Trong quá trình kinh doanh, các nhà đầu tư sẽ phải kiểm soát được quá trình kinh doanh của mình bằng cách giám sát kinh doanh. Vậy quy định về giám sát kinh doanh là gì, vai trò, công việc của giám sát kinh doanh được quy định như thế nào?
1. Giám sát kinh doanh là gì?
Phân tích kinh doanh là quá trình lặp đi lặp lại khám phá dữ liệu có sẵn tại một tổ chức, thường sử dụng phân tích thống kê và báo cáo trang tổng quan.
Mặt khác, giám sát CNTT là một lĩnh vực rộng lớn được thiết kế để giám sát thiết bị CNTT và đảm bảo rằng thiết bị đó hoạt động ở các mức dịch vụ mong đợi.
Tuy nhiên, trong vài năm trở lại đây, nhiều công ty bắt đầu nhận ra rằng hai phương pháp luận từng tách biệt này đã hợp nhất thành một lĩnh vực mới: giám sát kinh doanh.
Giám sát kinh doanh hợp nhất hai trường này để nó được sử dụng để theo dõi các chỉ số kinh doanh theo cách tương tự như cách các chỉ số CNTT được theo dõi truyền thống. Tuy nhiên, một điểm khác biệt chính là do tính chất phức tạp và dễ bay hơi của dữ liệu do con người tạo ra so với dữ liệu do máy tạo ra, việc giám sát kinh doanh sử dụng AI và học máy để giải quyết những thách thức này.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ xem xét cách hoạt động của giám sát kinh doanh, tại sao tiêu chuẩn này lại trở thành tiêu chuẩn mới trong kinh doanh và cách bạn có thể sử dụng nó để dẫn đầu đối thủ cạnh tranh.
2. Vai trò, công việc của giám sát kinh doanh:
– Phân tích kinh doanh: Thực tế mới đối với hầu hết mọi doanh nghiệp là họ tạo ra một lượng lớn dữ liệu có thể giữ chìa khóa cho sự thành công trong tương lai của họ và do đó cần phải được phân tích liên tục. Nhiều công ty ngày nay vẫn cố gắng cung cấp dữ liệu này vào các công cụ BI kế thừa, mặc dù nhiều người đã hiểu rõ rằng các nền tảng này yêu cầu sự phối hợp và bảo trì phức tạp để giải quyết những thứ như dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc, lập danh mục nguồn dữ liệu, điều chỉnh ngưỡng tĩnh và liên tục xây dựng và Bảng điều khiển “nhãn cầu”. Để giải quyết những thách thức của phân tích kinh doanh hiện đại, lĩnh vực phân tích dựa trên AI, tự trị đã nổi lên như một cách thống trị để đối phó với khối lượng và sự biến động của dữ liệu do con người tạo ra.
– Giám sát CNTT:
Như đã thảo luận trong sách trắng của chúng tôi về Giám sát kinh doanh, nhiều công ty đã cố gắng cung cấp các chỉ số kinh doanh – chẳng hạn như doanh thu, hoạt động của người dùng và trải nghiệm khách hàng – vào hệ thống giám sát APM hoặc CNTT. Các giải pháp này có thể theo dõi các chỉ số trong thời gian thực dựa trên dữ liệu nhật ký hoặc ứng dụng. Tuy nhiên, vấn đề là các hệ thống này được xây dựng để giám sát máy móc chứ không phải hành vi con người định hình các chỉ số kinh doanh. Các giải pháp giám sát CNTT và APM không hiểu được các sắc thái và tính thời vụ có trong dữ liệu kinh doanh và do đó không thể tạo ra độ chính xác và chi tiết cần thiết để giảm cả thời gian phát hiện, phân tích nguyên nhân gốc rễ và thời gian giải quyết các sự cố mà hầu hết tác động đến dòng dưới cùng.
– Lý do cho sự thiếu sót này khá đơn giản: Giám sát máy móc và giám sát KPI của doanh nghiệp là những nhiệm vụ hoàn toàn khác nhau.
– Tại sao Giám sát kinh doanh đã trở thành tiêu chuẩn mới: Có ba lý do chính khiến các số liệu kinh doanh và KPI hoàn toàn khác với việc giám sát dữ liệu do máy tạo ra: bối cảnh, cấu trúc liên kết và sự biến động.
Bối cảnh: Một trong những điểm khác biệt chính của dữ liệu máy so với dữ liệu do con người tạo ra là ngữ cảnh đóng một vai trò lớn trong bối cảnh. Đặc biệt, các chỉ số kinh doanh không thể được đánh giá trên cơ sở tuyệt đối mà phải được đánh giá trong bối cảnh các điều kiện thay đổi. Ví dụ phổ biến nhất về điều này là tính thời vụ luôn thay đổi của hành vi con người, điều này phải được tính đến trong một giải pháp giám sát kinh doanh.
Cấu trúc liên kết: Khi chúng tôi theo dõi dữ liệu máy, chúng tôi đã biết các mối quan hệ hoặc cấu trúc liên kết giữa các máy và chỉ số khác nhau. Mặt khác, với các số liệu kinh doanh do con người tạo ra, cấu trúc liên kết là không xác định. Điều này có nghĩa là chúng ta cần các thuật toán tự trị để tự học và lập bản đồ các mối quan hệ độc đáo này.
Tính biến động: Không giống như dữ liệu máy móc, KPI của doanh nghiệp không thường xuyên và hay thay đổi. Thay vì thường xuyên nhận dữ liệu mới ở mỗi bước thời gian, có thể có vài phút hoặc vài giờ mà không có hoạt động nào của người dùng, chẳng hạn như mua hàng chẳng hạn. Tỷ lệ lấy mẫu bất thường này có nghĩa là chúng ta cần một hệ thống giám sát có thể thích ứng với những thay đổi này trong thời gian thực. Do ba thách thức duy nhất này, các chỉ số kinh doanh yêu cầu một phương pháp giám sát mới dựa trên AI và máy học.
– Cách AI & Học máy đối phó với sự phức tạp: AI và học máy có thể đối phó với sự phức tạp nêu trên theo những cách sau:
Mức độ chi tiết: AI và học máy có thể giám sát 100% dữ liệu trong thời gian thực. Điều này trái ngược với giải pháp BI có thể chỉ tóm tắt dữ liệu thành KPI, nhưng không thực sự giám sát các điểm dữ liệu riêng lẻ.
Hoàn toàn tự chủ: Thông qua việc sử dụng tính năng học tập không giám sát, hệ thống có thể tự học từng hành vi thông thường của từng điểm dữ liệu.
Tương quan & Phân tích nguyên nhân gốc rễ: Mỗi chỉ số cũng có thể tương quan với nhau và với phân tích nguyên nhân gốc rễ, bạn có thể đi từ phát hiện đến giải quyết trong thời gian nhanh nhất có thể. Ngoài ra, một cách tiếp cận dựa trên AI để phân tích và giám sát về cơ bản khác nhau ở chỗ chủ động thay vì phản ứng. Theo truyền thống, nhóm phân tích và CNTT được yêu cầu phân tích các vấn đề có xu hướng trong tổ chức và tạo trang tổng quan mới để giải thích chúng. Trong thời đại của AI, giờ đây chúng ta đã chuyển sang một thế giới mà phân tích và giám sát có thể tự động quét 100% dữ liệu của tổ chức trong thời gian thực, dẫn đến lợi thế chủ động so với đối thủ.
– Giám sát doanh thu: Như đã phân về Chỉ số KPI quan trọng nhất trong Giám sát kinh doanh, nhiều công ty ngày nay giám sát các chỉ số như hiệu suất ứng dụng, hoạt động của người dùng và tỷ lệ chuyển đổi. Mặc dù các chỉ số trải nghiệm người dùng như thế này chắc chắn là quan trọng, nhưng chúng thường không xác định được các vấn đề quan trọng về doanh thu. Thay vào đó, giám sát các giao dịch thanh toán và dòng doanh thu nên là nền tảng của chiến lược giám sát hiện đại.
Để cung cấp cho bạn một ví dụ thực tế về giám sát doanh thu, một trong những khách hàng của Anodot đã có thể sử dụng tính năng giám sát tự động để xác định và tương quan giữa việc phát hành phiên bản bị lỗi với sự sụt giảm trong các giao dịch PayPal và Stripe. Hóa ra là bằng cách sử dụng AI và máy học để theo dõi giao dịch, công ty đã có thể khắc phục sự cố trong vòng vài phút và ngăn chặn tổn thất doanh thu đáng kể.
– Giám sát đối tác:
Một ví dụ khác về giám sát kinh doanh là sử dụng tính năng phát hiện bất thường của máy học để mở rộng quy mô theo dõi đối tác và đơn vị liên kết. Như bạn có thể biết, hoạt động trong bối cảnh kinh doanh ngày nay thường đòi hỏi phải làm việc với một mạng lưới rộng lớn gồm các đối tác và nhà cung cấp bên thứ ba. Trong khi các quan hệ đối tác này mang lại những con đường mới để tăng trưởng, chúng chắc chắn sẽ tạo ra các lớp phức tạp bổ sung cần phải được theo dõi. Vì các chỉ số kinh doanh do đối tác tạo này bị ảnh hưởng nhiều bởi hành vi của con người, những thứ như đặt ngưỡng tĩnh đơn giản không thể giải quyết được tính chất thường xuyên theo mùa của dữ liệu.
– Giám sát trải nghiệm khách hàng: Một ví dụ cuối cùng về giám sát kinh doanh là giám sát trải nghiệm khách hàng, theo dõi các chỉ số liên quan đến người dùng như tỷ lệ ngừng hoạt động và tỷ lệ giữ chân. Như đã thảo luận trong Hướng dẫn của chúng tôi về Giám sát CX, dữ liệu do người dùng tạo thường được tạo thành từ hàng nghìn chỉ số khác nhau, tất cả đều có hành vi động, biến động và theo mùa riêng. Không giống như các công cụ BI truyền thống, AI và máy học có thể tự học hành vi bình thường của từng chỉ số và thích ứng với những thay đổi trong thời gian thực.
Một ví dụ về việc cải thiện trải nghiệm khách hàng (mà tất cả chúng ta đều đã trải qua vào lúc này hay lúc khác) là theo dõi thời gian tải trang của một trang web. Một trong những khách hàng của Anodot, một công ty Thương mại điện tử, đã gặp sự cố trong thời gian tải trang đầu của họ do triển khai phiên bản trang web mới. Như bạn có thể tưởng tượng, điều này gây ra sự sụt giảm mạnh trong số lượt mua hàng và thêm vào giỏ hàng trong thời gian ngừng hoạt động. May mắn thay, giải pháp giám sát đã có thể phát hiện sự bất thường và cảnh báo cho nhóm trong vòng 15 phút trước khi bất kỳ thiệt hại doanh thu đáng kể nào được thực hiện.
