3 exemples d'analyse de Big Data qui peuvent aider votre entreprise

Les leaders de l'industrie peuvent utiliser le Big Data à diverses fins, telles que la réduction des coûts, des processus commerciaux plus efficaces et la capacité de mieux évaluer les besoins du client.

Depuis 2017, au moins 53 % des entreprises ont exploité le Big Data pour prendre des décisions éclairées, et ce nombre ne cesse d'augmenter. Des développements tels que l'automatisation robotique des processus (RPA) contribuent à alimenter cette augmentation des mégadonnées, facilitant le tri et le traitement de grandes quantités de données.

Aujourd'hui, pour rester compétitive, l'analyse doit jouer un rôle important dans les opérations d'une PME moderne.

Nous examinerons l'analyse de rentabilité de l'analyse des mégadonnées et comment l'analyse des mégadonnées peut être utilisée pour un avantage concurrentiel. Voici trois façons différentes pour les entreprises d'exploiter les mégadonnées et comment ces analyses des mégadonnées peuvent avoir des impacts clés sur le processus d'affaires.

1. Exemples d'analyse de données volumineuses dans l'informatique

L'analyse des mégadonnées peut être utilisée pour obtenir un avantage concurrentiel en prenant en charge une infrastructure informatique robuste, ce qui est essentiel pour améliorer l'efficacité d'une organisation tout en garantissant des économies de coûts et la sécurité.

Alors, qu'entendons-nous exactement par là et comment l'analyse commerciale contribue-t-elle à la valeur commerciale ?

Analytics prend en charge la création et le déploiement d'une infrastructure informatique plus robuste en donnant aux professionnels les outils dont ils ont besoin pour rester au courant de tout. En particulier, l'informatique exploite l'analytique de deux manières principales :

Performances du réseau

L'analyse donne un aperçu des performances du réseau pour des éléments tels que le trafic, les vitesses, la disponibilité et les temps d'arrêt, les habitudes des utilisateurs et même l'environnement d'impression.

En utilisant les données collectées à partir de cette surveillance, les professionnels de l'informatique peuvent aider à comprendre le mouvement du trafic sur un réseau, et les responsables peuvent modifier les processus selon les besoins pour encourager l'efficacité.

Cela est fait par un moteur logiciel évaluant les données provenant de diverses sources, telles que les appareils connectés, les serveurs et le flux de trafic.

L'analyse du réseau aide votre équipe informatique à repérer les goulots d'étranglement à un stade précoce, à vérifier l'état des appareils sous le réseau et à résoudre les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennent.

D'un point de vue opérationnel, l'analyse du réseau dont nous parlons est automatisée et comparée à la façon dont votre réseau devrait fonctionner. Si, au cours de l'analyse, il s'avère que votre réseau ne fonctionne pas à sa capacité optimale, les informations transmises à votre équipe informatique l'aident à découvrir les problèmes qui vous ralentissent et comment les résoudre.

En d'autres termes, l'utilisation de l'analyse du réseau vous permet de vous assurer que vos opérations se déroulent sans heurts à tout moment, en détectant les problèmes de performances du réseau en temps réel et en minimisant les temps d'arrêt coûteux. Il s'agit d'un bon exemple d'analyse de données volumineuses fréquemment déployée par les PME aujourd'hui.

La cyber-sécurité

Les cyberattaques se multiplient : environ 95 % des décideurs informatiques pensent qu'ils sont sensibles aux menaces externes. Les analyses sont le plus souvent déployées pour étudier le comportement des failles afin de prédire la suivante.

Il a toujours été incroyablement difficile de prédire une cyberattaque.

Cependant, selon l'IDC, les mégadonnées pourraient n'être que la clé dont l'industrie a besoin pour fournir des analyses et faire la lumière sur les meilleures pratiques pour éviter les attaques.

Les données peuvent être analysées et utilisées pour déterminer, par exemple, quand les utilisateurs travaillent le plus fréquemment afin de comprendre quelle activité inhabituelle pourrait justifier qu'une alerte soit vérifiée ; une tentative de connexion à un moment étrange dans ce cas.

Cela se fait en analysant de grands ensembles de données, à la fois actuels et historiques, et en utilisant l'apprentissage automatique pour aider le système à comprendre les modèles et les tendances.

Plus votre entreprise est capable d'analyser de données, plus votre défense est solide. Grâce à l'analyse du Big Data, votre solution de sécurité peut dresser un tableau clair de ce qui est « normal » dans votre entreprise : qui se connecte quand, qui a accès à quelles informations, comportement de traitement des données.

Il est donc beaucoup plus difficile pour les cybercriminels de cibler les entreprises qui utilisent l'analyse de mégadonnées, car tout écart par rapport aux modèles prévus dans le réseau de l'entreprise sera signalé et suivi par le service informatique.

Il s'agit d'une technique courante utilisée dans les solutions de cybersécurité de chasse aux menaces que vous trouverez dans de nombreuses offres MSSP.

2. Big Data Analytique et Marketing

L'analyse est apparue pour la première fois dans le marketing lorsque les entreprises ont commencé à découvrir comment inciter au mieux les clients à répondre à leurs efforts publicitaires, par le biais de propositions de valeur et d'appels à l'action.

Depuis lors, les analyses se sont révélées utiles en marketing pour plusieurs raisons. L'analyse de données volumineuses peut être utilisée pour un avantage concurrentiel en :

• Aider les entreprises à avoir une meilleure idée des segments de marché et des publics potentiels
• Fournir un aperçu plus approfondi du comportement et des préférences des clients
• Expérimenter de nouveaux produits et de meilleures approches marketing
• Révéler les meilleures stratégies pour augmenter l'expérience utilisateur
• Faciliter les tests A/B
• Aide à l'optimisation des stratégies tarifaires

Les marchés et les préférences des consommateurs évoluant si rapidement, il est essentiel de tester constamment de nouvelles idées. L'analyse facilite l'ensemble du processus en fournissant des indices pointus sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas.

Par exemple, l'analyse de données volumineuses peut aider à fournir des informations sur ce qui intéresse le plus des clients particuliers, et ces informations peuvent ensuite être utilisées pour les cibler avec plus de précision dans vos campagnes par e-mail.

3. Analytique avec les employés

En plus de trouver ce qui fonctionne pour les clients, l'analyse du Big Data peut fournir un avantage concurrentiel en offrant des informations sur les meilleures stratégies pour encourager la productivité du personnel sur le lieu de travail.

De plus en plus d'entreprises utilisent l'analyse pour identifier la meilleure façon d'inciter les employés à travailler plus efficacement.

Deloitte a reconnu l'utilisation de People Analytics comme une tendance importante à partir de 2017 et se poursuivant jusqu'en 2018. En particulier, l'analytique trouve une utilisation dans les ressources humaines à des fins telles que :

• Trier les CV et les lettres de motivation pendant le processus d'embauche
• Analyser des entretiens vidéo pour évaluer la personnalité d'un candidat
• Repérer les modèles de comportement des employés et des services
• Suivre les effets en temps réel de la formation et du coaching des employés
• Identifier les zones de perte de masse salariale ou de mauvaise gestion du temps horaire
• Collecter des données de performance pour l'énergie, le bien-être et les points douloureux des employés
• Classement des employés par qualité et fiabilité

En d'autres termes, l'analyse sur le lieu de travail aide les entreprises à mieux comprendre exactement comment leurs employés travaillent et comment les aider à faire passer la productivité au niveau supérieur.

À mesure que les théories sur le lieu de travail idéal évoluent, les mégadonnées peuvent aider les entreprises à prendre des décisions éclairées concernant l'environnement de communication, les processus et les flux de travail qu'elles créent pour leurs employés.

Par exemple, si vos informations sur les données vous montrent que votre équipe de support client passe un temps excessif à répondre encore et encore aux mêmes questions des clients, vous pouvez créer une section FAQ sur votre site Web qui répond à ces questions récurrentes.

Mieux encore, vous pouvez implémenter un chatbot, que vous pouvez programmer pour répondre à ces requêtes en temps réel pour les clients.

Le résultat final est que le personnel est libéré et peut consacrer son temps à des tâches qui nécessitent une touche humaine.

La même chose peut être appliquée à pratiquement n'importe quel environnement ; même le sol de l'entrepôt.

Si l'analyse détermine que les travailleurs suivent un processus inefficace, vous pouvez maintenant le voir dans vos informations et travailler pour y remédier, que ce soit par un changement de politique, ou peut-être même une application personnalisée qui résout un goulot d'étranglement spécifique sur le lieu de travail.

Le point ici est que l'analyse des données aide à découvrir les processus de travail qui étaient auparavant une charge invisible pour vos opérations.

Grâce à cette visibilité accrue, les décideurs disposent d'informations exploitables qu'ils peuvent utiliser pour effectuer des changements.

Comment ces exemples d'analyse de Big Data offrent un avantage concurrentiel

À la base, ces exemples d'analyse de données volumineuses montrent comment l'analyse de données peut rendre les entreprises plus rentables, efficaces et compétitives sur leur marché.

Les PME sont les plus susceptibles d'exploiter les logiciels de données et d'analyse pour obtenir un avantage concurrentiel.

Lorsqu'elles sont effectuées correctement, les analyses et le Big Data fonctionnent ensemble pour fournir une intelligence économique précieuse sur vos processus et vous offrir de nouvelles opportunités.

Dans le domaine de l'informatique et de la cybersécurité, l'analyse de données aide les entreprises à garder une longueur d'avance sur les menaces afin de protéger les informations de leurs clients, employés et entreprises, une considération particulièrement importante dans l'environnement de cybersécurité actuel.

En marketing, les mégadonnées permettent aux entreprises d'aller directement à ce qui fonctionne, en laissant de côté les conjectures et en permettant aux entreprises de nourrir les prospects et les clients avec plus de précision.

Enfin, en interne, l'utilisation du big data aide à débarrasser les entreprises des processus obsolètes qui peuvent avoir des impacts négatifs sur l'efficacité des opérations commerciales.

C'est particulièrement le cas avec les processus manuels, dont beaucoup peuvent être atténués grâce à l'utilisation de solutions d'automatisation.

Chaque entreprise devrait utiliser le Big Data pour identifier les mesures critiques, les problèmes potentiels et les informations sur ses clients.

Ces analyses aident à faire avancer une entreprise en fournissant des informations essentielles sur l'ensemble de l'entreprise.

De l'informatique aux ressources humaines, le big data devient de plus en plus vital pour ses impacts commerciaux qui permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées et pertinentes pour stimuler la productivité et la rentabilité.

Services gérés pour le Big Data

Les services gérés pour le Big Data sont un moyen pour les entreprises de commencer à mettre en œuvre des programmes d'analyse pour exploiter leurs données.

Les organisations comprennent aujourd'hui l'importance d'utiliser l'analyse de données volumineuses pour un avantage concurrentiel, mais manquent souvent d'expertise et d'outils pour mettre en œuvre les solutions nécessaires pour mettre en place un plan.

Pour cette raison, de nombreuses entreprises utilisent des services gérés pour leurs mégadonnées afin de pouvoir commencer à utiliser les grandes quantités de données sous-utilisées qu'elles hébergent.

Impact Networking propose un service géré d'innovation numérique, où les entreprises nous laissent gérer la mise en œuvre de la technologie backend tout en se concentrant sur les avantages supplémentaires que l'analyse des mégadonnées peut apporter à leurs opérations.