Vi har undersøgt den bedste business intelligence-software i henhold til brugerens popularitet og hovedfunktioner . Sammenlign den bedste BI-software i nedenstående skema, og læs videre for at lære mere om business intelligence-software. For et tilpasset sæt anbefalinger med den bedste BI-software til din virksomhed, prøv vores produktudvælgelsesværktøj øverst på siden.

• første
  • Produkt
    SAP BusinessObjects
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4/5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig sprogbehandling
      Nej
    • Realtidsrapportering
      Nej
    • Indbygget Analytics
      Ja
  • SAP BusinessObjects er et business intelligence-værktøj, der fungerer alene eller som en del af en større SAP-teknologistak.
• først
  • Produkt
    Dundas
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4,5 / 5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig sprogbehandling
      Nej
    • Realtidsrapportering
      Ja
    • Indlejret Analytics
      Ja
  • Dundas BI er et business intelligence-værktøj, der foreslår de rigtige visualiseringer til dataene og giver n on-analytst adgang til dyb indsigt fra fleksible visualiseringer.
• første
  • Produkt
    Geckoboard
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4,5 / 5
    • Data Analytics
      Nej
    • Natural Sprogbehandling – Nej
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Indbygget Analytics
      Nej
  • Geckoboard er en dashobard-software, der lader virksomheder oprette forbindelse til eksisterende software og vise nøglemetrikker på dashboards.
• første
  • Produkt
    Sisense
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4,5 / 5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig sprogbehandling
      Ja
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Indbygget Analytics
      Ja
  • Sisense er en forretningsanalysesoftware, der kombinerer data direkte fra SaaS-produkter og databaser til analyse for hver bruger.
• første
  • Produkt
    Oracle BI
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4/5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig sprogbehandling
      Nej
    • Realtidsrapportering
      Ja
    • Integreret Analytics
      Nej
  • Oracle Business Intelligence er middleware, der køres på Oracle business stack, der giver virksomheder vidtgående analysemuligheder.
• første
  • Produkt
    Tableau
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4.5 / 5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig sprogbehandling
      Nej
    • Realtidsrapportering
      Nej
    • Integreret Analytics
      Ja
  • Tableau er en førende business intelligence-software til dataanalytikere og virksomheder.
• første
  • Produkt
    Domo
  • Funktioner
    • TA-vurdering
      4/5
    • Data Analytics
      Y es
    • Behandling af naturlige sprog – Nej
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Indbygget Analytics
      Nej
  • Domo er en business intelligence-software, der kombinerer native forbindelser til apps med databehandlingssoftware.

1. Hvad er forretning intelligenssoftware?
2. De bedste anmeldelser af leverandører af business intelligence-software
3. Sammenligning af business intelligence-software
4. Key business intelligence-softwarefunktioner og anbefalede leverandører
5. Valg af den rigtige business intelligence-software

Hvad er business intelligence-software?

Business intelligence-software er et sæt værktøjer, der bruges af virksomheder til at hente, analysere og omdanne data til nyttige forretningsindsigter. Eksempler på business intelligence-værktøjer inkluderer datavisualisering, datalagring, dashboards og rapportering. I modsætning til konkurrencedygtig intelligens trækker business intelligence-software fra interne data, som virksomheden producerer, snarere end fra eksterne kilder.

Da Big Data har fået en fremtrædende plads, er BI-softwares popularitet det også. Virksomheder genererer, sporer og kompilerer forretningsdata i en skala, der aldrig før har været set. Men alle disse data er intet, hvis vi ikke kan forstå dem og bruge dem til at forbedre forretningsresultaterne.

For at træffe informerede valg skal virksomheder basere deres beslutninger på bevismateriale. De bjerge af data, som virksomheder og deres kunder producerer, indeholder bevis for købsmønstre og markedstendenser.Ved at samle, standardisere og analysere disse data kan virksomheder bedre forstå deres kunder, bedre forudsige omsætningsvækst og bedre beskytte sig mod forretningsgruber.

Business intelligence har traditionelt taget form af kvartals- eller årsrapporter, men nutidens software-understøttede business intelligence-værktøjer arbejder kontinuerligt og med let hastighed. Disse indsigter kan hjælpe en virksomhed med at vælge en fremgangsmåde på få minutter.

BI-software fortolker et hav af kvantificerbare kunde- og forretningshandlinger og returnerer forespørgsler baseret på mønstre i dataene. BI findes i mange former og spænder over mange forskellige typer teknologier. Denne guide sammenligner de øverste leverandører af business intelligence-software, nedbryder de tre hovedfaser, data skal gennemgå for at levere business intelligence og giver overvejelser om at købe business intelligence-software til virksomheder i forskellige størrelser.

De bedste anmeldelser af leverandører af business intelligence-software

Tilbage til toppen

• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence for den ikke-it-guru
• Tableau vs. Looker: En Business Intelligence Software-sammenligning
• Power BI vs Tableau: A Data Analytics Duel
• 16 Tableau-alternativer til visualisering og analyse af data
• Domo vs. Tableau: Valg af den rigtige Business Intelligence-løsning
• 5 måder integreret analyse kan bringe datalogi til dine kunder
• Din IT-afdeling vil elske disse 6 Customer Intelligence BI-softwarevalg
• De bedste indbyggede Analytics-softwaremuligheder for små, mellemstore virksomheder og virksomhedsvirksomheder
• TechnologyAdvice 2019-priserne for bedste Business Intelligence-softwareudmærkninger
• Top 10 forudsigelige analyseværktøjer, af Kategori
• Find kanariefuglen i dine data: dataudvindingsteknikker for ikke-analytikere

Business intelligence software sammenligning

Tilbage til toppen

Bedste BI Software (efter kategori)

Selvbetjening	Data Visualisering	Datalagring	BI-platforme
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segment	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Key business intelligence softwarefunktioner og anbefalede leverandører

Tilbage til toppen

Datalagring til business intelligence

Data lever i en række systemer i en organisation. For at få den mest nøjagtige analyse bør virksomheder sikre standardiseret formatering på tværs af datatyper fra hvert af disse systemer. For eksempel kunne store virksomheder have oplysninger om deres kunder i deres CRM-applikation (Customer Relationship Management) og have økonomiske data i deres ERP-applikation (Enterprise resource planning). Disse separate programmer kan mærke og kategorisere data forskelligt og skal standardisere dataene før analyse.

Nogle business intelligence-softwareprogrammer henter data til analyse direkte fra kildeapplikationerne via en native API-forbindelse eller webhook. Andre business intelligence-systemer kræver brug af et datalagringssystem til at samle forskellige datasæt på en fælles placering. Små virksomheder, enkelte afdelinger eller individuelle brugere kan opleve, at en oprindelig forbindelse fungerer godt, men store virksomheder, virksomhedsfirmaer og virksomheder, der genererer store datasæt, har brug for en mere omfattende opsætning af business intelligence.

Hvis de vælg en central lagringsløsning, virksomheder kan bruge et datalager eller data mart til at gemme deres forretningsoplysninger og købe et ekstrakt, transformere og indlæse (ETL) software for at lette deres datalagring. Alternativt kan de bruge en datalagringsramme som Hadoop til at administrere deres data.

Datavarehuse

Business intelligence kombinerer forskellige datakilder i en database ved at opbygge et datalager. Datalager fungerer som et centralt lager for data, der skal forespørges og analyseres af andre BI-applikationer. Ved hjælp af ekstrakt-, transformerings- og indlæsningsmetoden samler datalager data fra hele en organisation og gør det lettere for andre applikationer at få hurtig adgang til dem.

Analytics- og rapporteringsværktøjer kan stadig fungere uden datalager, men kører rapporter via CRM-software eller endda POS-software begrænser ikke kun fokus for intelligens, det påvirker også applikationernes ydeevne negativt.Dataene i disse systemer findes også i forskellige formater, hvilket gør det usædvanligt vanskeligt at drage konklusioner og identificere mønstre uden at omstrukturere dataene til et fælles format og huske dem i et fælles område.

Data lagret i en data lageret har form af dimensioner eller fakta, der hentes fra de systemer, der producerer dataene. Fakta repræsenterer tal for en bestemt handling, som salg af en widget. Dimensioner giver kontekst til fakta ved at tilføje datoer og placeringer og kaldes også metadata. For eksempel kan dimensioner opdele salget af en widget efter måneder eller år, hvilket gør forespørgsler nemmere at udføre.

For mere information og anbefalede leverandører af datalager, besøg vores oversigt over datalager.

• • Hvilken business intelligence-software passer til din virksomhed?
  • Find ud af det nu.

Data Marts

I det væsentlige enklere, smallere versioner af datalager, fokuserer data marts på et specifikt undersæt af data i stedet for at lagre data fra hele virksomheden. De gemmer muligvis hyppigere anvendte data eller data, som kun en afdeling bruger. Virksomheder finder det billigere at implementere datamarkeringer end datalager, og de kan give ikke-IT-personale en bedre brugeroplevelse ved at begrænse databasens kompleksitet.

Uddrag, transformer og indlæs (ETL) software

Navngivet for den proces, hvor data overføres til et datalager, normaliserer ETL-applikationer data centralt. Virksomheder kan købe ETL-software med datalager-software eller som en add-on-applikation. Lad os undersøge hver del af ETL-processen:

• Uddrag: Dataekstraktion er processen med at hente data fra dets oprindelsessystem. Ofte påvirker det sværeste aspekt af processen, graden af succes, hvormed data ekstraheres fra deres kildesystemer – f.eks. ERP- eller CRM-systemer – succesen for resten af processen. Ustrukturerede data er ikke formateret godt til montering i rækker og kolonner, hvilket gør det vanskeligere at analysere efter opbevaring i et datalager. Mærkning af ustrukturerede data med metadata som information om forfatteren, indholdstype og andre identificerende faktorer kan hjælpe teams med at finde de rigtige data, når de er gemt i datalageret og til sidst indlæst i BI-softwaren.
• Transform: Efter at have trukket data fra dets oprindelsesanvendelse, skal disse data normaliseres, før de opbevares i datalageret til fremtidig brug. For at analyser inden for business intelligence-systemet kan fungere korrekt, skal data fra forskellige oprindelsesapplikationer eksistere i samme format, ellers vil forespørgslerne ikke være korrekte.
• Indlæs: Nu hvor dataene er udvundet fra deres kildesystemer og normaliseret gennem transformeringsfasen, er den klar til at blive indlæst i den centrale database, oftest datalageret. Belastningsfrekvenser vil variere efter organisation. Nogle virksomheder kan indtaste nye data hver uge, mens andre gør det hver dag.

Hadoop

Hadoop er en populær ramme for datalagring og er en infrastruktur til lagring og behandling af store datasæt. Selvom Hadoop gemmer data, gør det det anderledes end et traditionelt datalager. Hadoop bruger et klyngesystem – Hadoop Distributed File System eller HDFS – der giver brugerne mulighed for at gemme filer på flere servere.

Hadoop’s infrastruktur giver en fremragende ramme for virksomheder, der administrerer og producerer en masse data såvel som meget store datafiler. På grund af sin klyngeramme kan Hadoop også fungere som en backupmekanisme: hvis en server går ned, mister virksomheder ikke adgang til alle deres data. Hadoop er ikke velegnet til ad hoc-forespørgsler som normale datalagre, og det kan være ret komplekst for brugere, der ikke er fortrolige med JavaScript.

Analysering af store data med business intelligence-software

Tilbage til toppen

Uanset om virksomheder vælger at gemme deres data i et datalager eller køre forespørgsler på kildesystemet, gør dataanalyse og den deraf følgende indsigt feltet attraktivt for forretningsbrugere. Analytics-teknologier varierer med hensyn til kompleksitet, men den generelle metode til at kombinere store mængder normaliserede data for at identificere mønstre forbliver konsistent på tværs af platforme.

Data mining

Også kendt som “data discovery, “Data mining involverer automatiserede og semi-automatiserede analyser af datasæt for at afdække mønstre og inkonsekvenser. Almindelige korrelationer trukket fra data mining omfatter gruppering af specifikke datasæt, finde outliers i data og tegne forbindelser eller afhængigheder fra forskellige datasæt.

Data mining afslører ofte de mønstre, der bruges i mere komplekse analyser, som forudsigende modellering, hvilket gør det til en væsentlig del af BI-processen.

Af standardprocesser udført af data mining er associeringsregel læring udgør den største fordel.Ved at undersøge data for at tegne afhængigheder og konstruere sammenhænge kan associeringsreglen hjælpe virksomheder med bedre at forstå den måde, hvorpå kunder interagerer med deres websted, eller endda hvilke faktorer der påvirker deres købsadfærd.

Associationsregelindlæring blev oprindeligt introduceret for at afdække forbindelser. mellem købsdata registreret i salgssteder i supermarkeder. For eksempel, hvis en kunde købte ketchup og ost, ville foreningsregler sandsynligvis afsløre, at kunden også købte hamburgerkød. Selv om dette er et forenklet eksempel, fungerer det med at illustrere en type analyse, der nu forbinder utroligt komplekse kæder af begivenheder i alle mulige brancher og hjælper brugerne med at finde sammenhænge, der ellers ville have været skjult.

Dataanalyse med business intelligence-software

Måske et af de mest spændende aspekter af BI fungerer forudsigelige analyseapplikationer som en avanceret delmængde af datamining. Som navneforslagene forudsiger forudsigende analyser fremtidige begivenheder baseret på aktuelle og historiske data. Ved at trække forbindelser mellem datasæt forudsiger disse softwareapplikationer sandsynligheden for fremtidige begivenheder, hvilket kan føre til en enorm konkurrencemæssig fordel for virksomheder. , hvor software faktisk lærer af tidligere begivenheder for at forudsige fremtidige konsekvenser. Lad os til vores formål fokusere på de tre hovedformer af forudsigende analyse:

Prediktiv modellering

Det mest kendte segment af forudsigende analyse, denne type software gør hvad navnet antyder : det forudsiger, især med henvisning til et enkelt element. Prædiktive modeller søger efter sammenhænge mellem en bestemt måleenhed og mindst en eller flere funktioner, der vedrører denne enhed. Målet er at finde den samme korrelation på tværs af forskellige datasæt.

Beskrivende modellering

Mens forudsigelig modellering søger efter en enkelt sammenhæng mellem en enhed og dens funktioner – for at forudsige sandsynligheden af en kunde, der skifter forsikringsudbyder, for eksempel – beskrivende modellering søger at reducere data til håndterbare størrelser og grupperinger. Beskrivende analyser fungerer godt til opsummering af information såsom unikke sidevisninger eller omtaler af sociale medier.

Beslutningsanalyse

Beslutningsanalyse tager højde for alle de faktorer, der er relateret til en diskret beslutning. Beslutningsanalyser forudsiger den kaskadevirkning, en handling vil have på tværs af alle de variabler, der er involveret i at tage denne beslutning. Beslutningsanalyser giver med andre ord virksomheder den konkrete information, de har brug for for at forudsige resultater og tage handling.

Naturlig sprogbehandling

Data kommer i tre hovedformer: struktureret, semistruktureret og ustruktureret . Ustrukturerede data er de mest almindelige og inkluderer tekstdokumenter og andre typer filer, der findes i formater, som computere ikke let kan læse.

Ustrukturerede data kan ikke lagres i rækker eller kolonner, hvilket gør det umuligt for traditionel data mining software at analysere. Disse data er dog ofte afgørende for forståelsen af forretningsresultater. Med så mange data i ustruktureret form bør tekstanalyse være en vigtig overvejelse, når man prøver at finde den bedste business intelligence-software.

NLP-software (Natural Language Processing), også kendt som tekstanalysesoftware, kæmmer store sæt af ustrukturerede data for at finde skjulte mønstre. NLP er især interessant for virksomheder, der arbejder med sociale medier. Ved hjælp af den rigtige software kan en virksomhed oprette en regel til at spore søgeord eller sætninger – f.eks. En virksomheds navn – for at finde mønstre i, hvordan kunder bruger dette sprog. Værktøjer til bearbejdning af naturligt sprog måler også kundesentiment, giver indsigt i levetidskundeværdien og lærer kundetrends, der kan informere fremtidige produktlinjer.

• • Hvilken Business Intelligence-software er den rigtige til din virksomhed?
  • Find ud af det nu

Business intelligence-software til virksomhedsrapportering

De to foregående applikationer af Business Intelligence-software behandlede mekanismen i Business Intelligence-systemer: hvordan forretningsdata lagres, og hvordan software forfiner disse data til meningsfuld intelligens. Business intelligence-rapportering fokuserer på præsentationen af disse fund.

Online analytisk behandling (OLAP)

Online analytisk behandling (OLAP) bruger flerdimensionelle databaser for at gøre det muligt for brugere at søge på datalager og oprette rapporter der ser data fra flere perspektiver. OLAP giver business intelligence-software muligheden for at kombinere data, bore ned i enkelte metrics og se data for kombinationer af single metrics, der ikke er tilgængelige i en traditionel regnearkopsætning.

En forsyningskædes datametrik kan f.eks. omfatte placering, SKU, købsdato, sælger og udløbsdato.OLAP-værktøjer kan give analytikerne et klart billede af enhver kombination af disse målinger. Det giver analytikere beføjelse til at få indsigt i overfladen, der ellers ville være skjult i to eller tredimensionelle regneark.

Datavisualisering

En af de mere populære tendenser inden for BI, datavisualisering, giver virksomheder mulighed for grafisk at vise resultaterne af data mining eller anden analyse. Præsentation af fund i et visuelt format som en graf, et diagram eller på et kort giver øjeblikkelig indsigt i de vigtigste metrics – indsigter, der ikke kommer frem inden for et regnearks sammenhæng. Som en del af et bredere skift mod bedre BI-anvendelighed kan UX for datavisualisering blive en større faktor i beslutning om køb af software.

Dashboards

Ikke alle forretningsbrugere har brug for fuld adgang til alt tilgængeligt i dashboardet. De fleste medarbejdere har kun brug for adgang til et dashboard med deres vigtigste metrics. Det giver hurtigt et overblik over en række foruddefinerede visualiseringer. Mens hver virksomhed kan definere sine egne dashboards ud fra tilpassede forretningsbehov, er nogle mulige dashboard-opsætninger

• Salgsdashboard, der inkluderer det samlede antal kundeemner og kundeemner i hvert trin i salgstragt, KPI-metrics af det samlede antal planlagte møder pr. sælger, et totalindtægtslederbord, gasmålerværktøj, der viser den samlede indtægt mod det månedlige mål
• Marketingdashboard, der viser et linjediagram med det samlede antal marketingkvalificerede kundeemner pr. dag mest effektive blogindlæg pr. måned, seneste sociale indlæg.
• Kundesucces dashboard med visualiseringer af det samlede antal åbne billetter, antal lukkede billetter pr. dag, gennemsnitlig tid til lukning, billet i alt leaderboard
• Dashboard til it-support med nøglemålinger vedrørende sprintfremskridt, samlet antal åbne bug-billetter, aktuelle udviklere på vagt, leaderboard med funktionsanmodninger

Underretninger og underretninger

Mens dashboards og rapporter i høj grad udvider th Brugervenligheden af business intelligence-software til ikke-IT-brugere, alarmer og meddelelser kan give yderligere praktiske applikationer til alle forretningsbrugere. Underretninger underretter brugere, der ikke bruger det meste af deres tid i værktøjet, om dataforandringer, der kræver øjeblikkelig opmærksomhed.

Når virksomheder indstiller advarsler om tærskler for høj og lav ydeevne, kan de spore, hvornår de har brug for at mobilisere et svar eller undersøge et problem, før det bliver en nødsituation. Endnu bedre er det, at virksomheder, der angiver alarmer for målmålinger, kan fejre og anerkende deres teamindsats tidligt og ofte.

Status på markedet for business intelligence

Tilbage til toppen

• En Dresner Advisory-rapport fra 2018 viste, at næsten 50 procent af business intelligence-brugere finder “gør bedre beslutninger ”et kritisk mål for deres projekter, efterfulgt af 35 procent af BI-brugere, der vurderer omkostningsbesparelser og omsætningsvækst som kritiske forretningsmål, der er dækket af BI.
• Raconteur anslår, at 90 procent af store globale virksomheder vil have en Chief Data Officer (CDO) på plads inden 2019 for at skabe indtægtsvækst, omkostningsbesparelser og beslutningstagning.
• BI-Survey.com fandt, at datakvalitetsstyring, datavisualisering og selvbetjening BI er de tre vigtigste tendenser i business intelligence. Den samme undersøgelse fandt den største vækst i interessen for dataforberedelse til forretningsbrugere mellem 2016 og 2019.

Disse statistikker viser den voksende brug af business intelligence uden for af it-miljøet. Som forretningsbrugere ser værdien af dataanalyse inden for d iverse afdelinger, er efterspørgslen efter business intelligence steget. Afdelinger ser, hvordan datavisualiseringer kan give øjeblikkelige svar på spørgsmål, der længe er blevet besvaret via magefølelse eller gætte, og de vil vide, hvordan de også kan bruge disse værktøjer til at træffe bedre beslutninger og skabe indtægter.

Tendenser

Database i hukommelse

Databehandling i hukommelse bruger RAM i stedet for disk- eller harddiskbehandling for at læse information. Adgang til information på denne måde øger applikationens ydeevne eksponentielt. Den stigende styrke i RAM i vores computermiljø kombineret med efterspørgslen efter mere smidige systemer betyder, at denne software har en stor andel i fremtiden for BI. Dramatiske fald i hukommelsespriser gør det til en mere populær mulighed for at køre analyse gennem flerdimensionelle databaser og kuber.

Brug af business intelligence-software på tværs af forretningsafdelinger

Mere og mere er BI-brugere ikke ‘t it-personale; de er medarbejdere med en standardmængde af teknologisk kyndige, der ønsker at udnytte BIs styrke til at få en konkurrencemæssig fordel.

Derfor drives design af rapporteringsmekanismer og brugervenlighed af analysefunktioner mod en lavere adgangsbarriere.Det er ikke længere nok at have fremragende analyse- eller datalagerfunktioner; de skal kunne bruges af både it-eksperter og forretningsbrugere uden analytisk erfaring.

Mange af de store BI-leverandører – SAP, IBM, Microsoft og SAS – svarede alle på opstanden fra nye, mindre virksomheder der tilbød brugervenlig visuel funktion ved helt at redesigne deres grænseflader. En Dresner Advisory Services-rapport fra 2018 viste, at den største motivation for BI-adoption kommer fra forretningsledere, operationer og salgsafdelinger. Flere leverandører er specialiserede i BI-rummet ‘selvbetjening’, herunder Tableau og TIBCO Spotfire, som vi sammenligner i vores indlæg Tableau vs Spotfire.

Indlejret analyse

Business intelligence-software lover at afklare forretningsanalyse for de mest ikke-tekniske medarbejdere, hvilket har drevet efterspørgslen efter indlejrede analyseværktøjer. Disse værktøjer giver virksomheder mulighed for at oprette datavisualiseringer inden for deres BI-software og dynamisk betjene disse visualiseringer til interne og eksterne kunder inden for virksomhedsapps.

Integreret analyse sparer virksomheder tusinder af timer og hundreder af tusinder af dollars, som de ellers ville bruge til at oprette rapporterings- og analysedashboards og -værktøjer fra bunden. Disse værktøjer giver nu forretningsbrugere adgang til brugerdefinerede plug-and-play-visualiseringer, hvilket i høj grad fremskynder tiden til markedet.

Valg af den rigtige business intelligence-software

Tilbage til toppen

Det kan være en skræmmende opgave at sammenligne alle de funktioner, disse værktøjer tilbyder side om side, men vi kan hjælpe du barberer timer fra din softwaresøgning. Kontakt os i dag, eller udfyld formularen øverst på siden for at starte processen. Vi sender dig et sæt anbefalinger, der passer til dine funktionskrav og databehov.

• • Hvilken Business Intelligence-software er den rigtige for din virksomhed?
  • Find ud af det nu