3 примера аналитики больших данных, которые могут помочь вашему бизнесу

Лидеры отрасли могут использовать большие данные для различных целей, таких как снижение затрат, повышение эффективности бизнес-процессов и возможность лучше оценивать потребности клиентов.

С 2017 года не менее 53% компаний используют большие данные для принятия обоснованных решений, и это число растет. Такие разработки, как роботизированная автоматизация процессов (RPA), способствуют росту объемов больших данных, упрощая сортировку и обработку огромных объемов данных.

Теперь, чтобы оставаться конкурентоспособными, аналитика должна играть значительную роль в деятельности современного малого и среднего бизнеса.

Мы рассмотрим экономическое обоснование аналитики больших данных и то, как аналитика больших данных может быть использована для получения конкурентного преимущества — вот три различных способа, которыми компании могут использовать большие данные, и то, как эта аналитика больших данных может оказать ключевое влияние на деловые процессы.

1. Примеры аналитики больших данных в ИТ

Аналитику больших данных можно использовать для получения конкурентного преимущества за счет поддержки надежной ИТ-инфраструктуры, которая имеет жизненно важное значение для повышения эффективности организации, а также обеспечивает экономию средств и безопасность.

Итак, что именно мы подразумеваем под этим и как бизнес-аналитика влияет на ценность бизнеса?

Аналитика поддерживает создание и развертывание более надежной ИТ-инфраструктуры, предоставляя профессионалам инструменты, необходимые им для того, чтобы быть в курсе всего. В частности, ИТ использует аналитику двумя основными способами:

Производительность сети

Аналитика позволяет получить представление о производительности сети в таких аспектах, как трафик, скорость, время безотказной работы и время простоя, привычки пользователей и даже среда печати.

Используя данные, собранные в результате этого мониторинга, ИТ-специалисты могут помочь понять движение трафика по сети, а менеджеры могут настроить процессы по мере необходимости для повышения эффективности.

Это делается программным движком, оценивающим данные из различных источников, таких как подключенные устройства, серверы и поток трафика.

Сетевая аналитика помогает вашей ИТ-команде заблаговременно обнаруживать узкие места, проверять работоспособность устройств в сети и устранять проблемы по мере их возникновения.

С операционной точки зрения сетевая аналитика, о которой мы говорим, автоматизирована и сравнивается с тем, как должна работать ваша сеть. Если во время анализа обнаруживается, что ваша сеть не работает с оптимальной пропускной способностью, информация, переданная вашей ИТ-команде, поможет им определить, какие проблемы замедляют вашу работу и как их исправить.

Другими словами, использование сетевой аналитики позволяет гарантировать бесперебойную работу ваших операций в любое время, выявляя проблемы с производительностью сети в режиме реального времени и сводя к минимуму дорогостоящие простои. Это хороший пример аналитики больших данных, которую сегодня часто используют малые и средние предприятия.

Кибербезопасность

Количество кибератак растет: около 95 % лиц, принимающих решения в области ИТ, считают, что они подвержены внешним угрозам. Аналитика чаще всего используется для изучения поведения нарушений, чтобы предсказать следующее.

Исторически было невероятно сложно предсказать кибератаку.

Однако, по данным IDC, большие данные могут быть просто ключом, который нужен отрасли, чтобы обеспечить анализ и пролить свет на передовые методы предотвращения атак.

Данные можно анализировать и использовать для определения, например, когда пользователи чаще всего работают, чтобы понять, какие необычные действия могут потребовать проверки предупреждений; попытка входа в странное время в этом случае.

Это делается путем анализа больших наборов данных, как текущих, так и исторических, и использования машинного обучения, чтобы помочь системе понять закономерности и тенденции.

Чем больше данных ваш бизнес может проанализировать, тем сильнее ваша защита. Благодаря анализу больших данных ваше решение по обеспечению безопасности может создать четкую картину того, что является «нормальным» в вашем бизнесе — кто и когда входит в систему, кто имеет доступ к какой информации, поведение при обработке данных.

Из-за этого киберпреступникам становится намного сложнее нацеливаться на предприятия, использующие аналитику больших данных, поскольку любое отклонение от прогнозируемых шаблонов в бизнес-сети будет помечено и отслежено ИТ-отделом.

Это распространенный метод, который используется в решениях по кибербезопасности для поиска угроз, которые вы найдете во многих предложениях MSSP.

2. Аналитика больших данных и маркетинг

Аналитика впервые возникла в маркетинге, когда компании начали выяснять, как лучше всего побудить клиентов реагировать на их рекламные усилия — с помощью ценностных предложений и призывов к действию.

С тех пор аналитика оказалась полезной в маркетинге по нескольким причинам. Аналитика больших данных может быть использована для получения конкурентного преимущества за счет:

• Помогаем компаниям лучше понять сегменты рынка и потенциальную аудиторию
• Предоставление более глубокого понимания поведения и предпочтений клиентов
• Экспериментировать с новыми продуктами и лучшими маркетинговыми подходами
• Выявление лучших стратегий для расширения пользовательского опыта
• Делаем A/B-тестирование проще
• Помощь в оптимизации ценовой политики

Рынки и потребительские предпочтения так быстро меняются, поэтому крайне важно постоянно тестировать новые идеи. Аналитика упрощает весь процесс, предоставляя подсказки о том, что работает, а что нет.

Например, аналитика больших данных может помочь предоставить информацию о том, что больше всего интересует конкретных клиентов, и эту информацию затем можно использовать для более точного таргетинга на них в ваших кампаниях по электронной почте.

3. Аналитика с сотрудниками

В дополнение к поиску того, что работает для клиентов, аналитика больших данных может обеспечить конкурентное преимущество, предлагая информацию о лучших стратегиях повышения производительности на рабочем месте среди сотрудников.

Все больше и больше компаний используют аналитику, чтобы определить лучший способ заставить сотрудников работать более эффективно.

Deloitte признала использование People Analytics важной тенденцией, начавшейся в 2017 году и продолжающейся до 2018 года. В частности, аналитика находит применение в области управления персоналом для таких целей, как:

• Сортировка резюме и сопроводительных писем при приеме на работу
• Анализ видеоинтервью для оценки личности кандидата
• Выявление моделей поведения сотрудников и отделов
• Отслеживание результатов обучения и коучинга сотрудников в режиме реального времени
• Выявление областей утечки заработной платы или плохого почасового управления временем
• Сбор данных о производительности, энергии, самочувствии и болевых точках сотрудников.
• Ранжирование сотрудников по качеству и надежности

Другими словами, аналитика на рабочем месте помогает компаниям лучше понять, как именно работают их сотрудники, и как поддержать их, чтобы вывести производительность на новый уровень.

По мере того как теории об идеальном рабочем месте меняются, большие данные могут помочь компаниям принимать обоснованные решения в отношении коммуникационной среды, процессов и рабочих процессов, которые они создают для своих сотрудников.

Например, если ваши аналитические данные показывают, что ваша служба поддержки клиентов тратит чрезмерное количество времени, снова и снова отвечая на одни и те же запросы клиентов, вы можете создать на своем веб-сайте раздел часто задаваемых вопросов, который отвечает на эти повторяющиеся вопросы.

Более того, вы можете внедрить чат-бота, которого можно запрограммировать, чтобы он отвечал на эти запросы клиентов в режиме реального времени.

Конечным результатом является то, что сотрудники высвобождаются и могут тратить свое время на задачи, требующие человеческого участия.

То же самое можно применить практически к любой среде; даже пол склада.

Если анализ определяет, что работники следуют неэффективному процессу, теперь вы можете увидеть это в своей статистике и поработать над ее исправлением, будь то путем изменения политики или, возможно, даже пользовательского приложения, которое устраняет конкретное узкое место на рабочем месте.

Дело в том, что аналитика данных помогает раскрыть рабочие процессы, которые ранее были невидимой тратой ваших операций.

Благодаря этой повышенной прозрачности у лиц, принимающих решения, есть действенная информация, которую они могут использовать для осуществления изменений.

Как эти примеры аналитики больших данных обеспечивают конкурентное преимущество

По сути, эти примеры аналитики больших данных показывают, как анализ данных может сделать бизнес более рентабельным, эффективным и конкурентоспособным на своем рынке.

Малые и средние предприятия, скорее всего, будут использовать программное обеспечение для обработки данных и аналитики, чтобы получить конкурентное преимущество.

Если все сделано правильно, аналитика и большие данные работают вместе, чтобы предоставить ценную бизнес-аналитику о ваших процессах и предоставить вам новые возможности.

В области ИТ и кибербезопасности аналитика данных помогает компаниям опережать угрозы, чтобы обеспечить безопасность информации о своих клиентах, сотрудниках и компании, что особенно важно для современной среды кибербезопасности.

В маркетинге большие данные позволяют компаниям сразу делать то, что работает, исключая догадки и позволяя компаниям более точно взращивать потенциальных клиентов и клиентов.

Наконец, внутри компании использование больших данных помогает избавить компании от устаревших процессов, которые могут негативно сказаться на эффективности бизнес-операций.

Это особенно касается ручных процессов, многие из которых можно облегчить с помощью решений автоматизации.

Каждый бизнес должен использовать большие данные для определения критических показателей, потенциальных проблем и информации о своих клиентах.

Эта аналитика помогает продвигать бизнес вперед, предоставляя важную информацию по всей компании.

От ИТ до человеческих ресурсов большие данные становятся все более важными для их влияния на бизнес, что позволяет компаниям принимать обоснованные, обоснованные решения для повышения производительности и прибыльности.

Управляемые услуги для больших данных

Управляемые сервисы для больших данных — это способ, с помощью которого компании могут приступить к внедрению программ аналитики для эффективного использования своих данных.

Сегодня организации понимают важность использования аналитики больших данных для получения конкурентного преимущества, но им часто не хватает опыта и инструментов для реализации необходимых решений, необходимых для реализации плана.

По этой причине многие предприятия используют управляемые службы для своих больших данных, чтобы они могли начать использовать большие объемы недостаточно используемых данных, которые они хранят.

Impact Networking предлагает услугу управления цифровыми инновациями, в рамках которой предприятия доверяют нам заниматься внедрением серверных технологий, а сами могут сосредоточиться на дополнительных преимуществах, которые аналитика больших данных может принести в их деятельность.