The post has been translated automatically. Original language: Russian
Companies have been investing in digitalization for years, implementing CRM, ERP, BI platforms and monitoring systems. It seemed that the more data a business collected, the easier it was for it to make decisions. But today it is becoming obvious that the availability of data does not guarantee effective management.
Almost every modern company knows how to build reports. The manager can find out the sales volume, average receipt, number of orders, conversion rate or financial indicators for any period in a few seconds.
But a legitimate question arises:
If data is available to everyone, why are some companies growing faster than others?
The answer is that most organizations have learned how to collect information, but have not yet learned how to turn it into management decisions.
When BI stops helping
Imagine a typical executive morning.
There are dozens of graphs on the screen.:
- sales by branches;
- number of new clients;
- average check;
- remnants of goods;
- employee effectiveness;
- loading the contact center;
- execution of plans.
Everything looks beautiful.
But the main question arises:
What should I do with this information?
Let's say sales decreased by 12%.
Is this a problem?
Maybe.
But BI does not explain:
- why there was a decrease;
- what process caused the problem?;
- who caused it;
- how will this affect profits in a week;
- what actions need to be performed today.
It turns out to be a paradoxical situation: there is more and more data, but there is no less uncertainty.
From reports to recommendations
There has been a major shift in recent years.
If earlier analytics answered the question:
"What happened?"
Today, the business expects answers to completely different questions.:
- Why did this happen?
- What will happen next?
- What are the risks?
- What needs to be done right now?
That is why analytical systems are gradually becoming intelligent assistants to the head.
Artificial intelligence is able not only to process millions of records, but also to find patterns that are difficult for a person to notice on their own.
Let's imagine a regular contact center
The classic BI system will show:
- number of calls;
- average talk time;
- the speed of the operators' response;
- the number of missed requests;
- employee rating.
Is it useful?
Definitely.
But AI analytics goes much further.
It automatically analyzes the content of conversations and is able to identify:
- what questions do clients ask most often?;
- why do customers refuse to buy;
- does the operator follow the communication script;
- how emotional is the conversation;
- what promises were made to the client;
- has the employee completed the required actions;
- which topics are starting to repeat more often than usual.
In fact, the manager no longer needs to listen to thousands of recordings — the system itself identifies problem areas and shows them in an understandable way.
A similar situation occurs in production
The usual report shows:
- how many products are manufactured;
- how many orders have been completed;
- how many employees worked in the shift.
AI analysis is able to see much more.
For example:
- one production site regularly becomes a bottleneck;
- semi-finished products run out earlier than estimated time;
- a certain shift is slower than the others;
- some of the equipment starts to work with deviations;
- delays in orders appear long before deadlines are violated.
Instead of reacting to a problem, the business gets the opportunity to prevent it in advance.
AI begins to understand not only the numbers, but also the meaning.
This is one of the main differences between modern technologies.
Previously, analytical systems worked exclusively with structured data:
- tables;
- sales;
- leftovers;
- financial indicators.
Today, artificial intelligence is able to analyze almost any information.:
- phone conversations;
- correspondence between employees;
- customer requests;
- reviews;
- documents;
- email address;
- internal regulations.
That is, not only the numbers are analyzed, but also the context.
That is why completely new opportunities are emerging.
For example:
- automatically identify the causes of negative reviews;
- identify violations of internal processes;
- find recurring customer issues;
- detect a decrease in the quality of service even before complaints appear.
The biggest mistake companies make
Many people continue to believe that the digital transformation ends after the introduction of the next information system.
In practice, this is just the beginning.
Without proper analytics, even the most modern CRM or ERP is gradually turning into a huge repository of information that almost no one uses.
The amount of data is growing every year.
The number of decisions taken is not.
That is why today the main competitive advantage is no longer technology per se, but the company's ability to quickly extract meaning from information.
What will be the next stage of analytics development?
In the coming years, the role of analytical systems will change even more.
The supervisor will stop opening dozens of reports.
Instead, the system will generate daily recommendations by itself.
For example:
Today, it is worth paying attention to branch No. 3 — the waiting time for customers has increased by 27%.
The number of refusals after consultation increased by 18%. The main reason is the lack of the desired product.
Operators have become less likely to offer related services, which has already affected the average receipt.
The AI found repeated complaints about the speed of delivery in one region.
Such conclusions allow us to move from analyzing the past to managing the future.
Instead of a conclusion
We are entering a stage where the winners are not those companies that collect more data, but those that turn information into actions faster.
BI will remain an important tool. But its role is gradually changing: from visualization of indicators to intellectual decision—making support.
It is in this direction that global analytics is developing today. Artificial intelligence does not replace the head and does not make decisions for him. It takes over the routine analysis of large amounts of data, helps to see the relationships and suggests options for action.
In a world where there is more and more information, it is no longer the data itself that creates value, but the ability to understand its meaning and make timely decisions.
Еще несколько лет назад корпоративная безопасность строилась вокруг простой идеи: если пользователь находится внутри сети компании, значит ему можно доверять. Именно поэтому большинство организаций уделяли основное внимание защите периметра — межсетевым экранам, VPN и системам предотвращения вторжений.
Однако современная инфраструктура изменилась. Сотрудники работают удаленно, приложения переехали в облака, а бизнес использует десятки SaaS-сервисов. В таких условиях понятие «внутренней сети» постепенно теряет смысл.
Именно поэтому все больше компаний переходят к модели Zero Trust.
Что такое Zero Trust
Zero Trust — это подход к информационной безопасности, основанный на простом принципе:
Никому не доверять автоматически. Проверять каждый запрос.
При этом неважно, находится пользователь в офисе, подключается через VPN или работает из другой страны. Любой запрос должен пройти проверку личности, устройства и уровня доступа.
Главная идея заключается в том, что доверие никогда не выдается один раз и навсегда.
Почему традиционная защита больше не работает
Раньше злоумышленнику было достаточно проникнуть во внутреннюю сеть компании. После этого он зачастую мог свободно перемещаться между серверами и рабочими станциями.
Сегодня подобный сценарий остается одной из самых распространенных причин крупных инцидентов.
Если один компьютер оказался скомпрометирован, последствия могут затронуть всю инфраструктуру.
Zero Trust значительно ограничивает подобные риски благодаря микросегментации сети и строгому контролю доступа.
Основные принципы Zero Trust
Современная архитектура Zero Trust строится вокруг нескольких правил.
Проверка личности. Каждая попытка входа сопровождается аутентификацией пользователя. На практике это означает обязательное использование многофакторной аутентификации (MFA).
Минимально необходимые привилегии. Пользователь получает доступ только к тем ресурсам, которые действительно необходимы для выполнения его задач.
Проверка устройства. Важно убедиться, что компьютер соответствует требованиям безопасности: установлены обновления, работает антивирус, включено шифрование диска и отсутствуют признаки компрометации.
Постоянный мониторинг. Доступ может быть ограничен в любой момент при обнаружении подозрительной активности.
Какие преимущества получает бизнес
Внедрение Zero Trust позволяет не только повысить уровень безопасности, но и сделать инфраструктуру более управляемой.
Компании получают:
- снижение риска компрометации корпоративных данных;
- уменьшение последствий успешной атаки;
- безопасную удаленную работу сотрудников;
- более эффективный контроль доступа;
- соответствие требованиям международных стандартов информационной безопасности.
Особенно заметен эффект в организациях с распределенными офисами, гибридной инфраструктурой и большим количеством подрядчиков.
С какими сложностями сталкиваются компании
Несмотря на очевидные преимущества, внедрение Zero Trust нельзя считать проектом «на одну неделю».
Наиболее распространенные сложности:
- устаревшие корпоративные системы;
- отсутствие централизованного управления учетными записями;
- избыточные права пользователей;
- сопротивление изменениям со стороны сотрудников;
- необходимость пересмотра существующих процессов безопасности.
Поэтому переход обычно выполняется поэтапно: сначала внедряется MFA, затем централизованная система управления идентификацией, после чего проводится сегментация сети и автоматизация контроля доступа.
Заключение
Zero Trust — это не отдельный программный продукт и не очередной модный термин. Это новая модель построения корпоративной безопасности, которая учитывает современные реалии: облачные сервисы, удаленную работу и постоянный рост количества киберугроз.
Компании, которые начинают внедрение уже сегодня, получают не только более высокий уровень защиты, но и более прозрачную, управляемую и масштабируемую ИТ-инфраструктуру.
В ближайшие годы подход Zero Trust, вероятнее всего, станет стандартом для большинства организаций, независимо от их размера и отрасли.
Share
