İşletmenize Yardımcı Olabilecek 3 Büyük Veri Analitiği Örneği

Endüstri liderleri, maliyet düşürme, daha verimli iş süreçleri ve müşterinin ihtiyaçlarını daha iyi değerlendirme yeteneği gibi çeşitli amaçlar için büyük verileri kullanabilir.

2017'den bu yana şirketlerin en az %53'ü bilinçli kararlar almak için büyük verilerden yararlandı ve bu sayı artıyor. Robotik süreç otomasyonu (RPA) gibi gelişmeler, büyük verideki bu artışı hızlandırmaya yardımcı oluyor ve büyük miktarda veriyi sıralamayı ve işlemeyi kolaylaştırıyor.

Şimdi, rekabetçi kalabilmek için, analitiklerin modern bir KOBİ'nin operasyonlarında önemli bir rol oynaması gerekiyor.

Büyük veri analitiği için iş gerekçesine ve rekabet avantajı için büyük veri analitiğinin nasıl kullanılabileceğine bir göz atacağız - işte işletmelerin büyük verilerden yararlanabilecekleri üç farklı yol ve bu büyük veri analitiğinin nasıl önemli etkileri olabileceği aşağıda açıklanmıştır. iş süreçleri.

1. BT'de Büyük Veri Analitiği Örnekleri

Büyük veri analitiği, bir kuruluşun verimliliğini artırmak ve aynı zamanda maliyet tasarrufu ve güvenlik sağlamak için hayati önem taşıyan sağlam bir BT altyapısını destekleyerek rekabet avantajı için kullanılabilir.

Peki bununla tam olarak ne demek istiyoruz ve iş analitiği iş değerine nasıl katkıda bulunur?

Analytics, profesyonellere her şeyin üstünde kalmak için ihtiyaç duydukları araçları vererek daha sağlam bir BT altyapısının oluşturulmasını ve devreye alınmasını destekler. BT, özellikle analitiği iki temel yolla kullanır:

Ağ performansı

Analytics, trafik, hızlar, çalışma süresi ve kapalı kalma süresi, kullanıcı alışkanlıkları ve hatta yazdırma ortamı gibi şeyler için ağ performansı hakkında bilgi verir.

BT uzmanları, bu izlemeden toplanan verileri kullanarak trafiğin bir ağdaki hareketini anlamaya yardımcı olabilir ve yöneticiler, verimliliği teşvik etmek için süreçleri gerektiği gibi değiştirebilir.

Bu, bağlı cihazlar, sunucular ve trafik akışı gibi çeşitli kaynaklardan gelen verileri değerlendiren bir yazılım motoru tarafından yapılır.

Ağ analitiği, BT ekibinizin darboğazları erken tespit etmesine, ağ altındaki cihazların sağlığını kontrol etmesine ve ortaya çıkan sorunları çözmesine yardımcı olur.

Operasyonel bir bakış açısından, bahsettiğimiz ağ analitiği otomatiktir ve ağınızın nasıl performans göstermesi gerektiğiyle karşılaştırılır. Analiz sırasında ağınızın optimum kapasitede çalışmaktan saptığı tespit edilirse, BT ekibinize sağlanan bilgiler, hangi sorunların sizi yavaşlattığını ve bunları nasıl gidereceklerini keşfetmelerine yardımcı olur.

Başka bir deyişle, ağ analitiğinin kullanılması, operasyonlarınızın her zaman sorunsuz bir şekilde çalışmasını sağlamanıza, ağ performansı sorunlarını gerçek zamanlı olarak yakalamanıza ve maliyetli arıza süresini minimumda tutmanıza olanak tanır. Bu, günümüzde KOBİ'ler tarafından sıklıkla kullanılan büyük veri analitiğine iyi bir örnektir.

Siber güvenlik

Siber saldırılar artıyor - BT karar vericilerinin yaklaşık %95'i dış tehditlere karşı duyarlı olduklarına inanıyor. Analitikler, en sık olarak, bir sonrakini tahmin etmek için ihlallerin davranışını incelemek için kullanılır.

Bir siber saldırıyı tahmin etmek tarihsel olarak inanılmaz derecede zordu.

Bununla birlikte, IDC'ye göre, büyük veri, analiz sağlamak ve saldırılardan kaçınmak için en iyi uygulamalara ışık tutmak için endüstrinin ihtiyaç duyduğu anahtar olabilir.

Veriler analiz edilebilir ve örneğin, hangi olağan dışı etkinliğin bir uyarının kontrol edilmesini gerektirebileceğini anlamak için kullanıcıların en sık ne zaman çalıştığını belirlemek için kullanılabilir; bu durumda garip bir zamanda bir oturum açma girişimi.

Bu, hem güncel hem de geçmişe ait büyük veri kümelerini analiz ederek ve sistemin kalıpları ve eğilimleri anlamasına yardımcı olmak için makine öğrenimini kullanarak yapılır.

İşletmeniz ne kadar çok veriyi analiz edebiliyorsa, savunmanız o kadar güçlü olur. Güvenlik çözümünüz, büyük veri analizi yoluyla, işletmenizde neyin “normal” olduğuna dair net bir resim oluşturabilir - kim ne zaman oturum açar, kimin hangi bilgilere erişimi vardır, veri işleme davranışı.

Bu, siber suçluların büyük veri analitiği kullanan işletmeleri hedeflemesini çok daha zor hale getiriyor, çünkü iş ağındaki tahmin edilen modellerden herhangi bir sapma BT tarafından işaretlenecek ve izlenecek.

Bu, birçok MSSP teklifinde bulacağınız siber güvenlik çözümlerinde tehdit avında kullanılan yaygın bir tekniktir.

2. Büyük Veri Analitiği ve Pazarlama

Analitik ilk olarak, şirketler, değer önermeleri ve harekete geçirici mesajlar aracılığıyla reklamcılık çabalarına yanıt vermeleri için müşterileri en iyi şekilde nasıl ikna edeceklerini keşfetmeye başladığında, pazarlamada ortaya çıktı.

O zamandan beri, analitiklerin çeşitli nedenlerle pazarlamada yararlı olduğu kanıtlanmıştır. Büyük veri analitiği, aşağıdakiler yoluyla rekabet avantajı için kullanılabilir:

• Şirketlerin pazar segmentlerini ve potansiyel izleyicileri daha iyi anlamalarına yardımcı olmak
• Müşteri davranışı ve tercihleri ​​hakkında daha derinlemesine bilgi sağlamak
• Yeni ürünler ve daha iyi pazarlama yaklaşımlarıyla denemeler yapmak
• Kullanıcı deneyimini artırmak için en iyi stratejileri ortaya çıkarmak
• A/B testini kolaylaştırma
• Fiyatlandırma stratejilerinin optimizasyonuna yardımcı olmak

Pazarlar ve tüketici tercihleri ​​çok hızlı değişirken, sürekli olarak yeni fikirleri test etmek çok önemlidir. Analitik, neyin işe yarayıp neyin yaramadığına dair keskin ipuçları sağlayarak tüm süreci kolaylaştırır.

Örneğin, büyük veri analitiği, belirli müşterilerin en çok neyle ilgilendikleri hakkında bilgi sağlamaya yardımcı olabilir ve bu bilgiler daha sonra onları e-posta kampanyalarınızda daha belirgin bir şekilde hedeflemek için kullanılabilir.

3. Çalışanlarla Analiz

Müşteriler için neyin işe yaradığını bulmanın yanı sıra, büyük veri analitiği, çalışanlar arasında işyerinde üretkenliği teşvik etmek için en iyi stratejilere ilişkin içgörüler sunarak rekabet avantajı sağlayabilir.

Giderek daha fazla işletme, çalışanları daha verimli çalışmaya yönlendirmenin en iyi yolunu belirlemek için analitik kullanıyor.

Deloitte, İnsan Analitiği kullanımını 2017'de başlayan ve 2018'e kadar devam eden önemli bir trend olarak kabul etti. Analitik, özellikle aşağıdaki amaçlar için insan kaynaklarında kullanım bulur:

• İşe alım sürecinde özgeçmişleri ve kapak mektuplarını sıralama
• Bir adayın kişiliğini değerlendirmek için video görüşmelerini analiz etme
• Çalışanlar ve departmanlardaki davranış kalıplarını tespit etmek
• Eğitimin ve çalışan koçluğunun gerçek zamanlı etkilerini izleme
• Bordro sızıntısı veya kötü saatlik zaman yönetimi alanlarının belirlenmesi
• Çalışan enerjisi, refahı ve acı noktaları için performans verilerinin toplanması
• Çalışanları kalite ve güvenilirliğe göre sıralamak

Başka bir deyişle, işyeri içindeki analitik, şirketlerin çalışanlarının tam olarak nasıl çalıştığına ve üretkenliği bir sonraki seviyeye taşımak için onları nasıl destekleyeceğine dair çok daha iyi bir fikir edinmelerine yardımcı olur.

İdeal işyeri ile ilgili teoriler değiştikçe, büyük veriler şirketlerin çalışanları için oluşturdukları iletişim ortamı, süreçleri ve iş akışları hakkında bilinçli kararlar vermelerine yardımcı olabilir.

Örneğin, veri içgörüleriniz size müşteri destek ekibinizin aynı müşteri sorgularını tekrar tekrar yanıtlamak için çok fazla zaman harcadığını gösteriyorsa, web sitenizde bu tekrarlanan soruları yanıtlayan bir SSS bölümü oluşturabilirsiniz.

Daha da iyisi, müşteriler için bu soruları gerçek zamanlı olarak yanıtlamak üzere programlayabileceğiniz bir sohbet robotu uygulayabilirsiniz.

Sonuç, personelin serbest kalması ve zamanlarını insan dokunuşu gerektiren görevlere harcayabilmesidir.

Aynısı hemen hemen her ortama uygulanabilir; hatta depo zemini.

Analiz, çalışanların verimsiz bir süreç izlediğini belirlerse, bunu artık içgörülerinizde görebilir ve ister politikadaki bir değişiklikle, isterse belirli bir işyeri darboğazına hitap eden özel bir uygulamayla olsun, düzeltmeye çalışabilirsiniz.

Buradaki nokta, veri analitiğinin, daha önce operasyonlarınız üzerinde görünmez bir yük olan çalışma süreçlerini ortaya çıkarmaya yardımcı olmasıdır.

Bu artan görünürlük sayesinde, karar vericiler, değişimi etkilemek için kullanabilecekleri eyleme dönüştürülebilir içgörülere sahip olur.

Bu Büyük Veri Analitiği Örnekleri Nasıl Rekabet Avantajı Sağlar?

Özünde, bu büyük veri analitiği örnekleri, veri analizinin işletmeleri kendi pazarlarında nasıl daha uygun maliyetli, verimli ve rekabetçi hale getirebileceğini gösterir.

KOBİ'ler, rekabet avantajı elde etmek için veri ve analitik yazılımlarından yararlanma olasılığı en yüksek olanlardır.

Doğru yapıldığında, analitik ve büyük veri birlikte çalışarak süreçleriniz hakkında değerli iş zekası sağlar ve size yeni fırsatlar sunar.

BT ve siber güvenlikte veri analitiği, günümüzün siber güvenlik ortamı için özellikle önemli bir husus olan müşteri, çalışan ve şirket bilgilerini güvende tutmak için şirketlerin tehditlerin önünde kalmasına yardımcı olur.

Pazarlamada, büyük veri, şirketlerin doğruca neyin işe yaradığına karar vermelerine, tahmin yürütmeyi denklemin dışında bırakmalarına ve işletmelerin potansiyel müşterileri ve müşterileri daha hassas bir şekilde beslemesine olanak tanır.

Son olarak, dahili olarak, büyük verilerin kullanımı, şirketlerin iş operasyonlarında verimlilik üzerinde olumsuz etkileri olabilecek eski süreçlerden kurtulmasına yardımcı olur.

Bu, özellikle çoğu otomasyon çözümleri kullanılarak hafifletilebilen manuel işlemler için geçerlidir.

Her işletme, kritik ölçütleri, potansiyel sorunları ve müşterileriyle ilgili öngörüleri belirlemek için büyük verileri kullanmalıdır.

Bu analitikler, bir şirketin genişliği boyunca temel bilgiler sağlayarak bir işi ileriye taşımaya yardımcı olur.

BT'den insan kaynaklarına kadar, büyük veriler, şirketlerin üretkenliği ve karlılığı artırmak için bilinçli, ikna edici kararlar almalarını sağlayan iş etkileri için giderek daha hayati hale geliyor.

Büyük Veri için Yönetilen Hizmetler

Büyük veriler için yönetilen hizmetler, işletmelerin verilerinden yararlanmak için analitik programları uygulamaya başlamalarının bir yoludur.

Günümüzde kuruluşlar, rekabet avantajı için büyük veri analitiği kullanmanın önemini anlıyor, ancak çoğu zaman bir planı uygulamaya koymak için gerekli çözümleri uygulamaya yönelik uzmanlık ve araçlardan yoksun.

Bu nedenle, birçok işletme büyük verileri için yönetilen hizmetleri kullanır, böylece barındırdıkları büyük miktarda az kullanılan veriyi kullanmaya başlayabilirler.

Impact Networking, işletmelerin büyük veri analitiğinin operasyonlarına getirebileceği ek avantajlara konsantre olurken arka uç teknoloji uygulamasını yönetmemize izin verdiği bir Dijital İnovasyon tarafından yönetilen bir hizmet sunar.