3 примера аналитики больших данных, которые могут помочь вашему бизнесу

СохранитьСохраненоУдалён 0

Как практика больших данных помогает в бизнес-операциях

Большие данные были знакомой концепцией в цифровой трансформации в течение многих лет. От маркетологов до менеджеров проектов организации все больше осознают важность сбора данных по всем аспектам бизнеса, чтобы помочь в управлении их операциями.

Лидеры отрасли могут использовать большие данные для различных целей, таких как снижение затрат, повышение эффективности бизнес-процессов и способность лучше оценивать потребности клиентов.

С 2017 года по меньшей мере 53 процента компаний используют большие данные для принятия обоснованных решений, и это число растет.

Станьте Big Data менеджером
Подробнее

За 6 месяцев Вы получите глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, инфраструктуры Big Data и технологий искусственного интеллекта.

Такие разработки, как автоматизированная автоматизация процессов (RPA), способствуют росту больших данных, облегчая сортировку и обработку огромных объемов данных.

Теперь, чтобы оставаться конкурентоспособным, аналитика должна играть значительную роль в работе современного малого и среднего бизнеса. Вот три различных способа, которыми компании могут использовать большие данные, и как аналитика может улучшить бизнес-процессы.

вернуться в меню ↑

1. Важность аналитики больших данных в ИТ

Надежная ИТ-инфраструктура жизненно важна для повышения эффективности организации, а также для обеспечения экономии затрат и безопасности.

Аналитика поддерживает создание и развертывание более надежной ИТ-инфраструктуры, предоставляя профессионалам инструменты, которые им необходимы, чтобы быть в курсе всех событий.

В частности, ИТ использует аналитику двумя основными способами:

Производительность сети

Аналитика дает представление о производительности сети для таких вещей, как трафик, скорость, время безотказной работы и время простоя, привычки пользователей и даже среда печати.

Используя данные, полученные в ходе этого мониторинга, ИТ-специалисты могут помочь понять движение трафика в сети, а менеджеры могут настроить процессы по мере необходимости для повышения эффективности.

Кибер-безопасность

Количество кибератак возрастает — около 95 процентов ИТ-специалистов считают, что они подвержены внешним угрозам. Аналитика чаще всего используется для изучения поведения нарушений с целью прогнозирования следующего.

Исторически было невероятно сложно предсказать кибератаку. Тем не менее, согласно данным IDC, большие данные могут быть именно тем ключом, который необходим отрасли для анализа и выявления лучших методов предотвращения атак.

вернуться в меню ↑

2. Аналитика больших данных и маркетинг

Аналитика впервые возникла в маркетинге, когда компании стали открывать, как побудить клиентов лучше всего реагировать на их рекламные усилия — с помощью ценностных предложений и призывов к действию.

С тех пор аналитика оказалась полезной в маркетинге по нескольким причинам. Аналитика больших данных:

  • Помогает компаниям лучше понять сегменты рынка и потенциальную аудиторию
  • Обеспечивает более глубокое понимание поведения и предпочтений клиентов
  • Экспериментирует с новыми продуктами и лучшими маркетинговыми подходами
  • Раскрывает лучшие стратегии для улучшения пользовательского опыта
  • Делает A / B тестирование проще
  • Помогает с оптимизацией ценовых стратегий

Поскольку рынки и потребительские предпочтения так быстро меняются, очень важно постоянно проверять новые идеи. Аналитика упрощает весь процесс, предоставляя точные подсказки о том, что работает, а что нет.

Запуск A / B-тестов может быть чрезвычайно полезным, поскольку компании могут запускать сплит-тестирование и оптимизировать свой веб-сайт для конверсий.

вернуться в меню ↑

3. Кейс для аналитики с сотрудниками

В дополнение к поиску того, что работает для клиентов, аналитика может также дать представление о лучших стратегиях для повышения производительности на рабочем месте.

Все больше и больше предприятий используют аналитику, чтобы определить лучший способ заставить сотрудников работать более эффективно. Deloitte признала использование People Analytics важной тенденцией, начинающейся в 2017 году и продолжающейся до 2018 года.

В частности, аналитика находит применение в человеческих ресурсах для таких целей, как:

  • Сортировка резюме и сопроводительных писем в процессе найма
  • Анализ видео-интервью для оценки личности кандидата
  • Выявление моделей поведения сотрудников и отделов
  • Отслеживание эффектов обучения и коучинга в реальном времени
  • Выявление областей утечки заработной платы или плохого почасового управления
  • Сбор данных о производительности для энергии сотрудников, благополучия и болевых точек
  • Ранжирование сотрудников по качеству и надежности

Другими словами, аналитика на рабочем месте помогает компаниям лучше понять, как именно работают их сотрудники, и как помочь им поднять производительность на новый уровень.

По мере изменения теории идеального рабочего места большие данные могут помочь компаниям принимать обоснованные решения о коммуникационной среде, процессах и рабочих процессах, которые они создают для своих работников.

Станьте Big Data менеджером
Подробнее

За 6 месяцев Вы получите глубокое понимание алгоритмов машинного обучения, инфраструктуры Big Data и технологий искусственного интеллекта.

вернуться в меню ↑

Как аналитика, большие данные и бизнес работают вместе

По своей сути, использование больших данных для принятия решений призвано сделать бизнес более рентабельным, эффективным и конкурентоспособным на рынке.

Малые и средние предприятия чаще всего используют программное обеспечение для обработки данных и аналитики, чтобы получить конкурентное преимущество.

Если все сделано правильно, аналитика и большие данные работают вместе, обеспечивая ценную бизнес-аналитику. Тем не менее, аналитика и большие данные также работают в компании, чтобы улучшить свою деятельность.

В области ИТ аналитика данных помогает компаниям опережать угрозы, обеспечивая безопасность информации о своих клиентах, сотрудниках и компании. В маркетинге большие данные позволяют компаниям идти прямо к тому, что работает, и экспериментировать с информированной позиции.

Наконец, внутреннее использование больших данных помогает компаниям избавиться от устаревших процессов, которые могут способствовать низкой эффективности бизнес-операций.

Аналитика следующего поколения

Каждое предприятие должно использовать большие данные для определения критических показателей, потенциальных проблем и понимания своих клиентов.

Эта аналитика помогает продвигать бизнес вперед, предоставляя необходимую информацию о масштабах компании. От ИТ до кадровых ресурсов большие данные становятся все более важными для компаний, чтобы принимать обоснованные, обоснованные решения для повышения производительности и прибыльности.

Аналитика — это только один аспект цифровой трансформации, который меняет методы работы малого бизнеса в условиях постоянно меняющегося ландшафта.

Есть вопрос или дополнение?

      Оставить отзыв

      EdAdvisor
      Регистрация
      Сброс пароля
      Сравнить товары
      • Итого (0)
      Сравнить
      0