Data Analytics in Echtzeit in unsicheren Zeiten
Befinden wir uns in einer Rezession? Nicht in den USA. Einigen Wirtschaftswissenschaftlern zufolge ist eine Rezession definiert als zwei aufeinanderfolgende Quartale mit negativem Wachstum des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Aber die meisten werden zustimmen, dass wir angesichts des jüngsten Zusammenbruchs zweier großer Banken, der Inflation, der weit verbreiteten Entlassungen im Technologiesektor und der geopolitischen Unsicherheit in unsicheren Zeiten leben. Infolgedessen ist die größte Sorge der meisten CEOs im Jahr 2023 eine Rezession oder ein wirtschaftlicher Abschwung, wie eine aktuelle Umfrage von The Conference Board ergab.
Als Reaktion auf den wirtschaftlichen Druck prüfen viele Unternehmen ihre Technologieausgaben genauer, und die Data Analytics bildet dabei keine Ausnahme. Analytik bietet jedoch die Möglichkeit, mehr Geschäftswert zu liefern, als sie kostet, und dies wird umso wichtiger, wenn die Bilanz eines Unternehmens unter Druck steht. Hier sind nur einige Bereiche, in denen Data Analytics einen großen Einfluss hat, indem sie Real-Time-Insights liefert, die Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu optimieren, um den Umsatz zu steigern und Kosten zu senken.
Optimierung von Preisgestaltung und Verkaufsförderung: Durch die Analyse des Kundenverhaltens, des Kaufverhaltens, der Markttrends und der Preisgestaltung der Wettbewerber können Unternehmen die besten Preisstrategien und Werbeangebote zur Umsatzsteigerung ermitteln.
Gewinnung und Bindung von Kunden: Die Analyse von Daten kann Unternehmen dabei helfen, ihre Kunden besser kennenzulernen, um gezielte Strategien zu entwickeln und personalisierte Kundenerlebnisse zu bieten, die neue Kunden gewinnen und Kundenabwanderung verhindern.
Identifying Process Inefficiencies: Data analytics can help businesses detect areas where processes need to be optimized by identifying bottlenecks and areas where resources are being wasted or where the business is overspending.
Improving Forecasting and Planning: Businesses can use analytics to predict future sales, which leads to better production planning.
Detecting Fraud: Detecting fraud with analytics helps avoid financial losses and reduces the costs of investigating and resolving fraud cases.
Reduzierung der Energieausgaben: Unternehmen können den Energieverbrauch analysieren, um die Energieverschwendung zu reduzieren und so die Energierechnungen zu senken.
Increase Employee Productivity: Analyzing employee data can help identify where employees are over or under-utilized to reduce costs and improve productivity.
Bewertung und Management von Risiken: Risikomanagement-Analysen helfen dabei, Trends und Schwachstellen zu erkennen und Erkenntnisse darüber zu gewinnen, wie diese am besten proaktiv gelöst werden können.
Verbinden Sie den Geschäftswert mit den Kosten von Business Analytics
Kosten spielen eine Rolle. In den heutigen unsicheren Zeiten müssen Data Analytics mehr als je zuvor die Kosten mit dem Geschäftswert in Einklang bringen. Sie müssen sich jedoch auf die Kostenoptimierung und nicht auf Kostensenkungen konzentrieren. Eine kostenoptimale Lösung sollte nicht nur analytics workloads kostengünstig verarbeiten, sondern auch Datenintegration, Datenqualität und andere Verwaltungsaufgaben einbeziehen, die mehr Kosten und Komplexität verursachen, wenn sie von mehreren Anbietern bezogen werden.
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