3 esempi di analisi dei big data che possono aiutare la tua azienda

Pubblicato: 2021-09-16

Esempi di analisi dei big data: in questo blog parleremo di alcuni esempi comuni di analisi dei big data e di come possono avere un impatto sulle operazioni aziendali quotidiane.

L'analisi dei big data è ormai da anni un concetto familiare nella trasformazione digitale, ma ci sono ancora molte aziende che non riescono a sfruttare al meglio i big data e il loro impatto sul business.

Forrester segnala che tra il 60% e il 73% di tutti i dati all'interno di un'azienda non viene utilizzato per l'analisi.

Dai marketer ai project manager, le organizzazioni vedono sempre più l'importanza di raccogliere dati da tutti gli aspetti di un'azienda per aiutare a guidare le loro operazioni, e ciò si riflette negli ERP che ora sono una delle applicazioni più richieste da adottare per le PMI.

I leader del settore possono utilizzare i big data per una varietà di scopi, come la riduzione dei costi, processi aziendali più efficienti e la capacità di valutare meglio le esigenze del cliente.

Dal 2017, almeno il 53% delle aziende ha sfruttato i big data per prendere decisioni informate e quel numero è in crescita. Sviluppi come l' automazione dei processi robotici (RPA) stanno aiutando ad alimentare questo aumento dei big data, rendendo più facile ordinare ed elaborare grandi quantità di dati.

Ora, per rimanere competitivi, l'analisi deve svolgere un ruolo significativo nelle operazioni di una moderna PMI.

Daremo un'occhiata al business case per l'analisi dei big data e al modo in cui l'analisi dei big data può essere utilizzata per un vantaggio competitivo: ecco tre diversi modi in cui le aziende possono sfruttare i big data e come queste analisi dei big data possono avere un impatto chiave sul processi di business.

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1. Esempi di Big Data Analytics nell'IT

L'analisi dei big data può essere utilizzata per un vantaggio competitivo supportando una solida infrastruttura IT, fondamentale per migliorare l'efficienza di un'organizzazione garantendo al contempo risparmi sui costi e sicurezza.

Quindi cosa intendiamo esattamente con questo e in che modo l'analisi aziendale contribuisce al valore aziendale?

L'analisi supporta la creazione e l'implementazione di un'infrastruttura IT più solida fornendo ai professionisti gli strumenti di cui hanno bisogno per essere sempre aggiornati. In particolare, l'IT sfrutta l'analisi in due modi principali:

Prestazioni di rete

L'analisi fornisce informazioni dettagliate sulle prestazioni della rete per aspetti quali traffico, velocità, tempi di attività e di inattività, abitudini degli utenti e persino l'ambiente di stampa.

Utilizzando i dati raccolti da questo monitoraggio, i professionisti IT possono aiutare a comprendere il movimento del traffico attraverso una rete e i manager possono modificare i processi secondo necessità per incoraggiare l'efficienza.

Questo viene fatto da un motore software che valuta i dati da una varietà di fonti, come dispositivi connessi, server e flusso di traffico.

L'analisi di rete aiuta il tuo team IT a individuare tempestivamente i colli di bottiglia, controllare lo stato dei dispositivi in ​​rete e risolvere i problemi non appena si presentano.

Da un punto di vista operativo, l'analisi della rete di cui stiamo parlando è automatizzata e confrontata con le prestazioni della tua rete. Se, durante l'analisi, la tua rete si discosta dal funzionamento alla capacità ottimale, le informazioni fornite al tuo team IT lo aiutano a scoprire quali problemi ti stanno rallentando e come risolverli.

In altre parole, l'uso dell'analisi di rete consente di garantire che le operazioni funzionino sempre senza intoppi, rilevando i problemi di prestazioni della rete in tempo reale e riducendo al minimo i costosi tempi di inattività. Questo è un buon esempio di analisi dei big data che viene spesso implementata dalle PMI oggi.

Sicurezza informatica

Gli attacchi informatici sono in aumento: circa il 95% dei responsabili delle decisioni IT ritiene di essere suscettibile alle minacce esterne. Le analisi vengono utilizzate più frequentemente per studiare il comportamento delle violazioni al fine di prevedere quella successiva.

Storicamente è stato incredibilmente difficile prevedere un attacco informatico.

Tuttavia, secondo l'IDC, i big data potrebbero essere solo la chiave di cui il settore ha bisogno per fornire analisi e far luce sulle migliori pratiche per evitare attacchi.

I dati possono essere analizzati e utilizzati per determinare, ad esempio, quando gli utenti stanno lavorando più frequentemente per capire quale attività insolita potrebbe giustificare il controllo di un avviso; un tentativo di accesso in un momento strano in questo caso.

Questo viene fatto analizzando i big data set, sia attuali che storici, e utilizzando l'apprendimento automatico per aiutare il sistema a comprendere modelli e tendenze.

Più dati la tua azienda è in grado di analizzare, più forte sarà la tua difesa. Attraverso l'analisi dei big data, la tua soluzione di sicurezza può creare un quadro chiaro di ciò che è "normale" nella tua azienda: chi accede quando, chi ha accesso a quali informazioni, comportamento di gestione dei dati.

Ciò rende molto più difficile per i criminali informatici prendere di mira le aziende che utilizzano l'analisi dei big data, poiché qualsiasi deviazione dai modelli previsti nella rete aziendale verrà segnalata e monitorata dall'IT.

Questa è una tecnica comune utilizzata nelle soluzioni di sicurezza informatica per la caccia alle minacce che troverai in molte offerte MSSP.

2. Analisi e marketing dei big data

L'analisi è nata nel marketing quando le aziende hanno iniziato a scoprire come invogliare i clienti a rispondere al meglio ai loro sforzi pubblicitari, attraverso proposte di valore e inviti all'azione.

Da allora, l'analisi si è dimostrata utile nel marketing per diversi motivi. L'analisi dei big data può essere utilizzata per un vantaggio competitivo:

  • Aiutare le aziende a comprendere meglio i segmenti di mercato e il pubblico potenziale
  • Fornire una visione più approfondita del comportamento e delle preferenze dei clienti
  • Sperimentazione di nuovi prodotti e migliori approcci di marketing
  • Rivelando le migliori strategie per aumentare l'esperienza dell'utente
  • Semplificare il test A/B
  • Assistenza nell'ottimizzazione delle strategie di prezzo

Con i mercati e le preferenze dei consumatori in rapida evoluzione, è fondamentale testare costantemente nuove idee. L'analisi semplifica l'intero processo fornendo indizi precisi su cosa funziona e cosa no.

Ad esempio, l'analisi dei big data può aiutare a fornire informazioni su ciò a cui i clienti sono più interessati e tali informazioni possono quindi essere utilizzate per indirizzarli con maggiore specificità nelle tue campagne e-mail.

Se ricevi e-mail promozionali da siti di e-commerce che ti consigliano determinati prodotti, puoi essere certo che hanno espresso un giudizio sui tuoi gusti utilizzando i dati su di te che sono stati compilati per loro tramite un ERP.

Principali obiettivi di marketing basati sui dati | Esempi di analisi dei big data

3. Analisi con i dipendenti

Oltre a trovare ciò che funziona per i clienti, l'analisi dei big data può fornire un vantaggio competitivo offrendo informazioni sulle migliori strategie per incoraggiare la produttività sul posto di lavoro tra il personale.

Sempre più aziende utilizzano l'analisi per identificare il modo migliore per spingere i dipendenti a lavorare in modo più efficiente.

Deloitte ha riconosciuto l'uso di People Analytics come una tendenza significativa iniziata nel 2017 e proseguita fino al 2018. In particolare, l'analisi trova impiego nelle risorse umane per scopi quali:

  • Smistamento curriculum e lettere di presentazione durante il processo di assunzione
  • Analisi di interviste video per valutare la personalità di un candidato
  • Individuazione dei modelli di comportamento nei dipendenti e nei reparti
  • Monitoraggio degli effetti in tempo reale della formazione e del coaching dei dipendenti
  • Identificazione delle aree di perdita di buste paga o di cattiva gestione del tempo orario
  • Raccolta di dati sulle prestazioni per l'energia, il benessere e i punti deboli dei dipendenti
  • Classifica i dipendenti per qualità e affidabilità

In altre parole, l'analisi all'interno dell'ambiente di lavoro aiuta le aziende ad avere un'idea molto migliore di come lavorano esattamente i propri dipendenti e di come supportarli per portare la produttività al livello successivo.

Poiché le teorie sul luogo di lavoro ideale cambiano, i big data possono aiutare le aziende a prendere decisioni informate sull'ambiente di comunicazione, sui processi e sui flussi di lavoro che creano per i propri dipendenti.

Ad esempio, se le informazioni dettagliate sui dati ti mostrano che il tuo team di assistenza clienti sta dedicando una quantità eccessiva di tempo a rispondere alle stesse domande dei clienti più e più volte, puoi creare una sezione FAQ sul tuo sito Web che risponda a quelle domande ripetute.

Meglio ancora, potresti implementare un chatbot, che puoi programmare per rispondere a queste domande in tempo reale per i clienti.

Il risultato finale è che il personale è libero e in grado di dedicare il proprio tempo a compiti che richiedono un tocco umano.

Lo stesso può essere applicato praticamente a qualsiasi ambiente; anche il piano del magazzino.

Se l'analisi determina che i lavoratori stanno seguendo un processo inefficiente, ora puoi vederlo nelle tue informazioni e lavorare per correggerlo, sia attraverso una modifica delle politiche, sia forse anche un'app personalizzata che risolve uno specifico collo di bottiglia sul posto di lavoro.

Il punto qui è che l'analisi dei dati aiuta a scoprire i processi di lavoro che in precedenza erano un drenaggio invisibile per le tue operazioni.

Con questa maggiore visibilità, i responsabili delle decisioni hanno informazioni utili che possono utilizzare per apportare cambiamenti.

In che modo questi esempi di analisi dei big data forniscono un vantaggio competitivo

Al centro, questi esempi di analisi dei big data mostrano come l'analisi dei dati può rendere le aziende più convenienti, efficienti e competitive nel loro mercato.

È più probabile che le PMI utilizzino dati e software di analisi per ottenere un vantaggio competitivo.

Se eseguiti correttamente, l'analisi e i big data interagiscono per fornire preziose informazioni aziendali sui tuoi processi e offrirti nuove opportunità.

Nell'IT e nella sicurezza informatica, l'analisi dei dati aiuta le aziende a stare al passo con le minacce per mantenere al sicuro i propri clienti, dipendenti e informazioni aziendali, una considerazione particolarmente importante per l'ambiente di sicurezza informatica odierno.

Nel marketing, i big data consentono alle aziende di puntare direttamente su ciò che funziona, lasciando fuori le congetture e consentendo alle aziende di coltivare lead e clienti con maggiore precisione.

Infine, internamente, l'uso dei big data aiuta a liberare le aziende da processi datati che possono avere impatti negativi sull'efficienza delle operazioni aziendali.

Questo è particolarmente vero per i processi manuali, molti dei quali possono essere alleviati utilizzando soluzioni di automazione.

Ogni azienda dovrebbe utilizzare i big data per identificare parametri critici, potenziali problemi e informazioni dettagliate sui propri clienti.

Queste analisi aiutano a far progredire un'azienda fornendo informazioni essenziali su tutta l'ampiezza di un'azienda.

Dall'IT alle risorse umane, i big data stanno diventando sempre più vitali per il loro impatto sul business che consente alle aziende di prendere decisioni informate e convincenti per aumentare la produttività e la redditività.

Servizi gestiti per Big Data

I servizi gestiti per i big data consentono alle aziende di iniziare a implementare programmi di analisi per sfruttare i propri dati.

Le organizzazioni oggi comprendono l'importanza di utilizzare l'analisi dei big data per un vantaggio competitivo, ma spesso non dispongono delle competenze e degli strumenti per implementare le soluzioni necessarie per mettere in atto un piano.

Per questo motivo, molte aziende utilizzano servizi gestiti per i loro big data in modo da poter iniziare a utilizzare le grandi quantità di dati sottoutilizzati che ospitano.

Impact Networking offre un servizio gestito per l'innovazione digitale, in cui le aziende ci consentono di gestire l'implementazione della tecnologia di back-end mentre possono concentrarsi sui vantaggi aggiuntivi che l'analisi dei big data può apportare alle loro operazioni.