Retailul este una dintre industriile de top transformate de tehnologia AI și Analytics. Comercianții cu amănuntul trebuie să implice segmentarea, separarea și profilarea diverselor grupuri de consumatori, ținând totodată pasul cu tendințele în continuă evoluție ale modei. Managerii de categorii au nevoie de informații pentru a avea o înțelegere detaliată a modelelor de cheltuieli, a cererii consumatorilor, a furnizorilor și a piețelor pentru a contesta modul în care bunurile și serviciile sunt achiziționate și livrate.
Odată cu evoluția tehnologiei și milenarii care determină schimbarea comportamentului cumpărătorilor pe piață, industria de retail trebuie să ofere o experiență de utilizator coerentă. Acest lucru poate fi realizat printr-o strategie omnicanală care oferă atât un fizic optim cât și digital prezență pentru clienți la fiecare punct de contact.
Strategia omnicanală solicită date fiabile
Acest lucru are ca rezultat o cerere internă puternică pentru informații, analize, management inovator și furnizarea de informații excelente. Este esențială o combinație de BI conservate tradiționale, combinată cu autoservire ad-hoc. Echipele tradiționale de BI petrec mult timp pe parcursul livrării de depozitare de date și business intelligence pentru dezvoltarea și testarea informațiilor pentru a asigura acuratețea și fiabilitatea. Cu toate acestea, când se implementează noul proces de livrare a informațiilor pentru ETL, scheme stelare, rapoarte și tablouri de bord, echipele de asistență nu petrec mult timp asigurându-se că calitatea datelor este menținută. Impactul datelor proaste include decizii de afaceri proaste, oportunități ratate, pierderi de venituri și productivitate și cheltuieli sporite.
Datorită complexității fluxurilor de date, a cantității de date și a vitezei de creare a informațiilor, comercianții cu amănuntul se confruntă cu probleme de calitate a datelor cauzate de introducerea datelor și provocările ETL. Atunci când se utilizează calcule complexe în baze de date sau tablouri de bord, datele incorecte pot duce la celule goale, valori zero neașteptate sau chiar calcule incorecte, ceea ce face informațiile mai puțin utile și ar putea determina managerii să se îndoiască de integritatea informațiilor. Nu pentru a simplifica prea mult problema, dar dacă un manager primește un raport privind utilizarea bugetului înainte ca numerele bugetului să fie procesate în timp util, calculul veniturilor față de buget va avea ca rezultat o eroare.
Gestionarea problemelor de date - Proactiv
Echipele BI doresc să fie înaintea curbei și să primească notificări cu privire la orice problemă de date înainte ca informațiile să fie livrate utilizatorilor finali. Deoarece verificarea manuală nu este o opțiune, unul dintre cei mai mari retaileri a conceput un program de asigurare a calității datelor (DQA) care verifică automat tablourile de bord și rapoartele flash înainte livrate conducerii.
Instrumentele de programare, cum ar fi Control-M sau JobScheduler, sunt instrumente de orchestrare a fluxului de lucru care sunt utilizate pentru a da start rapoartelor și tablourilor de bord Cognos care vor fi livrate managerilor de afaceri. Rapoartele și tablourile de bord sunt livrate pe baza anumitor declanșatoare, cum ar fi finalizarea unui proces ETL sau pe intervale de timp (la fiecare oră). Cu noul program DQA, instrumentul de planificare solicită MotioCI pentru a testa datele înainte de livrare. MotioCI este un instrument de control al versiunilor, implementare și testare automată pentru Cognos Analytics care poate testa rapoarte pentru probleme de date precum câmpuri goale, calcule incorecte sau valori zero nedorite.
Interacțiunea dintre instrumentul de programare Control-M, MotioCI și Cognos Analytics
Deoarece calculele din tablourile de bord și rapoartele flash pot fi destul de complexe, nu este fezabil să testați fiecare element de date. Pentru a aborda această problemă, echipa BI a decis să adauge o pagină de validare la rapoarte. Această pagină de validare listează datele critice care trebuie verificate înainte ca analiza să fie livrată diferitelor linii de afaceri. MotioCI trebuie doar să testeze pagina de validare. Evident, pagina de validare nu trebuie inclusă în livrarea către utilizatorii finali. Este doar în scopuri BICC interne. Mecanismul pentru a crea această pagină de validare numai pentru MotioCI a fost realizat prin solicitare inteligentă: un parametru controlează crearea rapoartelor sau crearea paginii de validare care MotioCI ar folosi pentru a testa raportul.
Integrarea Control-M, MotioCI, & Cognos Analytics
Un alt aspect complex este interacțiunea dintre instrumentul de planificare și MotioCI. Locul de muncă programat poate numai solicita informații, nu poate a primi informație. Prin urmare, MotioCI ar scrie starea activităților de testare într-un tabel special al bazei sale de date, care ar fi frecvent ping de planificator. Exemple de mesaje de stare ar fi:
- „Întoarce-te mai târziu, sunt încă ocupat.”
- „Am găsit o problemă”.
- Sau când testul trece, „Bine, trimiteți informațiile analitice”.
Ultima decizie de proiectare inteligentă a fost împărțirea procesului de verificare în locuri de muncă separate. Primul job ar executa doar testarea DQA a datelor analitice. Cea de-a doua sarcină ar declanșa Cognos să trimită rapoartele. Instrumentele de planificare la nivel de întreprindere și automatizarea proceselor sunt utilizate pentru diferite sarcini. Zilnic, execută multe joburi, nu numai pentru Cognos și nu numai pentru BI. O echipă de operațiuni ar monitoriza continuu locurile de muncă. O problemă de date, identificată de MotioCI, ar putea duce la o remediere. Dar, din moment ce timpul este critic în comerțul cu amănuntul, echipa poate decide acum să trimită rapoartele fără a efectua din nou întregul test DQA.
Livrarea rapidă a soluției
Lansarea unui proiect de calitate a datelor în toamnă vine întotdeauna cu o presiune de timp extrem de ridicată: Black Friday se profilează la orizont. Deoarece aceasta este o perioadă cu venituri mari, majoritatea companiilor de retail nu vor să implementeze modificări IT, astfel încât să poată reduce riscul întreruperii producției. Prin urmare, echipa a trebuit să furnizeze rezultatele în producție înainte de această înghețare IT. Pentru a asigura echipa cu mai multe fusuri orare a clientului, Motio și partenerul nostru offshore, Quanam, și-au îndeplinit termenele limită, o strategie agilă cu stand-up-uri zilnice a dus la proiectul care a oferit rezultate mai rapid decât planificat. Procesele de asigurare a calității datelor au fost toate implementate în termen de 7 săptămâni și au utilizat doar 80% din bugetul alocat. Cunoașterea extinsă și o abordare „practică” care a fost un factor determinant în succesul acestui proiect.
Analiza este esențială pentru managerii de retail din timpul vacanței. Asigurându-ne că informațiile sunt verificate și verificate automat, clienții noștri au realizat un alt pas pentru a le oferi clienților săi produse de înaltă calitate, la modă, la prețuri accesibile.
