Teknoloji, hayatımızın hemen her alanında. Tesislerimiz akıllı hale geliyor, endüstriler dijital olarak dönüşüyor ve iş yapım tarzları teknolojiye bağlı hale geliyor. Telematik, telekomünikasyon ve araç teknolojilerini iç görüleriyle birleştiren nispeten yeni bir alan. Bu teknoloji sayesinde şirketler, veri analitiği yardımıyla büyük miktarda büyük veriye erişebilirler. Telematik verileri, kat edilen mesafe, sefer sayısı, gerçek zamanlı konum, araç hızı, sert veya yumuşak frenleme, hızlanma, yavaşlama gibi izleme değerleri telematik cihaz tarafından kaydedilir.

Telematik kontrol ünitesi (TCU) çözümlerinin filo yönetim sistemlerine entegrasyonu, yalnızca filo sahiplerinin tüm filolarını tek bir arayüzden daha iyi analiz etmelerine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda sürücü aktivitesini izlemelerine de yardımcı olur. Filo yöneticileri, sürücünün aşırı hız, yakıt tüketimi, aşırı sert frenleme ve durma gibi davranışlarını izleyebilir ve bunlara ilişkin içgörüler geliştirebilir. Ayrıca, işletmeler için hem zamandan hem de paradan tasarruf etmek için sevkiyatların zamanında teslim edilmesini sağlamak için etkili rota planlaması yapılabilir.

Pek çok organizasyonda, filo yöneticileri bilinçli kararlar vermek için doğru bilgileri almak üzere çeşitli araçlar kullanarak maliyetleri kontrol eder, karlılığı en üst düzeye çıkarmaya çalışır ve filo araçlarının risklerini azaltırlar. Bu verilerin analiz edilmesi, daha iyi risk değerlendirmesine, verimliliği ve maliyetleri otomatik olarak artıran planların etkili bir şekilde uygulanmasına ve çok daha fazlasına yardımcı olur.

Daha iyi filo takibi için kullanılan analitik veri türleri şunlardır:

Tahmine dayalı analitik

Başarı peşinde koşan her büyüyen işletme öngörü sahibi olmalıdır. Tahmine dayalı analitik, filo yöneticilerinin son derece rekabetçi filo yönetimi dünyasında, şirketin filolarını proaktif olarak yönetmelerine yardımcı olacak doğru araç olabilir. Gelecekte meydana gelebilecek bir olayı doğru zamanda tahmin etmek tahmine dayalı analitik modellerin yardımıyla belirlenebilir. Tahmine dayalı analitik, bu tür analizlerde bir eğilimi tahmin etmek için analiz edilen çeşitli farklı değişkenleri ölçer, örneğin filo yönetiminde, belirli bir bileşenin ne zaman bakıma ihtiyacı olduğunu tahmin etmek, filoların verimli çalışmasına yardımcı olabilir ve genel giderleri azaltır.

Tanımlayıcı analitik

Tanımlayıcı analiz, isminden de anlaşılacağı gibi ham verileri özetler ve onu insanlar tarafından yorumlanabilir hale getirir. Bu analitik, bir dakika önce veya bir yıl önce olsun, bir olayın meydana geldiği herhangi bir zaman noktasına atıfta bulunan geçmişi tanımlar. Tanımlayıcı analitik yararlıdır çünkü geçmiş davranışlardan öğrenmemize ve gelecekteki sonuçları nasıl etkileyebileceklerini anlamamızı sağlar. Bu tür analitik, geçmiş olaylardan varsa herhangi bir modelin türetilmesinde veya bunlardan yorumların çizilmesinde yardımcı olur, böylece gelecek için daha iyi stratejiler oluşturulabilir.

Teşhis analitiği

Bu tür analitik, kritik iş gücü sorularını yanıtlamak için verilerin daha hızlı anlaşılmasına yardımcı olur. Teşhis amaçlı analitik araçlar, bir analistin problemin kaynağına ulaşabilmeleri için elindeki bir sorunu daha derinlemesine incelemesine yardımcı olur. Bu tür veri analitiği, halihazırda olan olaylara yöneliktir.

Normatif analitik

Normatif analitik, belirli bir durum için en iyi eylem planını bulmaya adanmış bir iş analitiği alanıdır. Ayrıca, gelecekteki bir fırsattan nasıl yararlanılacağına veya gelecekteki riski nasıl azaltacağına ilişkin karar seçenekleri önerebilir ve her bir karar seçeneğinin sonuçlarını açıklayabilir. Tahminin doğruluğunu artırmak için yeni verileri otomatik olarak işler ve eylem sırasında daha iyi karar vermeye yardımcı olur. Tanımlayıcı analitik, neler olduğuna dair iç görü sağlamayı amaçlarken ve tahmine dayalı analitik ne olabileceğini tahmin etmeye yardımcı olurken, normatif analitik, verilen bilinen parametrelerle çeşitli seçenekler arasından en iyi çözümü veya sonucu belirlemeye çalışır.

Özet

Telematik verilerini yol haritaları, hava durumu verileri ve trafik verileri gibi harici verilerle birleştirmek verimlilik açısından fırsatlar yaratabilir ya da riskleri ortadan kaldırabilir. Bu durum, sürüş davranışı ile toplanan çeşitli veri öğeleri arasındaki karmaşık etkileşimlerin araştırılmasına izin verecektir. Veri analitiğinin gücü, bir işletmenin büyümesine yardımcı olabilir, aynı zamanda verimli ve kaliteli hizmet verebilmesini sağlar.

Bir filo yönetimi çözümü arıyorsanız ve analitik verilerinden elde edilen değerleri en üst düzeye çıkarmakla ilgileniyorsanız bizimle temasa geçebilir ve veri analitiğinin işletmeniz için nasıl daha fazla değer elde edebileceğini öğrenebilirsiniz.