3 个可以帮助您的业务的大数据分析示例

行业领导者可以将大数据用于各种目的，例如降低成本、更高效的业务流程以及更好地判断客户需求的能力。

自 2017 年以来，至少有 53% 的公司利用大数据做出明智的决策——而且这个数字还在增长。 机器人流程自动化(RPA) 等发展正在帮助推动大数据的兴起，使分类和处理大量数据变得更加容易。

现在，为了保持竞争力，分析需要在现代 SMB 的运营中发挥重要作用。

我们将着眼于大数据分析的商业案例，以及如何利用大数据分析来获得竞争优势——以下是企业利用大数据的三种不同方式，以及这些大数据分析如何对业务流程。

1. IT 中的大数据分析示例

大数据分析可以通过支持强大的 IT 基础架构来获得竞争优势，这对于提高组织效率同时确保成本节约和安全性至关重要。

那么，我们所说的究竟是什么意思？业务分析如何为业务价值做出贡献？

分析通过为专业人士提供掌握一切所需的工具来支持创建和部署更强大的 IT 基础架构。 特别是，IT 以两种主要方式利用分析：

网络性能

分析可以洞察网络性能，例如流量、速度、正常运行时间和停机时间、用户习惯，甚至打印环境。

使用从该监控中收集的数据，IT 专业人员可以帮助了解流量在网络中的移动，管理人员可以根据需要调整流程以提高效率。

这是通过软件引擎评估来自各种来源的数据来完成的，例如连接的设备、服务器和流量。

网络分析可帮助您的 IT 团队及早发现瓶颈，检查网络下设备的运行状况，并在出现问题时予以解决。

从操作的角度来看，我们正在谈论的网络分析是自动化的，并与您的网络应该如何执行进行比较。 如果在分析过程中发现您的网络偏离最佳容量运行，则提供给您的 IT 团队的信息可帮助他们发现哪些问题正在拖慢您的速度以及如何修复这些问题。

换句话说，使用网络分析可以确保您的运营始终平稳运行，实时发现网络性能问题并将代价高昂的停机时间降至最低。 这是当今中小企业经常部署的大数据分析的一个很好的例子。

网络安全

网络攻击正在增加——大约 95% 的 IT 决策者认为他们容易受到外部威胁。 分析最常用于研究违规行为以预测下一个违规行为。

从历史上看，预测网络攻击非常困难。

然而，根据 IDC 的说法，大数据可能正是该行业需要的关键，以便提供分析并阐明避免攻击的最佳实践。

例如，可以分析和使用数据来确定用户最常工作的时间，以了解哪些异常活动可能需要检查警报； 在这种情况下，在一个奇怪的时间尝试登录。

这是通过分析当前和历史的大数据集，并使用机器学习来帮助系统理解模式和趋势来完成的。

您的企业能够分析的数据越多，您的防御就越强大。 通过大数据分析，您的安全解决方案可以清楚地了解您的业务中的“正常”情况——谁在何时登录、谁可以访问哪些信息、数据处理行为。

这使得网络犯罪分子更难以瞄准利用大数据分析的企业，因为业务网络中任何与预测模式的偏差都会被 IT 标记和跟踪。

这是一种用于威胁搜寻网络安全解决方案的常用技术，您可以在许多 MSSP 产品中找到它。

2. 大数据分析与营销

分析首先出现在市场营销中，因为公司开始发现如何通过价值主张和号召性用语来最好地吸引客户响应他们的广告努力。

从那时起，分析在营销中被证明是有用的，原因有几个。 大数据分析可通过以下方式获得竞争优势：

• 帮助企业更好地了解细分市场和潜在受众
• 提供对客户行为和偏好的更深入洞察
• 尝试新产品和更好的营销方法
• 揭示增强用户体验的最佳策略
• 让 A/B 测试更容易
• 协助优化定价策略

随着市场和消费者偏好的迅速变化，不断测试新想法至关重要。 分析通过提供明确的线索来了解哪些有效，哪些无效，从而使整个过程变得更容易。

例如，大数据分析可以帮助提供有关特定客户最感兴趣的信息，然后可以使用该信息在您的电子邮件活动中以更具体的方式定位他们。

3. 员工分析

除了找到对客户有用的方法外，大数据分析还可以通过提供有关鼓励员工提高工作场所生产力的最佳策略的见解来提供竞争优势。

越来越多的企业正在使用分析来确定推动员工更高效工作的最佳方式。

德勤认识到使用人员分析是从 2017 年开始并一直持续到 2018 年的一个重要趋势。特别是，分析在人力资源中的用途如下：

• 在招聘过程中对简历和求职信进行分类
• 分析视频面试以评估候选人的个性
• 发现员工和部门的行为模式
• 跟踪培训和员工辅导的实时效果
• 识别工资单泄漏或每小时时间管理不善的领域
• 收集员工精力、幸福感和痛点的绩效数据
• 按质量和可靠性对员工进行排名

换句话说，工作场所的分析可以帮助公司更好地了解员工的工作方式，以及如何支持他们将生产力提升到一个新的水平。

随着关于理想工作场所的理论发生变化，大数据可以帮助公司就他们为员工创建的通信环境、流程和工作流程做出明智的决策。

例如，如果您的数据洞察向您显示您的客户支持团队花费大量时间一次又一次地回答相同的客户查询，您可以在您的网站上创建一个常见问题解答部分来回答这些重复的问题。

更好的是，您可以实现一个聊天机器人，您可以通过编程为客户实时回答这些查询。

最终结果是员工被解放出来，能够将时间花在需要人情味的任务上。

这几乎可以应用于任何环境。 甚至是仓库地板。

如果分析确定员工正在遵循一个低效的流程，您现在可以在您的见解中看到这一点，并努力纠正它，无论是通过改变政策，甚至是解决特定工作场所瓶颈的定制应用程序。

这里的重点是，数据分析有助于发现以前对您的运营造成无形消耗的工作流程。

随着可见度的提高，决策者拥有可操作的洞察力，他们可以利用这些洞察力来实现变革。

这些大数据分析示例如何提供竞争优势

这些大数据分析示例的核心展示了数据分析如何使企业在市场上更具成本效益、效率和竞争力。

中小型企业最有可能利用数据和分析软件来获得竞争优势。

如果操作正确，分析和大数据可以协同工作，为您的流程提供有价值的商业智能，并为您提供新的机会。

在 IT 和网络安全方面，数据分析可帮助公司领先于威胁，以确保其客户、员工和公司信息的安全，这对于当今的网络安全环境来说是一个特别重要的考虑因素。

在营销方面，大数据使公司能够直接找到有效的方法，将猜测排除在外，让企业能够更精确地培养潜在客户和客户。

最后，在内部，大数据的使用有助于公司摆脱可能对业务运营效率产生负面影响的过时流程。

手动流程尤其如此，其中许多可以通过采用自动化解决方案来缓解。

每个企业都应该使用大数据来识别关键指标、潜在问题和对客户的洞察。

这些分析通过提供整个公司范围内的重要见解来帮助推动业务发展。

从 IT 到人力资源，大数据对其业务影响变得越来越重要，使公司能够做出明智、有说服力的决策，以提高生产力和盈利能力。

大数据托管服务

大数据托管服务是企业开始实施分析程序以利用其数据的一种方式。

今天的组织了解使用大数据分析来获得竞争优势的重要性，但往往缺乏专业知识和工具来实施必要的解决方案来制定计划。

出于这个原因，许多企业将托管服务用于他们的大数据，以便他们可以开始利用他们所拥有的大量未充分利用的数据。

Impact Networking 提供数字创新托管服务，企业让我们处理后端技术实施，同时他们可以专注于大数据分析可以为其运营带来的额外好处。