Handel detaliczny to jedna z największych branż przekształcanych przez technologię AI i Analytics. Sprzedawcy detaliczni muszą uwzględniać segmentację, separację i profilowanie różnych grup konsumentów, jednocześnie nadążając za stale zmieniającymi się trendami w modzie. Menedżerowie kategorii potrzebują informacji, aby mieć szczegółową wiedzę na temat wzorców wydatków, popytu konsumentów, dostawców i rynków, aby zakwestionować sposób nabywania i dostarczania towarów i usług.
Wraz z ewolucją technologii i milenialsami napędzającymi zmiany zachowań kupujących na rynku, branża detaliczna musi oferować spójne wrażenia użytkownika. Można to osiągnąć dzięki strategii wielokanałowej, która oferuje zarówno optymalną fizyczną, jak i digital obecność dla klientów w każdym punkcie styku.
Strategia wielokanałowa wymaga wiarygodnych danych
Skutkuje to silnym wewnętrznym zapotrzebowaniem na wgląd, analizy, innowacyjne zarządzanie i dostarczanie doskonałych informacji. Kluczowe jest połączenie tradycyjnej analizy biznesowej w puszkach w połączeniu z samoobsługą ad hoc. Tradycyjne zespoły BI spędzają dużo czasu podczas dostarczania hurtowni danych i analizy biznesowej na opracowywanie i testowanie informacji w celu zapewnienia dokładności i niezawodności. Jednak po wdrożeniu nowego procesu dostarczania informacji ETL, schematów gwiaździstych, raportów i pulpitów nawigacyjnych zespoły wsparcia nie poświęcają dużo czasu na utrzymanie jakości danych. Wpływ złych danych obejmuje złe decyzje biznesowe, stracone okazje, straty przychodów i produktywności oraz zwiększone wydatki.
Ze względu na złożoność przepływów danych, ilość danych i szybkość tworzenia informacji sprzedawcy detaliczni napotykają problemy z jakością danych spowodowane wprowadzaniem danych i wyzwaniami ETL. Podczas korzystania ze złożonych obliczeń w bazach danych lub pulpitach nawigacyjnych nieprawidłowe dane mogą prowadzić do pustych komórek, nieoczekiwanych wartości zerowych lub nawet błędnych obliczeń, co sprawia, że informacje są mniej przydatne i mogą powodować wątpliwości menedżerów w integralność informacji. Aby nie uprościć problemu, jeśli menedżer otrzyma raport o wykorzystaniu budżetu przed terminowym przetworzeniem numerów budżetowych, obliczenie przychodów w stosunku do budżetu spowoduje błąd.
Zarządzanie problemami z danymi — proaktywnie
Zespoły BI chcą wyprzedzać konkurencję i otrzymywać powiadomienia o wszelkich problemach z danymi, zanim informacje zostaną dostarczone użytkownikom końcowym. Ponieważ ręczne sprawdzanie nie wchodzi w grę, jeden z największych sprzedawców detalicznych opracował program zapewniania jakości danych (DQA), który automatycznie sprawdza pulpity nawigacyjne i raporty flash zanim dostarczone do kierownictwa.
Narzędzia do planowania, takie jak Control-M lub JobScheduler, to narzędzia do aranżacji przepływu pracy, które są używane do uruchamiania raportów i pulpitów nawigacyjnych Cognos, które będą dostarczane menedżerom biznesowym. Raporty i pulpity nawigacyjne są dostarczane w oparciu o określone wyzwalacze, takie jak zakończenie procesu ETL lub w odstępach czasu (co godzinę). Dzięki nowemu programowi DQA narzędzie do planowania żąda MotioCI przetestować dane przed dostawą. MotioCI to narzędzie do kontroli wersji, wdrażania i automatycznego testowania dla Cognos Analytics, które może testować raporty pod kątem problemów z danymi, takich jak puste pola, nieprawidłowe obliczenia lub niepożądane wartości zerowe.
Interakcja między narzędziem planowania Control-M, MotioCI i Cognos Analytics
Ponieważ obliczenia w pulpitach nawigacyjnych i raportach flash mogą być dość złożone, nie jest możliwe testowanie każdego elementu danych. Aby rozwiązać ten problem, zespół BI postanowił dodać do raportów stronę walidacyjną. Ta strona weryfikacyjna zawiera listę krytycznych danych, które należy zweryfikować, zanim analizy zostaną dostarczone do różnych linii biznesowych. MotioCI wystarczy przetestować stronę weryfikacyjną. Oczywiście strona walidacyjna nie powinna być uwzględniona w dostawie do użytkowników końcowych. Służy wyłącznie do wewnętrznych celów BICC. Mechanizm tworzenia tej strony sprawdzania poprawności tylko dla MotioCI odbywało się przez inteligentne podpowiedzi: parametr kontrolował tworzenie raportów lub tworzenie strony walidacji, która MotioCI użyje do przetestowania raportu.
Integracja Control-M, MotioCI, & Cognos Analytics
Innym złożonym aspektem jest interakcja między narzędziem do planowania a MotioCI. Zaplanowana praca może tylko zażądać informacji, nie może otrzymać Informacja. W związku z tym, MotioCI zapisywałby status czynności testowych w specjalnej tabeli swojej bazy danych, która byłaby często pingowana przez planistę. Przykłady komunikatów o stanie to:
- „Wróć później, nadal jestem zajęty”.
- „Znalazłem problem”.
- Lub gdy test przejdzie: „Wszystko dobrze, wyślij informacje analityczne”.
Ostatnią inteligentną decyzją projektową było podzielenie procesu weryfikacji na oddzielne zadania. Pierwsza praca wykonałaby jedynie test DQA danych analitycznych. Drugie zadanie skłoniłoby Cognos do wysłania raportów. Do różnych zadań wykorzystywane są narzędzia do planowania i automatyzacji procesów na poziomie przedsiębiorstwa. Codziennie wykonuje wiele zadań, nie tylko dla Cognos i nie tylko dla BI. Zespół operacyjny stale monitorowałby zadania. Problem z danymi zidentyfikowany przez MotioCI, może spowodować poprawkę. Ale ponieważ w handlu detalicznym czas ma kluczowe znaczenie, zespół może teraz zdecydować o wysłaniu raportów bez ponownego przeprowadzania całego testu DQA.
Szybkie dostarczanie rozwiązania
Rozpoczęcie projektu jakości danych jesienią zawsze wiąże się z niezwykle dużą presją czasu: na horyzoncie pojawia się Czarny Piątek. Ponieważ jest to okres wysokich przychodów, większość firm zajmujących się handlem detalicznym nie chce wprowadzać zmian IT, aby zmniejszyć ryzyko zakłóceń produkcji. Dlatego zespół musiał dostarczyć wyniki w produkcji przed tym zamrożeniem IT. Aby zapewnić wielostrefowy zespół klienta, Motio a nasz partner offshore, Quanam, dotrzymał terminów. Zwinna strategia z codziennymi stand-upami zaowocowała projektem, który przyniósł rezultaty szybciej niż planowano. Wszystkie procesy Zapewnienia Jakości Danych zostały wdrożone w ciągu 7 tygodni i wykorzystały tylko 80% przydzielonego budżetu. Obszerna wiedza i praktyczne podejście, które były motorem sukcesu tego projektu.
Analityka ma kluczowe znaczenie dla menedżerów handlu detalicznego w okresie świątecznym. Upewniając się, że informacje są automatycznie sprawdzane i weryfikowane, nasz klient wykonał kolejny krok, aby nadal oferować swoim klientom wysokiej jakości, modne produkty w przystępnych cenach.
