3 ejemplos de Big Data Analytics que pueden ayudar a su empresa

Los líderes de la industria pueden usar Big Data para una variedad de propósitos, como la reducción de costos, procesos comerciales más eficientes y la capacidad de juzgar mejor las necesidades del cliente.

Desde 2017, al menos el 53 % de las empresas han aprovechado los macrodatos para tomar decisiones informadas, y ese número va en aumento. Los desarrollos como la automatización de procesos robóticos (RPA) están ayudando a impulsar este aumento de big data, lo que facilita la clasificación y el procesamiento de grandes cantidades de datos.

Ahora, para seguir siendo competitivo, el análisis debe desempeñar un papel importante en las operaciones de una PYME moderna.

Echaremos un vistazo al caso de negocios para el análisis de big data y cómo se puede usar el análisis de big data para obtener una ventaja competitiva: aquí hay tres formas diferentes en que las empresas pueden aprovechar los big data y cómo estos análisis de big data pueden tener impactos clave en el Procesos de negocios.

1. Ejemplos de Big Data Analytics en TI

El análisis de big data se puede utilizar para obtener una ventaja competitiva al respaldar una infraestructura de TI robusta, que es vital para mejorar la eficiencia de una organización y al mismo tiempo garantizar el ahorro de costos y la seguridad.

Entonces, ¿qué queremos decir exactamente con esto y cómo contribuye el análisis empresarial al valor empresarial?

Los análisis respaldan la creación y la implementación de una infraestructura de TI más robusta al brindarles a los profesionales las herramientas que necesitan para estar al tanto de todo. En particular, TI aprovecha el análisis de dos maneras principales:

rendimiento de la red

Los análisis arrojan información sobre el rendimiento de la red para cosas como el tráfico, las velocidades, el tiempo de actividad y el tiempo de inactividad, los hábitos de los usuarios e incluso el entorno de impresión.

Con los datos recopilados de este monitoreo, los profesionales de TI pueden ayudar a comprender el movimiento del tráfico a través de una red, y los administradores pueden ajustar los procesos según sea necesario para fomentar la eficiencia.

Esto lo hace un motor de software que evalúa datos de una variedad de fuentes, como dispositivos conectados, servidores y el flujo de tráfico.

El análisis de red ayuda a su equipo de TI a detectar cuellos de botella con anticipación, verificar el estado de los dispositivos en la red y solucionar problemas a medida que surgen.

Desde un punto de vista operativo, el análisis de red del que estamos hablando se automatiza y se compara con el rendimiento que debería tener su red. Si, durante el análisis, se descubre que su red se desvía del funcionamiento a su capacidad óptima, la información que se envía a su equipo de TI les ayuda a descubrir qué problemas lo están ralentizando y cómo solucionarlos.

En otras palabras, el uso de análisis de red le permite asegurarse de que sus operaciones funcionen sin problemas en todo momento, detectando los problemas de rendimiento de la red en tiempo real y reduciendo al mínimo el costoso tiempo de inactividad. Este es un buen ejemplo de análisis de big data que las PYMES implementan con frecuencia en la actualidad.

La seguridad cibernética

Los ataques cibernéticos están aumentando: alrededor del 95 % de los responsables de la toma de decisiones de TI creen que son susceptibles a las amenazas externas. Los análisis se implementan con mayor frecuencia para estudiar el comportamiento de las infracciones a fin de predecir la siguiente.

Históricamente ha sido increíblemente difícil predecir un ciberataque.

Sin embargo, según IDC, los grandes datos pueden ser la clave que la industria necesita para proporcionar análisis y arrojar luz sobre las mejores prácticas para evitar ataques.

Los datos se pueden analizar y utilizar para determinar, por ejemplo, cuándo trabajan los usuarios con mayor frecuencia para comprender qué actividad inusual podría justificar una alerta para ser verificada; un intento de inicio de sesión en un momento extraño en este caso.

Esto se hace analizando grandes conjuntos de datos, tanto actuales como históricos, y utilizando el aprendizaje automático para ayudar al sistema a comprender patrones y tendencias.

Cuantos más datos pueda analizar su empresa, más fuerte será su defensa. A través del análisis de big data, su solución de seguridad puede generar una imagen clara de lo que es "normal" en su negocio: quién inicia sesión, cuándo, quién tiene acceso a qué información, comportamiento de manejo de datos.

Esto hace que sea mucho más difícil para los ciberdelincuentes apuntar a empresas que utilizan análisis de big data, ya que TI marcará y rastreará cualquier desviación de los patrones previstos en la red empresarial.

Esta es una técnica común que se utiliza en las soluciones de ciberseguridad de búsqueda de amenazas que encontrará en muchas ofertas de MSSP.

2. Análisis y marketing de Big Data

La analítica surgió por primera vez en marketing cuando las empresas comenzaron a descubrir cómo atraer mejor a los clientes para que respondieran a sus esfuerzos publicitarios, a través de propuestas de valor y llamados a la acción.

Desde entonces, la analítica ha demostrado ser útil en marketing por varias razones. El análisis de Big Data se puede utilizar para obtener una ventaja competitiva al:

• Ayudar a las empresas a tener una mejor idea de los segmentos de mercado y las audiencias potenciales
• Proporcionar una visión más profunda del comportamiento y las preferencias del cliente.
• Experimentar con nuevos productos y mejores enfoques de marketing.
• Revelando las mejores estrategias para aumentar la experiencia del usuario
• Facilitando las pruebas A/B
• Ayudar con la optimización de las estrategias de precios.

Con los mercados y las preferencias de los consumidores cambiando tan rápidamente, es fundamental probar constantemente nuevas ideas. Los análisis facilitan todo el proceso al proporcionar pistas precisas sobre lo que funciona y lo que no.

Por ejemplo, el análisis de big data puede ayudar a proporcionar información sobre qué clientes en particular están más interesados, y esa información se puede usar para dirigirse a ellos con mayor especificidad en sus campañas de correo electrónico.

3. Analítica con Empleados

Además de encontrar lo que funciona para los clientes, el análisis de big data puede proporcionar una ventaja competitiva al ofrecer información sobre las mejores estrategias para fomentar la productividad en el lugar de trabajo entre el personal.

Cada vez más empresas utilizan análisis para identificar la mejor manera de impulsar a los empleados a trabajar de manera más eficiente.

Deloitte reconoció el uso de People Analytics como una tendencia importante que comenzó en 2017 y continuó hasta 2018. En particular, el análisis encuentra uso en recursos humanos para propósitos tales como:

• Clasificación de currículos y cartas de presentación durante el proceso de contratación
• Análisis de entrevistas en video para evaluar la personalidad de un candidato.
• Detectar patrones de comportamiento en empleados y departamentos.
• Seguimiento de los efectos en tiempo real de la capacitación y el entrenamiento de los empleados
• Identificar áreas de fuga de nómina o mala gestión del tiempo por hora
• Recopilación de datos de rendimiento para la energía, el bienestar y los puntos débiles de los empleados
• Clasificación de los empleados por calidad y confiabilidad

En otras palabras, el análisis dentro del lugar de trabajo ayuda a las empresas a tener una idea mucho mejor de cómo trabajan exactamente sus empleados y cómo apoyarlos para impulsar la productividad al siguiente nivel.

A medida que cambian las teorías sobre el lugar de trabajo ideal, los macrodatos pueden ayudar a las empresas a tomar decisiones informadas sobre el entorno de comunicación, los procesos y los flujos de trabajo que crean para sus trabajadores.

Por ejemplo, si sus conocimientos de datos le muestran que su equipo de atención al cliente dedica una cantidad excesiva de tiempo a responder las mismas consultas de los clientes una y otra vez, podría crear una sección de preguntas frecuentes en su sitio web que responda esas preguntas repetidas.

Mejor aún, podría implementar un chatbot, que puede programar para responder estas consultas en tiempo real para los clientes.

El resultado final es que el personal se libera y puede dedicar su tiempo a tareas que necesitan un toque humano.

Lo mismo se puede aplicar a prácticamente cualquier entorno; incluso el suelo del almacén.

Si el análisis determina que los trabajadores están siguiendo un proceso ineficiente, ahora puede ver esto en sus conocimientos y trabajar para rectificarlo, ya sea a través de un cambio en la política o incluso una aplicación personalizada que aborde un cuello de botella específico en el lugar de trabajo.

El punto aquí es que el análisis de datos ayuda a descubrir procesos de trabajo que antes eran una carga invisible para sus operaciones.

Con esta mayor visibilidad, los responsables de la toma de decisiones tienen conocimientos prácticos que pueden utilizar para efectuar el cambio.

Cómo estos ejemplos de Big Data Analytics brindan una ventaja competitiva

En esencia, estos ejemplos de análisis de big data muestran cómo el análisis de datos puede hacer que las empresas sean más rentables, eficientes y competitivas en su mercado.

Las PYMES son las más propensas a aprovechar el software de datos y análisis para obtener una ventaja competitiva.

Cuando se hace correctamente, el análisis y los macrodatos trabajan juntos para proporcionar una valiosa inteligencia comercial en sus procesos y brindarle nuevas oportunidades.

En TI y ciberseguridad, el análisis de datos ayuda a las empresas a adelantarse a las amenazas para mantener segura la información de sus clientes, empleados y empresas, una consideración particularmente importante para el entorno de ciberseguridad actual.

En marketing, los grandes datos permiten a las empresas ir directamente a lo que funciona, dejando las conjeturas fuera de la ecuación y permitiendo a las empresas nutrir clientes potenciales y clientes con más precisión.

Finalmente, internamente, el uso de big data ayuda a las empresas a deshacerse de procesos obsoletos que pueden tener impactos negativos en la eficiencia de las operaciones comerciales.

Este es especialmente el caso de los procesos manuales, muchos de los cuales pueden aliviarse mediante el empleo de soluciones de automatización.

Todas las empresas deberían usar big data para identificar métricas críticas, problemas potenciales e información sobre sus clientes.

Estos análisis ayudan a hacer avanzar un negocio al proporcionar información esencial en toda la empresa.

Desde TI hasta recursos humanos, los grandes datos se están volviendo cada vez más vitales por sus impactos comerciales que permiten a las empresas tomar decisiones informadas y convincentes para impulsar la productividad y la rentabilidad.

Servicios gestionados para Big Data

Los servicios administrados para big data son una forma para que las empresas comiencen a implementar programas de análisis para aprovechar sus datos.

Las organizaciones de hoy en día entienden la importancia de usar análisis de big data para obtener una ventaja competitiva, pero a menudo carecen de la experiencia y las herramientas para implementar las soluciones necesarias para poner en marcha un plan.

Por esta razón, muchas empresas usan servicios administrados para sus grandes datos para que puedan comenzar a utilizar las grandes cantidades de datos infrautilizados que albergan.

Impact Networking ofrece un servicio administrado de innovación digital, en el que las empresas nos permiten manejar la implementación de tecnología de back-end mientras pueden concentrarse en los beneficios adicionales que el análisis de big data puede brindar a sus operaciones.