A legjobb üzleti intelligencia szoftvert kutattuk a felhasználók népszerűsége és főbb jellemzői szerint . Hasonlítsa össze a legjobb BI szoftvert az alábbi táblázatban, és olvassa el, hogy többet megtudjon az üzleti intelligencia szoftverről. A vállalata számára legjobb BI szoftver egyéni ajánlásaival próbálkozzon az oldal tetején található Termékválasztó eszközzel.

• első
  • Termék
    SAP BusinessObjects
  • Jellemzők
    • TA besorolás
      4/5
    • Adatelemzés
      Igen
    • Természetes nyelv feldolgozása
      Nem
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Nem
    • Beágyazott elemzés
      Igen
  • Az SAP BusinessObjects egy üzleti intelligencia eszköz, amely önmagában vagy egy nagyobb SAP technológiai verem részeként működik.
• először
  • Termék
    Dundas
  • Jellemzők
    • TA besorolás
      4.5 / 5
    • Adatelemzés
      Igen
    • Természetes nyelvfeldolgozás
      Nem
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Igen
    • Beágyazott elemzés
      Igen
  • A Dundas BI egy üzleti intelligencia eszköz, amely az adatok megfelelő vizualizálását javasolja, és n analitikus hozzáférés a rugalmas vizualizációk mélyebb betekintéséhez.
• első
  • Termék
    Geckoboard
  • Jellemzők
    • TA minősítés
      4.5 / 5
    • Adatelemzés
      Nem
    • Természetes Nyelvi feldolgozás
      Nem
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Igen
    • Beágyazott elemzés
      Nem
  • Geckoboard egy dashobard szoftver, amely lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy csatlakozzanak a meglévő szoftverekhez, és megjelenítsék a legfontosabb mutatókat az irányítópultokon.
• első
  • Termék
    Sisense
  • Jellemzők
    • TA minősítés
      4.5 / 5
    • Adatelemzés
      Igen
    • Természetes nyelv feldolgozása
      Igen
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Igen
    • Beágyazott elemzés
      Igen
  • A Sisense egy üzleti elemző szoftver, amely egyesíti a SaaS-termékekből származó adatokat és az adatbázisokat minden felhasználó számára.
• először
  • Termék
    Oracle BI
  • Jellemzők
    • TA besorolás
      4/5
    • Adatelemzés
      Igen
    • Természetes nyelvfeldolgozás
      Nem
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Igen
    • Beágyazott elemzés
      Nem
  • Az Oracle Business Intelligence az Oracle üzleti veremben futtatott köztes szoftver, amely messzemenő elemzési lehetőségeket kínál a vállalkozások számára.
• első
  • Termék
    Tábla
  • Jellemzők
    • TA besorolás
      4.5 / 5
    • Adatelemzés
      Igen
    • Természetes nyelvfeldolgozás
      Nem
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Nem
    • Beágyazott elemzés
      Igen
  • A Tableau vezető üzleti intelligencia szoftver adatelemzők és vállalkozások számára.
• első
  • Termék
    Domo
  • Jellemzők
    • TA minősítés
      4/5
    • Adatelemzés
      Y es
    • Természetes nyelv feldolgozása
      Nem
    • Valós idejű jelentéskészítés
      Igen
    • Beágyazott elemzés
      Nem
  • A Domo üzleti intelligencia szoftver, amely ötvözi az alkalmazások natív kapcsolatait az adatfeldolgozó szoftverekkel.

1. Mi az üzleti intelligencia szoftver?
2. A legfontosabb üzleti intelligencia szoftver-gyártók véleménye
3. Üzleti intelligencia szoftverek összehasonlítása
4. Az üzleti intelligencia szoftver legfontosabb jellemzői és az ajánlott szállítók
5. A megfelelő üzleti intelligencia szoftver kiválasztása

Mi az üzleti intelligencia szoftver?

Az üzleti intelligencia szoftver olyan eszközkészlet, amelyet a vállalatok használnak az adatok lekérésére, elemzésére és átalakítására hasznos üzleti betekintést. Az üzleti intelligencia eszközök például az adatok vizualizálása, az adattárházak, az irányítópultok és a jelentések. A versenyintelligenciával ellentétben az üzleti intelligencia szoftverek a vállalkozás által előállított belső adatokból származnak, nem pedig külső forrásokból.

Amint a Big Data egyre nagyobb hangsúlyt kapott, a BI szoftverek népszerűsége is nőtt. A vállalatok soha nem látott méretben generálnak, követnek és állítanak össze üzleti adatokat. De mindezek az adatok semmi, ha nem tudjuk értelmezni és felhasználni az üzleti eredmények javítására.

A megalapozott döntések meghozatalához a vállalkozásoknak bizonyítékokra kell alapozniuk döntéseiket. A vállalkozások és ügyfeleik által szolgáltatott adatok sokasága bizonyítja a vásárlási szokásokat és a piaci trendeket.Az adatok összesítésével, egységesítésével és elemzésével a vállalkozások jobban megérthetik ügyfeleiket, jobban előrejelezhetik a bevételek növekedését, és jobban megvédhetik magukat az üzleti csapdáktól.

Az üzleti intelligencia hagyományosan negyedéves vagy éves jelentések formájában jelenik meg, de a mai szoftverrel támogatott üzleti intelligencia eszközök folyamatosan és könnyű sebességgel működnek. Ezek a felismerések segíthetnek a vállalatoknak abban, hogy néhány perc alatt megválasszák a cselekvés menetét.

A BI szoftver értelmezhető számszerűsíthető ügyfél- és üzleti műveletek tengerét adja vissza, és az adatok mintázatai alapján ad vissza lekérdezéseket. A BI sokféle formában létezik, és sokféle technológiára kiterjed. Ez az útmutató összehasonlítja a legfontosabb üzleti intelligencia szoftvergyártókat, lebontja az adatok három fő szakaszát, amelyeknek át kell menniük az üzleti intelligencia biztosításához, és megfontolásokat nyújt az üzleti intelligencia szoftverek különböző méretű vállalkozások számára történő megvásárlásához.

A legfontosabb üzleti intelligencia szoftvergyártók véleménye

Vissza a tetejére

• Tableau vs. Spotfire: Üzleti intelligencia a nem informatikai guru számára
• Tableau vs. Looker: Üzleti intelligencia szoftver összehasonlítás
• Power BI vs Tableau: Adatelemzési párbaj
• 16 Tableau alternatíva az adatok megjelenítéséhez és elemzéséhez
• Domo kontra Tableau: A megfelelő üzleti intelligencia megoldás kiválasztása
• 5 beágyazott elemzési módszer adattudományt hozhat az ügyfelek elé
• Az informatikai részleg imádni fogja ezt a 6 Customer Intelligence BI szoftver választást
• A legjobb beágyazott elemzési szoftver opciók kis-, közepes és nagyvállalatok számára
• The TechnologyAdvice 2019 legjobb üzleti intelligencia szoftver-díjak
• A 10 legjobb prediktív elemző eszköz, Kategória
• Keresse meg a Kanári-szigeteket az adataiban: Adatbányászati technikák nem elemzők számára

Üzleti intelligencia szoftver összehasonlítása

Vissza a tetejére

Legjobb BI Szoftver (kategóriák szerint)

Önkiszolgáló	adatok Megjelenítés	adattárolás	BI platformok
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	szegmens	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Az üzleti intelligencia szoftver legfontosabb szolgáltatásai és ajánlott szállítói

Vissza a tetejére

Adattárolás az üzleti intelligencia számára

Az adatok a szervezet számos rendszerében élnek. A legpontosabb elemzés érdekében a vállalatoknak biztosítaniuk kell a szabványosított formázást az egyes rendszerek adattípusai között. Például a nagyvállalatok információval rendelkezhetnek ügyfeleikről az ügyfélkapcsolat-kezelési (CRM) alkalmazásukban, és pénzügyi adatokkal rendelkeznek a vállalati erőforrás-tervezés (ERP) alkalmazásukban. Ezek a különálló programok eltérő módon címkézhetik és kategorizálhatják az adatokat, és az elemzés előtt szabványosítaniuk kell az adatokat.

Egyes üzleti intelligencia szoftverek az elemzéshez szükséges adatokat közvetlenül a forrásalkalmazásokból nyerik natív API-kapcsolaton vagy webhookon keresztül. Más üzleti intelligencia rendszerek megkövetelik egy adattároló rendszer használatát a különféle adathalmazok összesítéséhez egy közös helyre. A kisvállalkozások, az egyes részlegek vagy az egyes felhasználók úgy találhatják, hogy a natív kapcsolat jól működik, de a nagyvállalatoknak, a nagyvállalatoknak és a nagy adathalmazokat létrehozó vállalatoknak átfogóbb üzleti intelligencia-beállításra lesz szükségük.

Ha mégis Válasszon egy központosított tárolási megoldást, a vállalkozások adattárházat vagy adatközpontot használhatnak üzleti információik tárolására, és kivonat, átalakítás és betöltés (ETL) szoftvereket vásárolhatnak az adattárolás megkönnyítése érdekében. Alternatív megoldásként használhatnak olyan adattárolási keretrendszert, mint a Hadoop, az adatok kezeléséhez.

Adattárházak

Az üzleti intelligencia a különböző adatforrásokat egyetlen adatbázisba egyesíti egy adattárház felépítésével. Az adattárházak központi adattárként működnek az adatok lekérdezésére és elemzésére más BI alkalmazások által. A kibontási, átalakítási és betöltési módszer használatával az adattárházak összesítik az adatokat a szervezetben, és megkönnyítik más alkalmazások számára a gyors hozzáférést.

Az elemző és a jelentéskészítő eszközök továbbra is működhetnek adattárházak nélkül, de futhatnak a CRM szoftvereken, vagy akár az értékesítési helyeken (POS) keresztüli jelentések nemcsak korlátozzák az intelligencia fókuszát, hanem negatívan befolyásolják az alkalmazások teljesítményét is.Ezenkívül ezekben a rendszerekben az adatok különböző formátumokban léteznek, ami kivételesen megnehezíti a következtetések levonását és a minták azonosítását anélkül, hogy az adatokat közös formátumba átszerveznénk, és egy közös területen elhelyeznénk őket. A raktár dimenziók vagy tények formájában jelenik meg, amelyek az adatokat előállító rendszerekből származnak. A tények egy adott művelet számát jelentik, például egy widget értékesítését. A dimenziók dátumokat és helyeket adva kontextust adnak a tényeknek, és metaadatoknak is nevezik őket. Például a dimenziók hónapokra vagy évekre oszthatják szét egy widget értékesítését, megkönnyítve ezzel a lekérdezések végrehajtását.

További információért és az ajánlott adattárház-szállítókért keresse fel az adattárház áttekintő oldalát.

• • Melyik üzleti intelligencia szoftver felel meg az Ön vállalkozásának?
  • Tudja meg most.

Data Marts

Az adattárházak lényegében egyszerűbb, szűkebb verziói, az adattérképek az adatok egy meghatározott részhalmazára összpontosítanak, ahelyett, hogy az egész vállalat adatait tárolnák. Lehet, hogy gyakrabban használt adatokat, vagy olyan adatokat tárolnak, amelyeket csak egy részleg használ. A vállalatok olcsóbbnak találják az adattartalmak megvalósítását, mint az adattárházak, és az informatikai nem dolgozó személyzet számára jobb felhasználói élményt tudnak nyújtani az adatbázis összetettségének korlátozásával.

Kivonat, átalakítás és betöltés (ETL) szoftver

Az adatok adattárházba továbbításának folyamatáról elnevezett ETL-alkalmazások normalizálják az adatokat egy központi helyen. A cégek megvásárolhatják az ETL szoftvert adattárház szoftverrel vagy kiegészítő alkalmazásként. Vizsgáljuk meg az ETL folyamat egyes részeit:

• Kivonat: Az adatkivonás az adatok lekérésének a származási rendszeréből. Gyakran a folyamat legnehezebb aspektusa, a siker mértéke, amellyel az adatokat forrásrendszereikből nyerik ki – például ERP vagy CRM rendszerek – befolyásolja a folyamat többi részének sikerét. A strukturálatlan adatok nincsenek megfelelően formázva a sorokba és oszlopokba illesztéshez, ami megnehezíti az elemzést az adattárházban történő tárolás után. A strukturálatlan adatok metaadatokkal történő megcímkézése, például a szerzőre, a tartalom típusára és más azonosító tényezőkre vonatkozó információk segíthetnek a csapatok megtalálni a megfelelő adatokat, amikor azokat az adattárházban tárolják, és végül betöltik a BI szoftverbe.
• Átalakítás: Miután kinyerte az adatokat a származási alkalmazásból, ezeket az adatokat normalizálni kell, mielőtt azokat az adattárházban tárolják későbbi felhasználás céljából. Az üzleti intelligencia rendszeren belüli elemzések megfelelő működéséhez a különböző származási alkalmazásokból származó adatoknak ugyanabban a formátumban kell létezniük, különben a lekérdezések nem lesznek pontosak.
• Betöltés: Most, hogy az adatokat kivonták forrásrendszereiket és az átalakítási fázisban normalizálva, készen áll a központi adatbázisba, leggyakrabban az adattárházba történő betöltésre. A terhelés gyakorisága szervezetenként változik. Egyes vállalkozások heti rendszerességgel adhatnak meg új adatokat, míg mások mindennap.

Hadoop

Népszerű adattárolási keretrendszer, a Hadoop egy infrastruktúra az adatok tárolására és tárolására. nagy adatkészletek feldolgozása. Habár a Hadoop tárolja az adatokat, ezt másként teszi, mint egy hagyományos adattárház. A Hadoop olyan klaszterrendszert használ – Hadoop Distributed File System vagy HDFS -, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy fájlokat több szerveren tárolhassanak.

A Hadoop infrastruktúrája kiváló keretet biztosít a sok adatot kezelő és előállító vállalkozások számára, valamint nagyon nagy adatfájlok. A klaszter keretrendszere miatt a Hadoop biztonsági mentési mechanizmusként is működhet: ha egy szerver leáll, a vállalkozások nem veszítik el az összes adatukhoz való hozzáférést. A Hadoop nem alkalmas alkalmi lekérdezésekhez, például a normál adattárházakhoz, és meglehetősen összetett lehet azoknak a felhasználóknak, akik nem ismerik a JavaScript-et.

Nagy adatok elemzése üzleti intelligencia szoftverekkel

Vissza a tetejére

Függetlenül attól, hogy a vállalkozások adataikat egy adattárházban tárolják-e, vagy lekérdezéseket futtatnak a forrásrendszeren, az adatelemzés és az ebből származó betekintés vonzóvá teszi a mezőt az üzleti felhasználók számára. Az analitikai technológiák összetettségükben különböznek, de a nagy mennyiségű normalizált adatnak a minták azonosítására való egyesítésének általános módszere továbbra is következetes a platformok között.

Adatbányászat

Más néven “adatfelfedezés, “Az adatbányászat magában foglalja az adatkészletek automatizált és fél automatizált elemzését a minták és inkonzisztenciák feltárása érdekében. Az adatbányászatból levont általános összefüggések magukban foglalják az egyes adatsorok csoportosítását, az adatban kirajzolódó értékek felkutatását, valamint az eltérő adathalmazokból kapcsolatok vagy függőségek levonását.

Az adatbányászat gyakran feltárja a bonyolultabb elemzésekben használt mintákat, például a prediktív modellezést, ami a BI folyamat elengedhetetlen részévé teszi.

Az adatbányászat által végrehajtott standard folyamatok közül társítási szabály a tanulás jelenti a legnagyobb hasznot.Az adatok megvizsgálásával a függőségek megállapítására és az összefüggések felépítésére az asszociációs szabály segíthet a vállalkozásoknak jobban megérteni, hogy az ügyfelek hogyan interakcióba lépnek a weboldalukkal, vagy akár milyen tényezők befolyásolják vásárlási magatartásukat. a szupermarketek értékesítési pontjaiban rögzített vásárlási adatok között. Például, ha az ügyfél ketchupot és sajtot vásárol, az egyesületi szabályok valószínűleg kiderítik, hogy az ügyfél hamburgerhúst is vásárolt. Bár ez egy leegyszerűsített példa, egy olyan típusú elemzés illusztrálására szolgál, amely immár hihetetlenül összetett eseményláncokat kapcsol össze mindenféle iparágban, és segít a felhasználóknak olyan összefüggéseket találni, amelyek egyébként rejtve maradtak volna.

Adatanalitika üzleti intelligencia szoftverrel

A BI talán egyik legizgalmasabb aspektusa, a prediktív elemző alkalmazások az adatbányászat fejlett részhalmazaként működnek. A névjavaslatként a prediktív elemzés a jelenlegi és a korábbi adatok alapján előrejelzi a jövőbeni eseményeket. Az adatkészletek közötti kapcsolatok megrajzolásával ezek a szoftveralkalmazások megjósolják a jövőbeni események valószínűségét, ami óriási versenyelőnyt jelenthet a vállalkozások számára.

A prediktív elemzés részletes modellezést foglal magában, és még a gépi tanulás területére is belevág. , ahol a szoftver valójában megtanulja a múltbeli eseményeket a jövőbeli következmények előrejelzésére. Céljainkra összpontosítsunk a prediktív elemzés három fő formájára:

Prediktív modellezés

A prediktív elemzés legismertebb szegmense, ez a típusú szoftver azt teszi, amit a neve is magában foglal : jósol, különösen egyetlen elemre hivatkozva. A prediktív modellek összefüggéseket keresnek egy adott mértékegység és az adott egységre vonatkozó legalább egy vagy több jellemző között. A cél azonos korreláció megtalálása a különböző adathalmazok között.

Leíró modellezés

Míg a prediktív modellezés egyetlen összefüggést keres az egység és annak tulajdonságai között – a valószínűség előrejelzése érdekében például a biztosítási szolgáltatót váltó ügyfélről – a leíró modellezés arra törekszik, hogy az adatokat kezelhető méretekre és csoportosításokra redukálja. A leíró elemzés jól működik olyan információk összefoglalására, mint például az egyedi oldalmegtekintések vagy a közösségi média megemlítése.

Döntéselemzés

A döntési elemzés figyelembe veszi a diszkrét döntéshez kapcsolódó összes tényezőt. A döntési elemzés megjósolja, hogy a cselekvés milyen lépcsőzetes hatást gyakorol a döntés meghozatalában résztvevő összes változóra. Más szavakkal, a döntéselemzés konkrét információkat nyújt a vállalkozások számára az eredmények megjóslásához és a cselekvéshez.

A természetes nyelv feldolgozása

Az adatok három fő formában léteznek: strukturált, félig strukturált és strukturálatlan . A strukturálatlan adatok a leggyakoribbak, és olyan szöveges dokumentumokat és más típusú fájlokat tartalmaznak, amelyek olyan formátumban léteznek, amelyeket a számítógépek nem tudnak könnyen elolvasni.

A strukturálatlan adatokat nem lehet tárolni sorokban vagy oszlopokban, ami miatt lehetetlen a hagyományos adatbányászati szoftverek számára elemezni. Ezek az adatok azonban gyakran döntő fontosságúak az üzleti eredmények megértéséhez. A sok strukturálatlan adat mellett a szövegelemzésnek kulcsfontosságú szempontnak kell lennie, amikor megpróbálja megtalálni a legjobb üzleti intelligencia szoftvert.

A természetes nyelvű feldolgozó (NLP) szoftver, más néven szövegelemző szoftver, nagy készleteket fésül meg. strukturálatlan adatokból rejtett minták megtalálásához. Az NLP különösen érdekes a szociális médiával dolgozó vállalkozások számára. A megfelelő szoftver használatával a vállalkozás beállíthat egy olyan szabályt, amely nyomon követi a kulcsszavakat vagy kifejezéseket – például a vállalkozás nevét -, hogy megtalálja a mintákat az ügyfelek nyelvének használatában. A természetes nyelvű feldolgozó eszközök emellett mérik az ügyfelek hangulatát, betekintést nyújtanak a vásárlói életre szóló értékbe, és megtanulják a vevői trendeket, amelyek tájékoztatást adhatnak a jövőbeni termékcsaládokról. vállalkozása?

Tudja meg most

Üzleti intelligencia szoftver a vállalati jelentésekhez

Az előző két alkalmazás az üzleti intelligencia szoftver az üzleti intelligencia rendszerek mechanikájával foglalkozott: hogyan tárolják az üzleti adatokat, és hogyan finomítja ezeket az adatokat értelmes intelligenciává. Az üzleti intelligencia jelentése ezen eredmények bemutatására összpontosít.

Online analitikai feldolgozás (OLAP)

Az online analitikai feldolgozás (OLAP) többdimenziós adatbázisokat használ a felhasználók számára az adattárházak lekérdezésére és jelentések készítésére. amelyek több szempontból tekintik meg az adatokat. Az OLAP lehetővé teszi az üzleti intelligencia szoftver számára az adatok egyesítését, az egyes mutatókba történő részletezést és az egyes metrikák kombinációinak adatainak megtekintését, amelyek a hagyományos táblázatbeállításoknál nem érhetők el.

Például az ellátási lánc adatai tartalmazhatják a helyet, a termék cikkszámát, a vásárlás dátumát, az értékesítőt és a lejárati dátumot.Az OLAP eszközei tiszta képet adhatnak az elemzőknek e mutatók bármely kombinációjáról. Ez biztosítja az elemzők számára a felismerés hatalmát, amely egyébként rejtve lenne két vagy háromdimenziós táblázatokban.

Adatmegjelenítés

A BI egyik legnépszerűbb trendje, az adatmegjelenítés lehetővé teszi a vállalatok számára az adatbányászat vagy más elemzések eredményeinek grafikus megjelenítését. A megállapítások vizuális formátumban, például grafikonként, diagramként vagy térképen történő bemutatása azonnali betekintést nyújt a legfontosabb mutatókba – olyan betekintésbe, amelyek nem kerülnek feltüntetésre egy táblázat kontextusában. A jobb BI használhatóság felé történő szélesebb körű elmozdulás részeként az adatmegjelenítés UX nagyobb tényezővé válhat a szoftver vásárlási döntése során.

Irányítópultok

Nem minden üzleti felhasználónak van szüksége teljes hozzáférésre az irányítópulton elérhető mindenhez. A legtöbb alkalmazottnak csak a legfontosabb mutatóinak irányítópultjára van szüksége. Egy pillanat alatt hozzáférést biztosít számos előre meghatározott vizualizációhoz. Bár minden vállalat meghatározhatja saját irányítópultjait az egyéni üzleti igények alapján, néhány lehetséges irányítópult-beállítás

• Értékesítési irányítópult, amely tartalmazza az értékesítési csatorna minden szakaszában a leadek és a potenciális ügyfelek teljes számát, a KPI mutatókat az eladónként ütemezett megbeszélések teljes számának összbevétele, a teljes bevétel ranglistája, az üzemanyag-mérő eszköz, amely a havi cél felé teljes bevételt mutat
• Marketing irányítópult, amely vonaldiagramot mutat a napi marketing minősített leadek teljes számával, havonta legjobban teljesítő blogbejegyzések, legújabb közösségi bejegyzések.
• Az ügyfelek sikereinek irányítópultja a vizitálásokkal a nyitott jegyek teljes számához, a napi lezárt jegyek számához, a bezárás átlagos idejéhez, a jegyek összesítéséhez vezető ranglistához
• Informatikai támogatási irányítópult a sprint előrehaladásának, a nyitott hibajegyek teljes számának, az aktuális ügyeleti fejlesztőknek, a funkciókérési ranglistának a legfontosabb mutatóival

Riasztások és értesítések

Míg az irányítópultok és jelentések nagymértékben meghosszabbítják a th Az üzleti intelligencia szoftverek nem informatikai felhasználók számára való felhasználhatósága, a riasztások és értesítések még további gyakorlati alkalmazásokat kínálhatnak minden üzleti felhasználó számára. A riasztások értesítik azokat a felhasználókat, akik nem töltik idejük nagy részét az eszközben, az azonnali figyelmet igénylő adatmódosításokra.

Amikor a vállalatok riasztásokat állítanak be a magas és alacsony teljesítmény küszöbértékeire, nyomon követhetik, hogy mikor kell mobilizálniuk a választ, vagy kivizsgálni egy problémát, mielőtt az vészhelyzetbe kerülne. Még jobb, hogy azok a cégek, amelyek riasztást adnak a célmutatókra, korán és gyakran megünnepelhetik és elismerhetik a csapat erőfeszítéseit.

Az üzleti intelligencia piac helyzete

Vissza a tetejére

• Egy 2018-as Dresner Advisory jelentés kimutatta, hogy az üzleti intelligencia felhasználók közel 50 százaléka talál jobb döntések ”projektjeik kritikus célja, amelyet a BI-felhasználók 35 százaléka követ, akik a költségmegtakarítást és a bevétel növekedését kritikus üzleti célkitűzésnek tekintik a BI által.
• A Raconteur becslése szerint a nagy globális vállalatok 90 százaléka 2019-ig a vezérigazgató (CDO) működik a bevételek növekedésének, a költségmegtakarításoknak és a döntéshozatalnak az elősegítésére.
• A BI-Survey.com megállapította, hogy az adatminőség-kezelés, az adatok vizualizálása és az önkiszolgáló BI az üzleti intelligencia három legfontosabb trendje. Ugyanez a felmérés mutatta a legnagyobb növekedést az üzleti felhasználók adat-előkészítése iránti érdeklődésben 2016 és 2019 között.

Ezek a statisztikák azt mutatják, hogy az üzleti intelligencia egyre növekszik Mivel az üzleti felhasználók d-ben belül látják az adatelemzés értékét különféle osztályok, megnőtt az üzleti intelligencia iránti igény. A részlegek látják, hogy az adatmegjelenítések hogyan tudnak azonnali választ adni azokra a kérdésekre, amelyekre régóta válaszoltak a belek vagy a találgatások útján, és szeretnék tudni, hogyan is használhatják ezeket az eszközöket a jobb döntések meghozatalához és a bevétel növeléséhez.

Trendek

Memóriában lévő adatbázis

A memóriában lévő adatbázis-feldolgozás a RAM vagy a merevlemez-feldolgozás helyett RAM-ot használ az információk olvasásához. Az információk ilyen módon történő elérése exponenciálisan növeli az alkalmazás teljesítményét. Számítógépes környezeteinkben a RAM növekvő teljesítménye és az agilisabb rendszerek iránti igény együttesen azt jelenti, hogy ennek a szoftvernek nagy szerepe van a BI jövőjében. A memóriaárak drámai csökkenése miatt népszerűbb lehetőség az elemzés futtatására többdimenziós adatbázisok és kockák segítségével.

Az üzleti intelligencia szoftver használata az üzleti osztályokon keresztül

Egyre több a BI-felhasználó nem informatikai személyzet; olyan alkalmazottak, akik szabványos technológiai hozzáértéssel rendelkeznek, és ki akarják használni a BI erejét, hogy versenyelőnyt szerezzenek.

Következésképpen a jelentési mechanizmusok megtervezése és az elemzési funkciók egyszerű kezelhetősége az alacsonyabb hozzáférési korlát felé halad.Már nem elegendő a kiváló elemzési vagy adattárolási funkciókkal; elemzés nélküli tapasztalatokkal kell rendelkezniük informatikai szakértők és üzleti felhasználók számára egyaránt.

Számos nagy BI-gyártó – az SAP, az IBM, a Microsoft és az SAS – mind válaszolt új, kisebb vállalatok felkelésére amelyek egyszerűen használható vizuális funkciókat kínáltak az interfészek teljes átalakításával. Egy 2018-as Dresner Advisory Services jelentés megállapította, hogy a BI elfogadásának fő motivációját az üzleti vezetők, a műveletek és az értékesítési részlegek jelentik. Számos gyártó szakosodott az „önkiszolgáló” BI helyre, köztük a Tableau és a TIBCO Spotfire, amelyeket összehasonlítunk a Tableau vs Spotfire című bejegyzésünkben.

Beágyazott elemzések

Üzleti intelligencia szoftver ígéretek az üzleti elemzések tisztázása a legnem technikai alkalmazottak számára, ami ösztönözte a beágyazott elemzési eszközök iránti igényt. Ezek az eszközök lehetővé teszik a vállalatok számára az adatok vizualizációját a BI szoftverükben, és dinamikusan kiszolgálják ezeket a megjelenítéseket a vállalati alkalmazások belső és külső ügyfeleinek.

A beágyazott elemzés több ezer órát és dollár százezereket takarít meg a vállalatoknak, amelyeket egyébként a nulláról készítenének jelentéskészítési és elemzési irányítópultokra és eszközökre. Ezek az eszközök most hozzáférést biztosítanak az üzleti felhasználók számára az egyedi, plug-and-play megjelenítésekhez, ami jelentősen meggyorsítja a piacra jutás idejét.

A megfelelő üzleti intelligencia szoftver kiválasztása

Vissza a tetejére

Az ezen eszközök által kínált összes funkció összehasonlítása félelmetes feladat lehet, de mi segíthetünk órákat borotválkozol a szoftverkereséssel. Vegye fel velünk a kapcsolatot még ma, vagy töltse ki az oldal tetején található űrlapot a folyamat megkezdéséhez. Küldünk egy sor ajánlást, amelyek megfelelnek a funkció követelményeinek és az adatigényeknek.

• • Melyik Business Intelligence szoftver felel meg az Ön vállalkozásának?
  • Tudja meg most