ビジネスに役立つ 3 つのビッグデータ分析の例

業界のリーダーは、コスト削減、より効率的なビジネス プロセス、顧客のニーズをより適切に判断する機能など、さまざまな目的でビッグ データを使用できます。

2017 年以降、少なくとも 53% の企業がビッグ データを活用して十分な情報に基づいた意思決定を行っており、その数は増え続けています。 ロボティック プロセス オートメーション(RPA) などの開発は、このビッグ データの増加に拍車をかけ、膨大な量のデータの整理と処理を容易にしています。

現在、競争力を維持するために、分析は現代の SMB の運用において重要な役割を果たす必要があります。

ビッグ データ分析のビジネス ケースと、ビッグ データ分析を使用して競争上の優位性を得る方法を見ていきます。ここでは、企業がビッグ データを活用できる 3 つの異なる方法と、これらのビッグ データ分析が市場にどのように重要な影響を与えることができるかについて説明します。ビジネスプロセス。

1. IT におけるビッグデータ分析の例

堅牢な IT インフラストラクチャをサポートすることで、ビッグ データ分析を使用して競争上の優位性を得ることができます。これは、組織の効率を高めながら、コスト削減とセキュリティを確保するために不可欠です。

では、これは正確には何を意味し、ビジネス分析はビジネス価値にどのように貢献するのでしょうか?

アナリティクスは、専門家がすべてを把握するために必要なツールを提供することで、より堅牢な IT インフラストラクチャの作成と展開をサポートします。 特に、IT は主に次の 2 つの方法で分析を活用します。

ネットワーク性能

分析は、トラフィック、速度、アップタイムとダウンタイム、ユーザーの習慣、さらには印刷環境などのネットワーク パフォーマンスに関する洞察をもたらします。

この監視から収集されたデータを使用して、IT プロフェッショナルはネットワーク全体のトラフィックの動きを理解するのに役立ち、管理者は必要に応じてプロセスを微調整して効率を高めることができます。

これは、接続されたデバイス、サーバー、トラフィックの流れなど、さまざまなソースからのデータを評価するソフトウェア エンジンによって行われます。

ネットワーク分析は、IT チームがボトルネックを早期に発見し、ネットワーク下のデバイスの状態をチェックし、問題が発生したときに修正するのに役立ちます。

運用上の観点から、私たちが話しているネットワーク分析は自動化され、ネットワークのパフォーマンスと比較されます。 分析中に、ネットワークが最適なキャパシティで動作していないことが判明した場合、IT チームに提供される情報は、速度を低下させている問題とその修復方法を発見するのに役立ちます。

つまり、ネットワーク分析を使用すると、運用が常にスムーズに実行され、ネットワーク パフォーマンスの問題をリアルタイムで把握し、コストのかかるダウンタイムを最小限に抑えることができます。 これは、現在 SMB によって頻繁に展開されているビッグデータ分析の好例です。

サイバーセキュリティ

サイバー攻撃は増加しており、IT 意思決定者の約 95% は、外部の脅威の影響を受けやすいと考えています。 分析は、次の侵害を予測するために侵害の挙動を調査するために最も頻繁に展開されます。

歴史的に、サイバー攻撃を予測することは非常に困難でした。

ただし、IDC によると、ビッグ データは、業界が分析を提供し、攻撃を回避するためのベスト プラクティスを明らかにするために必要な鍵にすぎない可能性があります。

データを分析して使用することで、たとえば、ユーザーが最も頻繁に作業を行っている時期を特定して、アラートのチェックが必要な異常なアクティビティを理解することができます。 この場合、奇妙な時間にログインが試みられます。

これは、現在と過去の両方のビッグ データ セットを分析し、機械学習を使用してシステムがパターンと傾向を理解できるようにすることによって行われます。

ビジネスで分析できるデータが多ければ多いほど、防御は強化されます。 セキュリティ ソリューションは、ビッグ データ分析を通じて、ビジネスにおける「通常」の状況 (誰がいつログオンし、誰がどの情報にアクセスできるか、データ処理の動作) を明確に把握できます。

これにより、サイバー犯罪者がビッグデータ分析を利用するビジネスを標的にすることがはるかに困難になります。ビジネス ネットワークで予測されたパターンからの逸脱は、IT によってフラグが立てられ、追跡されるからです。

これは、多くの MSSP 製品で見られる脅威ハンティング サイバーセキュリティ ソリューションで使用される一般的な手法です。

2. ビッグデータの分析とマーケティング

分析が最初にマーケティングに登場したのは、企業が価値提案と行動を促すフレーズを通じて、顧客を広告活動に反応させる最善の方法を発見し始めたときです。

それ以来、アナリティクスはいくつかの理由でマーケティングに役立つことが証明されています。 ビッグデータ分析は、次の方法で競争上の優位性を得るために使用できます。

• 企業が市場セグメントと潜在的なオーディエンスをよりよく理解できるように支援する
• 顧客の行動や好みに関するより深い洞察を提供する
• 新製品とより良いマーケティング手法の実験
• ユーザー エクスペリエンスを向上させるための最適な戦略を明らかにする
• A/B テストをより簡単に
• 価格戦略の最適化の支援

市場と消費者の嗜好は急速に変化しているため、常に新しいアイデアをテストすることが重要です。 分析は、何が機能し、何が機能しないかについて明確な手がかりを提供することにより、プロセス全体を容易にします。

たとえば、ビッグ データ分析は、特定の顧客が最も関心を持っているものに関する情報を提供するのに役立ち、その情報を使用して、電子メール キャンペーンでより具体的にターゲットを絞ることができます。

3. 従業員との分析

ビッグデータ分析は、顧客にとって何が効果的かを見つけるだけでなく、従業員の職場での生産性を促進するための最良の戦略についての洞察を提供することにより、競争上の優位性を提供できます。

ますます多くの企業が分析を使用して、従業員がより効率的に作業できるようにする最善の方法を特定しています。

Deloitte は、ピープル アナリティクスの使用が、2017 年に始まり 2018 年まで続く重要なトレンドであると認識しています。特に、アナリティクスは、次のような目的で人事に使用されています。

• 採用プロセスにおける履歴書とカバーレターの仕分け
• ビデオ面接を分析して候補者の性格を評価する
• 従業員や部署の行動パターンの発見
• トレーニングと従業員のコーチングのリアルタイムの効果を追跡する
• 給与漏れや不十分な時間管理の領域を特定する
• 従業員の活力、健康状態、および問題点に関するパフォーマンス データの収集
• 品質と信頼性による従業員のランキング

言い換えれば、職場内の分析は、企業が従業員がどのように働いているか、生産性を次のレベルに引き上げるために従業員をどのようにサポートするかを正確に把握するのに役立ちます。

理想的な職場の変化に関する理論として、ビッグデータは、企業が従業員のために作成するコミュニケーション環境、プロセス、およびワークフローについて十分な情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。

たとえば、顧客サポート チームが同じ顧客のクエリに何度も回答するために途方もない時間を費やしていることがデータ インサイトによって示されている場合は、ウェブサイトに、これらの繰り返される質問に回答する FAQ セクションを作成できます。

さらに良いのは、チャットボットを実装して、顧客のこれらのクエリにリアルタイムで応答するようにプログラムできることです。

その結果、スタッフは解放され、人の手が必要なタスクに時間を費やすことができます。

同じことがほぼすべての環境に適用できます。 倉庫の床も。

分析により、労働者が非効率的なプロセスに従っていることが判明した場合、これをインサイトで確認し、ポリシーの変更や、特定の職場のボトルネックに対処するカスタム アプリなどを通じて、修正に取り組むことができます。

ここでのポイントは、データ分析が、以前は業務の目に見えない無駄遣いであった作業プロセスを明らかにするのに役立つということです。

この可視性の向上により、意思決定者は、変化をもたらすために使用できる実用的な洞察を得ることができます。

これらのビッグデータ分析の例がどのように競争上の優位性を提供するか

これらのビッグ データ分析の例は、データ分析がビジネスの費用対効果、効率、および市場での競争力を高める方法を示しています。

SMB は、データと分析ソフトウェアを活用して競争力を獲得する可能性が最も高いです。

正しく行われると、分析とビッグデータが連携して、プロセスに関する貴重なビジネス インテリジェンスが提供され、新しい機会がもたらされます。

IT とサイバーセキュリティにおいて、データ分析は、企業が脅威に先んじて顧客、従業員、および会社の情報を安全に保つのに役立ちます。これは、今日のサイバーセキュリティ環境にとって特に重要な考慮事項です。

マーケティングでは、ビッグデータにより、企業は効果のあるものにまっすぐ進むことができ、方程式から当て推量を排除し、企業がリードと顧客をより正確に育成できるようになります.

最後に、内部的には、ビッグデータを使用することで、業務の効率に悪影響を及ぼす可能性のある古いプロセスを企業から取り除くことができます。

これは特に手動プロセスの場合に当てはまり、その多くは自動化ソリューションを採用することで軽減できます。

すべての企業はビッグデータを使用して、重要な指標、潜在的な問題、および顧客に関する洞察を特定する必要があります。

これらの分析は、企業全体に不可欠な洞察を提供することで、ビジネスを前進させるのに役立ちます。

IT から人事に至るまで、ビッグデータは、企業が生産性と収益性を促進するための十分な情報に基づいた説得力のある意思決定を行うことを可能にするビジネスへの影響において、ますます重要になっています。

ビッグデータ向けマネージド サービス

ビッグ データのマネージド サービスは、企業がデータを活用するための分析プログラムの実装を開始する方法です。

今日の組織は、競争上の優位性のためにビッグデータ分析を使用することの重要性を理解していますが、計画を立てるために必要なソリューションを実装するための専門知識とツールが不足していることがよくあります。

このため、多くの企業はビッグ データにマネージド サービスを使用して、保有する十分に活用されていない大量のデータを利用し始めることができます。

Impact Networking は、デジタル イノベーション マネージド サービスを提供します。このサービスでは、企業はビッグデータ分析が業務にもたらす可能性のある追加のメリットに集中できる一方で、バックエンド技術の実装を処理できます。