📊 ZEL-Услуги ➡ Инфоблок ➡ Статьи
Данные в бизнесе (Big Data в том числе) обеспечивают полную видимость практически каждого аспекта предприятия/организации. Вы записываете:
- сведения о клиентах,
- поведенческие факторы,
- дела своих сотрудников,
- параметры продукции/услуг,
- структуру поставок продукции,
- особенности распределения и так далее.
Чем больше данных вы собираете, тем больше вариантов действий у организации по их эффективному применению. Руководитель бизнеса получает полезные рычаги принятия решений, инструменты автоматизации, эффективность и скорость, необходимые для успеха в цифровой экономике.
Два примера, как данные меняют работу организации
1. Управление университетскими общежитиями
В ВУЗе появилась проблема с технической поддержкой студентов, находящихся в общежитиях. Из-за COVID-19 многие занятия проводятся удалённо. Интернет-инфраструктура на пределе и иногда происходят неполадки.
Справиться с неполадками зачастую можно самостоятельно. ИТ-отдел ВУЗа предоставил доступ к инструментам администрирования с ограниченным пользованием (только для исправления неполадок).
Но как сделать так, чтобы любой студент мог разобраться с этим инструментарием? Тем более, что большинство учащихся долго сидят в интернете допоздна, а то и ночью, когда техподдержка ВУЗа спит.
Решение:
- Чат-бот автоматически даёт ответы на вопросы студентов по работе беспроводной сети в кампусах.
- В сервис загрузили базу данных со знаниями и ответами на частые вопросы, что копились пару лет.
- Чат-бот помогает университету оказать эффективную поддержку 24 часа в сутки, 7 дней в неделю и 365 дней в году.
- ИТ-отдел может спокойно отдыхать за свои зарплаты без переплат за сверхурочную техподдержку.
- Студенты продолжают учиться тогда, когда им удобно, и имеют возможности воздействия и исправления работы Wi-Fi сети.
2. Производство грузовых автомобилей
Если вы хотя бы отдалённо слышали об отрасли грузоперевозок, то должны прекрасно понимать, как сильно логистические компании зависят от технического состояния подвижного состава. Если внезапно накроется кардан на каком-нибудь «Газон Next» посреди Сибири, то это сулит серьёзные убытки. Запчасть ещё нужно найти и доставить.
Таких потерь помог бы избежать сервис с предиктивной диагностикой. Например, если бы датчик фиксировал прогресс графика амплитуды вибраций кардана и заранее предупредил владельца с рекомендацией заменить изношенную деталь, то все работы можно сделать перед поездкой в тёплом ангаре, а не посреди мороза -40°C.
Западные производители уже практикуют это в 2020-м году:
Для производителя малотоннажных грузовиков была заказана и разработана система мониторинга транспортных средств.
Внедрены аппаратные модули интернета вещей (IoT) в автомобили.
Датчики передают в облачные системы данные об экономии топлива, геолокации, времени простоя, появление «джекичанов»...
Заказано программное обеспечение для сохранения и обработки всех полученных данных автоконцерном.
Другими словами, гигантское количество сведений о грузовиках собираются в облако и обрабатываются так, чтобы компания производитель открыла уникальную диагностическую службу. Её конкурентное преимущество — способность прогнозировать неполадки и предупреждать водителей и владельцев автопарка о надвигающихся проблемах.
***
Какое именно реальное влияние SaaS оказывает на управление данными бизнеса, и как это помогает в сложных политико-экономических условиях мы рассказывали в отдельном материале.
Обратитесь к экспертам ZEL-Услуги за помощью в организации сбора данных и программного обеспечения виртуализации любых аспектов вашего бизнеса.
