Abbiamo ricercato il miglior software di business intelligence in base alla popolarità degli utenti e alle caratteristiche principali . Confronta il miglior software BI nella tabella sottostante e continua a leggere per saperne di più sul software di business intelligence. Per una serie personalizzata di consigli sul miglior software di BI per la tua azienda, prova il nostro strumento di selezione dei prodotti nella parte superiore della pagina.

• first
  • Prodotto
    SAP BusinessObjects
  • Caratteristiche
    • TA Rating
      4/5
    • Data Analytics
      Sì
    • Elaborazione del linguaggio naturale
      No
    • Rapporti in tempo reale
      No
    • Analisi incorporata
      Sì
  • SAP BusinessObjects è uno strumento di business intelligence che funziona da solo o come parte di uno stack tecnologico SAP più ampio.
• first
  • Prodotto
    Dundas
  • Caratteristiche
    • Classificazione TA
      4.5 / 5
    • Analisi dei dati
      Sì
    • Elaborazione del linguaggio naturale
      No
    • Rapporti in tempo reale
      Sì
    • Analisi incorporata
      Sì
  • Dundas BI è uno strumento di business intelligence che suggerisce le visualizzazioni corrette per i dati e fornisce n accesso in analisi a informazioni approfondite da visualizzazioni flessibili.
• primo
  • Prodotto
    Geckoboard
  • Caratteristiche
    • Classificazione TA
      4,5 / 5
    • Analisi dei dati
      No
    • Naturale Elaborazione del linguaggio
      No
    • Rapporti in tempo reale
      Sì
    • Analisi incorporata
      No
  • Geckoboard è un software dashboard che consente alle aziende di connettersi al software esistente e di visualizzare le metriche chiave sui dashboard.
• first
  • Prodotto
    Sisense
  • Caratteristiche
    • Classificazione TA
      4,5 / 5
    • Analisi dei dati
      Sì
    • Elaborazione del linguaggio naturale
      Sì
    • Rapporti in tempo reale
      Sì
    • Analisi incorporata
      Sì
  • Sisense è un software di analisi aziendale che combina i dati direttamente dai prodotti SaaS e dai database per l’analisi per ogni utente.
• first
  • Prodotto
    Oracle BI
  • Caratteristiche
    • Classificazione TA
      4/5
    • Analisi dei dati
      Sì
    • Elaborazione del linguaggio naturale
      No
    • Rapporti in tempo reale
      Sì
    • Analisi incorporata
      No
  • Oracle Business Intelligence è un middleware eseguito sullo stack aziendale Oracle che fornisce alle aziende opzioni di analisi di vasta portata.
• primo
  • Prodotto
    Tableau
  • Caratteristiche
    • Valutazione TA
      4,5 / 5
    • Analisi dei dati
      Sì
    • Elaborazione del linguaggio naturale
      No
    • Rapporti in tempo reale
      No
    • Analisi incorporata
      Sì
  • Tableau è un software di business intelligence leader per analisti di dati e aziende.
• primo
  • Prodotto
    Domo
  • Caratteristiche
    • Valutazione TA
      4/5
    • Analisi dei dati
      Y es
    • Elaborazione del linguaggio naturale
      No
    • Rapporti in tempo reale
      Sì
    • Analisi incorporata
      No
  • Domo è un software di business intelligence che combina connessioni native alle app con software di elaborazione dati.

1. Che cos’è il business software di intelligence?
2. Le recensioni dei principali fornitori di software di business intelligence
3. Confronto di software di business intelligence
4. Funzionalità software chiave di business intelligence e fornitori consigliati
5. Scegliere il giusto software di business intelligence

Che cos’è il software di business intelligence?

Il software di business intelligence è un insieme di strumenti utilizzati dalle aziende per recuperare, analizzare e trasformare i dati in utili approfondimenti aziendali. Esempi di strumenti di business intelligence includono visualizzazione dei dati, data warehousing, dashboard e reporting. Contrariamente all’intelligenza competitiva, il software di business intelligence attinge dai dati interni prodotti dall’azienda, piuttosto che da fonti esterne.

Con la crescente importanza dei Big Data, è aumentata anche la popolarità del software BI. Le aziende generano, tracciano e compilano dati aziendali su una scala mai vista prima. Ma tutti questi dati non sono nulla se non riusciamo a capirli e a utilizzarli per migliorare i risultati aziendali.

Per fare scelte informate, le aziende devono basare le loro decisioni su prove. Le montagne di dati che le aziende ei loro clienti producono contengono prove dei modelli di acquisto e delle tendenze del mercato.Aggregando, standardizzando e analizzando tali dati, le aziende possono comprendere meglio i propri clienti, prevedere meglio la crescita dei ricavi e proteggersi meglio dalle insidie aziendali.

La business intelligence ha tradizionalmente assunto la forma di rapporti trimestrali o annuali, ma gli odierni strumenti di business intelligence supportati da software funzionano continuamente e alla velocità della luce. Queste informazioni possono aiutare un’azienda a scegliere una linea d’azione in pochi minuti.

Il software BI interpreta un mare di azioni quantificabili di clienti e attività commerciali e restituisce le query in base a modelli nei dati. La BI è disponibile in molte forme e abbraccia molti diversi tipi di tecnologia. Questa guida mette a confronto i principali fornitori di software di business intelligence, suddivide le tre fasi principali che i dati devono attraversare per fornire business intelligence e fornisce considerazioni per l’acquisto di software di business intelligence per aziende di diverse dimensioni.

Le recensioni dei principali fornitori di software di business intelligence

Torna all’inizio

• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence per i guru non IT
• Tableau vs Looker: un confronto tra software di business intelligence
• Power BI vs Tableau: un duello di analisi dei dati
• 16 alternative di Tableau per la visualizzazione e l’analisi dei dati
• Domo vs. Tableau: scegliere la giusta soluzione di business intelligence
• 5 modi in cui l’analisi integrata può portare la data science ai tuoi clienti
• Il tuo reparto IT apprezzerà queste 6 scelte di software BI di Customer Intelligence
• Le migliori opzioni di software di analisi incorporata per piccole, medie e imprese
• Il premio TechnologyAdvice 2019 per il miglior software di business intelligence
• I 10 migliori strumenti di analisi predittiva, di Categoria
• Trova il canarino nei tuoi dati: tecniche di data mining per non analisti

Confronto del software di business intelligence

Torna all’inizio

Miglior BI Software (per categoria)

Self-Service	Dati Visualizzazione	Data Warehousing	Piattaforme BI
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segmento	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Funzionalità software chiave di business intelligence e fornitori consigliati

Torna all’inizio

Archiviazione dei dati per la business intelligence

I dati risiedono in diversi sistemi all’interno di un’organizzazione. Per un’analisi più accurata, le aziende dovrebbero garantire una formattazione standardizzata tra i tipi di dati di ciascuno di questi sistemi. Ad esempio, le grandi aziende potrebbero avere informazioni sui propri clienti nella loro applicazione di gestione delle relazioni con i clienti (CRM) e avere dati finanziari nella loro applicazione ERP (Enterprise Resource Planning). Questi programmi separati possono etichettare e classificare i dati in modo diverso e dovranno standardizzare i dati prima dell’analisi.

Alcuni programmi software di business intelligence estraggono i dati per l’analisi direttamente dalle applicazioni di origine tramite una connessione API nativa o un webhook. Altri sistemi di business intelligence richiedono l’uso di un sistema di archiviazione dei dati per aggregare diversi set di dati in una posizione comune. Piccole imprese, singoli reparti o singoli utenti potrebbero scoprire che una connessione nativa funziona bene, ma le grandi aziende, le società aziendali e le società che generano grandi set di dati avranno bisogno di una configurazione di business intelligence più completa.

Se lo fanno Scegliendo una soluzione di archiviazione centralizzata, le aziende possono utilizzare un data warehouse o un data mart per archiviare le informazioni aziendali e acquistare un software di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) per facilitare l’archiviazione dei dati. In alternativa, possono utilizzare un framework di archiviazione dati come Hadoop per gestire i propri dati.

Data warehouse

La business intelligence combina origini dati disparate in un unico database creando un data warehouse. I data warehouse fungono da repository centrale per i dati che devono essere interrogati e analizzati da altre applicazioni BI. Utilizzando il metodo di estrazione, trasformazione e caricamento, i data warehouse aggregano i dati di un’organizzazione e facilitano l’accesso rapido ad altre applicazioni.

Gli strumenti di analisi e report possono ancora funzionare senza data warehouse, ma in esecuzione report tramite software CRM, o anche software per punti vendita (POS), non solo limita il focus dell’intelligence, ma influisce negativamente anche sulle prestazioni di tali applicazioni.Inoltre, i dati in questi sistemi esistono in diversi formati, il che rende eccezionalmente difficile trarre conclusioni e identificare modelli senza ristrutturare i dati in un formato comune e ospitarli in un’area comune.

Dati memorizzati in un dato warehouse assume la forma di dimensioni o fatti, che vengono estratti dai sistemi che producono i dati. I fatti rappresentano i numeri per un’azione specifica, come le vendite di un widget. Le dimensioni danno contesto ai fatti aggiungendo date e posizioni e sono anche chiamate metadati. Ad esempio, le dimensioni potrebbero suddividere le vendite di un widget di mesi o anni, rendendo le query più facili da eseguire.

Per ulteriori informazioni e per i fornitori di data warehouse consigliati, visita la nostra pagina di panoramica del data warehouse.

• • Quale software di business intelligence è adatto alla tua azienda?
  • Scoprilo ora.

Data mart

Essenzialmente, versioni più semplici e più ristrette dei data warehouse, i data mart si concentrano su uno specifico sottoinsieme di dati invece di archiviare i dati dell’intera azienda. Potrebbero archiviare dati utilizzati più di frequente o dati utilizzati da un solo reparto. Le aziende troveranno più economico implementare i data mart rispetto ai data warehouse e potranno fornire al personale non IT una migliore esperienza utente limitando la complessità del database.

Estrazione, trasformazione e caricamento (ETL) software

Chiamate per il processo mediante il quale i dati vengono trasferiti in un data warehouse, le applicazioni ETL normalizzano i dati in una posizione centrale. Le aziende possono acquistare software ETL con software di data warehouse o come applicazione aggiuntiva. Esaminiamo ogni parte del processo ETL:

• Estrazione: l’estrazione dei dati è il processo di recupero dei dati dal suo sistema di origine. Spesso l’aspetto più difficile del processo, il grado di successo con cui i dati vengono estratti dai loro sistemi di origine, ad esempio sistemi ERP o CRM, influenza il successo del resto del processo. I dati non strutturati non sono formattati bene per adattarsi a righe e colonne, il che rende più difficile l’analisi dopo l’archiviazione in un data warehouse. Contrassegnare i dati non strutturati con metadati come informazioni sull’autore, il tipo di contenuto e altri fattori di identificazione può aiutare i team a trovare i dati giusti quando vengono archiviati nel data warehouse ed eventualmente caricati nel software BI.
• Trasforma: Dopo aver estratto i dati dall’applicazione di origine, tali dati devono essere normalizzati prima di essere archiviati nel data warehouse per un utilizzo futuro. Affinché le analisi all’interno del sistema di business intelligence funzionino correttamente, i dati di diverse applicazioni di origine devono esistere nello stesso formato, altrimenti le query non saranno accurate.
• Carica: ora che i dati sono stati estratti da i loro sistemi di origine e normalizzato attraverso la fase di trasformazione, è pronto per essere caricato nel database centrale, più comunemente nel data warehouse. Le frequenze di carico variano in base all’organizzazione. Alcune aziende possono inserire nuovi dati su base settimanale, mentre altre lo faranno ogni giorno.

Hadoop

Un framework di archiviazione dati popolare, Hadoop è un’infrastruttura per l’archiviazione e elaborazione di grandi set di dati. Sebbene Hadoop memorizzi i dati, lo fa in modo diverso rispetto a un data warehouse tradizionale. Hadoop utilizza un sistema cluster – Hadoop Distributed File System o HDFS – che consente agli utenti di archiviare file su più server.

L’infrastruttura di Hadoop fornisce un framework eccellente per le aziende che gestiscono e producono molti dati e molto file di dati di grandi dimensioni. Grazie al suo framework cluster, Hadoop può anche fungere da meccanismo di backup: se un server si arresta, le aziende non perdono l’accesso a tutti i propri dati. Hadoop non è adatto per query ad hoc come i normali data warehouse e può essere piuttosto complesso per gli utenti che non hanno familiarità con JavaScript.

Analisi di big data con software di business intelligence

Torna all’inizio

Indipendentemente dal fatto che le aziende scelgano di archiviare i propri dati in un data warehouse o di eseguire query sul sistema di origine, l’analisi dei dati e le informazioni risultanti rendono il campo interessante per gli utenti aziendali. Le tecnologie di analisi variano in termini di complessità, ma il metodo generale per combinare grandi quantità di dati normalizzati per identificare i modelli rimane coerente tra le piattaforme.

Data mining

Noto anche come “rilevamento dei dati, “Il data mining comporta analisi automatizzate e semi-automatizzate di set di dati per scoprire schemi e incongruenze. Le correlazioni comuni tratte dal data mining includono il raggruppamento di set specifici di dati, la ricerca di valori anomali nei dati e il tracciamento di connessioni o dipendenze da set di dati disparati. p>

Il data mining spesso scopre i modelli utilizzati in analisi più complesse, come la modellazione predittiva, che lo rende una parte essenziale del processo BI.

Dei processi standard eseguiti dal data mining, regola di associazione l’apprendimento presenta il più grande vantaggio.Esaminando i dati per tracciare dipendenze e costruire correlazioni, la regola di associazione può aiutare le aziende a comprendere meglio il modo in cui i clienti interagiscono con il loro sito web o anche quali fattori influenzano il loro comportamento di acquisto.

L’apprendimento delle regole di associazione è stato originariamente introdotto per scoprire le connessioni tra i dati di acquisto registrati nei sistemi di punti vendita dei supermercati. Ad esempio, se un cliente acquista ketchup e formaggio, è probabile che le regole dell’associazione scoprano che il cliente ha acquistato anche carne di hamburger. Sebbene questo sia un esempio semplicistico, funziona per illustrare un tipo di analisi che ora collega catene di eventi incredibilmente complesse in tutti i tipi di settori e aiuta gli utenti a trovare correlazioni che altrimenti sarebbero rimaste nascoste.

Analisi dei dati con software di business intelligence

Forse uno degli aspetti più interessanti della BI, le applicazioni di analisi predittiva funzionano come un sottoinsieme avanzato del data mining. Come suggerisce il nome, l’analisi predittiva prevede eventi futuri sulla base di dati attuali e storici. Tracciando connessioni tra set di dati, queste applicazioni software prevedono la probabilità di eventi futuri, il che può portare a un enorme vantaggio competitivo per le aziende.

L’analisi predittiva implica la modellazione dettagliata e persino si avventura nel regno del machine learning , dove il software impara effettivamente dagli eventi passati per prevedere le conseguenze future. Per i nostri scopi, concentriamoci sulle tre principali forme di analisi predittiva:

Modellazione predittiva

Il segmento più noto dell’analisi predittiva, questo tipo di software fa ciò che il suo nome implica : prevede, in particolare in riferimento ad un singolo elemento. I modelli predittivi cercano correlazioni tra una particolare unità di misura e almeno una o più caratteristiche relative a tale unità. L’obiettivo è trovare la stessa correlazione tra diversi set di dati.

Modellazione descrittiva

Mentre la modellazione predittiva cerca una singola correlazione tra un’unità e le sue caratteristiche, al fine di prevedere la probabilità di un cliente che cambia fornitore di assicurazioni, ad esempio, la modellazione descrittiva cerca di ridurre i dati in dimensioni e raggruppamenti gestibili. L’analisi descrittiva funziona bene per riassumere informazioni come visualizzazioni di pagina uniche o menzioni sui social media.

Analisi decisionale

L’analisi decisionale tiene conto di tutti i fattori relativi a una decisione discreta. L’analisi delle decisioni prevede l’effetto a cascata che un’azione avrà su tutte le variabili coinvolte nel prendere quella decisione. In altre parole, l’analisi delle decisioni fornisce alle aziende le informazioni concrete di cui hanno bisogno per prevedere i risultati e agire.

Elaborazione del linguaggio naturale

I dati si presentano in tre forme principali: strutturati, semistrutturati e non strutturati . I dati non strutturati sono i più comuni e includono documenti di testo e altri tipi di file che esistono in formati che i computer non possono leggere facilmente.

I dati non strutturati non possono essere archiviati in righe o colonne, il che li rende impossibile da analizzare per il software di data mining tradizionale. Tuttavia, questi dati sono spesso cruciali per comprendere i risultati aziendali. Con così tanti dati in forma non strutturata, l’analisi del testo dovrebbe essere una considerazione chiave quando si cerca di trovare il miglior software di business intelligence.

Il software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), noto anche come software di analisi del testo, combina set di grandi dimensioni di dati non strutturati per trovare schemi nascosti. La PNL è particolarmente interessante per le aziende che lavorano con i social media. Utilizzando il software giusto, un’azienda può impostare una regola per monitorare parole chiave o frasi, ad esempio il nome di un’azienda, per trovare schemi nel modo in cui i clienti utilizzano quella lingua. Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale misurano anche il sentiment dei clienti, forniscono informazioni sul valore del cliente a vita e apprendono le tendenze dei clienti che possono informare le linee di prodotti future.

• • Quale software di Business Intelligence è adatto la tua azienda?
  • Scoprilo ora

Software di business intelligence per il reporting aziendale

Le due precedenti applicazioni di Il software di business intelligence si è occupato dei meccanismi dei sistemi di business intelligence: come vengono archiviati i dati aziendali e come il software raffina questi dati in informazioni significative. Il reporting di business intelligence si concentra sulla presentazione di questi risultati.

Elaborazione analitica online (OLAP)

L’elaborazione analitica online (OLAP) utilizza database multidimensionali per consentire agli utenti di interrogare data warehouse e creare report che visualizzano i dati da più prospettive. OLAP offre al software di business intelligence la capacità di combinare i dati, eseguire il drill-down in singole metriche e visualizzare i dati per combinazioni di singole metriche che non sono ottenibili in una configurazione di foglio di calcolo tradizionale.

Ad esempio, le metriche dei dati di una catena di fornitura possono includere località, SKU, data di acquisto, venditore e data di scadenza.Gli strumenti OLAP possono fornire agli analisti un’immagine chiara di qualsiasi combinazione di queste metriche. Ciò fornisce agli analisti il potere di far emergere intuizioni che altrimenti sarebbero nascoste all’interno di fogli di calcolo bidimensionali o tridimensionali.

Visualizzazione dei dati

Una delle tendenze più popolari nella BI, la visualizzazione dei dati consente alle aziende di visualizzare graficamente i risultati del data mining o di altre analisi. La presentazione dei risultati in un formato visivo come un grafico, un grafico o una mappa fornisce una visione immediata delle metriche più importanti, ovvero informazioni che non emergono nel contesto di un foglio di calcolo. Come parte di un più ampio spostamento verso una migliore usabilità della BI, la UX della visualizzazione dei dati può diventare un fattore più importante nella decisione di acquisto del software.

Dashboard

Non tutti gli utenti aziendali hanno bisogno dell’accesso completo a tutto ciò che è disponibile nella dashboard. La maggior parte dei dipendenti ha solo bisogno di accedere a una dashboard delle metriche più importanti. Fornisce accesso immediato a una gamma di visualizzazioni predefinite. Sebbene ogni azienda possa definire i propri dashboard in base alle esigenze aziendali personalizzate, alcune possibili configurazioni del dashboard sono

• Dashboard delle vendite che include il numero totale di lead e potenziali clienti in ciascuna fase del funnel di vendita, metriche KPI del numero totale di riunioni pianificate per addetto alle vendite, una classifica delle entrate totali, uno strumento indicatore del gas che mostra le entrate totali verso l’obiettivo mensile
• Dashboard di marketing che mostra un grafico a linee con il numero totale di lead qualificati per il marketing al giorno, post di blog con le migliori prestazioni al mese, post sui social più recenti.
• Dashboard per il successo dei clienti con visualizzazioni del numero totale di ticket aperti, numero di ticket chiusi al giorno, tempo medio di chiusura, classifica totale ticket
• Dashboard del supporto IT con metriche chiave riguardanti l’avanzamento dello sprint, il numero totale di ticket di bug aperti, gli attuali sviluppatori su chiamata, la classifica delle richieste di funzionalità

Avvisi e notifiche

Mentre dashboard e report si estendono notevolmente L’usabilità del software di business intelligence per utenti non IT, avvisi e notifiche può fornire ulteriori applicazioni pratiche per tutti gli utenti aziendali. Gli avvisi notificano agli utenti che non trascorrono la maggior parte del tempo nello strumento le modifiche ai dati che richiedono un’attenzione immediata.

Quando le aziende impostano avvisi per le soglie di rendimento elevato e basso, possono monitorare quando devono mobilitare una risposta o indagare su un problema prima che diventi un’emergenza. Ancora meglio, le aziende che impostano avvisi per le metriche degli obiettivi possono celebrare e riconoscere gli sforzi del proprio team in anticipo e spesso.

Stato del mercato della business intelligence

Torna all’inizio

• Un rapporto di Dresner Advisory del 2018 ha mostrato che quasi il 50% degli utenti di business intelligence trova “fare decisioni migliori “un obiettivo critico per i loro progetti, seguito dal 35% degli utenti BI che considerano il risparmio sui costi e la crescita dei ricavi come obiettivi aziendali critici coperti dalla BI.
• Raconteur stima che il 90% delle grandi aziende globali avrà un chief data officer (CDO) in atto entro il 2019 per promuovere la crescita dei ricavi, i risparmi sui costi e il processo decisionale.
• BI-Survey.com ha scoperto che la gestione della qualità dei dati, la visualizzazione dei dati e la BI self-service sono le tre tendenze più importanti della business intelligence. La stessa indagine ha rilevato la maggiore crescita dell’interesse per la preparazione dei dati per gli utenti aziendali tra il 2016 e il 2019.

Queste statistiche mostrano il crescente utilizzo della business intelligence al di fuori dell’ambiente IT Poiché gli utenti aziendali vedono il valore dell’analisi dei dati all’interno di d In diversi dipartimenti, la domanda di business intelligence è aumentata. I dipartimenti vedono come le visualizzazioni dei dati possono fornire risposte istantanee a domande a cui è stata data da tempo una risposta tramite intuizione o supposizioni e vogliono sapere come possono anche attingere a questi strumenti per prendere decisioni migliori e aumentare le entrate.

Tendenze

Database in memoria

L’elaborazione del database in memoria utilizza la RAM invece dell’elaborazione del disco o del disco rigido per leggere le informazioni. L’accesso alle informazioni in questo modo aumenta le prestazioni dell’applicazione in modo esponenziale. La crescente potenza della RAM nei nostri ambienti informatici, unita alla domanda di sistemi più agili, significa che questo software ha una grande partecipazione nel futuro della BI. Il drastico calo dei prezzi della memoria sta rendendo un’opzione più popolare per l’esecuzione di analisi tramite database e cubi multidimensionali.

Utilizzo di software di business intelligence tra i reparti aziendali

Sempre più utenti di BI non sono personale IT; sono dipendenti con una quantità standard di esperienza tecnologica che vogliono sfruttare la potenza della BI per ottenere un vantaggio competitivo.

Di conseguenza, la progettazione dei meccanismi di segnalazione e la facilità d’uso delle funzioni di analisi vengono spinte verso una barriera di accesso inferiore.Non è più sufficiente disporre di eccellenti funzionalità di analisi o di data warehousing; devono essere utilizzabili sia da esperti IT che da utenti aziendali senza esperienza analitica ..

Molti dei principali fornitori di BI – SAP, IBM, Microsoft e SAS – hanno tutti risposto alla rivolta di nuove aziende più piccole che ha offerto funzioni visive di facile utilizzo ridisegnando completamente le loro interfacce. Un rapporto del 2018 di Dresner Advisory Services ha rilevato che la motivazione principale per l’adozione della BI proviene dai dirigenti aziendali, dalle operazioni e dalle divisioni di vendita. Diversi fornitori si stanno specializzando nello spazio BI “self-service”, tra cui Tableau e TIBCO Spotfire, che confrontiamo nel nostro post Tableau vs Spotfire.

Analisi incorporata

Il software di business intelligence promette per chiarire l’analisi aziendale per i dipendenti più non tecnici, che ha guidato la domanda di strumenti di analisi incorporati. Questi strumenti consentono alle aziende di creare visualizzazioni dei dati all’interno del loro software BI e di fornire dinamicamente tali visualizzazioni a clienti interni ed esterni all’interno delle app aziendali.

L’analisi incorporata fa risparmiare alle aziende migliaia di ore e centinaia di migliaia di dollari che altrimenti utilizzerebbero per creare da zero dashboard e strumenti di reporting e analisi. Questi strumenti ora offrono agli utenti aziendali l’accesso a visualizzazioni plug-and-play personalizzate, accelerando notevolmente il time to market.

Scegliere il giusto software di business intelligence

Torna all’inizio

Confrontare tutte le funzionalità che questi strumenti offrono fianco a fianco può essere un compito arduo, ma possiamo aiutarti risparmierai ore alla ricerca del software. Contattaci oggi o compila il modulo nella parte superiore della pagina per avviare il processo. Ti invieremo una serie di consigli che si adattano alle tue esigenze di funzionalità e dati.

• • Quale software di Business Intelligence è giusto per la tua azienda?
  • Scoprilo ora