3 Contoh Big Data Analytics yang Dapat Membantu Bisnis Anda

Para pemimpin industri dapat menggunakan data besar untuk berbagai tujuan seperti pengurangan biaya, proses bisnis yang lebih efisien, dan kemampuan untuk menilai kebutuhan pelanggan dengan lebih baik.

Sejak 2017, setidaknya 53% perusahaan telah memanfaatkan big data untuk membuat keputusan yang tepat—dan jumlah itu terus bertambah. Perkembangan seperti otomatisasi proses robotik (RPA) membantu mendorong peningkatan data besar ini, membuatnya lebih mudah untuk memilah dan memproses sejumlah besar data.

Sekarang, agar tetap kompetitif, analitik perlu memainkan peran penting dalam operasi UKM modern.

Kami akan melihat kasus bisnis untuk analitik data besar dan bagaimana analitik data besar dapat digunakan untuk keunggulan kompetitif—berikut adalah tiga cara berbeda bisnis dapat memanfaatkan data besar, dan bagaimana analitik data besar ini dapat memiliki dampak utama pada proses bisnis.

1. Contoh Analisis Data Besar Di IT

Analisis data besar dapat digunakan untuk keunggulan kompetitif dengan mendukung infrastruktur TI yang kuat, yang sangat penting untuk meningkatkan efisiensi organisasi sekaligus memastikan penghematan biaya dan keamanan.

Jadi apa sebenarnya yang kami maksud dengan ini dan bagaimana analitik bisnis berkontribusi pada nilai bisnis?

Analytics mendukung pembuatan dan penerapan infrastruktur TI yang lebih kuat dengan memberi para profesional alat yang mereka butuhkan untuk tetap di atas segalanya. Secara khusus, TI memanfaatkan analitik dalam dua cara utama:

Performa jaringan

Analytics memberikan wawasan tentang kinerja jaringan untuk hal-hal seperti lalu lintas, kecepatan, waktu aktif dan waktu henti, kebiasaan pengguna, dan bahkan lingkungan pencetakan.

Dengan menggunakan data yang dikumpulkan dari pemantauan ini, profesional TI dapat membantu memahami pergerakan lalu lintas di seluruh jaringan, dan manajer dapat mengubah proses sesuai kebutuhan untuk mendorong efisiensi.

Ini dilakukan oleh mesin perangkat lunak yang menilai data dari berbagai sumber, seperti perangkat yang terhubung, server, dan arus lalu lintas.

Analisis jaringan membantu tim TI Anda menemukan kemacetan lebih awal, memeriksa kesehatan perangkat di bawah jaringan, dan memperbaiki masalah yang muncul.

Dari sudut pandang operasional, analisis jaringan yang sedang kita bicarakan adalah otomatis dan dibandingkan dengan kinerja jaringan Anda. Jika, selama analisis, jaringan Anda ditemukan menyimpang dari operasi pada kapasitas optimal, informasi yang diumpankan ke tim TI Anda membantu mereka menemukan masalah apa yang memperlambat Anda dan cara memperbaikinya.

Dengan kata lain, penggunaan analisis jaringan memungkinkan Anda untuk memastikan bahwa operasi Anda berjalan dengan lancar setiap saat, mengatasi masalah kinerja jaringan secara real-time dan meminimalkan waktu henti yang mahal. Ini adalah contoh yang baik dari analitik data besar yang sering digunakan oleh UKM saat ini.

Keamanan cyber

Serangan siber meningkat—sekitar 95% pengambil keputusan TI percaya bahwa mereka rentan terhadap ancaman eksternal. Analytics paling sering digunakan untuk mempelajari perilaku pelanggaran untuk memprediksi pelanggaran berikutnya.

Secara historis sangat sulit untuk memprediksi serangan siber.

Namun, menurut IDC, data besar mungkin hanya kunci yang dibutuhkan industri untuk memberikan analisis dan menjelaskan praktik terbaik untuk menghindari serangan.

Data dapat dianalisis dan digunakan untuk menentukan, misalnya, kapan pengguna paling sering bekerja untuk memahami aktivitas tidak biasa apa yang mungkin memerlukan peringatan untuk diperiksa; upaya login pada waktu yang aneh dalam kasus ini.

Ini dilakukan dengan menganalisis kumpulan data besar, baik saat ini maupun historis, dan menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu sistem memahami pola dan tren.

Semakin banyak data yang dapat dianalisis bisnis Anda, semakin kuat pertahanan Anda. Melalui analisis data besar, solusi keamanan Anda dapat membangun gambaran yang jelas tentang apa yang "normal" dalam bisnis Anda—siapa yang masuk kapan, siapa yang memiliki akses ke informasi apa, perilaku penanganan data.

Hal ini mempersulit penjahat dunia maya untuk menargetkan bisnis yang menggunakan analitik data besar, karena setiap penyimpangan dari pola yang diprediksi dalam jaringan bisnis akan ditandai dan dilacak oleh TI.

Ini adalah teknik umum yang digunakan dalam solusi keamanan siber berburu ancaman yang akan Anda temukan di banyak penawaran MSSP.

2. Analisis dan Pemasaran Big Data

Analisis pertama kali muncul dalam pemasaran saat perusahaan mulai mengungkap cara terbaik untuk memikat pelanggan agar merespons upaya periklanan mereka—melalui proposisi nilai dan ajakan bertindak.

Sejak itu, analitik telah terbukti berguna dalam pemasaran karena beberapa alasan. Analisis data besar dapat digunakan untuk keunggulan kompetitif dengan:

• Membantu perusahaan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang segmen pasar dan audiens potensial
• Memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang perilaku dan preferensi pelanggan
• Bereksperimen dengan produk baru dan pendekatan pemasaran yang lebih baik
• Mengungkapkan strategi terbaik untuk menambah pengalaman pengguna
• Membuat pengujian A/B lebih mudah
• Membantu dengan optimalisasi strategi penetapan harga

Dengan pasar dan preferensi konsumen yang begitu cepat berubah, sangat penting untuk terus menguji ide-ide baru. Analytics membuat seluruh proses lebih mudah dengan memberikan petunjuk yang jelas tentang apa yang berhasil dan apa yang tidak.

Misalnya, analitik data besar dapat membantu memberikan informasi tentang apa yang paling diminati oleh pelanggan tertentu, dan informasi itu kemudian dapat digunakan untuk menargetkan mereka dengan lebih spesifik dalam kampanye email Anda.

3. Analisis dengan Karyawan

Selain menemukan apa yang cocok untuk pelanggan, analitik data besar dapat memberikan keunggulan kompetitif dengan menawarkan wawasan tentang strategi terbaik untuk mendorong produktivitas di tempat kerja di antara staf.

Semakin banyak bisnis yang menggunakan analitik untuk mengidentifikasi cara terbaik untuk mendorong karyawan bekerja lebih efisien.

Deloitte mengakui penggunaan People Analytics sebagai tren signifikan yang dimulai pada 2017 dan berlanjut hingga 2018. Secara khusus, analitik digunakan dalam sumber daya manusia untuk tujuan seperti:

• Menyortir resume dan surat pengantar selama proses perekrutan
• Menganalisis wawancara video untuk menilai kepribadian kandidat
• Menemukan pola perilaku di karyawan dan departemen
• Melacak efek real-time dari pelatihan dan pembinaan karyawan
• Mengidentifikasi area kebocoran penggajian atau manajemen waktu per jam yang buruk
• Mengumpulkan data kinerja untuk energi, kesejahteraan, dan poin rasa sakit karyawan
• Peringkat karyawan berdasarkan kualitas dan keandalan

Dengan kata lain, analitik di tempat kerja membantu perusahaan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana karyawan mereka bekerja, dan bagaimana mendukung mereka untuk mendorong produktivitas ke tingkat berikutnya.

Sebagai teori tentang perubahan tempat kerja yang ideal, data besar dapat membantu perusahaan membuat keputusan yang tepat tentang lingkungan komunikasi, proses, dan alur kerja yang mereka buat untuk pekerja mereka.

Misalnya, jika wawasan data Anda menunjukkan bahwa tim dukungan pelanggan Anda menghabiskan banyak waktu untuk menjawab pertanyaan pelanggan yang sama berulang kali, Anda dapat membuat bagian FAQ di situs web Anda yang menjawab pertanyaan berulang tersebut.

Lebih baik lagi, Anda dapat menerapkan chatbot, yang dapat Anda program untuk menjawab pertanyaan ini secara real-time untuk pelanggan.

Hasil akhirnya adalah bahwa staf dibebaskan dan dapat menghabiskan waktu mereka untuk tugas-tugas yang membutuhkan sentuhan manusia.

Hal yang sama dapat diterapkan pada hampir semua lingkungan; bahkan lantai gudang.

Jika analisis menentukan bahwa pekerja mengikuti proses yang tidak efisien, Anda sekarang dapat melihat ini dalam wawasan Anda, dan berupaya memperbaikinya, baik melalui perubahan kebijakan, atau bahkan mungkin aplikasi khusus yang mengatasi hambatan tempat kerja tertentu.

Intinya di sini adalah bahwa analitik data membantu mengungkap proses kerja yang sebelumnya merupakan penguras yang tidak terlihat pada operasi Anda.

Dengan peningkatan visibilitas ini, pembuat keputusan memiliki wawasan yang dapat ditindaklanjuti yang dapat mereka gunakan untuk menghasilkan perubahan.

Bagaimana Contoh Analisis Data Besar Ini Memberikan Keunggulan Kompetitif

Pada intinya, contoh analitik data besar ini menunjukkan bagaimana analisis data dapat membuat bisnis lebih hemat biaya, efisien, dan kompetitif di pasar mereka.

UKM adalah yang paling mungkin untuk memanfaatkan perangkat lunak data dan analitik untuk mendapatkan keunggulan kompetitif.

Jika dilakukan dengan benar, analitik dan data besar bekerja sama untuk memberikan intelijen bisnis yang berharga pada proses Anda dan memberi Anda peluang baru.

Di bidang TI dan keamanan siber, analitik data membantu perusahaan tetap berada di depan ancaman untuk menjaga keamanan informasi pelanggan, karyawan, dan perusahaan mereka, pertimbangan yang sangat penting untuk lingkungan keamanan siber saat ini.

Dalam pemasaran, data besar memungkinkan perusahaan untuk langsung mengerjakan apa yang berhasil, meninggalkan dugaan di luar persamaan dan memungkinkan bisnis untuk memelihara prospek dan pelanggan dengan lebih presisi.

Terakhir, secara internal, penggunaan data besar membantu perusahaan menyingkirkan proses lama yang mungkin berdampak negatif pada efisiensi dalam operasi bisnis.

Hal ini terutama terjadi pada proses manual, yang banyak di antaranya dapat dikurangi dengan menggunakan solusi otomatisasi.

Setiap bisnis harus menggunakan data besar untuk mengidentifikasi metrik penting, potensi masalah, dan wawasan tentang pelanggan mereka.

Analitik ini membantu memajukan bisnis dengan memberikan wawasan penting di seluruh perusahaan.

Dari TI hingga sumber daya manusia, data besar menjadi semakin penting untuk dampak bisnisnya yang memungkinkan perusahaan membuat keputusan yang tepat dan terinformasi untuk mendorong produktivitas dan profitabilitas.

Layanan Terkelola untuk Big Data

Layanan terkelola untuk data besar adalah cara bagi bisnis untuk memulai menerapkan program analitik untuk memanfaatkan data mereka.

Organisasi saat ini memahami pentingnya menggunakan analitik data besar untuk keunggulan kompetitif, tetapi seringkali tidak memiliki keahlian dan alat untuk menerapkan solusi yang diperlukan untuk mendapatkan rencana.

Untuk alasan ini, banyak bisnis menggunakan layanan terkelola untuk data besar mereka sehingga mereka dapat mulai memanfaatkan sejumlah besar data yang kurang dimanfaatkan yang mereka simpan.

Impact Networking menawarkan layanan terkelola Inovasi Digital, di mana bisnis membiarkan kami menangani implementasi teknologi backend sementara mereka dapat berkonsentrasi pada manfaat tambahan yang dapat dibawa oleh analitik data besar ke operasi mereka.