Wir haben die beste Business Intelligence-Software nach Benutzerbeliebtheit und Hauptfunktionen untersucht . Vergleichen Sie die beste BI-Software in der folgenden Tabelle und lesen Sie weiter, um mehr über Business Intelligence-Software zu erfahren. Probieren Sie unser Produktauswahl-Tool oben auf der Seite aus, um benutzerdefinierte Empfehlungen für die beste BI-Software für Ihr Unternehmen zu erhalten.

• first
  • Product
    SAP BusinessObjects
  • Funktionen
    • TA-Bewertung
      4/5
    • Data Analytics
      Ja
    • Verarbeitung natürlicher Sprache
      Nein
    • Echtzeitberichterstattung
      Nein
    • Embedded Analytics
      Ja

• SAP BusinessObjects ist ein Business Intelligence-Tool, das alleine oder als Teil eines größeren SAP-Technologie-Stacks arbeitet.

zuerst

• Produkt
  Dundas
• Merkmale
  • TA-Bewertung
    4.5 / 5
  • Datenanalyse
    Ja
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
    Nein
  • Echtzeitberichterstattung
    Ja
  • Embedded Analytics
    Ja

Dundas BI ist ein Business Intelligence-Tool, das die richtigen Visualisierungen für die Daten vorschlägt und n angibt On-Analytst-Zugriff auf tiefe Einblicke aus flexiblen Visualisierungen.

first

• Produkt
  Geckoboard
• Funktionen
  • TA-Bewertung
    4,5 / 5
  • Datenanalyse
    Nein
  • Natürlich Sprachverarbeitung
    Nein
  • Echtzeit-Berichterstellung
    Ja
  • Embedded Analytics
    Nein
• Geckoboard ist eine Dashobard-Software, mit der Unternehmen eine Verbindung zu vorhandener Software herstellen und wichtige Metriken in Dashboards anzeigen können.

first

• Produkt
  Sisense
• Funktionen
  • TA-Bewertung
    4,5 / 5
  • Data Analytics
    Ja
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
    Ja
  • Echtzeitberichterstattung
    Ja
  • Embedded Analytics
    Ja
• Sisense ist eine Business Analytics-Software, die Daten direkt aus SaaS-Produkten und -Datenbanken für Analytics für jeden Benutzer kombiniert.

first

• Produkt
  Oracle BI
• Funktionen
  • TA-Bewertung
    4/5
  • Datenanalyse
    Ja
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
    Nein
  • Echtzeitberichterstattung
    Ja
  • Eingebettete Analyse
    Nein
• Oracle Business Intelligence ist eine Middleware, die auf dem Oracle Business Stack ausgeführt wird und Unternehmen weitreichende Analyseoptionen bietet.

first

• Produkt
  Tableau
• Funktionen
  • TA-Bewertung
    4.5 / 5
  • Datenanalyse
    Ja
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
    Nein
  • Echtzeitberichterstattung
    Nein
  • Embedded Analytics
    Ja

Tableau ist eine führende Business Intelligence-Software für Datenanalysten und Unternehmen.

first

• Produkt
  Domo
• Funktionen
  • TA-Bewertung
    4/5
  • Data Analytics
    Y. es
  • Verarbeitung natürlicher Sprache
    Nein
  • Echtzeit-Berichterstellung
    Ja
  • Embedded Analytics
    Nein
• Domo ist eine Business Intelligence-Software, die native Verbindungen zu Apps mit Datenverarbeitungssoftware kombiniert.

1. Was ist Business? Intelligence-Software?
2. Die wichtigsten Bewertungen von Anbietern von Business Intelligence-Software
3. Vergleich von Business Intelligence-Software
4. Wichtige Funktionen von Business Intelligence-Software und empfohlene Anbieter
5. Auswahl der richtigen Business Intelligence-Software

Was ist Business Intelligence-Software?

Business Intelligence-Software ist eine Reihe von Tools, mit denen Unternehmen Daten abrufen, analysieren und in Daten umwandeln nützliche geschäftliche Erkenntnisse. Beispiele für Business Intelligence-Tools sind Datenvisualisierung, Data Warehousing, Dashboards und Berichterstellung. Im Gegensatz zu Competitive Intelligence bezieht sich Business Intelligence-Software nicht auf externe Quellen, sondern auf interne Daten, die das Unternehmen produziert.

Mit zunehmender Bedeutung von Big Data steigt auch die Beliebtheit von BI-Software. Unternehmen generieren, verfolgen und kompilieren Geschäftsdaten in einem nie zuvor gesehenen Umfang. All diese Daten sind jedoch nichts, wenn wir sie nicht verstehen und zur Verbesserung der Geschäftsergebnisse verwenden können.

Um fundierte Entscheidungen zu treffen, müssen Unternehmen ihre Entscheidungen auf Beweise stützen. Die Datenberge, die Unternehmen und ihre Kunden produzieren, enthalten Hinweise auf Kaufmuster und Markttrends.Durch die Zusammenfassung, Standardisierung und Analyse dieser Daten können Unternehmen ihre Kunden besser verstehen, das Umsatzwachstum besser prognostizieren und sich besser vor Geschäftsrisiken schützen.

Business Intelligence erfolgt traditionell in Form von vierteljährlichen oder jährlichen Berichten. Die heutigen softwarebasierten Business Intelligence-Tools arbeiten jedoch kontinuierlich und mit Lichtgeschwindigkeit. Diese Erkenntnisse können einem Unternehmen helfen, innerhalb weniger Minuten eine Vorgehensweise zu wählen.

BI-Software interpretiert eine Vielzahl quantifizierbarer Kunden- und Geschäftsaktionen und gibt Anfragen basierend auf Mustern in den Daten zurück. BI gibt es in vielen Formen und umfasst viele verschiedene Arten von Technologien. In diesem Handbuch werden die wichtigsten Anbieter von Business Intelligence-Software verglichen, die drei Hauptphasen aufgeschlüsselt, die Daten zur Bereitstellung von Business Intelligence durchlaufen müssen, und Überlegungen zum Kauf von Business Intelligence-Software für Unternehmen unterschiedlicher Größe.

Bewertungen der führenden Anbieter von Business Intelligence-Software

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• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence für den Nicht-IT-Guru
• Tableau vs. Looker: Ein Vergleich der Business Intelligence-Software
• Power BI vs. Tableau: Ein Data Analytics-Duell
• 16 Tableau-Alternativen zur Visualisierung und Analyse von Daten
• Domo vs. Tableau: Auswahl der richtigen Business Intelligence-Lösung
• 5 Möglichkeiten, wie Embedded Analytics Ihren Kunden Data Science bieten kann
• Ihre IT-Abteilung wird diese 6 Auswahlmöglichkeiten für Customer Intelligence BI-Software lieben
• Die besten Embedded Analytics-Softwareoptionen für kleine, mittlere und Unternehmen
• Die TechnologyAdvice 2019 Best Business Intelligence Software Awards
• Top 10 Predictive Analytics-Tools von Kategorie
• Finden Sie den Kanarienvogel in Ihren Daten: Data Mining-Techniken für Nicht-Analysten

Vergleich von Business Intelligence-Software

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Beste BI Software (nach Kategorie)

Self-Service	Daten Visualisierung	Data Warehousing	BI-Plattformen
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segment	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Wichtige Funktionen der Business Intelligence-Software und empfohlene Anbieter

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Datenspeicherung für Business Intelligence

Daten befinden sich in einer Reihe von Systemen im gesamten Unternehmen. Für die genaueste Analyse sollten Unternehmen eine standardisierte Formatierung über Datentypen von jedem dieser Systeme sicherstellen. Beispielsweise könnten große Unternehmen Informationen über ihre Kunden in ihrer CRM-Anwendung (Customer Relationship Management) und Finanzdaten in ihrer ERP-Anwendung (Enterprise Resource Planning) haben. Diese separaten Programme können Daten unterschiedlich kennzeichnen und kategorisieren und müssen die Daten vor der Analyse standardisieren.

Einige Business Intelligence-Softwareprogramme beziehen Daten zur Analyse direkt aus den Quellanwendungen über eine native API-Verbindung oder einen Webhook. Andere Business-Intelligence-Systeme erfordern die Verwendung eines Datenspeichersystems, um verschiedene Datensätze an einem gemeinsamen Ort zusammenzufassen. Kleine Unternehmen, einzelne Abteilungen oder einzelne Benutzer stellen möglicherweise fest, dass eine native Verbindung gut funktioniert, aber große Unternehmen, Unternehmen und Unternehmen, die große Datenmengen generieren, benötigen ein umfassenderes Business Intelligence-Setup.

Wenn dies der Fall ist Wählen Sie eine zentralisierte Speicherlösung. Unternehmen können ein Data Warehouse oder einen Data Mart verwenden, um ihre Geschäftsinformationen zu speichern und eine ETL-Software (Extract, Transform and Load) zu erwerben, um die Datenspeicherung zu vereinfachen. Alternativ können sie ein Datenspeicherframework wie Hadoop verwenden, um ihre Daten zu verwalten.

Data Warehouses

Business Intelligence kombiniert unterschiedliche Datenquellen in einer Datenbank, indem ein Data Warehouse erstellt wird. Data Warehouses fungieren als zentrales Repository für Daten, die von anderen BI-Anwendungen abgefragt und analysiert werden. Mithilfe der Extraktions-, Transformations- und Lademethode aggregieren Data Warehouses Daten aus einem Unternehmen und erleichtern anderen Anwendungen den schnellen Zugriff darauf.

Analyse- und Berichterstellungstools können weiterhin ohne Data Warehouses funktionieren, aber ausgeführt werden Berichte über CRM-Software oder sogar POS-Software (Point of Sale) schränken nicht nur den Fokus der Intelligenz ein, sondern wirken sich auch negativ auf die Leistung dieser Anwendungen aus.Außerdem liegen die Daten in diesen Systemen in verschiedenen Formaten vor, was es außerordentlich schwierig macht, Schlussfolgerungen zu ziehen und Muster zu identifizieren, ohne die Daten in ein gemeinsames Format umzustrukturieren und in einem gemeinsamen Bereich unterzubringen.

In Daten gespeicherte Daten Das Lager hat die Form von Dimensionen oder Fakten, die aus den Systemen gezogen werden, die die Daten erzeugen. Fakten stellen Zahlen für eine bestimmte Aktion dar, z. B. den Verkauf eines Widgets. Dimensionen geben Fakten einen Kontext, indem sie Daten und Orte hinzufügen, und werden auch als Metadaten bezeichnet. Beispielsweise können Dimensionen den Umsatz eines Widgets nach Monaten oder Jahren aufteilen, wodurch die Durchführung von Abfragen vereinfacht wird.

Weitere Informationen und empfohlene Data Warehouse-Anbieter finden Sie auf unserer Data Warehouse-Übersichtsseite.

• • Welche Business Intelligence-Software ist für Ihr Unternehmen geeignet?
  • Finden Sie es jetzt heraus.

Data Marts

Im Wesentlichen einfachere, engere Versionen von Data Warehouses konzentrieren sich Data Marts auf eine bestimmte Teilmenge von Daten, anstatt Daten aus dem gesamten Unternehmen zu speichern. Sie speichern möglicherweise häufiger verwendete Daten oder Daten, die nur eine Abteilung verwendet. Unternehmen werden es billiger finden, Data Marts als Data Warehouses zu implementieren, und sie können Nicht-IT-Mitarbeitern eine bessere Benutzererfahrung bieten, indem sie die Komplexität der Datenbank begrenzen.

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) Software

ETL-Anwendungen, die für den Prozess benannt sind, mit dem Daten in ein Data Warehouse übertragen werden, normalisieren Daten an einem zentralen Ort. Unternehmen können ETL-Software mit Data Warehouse-Software oder als Zusatzanwendung erwerben. Untersuchen wir jeden Teil des ETL-Prozesses:

• Extrahieren: Bei der Datenextraktion werden Daten aus dem Ursprungssystem abgerufen. Der oft schwierigste Aspekt des Prozesses, der Grad des Erfolgs, mit dem Daten aus ihren Quellsystemen – beispielsweise ERP- oder CRM-Systemen – extrahiert werden, beeinflusst den Erfolg des restlichen Prozesses. Unstrukturierte Daten sind nicht gut für die Anpassung an Zeilen und Spalten formatiert, was die Analyse nach der Speicherung in einem Data Warehouse erschwert. Das Markieren unstrukturierter Daten mit Metadaten wie Informationen über den Autor, die Art des Inhalts und andere identifizierende Faktoren kann Teams dabei helfen, die richtigen Daten zu finden, wenn sie im Data Warehouse gespeichert und schließlich in die BI-Software geladen werden.
• Transform: Nach dem Abrufen von Daten aus der Ursprungsanwendung müssen diese Daten normalisiert werden, bevor sie für die zukünftige Verwendung im Data Warehouse gespeichert werden. Damit Analysen innerhalb des Business Intelligence-Systems ordnungsgemäß funktionieren, müssen Daten aus verschiedenen Ursprungsanwendungen im selben Format vorliegen, da sonst die Abfragen nicht korrekt sind.
• Laden: Nachdem die Daten extrahiert wurden Mit ihren Quellsystemen, die während der Transformationsphase normalisiert wurden, können sie in die zentrale Datenbank, am häufigsten das Data Warehouse, geladen werden. Die Ladefrequenzen variieren je nach Organisation. Einige Unternehmen geben möglicherweise wöchentlich neue Daten ein, während andere dies täglich tun.

Hadoop

Hadoop ist ein beliebtes Datenspeicher-Framework und eine Infrastruktur zum Speichern und Verarbeitung großer Datenmengen. Obwohl Hadoop Daten speichert, unterscheidet es sich von einem herkömmlichen Data Warehouse. Hadoop verwendet ein Clustersystem – Hadoop Distributed File System oder HDFS -, mit dem Benutzer Dateien auf mehreren Servern speichern können.

Die Infrastruktur von Hadoop bietet ein hervorragendes Framework für Unternehmen, die viele Daten verwalten und produzieren große Datendateien. Aufgrund seines Cluster-Frameworks kann Hadoop auch als Sicherungsmechanismus fungieren: Wenn ein Server ausfällt, verlieren Unternehmen nicht den Zugriff auf alle ihre Daten. Hadoop eignet sich nicht für Ad-hoc-Abfragen wie normale Data Warehouses und kann für Benutzer, die mit JavaScript nicht vertraut sind, recht komplex sein.

Analysieren von Big Data mit Business Intelligence-Software

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Unabhängig davon, ob Unternehmen ihre Daten in einem Data Warehouse speichern oder Abfragen im Quellsystem ausführen, machen die Datenanalyse und die daraus resultierenden Erkenntnisse das Feld für Geschäftsanwender attraktiv. Die Analysetechnologien unterscheiden sich hinsichtlich der Komplexität, aber die allgemeine Methode zum Kombinieren großer Mengen normalisierter Daten zur Identifizierung von Mustern bleibt plattformübergreifend konsistent.

Data Mining

Auch als „Datenerkennung“ bezeichnet. „Data Mining umfasst automatisierte und halbautomatische Analysen von Datensätzen, um Muster und Inkonsistenzen aufzudecken. Häufige Korrelationen aus dem Data Mining umfassen das Gruppieren bestimmter Datensätze, das Auffinden von Ausreißern in Daten und das Zeichnen von Verbindungen oder Abhängigkeiten aus unterschiedlichen Datensätzen.

Data Mining deckt häufig die Muster auf, die in komplexeren Analysen wie der Vorhersagemodellierung verwendet werden. Dies macht es zu einem wesentlichen Bestandteil des BI-Prozesses.

Von den Standardprozessen, die beim Data Mining ausgeführt werden, gelten Zuordnungsregeln Lernen ist der größte Vorteil.Durch die Untersuchung von Daten zum Zeichnen von Abhängigkeiten und zum Erstellen von Korrelationen kann die Zuordnungsregel Unternehmen dabei helfen, besser zu verstehen, wie Kunden mit ihrer Website interagieren oder welche Faktoren ihr Kaufverhalten beeinflussen.

Das Lernen von Zuordnungsregeln wurde ursprünglich eingeführt, um Zusammenhänge aufzudecken zwischen Kaufdaten, die in Kassensystemen in Supermärkten erfasst wurden. Wenn ein Kunde beispielsweise Ketchup und Käse kaufte, würden die Regeln der Vereinigung wahrscheinlich aufdecken, dass der Kunde auch Hamburgerfleisch gekauft hat. Dies ist zwar ein vereinfachtes Beispiel, es veranschaulicht jedoch eine Art von Analyse, die jetzt unglaublich komplexe Ereignisketten in allen Branchen miteinander verbindet und Benutzern hilft, Korrelationen zu finden, die sonst verborgen geblieben wären.

Datenanalyse mit Business Intelligence-Software

Predictive Analytics-Anwendungen sind möglicherweise einer der aufregendsten Aspekte von BI und fungieren als erweiterte Teilmenge des Data Mining. Wie der Name schon sagt, prognostizieren Predictive Analytics zukünftige Ereignisse auf der Grundlage aktueller und historischer Daten. Durch das Zeichnen von Verbindungen zwischen Datensätzen prognostizieren diese Softwareanwendungen die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse, was zu einem enormen Wettbewerbsvorteil für Unternehmen führen kann.

Die prädiktive Analyse umfasst eine detaillierte Modellierung und wagt sich sogar in den Bereich des maschinellen Lernens , wo Software tatsächlich aus vergangenen Ereignissen lernt, um zukünftige Konsequenzen vorherzusagen. Für unsere Zwecke konzentrieren wir uns auf die drei Hauptformen der prädiktiven Analyse:

Vorhersagemodellierung

Diese Art von Software ist das bekannteste Segment der prädiktiven Analyse und macht das, was der Name schon sagt : sagt voraus, insbesondere in Bezug auf ein einzelnes Element. Vorhersagemodelle suchen nach Korrelationen zwischen einer bestimmten Maßeinheit und mindestens einem oder mehreren Merkmalen, die diese Einheit betreffen. Ziel ist es, dieselbe Korrelation über verschiedene Datensätze hinweg zu finden.

Beschreibende Modellierung

Während die prädiktive Modellierung nach einer einzelnen Korrelation zwischen einer Einheit und ihren Merkmalen sucht, um die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen Zum Beispiel versucht eine beschreibende Modellierung, Daten in überschaubare Größen und Gruppierungen zu reduzieren. Deskriptive Analysen eignen sich gut zum Zusammenfassen von Informationen wie eindeutigen Seitenaufrufen oder Erwähnungen in sozialen Medien.

Entscheidungsanalyse

Bei der Entscheidungsanalyse werden alle Faktoren berücksichtigt, die mit einer diskreten Entscheidung zusammenhängen. Entscheidungsanalysen sagen voraus, welchen Kaskadeneffekt eine Aktion auf alle Variablen hat, die an dieser Entscheidung beteiligt sind. Mit anderen Worten, die Entscheidungsanalyse liefert Unternehmen die konkreten Informationen, die sie benötigen, um Ergebnisse vorherzusagen und Maßnahmen zu ergreifen.

Verarbeitung natürlicher Sprache

Daten liegen in drei Hauptformen vor: strukturiert, semistrukturiert und unstrukturiert . Unstrukturierte Daten sind am häufigsten anzutreffen und umfassen Textdokumente und andere Dateitypen in Formaten, die Computer nicht leicht lesen können.

Unstrukturierte Daten können nicht in Zeilen oder Spalten gespeichert werden Für herkömmliche Data Mining-Software ist keine Analyse möglich. Diese Daten sind jedoch häufig entscheidend für das Verständnis der Geschäftsergebnisse. Bei so vielen Daten in unstrukturierter Form sollte die Textanalyse eine wichtige Rolle spielen, wenn versucht wird, die beste Business Intelligence-Software zu finden.

NLP-Software (Natural Language Processing), auch als Textanalyse-Software bezeichnet, kämmt große Mengen von unstrukturierten Daten, um versteckte Muster zu finden. NLP ist besonders interessant für Unternehmen, die mit Social Media arbeiten. Mit der richtigen Software kann ein Unternehmen eine Regel einrichten, um Schlüsselwörter oder Ausdrücke zu verfolgen – beispielsweise den Namen eines Unternehmens -, um Muster für die Verwendung dieser Sprache durch Kunden zu finden. Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache messen auch die Kundenstimmung, bieten Einblicke in den Kundennutzen auf Lebenszeit und lernen Kundentrends kennen, die zukünftige Produktlinien beeinflussen können.

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Business Intelligence-Software für die Unternehmensberichterstattung

Die beiden vorherigen Anwendungen von Business Intelligence-Software befasste sich mit der Mechanik von Business Intelligence-Systemen: Wie werden Geschäftsdaten gespeichert und wie Software verfeinert diese Daten zu aussagekräftiger Intelligenz. Das Business Intelligence-Reporting konzentriert sich auf die Darstellung dieser Ergebnisse.

Online-Analyseverarbeitung (OLAP)

Die Online-Analyseverarbeitung (OLAP) verwendet mehrdimensionale Datenbanken, mit denen Benutzer Data Warehouses abfragen und Berichte erstellen können die Daten aus mehreren Perspektiven anzeigen. Mit OLAP können Business Intelligence-Software Daten kombinieren, einen Drilldown zu einzelnen Metriken durchführen und Daten für Kombinationen einzelner Metriken anzeigen, die in einem herkömmlichen Tabellenkalkulations-Setup nicht verfügbar sind.

Zu den Datenmetriken einer Lieferkette gehören beispielsweise Standort, SKU, Kaufdatum, Verkäufer und Ablaufdatum.Mit OLAP-Tools erhalten die Analysten ein klares Bild jeder Kombination dieser Metriken. Dies gibt Analysten die Möglichkeit, Erkenntnisse zu gewinnen, die sonst in zwei- oder dreidimensionalen Tabellen verborgen wären.

Datenvisualisierung

Die Datenvisualisierung ist einer der beliebtesten Trends im BI und ermöglicht es Unternehmen, die Ergebnisse von Data Mining oder anderen Analysen grafisch darzustellen. Die Darstellung von Ergebnissen in einem visuellen Format wie einem Diagramm, einer Grafik oder einer Karte bietet sofortigen Einblick in die wichtigsten Metriken – Einblicke, die nicht im Kontext einer Tabelle angezeigt werden. Im Rahmen einer umfassenderen Verlagerung hin zu einer besseren BI-Benutzerfreundlichkeit kann die Datenvisualisierung UX zu einem größeren Faktor bei der Kaufentscheidung für Software werden.

Dashboards

Nicht jeder Geschäftsbenutzer benötigt vollständigen Zugriff auf alle im Dashboard verfügbaren Elemente. Die meisten Mitarbeiter benötigen lediglich Zugriff auf ein Dashboard ihrer wichtigsten Messdaten. Es bietet auf einen Blick Zugriff auf eine Reihe vordefinierter Visualisierungen. Während jedes Unternehmen seine eigenen Dashboards basierend auf benutzerdefinierten Geschäftsanforderungen definieren kann, sind einige mögliche Dashboard-Setups

• Verkaufs-Dashboard, das die Gesamtzahl der Leads und Interessenten in jeder Phase des Verkaufstrichters sowie KPI-Metriken enthält von der Gesamtzahl der pro Verkäufer geplanten Besprechungen, eine Rangliste für den Gesamtumsatz, ein Gasmessgerät, das den Gesamtumsatz in Richtung des monatlichen Ziels anzeigt
• Marketing-Dashboard, das ein Liniendiagramm mit der Gesamtzahl der für Marketing qualifizierten Leads pro Tag anzeigt Blogposts mit der besten Leistung pro Monat, neueste soziale Beiträge.
• Dashboard für den Kundenerfolg mit Visualisierungen für die Gesamtzahl der offenen Tickets, die Anzahl der geschlossenen Tickets pro Tag, die durchschnittliche Zeit bis zum Abschluss, die Bestenliste für die Gesamtzahl der Tickets
• Dashboard für den IT-Support mit wichtigen Kennzahlen zum Sprint-Fortschritt, zur Gesamtzahl der offenen Bug-Tickets, zu aktuellen Bereitschaftsentwicklern und zur Bestenliste für Funktionsanforderungen

Warnungen und Benachrichtigungen

Während Dashboards und Berichte th erheblich erweitern Die Benutzerfreundlichkeit von Business Intelligence-Software für Nicht-IT-Benutzer, Warnungen und Benachrichtigungen kann noch weitere praktische Anwendungen für alle Geschäftsbenutzer bieten. Benachrichtigungen benachrichtigen Benutzer, die nicht die meiste Zeit im Tool verbringen, über Datenänderungen, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern.

Wenn Unternehmen Warnungen für Schwellenwerte für hohe und niedrige Leistung festlegen, können sie nachverfolgen, wann sie eine Antwort mobilisieren oder ein Problem untersuchen müssen, bevor es zu einem Notfall wird. Noch besser ist, dass Unternehmen, die Warnungen für Zielmetriken festlegen, ihre Teamarbeit früh und häufig feiern und erkennen können.

Zustand des Business-Intelligence-Marktes

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• Ein Dresner-Beratungsbericht aus dem Jahr 2018 zeigte, dass fast 50 Prozent der Business-Intelligence-Benutzer „Making“ finden Bessere Entscheidungen “ein kritisches Ziel für ihre Projekte, gefolgt von 35 Prozent der BI-Benutzer, die Kosteneinsparungen und Umsatzwachstum als kritische Geschäftsziele bewerten, die von BI abgedeckt werden.
• Raconteur schätzt, dass 90 Prozent der großen globalen Unternehmen dies tun werden Ein Chief Data Officer (CDO), der bis 2019 eingesetzt wird, um Umsatzwachstum, Kosteneinsparungen und Entscheidungsfindung voranzutreiben.
• BI-Survey.com stellte fest, dass Datenqualitätsmanagement, Datenvisualisierung und Self-Service-BI vorhanden sind Die drei wichtigsten Trends im Bereich Business Intelligence. Dieselbe Umfrage ergab, dass das Interesse an der Datenaufbereitung für Geschäftsanwender zwischen 2016 und 2019 am stärksten gestiegen ist.

Diese Statistiken zeigen den zunehmenden Einsatz von Business Intelligence im Außenbereich der Geschäftsumgebung. Als Geschäftsanwender sehen Sie den Wert der Datenanalyse innerhalb von d In den verschiedenen Abteilungen ist die Nachfrage nach Business Intelligence gestiegen. Die Abteilungen sehen, wie Datenvisualisierungen sofortige Antworten auf Fragen liefern können, die seit langem durch Bauchgefühl oder Vermutung beantwortet wurden, und sie möchten wissen, wie sie diese Tools auch nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen und den Umsatz zu steigern.

Trends

In-Memory-Datenbank

Bei der In-Memory-Datenbankverarbeitung wird RAM anstelle der Festplatten- oder Festplattenverarbeitung verwendet, um Informationen zu lesen. Der Zugriff auf Informationen auf diese Weise erhöht die Anwendungsleistung exponentiell. Die zunehmende Leistung von RAM in unseren Computerumgebungen in Verbindung mit der Nachfrage nach agileren Systemen bedeutet, dass diese Software einen großen Anteil an der Zukunft von BI hat. Dramatische Preissenkungen bei den Speichern machen es zu einer beliebteren Option für die Durchführung von Analysen über mehrdimensionale Datenbanken und Cubes.

Einsatz von Business Intelligence-Software in allen Geschäftsabteilungen

BI-Benutzer sind immer häufiger IT-Mitarbeiter; Sie sind Mitarbeiter mit einem Standardmaß an technologischem Know-how, die die Leistungsfähigkeit von BI nutzen möchten, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Folglich werden das Design von Berichtsmechanismen und die Benutzerfreundlichkeit von Analysefunktionen auf eine niedrigere Zugangsbarriere ausgerichtet.Es reicht nicht mehr aus, über hervorragende Analyse- oder Data Warehousing-Funktionen zu verfügen. Sie müssen sowohl von IT-Experten als auch von Geschäftsanwendern ohne Analyseerfahrung verwendet werden können.

Viele der wichtigsten BI-Anbieter – SAP, IBM, Microsoft und SAS – reagierten alle auf den Aufstand neuer, kleinerer Unternehmen Dies bot eine benutzerfreundliche visuelle Funktion, indem die Schnittstellen komplett neu gestaltet wurden. In einem Bericht von Dresner Advisory Services aus dem Jahr 2018 wurde festgestellt, dass die Hauptmotivation für die Einführung von BI von Führungskräften, Betrieben und Vertriebsabteilungen stammt. Mehrere Anbieter sind auf den Self-Service-BI-Bereich spezialisiert, darunter Tableau und TIBCO Spotfire, die wir in unserem Beitrag Tableau mit Spotfire vergleichen.

Embedded Analytics

Versprechen von Business Intelligence-Software Klärung der Geschäftsanalyse für die nicht technischsten Mitarbeiter, was die Nachfrage nach eingebetteten Analysetools beflügelt hat. Mit diesen Tools können Unternehmen Datenvisualisierungen in ihrer BI-Software erstellen und diese Visualisierungen dynamisch für interne und externe Kunden in Unternehmensanwendungen bereitstellen.

Eingebettete Analysen sparen Unternehmen Tausende von Stunden und Hunderttausende von Dollar, die sie sonst verwenden würden, um Dashboards und Tools für Berichte und Analysen von Grund auf neu zu erstellen. Mit diesen Tools können Geschäftsbenutzer jetzt auf benutzerdefinierte Plug-and-Play-Visualisierungen zugreifen und so die Markteinführungszeit erheblich verkürzen.

Auswahl der richtigen Business Intelligence-Software

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Der Vergleich aller Funktionen, die diese Tools nebeneinander bieten, kann eine entmutigende Aufgabe sein, aber wir können helfen Sie sparen Stunden bei Ihrer Software-Suche. Kontaktieren Sie uns noch heute oder füllen Sie das Formular oben auf der Seite aus, um den Vorgang zu starten. Wir senden Ihnen eine Reihe von Empfehlungen, die Ihren Funktionsanforderungen und Datenanforderungen entsprechen.

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