Zkoumali jsme nejlepší software Business Intelligence podle popularity a hlavních funkcí uživatelů . Porovnejte nejlepší software BI v níže uvedeném grafu a přečtěte si další informace o softwaru Business Intelligence. Chcete-li získat vlastní sadu doporučení nejlepšího softwaru BI pro vaši společnost, vyzkoušejte náš nástroj pro výběr produktů v horní části stránky.

• první
  • produkt
    SAP BusinessObjects
  • Funkce
    • Hodnocení TA
      4/5
    • Analýza dat
      Ano
    • Zpracování přirozeného jazyka
      Ne
    • Hlášení v reálném čase
      Ne
    • Integrovaná analýza
      Ano
  • SAP BusinessObjects je nástroj Business Intelligence, který funguje samostatně nebo jako součást většího technologického zásobníku SAP.
• první
  • Produkt
    Dundas
  • Funkce
    • Hodnocení TA
      4.5 / 5
    • Analýza dat
      Ano
    • Zpracování přirozeného jazyka
      Ne
    • Hlášení v reálném čase
      Ano
    • Embedded Analytics
      Ano
  • Dundas BI je nástroj business intelligence, který navrhuje správnou vizualizaci dat a poskytuje n přístup analytika k hlubokým poznatkům z flexibilních vizualizací.
• první
  • produkt
    Geckoboard
  • Funkce
    • Hodnocení TA
      4.5 / 5
    • Analýza dat
      Ne
    • Přírodní Zpracování jazyka
      Ne
    • Hlášení v reálném čase
      Ano
    • Integrovaná analýza
      Ne
  • Geckoboard je dashobardový software, který umožňuje společnostem připojit se ke stávajícímu softwaru a zobrazovat klíčové metriky na řídicích panelech.
• první
  • produkt
    Sisense
  • Funkce
    • Hodnocení TA
      4,5 / 5
    • Analýza dat
      Ano
    • Zpracování přirozeného jazyka
      Ano
    • Hlášení v reálném čase
      Ano
    • Integrovaná analýza
      Ano
  • Sisense je software pro obchodní analýzu, který kombinuje data přímo z produktů a databází SaaS pro analýzu pro každého uživatele.
• první
  • Produkt
    Oracle BI
  • Funkce
    • Hodnocení TA
      4/5
    • Analýza dat
      Ano
    • Zpracování přirozeného jazyka
      Ne
    • Hlášení v reálném čase
      Ano
    • Integrovaná analýza
      Ne
  • Oracle Business Intelligence je middleware provozovaný na obchodním zásobníku Oracle, který poskytuje podnikům rozsáhlé analytické možnosti.
• první
  • produkt
    tablo
  • funkce
    • Hodnocení TA
      4,5 / 5
    • Analýza dat
      Ano
    • Zpracování přirozeného jazyka
      Ne
    • Hlášení v reálném čase
      Ne
    • Integrovaná analytika
      Ano
  • Tableau je přední software pro business intelligence pro datové analytiky a podniky.
• první
  • Produkt
    Domo
  • Funkce
    • Hodnocení TA
      4/5
    • Analýza dat
      Y es
    • Zpracování přirozeného jazyka
      Ne
    • Hlášení v reálném čase
      Ano
    • Integrovaná analýza
      Ne
  • Domo je software business intelligence, který kombinuje nativní připojení k aplikacím se softwarem pro zpracování dat.

1. Co je podnikání inteligenční software?
2. Přední dodavatel softwaru pro business intelligence recenze
3. Porovnání softwaru pro business intelligence
4. Klíčové funkce softwaru pro business intelligence a doporučení prodejci
5. Výběr správného softwaru pro business intelligence

Co je to software pro business intelligence?

Software pro business intelligence je sada nástrojů používaných společnostmi k získávání, analýze a transformaci dat na užitečné obchodní postřehy. Mezi příklady nástrojů business intelligence patří vizualizace dat, datové sklady, dashboardy a reporting. Na rozdíl od konkurenční inteligence software pro business intelligence získává spíše z interních dat, která podnik vyprodukuje, než z externích zdrojů.

Jak si společnost Big Data získala důležitost, tak si získala popularitu softwaru BI. Společnosti generují, sledují a kompilují obchodní data v měřítku, jaké jsme dosud neviděli. Všechna tato data však nejsou ničím, pokud jim nedáme smysl a použijeme je ke zlepšení obchodních výsledků.

Aby mohli podniky činit informovaná rozhodnutí, musí při rozhodování vycházet z důkazů. Hory dat, které podniky a jejich zákazníci produkují, obsahují důkazy o nákupních vzorcích a tržních trendech.Agregací, standardizací a analýzou těchto dat mohou podniky lépe porozumět svým zákazníkům, lépe předpovídat růst tržeb a lépe se chránit před obchodními nástrahami.

Business inteligence má tradičně podobu čtvrtletních nebo ročních zpráv, ale dnešní softwarově podporované nástroje business intelligence fungují nepřetržitě a nízkou rychlostí. Tyto postřehy mohou společnosti pomoci vybrat si postup během několika minut.

Software BI interpretuje moře kvantifikovatelných zákaznických a obchodních akcí a vrací dotazy na základě vzorů v datech. BI přichází v mnoha formách a zahrnuje mnoho různých typů technologií. Tato příručka porovnává přední dodavatele softwaru pro business intelligence, rozebírá tři hlavní fáze, kterými musí data projít, aby poskytla business intelligence, a poskytuje úvahy o nákupu softwaru pro business intelligence pro různé velké podniky.

Recenze nejlepších dodavatelů softwaru pro business intelligence

Zpět nahoru

• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence pro non-IT Guru
• Tableau vs. Looker: Porovnání softwaru Business Intelligence
• Power BI vs Tableau: Duel analýzy dat
• 16 alternativ tabla pro vizualizaci a analýzu dat
• Domo vs. Tableau: Volba správného řešení Business Intelligence
• 5 způsobů, jak může vestavěná analytika přinést vašim zákazníkům datovou vědu
• Vaše oddělení IT bude milovat těchto 6 zákaznických inteligencí BI softwaru
• Nejlepší možnosti vestavěného analytického softwaru pro malé, střední a podnikové podniky
• Ocenění TechnologyAdvice 2019 za nejlepší software Business Intelligence Software
• Top 10 Predictive Analytics Tools, by Kategorie
• Najděte ve svých datech Kanárské ostrovy: Techniky dolování dat pro neanalytiky

Porovnání softwaru Business Intelligence

Zpět nahoru

Nejlepší BI Software (podle kategorie)

samoobslužná	data Vizualizace	Skladování dat	Platformy BI
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	tablo
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	segment	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Klíčové funkce softwaru pro business intelligence a doporučení prodejci

Zpět nahoru

Úložiště dat pro business intelligence

Data žijí v celé řadě systémů v celé organizaci. Pro nejpřesnější analýzu by společnosti měly zajistit standardizované formátování napříč datovými typy z každého z těchto systémů. Například velké podniky mohou mít informace o svých zákaznících ve své aplikaci pro řízení vztahů se zákazníky (CRM) a mohou mít finanční data ve své aplikaci pro plánování podnikových zdrojů (ERP). Tyto samostatné programy mohou označovat a kategorizovat data odlišně a před analýzou budou muset data standardizovat.

Některé softwarové programy pro business intelligence načítají data pro analýzu přímo ze zdrojových aplikací prostřednictvím nativního připojení API nebo webhooku. Jiné systémy business intelligence vyžadují použití systému pro ukládání dat k agregaci různých datových sad na společném místě. Malé firmy, jednotlivá oddělení nebo jednotliví uživatelé možná zjistí, že nativní připojení funguje dobře, ale velké korporace, podnikové společnosti a společnosti, které generují velké datové sady, budou potřebovat komplexnější nastavení business intelligence.

Pokud pokud si vyberou řešení centralizovaného úložiště, mohou podniky používat datový sklad nebo datový trh k ukládání svých obchodních informací a k nákupu softwaru pro extrakci, transformaci a načítání (ETL) k usnadnění jejich ukládání dat. Alternativně mohou ke správě svých dat používat framework pro ukládání dat, jako je Hadoop.

Datové sklady

Business inteligence spojením různorodých zdrojů dat do jedné databáze vybudováním datového skladu. Datové sklady fungují jako centrální úložiště pro data, která mají být dotazována a analyzována jinými aplikacemi BI. Pomocí metody extrakce, transformace a načtení datové sklady agregují data z celé organizace a usnadňují ostatním aplikacím rychlý přístup k nim.

Analytické a reportovací nástroje mohou stále fungovat bez datových skladů, ale běží zprávy prostřednictvím softwaru CRM nebo softwaru POS (point of sale) nejen omezují zaměření inteligence, ale také negativně ovlivňují výkon těchto aplikací.Data v těchto systémech také existují v různých formátech, takže je výjimečně obtížné vyvodit závěry a identifikovat vzory bez restrukturalizace dat do společného formátu a jejich uložení do společné oblasti.

Data uložená v datech sklad má podobu dimenzí nebo faktů, které se získávají ze systémů, které produkují data. Fakta představují čísla pro konkrétní akci, jako je prodej widgetu. Dimenze dávají kontext faktům přidáním dat a umístění a také se nazývají metadata. Například dimenze by mohly rozdělit prodej widgetu o měsíce nebo roky, což by usnadnilo provádění dotazů.

Další informace a doporučené dodavatele datového skladu naleznete na naší stránce přehledu datového skladu.

• • Který software pro business intelligence je vhodný pro vaše podnikání?
  • Zjistěte to hned.

Data Marts

V zásadě jednodušší a užší verze datových skladů se datové tržiště zaměřují na konkrétní podmnožinu dat namísto ukládání dat z celé společnosti. Mohou ukládat častěji používaná data nebo data, která používá pouze jedno oddělení. Společnosti shledají levnější implementaci datových trhů než datové sklady a mohou zaměstnancům bez IT poskytnout lepší uživatelský komfort tím, že omezí složitost databáze.

Extrahovat, transformovat a načítat (ETL) software

Aplikace ETL pojmenované pro proces, kterým jsou data přenášena do datového skladu, normalizují data v centrálním umístění. Společnosti si mohou zakoupit software ETL pomocí softwaru datového skladu nebo jako doplňkovou aplikaci. Podívejme se na každou část procesu ETL:

• Extrakce: Extrakce dat je proces načítání dat z jeho systému původu. Nejobtížnějším aspektem procesu je, že stupeň úspěchu, kterým jsou data extrahována z jejich zdrojových systémů – například systémů ERP nebo CRM – ovlivňuje úspěch zbytku procesu. Nestrukturovaná data nejsou dobře naformátována, aby se vešly do řádků a sloupců, což ztěžuje analýzu po uložení v datovém skladu. Označení nestrukturovaných dat metadaty, jako jsou informace o autorovi, typu obsahu a dalších identifikačních faktorech, může týmům pomoci najít správná data, když jsou uložena v datovém skladu a nakonec načtena do softwaru BI.
• Transformace: Po načtení dat z aplikace původu musí být tato data normalizována, než budou uložena v datovém skladu pro budoucí použití. Aby analýzy v systému business intelligence fungovaly správně, musí data z různých původních aplikací existovat ve stejném formátu, jinak nebudou dotazy přesné.
• Načíst: Nyní, když byla data extrahována z jejich zdrojové systémy a normalizované během transformační fáze je připraveno k načtení do centrální databáze, nejčastěji datového skladu. Frekvence načítání se bude lišit podle organizace. Některé podniky mohou zadávat nová data každý týden, zatímco jiné to budou dělat každý den.

Hadoop

Hadoop je populární rámec pro ukládání dat, což je infrastruktura pro ukládání a zpracování velkých souborů dat. Ačkoli Hadoop ukládá data, dělá to jinak než tradiční datový sklad. Hadoop používá klastrový systém – Hadoop Distributed File System nebo HDFS – který umožňuje uživatelům ukládat soubory na více serverů.

Infrastruktura Hadoop poskytuje vynikající rámec pro podniky, které spravují a produkují velké množství dat i velmi velké datové soubory. Díky své clusterové architektuře může Hadoop fungovat také jako mechanismus zálohování: pokud dojde k výpadku jednoho serveru, podniky neztratí přístup ke všem svým datům. Hadoop není vhodný pro ad hoc dotazy, jako jsou běžné datové sklady, a může být docela složitý pro uživatele, kteří nejsou obeznámeni s JavaScriptem.

Analýza velkých dat pomocí softwaru Business Intelligence

Zpět nahoru

Bez ohledu na to, zda se firmy rozhodnou ukládat svá data v datovém skladu nebo spouštět dotazy ve zdrojovém systému, díky analýze dat a výsledným statistikám je pole lákavé pro podnikové uživatele. Technologie Analytics se liší z hlediska složitosti, ale obecná metoda kombinování velkého množství normalizovaných dat k identifikaci vzorů zůstává konzistentní napříč platformami.

Dolování dat

Také se nazývá „zjišťování dat, „Dolování dat zahrnuje automatizované a poloautomatické analýzy souborů dat za účelem odhalení vzorů a nekonzistencí. Mezi běžné korelace čerpané z dolování dat patří seskupování konkrétních souborů dat, hledání odlehlých hodnot v datech a kreslení spojení nebo závislostí z různorodých datových sad. p>

Dolování dat často odkrývá vzory používané ve složitějších analýzách, jako je prediktivní modelování, které z něj činí podstatnou součást procesu BI.

Ze standardních procesů prováděných dolování dat pravidlo asociace učení představuje největší přínos.Prozkoumáním dat, aby se nakreslily závislosti a vytvořily korelace, může pravidlo přidružení pomoci podnikům lépe porozumět způsobu interakce zákazníků s jejich webem nebo dokonce tomu, jaké faktory ovlivňují jejich nákupní chování.

Výuka pravidla přidružení byla původně zavedena k odhalení spojení mezi údaji o nákupu zaznamenanými v systémech prodeje v supermarketech. Například pokud si zákazník koupil kečup a sýr, pravidla sdružení pravděpodobně odhalí, že si zákazník koupil také hamburgerové maso. I když se jedná o zjednodušující příklad, ilustruje typ analýzy, která nyní spojuje neuvěřitelně složité řetězce událostí ve všech průmyslových odvětvích a pomáhá uživatelům najít korelace, které by jinak zůstaly skryté.

Analýza dat se softwarem pro business intelligence

Pravděpodobně jeden z nejzajímavějších aspektů BI fungují aplikace prediktivní analýzy jako pokročilá podmnožina dolování dat. Jak naznačuje název, prediktivní analytika předpovídá budoucí události na základě aktuálních a historických dat. Vytvářením spojení mezi datovými sadami tyto softwarové aplikace předpovídají pravděpodobnost budoucích událostí, což může vést k obrovské konkurenční výhodě pro podniky.

Prediktivní analýza zahrnuje podrobné modelování a dokonce se vydává do oblasti strojového učení , kde se software ve skutečnosti učí z minulých událostí předvídat budoucí důsledky. Pro naše účely se zaměřme na tři hlavní formy prediktivní analýzy:

Prediktivní modelování

Nejznámější segment prediktivní analýzy, tento typ softwaru dělá to, co naznačuje jeho název. : předpovídá, zejména ve vztahu k jedinému prvku. Prediktivní modely hledají korelace mezi konkrétní měrnou jednotkou a alespoň jednou nebo více funkcemi vztahujícími se k této jednotce. Cílem je najít stejnou korelaci napříč různými soubory dat.

Popisné modelování

Zatímco prediktivní modelování hledá jedinou korelaci mezi jednotkou a jejími vlastnostmi – aby bylo možné předpovědět pravděpodobnost například u zákazníka měnícího poskytovatele pojištění – popisné modelování usiluje o redukci dat na spravovatelné velikosti a seskupení. Popisná analýza funguje dobře pro shrnutí informací, jako jsou jedinečné zobrazení stránky nebo zmínky o sociálních médiích.

Analýza rozhodnutí

Analýza rozhodnutí zohledňuje všechny faktory spojené s diskrétním rozhodnutím. Rozhodovací analytika předpovídá kaskádový efekt, který bude mít akce ve všech proměnných zahrnutých do tohoto rozhodnutí. Jinými slovy, analytika rozhodování poskytuje podnikům konkrétní informace, které potřebují k předvídání výsledků a přijetí opatření.

Zpracování přirozeného jazyka

Data mají tři hlavní formy: strukturovanou, polostrukturovanou a nestrukturovanou. . Nestrukturovaná data jsou nejběžnější a zahrnují textové dokumenty a další typy souborů, které existují ve formátech, které počítače neumí snadno přečíst.

Nestrukturovaná data nelze ukládat do řádků nebo sloupců, což z nich dělá pro tradiční software pro dolování dat nemožné analyzovat. Tato data jsou však často zásadní pro pochopení obchodních výsledků. Při tolika datech ve nestrukturované formě by měla být textová analýza klíčovým hlediskem, když se snažíte najít nejlepší software pro business intelligence.

Software pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), známý také jako software pro textovou analýzu, hřebenuje velké sady nestrukturovaných dat k nalezení skrytých vzorů. NLP je zvláště zajímavý pro podniky, které pracují se sociálními médii. Pomocí správného softwaru může podnik nastavit pravidlo pro sledování klíčových slov nebo frází – například názvu firmy – za účelem nalezení vzorců v tom, jak zákazníci tento jazyk používají. Nástroje pro zpracování přirozeného jazyka také měří sentiment zákazníka, poskytují přehled o celoživotní hodnotě zákazníka a učí se zákaznické trendy, které mohou informovat budoucí produktové řady.

• • Který software Business Intelligence je vhodný pro vaše podnikání?
  • Zjistit nyní

Software Business Intelligence pro podnikové výkaznictví

Předchozí dvě aplikace software business intelligence se zabýval mechanikou systémů business intelligence: jak jsou ukládána obchodní data a jak software tato data vylepšuje do smysluplné inteligence. Reportování Business Intelligence se zaměřuje na prezentaci těchto zjištění.

Online analytické zpracování (OLAP)

Online analytické zpracování (OLAP) využívá vícerozměrné databáze, které uživatelům umožňují dotazovat se na datové sklady a vytvářet zprávy které zobrazují data z více pohledů. OLAP dává softwaru Business Intelligence možnost kombinovat data, procházet jednotlivé metriky a prohlížet data pro kombinace jednotlivých metrik, které nelze v tradičním nastavení tabulky získat.

Například metriky dat dodavatelského řetězce mohou zahrnovat umístění, SKU, datum nákupu, prodejce a datum vypršení platnosti.Nástroje OLAP mohou analytikům poskytnout jasný obraz o jakékoli kombinaci těchto metrik. To analytikům poskytuje možnost získat přehled o povrchu, který by se jinak skrýval ve dvou nebo trojrozměrných tabulkách.

Vizualizace dat

Jeden z nejpopulárnějších trendů v BI, vizualizace dat, umožňuje společnostem graficky zobrazit výsledky těžby dat nebo jiné analýzy. Prezentace nálezů ve vizuálním formátu, jako je graf, graf nebo mapa, poskytuje okamžitý přehled o nejdůležitějších metrikách – přehledech, které se neobjevují v kontextu tabulky. V rámci širšího posunu směrem k lepší použitelnosti BI se UX vizualizace dat může stát větším faktorem při rozhodování o nákupu softwaru.

Řídicí panely

Ne každý firemní uživatel potřebuje úplný přístup ke všemu, co je na hlavním panelu k dispozici. Většina zaměstnanců potřebuje přístup pouze k řídicímu panelu svých nejdůležitějších metrik. Poskytuje na první pohled přístup k řadě předdefinovaných vizualizací. Zatímco každá společnost může definovat své vlastní řídicí panely na základě vlastních obchodních potřeb, některá možná nastavení řídicích panelů jsou

• řídicí panel prodeje, který zahrnuje celkový počet potenciálních zákazníků a potenciálních zákazníků v každé fázi prodejní cesty, metriky KPI z celkového počtu schůzek naplánovaných na jednoho prodejce, žebříček celkových výnosů, nástroj pro měření plynů, který zobrazuje celkové výnosy směrem k měsíčnímu cíli
• marketingový řídicí panel, který zobrazuje spojnicový graf s celkovým počtem marketingově kvalifikovaných potenciálních zákazníků za den, nejvýkonnější příspěvky na blogu za měsíc, nejnovější příspěvky na sociálních sítích.
• Řídicí panel úspěchu zákazníka s vizualizacemi pro celkový počet otevřených lístků, počet uzavřených lístků za den, průměrná doba do uzavření, výsledková tabulka součtu lístků
• Řídicí panel podpory IT s klíčovými metrikami týkajícími se průběhu sprintu, celkového počtu lístků s otevřenými chybami, aktuálních vývojářů na zavolání, žebříčku požadavků na funkce

Výstrahy a oznámení

Zatímco řídicí panely a sestavy výrazně rozšiřují th Použitelnost softwaru business intelligence pro uživatele, kteří nejsou IT, mohou výstrahy a oznámení poskytnout ještě další praktické aplikace pro všechny podnikové uživatele. Upozornění upozorňují uživatele, kteří v nástroji netráví většinu času, na změny dat, které vyžadují okamžitou pozornost.

Když společnosti nastaví upozornění na prahové hodnoty vysokého a nízkého výkonu, mohou sledovat, kdy je potřeba mobilizovat reakci nebo vyšetřit problém, než se stane nouzovým. Ještě lépe, společnosti, které nastavují upozornění na metriky cílů, mohou brzy a často oslavit a ocenit své týmové úsilí.

Stav trhu business intelligence

Zpět nahoru

• Zpráva Dresner Advisory z roku 2018 ukázala, že téměř 50 procent uživatelů business intelligence najde lepší rozhodnutí “, kritický cíl pro jejich projekty, následovaný 35 procenty uživatelů BI, kteří hodnotí úspory nákladů a růst výnosů jako kritické obchodní cíle pokryté BI.
• Raconteur odhaduje, že 90 procent velkých globálních společností bude mít vedoucí datového oddělení (CDO) zavedený do roku 2019 s cílem podpořit růst tržeb, úspory nákladů a rozhodování.
• BI-Survey.com zjistil, že řízení kvality dat, vizualizace dat a samoobslužné BI jsou tři nejdůležitější trendy v oblasti business intelligence. Stejný průzkum zjistil největší nárůst zájmu o přípravu dat pro podnikové uživatele v letech 2016 až 2019.

Tyto statistiky ukazují rostoucí využití business intelligence mimo prostředí IT. Protože obchodní uživatelé vidí hodnotu datové analýzy v d V různých odděleních vzrostla poptávka po Business Intelligence. Oddělení vidí, jak mohou datové vizualizace poskytnout okamžité odpovědi na otázky, které již byly dlouho zodpovězeny pomocí vnitřního cítění nebo hádání, a chtějí vědět, jak mohou také využít tyto nástroje k lepšímu rozhodování a zvýšení výnosů.

Trendy

Databáze v paměti

Zpracování databáze v paměti využívá ke čtení informací místo zpracování disku nebo pevného disku RAM. Přístup k informacím tímto způsobem zvyšuje výkon aplikace exponenciálně. Zvyšující se výkon RAM v našich výpočetních prostředích spolu s poptávkou po agilnějších systémech znamená, že tento software má velký podíl na budoucnosti BI. Dramatické poklesy cen paměti z něj činí oblíbenější možnost pro provádění analýz prostřednictvím multidimenzionálních databází a krychlí.

Využití softwaru pro business intelligence napříč obchodními odděleními

Stále více uživatelů BI není ‚t zaměstnanci IT; jsou zaměstnanci se standardním množstvím technologicky zdatných, kteří chtějí využít sílu BI a získat konkurenční výhodu.

V důsledku toho se návrh mechanismů podávání zpráv a snadné používání analytických funkcí směřují k nižší bariéře přístupu.Už nestačí mít vynikající funkce analýzy nebo datového skladu; musí být použitelné jak pro IT odborníky, tak pro podnikové uživatele bez analytických zkušeností.

Mnoho z hlavních dodavatelů BI – SAP, IBM, Microsoft a SAS – reagovalo na povstání nových menších společností které nabízejí snadno použitelné vizuální funkce tím, že zcela přepracují jejich rozhraní. Zpráva Dresner Advisory Services z roku 2018 zjistila, že hlavní motivace pro přijetí BI pochází od obchodních manažerů, operací a prodejních divizí. Několik prodejců se specializuje na „samoobslužný“ BI prostor, včetně Tableau a TIBCO Spotfire, které porovnáváme v našem příspěvku Tableau vs Spotfire.

Integrovaná analytika

Softwarové sliby Business Intelligence vyjasnit obchodní analytiku pro většinu netechnických zaměstnanců, což vyvolalo poptávku po integrovaných analytických nástrojích. Tyto nástroje umožňují společnostem vytvářet vizualizace dat v rámci jejich softwaru BI a dynamicky tyto vizualizace poskytovat interním a externím zákazníkům v rámci podnikových aplikací.

Integrovaná analytika šetří společnostem tisíce hodin a stovky tisíc dolarů, které by jinak použily k vytváření přehledů a analytických dashboardů a nástrojů od nuly. Tyto nástroje nyní umožňují podnikovým uživatelům přístup k vlastním vizualizacím typu plug-and-play, což výrazně zrychluje dobu uvedení na trh.

Výběr správného softwaru pro business intelligence

Zpět nahoru

Porovnání všech funkcí, které tyto nástroje nabízejí vedle sebe, může být skličující, ale můžeme vám pomoci oholíte hodiny vyhledávání softwaru. Chcete-li zahájit proces, kontaktujte nás ještě dnes nebo vyplňte formulář v horní části stránky. Zašleme vám sadu doporučení, která odpovídají vašim požadavkům na funkce a datovým potřebám.

• • Který software Business Intelligence je vhodný pro vaše podnikání?
  • Zjistěte nyní