3 Beispiele für Big-Data-Analysen, die Ihrem Unternehmen helfen können

Veröffentlicht: 2021-09-16

Beispiele für Big-Data-Analysen: In diesem Blog diskutieren wir einige gängige Beispiele für Big-Data-Analysen und wie sie sich auf Ihre täglichen Geschäftsabläufe auswirken können.

Big Data Analytics ist seit Jahren ein vertrautes Konzept in der digitalen Transformation, aber es gibt immer noch viele Unternehmen, die Big Data und seine geschäftlichen Auswirkungen nicht optimal nutzen.

Forrester berichtet, dass zwischen 60 % und 73 % aller Daten innerhalb eines Unternehmens für Analysen ungenutzt bleiben.

Von Vermarktern bis hin zu Projektmanagern erkennen Unternehmen zunehmend die Bedeutung der Erfassung von Daten aus allen Aspekten eines Unternehmens, um ihre Abläufe zu steuern, und das spiegelt sich darin wider, dass ERPs jetzt eine der gefragtesten Anwendungen für KMUs sind.

Branchenführer können Big Data für eine Vielzahl von Zwecken nutzen, wie z. B. Kostensenkung, effizientere Geschäftsprozesse und die Fähigkeit, die Bedürfnisse des Kunden besser einzuschätzen.

Seit 2017 haben mindestens 53 % der Unternehmen Big Data genutzt, um fundierte Entscheidungen zu treffen – Tendenz steigend. Entwicklungen wie Robotic Process Automation (RPA) tragen dazu bei, diesen Anstieg von Big Data voranzutreiben und das Sortieren und Verarbeiten riesiger Datenmengen zu erleichtern.

Um wettbewerbsfähig zu bleiben, muss die Analytik eine bedeutende Rolle im Betrieb eines modernen KMU spielen.

Wir werfen einen Blick auf den Business Case für Big Data Analytics und wie Big Data Analytics für Wettbewerbsvorteile genutzt werden kann – hier sind drei verschiedene Möglichkeiten, wie Unternehmen Big Data nutzen können und wie diese Big Data Analytics wichtige Auswirkungen auf die Geschäftsprozesse.

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1. Beispiele für Big Data Analytics in der IT

Big-Data-Analysen können für Wettbewerbsvorteile genutzt werden, indem sie eine robuste IT-Infrastruktur unterstützen, die für die Steigerung der Effizienz eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung ist und gleichzeitig Kosteneinsparungen und Sicherheit gewährleistet.

Was genau meinen wir damit und wie trägt Business Analytics zum Geschäftswert bei?

Analytics unterstützt die Erstellung und Bereitstellung einer robusteren IT-Infrastruktur, indem es Fachleuten die Tools an die Hand gibt, die sie benötigen, um den Überblick zu behalten. Insbesondere nutzt die IT Analysen auf zwei primäre Arten:

Netzwerkleistung

Analysen geben Einblicke in die Netzwerkleistung für Dinge wie Datenverkehr, Geschwindigkeiten, Betriebs- und Ausfallzeiten, Benutzergewohnheiten und sogar die Druckumgebung.

Mithilfe der bei dieser Überwachung gesammelten Daten können IT-Experten helfen, die Bewegung des Datenverkehrs in einem Netzwerk zu verstehen, und Manager können Prozesse nach Bedarf optimieren, um die Effizienz zu steigern.

Dies geschieht durch eine Software-Engine, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie angeschlossenen Geräten, Servern und dem Verkehrsfluss bewertet.

Netzwerkanalysen helfen Ihrem IT-Team, Engpässe frühzeitig zu erkennen, den Zustand von Geräten im Netzwerk zu überprüfen und auftretende Probleme zu beheben.

Aus betrieblicher Sicht ist die Netzwerkanalyse, über die wir sprechen, automatisiert und wird mit der Leistung Ihres Netzwerks verglichen. Wenn während der Analyse festgestellt wird, dass Ihr Netzwerk nicht optimal ausgelastet ist, helfen die an Ihr IT-Team übermittelten Informationen dabei, herauszufinden, welche Probleme Sie verlangsamen und wie diese behoben werden können.

Mit anderen Worten, die Verwendung von Netzwerkanalysen ermöglicht es Ihnen, sicherzustellen, dass Ihr Betrieb jederzeit reibungslos läuft, Probleme mit der Netzwerkleistung in Echtzeit erkennt und kostspielige Ausfallzeiten auf ein Minimum reduziert. Dies ist ein gutes Beispiel für Big-Data-Analysen, die heute häufig von KMUs eingesetzt werden.

Internet-Sicherheit

Cyberangriffe nehmen zu – etwa 95 % der IT-Entscheidungsträger glauben, dass sie anfällig für externe Bedrohungen sind. Analysen werden am häufigsten eingesetzt, um das Verhalten von Sicherheitsverletzungen zu untersuchen, um die nächste vorherzusagen.

In der Vergangenheit war es unglaublich schwierig, einen Cyberangriff vorherzusagen.

Laut IDC könnte Big Data jedoch genau der Schlüssel sein, den die Branche benötigt, um Analysen bereitzustellen und Best Practices zur Vermeidung von Angriffen aufzuzeigen.

Daten können analysiert und verwendet werden, um beispielsweise zu bestimmen, wann Benutzer am häufigsten arbeiten, um zu verstehen, welche ungewöhnlichen Aktivitäten eine Überprüfung einer Warnung rechtfertigen könnten; in diesem Fall ein Anmeldeversuch zu einer ungewöhnlichen Zeit.

Dies geschieht durch die Analyse großer Datensätze, sowohl aktueller als auch historischer, und durch maschinelles Lernen, um dem System zu helfen, Muster und Trends zu verstehen.

Je mehr Daten Ihr Unternehmen analysieren kann, desto stärker ist Ihr Schutz. Durch Big-Data-Analyse kann Ihre Sicherheitslösung ein klares Bild davon erstellen, was in Ihrem Unternehmen „normal“ ist – wer sich wann anmeldet, wer Zugriff auf welche Informationen hat, Datenverarbeitungsverhalten.

Dies macht es für Cyberkriminelle viel schwieriger, Unternehmen anzugreifen, die Big-Data-Analysen verwenden, da jede Abweichung von vorhergesagten Mustern im Unternehmensnetzwerk von der IT gekennzeichnet und verfolgt wird.

Dies ist eine gängige Technik, die in Cybersicherheitslösungen zur Bedrohungssuche verwendet wird, die Sie in vielen MSSP-Angeboten finden.

2. Big-Data-Analyse und Marketing

Analytics entstand zuerst im Marketing, als Unternehmen herausfanden, wie sie Kunden am besten dazu verleiten können, auf ihre Werbemaßnahmen zu reagieren – durch Wertversprechen und Calls-to-Action.

Seitdem haben sich Analysen im Marketing aus mehreren Gründen als nützlich erwiesen. Big Data Analytics kann für einen Wettbewerbsvorteil genutzt werden durch:

  • Unternehmen helfen, ein besseres Gefühl für Marktsegmente und potenzielle Zielgruppen zu bekommen
  • Bereitstellung eines tieferen Einblicks in das Kundenverhalten und die Vorlieben
  • Experimentieren mit neuen Produkten und besseren Marketingansätzen
  • Aufdecken der besten Strategien zur Verbesserung der Benutzererfahrung
  • A/B-Tests einfacher machen
  • Unterstützung bei der Optimierung von Preisstrategien

Da sich Märkte und Verbraucherpräferenzen so schnell ändern, ist es entscheidend, ständig neue Ideen zu testen. Analysen erleichtern den gesamten Prozess, indem sie gezielte Hinweise darauf geben, was funktioniert und was nicht.

Big-Data-Analysen können beispielsweise dazu beitragen, Informationen darüber bereitzustellen, woran bestimmte Kunden am meisten interessiert sind, und diese Informationen können dann verwendet werden, um sie in Ihren E-Mail-Kampagnen gezielter anzusprechen.

Wenn Sie Werbe-E-Mails von E-Commerce-Websites erhalten, die Ihnen bestimmte Produkte empfehlen, können Sie sicher sein, dass sie Ihren Geschmack anhand von Daten über Sie beurteilt haben, die für sie durch ein ERP zusammengestellt wurden.

Die wichtigsten datengetriebenen Marketingziele | Beispiele für Big-Data-Analysen

3. Analytics mit Mitarbeitern

Big Data Analytics kann nicht nur herausfinden, was für Kunden funktioniert, sondern auch einen Wettbewerbsvorteil bieten, indem es Einblicke in die besten Strategien zur Förderung der Produktivität der Mitarbeiter am Arbeitsplatz bietet.

Immer mehr Unternehmen nutzen Analysen, um den besten Weg zu finden, Mitarbeiter dazu zu bringen, effizienter zu arbeiten.

Deloitte hat den Einsatz von People Analytics als einen bedeutenden Trend erkannt, der 2017 begann und sich bis 2018 fortsetzt. Analysen finden insbesondere in der Personalabteilung Anwendung für Zwecke wie:

  • Sortieren von Lebensläufen und Anschreiben während des Einstellungsprozesses
  • Analyse von Videointerviews zur Beurteilung der Persönlichkeit eines Kandidaten
  • Verhaltensmuster in Mitarbeitern und Abteilungen erkennen
  • Verfolgung der Echtzeiteffekte von Schulungen und Mitarbeitercoaching
  • Identifizieren von Bereichen mit Gehaltsverlusten oder schlechtem Stundenmanagement
  • Sammeln von Leistungsdaten für Mitarbeiterenergie, Wohlbefinden und Schmerzpunkte
  • Einstufung der Mitarbeiter nach Qualität und Zuverlässigkeit

Mit anderen Worten, Analysen am Arbeitsplatz helfen Unternehmen, ein viel besseres Gefühl dafür zu bekommen, wie ihre Mitarbeiter genau arbeiten und wie sie sie dabei unterstützen können, die Produktivität auf die nächste Stufe zu heben.

Da sich die Theorien über den idealen Arbeitsplatz ändern, kann Big Data Unternehmen dabei helfen, fundierte Entscheidungen über die Kommunikationsumgebung, Prozesse und Arbeitsabläufe zu treffen, die sie für ihre Mitarbeiter schaffen.

Wenn Ihre Dateneinblicke Ihnen beispielsweise zeigen, dass Ihr Kundensupport-Team übermäßig viel Zeit damit verbringt, immer wieder dieselben Kundenanfragen zu beantworten, könnten Sie auf Ihrer Website einen FAQ-Bereich erstellen, der diese wiederkehrenden Fragen beantwortet.

Besser noch, Sie könnten einen Chatbot implementieren, den Sie so programmieren können, dass er diese Anfragen in Echtzeit für Kunden beantwortet.

Das Endergebnis ist, dass die Mitarbeiter entlastet werden und ihre Zeit für Aufgaben aufwenden können, die eine menschliche Note erfordern.

Dasselbe kann auf praktisch jede Umgebung angewendet werden; sogar der Lagerboden.

Wenn die Analyse feststellt, dass Mitarbeiter einem ineffizienten Prozess folgen, können Sie dies jetzt in Ihren Erkenntnissen sehen und daran arbeiten, dies zu korrigieren, sei es durch eine Änderung der Richtlinie oder vielleicht sogar durch eine benutzerdefinierte App, die einen bestimmten Engpass am Arbeitsplatz behebt.

Der Punkt hier ist, dass die Datenanalyse dabei hilft, Arbeitsprozesse aufzudecken, die zuvor eine unsichtbare Belastung für Ihren Betrieb waren.

Mit dieser erhöhten Sichtbarkeit haben Entscheidungsträger umsetzbare Erkenntnisse, die sie nutzen können, um Veränderungen herbeizuführen.

Wie diese Big-Data-Analytics-Beispiele einen Wettbewerbsvorteil bieten

Im Kern zeigen diese Big-Data-Analytics-Beispiele, wie die Datenanalyse Unternehmen auf ihrem Markt kostengünstiger, effizienter und wettbewerbsfähiger machen kann.

KMU nutzen am ehesten Daten- und Analysesoftware, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

Bei richtiger Ausführung arbeiten Analytics und Big Data zusammen, um wertvolle Business Intelligence zu Ihren Prozessen zu liefern und Ihnen neue Möglichkeiten zu eröffnen.

In der IT- und Cybersicherheit hilft Datenanalyse Unternehmen, Bedrohungen einen Schritt voraus zu sein, um ihre Kunden-, Mitarbeiter- und Unternehmensinformationen zu schützen, eine besonders wichtige Überlegung für die heutige Cybersicherheitsumgebung.

Im Marketing ermöglichen Big Data Unternehmen, direkt auf das zu setzen, was funktioniert, Vermutungen aus der Gleichung herauszulassen und es Unternehmen zu ermöglichen, Leads und Kunden präziser zu pflegen.

Schließlich hilft die Nutzung von Big Data intern, Unternehmen von veralteten Prozessen zu befreien, die sich negativ auf die Effizienz im Geschäftsbetrieb auswirken können.

Dies gilt insbesondere für manuelle Prozesse, von denen viele durch den Einsatz von Automatisierungslösungen erleichtert werden können.

Jedes Unternehmen sollte Big Data verwenden, um kritische Kennzahlen, potenzielle Probleme und Erkenntnisse über seine Kunden zu identifizieren.

Diese Analysen helfen dabei, ein Unternehmen voranzubringen, indem sie wesentliche Erkenntnisse über die gesamte Breite eines Unternehmens liefern.

Von der IT bis zum Personalwesen wird Big Data immer wichtiger für seine geschäftlichen Auswirkungen, die es Unternehmen ermöglichen, fundierte, überzeugende Entscheidungen zu treffen, um Produktivität und Rentabilität zu steigern.

Managed Services für Big Data

Managed Services für Big Data sind eine Möglichkeit für Unternehmen, mit der Implementierung von Analyseprogrammen zur Nutzung ihrer Daten zu beginnen.

Unternehmen wissen heute, wie wichtig es ist, Big-Data-Analysen für einen Wettbewerbsvorteil zu nutzen, haben aber oft nicht das Fachwissen und die Tools, um die notwendigen Lösungen zu implementieren, um einen Plan aufzustellen.

Aus diesem Grund nutzen viele Unternehmen Managed Services für ihre Big Data, damit sie damit beginnen können, die großen Mengen an ungenutzten Daten, die sie speichern, zu nutzen.

Impact Networking bietet einen Managed Service für digitale Innovation, bei dem Unternehmen uns die Backend-Tech-Implementierung überlassen, während sie sich auf die zusätzlichen Vorteile konzentrieren können, die Big-Data-Analysen für ihren Betrieb bringen können.