Главные слова 2017-го – Big Data и кибербезопасность

43
detector.media
Чтобы совершить прорыв в бизнесе, нужно анализировать массивы данных о персонале и клиентах и заботиться об информационной безопасности компании

Накануне нового года одно из крупнейших аналитических агентств мира McKinsey опубликовало три успешных кейса года уходящего. И, судя по всему, чтобы достичь успеха и продолжить рост, любому бизнесу нужно работать с двумя ключевыми понятиями. Это, во-первых,  Big  Data, то есть аналитика массивов данных, как внутри, так и вне компании. И, во вторых, кибербезопасность – чтобы уберечь компанию и ее клиентов.

Управление персоналом на основе Big Data

fastfood
maresto.com.ua

В 2017-м все продвинутые компании структурируют бизнес-процессы на основе анализа данных. В этом случае – данных о клиентах и персонале.

«Раньше компании анализировали данные о персонале, только чтобы удержать таланты. Мы решили пойти дальше и экстраполировать методику на все бизнес-процессы, зависящие от человеческих качеств, модели поведения и мышления конкретного работника», – пояснила глава направления в McKinsey Карла Арельяно.

Результаты оказались неожиданными. Например, в сети ресторанов быстрого обслуживания с тысячами заведений внезапно обнаружилось, что наиболее эффективны вовсе не самые дружелюбные и общительные сотрудники на раздатке.

Самые довольные клиенты и максимальная оборачиваемость в зале были в точках, где обслуживанием занимались узкоспециализированные и многозадачные менеджеры.

Киевский опыт: как ресторатор открывает по два заведения в год

В другой компании аналитики определили для коммерческого отдела модели взаимодействия сейлзов – внутреннего с коллегами и внешнего с клиентами, – которые дают максимальный рост продаж.

«В итоге компания использует информацию о характере и темпераменте сотрудников для коррекции ежедневных управленческих решений. Big Data помогает подобрать каждому оптимальное место», – добавляет Карла.

Вспомните азбуку эмоционального интеллекта: как взаимодействовать правильно


Кибербезопасность

security
globalscience.ru

Это понятие в завершающемся году совсем немного не дотянуло до популярности блокчейна и биткойна. Масштабы и последствия кибератак в мире только растут, и все более уязвимой становится среда интернета вещей – удаленно управляемых приборов и устройств.

В частности, самая мощная атака состоялась, когда шпионские программы через Wi-Fi проникли и распространились по государственной системе автоматических камер наблюдения.

У McKinsey есть собственная киберкоманда, которая уже пересмотрела стратегии кибербезопасности для сотни различных компаний и организаций –  в секторе количественной оценки риска, анализа данных и ресурсов искусственного интеллекта. Аналитики помогли предотвратить серьезную утечку данных клиентов в медицинской страховой компании, идентифицировали высокорисковые активы для национального пенсионного фонда и усовершенствовали информационную безопасность в государственной нефтегазовой компании.

Очень важно, чтобы топ-менеджеры понимали опасность дыр в системе и оперативно реагировали – поэтому теперь стали очень популярны симуляторы и игровые атаки.

«Генеральному директору компании, которая только что пережила кибератаку, затронувшую миллионы клиентов, очень помогает консультация тех, кто уже справился с проблемой», – уверен руководитель направления McKinsey Дейн Майерс.

Напомним, украинская компания ISSP открыла свой центр мониторинга виртуальных угроз в Европе


Аналитика здравоохранения

1073393.legears.web.hosting-test.net

По статистике, менее половины пациентов в США правильно принимает свои лекарства – из-за боязни побочных эффектов, смены врачей или неправильного рабочего графика. В 2017 году некорректное употребление медикаментов в Америке стало причиной около 125 тыс. смертей, а ежегодные убытки для экономики составили 290 млн.

Разработанная в McKinsey методика анализа массивов данных о пациентах помогает клиентам вовремя выявлять ошибки и оперативно реагировать.

«При создании базы данных на пациентов наша методика учитывает Big Data из множества источников, включая страховщиков, клиники, рецепты из аптек, а также общие данные – демографию, потребительские предпочтения, интересы в СМИ», – пояснил руководитель проекта Прашант Редди.

Самообучающаяся система также может обнаружить злоупотребления с лекарственными препаратами – на них указывают аномальные изменения объемов продаж. При этом алгоритмы для анализа со временем совершенствуются.

За год с небольшим методика позволила вдвое снизить медицинские расходы, отметил П. Редди.

Украинские медицинские стартапы октября.

 

Источник: McKinsey
Поделиться: