും വിന്യാസവും ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടെസ്റ്റിംഗ് ഉപകരണവുമാണ്.

ഡാഷ്‌ബോർഡുകളിലെയും ഫ്ലാഷ് റിപ്പോർട്ടുകളിലെയും കണക്കുകൂട്ടലുകൾ വളരെ സങ്കീർണ്ണമായതിനാൽ, ഓരോ ഡാറ്റ ഇനവും പരിശോധിക്കുന്നത് പ്രായോഗികമല്ല. ഈ പ്രശ്നം കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ, BI ടീം റിപ്പോർട്ടുകളിലേക്ക് ഒരു സാധൂകരണ പേജ് ചേർക്കാൻ തീരുമാനിച്ചു. അനാലിറ്റിക്സ് വ്യത്യസ്ത ബിസിനസ്സ് ലൈനുകളിലേക്ക് എത്തിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പരിശോധിക്കേണ്ട നിർണായക ഡാറ്റ ഈ സാധൂകരണ പേജ് പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നു. MotioCI മൂല്യനിർണ്ണയ പേജ് പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ട്. അന്തിമ ഉപയോക്താക്കൾക്കുള്ള ഡെലിവറിയിൽ സാധൂകരണ പേജ് ഉൾപ്പെടുത്തരുത്. ഇത് ആന്തരിക BICC ആവശ്യങ്ങൾക്ക് മാത്രമാണ്. ഈ മൂല്യനിർണ്ണയ പേജ് മാത്രം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള സംവിധാനം MotioCI സ്മാർട്ട് പ്രോംപ്റ്റിംഗിലൂടെയാണ് ഇത് ചെയ്തത്: റിപ്പോർട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ സാധൂകരണ പേജ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനോ ഒരു പാരാമീറ്റർ നിയന്ത്രിക്കുന്നു MotioCI റിപ്പോർട്ട് പരിശോധിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കും.

കൺട്രോൾ-എം, MotioCI, & കോഗ്നോസ് അനലിറ്റിക്സ്

ഷെഡ്യൂളിംഗ് ടൂളും തമ്മിലുള്ള ഇടപെടലാണ് മറ്റൊരു സങ്കീർണ്ണ വശം MotioCI. ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്ത ജോലിക്ക് മാത്രമേ കഴിയൂ അഭ്യർത്ഥന വിവരങ്ങൾ, അതിന് കഴിയില്ല ലഭിക്കും വിവരങ്ങൾ അതുകൊണ്ടു, MotioCI ഷെഡ്യൂളർ പതിവായി പിംഗ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റാബേസിന്റെ ഒരു പ്രത്യേക പട്ടികയിൽ ടെസ്റ്റിംഗ് പ്രവർത്തനങ്ങളുടെ സ്റ്റാറ്റസ് എഴുതാം. സ്റ്റാറ്റസ് സന്ദേശങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇവയാണ്:

• "പിന്നീട് വരൂ, ഞാൻ ഇപ്പോഴും തിരക്കിലാണ്."
• "ഞാൻ ഒരു പ്രശ്നം കണ്ടെത്തി."
• അല്ലെങ്കിൽ ടെസ്റ്റ് പാസ്സാകുമ്പോൾ, "എല്ലാം നന്നായി, വിശകലന വിവരങ്ങൾ അയയ്ക്കുക."

സ്ഥിരീകരണ പ്രക്രിയയെ പ്രത്യേക ജോലികളായി വിഭജിക്കുക എന്നതാണ് അവസാനത്തെ മികച്ച ഡിസൈൻ തീരുമാനം. ആദ്യ ജോലി വിശകലന ഡാറ്റയുടെ DQA പരിശോധന നിർവ്വഹിക്കുക മാത്രമാണ് ചെയ്യുന്നത്. രണ്ടാമത്തെ ജോലി റിപ്പോർട്ടുകൾ അയയ്ക്കാൻ കോഗ്നോസിനെ പ്രേരിപ്പിക്കും. എന്റർപ്രൈസ് ലെവൽ ഷെഡ്യൂളിംഗും പ്രോസസ് ഓട്ടോമേഷൻ ടൂളുകളും വ്യത്യസ്ത ജോലികൾക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ദിവസേന, ഇത് കോഗ്നോസിന് മാത്രമല്ല, ബിഐയ്ക്കും മാത്രമല്ല, നിരവധി ജോലികൾ നിർവ്വഹിക്കുന്നു. ഒരു ഓപ്പറേഷൻ ടീം തുടർച്ചയായി ജോലികൾ നിരീക്ഷിക്കും. തിരിച്ചറിഞ്ഞ ഒരു ഡാറ്റ പ്രശ്നം MotioCI, ഒരു പരിഹാരത്തിന് കാരണമായേക്കാം. ചില്ലറവിൽ സമയം നിർണ്ണായകമായതിനാൽ, മുഴുവൻ ഡിക്യുഎ ടെസ്റ്റും വീണ്ടും നടത്താതെ തന്നെ റിപ്പോർട്ടുകൾ അയയ്ക്കാൻ ടീമിന് ഇപ്പോൾ തീരുമാനിക്കാം.

പരിഹാരം വേഗത്തിൽ എത്തിക്കുന്നു

വീഴ്ചയിൽ ഒരു ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരമുള്ള പ്രോജക്റ്റ് ആരംഭിക്കുന്നത് എല്ലായ്പ്പോഴും വളരെ ഉയർന്ന സമയ സമ്മർദ്ദത്തോടെയാണ്: കറുത്ത വെള്ളിയാഴ്ച ചക്രവാളത്തിൽ മുഴങ്ങുന്നു. ഇത് ഉയർന്ന വരുമാനത്തിന്റെ കാലമായതിനാൽ, മിക്ക റീട്ടെയിൽ കമ്പനികളും ഐടി മാറ്റങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നില്ല, അതിനാൽ അവർക്ക് ഉൽപാദന തടസ്സത്തിന്റെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കാൻ കഴിയും. അതിനാൽ ഈ ഐടി മരവിപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ടീമിന് ഉൽപാദന ഫലങ്ങൾ നൽകേണ്ടതുണ്ട്. ഉപഭോക്താവിന്റെ മൾട്ടി ടൈം സോൺ ടീം ഉറപ്പാക്കാൻ, Motio ഞങ്ങളുടെ പങ്കാളി ഓഫ്‌ഷോർ, ക്വാനാം, അവരുടെ സമയപരിധി പാലിച്ചു, ദൈനംദിന സ്റ്റാൻഡ്-അപ്പുകളുള്ള ഒരു ചടുലമായ തന്ത്രം പദ്ധതിയുടെ ഫലമായി ആസൂത്രണം ചെയ്തതിനേക്കാൾ വേഗത്തിൽ ഫലങ്ങൾ നൽകി. ഡാറ്റാ ക്വാളിറ്റി അഷ്വറൻസ് പ്രക്രിയകളെല്ലാം 7 ആഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ നടപ്പിലാക്കുകയും അനുവദിച്ച ബജറ്റിന്റെ 80% മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു. വിപുലമായ അറിവും ഒരു "ഹാൻഡ്സ്-ഓൺ" സമീപനവും ഈ പ്രോജക്റ്റിന്റെ വിജയത്തിൽ ഒരു പ്രേരക ഘടകമായിരുന്നു.

അവധിക്കാലത്ത് റീട്ടെയിൽ മാനേജർമാർക്ക് അനലിറ്റിക്സ് പ്രധാനമാണ്. വിവരങ്ങൾ സ്വയമേവ പരിശോധിച്ച് ഉറപ്പുവരുത്തിയെന്ന് ഉറപ്പുവരുത്തി, ഞങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താവ് തങ്ങളുടെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള, ഓൺ-ട്രെൻഡ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ താങ്ങാവുന്ന വിലയ്ക്ക് നൽകിക്കൊണ്ട് മറ്റൊരു ഘട്ടം പൂർത്തിയാക്കി.