データ分析とビジネス分析（乾物共有：データ分析は企業がビジネス危機に対処するために非常に重要です）

実践的な共有：データ分析は企業がビジネス危機に対処するために非常に重要である

ビジネスの世界は予測不可能な世界であり、社会の動向、経済の変化、業界の発展など、ビジネスの運営方法を瞬時に変える可能性のある多くの変動要素があります。もちろん、理想的な世界では、これらの変更はビジネスに利益をもたらすはずですが、そうではないことに人々は気づくかもしれません。

では、これらの変化が壊滅的な問題を引き起こすとどうなるでしょうか?企業はこの逆境に適応し、克服できるでしょうか?こうした変化によってビジネスが破綻しないようにするためには、緊急資金と適切な保険を用意しておくことが企業にとって重要です。

残念ながら、ビジネスのためのコスト削減プランを作成することは、思ったよりもはるかに困難です。ここでデータ分析技術が重要になります。企業はデータ主導の財務管理戦略を使用してコストを削減する方法を特定し、将来の危機を乗り切るために必要な現金準備金を積み立てることができます。

ここでは、企業が不測の事態に備えるための最善の方法について、いくつかの提案を紹介します。したがって、これらの課題に対処するには、データ分析技術を効果的に使用する方法を知る必要があります。

1. 適切な保険を購入する

企業が不測の事態に備えるためには、適切な保険に加入することが重要です。これは、一部の財産を回復でき、従業員の健康を守ることができることを意味します。あなたの会社が適切な健康保険プロバイダーを見つけるのに苦労している場合は、評判の良い保険会社の Web サイトにアクセスして、あなたの会社に適した多くの健康保険プランの見積もりを入手できます。

データ分析は保険会社のビジネスのやり方を変えています。主な理由は、ますます多くの保険会社がデータ分析を利用して、アクチュアリーが顧客に最適な引受プランを提供できるように支援していることです。また、ビッグデータ技術を活用してコストを節約し、運用効率を向上させています。

しかし、ビッグデータはビジネスにも役立ちます。データ分析ツールを使用して、業務に最適な戦略を選択できます。たとえば、データ マイニング ツールを使用して、すべての補償ニーズを満たす利用可能なポリシーを見つけ、不要なポリシー オプションを除外することができます。これにより、最高の保険サービスを受けることができます。

2. コストを計算する

不測の事態に備えて貯蓄を始める前に、支出にいくら使っているかを把握しておく必要があります。幸いなことに、ビッグデータは企業がさまざまな支出をより簡単に評価し、適切に最適化および整理するのに役立つ可能性があります。

企業が将来直面する可能性のある主な問題には、次のようなものがあります。

· コアスタッフコスト: ほとんどの企業は、専任の専門家チームのサポートのおかげで機能することができます。したがって、考慮すべき最も重要なコストの 1 つは、主要な従業員のコストと、彼らに支払われる給与と福利厚生です。

固定費: 多くの経費は削減したり無視したりできますが、その他の経費はより永続的で、事業運営に不可欠です。これには、家賃、保険、ライセンス、技術料が含まれます。

変動費: もちろん、企業が定期的に発生するその他の多くの費用は、はるかに変動が激しいものです。これには、マーケティング費用や配送費用などが含まれます。

企業はデータ分析ツールを使用して過去の損益計算書を評価し、コストが適切に管理されていることを確認できます。機械学習ツールは、コスト削減の機会を特定するためにも役立ちます。

3. 景気後退を予測する

ほぼすべての企業は売上が低迷する時期を経験します。これは季節の変わり目に起こることもあれば、休日による売上の落ち込みの場合もあります。企業は過去の不況を振り返り、それを前例として事業展開を検討する必要がある。ビジネスが低迷する時期を予測できれば、数週間または数か月間の経費を賄うのに十分な資金を準備しておくことができます。

社会、経済、文化が変化するにつれて、危機はより一般的になるので、企業が直面する危機に備えることは非常に重要です。上記を行うことで、危機に備えるためのデータ分析ツールの活用が容易になります。これを簡単にするビッグデータ プラットフォームは数多くあります。

データ分析の重要性を認識することが前提条件です。次に、データ分析のために、成熟した使いやすい BI ツールを選択する必要があります。たとえば、Guangzhou Smart Software が発売した Smartbi は、これを完全に実行できます。 Smartbi は、データの接続と準備、データ分析とマイニング、データの共有と適用など、データ分析の全プロセスをカバーします。日々のレポート作成や指標分析のニーズを満たすだけでなく、データの視覚化にも非常に役立ちます。