किरकोळ मध्ये विश्लेषण: डेटा बरोबर आहे का?

एआय आणि अॅनालिटिक्स तंत्रज्ञानाद्वारे रिटेल हा एक शीर्ष उद्योग आहे. फॅशनमधील सतत विकसित होणाऱ्या ट्रेंडसह किरकोळ मार्केटर्सना विभागणी, वेगळे करणे आणि ग्राहकांच्या विविध गटांचे प्रोफाइलिंग समाविष्ट करणे आवश्यक आहे. माल आणि सेवा कशा मिळवल्या जातात आणि वितरित केल्या जातात हे आव्हान देण्यासाठी श्रेणी व्यवस्थापकांना खर्चाचे नमुने, ग्राहक मागणी, पुरवठादार आणि बाजारपेठेची तपशीलवार माहिती असणे आवश्यक आहे.

तंत्रज्ञानाची उत्क्रांती आणि सहस्राब्दी बाजारात खरेदीदारांच्या वर्तनात बदल घडवून आणत असताना, किरकोळ उद्योगाने एकसंध वापरकर्ता अनुभव देणे आवश्यक आहे. हे ओमनी-चॅनेल धोरणाद्वारे साध्य केले जाऊ शकते जे इष्टतम भौतिक आणि digital प्रत्येक टच पॉईंटवर ग्राहकांसाठी उपस्थिती.

ओम्नी-चॅनेल स्ट्रॅटेजी विश्वसनीय डेटासाठी कॉल करते

याचा परिणाम अंतर्दृष्टी, विश्लेषण, नाविन्यपूर्ण व्यवस्थापन आणि उत्कृष्ट माहितीच्या वितरणासाठी मजबूत अंतर्गत मागणी आहे. पारंपारिक कॅन केलेला बीआय, तदर्थ सेल्फ-सर्व्हिससह एकत्रित करणे महत्त्वाचे आहे. पारंपारिक बीआय टीम डेटा वेअरहाऊसिंग आणि व्यवसाय बुद्धिमत्तेच्या वितरणादरम्यान बराच वेळ घालवतात आणि अचूकता आणि विश्वसनीयता सुनिश्चित करण्यासाठी माहितीच्या विकास आणि चाचणीवर. तथापि, जेव्हा ईटीएल, स्टार योजना, अहवाल आणि डॅशबोर्डची नवीन माहिती वितरण प्रक्रिया राबवली जाते, तेव्हा समर्थन गुणवत्ता डेटाची गुणवत्ता राखली जाते हे सुनिश्चित करण्यासाठी जास्त वेळ घालवत नाही. खराब डेटाच्या प्रभावामध्ये खराब व्यवसाय निर्णय, गमावलेल्या संधी, महसूल आणि उत्पादकता तोटा आणि वाढलेला खर्च यांचा समावेश आहे.

डेटा प्रवाहाची गुंतागुंत, डेटाचे प्रमाण आणि माहिती तयार करण्याच्या गतीमुळे, किरकोळ विक्रेत्यांना डेटा एंट्री आणि ईटीएल आव्हानांमुळे डेटा गुणवत्ता समस्यांचा सामना करावा लागतो. डेटाबेस किंवा डॅशबोर्डमध्ये जटिल गणना वापरताना, चुकीच्या डेटामुळे रिक्त पेशी, अनपेक्षित शून्य मूल्ये किंवा अगदी चुकीची गणना होऊ शकते, ज्यामुळे माहिती कमी उपयुक्त बनते आणि व्यवस्थापकांना माहितीच्या अखंडतेवर शंका येऊ शकते. समस्येला सरलीकृत करण्यासाठी नाही, परंतु जर एखाद्या व्यवस्थापकाला बजेट वापरावर अहवाल वेळेवर प्रक्रिया करण्यापूर्वी प्राप्त झाला, तर महसूल आणि बजेटची गणना त्रुटी होईल.

डेटा समस्यांचे व्यवस्थापन- सक्रियपणे

अंतिम वापरकर्त्यांना माहिती वितरित करण्यापूर्वी BI संघांना वक्र च्या पुढे जाण्याची आणि कोणत्याही डेटा समस्येच्या सूचना मिळवायच्या आहेत. मॅन्युअल तपासणी हा पर्याय नसल्यामुळे, सर्वात मोठ्या किरकोळ विक्रेत्यांनी डेटा क्वालिटी आश्वासन (डीक्यूए) प्रोग्राम तयार केला जो स्वयंचलितपणे डॅशबोर्ड आणि फ्लॅश अहवाल तपासतो आधी व्यवस्थापनाला दिले.

कंट्रोल-एम किंवा जॉबशेड्यूलर सारखी शेड्यूल साधने वर्कफ्लो ऑर्केस्ट्रेशन टूल्स आहेत जी कॉग्नोस रिपोर्ट्स आणि डॅशबोर्ड बंद करण्यासाठी वापरली जातात जी व्यवसाय व्यवस्थापकांना वितरित केली जातील. ईटीएल प्रक्रिया पूर्ण होणे किंवा वेळेच्या अंतराने (प्रत्येक तास) काही ट्रिगरवर आधारित अहवाल आणि डॅशबोर्ड वितरित केले जातात. नवीन डीक्यूए प्रोग्रामसह, शेड्यूलिंग टूल विनंती करते MotioCI डिलिव्हरीपूर्वी डेटा तपासण्यासाठी. MotioCI कॉग्नोस अॅनालिटिक्ससाठी आवृत्ती नियंत्रण, उपयोजन आणि स्वयंचलित चाचणी साधन आहे जे रिक्त फील्ड, चुकीची गणना किंवा अवांछित शून्य मूल्यांसारख्या डेटा समस्यांसाठी अहवालांची चाचणी करू शकते.

कारण डॅशबोर्ड आणि फ्लॅश अहवालातील गणना बऱ्यापैकी गुंतागुंतीची असू शकते, प्रत्येक डेटा आयटमची चाचणी घेणे शक्य नाही. या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी, बीआय टीमने अहवालांमध्ये एक प्रमाणीकरण पृष्ठ जोडण्याचा निर्णय घेतला. हे वैधता पृष्ठ गंभीर डेटाची यादी करते ज्याची विश्लेषणे व्यवसायाच्या विविध लाइनमध्ये वितरित करण्यापूर्वी सत्यापित करणे आवश्यक आहे. MotioCI केवळ सत्यापन पृष्ठाची चाचणी करणे आवश्यक आहे. स्पष्टपणे, सत्यापन पृष्ठ अंतिम वापरकर्त्यांना वितरणामध्ये समाविष्ट केले जाऊ नये. हे केवळ अंतर्गत BICC हेतूंसाठी आहे. केवळ हे वैधता पृष्ठ तयार करण्याची यंत्रणा MotioCI स्मार्ट प्रॉम्प्टिंगद्वारे केले गेले: एक पॅरामीटर अहवाल तयार करणे किंवा सत्यापन पृष्ठ तयार करणे नियंत्रित करत होता MotioCI अहवालाची चाचणी करण्यासाठी वापरेल.

नियंत्रण-एम समाकलित करणे, MotioCI, आणि कॉग्नोस अॅनालिटिक्स

आणखी एक जटिल पैलू म्हणजे शेड्यूलिंग टूल आणि MotioCI. नियोजित काम फक्त करू शकतो विनंती माहिती, हे करू शकत नाही प्राप्त माहिती म्हणून, MotioCI चाचणी उपक्रमांची स्थिती त्याच्या डेटाबेसच्या एका विशेष सारणीमध्ये लिहीली जाईल जी वेळापत्रकाद्वारे वारंवार पिंग केली जाईल. स्थिती संदेशांची उदाहरणे अशी असतील:

• "नंतर परत या, मी अजूनही व्यस्त आहे."
• "मला एक समस्या सापडली."
• किंवा जेव्हा चाचणी उत्तीर्ण होते, "सर्व चांगले, विश्लेषणात्मक माहिती पाठवा."

पडताळणीची प्रक्रिया वेगळ्या नोकऱ्यांमध्ये विभागणे हा शेवटचा स्मार्ट डिझाइन निर्णय होता. पहिली नोकरी केवळ विश्लेषणात्मक डेटाची DQA चाचणी कार्यान्वित करेल. दुसरे काम कॉग्नोसला अहवाल पाठवण्यासाठी ट्रिगर करेल. एंटरप्राइझ-लेव्हल शेड्यूलिंग आणि प्रोसेस ऑटोमेशन टूल्स वेगवेगळ्या कामांसाठी वापरली जातात. दररोज, हे बर्‍याच नोकर्‍या कार्यान्वित करते, केवळ कॉग्नोससाठीच नाही तर केवळ बीआयसाठीच नाही. ऑपरेशन्स टीम सतत नोकऱ्यांवर लक्ष ठेवेल. द्वारे ओळखलेला डेटा समस्या MotioCI, फिक्स होऊ शकते. परंतु रिटेलमध्ये वेळ गंभीर असल्याने, टीम आता संपूर्ण DQA चाचणी न चालवता अहवाल पाठवण्याचा निर्णय घेऊ शकते.

उपाय पटकन वितरित करणे

फॉलमध्ये डेटा क्वालिटी प्रोजेक्ट सुरू करणे नेहमीच अत्यंत उच्च वेळेच्या दबावासह येते: ब्लॅक फ्रायडे क्षितिजावर आहे. हा उच्च उत्पन्नाचा काळ असल्याने, बहुतेक किरकोळ कंपन्यांना आयटी बदल लागू करायचे नाहीत त्यामुळे ते उत्पादन विस्कळीत होण्याचा धोका कमी करू शकतात. त्यामुळे या आयटी फ्रीझ होण्यापूर्वी टीमला उत्पादनात परिणाम देणे आवश्यक होते. ग्राहकांच्या मल्टी-टाइम झोन टीमची खात्री करण्यासाठी, Motio आणि आमचा भागीदार ऑफशोर, क्वानम, त्यांची मुदत पूर्ण केली, दैनंदिन स्टँड-अपसह एक चपळ धोरणामुळे प्रकल्प नियोजित पेक्षा जलद परिणाम देईल. डेटा क्वालिटी आश्वासन प्रक्रिया सर्व 7 आठवड्यांच्या आत अंमलात आणल्या गेल्या आणि वाटप केलेल्या बजेटच्या केवळ 80% वापरल्या. व्यापक ज्ञान आणि "हात वर" दृष्टिकोन जो या प्रकल्पाच्या यशाचा एक प्रेरक घटक होता.

सुट्टीच्या हंगामात किरकोळ व्यवस्थापकांसाठी विश्लेषणे महत्त्वाची असतात. माहिती आपोआप तपासली जाते आणि पडताळली जाते याची खात्री करून, आमच्या ग्राहकांनी आपल्या ग्राहकांना उच्च-गुणवत्तेची, ऑन-ट्रेंड उत्पादने परवडणाऱ्या किमतीत देत राहण्यासाठी आणखी एक पाऊल साध्य केले.