비즈니스에 도움이 되는 3가지 빅 데이터 분석 예

업계 리더는 비용 절감, 보다 효율적인 비즈니스 프로세스, 고객의 요구 사항을 더 잘 판단할 수 있는 능력과 같은 다양한 목적으로 빅 데이터를 사용할 수 있습니다.

2017년 이후로 기업의 최소 53%가 빅 데이터를 활용하여 정보에 입각한 결정을 내렸으며 그 숫자는 계속 증가하고 있습니다. RPA( 로봇 프로세스 자동화 )와 같은 개발은 빅 데이터의 이러한 증가를 촉진하여 방대한 양의 데이터를 더 쉽게 분류하고 처리할 수 있도록 지원합니다.

이제 경쟁력을 유지하려면 최신 SMB 운영에서 분석이 중요한 역할을 해야 합니다.

우리는 빅 데이터 분석에 대한 비즈니스 사례와 경쟁 우위를 위해 빅 데이터 분석을 사용할 수 있는 방법을 살펴볼 것입니다. 다음은 기업이 빅 데이터를 활용할 수 있는 세 가지 방법과 이러한 빅 데이터 분석이 기업에 중요한 영향을 미칠 수 있는 방법입니다. 비즈니스 프로세스.

1. IT에서의 빅데이터 분석 사례

빅 데이터 분석은 조직의 효율성을 높이는 동시에 비용 절감 및 보안을 보장하는 데 필수적인 강력한 IT 인프라를 지원하여 경쟁 우위를 위해 사용할 수 있습니다.

그렇다면 이것이 정확히 무엇을 의미하며 비즈니스 분석이 비즈니스 가치에 어떻게 기여합니까?

분석은 전문가에게 모든 것을 파악하는 데 필요한 도구를 제공하여 보다 강력한 IT 인프라의 생성 및 배포를 지원합니다. 특히 IT는 두 가지 기본 방식으로 분석을 활용합니다.

네트워크 성능

분석은 트래픽, 속도, 가동 시간 및 가동 중지 시간, 사용자 습관, 인쇄 환경과 같은 항목에 대한 네트워크 성능에 대한 통찰력을 제공합니다.

이 모니터링에서 수집된 데이터를 사용하여 IT 전문가는 네트워크 전반의 트래픽 이동을 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며 관리자는 효율성을 높이기 위해 필요에 따라 프로세스를 조정할 수 있습니다.

이는 연결된 장치, 서버 및 트래픽 흐름과 같은 다양한 소스의 데이터를 평가하는 소프트웨어 엔진에 의해 수행됩니다.

네트워크 분석은 IT 팀이 병목 현상을 조기에 발견하고, 네트워크에 있는 장치의 상태를 확인하고, 발생하는 문제를 수정하는 데 도움이 됩니다.

운영 관점에서 우리가 이야기하는 네트워크 분석은 자동화되어 네트워크가 어떻게 수행되어야 하는지와 비교됩니다. 분석하는 동안 네트워크가 최적의 용량에서 작동하지 않는 것으로 밝혀지면 IT 팀에 제공되는 정보를 통해 속도를 늦추는 문제와 해결 방법을 찾는 데 도움이 됩니다.

즉, 네트워크 분석을 사용하면 운영이 항상 원활하게 실행되고 네트워크 성능 문제를 실시간으로 포착하고 비용이 많이 드는 다운타임을 최소화할 수 있습니다. 이것은 오늘날 SMB에서 자주 배포하는 빅 데이터 분석의 좋은 예입니다.

사이버 보안

사이버 공격이 증가하고 있습니다. IT 의사 결정자의 약 95%가 외부 위협에 취약하다고 생각합니다. 분석은 다음 위반을 예측하기 위해 위반 행위를 연구하는 데 가장 자주 배포됩니다.

역사적으로 사이버 공격을 예측하는 것은 매우 어려웠습니다.

그러나 IDC에 따르면 빅 데이터는 분석을 제공하고 공격 방지를 위한 모범 사례를 조명하기 위해 업계에 필요한 핵심일 수 있습니다.

예를 들어, 어떤 비정상적인 활동이 경고를 확인해야 하는지 이해하기 위해 사용자가 가장 자주 작업하는 시간을 결정하는 데 데이터를 사용하고 분석할 수 있습니다. 이 경우 이상한 시간에 로그인을 시도합니다.

이는 현재 및 과거의 빅 데이터 세트를 분석하고 시스템이 패턴과 추세를 이해하도록 돕기 위해 기계 학습을 사용하여 수행됩니다.

비즈니스에서 분석할 수 있는 데이터가 많을수록 방어가 더 강력해집니다. 빅 데이터 분석을 통해 보안 솔루션은 비즈니스에서 "정상"인 항목, 즉 누가 언제 로그온하는지, 누가 어떤 정보에 액세스하는지, 데이터 처리 동작에 대한 명확한 그림을 구축할 수 있습니다.

비즈니스 네트워크에서 예측된 패턴에서 벗어나면 IT 부서에서 플래그를 지정하고 추적하기 때문에 사이버 범죄자가 빅 데이터 분석을 활용하는 비즈니스를 표적으로 삼는 것이 훨씬 더 어려워집니다.

이것은 많은 MSSP 제품에서 찾을 수 있는 위협 사냥 사이버 보안 솔루션에 사용되는 일반적인 기술입니다.

2. 빅데이터 분석 및 마케팅

분석은 기업이 가치 제안 및 클릭 유도문안을 통해 광고 노력에 가장 잘 응답하도록 고객을 유인하는 방법을 찾기 시작하면서 마케팅에서 처음 등장했습니다.

그 이후로 분석은 여러 가지 이유로 마케팅에 유용한 것으로 입증되었습니다. 빅 데이터 분석은 다음과 같은 방법으로 경쟁 우위를 확보하는 데 사용할 수 있습니다.

• 기업이 시장 부문과 잠재 고객을 더 잘 이해할 수 있도록 지원
• 고객 행동 및 선호도에 대한 보다 심층적인 통찰력 제공
• 새로운 제품과 더 나은 마케팅 접근 방식으로 실험
• 사용자 경험 향상을 위한 최고의 전략 공개
• A/B 테스트를 더 쉽게 만들기
• 가격 전략의 최적화 지원

시장과 소비자 선호도가 빠르게 변화함에 따라 끊임없이 새로운 아이디어를 테스트하는 것이 중요합니다. 분석은 작동하는 것과 작동하지 않는 것에 대한 명확한 단서를 제공하여 전체 프로세스를 더 쉽게 만듭니다.

예를 들어, 빅 데이터 분석은 특정 고객이 가장 관심을 갖고 있는 정보를 제공하는 데 도움이 될 수 있으며, 해당 정보는 이메일 캠페인에서 보다 구체적으로 고객을 타겟팅하는 데 사용할 수 있습니다.

3. 직원과의 분석

고객에게 효과적인 것을 찾는 것 외에도 빅 데이터 분석은 직원들 사이에서 직장의 생산성을 장려하기 위한 최상의 전략에 대한 통찰력을 제공함으로써 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

점점 더 많은 기업이 분석을 사용하여 직원이 더 효율적으로 일할 수 있도록 하는 최선의 방법을 파악하고 있습니다.

Deloitte는 People Analytics의 사용을 2017년부터 2018년까지 계속되는 중요한 추세로 인식했습니다. 특히, 분석은 다음과 같은 목적으로 인적 자원에서 사용을 찾습니다.

• 채용 과정에서 이력서 및 커버 레터 분류
• 후보자의 성격을 평가하기 위해 비디오 인터뷰 분석
• 직원 및 부서의 행동 패턴 파악
• 교육 및 직원 코칭의 실시간 효과 추적
• 급여 누출 또는 시간 관리가 잘 되지 않는 영역 식별
• 직원 에너지, 웰빙 및 고충에 대한 성과 데이터 수집
• 품질 및 신뢰성으로 직원 순위 지정

다시 말해, 직장 내 분석을 통해 기업은 직원이 일하는 방식과 생산성을 한 차원 높일 수 있도록 지원하는 방법을 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다.

이상적인 직장에 대한 이론이 변화함에 따라 빅 데이터는 회사가 직원을 위해 생성하는 커뮤니케이션 환경, 프로세스 및 워크플로에 대해 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

예를 들어, 데이터 통찰력에서 고객 지원 팀이 동일한 고객 쿼리에 반복해서 응답하는 데 지나치게 많은 시간을 소비하고 있음을 보여주는 경우 웹사이트에 이러한 반복적인 질문에 대한 답변을 제공하는 FAQ 섹션을 만들 수 있습니다.

더 나은 방법은 고객을 위해 실시간으로 이러한 쿼리에 응답하도록 프로그래밍할 수 있는 챗봇을 구현할 수 있다는 것입니다.

최종 결과는 직원들이 자유로워지고 인간의 손길이 필요한 작업에 시간을 할애할 수 있다는 것입니다.

거의 모든 환경에 동일하게 적용할 수 있습니다. 창고 바닥까지도.

분석 결과 작업자가 비효율적인 프로세스를 따르고 있다고 판단되면 이제 인사이트에서 이를 확인하고 정책 변경을 통해 또는 특정 작업장 병목 현상을 해결하는 사용자 지정 앱을 통해 수정 작업을 수행할 수 있습니다.

여기서 요점은 데이터 분석이 이전에는 운영에서 보이지 않았던 소모적인 작업 프로세스를 발견하는 데 도움이 된다는 것입니다.

이렇게 향상된 가시성을 통해 의사 결정자는 변화에 영향을 미치는 데 사용할 수 있는 실행 가능한 통찰력을 갖게 됩니다.

이러한 빅 데이터 분석 사례가 경쟁 우위를 제공하는 방법

핵심적으로 이러한 빅 데이터 분석 사례는 데이터 분석이 어떻게 비즈니스를 시장에서 보다 비용 효율적이고 효율적이며 경쟁력 있게 만들 수 있는지 보여줍니다.

SMB는 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터 및 분석 소프트웨어를 활용할 가능성이 가장 높습니다.

올바르게 수행되면 분석과 빅 데이터가 함께 작동하여 프로세스에 대한 귀중한 비즈니스 인텔리전스를 제공하고 새로운 기회를 제공합니다.

IT 및 사이버 보안에서 데이터 분석은 오늘날의 사이버 보안 환경에서 특히 중요한 고려 사항인 고객, 직원 및 회사 정보를 안전하게 유지하기 위해 기업이 위협에 앞서 대처할 수 있도록 도와줍니다.

마케팅에서 빅 데이터를 사용하면 기업이 올바른 방향으로 바로 이동할 수 있으므로 추측을 배제하고 기업이 리드와 고객을 보다 정확하게 육성할 수 있습니다.

마지막으로, 내부적으로 빅 데이터를 사용하면 비즈니스 운영 효율성에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 오래된 프로세스를 제거하는 데 도움이 됩니다.

이는 특히 자동화 솔루션을 사용하여 완화할 수 있는 수동 프로세스의 경우입니다.

모든 비즈니스는 빅 데이터를 사용하여 고객에 대한 중요한 메트릭, 잠재적 문제 및 통찰력을 식별해야 합니다.

이러한 분석은 회사 전반에 걸쳐 필수적인 통찰력을 제공하여 비즈니스를 발전시키는 데 도움이 됩니다.

IT에서 인적 자원에 이르기까지 빅 데이터는 기업이 생산성과 수익성을 높이기 위해 정보에 입각한 설득력 있는 결정을 내릴 수 있도록 하는 비즈니스 영향에 점점 더 중요해지고 있습니다.

빅 데이터를 위한 관리형 서비스

빅 데이터를 위한 관리형 서비스는 기업이 데이터를 활용하기 위한 분석 프로그램 구현을 시작하는 방법입니다.

오늘날 조직은 경쟁 우위를 위해 빅 데이터 분석을 사용하는 것의 중요성을 이해하고 있지만 계획을 수립하는 데 필요한 솔루션을 구현하는 데 필요한 전문 지식과 도구가 부족한 경우가 많습니다.

이러한 이유로 많은 기업에서 빅 데이터에 관리형 서비스를 사용하여 보관하고 있는 활용도가 낮은 데이터를 대량으로 활용할 수 있습니다.

Impact Networking은 디지털 혁신 관리 서비스를 제공합니다. 여기서 기업은 백엔드 기술 구현을 처리하는 동시에 빅 데이터 분석이 운영에 가져올 수 있는 추가 이점에 집중할 수 있습니다.