В этой статье мы объясняем, как компании используют аналитику данных, как это может повысить производительность и почему это так важно в современном деловом мире.
За последние несколько десятилетий все больше и больше компаний стали использовать аналитику данных . Согласно недавнему опросу, проведенному Bloomberg Businessweek Research Services, чуть меньше 97% респондентов из бизнеса заявили, что их организации теперь используют аналитику данных. Однако правильное внедрение процессов анализа данных, способных формировать положительные бизнес-решения и влиять на них, требует времени и большого терпения.
Что такое аналитика бизнес-данных?
Проще говоря, термин аналитика бизнес-данных относится к процессу решения бизнес-задач с использованием анализа данных, статистических моделей и других количественных методов. Конечная цель этого методичного исследования источников бизнес-данных — сделать принятие бизнес-решений более основанным на данных.
Успешная бизнес-аналитика зависит от ряда вещей. Это включает:
- Качество собранных данных
- Объем собранных данных
- Уровень квалификации аналитиков, нанятых для осмысления данных.
- Качество аналитического программного обеспечения, которое использует ваш бизнес
- Философия бизнеса, которая включает в себя принятие решений на основе данных.
Как компании используют аналитику данных в своем бизнесе
При правильном выполнении и решении проблем, изложенных выше, анализ данных может дать бесценную информацию о вашем бизнесе и поведении ваших клиентов. Кроме того, аналитика данных может помочь вашему бизнесу понять все, от того, как продавать продукты и проводить PR-кампании, до того, как лучше снизить риски, повысить безопасность и повысить узнаваемость бренда. Ниже мы рассмотрим, как это достигается, уделив особое внимание тому, как аналитика данных помогает организациям повысить производительность в различных областях.
Как аналитика данных помогает бизнесу
Как упоминалось выше, аналитика данных используется компаниями различными способами, которые могут помочь повысить производительность в ряде ключевых областей. Ниже приведены четыре основных способа, которыми аналитика данных может помочь вашему бизнесу.
1. Информированное принятие решений
Наиболее очевидным преимуществом анализа данных, о котором мы упоминали ранее, является использование данных для информирования и обоснования ключевых бизнес-решений. Обычно это делается в два этапа. Во-первых, прогнозная аналитика может помочь предположить, что может произойти в будущем, на основе собранных данных, а предписывающая аналитика может затем использоваться, чтобы указать, как ваш бизнес должен реагировать на эти прогнозируемые изменения.
Например, компания может изменить предложения продуктов и цены на основе данных о клиентах, чтобы увеличить продажи, что напрямую влияет на их маркетинговые стратегии. Гигант электронной коммерции Amazon настраивает рекомендации продуктов, которые он показывает постоянным клиентам в маркетинговых материалах, на основе того, что они купили в прошлом, и товаров, находящихся в их виртуальной корзине.
2. Повышенная эффективность
Многие предприятия используют аналитику данных для оптимизации операций. Например, сбор и анализ данных, относящихся к цепочкам поставок, на которые опирается ваш бизнес, которые определяют, где возникают задержки и/или узкие места, могут помочь предсказать, где могут возникнуть будущие проблемы и как их лучше всего избежать.
Например, если в отчете с прогнозом спроса указано, что конкретный поставщик не сможет справиться с возросшим объемом заказов в течение определенного праздничного периода, ваша компания может искать поставщика добавок (или нового поставщика дополнительно), чтобы избежать задержек производства/доставки.
3. Снижение риска
Подобно тому, как аналитику можно использовать для выявления и прогнозирования неэффективности, ее также можно использовать для выявления потенциальных рисков и принятия превентивных мер. Например, предприятия розничной сети могут использовать статистические модели, основанные на данных о преступлениях, чтобы определить, какие магазины подвергаются наибольшему риску стать целью магазинных воров, и соответственно повысить безопасность в этих магазинах.
Помимо помощи в снижении физического риска, финансовые риски также могут быть выявлены и предотвращены. Другими словами, данные можно использовать для ограничения потерь, помогая делать такие вещи, как определение оптимальной цены для продажи предметов распродажи, когда пришло время сократить запасы.
4. Повышенная безопасность
В наши дни все предприятия сталкиваются с серьезными угрозами безопасности данных. Однако использование аналитики данных может быть одним из наиболее эффективных способов улучшить кибербезопасность вашей организации и предотвратить серьезные угрозы, которые могут нанести финансовый или репутационный ущерб.
Например, предприятия могут использовать аналитику данных для анализа, обработки и визуализации журналов аудита компании, чтобы определить ход и происхождение прошлой кибератаки. Затем эти данные можно использовать для выявления уязвимостей в бизнес-процессах кибербезопасности и предложения возможных исправлений. Кроме того, статистические модели также можно использовать для предотвращения будущих угроз. Их можно использовать для настройки новых моделей, которые выделяют и помечают ненормальное поведение, например, позволяя вам остановить угрозу до того, как она перерастет в проблему безопасности.
Почему аналитика данных важна в бизнесе?
Проще говоря, аналитика данных так важна в современном бизнесе, потому что в последние годы успех бизнеса все больше и больше зависит от технологий. Это означает, что роль аналитики данных также значительно возросла. Успех теперь зависит от глубокого анализа данных, а не только от интуиции.
Как указывалось выше, аналитика данных так важна в бизнесе просто потому, что она позволяет организации принимать более обоснованные решения на основе данных, а также дает бесценную информацию в ключевых областях бизнеса, включая:
- Поведение и тенденции клиентов
- Безопасность и снижение рисков
- Продуктивность и эффективность бизнеса
- Персонализация клиентов.
Хотя поиск типов анализа данных, соответствующих потребностям вашего бизнеса, и инструментов, необходимых для этого, может потребовать времени и периода проб и ошибок, долгосрочные преимущества внедрения этих методов могут быть огромными.
