داده های بزرگ در حال حاضر به شدت در بهبود امنیت کسب و کار از طريق تحلیل شناسی فیلم دوربین‌های مدار بسته به کار گرفته می‌شوند. شرکت های کارت اعتباری و بیمه از تحلیل شناسی داده ها برای شناسایی و جلوگیری از تقلب استفاده می‌کنند.
یکی از مشتریان من که در حوزه مهندسی و خدمات زیرساخت های کسب و کار فعالیت می‌کند، از ابزار های تحلیل داده ها استفاده می کند. افرادی که در محیط‌های بالقوه خطرناک یا استرس‌زا کار می‌کنند، برای اندازه‌گیری سطح خستگی و سطح استرس دایما مورد ارزیابی قرار می‌گیرند، چون خستگی بیش از حد آن‌ها به طور بالقوه باعث حادثه می‌شود.
به عنوان مثال، شرکت های بیمه از الگوریتم های داده های بزرگ برای بررسی ادعاهای جعلی و همچنین ناهنجاری ها در درخواست بیمه استفاده می‌کنند.برای اطلاع از قیمت دیجیتال مارکتینگ بر مبنای هوش مصنوعی کلیک کنید.
به علاوه، از داده های بزرگ برای خنثی سازی حملات سایبری استفاده می‌شود. الگوریتم های داده بزرگ و تکنیک‌های مصور سازی داده ها می‌توانند حملات سایبری را تشخیص دهند و هنگامی که آن‌ها رخ می‌دهند، به مردم هشدار دهند و همچنین سیستم های حیاتی را خاموش کنند.
البته فقط کسب و کار نیست که از تحلیل شناسی برای امنیت استفاده می‌کند؛ نهادهای قانونی و دولت‌ها نیز برای خنثی کردن حملات تروریستی و پیشگیری از وقوع جرم از آن استفاده می‌کنند. بدیهی است میزان پایش لازم برای جلوگیری از این حملات، مسایل مربوط به حریم خصوصی شخصی و امنیت را مطرح می‌کند، اما شکی نیست که این برنامه ها به امنیت بیشتر ما کمک می‌کنند. نیروهای پلیس در سراسر جهان نیز از ابزارهای داده های بزرگ برای گرفتن مجرمان و حتی پیش بینی فعالیت های جنایی استفاده می‌کنند .

امنیت کسب و کار و کاهش تقلب

هدایت کسب و کار و عملکرد افراد

بیشتر ورزش‌های تراز اول در حال حاضر از تحلیل شناسی داده های بزرگ استقبال می‌کنند. ما از ابزار IBM SlamTracker برای مسابقات تنیس برخوردار هستیم؛ ما از تحلیل شناسی ویدیویی برای پیگیری عملکرد هر بازیکن در یک بازی بیسبال، راگبی یا فوتبال استفاده می‌کنیم.
باشگاه‌هایی مثل منچستر یونایتد و چلسی در حال استخدام شرکت‌ ها و دانشمندان علوم داده ای برای پیگیری دقیق حرکت بازیکنان به منظور جستجوی رادهای جدیدی برای پیروزی هستند. خطرات بازی فوتبال به شدت بالا هستند و قیمت بازیکنان فوتبال نیز بسیار بالاست؛ جذب بازیکنان در هر نقطه بین 70 تا 94 درصد از دستاوردهای باشگاه را به خود اختصاص می‌دهد. به هر حال کشف استعداد می‌تواند بدون تحميل بار مالی ناشی از پرداخت دستمزد باعث بهره‌مندی باشگاه شود. فوتبال در حال هوشمندتر شدن است.
تحلیل ‌گران از طریق ثبت هر تکل، پاس و گل، معمولا اطلاعات مربوط به 2000 رویداد در هر بازی را جمع آوری می‌کنند. دوربین‌های سقفی، حرکات بازیکنان، فاصله، سرعت و شتاب آن‌ها را پیگیری می‌کنند، همه این فرآیند ها به باشگاه‌ها اجازه می‌دهند روندها و ارتباطات خاص را از یک میز غذای متنوع که شخص آن را انتخاب می‌کند تشخیص دهند که یک انسان قادر نخواهد بود به تنهایی آن‌ها را ببیند.
با اعمال این بینش ها به ترکیب مهارت‌ها و نقاط قوت یک بازیکن تازه وارد، باشگاه‌ها می‌توانند استعدادهای لیگ‌های پایین‌تر را با قیمت‌های ناچیز جذب کنند که نشان دهنده ترکیبات مؤثر شناخته شده توسط داده هاست.رابین هوش اولین شرکت دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید.

امنیت کسب و کار و کاهش تقلب

همچنین فناوری حسگر در تجهیزات ورزشی مانند بسکتبال با باشگاه‌های گلف اجازه می‌دهد ما بازخورد از طریق تلفن های هوشمند و سرورهای ابری بازی خود را دریافت کنیم و دریابیم که چگونه می‌توانیم آن را بهبود بخشیم. بسیاری از تیم های ورزشی تراز اول، حتی ورزشکاران را خارج از محیط‌های ورزشی با استفاده از فناوری هوشمند برای پیگیری تغذیه و خواب و همچنین مکالمات رسانه های اجتماعی برای پایش سلامت روحی روانی ردیابی می‌کنند.
در ورزش های رقابتی یا دو و میدانی که کسری از ثانیه می‌تواند بین طلا و نقره تفاوت ایجاد کند، تحلیل شناسی داده ها در حال متحول ساختن عملکرد هستند.با استفاده از خدمات دیجیتال مارکتینگ برمبنای هوش مصنوعی شرکت رابین هوش می‌توانید به کسب و کار خود رونق بخشید.
من با یک تیم دوچرخه سواری المپیک همکاری داشتم که داده های حاصل از حسگر متصل به پدال دوچرخه را جمع آوری و تحلیل می‌کردند. این حسگرها این موضوع را پایش می‌کردند که هر بار فشار پدال چقدر شتاب یا رانش رو به جلو تولید می‌کند. این امر اجازه می‌دهد تیم عملکرد هر دوچرخه سوار در هر نژاد و هر جلسه آموزشی را جمع آوری و تحلیل کند.
به علاوه، تیم به ادغام داده های عملکردی با داده های سلامت و تناسب اندام مانند مصرف کالری، کیفیت خواب، کیفیت هوا، ضربان قلب و غیره مبادرت ورزید که از دستگاه های پوشیدنی جمع آوری شده بودند. آخرین نوآوری حتی یکپارچه سازی تحلیل پست رسانه های اجتماعی برای درک بهتر امنیت و وضعیت احساسی ورزشکاران است. ترکیب و تحلیل این گنج از داده ها بدون شک به پیشرفت تدریجی و قهرمانی در المپیک لندن 2012 منجر شد.

تیم های ورزشی نیز از داده ها برای ردیابی فروش بلیت و حتی برای ( امنیت ) ردیابی استراتژی تیم خود استفاده می‌کنند. البته این فرآیند در حال حاضر به فرآیند های کسب و کار منابع انسانی واگذار می‌شود. در اینجا، داده های بزرگ برای بهینه سازی جذب استعداد و همچنین اندازه گیری فرهنگ شرکت و تعامل کارکنان با استفاده از ابزارهای داده های بزرگ استفاده می‌شوند.‌اگر می‌خواهید برای تبلیغ کسب وکارتان در شبکه های اجتماعی از رقبایتان پیشی بگیرید روی ارتباط سریع با سلبریتی ها کلیک کنید.
شرکت ها زمانی که به خوبی از داده ها استفاده می‌کنند، می‌توانند به مزایای جذابی دست یابند و ابزارهای تحلیل شناسی را برای تبدیل داده ها به بینش های حیاتی کسب و کار اعمال کنند. نگاهی به این نمونه های جهان واقعی نشان می‌دهد که چگونه جمع آوری و تحلیل داده ها می‌تواند بینش های زیادی ارایه دهد (و گاهی غیرمنتظره):

  • به سادگی از طریق تحلیل عملکرد کارکنانی که از دانشگاه‌های مختلف انتخاب شدند، یک بانک می‌تواند هزینه کارکنان خود در یک ناحیه را به نصف کاهش دهد. در گذشته، بانک قرض می‌کرد بهترین کارکنانش کسانی هستند که از درجه تحصیلاتی عالی از دانشگاه‌های آیوی لیگ برخوردارند. تحلیل شناسی داده ها به وضوح نشان داد که این فرض اشتباه است، معلوم شد که فارغ التحصیلان از دانشگاه‌های غیر معتبر نسبت به دانشگاه‌های برتر عملکرد بهتری دارند، به همین دلیل باعث شد بانک استعدادهای محق را با صرف پول کمتر استخدام کند.
  • یک شرکت خرده فروشی از تحلیل شبکه رسانه های اجتماعی در ترکیب با سایر ابزارهای تحلیل برای پیدا کردن افراد بالقوه مناسب برای کار خود استفاده می‌کند. از طریق تحلیل پروفایل‌های رسانه های اجتماعی، آن‌ها با دقت می‌توانند سطح هوش و همچنین ثبات عاطفی افراد بالقوه را پیش بینی کنند.
  • یکی از مشتریان من می‌خواست افراد خودمحوری را استخدام کند که قادر به انجام کارهای ابتکاری هستند. با تحلیل مجموعه داده های مختلف از متقاضیان استخدام شرکت متوجه شد نوع مرورگر مورد استفاده برای تکمیل فرم‌های استخدام یکی از شاخص‌های پیش بینی قوی برای فرد محق است. آن دسته از داوطلبانی که از مرورگرهای از پیش نصب نشده روی کامپیوتر خود استفاده می‌کنند، نسبت به افرادی که از برنامه های نصب شده استفاده می‌کنند (مانند Firefox یا Chrome)، برای انجام این کار خاص، بهتر هستند.
  • یکی از شرکت های خرده فروشی که در حال حاضر با آن همکاری دارم قادر به پیش بینی این موضوع است که چگونه عناصر کلیدی تعامل کارکنان بر عملکرد عملیاتی، رضایت مشتری و در نهایت عملکرد مالی تأثیر می‌گذارند. شرکت در حال حاضر قادر به پیش بینی این است که تا چه حد افزایش در عناصر خاصی از رضایت کارکنان موجب افزایش درصد خاصی از درآمد در فروشگاه‌های آن‌ها می‌شود.
  • یکی دیگر از شرکت ها دریافت که کارکنان فروش مرکز تماس با سابقه کیفری، بهتر از کارکنان بدون سابقه کیفری عمل می‌کنند و افراد با ارتباطات Facebook زیاد، عملکرد ضعیف‌تری نسبت به کسانی دارند که ارتباطات آن‌ها در Facebook كم است.
  • یکی از سازمان ها از ابزارهای تحلیل شناسی برای اسکن و تحلیل محتوای ایمیل های ارسال شده و همچنین پست رسانه های اجتماعی ارسال شده در Facebook یا Twitter توسط کارکنان خود استفاده می‌کند. این کار اجازه می‌دهد آن‌ها به دقت سطح تعامل کارکنان خود را درک کنند و دیگر نیازی به بررسی های سنتی کارکنان ندارند.

اگر ما بتوانیم از تحلیل داده برای پیدا کردن الگوها و همبستگی بین صفات شخصیتی، رفتار و قابلیت‌هایی که با نقش‌های خاص، شغل ها یا فرهنگ سازمانی تناسب دارند، استفاده کنیم، باعث می‌شود افراد محق را برای مشاغل صحیح انتخاب کنیم که به نوبه خود باعث ایجاد بهره وری و تعهد کارکنان می‌شود و منجر به دستیابی به یک امنیت خوب برای همه می‌شود.

برای مطالعه مقاله های دیگر در زمینه‌ی تحلیل داده کلیک کنید.

امنیت کسب و کار و کاهش تقلب