Tüm işletmeler er ya da geç veri güvenliği tehditleriyle karşı karşıya kalır. İlgili verileri analiz ederek geçmiş veri ihlallerinin nedenlerini teşhis etmek için veri analitiğini kullanırlarsa, gelecekte olası tehditleri önleyebilirler. BT departmanları, bir saldırının kökenini belirlemek için günlükleri analiz etmek üzere veri analizi uygulamalarını kullanabilir. BT departmanları, daha organize saldırı türlerini önlemek için istatistiksel modeller de kullanabilir. Bu, dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırısı gibi yük tabanlı bir saldırı olabilir. İşletmeler, hangilerinin sürekli çalıştığını tespit etmek ve anormallikleri işaretlemek için üstte katmanlı izleme ve uyarı sistemleri de dahil olmak üzere istatistiksel modeller oluşturabilir. Bu şekilde, sistemi savunmak için hemen karşı önlemler alınabilir.

Günümüz şirketleri, yeni müşteriler edinmenin yanı sıra, müşterilerinin ihtiyaçlarını daha iyi anlama noktasında giderek daha fazla baskı altına girmekteler. Müşterileri daha iyi tanımak, firmalara müşteri deneyimini optimize etme ve uzun süreli ilişkiler geliştirme yeteneği verir. Günümüzün müşterileri, şirketlerinden kendilerini daha iyi tanımalarını, daha iyi etkileşimler ve sorunsuz bir deneyim sunmalarını bekliyor.

Şirketler artık fiziksel perakende, e-ticaret ve sosyal medya gibi birçok farklı kanaldan müşteri verilerini topluyor. Veri analitiğini kullanarak, şirketler bu verilerden kapsamlı müşteri profilleri oluşturabilir. Ardından işletmeler, daha kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmak için müşteri davranışına ilişkin içgörüler elde edebilir.

İşletmelerde her zaman çeşitli riskler mevcuttur. Bu riskler, müşteri veya çalışan hırsızlığı, tahsil edilmeyen alacaklar, çalışan güvenliği, piyasanın küçülmesi, yeni oyuncular ve alışılmadık rekabet ortamı ve yasal sorumluluk olabilir. Veri analitiği, bir kuruluşun bu tür riskleri daha iyi anlamasına yardımcı olabilir ve onlara önleyici tedbirler alma yeteneği verebilir.

İşletmeler, öngörülemeyen olaylar meydana geldikten sonra kayıpları en aza indirmek için veri analitiğini de kullanabilir. Örneğin, bir işletme bir ürüne olan talebi olduğundan fazla tahmin ederse ve bazı ürünler satılmadan kalırsa, daha sonra indirimli satışın fiyatını en uygun şekilde tahmin etmek için veri analitiğini kullanabilir. İşletmeler bu tür durumlar için genel istatistiksel modeller bile oluşturabilir, böylelikle tekrarlanan sorunların nasıl çözüleceğine dair otomatik olarak öneriler üretilebilir.

İşletmeler, veri analitiği yoluyla operasyonel verimliliği artırabilir. Operasyonel verilerin toplanması ve analiz edilmesi, örneğin üretim gecikmelerinin ve darboğazların nerede meydana geldiğini, hangi bileşenlerin sıklıkla başarısızlıklara neden olduğunu anlamak için değerli bilgiler sağlayabilir. Veri analizi, işletmelerin gelecekte bu tür sorunların nerede ortaya çıkabileceğini tahmin etmelerine yardımcı olur. Örneğin, belirli bir satıcı sezonluk satışlar için gereken hacmi sağlayamazsa, şirket veri analitiğini kullanarak bu tür durumları önceden anlayabilir. Bir diğer önemli kullanım durumu da envanter yönetimidir. İşletmeler, stok maliyetlerini en aza indirmek için envanter seviyelerini optimize etmekte zorlanıyor. Veri analizi, işletmelerin mevsimsellik, tatiller ve trendler gibi faktörlere dayalı olarak kurumsal ürünlerin optimum tedarikini daha iyi tahmin etmelerine yardımcı olabilir.

İşletmeler, yöneticilerinin doğru iş kararlarını vermelerine ve dolayısıyla kârı maksimize etmelerine veya mali kayıpları en aza indirmelerine yardımcı olmak için veri analitiğini kullanabilir. Tahmine dayalı analitik, pazardaki değişikliklere yanıt olarak ne olacağı konusunda öneriler verebilir. Örneğin, bir işletme, fiyatlandırma veya ürün tekliflerindeki değişikliklere ve bu değişikliklerin müşteri talebini nasıl etkileyeceğine ilişkin bir model oluşturabilir. Buna veriye dayalı karar verme (DDDM) diyoruz. Ölçülebilir hedeflere veya KPI'lara dayalı olarak veri toplama, bu verilerden kalıpları ve mevcut durumu analiz etme ve bunları işletmenin çeşitli şekillerde yararlanabileceği stratejiler geliştirmek için kullanma sürecidir.

Veriye dayalı karar verme, gelecekteki eğilimleri tahmin ederek yeni iş fırsatları yaratma, mevcut ürün ve hizmetlerden elde edilen geliri artırma ve mevcut operasyonel çabaları optimize etme dahil olmak üzere şirketlere çeşitli avantajlar sağlayabilir. Bu şekilde şirketler eyleme geçirilebilir içgörüler geliştirir.

Tüm işletmeler er ya da geç veri güvenliği tehditleriyle karşı karşıya kalır. İlgili verileri analiz ederek geçmiş veri ihlallerinin nedenlerini teşhis etmek için veri analitiğini kullanırlarsa, gelecekte olası tehditleri önleyebilirler. BT departmanları, bir saldırının kökenini belirlemek için günlükleri analiz etmek üzere veri analizi uygulamalarını kullanabilir. BT departmanları, daha organize saldırı türlerini önlemek için istatistiksel modeller de kullanabilir. Bu, dağıtılmış hizmet reddi (DDoS) saldırısı gibi yük tabanlı bir saldırı olabilir. İşletmeler, hangilerinin sürekli çalıştığını tespit etmek ve anormallikleri işaretlemek için üstte katmanlı izleme ve uyarı sistemleri de dahil olmak üzere istatistiksel modeller oluşturabilir. Bu şekilde, sistemi savunmak için hemen karşı önlemler alınabilir.