3 exemplos de análise de big data que podem ajudar sua empresa

Os líderes do setor podem usar big data para diversas finalidades, como redução de custos, processos de negócios mais eficientes e a capacidade de avaliar melhor as necessidades do cliente.

Desde 2017, pelo menos 53% das empresas aproveitaram o big data para tomar decisões informadas – e esse número está crescendo. Desenvolvimentos como a automação de processos robóticos (RPA) estão ajudando a alimentar esse aumento de big data, facilitando a classificação e o processamento de grandes quantidades de dados.

Agora, para permanecer competitiva, a análise precisa desempenhar um papel significativo nas operações de uma PME moderna.

Analisaremos o caso de negócios da análise de big data e como a análise de big data pode ser usada para obter vantagem competitiva - aqui estão três maneiras diferentes pelas quais as empresas podem aproveitar o big data e como essas análises de big data podem ter impactos importantes no processos de negócios.

1. Exemplos de Big Data Analytics em TI

A análise de big data pode ser usada para obter vantagem competitiva ao oferecer suporte a uma infraestrutura de TI robusta, que é vital para aumentar a eficiência de uma organização e, ao mesmo tempo, garantir economia de custos e segurança.

Então, o que exatamente queremos dizer com isso e como a análise de negócios contribui para o valor do negócio?

A análise oferece suporte à criação e implantação de uma infraestrutura de TI mais robusta, oferecendo aos profissionais as ferramentas necessárias para se manterem atualizados. Em particular, a TI aproveita a análise de duas maneiras principais:

Desempenho da rede

A análise fornece informações sobre o desempenho da rede para itens como tráfego, velocidades, tempo de atividade e inatividade, hábitos do usuário e até mesmo o ambiente de impressão.

Usando os dados coletados desse monitoramento, os profissionais de TI podem ajudar a entender o movimento do tráfego em uma rede e os gerentes podem ajustar os processos conforme necessário para incentivar a eficiência.

Isso é feito por um mecanismo de software que avalia dados de várias fontes, como dispositivos conectados, servidores e o fluxo de tráfego.

A análise de rede ajuda sua equipe de TI a identificar gargalos antecipadamente, verificar a integridade dos dispositivos na rede e corrigir problemas à medida que eles surgem.

Do ponto de vista operacional, a análise de rede de que estamos falando é automatizada e comparada com o desempenho da sua rede. Se, durante a análise, sua rede se desviar da operação com capacidade ideal, as informações fornecidas à sua equipe de TI os ajudarão a descobrir quais problemas estão causando lentidão e como corrigi-los.

Em outras palavras, o uso da análise de rede permite que você garanta que suas operações estejam funcionando sem problemas o tempo todo, detectando problemas de desempenho de rede em tempo real e reduzindo o tempo de inatividade dispendioso ao mínimo. Este é um bom exemplo de análise de big data que é frequentemente implantada por pequenas e médias empresas hoje.

Cíber segurança

Os ataques cibernéticos estão aumentando – cerca de 95% dos tomadores de decisão de TI acreditam que são suscetíveis a ameaças externas. As análises são implantadas com mais frequência para estudar o comportamento das violações a fim de prever a próxima.

Historicamente, tem sido incrivelmente difícil prever um ataque cibernético.

No entanto, de acordo com a IDC, big data pode ser apenas a chave que o setor precisa para fornecer análises e esclarecer as melhores práticas para evitar ataques.

Os dados podem ser analisados ​​e usados ​​para determinar, por exemplo, quando os usuários estão trabalhando com mais frequência para entender qual atividade incomum pode justificar a verificação de um alerta; uma tentativa de login em um momento estranho neste caso.

Isso é feito analisando conjuntos de big data, atuais e históricos, e usando aprendizado de máquina para ajudar o sistema a entender padrões e tendências.

Quanto mais dados sua empresa for capaz de analisar, mais forte será sua defesa. Por meio da análise de big data, sua solução de segurança pode criar uma imagem clara do que é “normal” em sua empresa – quem faz logon quando, quem tem acesso a quais informações, comportamento de manipulação de dados.

Isso torna muito mais difícil para os cibercriminosos atingirem empresas que utilizam análises de big data, pois qualquer desvio dos padrões previstos na rede comercial será sinalizado e rastreado pela TI.

Essa é uma técnica comum usada em soluções de segurança cibernética de caça a ameaças que você encontrará em muitas ofertas de MSSP.

2. Análise e Marketing de Big Data

A análise surgiu pela primeira vez no marketing quando as empresas começaram a descobrir como atrair melhor os clientes para responder aos seus esforços de publicidade – por meio de propostas de valor e chamadas para ação.

Desde então, a análise se mostrou útil no marketing por vários motivos. A análise de big data pode ser usada para obter uma vantagem competitiva:

• Ajudar as empresas a entender melhor os segmentos de mercado e os públicos em potencial
• Fornecer informações mais detalhadas sobre o comportamento e as preferências do cliente
• Experimentar novos produtos e melhores abordagens de marketing
• Revelando as melhores estratégias para aumentar a experiência do usuário
• Facilitando o teste A/B
• Auxiliar na otimização de estratégias de preços

Com os mercados e as preferências dos consumidores mudando tão rapidamente, é fundamental estar constantemente testando novas ideias. A análise torna todo o processo mais fácil, fornecendo pistas precisas sobre o que funciona e o que não funciona.

Por exemplo, a análise de big data pode ajudar a fornecer informações sobre quais clientes específicos estão mais interessados, e essas informações podem ser usadas para direcioná-los com mais especificidade em suas campanhas de e-mail.

3. Análise com Funcionários

Além de descobrir o que funciona para os clientes, a análise de big data pode fornecer uma vantagem competitiva ao oferecer insights sobre as melhores estratégias para incentivar a produtividade no local de trabalho entre os funcionários.

Mais e mais empresas estão usando análises para identificar a melhor maneira de levar os funcionários a trabalhar com mais eficiência.

A Deloitte reconheceu o uso de People Analytics como uma tendência significativa a partir de 2017 e continuando até 2018. Em particular, a análise encontra uso em recursos humanos para fins como:

• Classificação de currículos e cartas de apresentação durante o processo de contratação
• Análise de entrevistas em vídeo para avaliar a personalidade de um candidato
• Identificando padrões de comportamento em funcionários e departamentos
• Acompanhando os efeitos em tempo real do treinamento e do coaching de funcionários
• Identificando áreas de vazamento de folha de pagamento ou má gestão do tempo por hora
• Coleta de dados de desempenho para energia, bem-estar e pontos problemáticos dos funcionários
• Classificação dos funcionários por qualidade e confiabilidade

Em outras palavras, a análise no local de trabalho ajuda as empresas a ter uma noção muito melhor de exatamente como seus funcionários trabalham e como apoiá-los para impulsionar a produtividade para o próximo nível.

À medida que as teorias sobre o local de trabalho ideal mudam, o big data pode ajudar as empresas a tomar decisões informadas sobre o ambiente de comunicação, processos e fluxos de trabalho que criam para seus funcionários.

Por exemplo, se suas informações de dados estiverem mostrando que sua equipe de suporte ao cliente está gastando muito tempo respondendo às mesmas perguntas de clientes repetidamente, você pode criar uma seção de perguntas frequentes em seu site que responda a essas perguntas repetidas.

Melhor ainda, você pode implementar um chatbot, que pode ser programado para responder a essas consultas em tempo real para os clientes.

O resultado final é que a equipe fica livre e pode gastar seu tempo em tarefas que precisam de um toque humano.

O mesmo pode ser aplicado a praticamente qualquer ambiente; até mesmo o chão do armazém.

Se a análise determinar que os funcionários estão seguindo um processo ineficiente, agora você pode ver isso em seus insights e trabalhar para corrigi-lo, seja por meio de uma mudança na política ou talvez até mesmo de um aplicativo personalizado que resolva um gargalo específico do local de trabalho.

O ponto aqui é que a análise de dados ajuda a descobrir processos de trabalho que antes eram um dreno invisível em suas operações.

Com essa maior visibilidade, os tomadores de decisão têm insights acionáveis ​​que podem usar para efetuar mudanças.

Como esses exemplos de Big Data Analytics fornecem uma vantagem competitiva

Em sua essência, esses exemplos de análise de big data mostram como a análise de dados pode tornar as empresas mais econômicas, eficientes e competitivas em seu mercado.

As PMEs são as mais propensas a aproveitar o software de dados e análise para obter uma vantagem competitiva.

Quando feito corretamente, a análise e o big data trabalham juntos para fornecer inteligência de negócios valiosa em seus processos e fornecer novas oportunidades.

Em TI e segurança cibernética, a análise de dados ajuda as empresas a ficarem à frente das ameaças para manter suas informações de clientes, funcionários e empresas seguras, uma consideração particularmente importante para o ambiente de segurança cibernética atual.

No marketing, o big data permite que as empresas sigam direto para o que funciona, deixando as suposições de fora da equação e permitindo que as empresas alimentem leads e clientes com mais precisão.

Por fim, internamente, o uso de big data ajuda a livrar as empresas de processos obsoletos que podem ter impactos negativos na eficiência das operações de negócios.

Este é especialmente o caso dos processos manuais, muitos dos quais podem ser aliviados com o emprego de soluções de automação.

Toda empresa deve usar big data para identificar métricas críticas, problemas em potencial e insights sobre seus clientes.

Essas análises auxiliam no avanço de um negócio, fornecendo insights essenciais em toda a empresa.

De TI a recursos humanos, o big data está se tornando cada vez mais vital para seus impactos nos negócios, que permitem que as empresas tomem decisões informadas e convincentes para impulsionar a produtividade e a lucratividade.

Serviços Gerenciados para Big Data

Os serviços gerenciados para big data são uma maneira de as empresas começarem a implementar programas de análise para alavancar seus dados.

As organizações hoje entendem a importância de usar a análise de big data para obter uma vantagem competitiva, mas muitas vezes não têm o conhecimento e as ferramentas para implementar as soluções necessárias para implementar um plano.

Por esse motivo, muitas empresas usam serviços gerenciados para seus big data para que possam começar a utilizar as grandes quantidades de dados subutilizados que armazenam.

A Impact Networking oferece um serviço gerenciado de inovação digital, onde as empresas nos permitem lidar com a implementação da tecnologia de back-end enquanto podem se concentrar nos benefícios adicionais que a análise de big data pode trazer para suas operações.