사용자 인기도와 주요 기능에 따라 최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 조사했습니다. . 아래 차트에서 최고의 BI 소프트웨어를 비교하고 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 대해 자세히 알아보십시오. 귀사에 가장 적합한 BI 소프트웨어의 맞춤형 권장 사항 세트를 보려면 페이지 상단의 제품 선택 도구를 사용해보십시오.

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    SAP BusinessObjects
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  • SAP BusinessObjects는 자체적으로 또는 더 큰 SAP 기술 스택의 일부로 작동하는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다.
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    Dundas
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  • Dundas BI는 데이터에 적합한 시각화를 제안하고 n을 제공하는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 유연한 시각화를 통해 심층적 인 통찰력에 대한 분석가 액세스.
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    Geckoboard
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  • Geckoboard 기업이 기존 소프트웨어에 연결하고 대시 보드에 주요 지표를 표시 할 수있는 dashobard 소프트웨어입니다.
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    Sisense
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      4.5 / 5
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  • Sisense는 모든 사용자의 분석을 위해 SaaS 제품 및 데이터베이스의 데이터를 직접 결합하는 비즈니스 분석 소프트웨어입니다.
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    Oracle BI
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      4/5
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  • Oracle Business Intelligence는 비즈니스에 광범위한 분석 옵션을 제공하는 Oracle 비즈니스 스택에서 실행되는 미들웨어입니다.
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    Tableau
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  • Tableau는 데이터 분석가 및 비즈니스를위한 선도적 인 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어입니다.
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    Domo
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  • Domo는 앱에 대한 기본 연결과 데이터 처리 소프트웨어를 결합한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어입니다.

1. 비즈니스 란? 인텔리전스 소프트웨어?
2. 최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 공급 업체 검토
3. 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 비교
4. 주요 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 기능 및 권장 공급 업체
5. 올바른 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 선택

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 란?

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 기업에서 데이터를 검색, 분석 및 변환하는 데 사용하는 도구 모음입니다. 유용한 비즈니스 통찰력. 비즈니스 인텔리전스 도구의 예로는 데이터 시각화, 데이터웨어 하우징, 대시 보드 및보고가 있습니다. 경쟁 인텔리전스와 달리 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 외부 소스가 아닌 비즈니스가 생성하는 내부 데이터에서 가져옵니다.

빅 데이터가 눈에 띄게되면서 BI 소프트웨어의 인기도 높아졌습니다. 기업은 이전에 볼 수 없었던 규모로 비즈니스 데이터를 생성, 추적 및 컴파일합니다. 하지만이 모든 데이터를 이해하고 비즈니스 성과를 개선하는 데 사용할 수 없다면 아무것도 아닙니다.

정보에 입각 한 선택을하려면 기업은 증거를 기반으로 결정을 내려야합니다. 기업과 고객이 생성하는 엄청난 양의 데이터에는 구매 패턴과 시장 동향에 대한 증거가 포함되어 있습니다.데이터를 집계, 표준화 및 분석함으로써 기업은 고객을 더 잘 이해하고 수익 성장을 더 잘 예측하고 비즈니스 위험으로부터 자신을 더 잘 보호 할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스는 전통적으로 분기 별 또는 연간 보고서의 형태를 취했습니다. 그러나 오늘날의 소프트웨어 기반 비즈니스 인텔리전스 도구는 지속적으로 가벼운 속도로 작동합니다. 이러한 통찰력은 기업이 단 몇 분 만에 행동 방침을 선택하는 데 도움이 될 수 있습니다.

BI 소프트웨어는 정량화 가능한 고객 및 비즈니스 행동의 바다를 해석하고 데이터의 패턴을 기반으로 쿼리를 반환합니다. BI는 다양한 형태로 제공되며 다양한 유형의 기술에 적용됩니다. 이 가이드는 최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 공급 업체를 비교하고, 비즈니스 인텔리전스를 제공하기 위해 데이터가 거쳐야하는 세 가지 주요 단계를 분석하고, 다양한 규모의 비즈니스를위한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 구매 고려 사항을 제공합니다.

최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 공급 업체 검토

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• Tableau vs. Spotfire : 비 IT 전문가를위한 비즈니스 인텔리전스
• Tableau와 Looker : 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 비교
• Power BI와 Tableau : 데이터 분석 결투
• 데이터 시각화 및 분석을위한 16 가지 Tableau 대안
• Domo vs. Tableau : 올바른 비즈니스 인텔리전스 솔루션 선택
• 내장 분석이 고객에게 데이터 과학을 제공 할 수있는 5 가지 방법
• IT 부서가이 6 가지 고객 인텔리전스 BI 소프트웨어 선택을 좋아할 것입니다.
• 중소기업 및 대기업을위한 최고의 임베디드 분석 소프트웨어 옵션
• The TechnologyAdvice 2019 Best Business Intelligence Software Awards
• 10 대 예측 분석 도구, By 범주
• 데이터에서 카나리아 찾기 : 비 분석가를위한 데이터 마이닝 기술

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 비교

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최고의 BI 소프트웨어 (카테고리 별)

셀프 서비스	데이터 시각화	데이터웨어 하우징	BI 플랫폼
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	세그먼트	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

핵심 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 기능 및 권장 공급 업체

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비즈니스 인텔리전스를위한 데이터 스토리지

데이터는 조직 전체의 여러 시스템에 있습니다. 가장 정확한 분석을 위해 기업은 이러한 각 시스템의 데이터 유형에 대해 표준화 된 형식을 보장해야합니다. 예를 들어 대기업의 경우 CRM (고객 관계 관리) 응용 프로그램에 고객에 대한 정보가 있고 ERP (전사적 자원 관리) 응용 프로그램에 재무 데이터가있을 수 있습니다. 이러한 개별 프로그램은 데이터를 다르게 분류하고 분류 할 수 있으며 분석 전에 데이터를 표준화해야합니다.

일부 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 프로그램은 네이티브 API 연결 또는 웹훅을 통해 소스 애플리케이션에서 직접 분석을 위해 데이터를 가져옵니다. 다른 비즈니스 인텔리전스 시스템은 데이터 스토리지 시스템을 사용하여 공통 위치에 다양한 데이터 세트를 통합해야합니다. 소규모 기업, 단일 부서 또는 개별 사용자는 기본 연결이 잘 작동한다는 것을 알 수 있지만 대규모 데이터 세트를 생성하는 대기업, 대기업 및 기업은보다 포괄적 인 비즈니스 인텔리전스 설정이 필요합니다.

그렇다면 중앙 집중식 스토리지 솔루션을 선택하면 기업은 데이터웨어 하우스 또는 데이터 마트를 사용하여 비즈니스 정보를 저장하고 ETL (추출, 변환 및로드) 소프트웨어를 구매하여 데이터 저장을 용이하게 할 수 있습니다. 또는 Hadoop과 같은 데이터 스토리지 프레임 워크를 사용하여 데이터를 관리 할 수 있습니다.

데이터웨어 하우스

비즈니스 인텔리전스는 데이터웨어 하우스를 구축하여 서로 다른 데이터 소스를 하나의 데이터베이스로 결합합니다. 데이터웨어 하우스는 다른 BI 응용 프로그램에서 데이터를 쿼리하고 분석하는 중앙 저장소 역할을합니다. 추출, 변환 및로드 방법을 사용하는 데이터웨어 하우스는 조직 전체의 데이터를 집계하고 다른 애플리케이션이 데이터에보다 쉽게 액세스 할 수 있도록합니다.

분석 및보고 도구는 데이터웨어 하우스 없이도 작동하지만 실행 중일 수 있습니다. CRM 소프트웨어 또는 POS (Point of Sale) 소프트웨어를 통한 보고서는 인텔리전스의 초점을 제한 할뿐만 아니라 해당 애플리케이션의 성능에도 부정적인 영향을 미칩니다.또한 이러한 시스템의 데이터는 서로 다른 형식으로 존재하므로 데이터를 공통 형식으로 재구성하고 공통 영역에 보관하지 않고는 결론을 도출하고 패턴을 식별하기가 매우 어렵습니다.

데이터에 저장된 데이터 웨어 하우스는 데이터를 생성하는 시스템에서 가져온 차원 또는 사실의 형태를 취합니다. 팩트는 위젯 판매와 같은 특정 작업에 대한 숫자를 나타냅니다. 차원은 날짜와 위치를 추가하여 사실에 컨텍스트를 제공하며 메타 데이터라고도합니다. 예를 들어, 차원은 위젯 판매를 월 또는 연도별로 분리하여 쿼리를 더 쉽게 수행 할 수 있습니다.

자세한 정보와 권장 데이터웨어 하우스 공급 업체를 보려면 데이터웨어 하우스 개요 페이지를 방문하세요.

• • 귀하의 비즈니스에 적합한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 무엇입니까?
  • 지금 알아보십시오.

데이터 마트

기본적으로 더 간단하고 좁은 버전의 데이터웨어 하우스 인 데이터 마트는 회사 전체의 데이터를 저장하는 대신 특정 데이터 하위 집합에 중점을 둡니다. 더 자주 사용되는 데이터 또는 한 부서에서만 사용하는 데이터를 저장할 수 있습니다. 기업은 데이터웨어 하우스보다 데이터 마트를 구현하는 것이 더 저렴하다는 사실을 알게 될 것이며 데이터베이스의 복잡성을 제한하여 IT 직원이 아닌 직원에게 더 나은 사용자 경험을 제공 할 수 있습니다.

추출, 변환 및로드 (ETL) 소프트웨어

데이터가 데이터웨어 하우스로 전송되는 프로세스를 위해 명명 된 ETL 애플리케이션은 중앙 위치에서 데이터를 정규화합니다. 기업은 데이터웨어 하우스 소프트웨어 또는 애드온 애플리케이션과 함께 ETL 소프트웨어를 구입할 수 있습니다. ETL 프로세스의 각 부분을 살펴 보겠습니다.

• 추출 : 데이터 추출은 원본 시스템에서 데이터를 검색하는 프로세스입니다. 종종 프로세스의 가장 어려운 측면 인 소스 시스템 (예 : ERP 또는 CRM 시스템)에서 데이터를 추출하는 성공 정도는 나머지 프로세스의 성공에 영향을줍니다. 구조화되지 않은 데이터는 행과 열에 맞추기에 적합한 형식이 아니므로 데이터웨어 하우스에 저장 한 후 분석하기가 더 어렵습니다. 작성자에 대한 정보, 콘텐츠 유형 및 기타 식별 요소와 같은 메타 데이터로 구조화되지 않은 데이터에 태그를 지정하면 팀이 데이터웨어 하우스에 저장되고 결국 BI 소프트웨어에로드 될 때 올바른 데이터를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 변환 : 원본 애플리케이션에서 데이터를 가져온 후 나중에 사용할 수 있도록 데이터웨어 하우스에 저장하기 전에 해당 데이터를 정규화해야합니다. 비즈니스 인텔리전스 시스템 내의 분석이 제대로 작동하려면 다른 원본 애플리케이션의 데이터가 동일한 형식으로 존재해야합니다. 그렇지 않으면 쿼리가 정확하지 않습니다.
• 로드 : 이제 데이터가 추출되었습니다. 소스 시스템과 변환 단계를 통해 정규화되면 중앙 데이터베이스 (가장 일반적으로 데이터웨어 하우스)에로드 할 준비가되었습니다. 로드 빈도는 조직에 따라 다릅니다. 일부 기업은 매주 새로운 데이터를 입력하고 다른 기업은 매일 입력 할 수 있습니다.

Hadoop

인기있는 데이터 스토리지 프레임 워크 인 Hadoop은 저장 및 저장을위한 인프라입니다. 많은 양의 데이터를 처리합니다. Hadoop은 데이터를 저장하지만 기존 데이터웨어 하우스와는 매우 다릅니다. Hadoop은 클러스터 시스템 (Hadoop 분산 파일 시스템 또는 HDFS)을 사용하여 사용자가 여러 서버에 파일을 저장할 수 있도록합니다.

Hadoop의 인프라는 많은 데이터를 관리하고 생산하는 기업을위한 탁월한 프레임 워크를 제공합니다. 대용량 데이터 파일. 클러스터 프레임 워크로 인해 Hadoop은 백업 메커니즘으로도 작동 할 수 있습니다. 서버 하나가 다운 되더라도 기업은 모든 데이터에 액세스 할 수 없습니다. Hadoop은 일반 데이터웨어 하우스와 같은 임시 쿼리에 적합하지 않으며 JavaScript에 익숙하지 않은 사용자에게는 매우 복잡 할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어로 빅 데이터 분석

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기업이 데이터웨어 하우스에 데이터를 저장하든 소스 시스템에서 쿼리를 실행하든 관계없이 데이터 분석 및 그에 따른 통찰력은 비즈니스 사용자에게 매력적입니다. 분석 기술은 복잡성 측면에서 다양하지만 패턴을 식별하기 위해 많은 양의 정규화 된 데이터를 결합하는 일반적인 방법은 플랫폼간에 일관되게 유지됩니다.

데이터 마이닝

“데이터 검색, ”데이터 마이닝에는 패턴과 불일치를 발견하기 위해 데이터 세트의 자동화 및 반자동 분석이 포함됩니다. 데이터 마이닝에서 도출 된 일반적인 상관 관계에는 특정 데이터 세트 그룹화, 데이터에서 이상 값 찾기, 이기종 데이터 세트에서 연결 또는 종속성 그리기가 포함됩니다.

데이터 마이닝은 종종 예측 모델링과 같은보다 복잡한 분석에 사용되는 패턴을 찾아 내므로 BI 프로세스의 필수 부분입니다.

데이터 마이닝에 의해 수행되는 표준 프로세스 중 연관 규칙 학습은 가장 큰 이점을 제공합니다.데이터를 검사하여 종속성을 도출하고 상관 관계를 구성함으로써 연결 규칙은 고객이 웹 사이트와 상호 작용하는 방식 또는 구매 행동에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 비즈니스가 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

연결 규칙 학습은 원래 연결을 찾기 위해 도입되었습니다. 슈퍼마켓의 POS 시스템에 기록 된 구매 데이터 사이. 예를 들어 고객이 케첩과 치즈를 구입 한 경우 협회 규칙에 따라 고객이 햄버거 고기도 구입했음을 알 수 있습니다. 이것은 단순한 예이지만 모든 종류의 산업에서 엄청나게 복잡한 이벤트 체인을 연결하고 사용자가 그렇지 않으면 숨겨져있을 상관 관계를 찾는 데 도움이되는 유형의 분석을 보여줍니다.

데이터 분석 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어

아마도 BI의 가장 흥미로운 측면 중 하나 인 예측 분석 애플리케이션은 데이터 마이닝의 고급 하위 집합 역할을합니다. 이름에서 알 수 있듯이 예측 분석은 현재 및 과거 데이터를 기반으로 미래 이벤트를 예측합니다. 데이터 세트 간의 연결을 도출함으로써 이러한 소프트웨어 애플리케이션은 미래 이벤트의 가능성을 예측하여 비즈니스에 엄청난 경쟁 우위를 가져다 줄 수 있습니다.

예측 분석에는 세부 모델링이 포함되며 기계 학습 영역으로의 벤처도 포함됩니다. , 소프트웨어는 실제로 과거 사건에서 학습하여 미래의 결과를 예측합니다. 우리의 목적을 위해 예측 분석의 세 가지 주요 형태에 초점을 맞추겠습니다.

예측 모델링

가장 잘 알려진 예측 분석 세그먼트 인이 유형의 소프트웨어는 이름이 의미하는 바를 수행합니다. : 특히 단일 요소와 관련하여 예측합니다. 예측 모델은 특정 측정 단위와 해당 단위와 관련된 하나 이상의 기능 간의 상관 관계를 검색합니다. 목표는 서로 다른 데이터 세트에서 동일한 상관 관계를 찾는 것입니다.

설명 적 모델링

예측 모델링은 가능성을 예측하기 위해 단위와 기능 간의 단일 상관 관계를 검색합니다. 예를 들어, 설명 적 모델링은 데이터를 관리 가능한 크기와 그룹화로 줄이는 것을 추구합니다. 설명 적 분석은 고유 한 페이지 조회수 또는 소셜 미디어 언급과 같은 정보를 요약하는 데 효과적입니다.

의사 결정 분석

의사 결정 분석은 불연속적인 결정과 관련된 모든 요소를 고려합니다. 의사 결정 분석은 조치가 해당 의사 결정과 관련된 모든 변수에 걸쳐 미칠 연쇄 효과를 예측합니다. 즉, 의사 결정 분석은 기업이 결과를 예측하고 조치를 취하는 데 필요한 구체적인 정보를 제공합니다.

자연어 처리

데이터는 구조화, 반 구조화 및 비 구조화의 세 가지 주요 형태로 제공됩니다. . 구조화되지 않은 데이터는 가장 일반적이며 컴퓨터가 쉽게 읽을 수없는 형식으로 존재하는 텍스트 문서 및 기타 유형의 파일을 포함합니다.

구조화되지 않은 데이터는 행이나 열에 저장할 수 없습니다. 기존 데이터 마이닝 소프트웨어로는 분석 할 수 없습니다. 그러나이 데이터는 종종 비즈니스 결과를 이해하는 데 중요합니다. 구조화되지 않은 형식의 데이터가 너무 많기 때문에 최고의 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어를 찾으려고 할 때 텍스트 분석이 핵심 고려 사항이어야합니다.

텍스트 분석 소프트웨어라고도하는 NLP (Natural Language Processing) 소프트웨어는 대규모 세트를 결합합니다. 숨겨진 패턴을 찾기위한 비정형 데이터 NLP는 특히 소셜 미디어를 사용하는 비즈니스에 흥미 롭습니다. 비즈니스는 적절한 소프트웨어를 사용하여 키워드 또는 문구 (예 : 비즈니스 이름)를 추적하는 규칙을 설정하여 고객이 해당 언어를 사용하는 방식에서 패턴을 찾을 수 있습니다. 또한 자연어 처리 도구는 고객 감정을 측정하고 평생 고객 가치에 대한 통찰력을 제공하며 향후 제품 라인에 정보를 제공 할 수있는 고객 동향을 학습합니다.

• • 어떤 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어가 적합한 지
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기업보고를위한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 비즈니스 인텔리전스 시스템의 메커니즘, 즉 비즈니스 데이터가 저장되는 방식과 소프트웨어가이 데이터를 의미있는 인텔리전스로 구체화하는 방식을 다룹니다. 비즈니스 인텔리전스보고는 이러한 결과의 프레젠테이션에 중점을 둡니다.

온라인 분석 처리 (OLAP)

온라인 분석 처리 (OLAP)는 다차원 데이터베이스를 사용하여 사용자가 데이터웨어 하우스를 쿼리하고 보고서를 만들 수 있도록합니다. 다양한 관점에서 데이터를 볼 수 있습니다. OLAP는 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어에 데이터를 결합하고, 단일 메트릭으로 드릴 다운하고, 기존 스프레드 시트 설정에서 얻을 수없는 단일 메트릭 조합에 대한 데이터를 볼 수있는 기능을 제공합니다.

예를 들어 공급망의 데이터 측정 항목에는 위치, SKU, 구매 날짜, 영업 사원 및 만료 날짜가 포함될 수 있습니다.OLAP 도구는 분석가에게 이러한 메트릭 조합에 대한 명확한 그림을 제공 할 수 있습니다. 이를 통해 분석가는 2 차원 또는 3 차원 스프레드 시트에 숨겨져있는 통찰력을 표출 할 수 있습니다.

데이터 시각화

BI에서 가장 인기있는 트렌드 중 하나 인 데이터 시각화를 통해 기업은 데이터 마이닝 또는 기타 분석 결과를 그래픽으로 표시 할 수 있습니다. 그래프, 차트 또는지도와 같은 시각적 형식으로 결과를 제시하면 가장 중요한 메트릭 (스프레드 시트 컨텍스트 내에서 드러나지 않는 통찰력)에 대한 즉각적인 통찰력을 제공합니다. 더 나은 BI 사용성을 향한 광범위한 전환의 일환으로 데이터 시각화 UX가 소프트웨어 구매 결정에 더 큰 요소가 될 수 있습니다.

대시 보드

모든 비즈니스 사용자가 대시 보드에서 사용 가능한 모든 항목에 대한 전체 액세스 권한을 필요로하는 것은 아닙니다. 대부분의 직원은 가장 중요한 메트릭의 대시 보드에만 액세스하면됩니다. 미리 정의 된 다양한 시각화에 한눈에 액세스 할 수 있습니다. 각 회사는 사용자 지정 비즈니스 요구 사항에 따라 자체 대시 보드를 정의 할 수 있지만 가능한 대시 보드 설정 중 일부는 판매 유입 경로의 각 단계에서 총 리드 및 잠재 고객 수를 포함하는 판매 대시 보드, KPI 메트릭입니다. 영업 사원 당 예약 된 총 회의 수, 총 수익 리더 보드, 월별 목표에 대한 총 수익을 보여주는 가스 게이지 도구

일별 총 마케팅 적격 리드 수를 선 차트로 표시하는 마케팅 대시 보드, 월별 최고 실적 블로그 게시물, 최신 소셜 게시물.

총 오픈 티켓 수, 일일 마감 티켓 수, 평균 마감 시간, 티켓 총 리더 보드를 시각화 한 고객 성공 대시 보드

스프린트 진행 상황, 열린 버그 티켓의 총 수, 현재 대기중인 개발자, 기능 요청 리더 보드와 관련된 주요 메트릭이 포함 된 IT 지원 대시 보드

알림 및 알림

대시 보드와 보고서는 비 IT 사용자를위한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어의 유용성, 경고 및 알림은 모든 비즈니스 사용자에게 더욱 실용적인 응용 프로그램을 제공 할 수 있습니다. 경고는 도구를 사용하지 않는 사용자에게 즉각적인주의가 필요한 데이터 변경 사항을 알려줍니다.

기업이 성과가 높거나 낮은 임계 값에 대한 경고를 설정하면 긴급 상황이되기 전에 대응을 동원하거나 문제를 조사해야하는시기를 추적 할 수 있습니다. 더 나아가 목표 메트릭에 대한 경고를 설정하는 회사는 팀의 노력을 일찍 그리고 자주 축하하고 인식 할 수 있습니다.

비즈니스 인텔리전스 시장 현황

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• 2018 Dresner Advisory 보고서에 따르면 비즈니스 인텔리전스 사용자의 거의 50 %가 더 나은 의사 결정”이 프로젝트의 중요한 목표이고, 비용 절감 및 수익 증가를 BI가 다루는 중요한 비즈니스 목표로 평가하는 BI 사용자의 35 %가 뒤를이었습니다.
• Raconteur는 글로벌 대기업의 90 %가 수익 성장, 비용 절감 및 의사 결정을 추진하기 위해 2019 년까지 최고 데이터 책임자 (CDO)를 배치했습니다.
• BI-Survey.com은 데이터 품질 관리, 데이터 시각화 및 셀프 서비스 BI가 비즈니스 인텔리전스의 가장 중요한 세 가지 트렌드입니다. 동일한 설문 조사에서 2016 년과 2019 년 사이 비즈니스 사용자를위한 데이터 준비에 대한 관심이 가장 많이 증가한 것으로 나타났습니다.

이 통계는 외부에서 비즈니스 인텔리전스 사용이 증가하고 있음을 보여줍니다. 비즈니스 사용자가 d 내에서 데이터 분석의 가치를 알게됨에 따라 비즈니스 인텔리전스에 대한 수요가 증가했습니다. 부서에서는 데이터 시각화가 직감이나 추측을 통해 오랫동안 답변 된 질문에 대한 즉각적인 답변을 제공하는 방법을 확인하고 이러한 도구를 활용하여 더 나은 결정을 내리고 수익을 창출 할 수있는 방법을 알고 싶어합니다.

Trends

인 메모리 데이터베이스

인 메모리 데이터베이스 처리는 정보를 읽기 위해 디스크 또는 하드 드라이브 처리 대신 RAM을 사용합니다. 이러한 방식으로 정보에 액세스하면 애플리케이션 성능이 기하 급수적으로 향상됩니다. 더 민첩한 시스템에 대한 요구와 함께 컴퓨팅 환경에서 RAM의 성능이 증가함에 따라이 소프트웨어는 BI의 미래에 큰 영향을 미칩니다. 메모리 가격의 급격한 하락으로 인해 다차원 데이터베이스 및 큐브를 통해 분석을 실행하는 데 더 많이 사용되는 옵션이되었습니다.

비즈니스 부서에서 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 사용

더 많은 BI 사용자가 IT 직원이 아닙니다. 그들은 경쟁 우위를 확보하기 위해 BI의 힘을 활용하려는 표준 수준의 기술 지식을 갖춘 직원입니다.

결과적으로보고 메커니즘의 설계와 분석 기능의 사용 용이성은 액세스 장벽을 낮추는 방향으로 나아가고 있습니다.더 이상 우수한 분석 또는 데이터웨어 하우징 기능을 갖추는 것만으로는 충분하지 않습니다. 분석 경험이없는 IT 전문가와 비즈니스 사용자가 모두 사용할 수 있어야합니다.

많은 주요 BI 공급 업체 (SAP, IBM, Microsoft 및 SAS)가 모두 새로운 소규모 회사의 봉기에 대응했습니다. 인터페이스를 완전히 재 설계하여 사용하기 쉬운 시각적 기능을 제공했습니다. 2018 Dresner Advisory Services 보고서에 따르면 BI 채택의 주요 동기는 비즈니스 임원, 운영 및 영업 부서에서 비롯됩니다. Tableau와 TIBCO Spotfire를 비롯한 여러 공급 업체가 ‘셀프 서비스’BI 공간을 전문으로하고 있으며, Tableau와 Spotfire 게시물에서 비교합니다.

내장형 분석

비즈니스 인텔리전스 소프트웨어의 약속 임베디드 분석 도구에 대한 수요를 주도한 가장 비 기술적 인 직원에 대한 비즈니스 분석을 명확히합니다. 이러한 도구를 통해 기업은 BI 소프트웨어 내에서 데이터 시각화를 구축하고 이러한 시각화를 회사 앱 내 내부 및 외부 고객에게 동적으로 제공 할 수 있습니다.

내장 된 분석은보고 및 분석 대시 보드와 도구를 처음부터 구축하는 데 사용하는 수천 시간과 수십만 달러를 절약합니다. 이러한 도구는 이제 비즈니스 사용자에게 맞춤형 플러그 앤 플레이 시각화에 대한 액세스를 제공하여 출시 시간을 크게 단축합니다.

올바른 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 선택

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이러한 도구가 제공하는 모든 기능을 나란히 비교하는 것은 어려운 작업 일 수 있지만 도움을 드릴 수 있습니다. 소프트웨어 검색 시간을 단축 할 수 있습니다. 지금 바로 문의하거나 페이지 상단의 양식을 작성하여 프로세스를 시작하세요. 기능 요구 사항 및 데이터 요구 사항에 맞는 권장 사항을 보내 드리겠습니다.

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