Beste Analyseplattformen
Analyseplattformen bieten Unternehmen ein Werkzeugset, um Rohdaten in bedeutungsvolle, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie ermöglichen es Organisationen, Daten zu erkunden, Trends aufzudecken, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.
Im Gegensatz zu Werkzeugen, die sich auf die Berichterstattung über vergangene Leistungen beschränken, beinhalten Analyseplattformen oft fortschrittliche Funktionen wie prädiktive Modellierung, statistische Analyse und maschinelles Lernen (ML). Diese Plattformen sind so konzipiert, dass sie flexibel und skalierbar sind und eine breite Palette von Anwendungsfällen im gesamten Unternehmen unterstützen.
Diese Plattformen werden in nahezu jeder Unternehmensfunktion eingesetzt, von Marketing und Vertrieb bis hin zu Finanzen, Betrieb und Personalwesen, und unterstützen sowohl die strategische Planung als auch die tägliche Leistungsüberwachung. Von Datenanalysten und Wissenschaftlern bis hin zu Geschäftsinteressenten und Führungskräften werden Analyseplattformen von einer Vielzahl von Personen genutzt. Während sich Analysten auf die Erkundung von Daten und die Generierung von Erkenntnissen konzentrieren, ermöglichen Self-Service-Tools nun auch nicht-technischen Nutzern, direkt mit Daten zu interagieren. IT-Teams unterstützen die Integration und Sicherheit der Plattform, was den wachsenden Trend widerspiegelt, den Datenzugang zu demokratisieren und Analysen in die tägliche Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation einzubetten.
Analyseplattformen unterstützen kritische Funktionen wie Datenmischung und -modellierung, die es den Nutzern ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und robuste, miteinander verbundene Datenmodelle zu erstellen. Die visuellen Ausgaben — Dashboards, Berichte und interaktive Diagramme — helfen den Nutzern, Trends zu erkunden, in detaillierte Einzelheiten einzutauchen und Erkenntnisse klar zu kommunizieren.
Im Gegensatz zu eigenständigen Datenvisualisierungstools, die sich auf die Darstellung von Informationen beschränken, umfassen Analyseplattformen den gesamten analytischen Workflow. Viele bieten auch fortschrittliche Funktionen wie eingebettete Analysen, natürliche Sprachabfragen und erweiterte Analysen, die ML nutzen, um die Entdeckung von Erkenntnissen zu automatisieren und die Datenexploration für ein breiteres Publikum zugänglicher zu machen.
Analyseplattformen und Business-Intelligence-Software (BI) arbeiten oft zusammen, um datengetriebene Organisationen zu unterstützen. Während sich BI-Tools auf die Verfolgung und Berichterstattung historischer Leistungen durch Dashboards und Key Performance Indicators (KPI) konzentrieren, bieten Analyseplattformen umfassendere Funktionen, die explorative Analysen und strategische Planung unterstützen. BI beantwortet die Frage "Was ist passiert", während Analyseplattformen den Nutzern helfen zu verstehen, warum es passiert ist und was als nächstes passieren könnte. Anstatt BI zu ersetzen, ergänzen Analyseplattformen es, indem sie tiefere Einblicke ermöglichen und eine breitere Palette von Nutzern in der Organisation befähigen.
Um in die Kategorie der Analyseplattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:
Daten aus einer Vielzahl von strukturierten und semi-strukturierten Quellen aufnehmen und integrieren Daten mit integrierten Tools zur Bereinigung, Anreicherung und Formatierung vorbereiten und transformieren Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen unterstützen, einschließlich Datei-Uploads, Datenbanken, Anwendungsprogrammierschnittstellen (API) und SaaS-Apps Den Nutzern ermöglichen, Datenbeziehungen zu modellieren, Datensätze zu verbinden und Daten interaktiv zu erkunden Werkzeuge zum Erstellen bedeutungsvoller Geschäftsberichte, Dashboards und Visualisierungen anbieten Die Erstellung und gemeinsame Nutzung interner Analyseanwendungen oder eingebetteter Erkenntnisse über Teams hinweg ermöglichenVorgestellte Analyseplattformen auf einen Blick
G2 ist stolz darauf, unvoreingenommene Bewertungen über userzufriedenheit in unseren Bewertungen und Berichten zu zeigen. Wir erlauben keine bezahlten Platzierungen in unseren Bewertungen, Rankings oder Berichten. Erfahren Sie mehr über unsere Bewertungsmethoden.
Tableau ist die weltweit führende KI-gestützte Analyseplattform. Egal, ob Sie ein Geschäftsanwender oder Analyst sind, Tableau verwandelt vertrauenswürdige Daten in umsetzbare Erkenntnisse. Mit unsere
Tableau ist ein Datenvisualisierungswerkzeug, das Daten aus verschiedenen Quellen in einer Umgebung verbindet und integriert, um Echtzeitvisualisierungen für tägliche und strategische Zwecke zu erstellen. Rezensenten mögen die benutzerfreundliche Oberfläche des Tools, seine Fähigkeit, große Datensätze zu verarbeiten, die Unterstützung durch die Community und Tutorials sowie die Flexibilität, Dashboards für verschiedene Geräte und Bildschirme zu erstellen. Rezensenten bemerkten, dass Tableau für Neulinge herausfordernd sein kann, es erfordert eine erhebliche Einrichtung und Kalibrierung, und die Verwaltung von Arbeitsmappen-Versionen kann ohne externe Werkzeuge schwierig sein, außerdem ist der Preis oft ein bedeutender Nachteil.
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Power BI Desktop bringt visuelle Analysen direkt zu Ihnen. Mit diesem leistungsstarken Autorentool können Sie interaktive Datenvisualisierungen und Berichte erstellen. Verbinden, kombinieren, modelli
Power BI ist ein Business-Analytics-Tool von Microsoft, das interaktive Visualisierungen und Business-Intelligence-Funktionen bietet, mit einer Benutzeroberfläche, die es den Nutzern ermöglicht, ihre eigenen Berichte und Dashboards zu erstellen. Rezensenten erwähnen häufig die benutzerfreundliche Oberfläche, die große Integration von Quellen und die einfache Handhabung der Funktionen, was es ideal macht, um Rohdaten in interaktive Dashboards und Erkenntnisse zu verwandeln. Benutzer berichteten, dass Power BI keine Dateien unterstützt, die größer als 1 GB sind, Visualisierungen langsam lädt und manchmal die Berichte nicht mit den tatsächlichen Daten übereinstimmen.
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SAS Viya ist eine cloud-native Daten- und KI-Plattform, die es Teams ermöglicht, erklärbare KI zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren, die vertrauenswürdige, sichere Entscheidungen fördert. S
SAS Viya 3.5 ist eine statistische Software, die eine Reihe von Algorithmen und Funktionen bietet, Lösungen integriert und die Automatisierung durch REST-APIs erleichtert. Benutzer mögen die Fähigkeit der Software, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, sie in Dashboards anzuzeigen und ihre hohe Rechenleistung in einer verteilten Verarbeitungsumgebung. Rezensenten erwähnten, dass die Dokumentation für SAS Viya 3.5 nicht umfassend ist, mit fehlenden Informationen und sporadischen Fehlern, die schwer zu beheben sind, und der Kundensupport oft langsam reagiert.
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Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter einheitlicher Business-Intelligence-(BI)-Dienst im Hyperscale. Mit QuickSight können alle Benutzer unterschiedliche Analyseanforderungen aus derselben Quelle d
Amazon QuickSight ist ein cloudbasierter Business-Intelligence-Dienst, der es Benutzern ermöglicht, interaktive Dashboards und Visualisierungen für die Datenanalyse zu erstellen. Rezensenten schätzen die nahtlose Integration von QuickSight mit anderen AWS-Diensten, seine schnellen Datenverarbeitungsfähigkeiten und die einfache Erstellung und Freigabe interaktiver Dashboards. Rezensenten bemerkten Einschränkungen bei der Anpassung der Visualisierung, eine weniger intuitive Benutzeroberfläche im Vergleich zu anderen Tools und Herausforderungen bei der anfänglichen Einrichtung und Lernkurve.
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Sigma ist die KI-Apps- und Analyseplattform, die mit dem Cloud-Datenlager verbunden ist. Mit Sigma können Geschäfts- und technische Teams intelligente, produktionsreife KI-Apps erstellen, die operati
Sigma ist ein Datenanalysetool, das sich direkt mit einem Cloud-Datenlager verbindet und es den Benutzern ermöglicht, große Datensätze in Echtzeit zu analysieren, ohne komplexe SQL-Abfragen schreiben zu müssen. Benutzer erwähnen häufig die benutzerfreundliche Oberfläche von Sigma, die Fähigkeit, die Arbeit mit großen Datensätzen zu vereinfachen, und die nahtlose Integration mit Cloud-Datenbanken als Hauptvorteile. Rezensenten berichteten von Leistungsproblemen mit Sigma und stellten fest, dass große Abfragen langsam sein können, wenn das Data Warehouse nicht korrekt optimiert ist, und dass die Ladezeiten langsam sein können, insbesondere bei Dashboards mit mehreren Kacheln.
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Kyvos ist eine semantische Schicht für KI und BI. Es bietet Organisationen eine einheitliche, konsistente und benutzerfreundliche Sicht auf ihren gesamten Datenbestand. Durch die Standardisierung, wi
Kyvos ist ein Datenanalysetool, das es Benutzern ermöglicht, Produkt- und Kundendaten nach verschiedenen Parametern aufzuschlüsseln, komplexe Berichte zu erstellen und große Datensätze ohne technische Unterstützung zu verwalten. Benutzer mögen, dass Kyvos sich gut in bestehende Systeme integriert, verschiedene BI-Tools unterstützt, konsistente Ergebnisse über Plattformen hinweg liefert und auch bei großen Datensätzen eine schnelle Leistung bietet. Benutzer erwähnten, dass das Verständnis aller Funktionen von Kyvos zeitaufwändig sein kann, das Anpassen von Dashboards und das Einrichten von Modellen herausfordernd sein kann und das Verbinden mit älteren Systemen oder das Erlernen fortgeschrittener Funktionen zusätzlichen Aufwand erfordern kann.
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Domo's KI- und Datenprodukte-Plattform befähigt Organisationen, Daten in umsetzbare Erkenntnisse und Lösungen zu verwandeln. Sie ermöglicht es Benutzern, nahtlos verschiedene Datenquellen zu verbinden
Domo ist ein Datenmanagement- und Visualisierungstool, das verschiedene Datenquellen integriert, Workflows automatisiert und Echtzeiteinblicke für Unternehmen bietet. Rezensenten schätzen Domos Fähigkeit, Berichte aus mehreren Datenquellen zu konsolidieren, Aufgaben zu automatisieren, Echtzeiteinblicke zu bieten und seine benutzerfreundliche Oberfläche, die die einfache Erstellung von Dashboards und Visualisierungen ermöglicht. Rezensenten bemerkten, dass Domo eine steile Lernkurve für neue Benutzer hat, manchmal bei großen Datensätzen verzögert und seine Visualisierungsfähigkeiten nicht so robust sind wie die einiger Konkurrenten.
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Looker, die Business-Intelligence-Plattform von Google Cloud, ermöglicht es Ihnen, mit Ihren Daten zu kommunizieren. Organisationen wenden sich an Looker für Self-Service und kontrollierte BI, um benu
Looker Studio ist eine Business-Intelligence- und Datenvisualisierungsplattform, die es Benutzern ermöglicht, dynamische Dashboards und Berichte zu erstellen und sich mit verschiedenen Datenbanken und Google-Produkten zu integrieren. Benutzer erwähnen häufig die benutzerfreundliche Oberfläche von Looker Studio, seine Fähigkeit, Echtzeit-Dashboards zu erstellen, und die nahtlose Integration mit Google-Produkten und verschiedenen Datenbanken als herausragende Merkmale. Benutzer berichteten über Probleme mit der steilen Lernkurve von Looker Studio, insbesondere mit LookML, begrenzten erweiterten Visualisierungsoptionen und langsamer Leistung beim Abfragen großer Datensätze.
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Oracle Analytics Cloud ist eine umfassende Cloud-Analyseplattform, die es Ihnen ermöglicht, grundlegend zu verändern, wie Sie Informationen analysieren und darauf reagieren. Führungskräfte, Analysten
Oracle Analytics Cloud ist eine Komplettlösung, die Datenaufbereitung, Datenvisualisierung, Berichterstellung, eingebettetes maschinelles Lernen umfasst und sich in Oracle-Datenbanken integriert. Benutzer mögen, dass Oracle Analytics Cloud eine All-in-One-Plattform ist, die Datenvisualisierung, Self-Service-Analysen und maschinelles Lernen mit der Robustheit der Oracle-Cloud-Infrastruktur kombiniert und von überall auf der Welt leicht zugänglich ist. Benutzer erwähnten, dass Oracle Analytics Cloud für neue Benutzer komplex zu erlernen ist, die Leistung oft davon abhängt, wie gut die Daten modelliert sind und wo sie sich befinden, und dass die Preisgestaltung teuer wird, wenn man Speicher und OCPU-Nutzung hinzufügt.
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Hex ist die beste AI-Analytics-Plattform der Welt. Mit Hex kann jeder Daten mit natürlicher Sprache erkunden, mit oder ohne Code, alles in einem vertrauenswürdigen Kontext, auf einer KI-gestützten Pla
Hex ist eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, Datensätze zu manipulieren, Visualisierungen zu erstellen und zwischen SQL und Python für Datenanalyse und Modellierung zu wechseln. Rezensenten erwähnen häufig die intuitive Benutzeroberfläche der Plattform, die nahtlose Integration von SQL und Python und ihre Fähigkeit, die Zusammenarbeit durch Funktionen wie Live-Kommentare und Versionsverlauf zu erleichtern. Benutzer berichteten über Einschränkungen bei der Anpassbarkeit der Visualisierung, gelegentliche Abstürze beim Umgang mit großen Datensätzen und Probleme mit der AI-Magic-Funktion, die den Code nicht immer korrekt korrigiert.
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Yellowfin ist die einzige Analysesuite, die erfolgreich aktionsbasierte Dashboards mit branchenführender automatisierter Analyse und Datenstorytelling kombiniert. Durch die Bereitstellung der besten
Yellowfin ist eine Business-Intelligence- und Analyseplattform, die Werkzeuge für die Übersetzung von Daten in Erkenntnisse, datengetriebene Entscheidungsfindung, Datenanalyseberichte, Datenstorytelling und Kollaborationsfunktionen bietet. Benutzer mögen die intuitive Benutzeroberfläche von Yellowfin, die robusten Analysefähigkeiten, die leistungsstarke Datenvisualisierung und die Storytelling-Funktionen sowie die Fähigkeit, sich mit verschiedenen Datenquellen zu integrieren und Echtzeitanalysen mit integrierten KI-Funktionen bereitzustellen. Rezensenten bemerkten, dass die Leistung von Yellowfin beeinträchtigt werden kann, wenn große Datensätze verarbeitet werden, insbesondere bei hohen Dashboard-Belastungen, und dass einige erweiterte Funktionen eine Lernkurve aufweisen und von benutzerfreundlicherer Dokumentation und Tutorials profitieren könnten.
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IBM Business Analytics Enterprise ist eine umfassende Suite, die darauf ausgelegt ist, Geschäftsanalytik, Planung, Budgetierung, Berichterstattung und Prognoseprozesse in Organisationen zu vereinheitl
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IBM Cognos Analytics fungiert als Ihr vertrauenswürdiger Co-Pilot für das Geschäft mit dem Ziel, Sie klüger, schneller und selbstbewusster in Ihren datengesteuerten Entscheidungen zu machen. IBM Cogn
IBM Cognos Analytics ist eine Business-Intelligence-Lösung, die Berichterstellung, Analyse und Integration mit verschiedenen Datenquellen bietet. Benutzer mögen die benutzerfreundliche Oberfläche, die Möglichkeit, ansprechende und interaktive Dashboards mit minimalem Aufwand zu erstellen, und die große Auswahl an Datenvisualisierungsoptionen, die den Analyseprozess effizienter machen. Benutzer berichteten, dass die Benutzeroberfläche veraltet wirken kann, die anfängliche Einrichtung komplex sein kann und die Leistung bei großen Datensätzen oder beim Einrichten von Filtern oder erweiterten Berechnungen langsamer werden kann.
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Alteryx hilft Unternehmen über seine Alteryx One-Plattform, komplexe, unverbundene Daten in einen sauberen, KI-bereiten Zustand zu transformieren. Egal, ob Sie Finanzprognosen erstellen, die Leistung
Alteryx ist ein Datenanalysetool, das komplexe Datenaufgaben mit einer Drag-and-Drop-Oberfläche vereinfacht und es den Benutzern ermöglicht, Daten vorzubereiten, zu mischen und zu analysieren, ohne Code schreiben zu müssen. Benutzer mögen die intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche des Tools, die große Auswahl an Verbindern und vorgefertigten Tools sowie die starken Automatisierungsfunktionen, die Zeit sparen und es sowohl für technische als auch nicht-technische Benutzer zugänglich machen. Rezensenten bemerkten, dass Alteryx teuer sein kann, insbesondere für kleinere Organisationen oder einzelne Benutzer, und dass es eine steile Lernkurve haben kann, wobei einige fortgeschrittene Funktionen ohne fortgeschrittenes Training schwer zu verwalten und zu debuggen sind.
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Deepnote ist ein Datenarbeitsbereich, in dem Agenten und Menschen zusammenarbeiten. Es ist darauf ausgelegt, die Datenexploration zu vereinfachen, die Analyse zu beschleunigen und schnell umsetzbare E
Deepnote ist eine kollaborative Datenwissenschaftsplattform, die es Teams ermöglicht, gemeinsam an der Erstellung von Datensätzen zu arbeiten und langwierige Aufgaben auszuführen. Rezensenten schätzen die benutzerfreundliche Oberfläche von Deepnote, die Funktionen zur Echtzeit-Zusammenarbeit und die Fähigkeit, sich mit externen Datenquellen zu verbinden und schnell Visualisierungen zu erstellen. Benutzer erwähnten Probleme mit langsamen Ladezeiten, insbesondere bei großen Datensätzen, sowie Schwierigkeiten mit dem Projektmanagement und dem Verschieben von Notebooks zwischen Projekten.
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Mehr über Analyseplattformen erfahren
Was sind Analysesoftware-Plattformen?
Analyseplattformen, auch bekannt als Business Intelligence (BI)-Plattformen, ermöglichen es Unternehmen, Einblicke in ihre Daten durch Datenintegration, -bereinigung, -mischung, -anreicherung, -entdeckung und mehr zu gewinnen. Diese Tools sind robuste Systeme, die manchmal IT- und Datenwissenschaftskenntnisse erfordern, um Unternehmensdaten durch benutzerdefinierte Abfragen zuzugreifen und zu entschlüsseln.
Analyseplattformen bieten einen umfassenden Einblick in die Daten eines Unternehmens, indem sie aus strukturierten und unstrukturierten Datenquellen durch detaillierte Abfragen ziehen. Auch gelegentliche Geschäftsanwender profitieren von Analyseplattformen, die anpassbare Dashboards und die Möglichkeit bieten, in bestimmte Datenpunkte und Trends einzutauchen.
Welche Arten von Analysetools und -plattformen gibt es?
All-in-One-Software
Self-Service-Analyseplattformen
Self-Service-Analyseplattformen erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Geschäftsanwender sie für ihre Datenanforderungen nutzen können. Cloud-basierte Business-Analytics-Software bietet oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und gelegentlich natürliche Sprachabfragen zur Datenerkennung.
Eingebettete BI-Software
Eingebettete BI-Software kann proprietäre Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen integrieren. Unternehmen können ein eingebettetes Produkt wählen, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen Unternehmen ihren Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für bessere Entscheidungen nutzen können.
Punktlösungen
Ursachenanalyse
Unternehmen jeder Größe produzieren große Mengen an Daten aus einer Vielzahl von Quellen. Es kann schwierig sein, den Überblick über die Datenflüsse zu behalten und Ausreißer und Trends über Dutzende, wenn nicht Hunderte (manchmal sogar Tausende) von Datenquellen zu erkennen. Einige Lösungen bieten dem Benutzer einen Überblick über seine Daten und benachrichtigen ihn intelligent in Echtzeit über Änderungen. Sobald sie benachrichtigt werden, können sie die Situation bewerten und lösen.
Was sind die gemeinsamen Merkmale von Analyselösungen?
Analysesoftware-Plattformen sind eine große Hilfe für jede Organisation, die eine rechtzeitige Datenvisualisierung von hochrangigen Analysen benötigt. Die folgenden sind einige Kernfunktionen innerhalb von Analyseplattformen, die Benutzern helfen können, das Beste aus ihnen herauszuholen:
Datenvorbereitung: Obwohl eigenständige Datenvorbereitungssoftware existiert, die bei der Entdeckung, Mischung, Kombination, Bereinigung und Anreicherung von Daten hilft - damit große Datensätze leicht integriert, konsumiert und analysiert werden können - müssen Analyseplattformen diese Funktionen in ihr Kernangebot integrieren. Insbesondere müssen Analyseplattformen Datenmischung und -modellierung unterstützen, sodass der Endbenutzer Daten aus verschiedenen Datenbanken und anderen Datenquellen kombinieren und robuste Datenmodelle dieser Daten entwickeln kann. Dies ist ein kritischer Schritt, um aus dem Chaos Bedeutung zu schaffen, indem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden.
Datenmanagement: Sobald die Daten ordnungsgemäß integriert sind, müssen sie verwaltet werden. Dies umfasst beispielsweise die Einschränkung des Datenzugriffs auf bestimmte Benutzer. Obwohl einige Unternehmen sich für eine eigenständige Datenmanagementlösung wie ein Data Warehouse entscheiden, müssen Analyseplattformen per Definition ein gewisses Maß an Datenmanagement bieten.
Datenmodellierung und -mischung: Wie bereits erwähnt, ist es nicht effizient und oft nicht effektiv, Daten zu untersuchen, wenn sie über viele Systeme verstreut sind. Als Business-Cloud helfen Analyseplattformen Unternehmen, Daten zu konsolidieren und Datenpunkte zu kombinieren, um die Beziehung zwischen Daten zu verstehen und tiefe Einblicke zu gewinnen.
Berichte und Dashboards: Mehrschichtige, Echtzeit-Dashboards sind ein zentrales Merkmal von Analyseplattformen. Benutzer können ihre Analysesoftware so programmieren, dass sie Metriken ihrer Wahl anzeigt und mehrere Dashboards erstellt, die Analysen zu bestimmten Teams oder Initiativen zeigen. Von prädiktiven Website-Traffic-Analysen bis hin zu Kundenkonversionsraten über einen bestimmten Zeitraum können Benutzer ihre bevorzugten Metriken auswählen, die in Dashboards angezeigt werden sollen, und so viele Dashboards erstellen, wie nötig.
Administratoren können die Berechtigungen verschiedener Dashboards anpassen, sodass sie den Benutzern im Unternehmen zugänglich sind, die sie am meisten benötigen. Benutzer können bestimmte Dashboards auf Bürobildschirmen teilen oder Screenshots von Dashboards machen, um sie bei Bedarf zu speichern und zu teilen. Einige Produkte von Analyseplattformen können es Benutzern ermöglichen, Dashboards auf ihren mobilen Geräten zu erkunden.
Self-Service: Organisationen nutzen diese Tools, um interaktive Dashboards zu erstellen, die umsetzbare Einblicke bieten. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Daten-Teammitgliedern, Entscheidungen auf der Grundlage relevanter Geschäftsdaten zu treffen.
Erweiterte Analysen: Viele Analyselösungen integrieren erweiterte Funktionen, manchmal als erweiterte Analysen bezeichnet, um die Daten eines Unternehmens besser zu verstehen, auch ohne IT-Unterstützung. Diese können prädiktive Analysefähigkeiten und Datenerkennung umfassen, die intelligente Vorschläge für die Datenvisualisierung und maschinell lernbasierte Vorschläge für tiefere Einblicke beinhalten.
Weitere Funktionen umfassen Anomalieerkennung, Abfragebasiert, Suche, Traditionell
Was sind die Vorteile der Nutzung von Analyseplattformen?
Ersetzen Sie alte oder unterschiedliche Software: Unternehmen können veraltete Datenspeicherlösungen und Berichtstools ersetzen und zu einer umfassenden Business-Cloud als Analyseplattform migrieren. Eine Datenmigration ist jedoch nicht unbedingt erforderlich, um eine Analyselösung einzusetzen, da Unternehmen möglicherweise nicht die Zeit oder Ressourcen dafür haben. Daher sollte beachtet werden, dass diese Plattformen mit einer Vielzahl von Lösungen integriert werden können, wie z.B. Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM) Software.
Produktivität verbessern: Die Zeiten, in denen man sich durch Dutzende, wenn nicht Hunderte von Systemen wühlen und immense Unterstützung von der IT benötigen musste, sind vorbei. Mit Analyseplattformen (insbesondere solchen, die Self-Service sind und Funktionen wie die natürliche Sprachsuche haben) kann jeder, der nach Daten und Datenanalysen sucht, einschließlich durchschnittlicher Geschäftsanwender, Einblicke aus ihren Daten gewinnen.
Zeit sparen (Automatisierung): Bei den meisten Analyseplattformen benötigen Benutzer keine starken Kenntnisse in Abfragesprachen mehr. Stattdessen ermöglichen Datenentdeckung und Ursachenanalyse Benutzern, automatisch Benachrichtigungen und Einblicke in ihre Daten zu erhalten und benachrichtigt zu werden, wenn sich die Daten signifikant geändert haben.
Fehler reduzieren: Obwohl eigenständige Datenvorbereitungstools die richtige Lösung für Unternehmen mit besonders komplexen Daten sein können, ermöglichen Analyseplattformen Benutzern, ihre Daten durch Datenzuordnung und Deduplizierungsmethoden zu bereinigen und vorzubereiten.
Daten konsolidieren: In dieser datengesteuerten Ära produziert im Wesentlichen jedes Programm und Gerät eines Unternehmens massive Daten. Um diese vielfältigen Daten bestmöglich zu verstehen, ist es oft notwendig, sie durch Methoden wie Datenmischung zu kombinieren, die es Benutzern ermöglicht, Daten aus mehreren Quellen in einen funktionierenden Datensatz zu integrieren.
Prozesse verbessern: Ohne eine Analyseplattform, die unternehmensweit genutzt werden kann, können Prozesse langsam und ineffizient sein, da interessierte Parteien Daten aus unterschiedlichen Quellen suchen und Daten von verschiedenen Personen anfordern. Analyseplattformen können einem Geschäftsanwender helfen, schnell auf Daten und Datenanalysen zuzugreifen und sie mit internen und externen Stakeholdern zu teilen.
Wer nutzt Analysetools?
Analyseplattformen können sowohl interne als auch externe Benutzer haben.
Interne Benutzer
Datenanalysten und Datenwissenschaftler: Diese Mitarbeiter sind in der Regel die Power-User von Analysetools, die komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis von geschäftskritischen Daten zu gewinnen. Diese Teams können auch damit beauftragt werden, Self-Service-Dashboards zu erstellen, die an andere Teams verteilt werden.
Vertriebsteams: Vertriebsteams nutzen Self-Service-Analysetools und eingebettete Analyselösungen, um Einblicke in potenzielle Kunden, Vertriebsleistung und Pipeline-Prognosen zu erhalten, unter vielen anderen Anwendungsfällen. Der Einsatz von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Vertriebsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen.
Marketingteams: Marketingteams führen oft verschiedene Arten von Kampagnen durch, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen. Analysetools ermöglichen es Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen.
Finanzteams: Finanzteams nutzen Analysesoftware, um Einblicke in die Faktoren zu gewinnen, die sich auf das Endergebnis einer Organisation auswirken. Durch die Integration von Finanzdaten mit Vertriebs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Einblicke, die mit traditionellen Tools möglicherweise nicht aufgedeckt worden wären.
Betriebs- und Lieferkettenteams: Analyselösungen nutzen oft das ERP-System eines Unternehmens als Datenquelle. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution; Lieferkettenmanager können mehrere Prozesse optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen, indem sie Lieferkettendaten in eine Analyseplattform eingeben.
Externe Benutzer
Berater: Unternehmen, insbesondere größere, verstehen nicht immer die Breite und Tiefe ihrer Daten und wissen möglicherweise nicht einmal, wo sie anfangen sollen. Ein externer Berater, der eine leistungsstarke Analyseplattform einsetzt, kann Unternehmen helfen, ihre Daten besser zu verstehen und infolgedessen fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Benutzer können in Betracht ziehen, BI-Beratungspartner zu kontaktieren, um zu helfen, die relevantesten Analysen und Daten zu bestimmen, die über den Gesamterfolg ihres Unternehmens erfasst werden sollen. Nach einer ordnungsgemäßen Beratung können diese Agenturen Unterstützung bei der Einrichtung oder Auswahl von BI-Tools anbieten. Eine Reihe dieser Agenturen kann Unternehmen beim gesamten BI-Prozess unterstützen, von der vollständigen Datenanalyse bis zur Gestaltung von Prozessen oder Protokollen im Zusammenhang mit der Datenerfassung. Eine Beziehung zu diesen Beratern kann sich als äußerst vorteilhaft für Benutzer erweisen, die noch nie zuvor Datenanalysen durchgeführt haben oder die Berichterstattung ihres Unternehmens optimieren möchten.
Partner: Partnerschaften zwischen Unternehmen beinhalten oft Datenaustausch und unternehmensübergreifende Zusammenarbeit. Infolgedessen kann ein zentrales Datenrepository, das Datenmanagement, Datenabfragen und Dateneinblicke ermöglicht, ein wesentliches Werkzeug für diese Unternehmen sein, um gemeinsam erfolgreich zu sein und ihnen einen Überblick über ihre Daten zu bieten.
Was sind die Alternativen zu Analyseplattformen?
Alternativen zu Analyseplattformen können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Marketing-Analyse-Software: Unternehmen, die nach Tools suchen, die auf Marketinganwendungsfälle und Marketingdaten ausgerichtet sind (z.B. im Zusammenhang mit der Zielgruppenansprache), sollten sich Marketing-Analyse-Lösungen ansehen, die speziell dafür entwickelt wurden.
Vertriebsanalyse-Software: Obwohl Vertriebsdaten wie Umsatzprognosen und abgeschlossene Geschäfte in allgemeine Analyseplattformen importiert und analysiert werden können, können Vertriebsanalyseplattformen eine detailliertere Analyse von vertriebsbezogenen Daten bieten und möglicherweise bessere Integrationen mit Vertriebstools wie CRMs haben.
Protokollanalyse-Software: Wenn ein Unternehmen sich auf die Analyse seiner Protokolldaten aus Anwendungen und Systemen konzentrieren möchte, könnte es von Protokollanalyse-Software profitieren, die die Dokumentation von Anwendungsprotokolldateien für Aufzeichnungen und Analysen ermöglicht.
Prädiktive Analyse-Software: Allgemeine Analyseplattformen ermöglichen es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive. Da Analyseplattformen diese verschiedenen Arten von Analysen ermöglichen, bieten sie möglicherweise nicht die robustesten Funktionen für jede Art. Daher können Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, vergangene und gegenwärtige Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, prädiktive Analyse-Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden.
Textanalyse-Software: Analyseplattformen konzentrieren sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglichen es Benutzern, in Zahlen einzutauchen und zu graben, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Textanalyse-Lösungen sind die beste Wahl, wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte. Diese Tools helfen Benutzern, schnell zu verstehen und Stimmungsanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen.
Datenvisualisierungssoftware: Datenvisualisierungstools können ein ausgezeichneter Ausgangspunkt für Unternehmen sein, die ihre Daten besser verstehen möchten. Mit Funktionen wie Dashboards und Berichterstattung kann Datenvisualisierungssoftware oft schnell und einfach eingerichtet werden und ist häufig günstiger als robustere Analyseplattformen.
Es ist jedoch wichtig, ihre Einschränkungen zu erkennen. Datenvisualisierungslösungen tun, was sie auf der Verpackung sagen: Visualisierung. Sie bieten dem Benutzer keine End-to-End-Analyse-Lösung von der Datenvorbereitung bis zu den Dateneinblicken, noch bieten sie signifikante Datenmanagement-Fähigkeiten.
Software und Dienstleistungen im Zusammenhang mit Analyseplattformen
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Analyseplattformen verwendet werden können, umfassen:
Eingebettete Business-Intelligence-Software: Analyseplattformen sind eigenständige Plattformen, die Unternehmen helfen, Daten zu analysieren. Unternehmen, die Analysefähigkeiten in Anwendungen einbauen möchten, sei es für den internen oder externen Gebrauch, können eingebettete BI-Software verwenden, um dieses Ziel zu erreichen.
Datenbanksoftware: Es gibt eine Vielzahl von Lösungen zum Speichern, Organisieren und Teilen großer Datenmengen, die später von Analysetools abgerufen und analysiert werden können. Datenbanksoftware umfasst alles von Big-Data-Software bis hin zu traditionellen tabellenbasierten relationalen Datenbanken. Unternehmen sollten recherchieren und die Datenbanktools implementieren, die am meisten Sinn für ihre speziellen Datentypen oder analytischen Bedürfnisse machen.
Bei der Betrachtung einer Analyselösung sollten Benutzer untersuchen, welche Datenbanken mit dem Tool integriert werden können, um die logischste Produktwahl für ihre Situation zu treffen. Analyseprodukte würden wenig Zweck erfüllen, ohne eine oder mehrere Unternehmensdatenbanken, aus denen Daten gezogen werden können, wenn die Zeit gekommen ist.
Herausforderungen mit Analyseplattformen
Konfiguration: Analyselösungen können einen hochgradig technischen Einrichtungsprozess haben, der IT- oder Entwicklungsexpertise erfordert. Wenn versucht wird, eine dieser Plattformen ohne einen internen Datenwissenschaftler oder IT-Experten zu implementieren, können Benutzer Schwierigkeiten haben, die Technologie in Gang zu bringen, sie mit den entsprechenden Lösungen zu integrieren und Abfragen zur Datenerfassung zu erstellen. Dies könnte einen erheblichen Ressourcenverlust und die Unfähigkeit bedeuten, das Tool wie beabsichtigt zu nutzen. Benutzer können BI-Beratungsanbieter kontaktieren, um Unterstützung bei der Einrichtung eines Programms zu erhalten oder in einigen Fällen die gesamte BI-Berichterstattung zu übernehmen.
Übermäßige Abhängigkeit: Sich zu sehr auf Daten und Analysen zu konzentrieren, kann ebenfalls problematisch sein. Datengetriebene Entscheidungen sind entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens, aber datenbasierte Entscheidungen ignorieren die verschiedenen Stimmen innerhalb und außerhalb der Organisation. Erfolgreiche Unternehmen kombinieren rigorose Analysen mit anekdotischem Storytelling und durchdachten Gesprächen über den Erfolg und die Komponenten des Unternehmens.
Integrationen: Wenn das Analysetool nicht vollständig mit vorhandener Software integriert ist, wird es schwierig, einen vollständigen Überblick über die betriebliche Leistung eines Unternehmens zu erhalten. Ebenso, wenn eine Integration während einer Datenabfrage einen Kommunikationsfehler oder ein anderes Problem erfährt, führt dies zu einer falschen oder unvollständigen Lesung. Benutzer sollten darauf achten, diese Verbindungen und mögliche Leistungsprobleme in ihrem Software-Stack zu überwachen, um sicherzustellen, dass korrekte, vollständige und aktuelle Informationen verarbeitet und auf Dashboards angezeigt werden.
Datensicherheit: Unternehmen müssen Sicherheitsoptionen in Betracht ziehen, um sicherzustellen, dass die richtigen Benutzer die richtigen Daten sehen und strenge Datensicherheit gewährleisten. Effektive Analyselösungen sollten Sicherheitsoptionen bieten, die es Administratoren ermöglichen, verifizierten Benutzern unterschiedliche Zugriffsebenen auf die Plattform zuzuweisen, basierend auf ihrer Sicherheitsfreigabe oder ihrem Dienstalter.
Wie wählt man die besten Analysetools aus?
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Analyseplattformen
Wenn ein Unternehmen gerade erst anfängt und die erste Analyseplattform kaufen möchte, oder vielleicht eine Organisation ein Altsystem aktualisieren muss - wo auch immer sich ein Unternehmen im Kaufprozess befindet, g2.com kann bei der Auswahl der besten Analyseplattform helfen.
Die spezifischen geschäftlichen Schmerzpunkte könnten mit all der manuellen Arbeit zusammenhängen, die erledigt werden muss. Wenn das Unternehmen viele Daten gesammelt hat, muss es nach einer Lösung suchen, die mit der Organisation wachsen kann. Benutzer sollten über die Schmerzpunkte nachdenken und sie aufschreiben; diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste mit Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software benötigen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste mit Kriterien einzusteigen. Die Checkliste ist ein detaillierter Leitfaden mit notwendigen und netten Funktionen, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.
Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, ein RFI zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer Analyseplattform benötigt wird.
Vergleich von Analyseplattformen-Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der geschäftlichen Funktionsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Für einen einfachen Vergleich, nachdem alle Demos abgeschlossen sind, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter zu verkleinern und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von Analyseplattformen
Wählen Sie ein Auswahlteam
Bevor Sie beginnen, ist es entscheidend, ein Gewinnerteam zu erstellen, das während des gesamten Prozesses zusammenarbeitet, von der Identifizierung von Schmerzpunkten bis zur Implementierung. Das Softwareauswahlteam sollte aus Mitgliedern der Organisation bestehen, die die richtigen Interessen, Fähigkeiten und die Zeit haben, an diesem Prozess teilzunehmen. Ein guter Ausgangspunkt ist es, drei bis fünf Personen zu haben, die Rollen wie den Hauptentscheidungsträger, Projektmanager, Prozessverantwortlichen, Systemverantwortlichen oder Personalexperten sowie einen technischen Leiter, IT-Administrator oder Sicherheitsadministrator ausfüllen. Das Anbieterauswahlteam kann in kleineren Unternehmen kleiner sein, mit weniger Teilnehmern, die mehrere Aufgaben übernehmen und mehr Verantwortung tragen.
Analysieren Sie die Daten
Da Analyseplattformen sich um Daten drehen, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess ebenfalls datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Einsicht, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefähigkeiten.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es in Stein gemeißelt ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preisgestaltung und Lizenzierung zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, Rabatte für mehrjährige Verträge zu gewähren oder das Produkt anderen zu empfehlen.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zum Reißbrett zurückzukehren.
Wie viel kosten Analysesoftware-Plattformen?
Wie bereits erwähnt, gibt es Analyseplattformen sowohl als On-Premises- als auch als Cloud-Lösungen. Die Preisgestaltung zwischen den beiden kann unterschiedlich sein, wobei erstere oft mit höheren Vorabkosten für die Einrichtung der Infrastruktur verbunden sind.
Wie bei jeder Software sind Analyseplattformen häufig in verschiedenen Stufen erhältlich, wobei die eher einsteigerfreundlichen Lösungen weniger kosten als die auf Unternehmensebene. Erstere haben oft nicht so viele Funktionen und können Nutzungsbeschränkungen haben. Anbieter können eine gestaffelte Preisgestaltung haben, bei der der Preis auf die Unternehmensgröße der Benutzer, die Anzahl der Benutzer oder beides zugeschnitten ist. Diese Preisstrategie kann mit einem gewissen Support einhergehen, der entweder unbegrenzt oder auf eine bestimmte Anzahl von Stunden pro Abrechnungszyklus begrenzt sein kann.
Einmal eingerichtet, erfordern Analyseplattformen, insbesondere solche, die in der Cloud bereitgestellt werden, oft keine signifikanten Wartungskosten.
Da diese Plattformen oft mit vielen zusätzlichen Funktionen ausgestattet sind, können Unternehmen, die den Wert ihrer Software maximieren möchten, Drittberater beauftragen, um ihnen zu helfen, Einblicke aus ihren Daten zu gewinnen und das Beste aus der Software herauszuholen.
Return on Investment (ROI)
Unternehmen setzen Analyseplattformen ein, um eine Rendite auf ihre Investition (ROI) zu erzielen. Da sie versuchen, die Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die Kosten zu verstehen. Wie bereits erwähnt, werden Analyseplattformen in der Regel pro Benutzer abgerechnet, manchmal gestaffelt, je nach Unternehmensgröße. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.
Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was in Bezug auf Effizienz und Umsatz gewonnen wird. Daher können Unternehmen Prozesse zwischen der Software vor und nach der Bereitstellung vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung eines Analysetools erzielt haben.
Implementierung von Analysesoftware-Lösungen
Wie wird Analysesoftware implementiert?
Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen, zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und die Software effizient und effektiv nutzen können.
Wer ist für die Implementierung der Analyseplattform verantwortlich?
Die ordnungsgemäße Bereitstellung einer Analyseplattform kann viele Personen oder Teams erfordern. Dies liegt daran, dass, wie bereits erwähnt, Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Infolgedessen hat selten eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens. Mit einem funktionsübergreifenden Team kann ein Unternehmen beginnen, seine Daten zusammenzufügen und die Analyse-Reise zu beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.
Aufkommende Trends im Zusammenhang mit Analyseplattformen
Erhöhte Datenzugänglichkeit
Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Analyseplattformen können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen künstliche Intelligenz (KI)-Tools wie Software zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), die Suche nach und in Daten zugänglicher und leistungsfähiger zu machen und genauere Ergebnisse zu liefern.
Mit der Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung stehen, ist es fast notwendig, dass sie eine Art von Analysesoftware implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Implementierung von Analysesoftware war eine bedeutende Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen übernehmen diese Lösungen, um große Datensätze, die aus verschiedenen Quellen gesammelt wurden, zu verstehen.
Verschiebung von On-Premises in die Cloud
Der Übergang von On-Premises-Datenanalysen in die Cloud ist seit mehreren Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Dateneinblicke in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Einsicht. Der Verzicht auf On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Datenarbeit überall dort zu ermöglichen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang. Allerdings haben nicht alle Datenbenutzer den Luxus, in der Cloud zu arbeiten, aus verschiedenen Gründen, einschließlich Datensicherheit und Problemen im Zusammenhang mit Latenz. In Branchen wie dem Gesundheitswesen erfordern strenge Vorschriften wie das Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA), dass Daten sicher sind. Obwohl es möglich ist, diese Sicherheit in der Cloud zu gewährleisten, kann es komplizierter sein.
Konversationelle KI
Historisch gesehen mussten Benutzer, um Daten innerhalb einer Analyselösung abzufragen, eine Abfragesprache wie SQL beherrschen. Mit dem Aufstieg von Konversationsschnittstellen entdecken Benutzer die Daten und Einblicke, die sie suchen, mit intuitiver Sprache. Intuitive Methoden zur Abfrage von Daten ermöglichen es einer größeren Benutzerbasis, auf Unternehmensdaten zuzugreifen und sie zu verstehen.
Maschinelles Lernen
KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal von Analyselösungen während der gesamten Datenreise, von der Aufnahme bis zu den Einblicken. Von KI-gestützter Datenvorbereitung bis hin zu intelligenten Einblicken, bei denen die Plattform dem Endbenutzer Visualisierungen vorschlägt, werden Analyseplattformen schnell leistungsfähiger. Maschinelles Lernen hilft Endbenutzern, verborgene Einblicke zu entdecken, sodass sie Daten verstehen und verstehen können, was sie sehen.
