3 przykłady analiz Big Data, które mogą pomóc Twojej firmie

Liderzy branży mogą wykorzystywać duże zbiory danych do różnych celów, takich jak redukcja kosztów, wydajniejsze procesy biznesowe i możliwość lepszej oceny potrzeb klienta.

Od 2017 r. co najmniej 53% firm wykorzystało duże zbiory danych do podejmowania świadomych decyzji – a liczba ta rośnie. Rozwiązania takie jak zautomatyzowana automatyzacja procesów (RPA) pomagają napędzać ten wzrost dużych zbiorów danych, ułatwiając sortowanie i przetwarzanie ogromnych ilości danych.

Teraz, aby pozostać konkurencyjnym, analityka musi odgrywać znaczącą rolę w działalności nowoczesnego MŚP.

Przyjrzymy się uzasadnieniu biznesowemu analizy Big Data oraz sposobowi wykorzystania analityki Big Data w celu uzyskania przewagi konkurencyjnej — oto trzy różne sposoby, w jakie firmy mogą wykorzystać Big Data oraz jak te analizy Big Data mogą mieć kluczowy wpływ na procesy biznesowe.

1. Przykłady Big Data Analytics w IT

Analizę Big Data można wykorzystać do uzyskania przewagi konkurencyjnej, wspierając solidną infrastrukturę IT, która ma kluczowe znaczenie dla zwiększenia wydajności organizacji, zapewniając jednocześnie oszczędności i bezpieczeństwo.

Więc co dokładnie przez to rozumiemy i jak analityka biznesowa przyczynia się do wartości biznesowej?

Analytics wspiera tworzenie i wdrażanie solidniejszej infrastruktury IT, dając profesjonalistom narzędzia, których potrzebują, aby być na bieżąco ze wszystkim. W szczególności dział IT wykorzystuje analitykę na dwa podstawowe sposoby:

Wydajność sieci

Analityka zapewnia wgląd w wydajność sieci w zakresie ruchu, szybkości, czasu pracy i przestojów, nawyków użytkowników, a nawet środowiska drukowania.

Korzystając z danych zebranych z tego monitorowania, specjaliści IT mogą pomóc w zrozumieniu ruchu ruchu w sieci, a menedżerowie mogą w razie potrzeby dostosować procesy, aby zwiększyć wydajność.

Odbywa się to za pomocą silnika oprogramowania oceniającego dane z różnych źródeł, takich jak podłączone urządzenia, serwery i przepływ ruchu.

Analityka sieciowa pomaga Twojemu zespołowi IT wcześnie wykrywać wąskie gardła, sprawdzać stan urządzeń w sieci i rozwiązywać problemy w miarę ich pojawiania się.

Z operacyjnego punktu widzenia analiza sieci, o której mówimy, jest zautomatyzowana i porównywana z wydajnością Twojej sieci. Jeśli podczas analizy okaże się, że Twoja sieć nie działa z optymalną przepustowością, informacje przekazane Twojemu zespołowi IT pomogą mu odkryć, jakie problemy Cię spowalniają i jak je naprawić.

Innymi słowy, korzystanie z analityki sieciowej pozwala zapewnić, że Twoje operacje działają przez cały czas płynnie, wyłapując problemy z wydajnością sieci w czasie rzeczywistym i minimalizując kosztowne przestoje. Jest to dobry przykład analizy big data, która jest obecnie często wdrażana przez małe i średnie firmy.

Bezpieczeństwo cybernetyczne

Cyberataki nasilają się — około 95% decydentów IT uważa, że ​​są podatni na zagrożenia zewnętrzne. Analityka jest najczęściej wykorzystywana do badania zachowania naruszeń w celu przewidzenia następnego.

Historycznie trudno było przewidzieć cyberatak.

Jednak według IDC, big data może być tylko kluczem, którego potrzebuje branża, aby dostarczać analizy i rzucać światło na najlepsze praktyki unikania ataków.

Dane mogą być analizowane i wykorzystywane do określenia, na przykład, kiedy użytkownicy najczęściej pracują, aby zrozumieć, jakie nietypowe działania mogą uzasadniać sprawdzenie alertu; w tym przypadku próba logowania w dziwnym momencie.

Odbywa się to poprzez analizę dużych zbiorów danych, zarówno bieżących, jak i historycznych, oraz wykorzystanie uczenia maszynowego, aby pomóc systemowi zrozumieć wzorce i trendy.

Im więcej danych Twoja firma jest w stanie przeanalizować, tym silniejsza jest Twoja obrona. Dzięki analizie Big Data Twoje rozwiązanie zabezpieczające może stworzyć jasny obraz tego, co jest „normalne” w Twojej firmie — kto się loguje, kiedy, kto ma dostęp do jakich informacji, jak postępuje z danymi.

To sprawia, że ​​cyberprzestępcom znacznie trudniej jest atakować firmy korzystające z analiz big data, ponieważ wszelkie odchylenia od przewidywanych wzorców w sieci biznesowej będą oznaczane i śledzone przez dział IT.

Jest to powszechna technika stosowana w rozwiązaniach cyberbezpieczeństwa służących do polowania na zagrożenia, które można znaleźć w wielu ofertach MSSP.

2. Analiza i marketing Big Data

Analytics pojawił się po raz pierwszy w marketingu, gdy firmy zaczęły odkrywać, jak najlepiej zachęcić klientów do reagowania na ich działania reklamowe — poprzez propozycje wartości i wezwania do działania.

Od tego czasu analityka okazała się przydatna w marketingu z kilku powodów. Analityka big data może być wykorzystana do uzyskania przewagi konkurencyjnej poprzez:

• Pomaganie firmom w lepszym poznaniu segmentów rynku i potencjalnych odbiorców
• Zapewnienie głębszego wglądu w zachowania i preferencje klientów
• Eksperymentowanie z nowymi produktami i lepszymi podejściami marketingowymi
• Ujawnianie najlepszych strategii zwiększania doświadczenia użytkownika
• Ułatwienie testowania A/B
• Pomoc w optymalizacji strategii cenowych

Ponieważ rynki i preferencje konsumentów tak szybko się zmieniają, kluczowe znaczenie ma ciągłe testowanie nowych pomysłów. Analityka ułatwia cały proces, dostarczając wskazówek, co działa, a co nie.

Na przykład analiza big data może pomóc w uzyskaniu informacji o tym, czym konkretni klienci są najbardziej zainteresowani, a następnie informacje te można wykorzystać do bardziej szczegółowego kierowania do nich w kampaniach e-mailowych.

3. Analityka z pracownikami

Oprócz znajdowania tego, co działa dla klientów, analityka big data może zapewnić przewagę konkurencyjną, oferując wgląd w najlepsze strategie zachęcania pracowników do produktywności w miejscu pracy.

Coraz więcej firm korzysta z analiz, aby określić najlepszy sposób na zachęcenie pracowników do wydajniejszej pracy.

Deloitte uznał wykorzystanie People Analytics za istotny trend, który rozpoczął się w 2017 roku i trwał do 2018 roku. W szczególności analityka znajduje zastosowanie w zasobach ludzkich do takich celów, jak:

• Sortowanie życiorysów i listów motywacyjnych podczas procesu rekrutacji
• Analizowanie wywiadów wideo w celu oceny osobowości kandydata
• Dostrzeganie wzorców zachowań u pracowników i działów
• Śledzenie efektów szkoleń i coachingu pracowników w czasie rzeczywistym
• Identyfikacja obszarów wycieku płac lub złego zarządzania czasem pracy
• Zbieranie danych dotyczących wydajności pracowników, dotyczących ich energii, dobrego samopoczucia i bolączek
• Ranking pracowników według jakości i niezawodności

Innymi słowy, analityka w miejscu pracy pomaga firmom lepiej zrozumieć, w jaki sposób pracują ich pracownicy i jak wspierać ich w podnoszeniu produktywności na wyższy poziom.

Jako teorie idealnej zmiany miejsca pracy, big data może pomóc firmom w podejmowaniu świadomych decyzji dotyczących środowiska komunikacyjnego, procesów i przepływów pracy, które tworzą dla swoich pracowników.

Na przykład, jeśli statystyki danych pokazują, że zespół obsługi klienta spędza zbyt dużo czasu na odpowiadaniu na te same zapytania klientów raz za razem, możesz utworzyć sekcję FAQ w swojej witrynie, która odpowiada na te powtarzające się pytania.

Co więcej, możesz wdrożyć chatbota, który możesz zaprogramować, aby odpowiadał na te zapytania w czasie rzeczywistym dla klientów.

Efektem końcowym jest to, że pracownicy są zwolnieni i mogą spędzać czas na zadaniach, które wymagają ludzkiego dotyku.

To samo można zastosować do praktycznie każdego środowiska; nawet posadzka w magazynie.

Jeśli analiza wykaże, że pracownicy śledzą nieefektywny proces, możesz to teraz zobaczyć w swoich spostrzeżeniach i pracować nad jego naprawą, czy to poprzez zmianę zasad, czy może nawet niestandardową aplikację, która rozwiązuje konkretne wąskie gardło w miejscu pracy.

Chodzi o to, że analiza danych pomaga odkryć procesy robocze, które wcześniej były niewidocznym obciążeniem dla twoich operacji.

Dzięki tej zwiększonej widoczności decydenci mają praktyczne spostrzeżenia, które mogą wykorzystać do wprowadzenia zmian.

W jaki sposób te przykłady analizy Big Data zapewniają przewagę konkurencyjną

U podstaw tych przykładów analizy big data pokazano, w jaki sposób analiza danych może sprawić, że firmy będą bardziej opłacalne, wydajne i konkurencyjne na ich rynku.

Małe i średnie firmy są najbardziej skłonne do wykorzystywania oprogramowania do przetwarzania danych i analiz, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.

Po prawidłowym wykonaniu analizy i Big Data współpracują ze sobą, aby zapewnić cenną analizę biznesową procesów i zapewnić nowe możliwości.

W obszarze IT i cyberbezpieczeństwa analiza danych pomaga firmom wyprzedzać zagrożenia, zapewniając bezpieczeństwo informacji o klientach, pracownikach i firmie, co jest szczególnie ważne w dzisiejszym środowisku cyberbezpieczeństwa.

W marketingu big data pozwala firmom iść prosto na to, co działa, bez domysłów i pozwalając firmom na bardziej precyzyjne pielęgnowanie potencjalnych klientów i klientów.

Wreszcie, wewnętrznie, wykorzystanie big data pomaga pozbyć się z firm przestarzałych procesów, które mogą mieć negatywny wpływ na efektywność operacji biznesowych.

Dotyczy to zwłaszcza procesów ręcznych, z których wiele można złagodzić dzięki zastosowaniu rozwiązań automatyzacji.

Każda firma powinna wykorzystywać duże zbiory danych do identyfikowania krytycznych wskaźników, potencjalnych problemów i informacji o swoich klientach.

Te analizy pomagają w rozwoju firmy, dostarczając niezbędnych informacji na temat całej firmy.

Od IT po zasoby ludzkie, duże zbiory danych stają się coraz ważniejsze dla ich wpływu biznesowego, który umożliwia firmom podejmowanie świadomych, przekonujących decyzji w celu zwiększenia produktywności i rentowności.

Usługi zarządzane dla Big Data

Usługi zarządzane dla dużych zbiorów danych to sposób, w jaki firmy mogą rozpocząć wdrażanie programów analitycznych w celu wykorzystania ich danych.

Dzisiejsze organizacje rozumieją, jak ważne jest korzystanie z analiz big data dla uzyskania przewagi konkurencyjnej, ale często brakuje im wiedzy i narzędzi do wdrożenia rozwiązań niezbędnych do opracowania planu.

Z tego powodu wiele firm korzysta z usług zarządzanych dla swoich danych big data, dzięki czemu mogą zacząć wykorzystywać duże ilości nieużywanych danych, które przechowują.

Impact Networking oferuje usługę zarządzaną w zakresie innowacji cyfrowych, w ramach której firmy pozwalają nam zająć się wdrażaniem technologii backend, a jednocześnie mogą skoncentrować się na dodatkowych korzyściach, jakie analityka big data może wnieść do ich działalności.