3 ตัวอย่าง Big Data Analytics ที่สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้

ผู้นำในอุตสาหกรรมสามารถใช้บิ๊กดาต้าเพื่อวัตถุประสงค์ที่หลากหลาย เช่น การลดต้นทุน กระบวนการทางธุรกิจที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น และความสามารถในการตัดสินความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

ตั้งแต่ปี 2017 บริษัทอย่างน้อย 53% ได้ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อทำการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด และจำนวนนั้นก็เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ การพัฒนาต่างๆ เช่น ระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการหุ่นยนต์ (RPA) กำลังช่วยกระตุ้นการเพิ่มขึ้นของข้อมูลขนาดใหญ่ ทำให้ง่ายต่อการจัดเรียงและประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาล

ในตอนนี้ เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ การวิเคราะห์จำเป็นต้องมีบทบาทสำคัญในการดำเนินงานของ SMB ยุคใหม่

เราจะพิจารณากรณีศึกษาทางธุรกิจสำหรับการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าและวิธีที่การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถนำมาใช้เพื่อความได้เปรียบในการแข่งขัน นี่คือสามวิธีที่ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้า และวิธีที่การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าเหล่านี้มีผลกระทบสำคัญต่อ กระบวนการทางธุรกิจ.

1. ตัวอย่าง Big Data Analytics ใน IT

การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถใช้เพื่อความได้เปรียบในการแข่งขันโดยการสนับสนุนโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่แข็งแกร่ง ซึ่งมีความสำคัญต่อการเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กร ในขณะเดียวกันก็ช่วยประหยัดต้นทุนและความปลอดภัย

แล้วสิ่งนี้หมายความว่าอย่างไร และการวิเคราะห์ธุรกิจมีส่วนสนับสนุนมูลค่าทางธุรกิจอย่างไร

Analytics สนับสนุนการสร้างและปรับใช้โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยมอบเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับมืออาชีพเพื่อให้อยู่เหนือทุกสิ่ง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ไอทีใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ในสองวิธีหลัก:

ประสิทธิภาพของเครือข่าย

การวิเคราะห์ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของเครือข่ายสำหรับสิ่งต่างๆ เช่น การรับส่งข้อมูล ความเร็ว เวลาทำงานและเวลาหยุดทำงาน พฤติกรรมของผู้ใช้ และแม้แต่สภาพแวดล้อมการพิมพ์

การใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากการตรวจสอบนี้ ผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีสามารถช่วยทำความเข้าใจการเคลื่อนไหวของทราฟฟิกในเครือข่าย และผู้จัดการสามารถปรับแต่งกระบวนการได้ตามต้องการเพื่อส่งเสริมประสิทธิภาพ

สิ่งนี้ทำได้โดยเอ็นจิ้นซอฟต์แวร์ที่ประเมินข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น อุปกรณ์ที่เชื่อมต่อ เซิร์ฟเวอร์ และการไหลของทราฟฟิก

การวิเคราะห์เครือข่ายช่วยให้ทีมไอทีของคุณตรวจพบปัญหาคอขวดตั้งแต่เนิ่นๆ ตรวจสอบความสมบูรณ์ของอุปกรณ์ภายใต้เครือข่าย และแก้ไขปัญหาที่เกิดขึ้น

จากมุมมองด้านการปฏิบัติงาน การวิเคราะห์เครือข่ายที่เรากำลังพูดถึงนั้นเป็นแบบอัตโนมัติและเปรียบเทียบกับประสิทธิภาพของเครือข่ายของคุณ ในระหว่างการวิเคราะห์ หากพบว่าเครือข่ายของคุณเบี่ยงเบนไปจากการทำงานที่ความจุที่เหมาะสม ข้อมูลที่ส่งไปยังทีมไอทีของคุณจะช่วยให้พวกเขาค้นพบว่าปัญหาใดที่ทำให้คุณช้าลงและจะแก้ไขได้อย่างไร

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การใช้การวิเคราะห์เครือข่ายช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าการดำเนินงานของคุณทำงานได้อย่างราบรื่นตลอดเวลา ตรวจจับปัญหาด้านประสิทธิภาพของเครือข่ายแบบเรียลไทม์ และรักษาเวลาหยุดทำงานที่มีค่าใช้จ่ายให้เหลือน้อยที่สุด นี่เป็นตัวอย่างที่ดีของการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ SMB มักใช้งานในปัจจุบัน

ความปลอดภัยทางไซเบอร์

การโจมตีทางไซเบอร์กำลังเพิ่มขึ้น ผู้มีอำนาจตัดสินใจด้านไอทีประมาณ 95% เชื่อว่าพวกเขาอ่อนไหวต่อภัยคุกคามจากภายนอก มีการใช้ Analytics บ่อยที่สุดเพื่อศึกษาพฤติกรรมของการละเมิดเพื่อคาดการณ์ครั้งถัดไป

ในอดีต การคาดเดาการโจมตีทางอินเทอร์เน็ตเป็นเรื่องยากอย่างไม่น่าเชื่อ

อย่างไรก็ตาม จากข้อมูลของ IDC บิ๊กดาต้าอาจเป็นเพียงกุญแจสำคัญที่อุตสาหกรรมต้องการ เพื่อที่จะให้การวิเคราะห์และให้ความกระจ่างเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในการหลีกเลี่ยงการโจมตี

ข้อมูลสามารถวิเคราะห์และนำไปใช้เพื่อกำหนดได้ เช่น เมื่อผู้ใช้ทำงานบ่อยที่สุดเพื่อทำความเข้าใจว่ากิจกรรมใดที่ผิดปกติใดที่อาจต้องมีการตรวจสอบการแจ้งเตือน พยายามเข้าสู่ระบบในเวลาที่แปลกในกรณีนี้

ซึ่งทำได้โดยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทั้งในปัจจุบันและในอดีต และใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยให้ระบบเข้าใจรูปแบบและแนวโน้ม

ยิ่งธุรกิจของคุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้มากเท่าใด การป้องกันของคุณก็จะยิ่งแข็งแกร่งมากขึ้นเท่านั้น ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ โซลูชันการรักษาความปลอดภัยของคุณสามารถสร้างภาพที่ชัดเจนว่าอะไร "ปกติ" ในธุรกิจของคุณ ใครเข้าสู่ระบบเมื่อใด ใครสามารถเข้าถึงข้อมูลใด พฤติกรรมการจัดการข้อมูล

ซึ่งทำให้อาชญากรไซเบอร์กำหนดเป้าหมายธุรกิจที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ได้ยากขึ้นมาก เนื่องจาก IT จะตรวจจับและติดตามความเบี่ยงเบนจากรูปแบบที่คาดการณ์ไว้ในเครือข่ายธุรกิจ

นี่เป็นเทคนิคทั่วไปที่ใช้ในการค้นหาโซลูชันการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ซึ่งคุณจะพบได้ในข้อเสนอ MSSP จำนวนมาก

2. การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการตลาด

การวิเคราะห์เกิดขึ้นครั้งแรกในด้านการตลาด เนื่องจากบริษัทต่างๆ เริ่มค้นพบวิธีดึงดูดลูกค้าให้ตอบสนองต่อความพยายามในการโฆษณาของตนได้ดีที่สุด ผ่านการนำเสนอคุณค่าและคำกระตุ้นการตัดสินใจ

ตั้งแต่นั้นมา การวิเคราะห์ได้พิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในด้านการตลาดด้วยเหตุผลหลายประการ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถนำมาใช้เพื่อความได้เปรียบในการแข่งขันโดย:

• ช่วยให้บริษัทเข้าใจกลุ่มตลาดและกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้น
• ให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับพฤติกรรมและความชอบของลูกค้า
• ทดลองผลิตภัณฑ์ใหม่และวิธีการทางการตลาดที่ดีขึ้น
• เผยกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการเพิ่มประสบการณ์ผู้ใช้
• ทำให้การทดสอบ A/B ง่ายขึ้น
• ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของกลยุทธ์การกำหนดราคา

ด้วยตลาดและความชอบของผู้บริโภคที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การทดสอบแนวคิดใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องจึงเป็นสิ่งสำคัญ การวิเคราะห์ทำให้กระบวนการทั้งหมดง่ายขึ้นโดยให้เบาะแสที่เจาะจงว่าสิ่งใดใช้ได้ผลและไม่ได้ผล

ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่สามารถช่วยให้ข้อมูลว่าลูกค้ารายใดสนใจมากที่สุด และข้อมูลดังกล่าวจะสามารถนำมาใช้เพื่อกำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยความเฉพาะเจาะจงมากขึ้นในแคมเปญอีเมลของคุณ

3. การวิเคราะห์กับพนักงาน

นอกเหนือจากการค้นหาสิ่งที่เหมาะกับลูกค้าแล้ว การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ยังสามารถสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันโดยนำเสนอข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการส่งเสริมผลิตภาพในสถานที่ทำงานในหมู่พนักงาน

ธุรกิจจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ใช้การวิเคราะห์เพื่อระบุวิธีที่ดีที่สุดในการขับเคลื่อนพนักงานให้ทำงานอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Deloitte ยอมรับว่าการใช้ People Analytics เป็นเทรนด์สำคัญที่เริ่มต้นในปี 2017 และดำเนินต่อไปจนถึงปี 2018 โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การวิเคราะห์พบว่ามีการใช้ทรัพยากรบุคคลเพื่อวัตถุประสงค์ต่างๆ เช่น:

• การเรียงลำดับประวัติย่อและจดหมายสมัครงานระหว่างกระบวนการจ้างงาน
• วิเคราะห์วิดีโอสัมภาษณ์เพื่อประเมินบุคลิกภาพของผู้สมัคร
• การจำรูปแบบพฤติกรรมของพนักงานและแผนกต่างๆ
• ติดตามผลกระทบแบบเรียลไทม์ของการฝึกอบรมและการฝึกสอนพนักงาน
• การระบุพื้นที่ของการรั่วไหลของเงินเดือนหรือการจัดการเวลารายชั่วโมงที่ไม่ดี
• รวบรวมข้อมูลผลการปฏิบัติงานด้านพลังงาน ความเป็นอยู่ที่ดี และจุดปวดของพนักงาน
• จัดอันดับพนักงานด้วยคุณภาพและความน่าเชื่อถือ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การวิเคราะห์ในที่ทำงานช่วยให้บริษัทต่างๆ เข้าใจวิธีการทำงานของพนักงานได้ดีขึ้นมาก และวิธีสนับสนุนพวกเขาเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพการทำงานไปอีกระดับ

ตามทฤษฎีเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสถานที่ทำงานในอุดมคติ บิ๊กดาต้าสามารถช่วยให้บริษัทตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการสื่อสาร กระบวนการ และเวิร์กโฟลว์ที่พวกเขาสร้างขึ้นสำหรับผู้ปฏิบัติงาน

ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลเชิงลึกของคุณแสดงให้เห็นว่าทีมสนับสนุนลูกค้าของคุณใช้เวลามากเกินไปในการตอบคำถามของลูกค้าเดิมซ้ำแล้วซ้ำอีก คุณสามารถสร้างส่วนคำถามที่พบบ่อยบนเว็บไซต์ของคุณเพื่อตอบคำถามที่เกิดซ้ำเหล่านั้น

ยังดีกว่า คุณสามารถใช้แชทบอท ซึ่งคุณสามารถตั้งโปรแกรมให้ตอบคำถามเหล่านี้ในแบบเรียลไทม์สำหรับลูกค้า

ผลลัพธ์ที่ได้คือพนักงานมีอิสระและสามารถใช้เวลากับงานที่ต้องการสัมผัสของมนุษย์

สิ่งเดียวกันนี้สามารถใช้ได้กับทุกสภาพแวดล้อม แม้กระทั่งพื้นโกดัง

หากการวิเคราะห์ระบุว่าผู้ปฏิบัติงานกำลังปฏิบัติตามกระบวนการที่ไม่มีประสิทธิภาพ คุณจะเห็นสิ่งนี้ในข้อมูลเชิงลึกของคุณ และทำงานเพื่อแก้ไข ไม่ว่าจะโดยการเปลี่ยนแปลงในนโยบาย หรือแม้แต่แอพที่กำหนดเองซึ่งจัดการปัญหาคอขวดในที่ทำงานโดยเฉพาะ

ประเด็นคือการวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้ค้นพบกระบวนการทำงานที่ก่อนหน้านี้มองไม่เห็นการระบายน้ำในการดำเนินงานของคุณ

ด้วยการมองเห็นที่เพิ่มขึ้นนี้ ผู้มีอำนาจตัดสินใจมีข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ซึ่งพวกเขาสามารถใช้เพื่อทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง

ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เหล่านี้ให้ความได้เปรียบในการแข่งขันอย่างไร

โดยแกนหลักแล้ว ตัวอย่างการวิเคราะห์บิ๊กดาต้าเหล่านี้แสดงให้เห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถทำให้ธุรกิจมีความคุ้มค่า มีประสิทธิภาพ และแข่งขันในตลาดของตนมากขึ้นได้อย่างไร

ธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อมมีแนวโน้มมากที่สุดที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลและซอฟต์แวร์การวิเคราะห์เพื่อให้ได้เปรียบในการแข่งขัน

เมื่อทำอย่างถูกต้องแล้ว การวิเคราะห์และข้อมูลขนาดใหญ่จะทำงานร่วมกันเพื่อให้ข้อมูลทางธุรกิจอันมีค่าในกระบวนการของคุณ และมอบโอกาสใหม่ๆ ให้กับคุณ

ในด้านไอทีและความปลอดภัยทางไซเบอร์ การวิเคราะห์ข้อมูลช่วยให้บริษัทนำหน้าภัยคุกคามในการรักษาข้อมูลลูกค้า พนักงาน และข้อมูลบริษัทให้ปลอดภัย ซึ่งเป็นข้อพิจารณาที่สำคัญอย่างยิ่งต่อสภาพแวดล้อมการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์ในปัจจุบัน

ในด้านการตลาด บิ๊กดาต้าช่วยให้บริษัทต่างๆ ทำงานอย่างตรงไปตรงมา ละทิ้งการคาดเดาออกจากสมการ และช่วยให้ธุรกิจดูแลลีดและลูกค้าได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น

สุดท้าย การใช้บิ๊กดาต้าเป็นการภายในช่วยกำจัดกระบวนการที่ล้าสมัยซึ่งอาจส่งผลกระทบในทางลบต่อประสิทธิภาพในการดำเนินธุรกิจ

โดยเฉพาะอย่างยิ่งกรณีที่มีกระบวนการแบบแมนนวล ซึ่งหลายกรณีสามารถบรรเทาได้โดยใช้โซลูชันระบบอัตโนมัติ

ทุกธุรกิจควรใช้ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุตัวชี้วัดที่สำคัญ ปัญหาที่อาจเกิดขึ้น และข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าของตน

การวิเคราะห์เหล่านี้ช่วยในการขับเคลื่อนธุรกิจไปข้างหน้าโดยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญทั่วทั้งบริษัท

จากไอทีไปจนถึงทรัพยากรบุคคล บิ๊กดาต้ามีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับผลกระทบทางธุรกิจที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถตัดสินใจอย่างชาญฉลาดและชาญฉลาดเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพการทำงานและความสามารถในการทำกำไร

บริการจัดการสำหรับบิ๊กดาต้า

บริการที่มีการจัดการสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนทางสำหรับธุรกิจในการเริ่มต้นใช้งานโปรแกรมวิเคราะห์เพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตน

องค์กรในปัจจุบันเข้าใจถึงความสำคัญของการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อความได้เปรียบทางการแข่งขัน แต่มักขาดความเชี่ยวชาญและเครื่องมือในการนำโซลูชันที่จำเป็นไปใช้ในการวางแผน

ด้วยเหตุนี้ ธุรกิจจำนวนมากจึงใช้บริการที่มีการจัดการสำหรับบิ๊กดาต้าของตน เพื่อที่พวกเขาจะได้เริ่มใช้ข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานจำนวนมากที่พวกเขาเก็บไว้

Impact Networking นำเสนอบริการที่มีการจัดการนวัตกรรมดิจิทัล ซึ่งธุรกิจต่างๆ อนุญาตให้เราจัดการการใช้งานเทคโนโลยีแบ็กเอนด์ ในขณะที่พวกเขาสามารถมุ่งความสนใจไปที่ประโยชน์เพิ่มเติมที่การวิเคราะห์บิ๊กดาต้าสามารถนำมาสู่การดำเนินงานได้