3 exemple de analize de date mari care vă pot ajuta afacerea

Liderii din industrie pot folosi big data pentru o varietate de scopuri, cum ar fi reducerea costurilor, procese de afaceri mai eficiente și capacitatea de a judeca mai bine nevoile clientului.

Din 2017, cel puțin 53% dintre companii au folosit date mari pentru a lua decizii în cunoștință de cauză – iar acest număr este în creștere. Evoluții precum automatizarea proceselor robotizate (RPA) contribuie la alimentarea acestei creșteri a datelor mari, facilitând sortarea și procesarea unor cantități mari de date.

Acum, pentru a rămâne competitiv, analiza trebuie să joace un rol semnificativ în operațiunile unui IMM modern.

Vom arunca o privire asupra cazului de afaceri al analizei de date mari și a modului în care analiza datelor mari poate fi utilizată pentru un avantaj competitiv - iată trei moduri diferite în care companiile pot folosi datele mari și modul în care aceste analize de date mari pot avea un impact cheie asupra procesele de afaceri.

1. Exemple de Big Data Analytics în IT

Analiza datelor mari poate fi utilizată pentru un avantaj competitiv prin sprijinirea unei infrastructuri IT robuste, care este vitală pentru îmbunătățirea eficienței unei organizații, asigurând în același timp economii de costuri și securitate.

Deci, ce ne referim exact prin asta și cum contribuie analiza de afaceri la valoarea afacerii?

Analytics sprijină crearea și implementarea unei infrastructuri IT mai robuste, oferind profesioniștilor instrumentele de care au nevoie pentru a rămâne la curent cu orice. În special, IT folosește analiza în două moduri principale:

Performanța rețelei

Analytics oferă informații despre performanța rețelei pentru lucruri precum trafic, viteze, timpi de funcționare și nefuncționare, obiceiurile utilizatorilor și chiar mediul de imprimare.

Folosind datele colectate din această monitorizare, profesioniștii IT pot ajuta la înțelegerea mișcării traficului într-o rețea, iar managerii pot modifica procesele după cum este necesar pentru a încuraja eficiența.

Acest lucru este realizat de un motor software care evaluează datele dintr-o varietate de surse, cum ar fi dispozitivele conectate, serverele și fluxul de trafic.

Analiza rețelei ajută echipa dvs. IT să identifice blocajele din timp, să verifice starea de sănătate a dispozitivelor aflate în rețea și să remedieze problemele pe măsură ce apar.

Din punct de vedere operațional, analiza rețelei despre care vorbim este automatizată și comparată cu modul în care ar trebui să funcționeze rețeaua dvs. Dacă, în timpul analizei, se constată că rețeaua dumneavoastră se abate de la funcționarea la capacitate optimă, informațiile furnizate echipei IT îi ajută să descopere ce probleme vă încetinesc și cum să le remedieze.

Cu alte cuvinte, utilizarea analizei rețelei vă permite să vă asigurați că operațiunile dumneavoastră funcționează fără probleme în orice moment, detectând problemele de performanță a rețelei în timp real și menținând timpii de nefuncționare costisitoare la minimum. Acesta este un bun exemplu de analiză a datelor mari, care este desfășurată în mod frecvent de IMM-urile astăzi.

Securitate cibernetică

Atacurile cibernetice sunt în creștere – aproximativ 95% dintre factorii de decizie IT cred că sunt susceptibili la amenințări externe. Analizele sunt cel mai frecvent utilizate pentru a studia comportamentul încălcărilor, pentru a prezice următoarea.

Din punct de vedere istoric, a fost incredibil de dificil să prezici un atac cibernetic.

Cu toate acestea, potrivit IDC, big data poate fi doar cheia de care are nevoie industria pentru a oferi analize și a arunca lumină asupra celor mai bune practici pentru evitarea atacurilor.

Datele pot fi analizate și utilizate pentru a determina, de exemplu, când utilizatorii lucrează cel mai frecvent pentru a înțelege ce activitate neobișnuită ar putea justifica verificarea unei alerte; o încercare de conectare la un moment ciudat în acest caz.

Acest lucru se realizează prin analiza seturilor de date mari, atât actuale, cât și istorice, și prin utilizarea învățării automate pentru a ajuta sistemul să înțeleagă tiparele și tendințele.

Cu cât afacerea ta poate analiza mai multe date, cu atât apărarea este mai puternică. Prin analiza datelor mari, soluția dumneavoastră de securitate poate construi o imagine clară a ceea ce este „normal” în afacerea dvs. – cine se conectează când, cine are acces la ce informații, comportamentul de manipulare a datelor.

Acest lucru face mult mai dificil pentru infractorii cibernetici să vizeze companiile care utilizează analiza de date mari, deoarece orice abatere de la tiparele prezise în rețeaua de afaceri va fi semnalată și urmărită de IT.

Aceasta este o tehnică comună care este utilizată în soluțiile de securitate cibernetică de vânătoare de amenințări, pe care o veți găsi în multe oferte MSSP.

2. Big Data Analytics și Marketing

Analytics a apărut pentru prima dată în marketing, când companiile au început să descopere cum să atragă clienții cel mai bine să răspundă la eforturile lor de publicitate, prin propuneri de valoare și îndemnuri.

De atunci, analizele s-au dovedit utile în marketing din mai multe motive. Analiza datelor mari poate fi utilizată pentru un avantaj competitiv prin:

• Ajutând companiile să înțeleagă mai bine segmentele de piață și publicul potențial
• Oferă o perspectivă mai aprofundată asupra comportamentului și preferințelor clienților
• Experimentarea cu produse noi și abordări de marketing mai bune
• Dezvăluirea celor mai bune strategii pentru creșterea experienței utilizatorului
• Ușurează testarea A/B
• Asistență la optimizarea strategiilor de prețuri

Cu piețele și preferințele consumatorilor în schimbare atât de rapidă, este esențial să testați în mod constant idei noi. Analytics ușurează întregul proces, oferind indicii clare despre ceea ce funcționează și ce nu.

De exemplu, analiza Big Data poate ajuta la furnizarea de informații despre anumiți clienți care sunt cel mai interesați, iar acele informații pot fi apoi folosite pentru a-i viza cu mai multă specificitate în campaniile dvs. de e-mail.

3. Analytics cu angajații

Pe lângă găsirea a ceea ce funcționează pentru clienți, analiza Big Data poate oferi un avantaj competitiv, oferind informații despre cele mai bune strategii pentru încurajarea productivității la locul de muncă în rândul personalului.

Din ce în ce mai multe companii folosesc analiza pentru a identifica cea mai bună modalitate de a-i determina pe angajați să lucreze mai eficient.

Deloitte a recunoscut că utilizarea People Analytics este o tendință semnificativă începând din 2017 și care va continua până în 2018. În special, analiza își găsește utilizarea în resursele umane în scopuri precum:

• Sortarea CV-urilor și scrisorilor de intenție în timpul procesului de angajare
• Analizarea interviurilor video pentru a evalua personalitatea unui candidat
• Identificarea tiparelor de comportament în angajați și departamente
• Urmărirea efectelor în timp real ale formării și instruirii angajaților
• Identificarea zonelor de scurgere de salarii sau de management slab al timpului orar
• Colectarea datelor de performanță pentru energia angajaților, bunăstarea și punctele dureroase
• Clasificarea angajaților după calitate și fiabilitate

Cu alte cuvinte, analiza la locul de muncă ajută companiile să obțină o înțelegere mult mai bună a modului exact în care lucrează angajații lor și cum să îi sprijine pentru a conduce productivitatea la următorul nivel.

Pe măsură ce teoriile despre locul de muncă ideal se schimbă, big data poate ajuta companiile să ia decizii informate cu privire la mediul de comunicare, procesele și fluxurile de lucru pe care le creează pentru lucrătorii lor.

De exemplu, dacă statisticile dvs. de date vă arată că echipa dvs. de asistență pentru clienți petrece o cantitate excesivă de timp răspunzând la aceleași întrebări ale clienților din nou și din nou, puteți crea o secțiune de întrebări frecvente pe site-ul dvs. care să răspundă la acele întrebări repetate.

Mai bine, ai putea implementa un chatbot, pe care îl poți programa pentru a răspunde la aceste întrebări în timp real pentru clienți.

Rezultatul final este că personalul este eliberat și poate să-și petreacă timpul pe sarcini care necesită o atingere umană.

Același lucru poate fi aplicat practic în orice mediu; chiar și podeaua depozitului.

Dacă analiza determină că lucrătorii urmează un proces ineficient, acum puteți vedea acest lucru în perspectivele dvs. și puteți lucra pentru a-l remedia, fie printr-o modificare a politicii, fie chiar printr-o aplicație personalizată care abordează un anumit blocaj la locul de muncă.

Ideea aici este că analiza datelor ajută la descoperirea proceselor de lucru care anterior erau o scurgere invizibilă a operațiunilor dumneavoastră.

Cu această vizibilitate sporită, factorii de decizie au perspective acționabile pe care le pot folosi pentru a efectua schimbarea.

Cum aceste exemple de analize de date mari oferă un avantaj competitiv

În esență, aceste exemple de analiză a datelor mari arată cum analiza datelor poate face companiile mai rentabile, mai eficiente și mai competitive pe piața lor.

IMM-urile sunt cele mai susceptibile de a utiliza software-ul de date și de analiză pentru a obține un avantaj competitiv.

Când sunt făcute corect, analiza și big data lucrează împreună pentru a oferi informații valoroase de afaceri asupra proceselor dvs. și pentru a vă oferi noi oportunități.

În domeniul IT și al securității cibernetice, analiza datelor ajută companiile să rămână în fața amenințărilor pentru a-și menține în siguranță informațiile despre clienți, angajați și companie, un aspect deosebit de important pentru mediul de securitate cibernetică de astăzi.

În marketing, datele mari le permit companiilor să caute direct ceea ce funcționează, lăsând ipotezele în afara ecuației și permițând companiilor să cultive clienții potențiali cu mai multă precizie.

În cele din urmă, pe plan intern, utilizarea datelor mari ajută companiile să scape de procesele datate care pot avea impact negativ asupra eficienței operațiunilor de afaceri.

Acesta este în special cazul proceselor manuale, dintre care multe pot fi atenuate prin utilizarea soluțiilor de automatizare.

Fiecare companie ar trebui să folosească date mari pentru a identifica valorile critice, problemele potențiale și informații despre clienții lor.

Aceste analize ajută la avansarea unei afaceri prin furnizarea de informații esențiale la nivelul întregii companii.

De la IT la resursele umane, big data devine din ce în ce mai vitală pentru impactul afacerii sale, care permite companiilor să ia decizii informate și convingătoare pentru a crește productivitatea și profitabilitatea.

Servicii gestionate pentru Big Data

Serviciile gestionate pentru big data reprezintă o modalitate prin care companiile pot începe să implementeze programe de analiză pentru a-și valorifica datele.

Organizațiile înțeleg astăzi importanța utilizării analizei de date mari pentru un avantaj competitiv, dar adesea le lipsește expertiza și instrumentele pentru a implementa soluțiile necesare pentru a pune în aplicare un plan.

Din acest motiv, multe companii folosesc servicii gestionate pentru datele lor mari, astfel încât să poată începe să utilizeze cantitățile mari de date subutilizate pe care le găzduiesc.

Impact Networking oferă un serviciu gestionat de inovare digitală, în care companiile ne lasă să ne ocupăm de implementarea tehnologiei backend, în timp ce se pot concentra asupra beneficiilor suplimentare pe care analiza big data le poate aduce operațiunilor lor.