Vi har undersøkt den beste business intelligence-programvaren i henhold til brukerens popularitet og hovedfunksjoner . Sammenlign den beste BI-programvaren i diagrammet nedenfor, og les videre for å lære mer om business intelligence-programvare. For et tilpasset sett med anbefalinger av den beste BI-programvaren for din bedrift, prøv vårt produktvalgverktøy øverst på siden.

• første
  • Produkt
    SAP BusinessObjects
  • Funksjoner
    • TA Rating
      4/5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nei
    • Rapportering i sanntid
      Nei
    • Innebygd Analytics
      Ja
  • SAP BusinessObjects er et business intelligence-verktøy som fungerer alene eller som en del av en større SAP-teknologibunke.
• først
  • Produkt
    Dundas
  • Funksjoner
    • TA-vurdering
      4,5 / 5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nei
    • Sanntidsrapportering
      Ja
    • Innebygd Analytics
      Ja
  • Dundas BI er et forretningsinformasjonsverktøy som foreslår riktige visualiseringer for dataene og gir n on-analytst tilgang til dyp innsikt fra fleksible visualiseringer.
• første
  • Produkt
    Geckoboard
  • Funksjoner
    • TA Rating
      4.5 / 5
    • Data Analytics
      Nei
    • Natural Språkbehandling – Nei
    • Rapportering i sanntid
      Ja
    • Innebygd Analytics
      Nei
  • Geckoboard er en dashobard-programvare som lar selskaper koble til eksisterende programvare og vise nøkkelverdier på dashbord.
• første
  • Produkt
    Sisense
  • Funksjoner
    • TA Rating
      4.5 / 5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Ja
    • Sanntidsrapportering
      Ja
    • Innebygd Analytics
      Ja
  • Sisense er en programvare for forretningsanalyse som kombinerer data direkte fra SaaS-produkter og databaser for analyse for hver bruker.
• første
  • Produkt
    Oracle BI
  • Funksjoner
    • TA-vurdering
      4/5
    • Data Analytics
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nei
    • Sanntidsrapportering
      Ja
    • Innebygd Analytics
      Nei
  • Oracle Business Intelligence er mellomvare som kjøres på Oracle business stack som gir bedrifter vidtrekkende analysealternativer.
• første
  • Produkt
    Tableau
  • Funksjoner
    • TA-vurdering
      4.5 / 5
    • Dataanalyse
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nei
    • Rapportering i sanntid
      Nei
    • Innebygd Analytics
      Ja
  • Tableau er en ledende programvare for business intelligence for dataanalytikere og bedrifter.
• første
  • Produkt
    Domo
  • Funksjoner
    • TA Rating
      4/5
    • Data Analytics
      Y es
    • Naturlig språkbehandling
      Nei
    • Rapportering i sanntid
      Ja
    • Innebygd Analytics
      Nei
  • Domo er en programvare for forretningsinformasjon som kombinerer integrerte forbindelser til apper med databehandlingsprogramvare.

1. Hva er forretning intelligensprogramvare?
2. De viktigste leverandøranmeldelser av business intelligence-programvare
3. Sammenligning av programvare for business intelligence
4. Viktige funksjoner og anbefalte leverandører av business intelligence-programvare
5. Velge riktig business intelligence-programvare

Hva er business intelligence-programvare?

Business intelligence-programvare er et sett med verktøy som brukes av selskaper for å hente, analysere og transformere data til nyttig forretningsinnsikt. Eksempler på forretningsinformasjonsverktøy inkluderer datavisualisering, datalagring, dashboards og rapportering. I motsetning til konkurransedyktig intelligens, henter business intelligence-programvare fra interne data som virksomheten produserer, i stedet for fra eksterne kilder.

Som Big Data har fått en fremtredende rolle, har også BI-programvarens popularitet blitt. Bedrifter genererer, sporer og kompilerer forretningsdata i en skala som aldri før har blitt sett. Men alle disse dataene er ingenting hvis vi ikke kan forstå det og bruke dem til å forbedre forretningsresultatene.

For å ta informerte valg, må bedrifter basere sine beslutninger på bevis. Informasjonsfjellene som bedrifter og deres kunder produserer inneholder bevis på kjøpsmønstre og markedstrender.Ved å samle, standardisere og analysere disse dataene, kan bedrifter bedre forstå kundene sine, bedre forutsi inntektsvekst og bedre beskytte seg mot forretningsgrupper.

Forretningsinformasjon har tradisjonelt tatt form av kvartals- eller årsrapporter, men dagens programvare-støttede business intelligence-verktøy fungerer kontinuerlig og i lett hastighet. Denne innsikten kan hjelpe et selskap med å velge en handlemåte i løpet av få minutter.

BI-programvare tolker et hav av kvantifiserbare kunde- og forretningshandlinger og returnerer spørsmål basert på mønstre i dataene. BI finnes i mange former og spenner over mange forskjellige typer teknologier. Denne guiden sammenligner de beste programvareleverandørene av business intelligence, deler opp de tre hovedtrinnene data må gå gjennom for å gi business intelligence, og gir hensyn til kjøp av business intelligence-programvare for forskjellige størrelser.

De beste leverandøranmeldelser av business intelligence-programvare

Tilbake til toppen

• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence for the Non-IT Guru
• Tableau vs. Looker: A Business Intelligence Software Comparison
• Power BI vs Tableau: A Data Analytics Duel
• 16 Tableau-alternativer for visualisering og analyse av data
• Domo vs. Tableau: Velge riktig Business Intelligence-løsning
• 5 måter innebygd analyse kan gi datavitenskap til kundene dine
• IT-avdelingen din vil elske disse 6 Customer Intelligence BI-programvarevalgene
• De beste innebygde Analytics-programvarealternativene for små, mellomstore og bedriftsbedrifter
• TechnologyAdvice 2019 Best Business Intelligence Software Awards
• Topp 10 prediktive analyseverktøy, av Kategori
• Finn kanarifuglen i dataene dine: Data Mining Techniques for Non-Analists

Business intelligence software sammenligning

Tilbake til toppen

Beste BI Programvare (etter kategori)

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

Viktige programvareegenskaper for forretningsintelligens og anbefalte leverandører

Tilbake til toppen

Datalagring for forretningsinformasjon

Data lever i en rekke systemer i en organisasjon. For den mest nøyaktige analysen, bør selskapene sørge for standardisert formatering på tvers av datatyper fra hvert av disse systemene. For eksempel kan store bedrifter ha informasjon om kundene sine i CRM-applikasjonen (Customer Relationship Management) og ha økonomiske data i ERP-applikasjonen (enterprise resource planning). Disse separate programmene kan merke og kategorisere data på en annen måte og må standardisere dataene før analyse.

Noen business intelligence-programmer henter data for analyse direkte fra kildeapplikasjonene via en innfødt API-tilkobling eller webhook. Andre business intelligence-systemer krever bruk av et datalagringssystem for å samle forskjellige datasett på et felles sted. Små bedrifter, enkeltavdelinger eller enkeltbrukere kan oppleve at en innfødt forbindelse fungerer bra, men store selskaper, bedriftsbedrifter og selskaper som genererer store datasett, trenger et mer omfattende oppsett av business intelligence.

Hvis de velg en sentralisert lagringsløsning, kan bedrifter bruke et datalager eller datamarked for å lagre forretningsinformasjonen og kjøpe et ekstraherings-, transformasjons- og lasteprogram (ETL) for å gjøre det lettere å lagre dem. Alternativt kan de bruke et datalagringsrammeverk som Hadoop for å administrere dataene sine.

Datavarehus

Forretningsinformasjon kombinerer ulike datakilder i en database ved å bygge et datalager. Datalager fungerer som et sentralt lager for data som blir spurt og analysert av andre BI-applikasjoner. Ved hjelp av metoden for utpakking, transformasjon og lasting samler datalager data fra hele organisasjonen og gjør det lettere for andre applikasjoner å få raskt tilgang til dem.

Analytics- og rapporteringsverktøy kan fortsatt fungere uten datalager, men kjører rapporter gjennom CRM-programvare, eller til og med salgsstedet (POS), begrenser ikke bare intelligensens fokus, det påvirker også ytelsen til disse applikasjonene negativt.Dataene i disse systemene eksisterer også i forskjellige formater, noe som gjør det usedvanlig vanskelig å trekke konklusjoner og identifisere mønstre uten å omstrukturere dataene til et felles format og plassere dem i et felles område.

Data lagret i en data lageret har form av dimensjoner eller fakta, som hentes fra systemene som produserer dataene. Fakta representerer tall for en bestemt handling, som salg av en widget. Dimensjoner gir kontekst til fakta ved å legge til datoer og steder, og kalles også metadata. For eksempel kan dimensjoner dele opp salget til en widget etter måneder eller år, noe som gjør spørsmål lettere å utføre.

For mer informasjon og anbefalte leverandører av datalager, besøk vår oversikt over datalager.

• • Hvilken business intelligence-programvare passer for din bedrift?
  • Finn ut nå.

Data Marts

I hovedsak enklere, smalere versjoner av datalagre, fokuserer data marts på et bestemt datasett i stedet for å lagre data fra hele selskapet. De kan lagre oftere brukte data eller data som bare en avdeling bruker. Bedrifter vil finne det billigere å implementere datamarts enn datalager, og de kan gi ikke-IT-ansatte en bedre brukeropplevelse ved å begrense kompleksiteten i databasen.

Pakk ut, transformer og last (ETL) programvare

Oppkalt etter prosessen der data overføres til et datalager, normaliserer ETL-applikasjoner data på et sentralt sted. Bedrifter kan kjøpe ETL-programvare med datalagerprogramvare eller som et tilleggsprogram. La oss undersøke hver del av ETL-prosessen:

• Utdrag: Datautvinning er prosessen med å hente data fra opprinnelsessystemet. Ofte påvirker det vanskeligste aspektet av prosessen, graden av suksess som data hentes fra kildesystemene deres – ERP eller CRM-systemer for eksempel – suksessen til resten av prosessen. Ustrukturerte data er ikke formatert godt for å passe inn i rader og kolonner, noe som gjør det vanskeligere å analysere etter lagring i et datalager. Merking av ustrukturerte data med metadata som informasjon om forfatteren, innholdstype og andre identifiserende faktorer kan hjelpe teamene med å finne de riktige dataene når de lagres i datalageret og til slutt lastes inn i BI-programvaren.
• Transform: Etter å ha hentet data fra opprinnelsesapplikasjonen, må disse dataene normaliseres før de lagres i datalageret for fremtidig bruk. For at analyser i business intelligence-systemet skal fungere skikkelig, må data fra forskjellige applikasjoner med opprinnelse eksistere i samme format, ellers vil ikke spørringene være nøyaktige.
• Last: Nå som dataene er hentet fra kildesystemene deres og normalisert gjennom transformasjonsfasen, er den klar til å lastes inn i den sentrale databasen, oftest datalageret. Lastfrekvenser vil variere etter organisasjon. Noen virksomheter kan legge inn nye data hver uke, mens andre gjør det hver dag.

Hadoop

Hadoop er et populært rammeverk for datalagring, og er en infrastruktur for lagring og behandling av store datasett. Selv om Hadoop lagrer data, gjør det det annerledes enn et tradisjonelt datalager. Hadoop bruker et klyngesystem – Hadoop Distributed File System eller HDFS – som lar brukere lagre filer på flere servere.

Hadoops infrastruktur gir et utmerket rammeverk for bedrifter som administrerer og produserer mye data så vel som veldig store datafiler. På grunn av klyngerammen kan Hadoop også fungere som en sikkerhetskopimekanisme: hvis en server går ned, mister ikke bedriftene tilgangen til alle dataene sine. Hadoop er ikke godt egnet for ad hoc-spørsmål som vanlige datalagre, og det kan være ganske komplisert for brukere som ikke er kjent med JavaScript.

Analyse av store data med programvare for forretningsinformasjon

Tilbake til toppen

Uansett om bedrifter velger å lagre dataene sine i et datalager eller kjøre spørsmål på kildesystemet, gjør dataanalyse og den resulterende innsikten feltet attraktivt for forretningsbrukere. Analytics-teknologier varierer når det gjelder kompleksitet, men den generelle metoden for å kombinere store mengder normaliserte data for å identifisere mønstre forblir konsistent på tvers av plattformer.

Data mining

Også kjent som «data discovery, «Data mining involverer automatiserte og halvautomatiske analyser av datasett for å avdekke mønstre og inkonsekvenser. Vanlige korrelasjoner hentet fra data mining inkluderer gruppering av spesifikke datasett, finne avvikere i data, og tegne forbindelser eller avhengigheter fra forskjellige datasett.

Data mining avdekker ofte mønstrene som brukes i mer komplekse analyser, som prediktiv modellering, noe som gjør den til en viktig del av BI-prosessen.

Av standardprosesser utført av data mining, tilknytningsregel læring gir den største fordelen.Ved å undersøke data for å tegne avhengigheter og konstruere sammenhenger, kan assosieringsregelen hjelpe bedrifter med å bedre forstå måten kunder samhandler med nettstedet deres, eller til og med hvilke faktorer som påvirker deres kjøpsatferd.

Opplæring av foreningsregelen ble opprinnelig introdusert for å avdekke forbindelser. mellom kjøpsdata registrert i salgssteder på supermarkeder. For eksempel, hvis en kunde kjøpte ketchup og ost, ville tilknytningsregler sannsynligvis avdekke at kunden også kjøpte hamburgerkjøtt. Selv om dette er et forenklet eksempel, fungerer det for å illustrere en type analyse som nå forbinder utrolig komplekse hendelseskjeder i alle slags bransjer, og hjelper brukerne med å finne sammenhenger som ellers ville vært skjult.

Dataanalyse med business intelligence-programvare

Kanskje en av de mest spennende aspektene ved BI, prediktive analyseapplikasjoner fungerer som et avansert delsett av datautvinning. Som navneforslagene forutsier prediktiv analyse fremtidige hendelser basert på nåværende og historiske data. Ved å trekke sammenhenger mellom datasett forutsier disse programvarene sannsynligheten for fremtidige hendelser, noe som kan føre til et enormt konkurransefortrinn for bedrifter.

Forutsigende analyse innebærer detaljert modellering, og til og med satser på området maskinlæring , der programvaren faktisk lærer av tidligere hendelser for å forutsi fremtidige konsekvenser. For vårt formål, la oss fokusere på de tre hovedformene for prediktiv analyse:

Prediktiv modellering

Det mest kjente segmentet av prediktiv analyse, denne typen programvare gjør hva navnet tilsier : det forutsier, spesielt med henvisning til et enkelt element. Prediktive modeller søker etter sammenhenger mellom en bestemt måleenhet og minst en eller flere funksjoner knyttet til denne enheten. Målet er å finne den samme korrelasjonen på tvers av forskjellige datasett.

Beskrivende modellering

Mens prediktiv modellering søker etter en enkelt korrelasjon mellom en enhet og dens funksjoner – for å forutsi sannsynligheten av en kunde som bytter forsikringsleverandør, for eksempel – beskrivende modellering søker å redusere data til håndterbare størrelser og grupperinger. Beskrivende analyse fungerer bra for å oppsummere informasjon som unike sidevisninger eller omtaler av sosiale medier.

Beslutningsanalyse

Beslutningsanalyse tar hensyn til alle faktorene knyttet til en diskret beslutning. Beslutningsanalyser forutsier den kaskade effekten en handling vil ha på tvers av alle variablene som er involvert i å ta den avgjørelsen. Med andre ord gir beslutningsanalyse bedrifter den konkrete informasjonen de trenger for å forutsi resultater og iverksette tiltak.

Naturlig språkbehandling

Data kommer i tre hovedformer: strukturert, semistrukturert og ustrukturert . Ustrukturerte data er den vanligste, og inkluderer tekstdokumenter og andre typer filer som finnes i formater som datamaskiner ikke kan lese lett.

Ustrukturerte data kan ikke lagres i rader eller kolonner, noe som gjør det umulig for tradisjonell data mining programvare å analysere. Imidlertid er disse dataene ofte avgjørende for å forstå forretningsresultatene. Med så mye data i ustrukturert form, bør tekstanalyse være en viktig faktor når du prøver å finne den beste business intelligence-programvaren.

NLP-programvare (Natural Language Processing), også kjent som tekstanalyseprogramvare, kammer store sett av ustrukturerte data for å finne skjulte mønstre. NLP er spesielt interessant for bedrifter som jobber med sosiale medier. Ved å bruke riktig programvare kan en bedrift sette opp en regel for å spore nøkkelord eller uttrykk – for eksempel navnet på en bedrift – for å finne mønstre i hvordan kunder bruker språket. Verktøy for prosessering av naturlige språk måler også kundesentiment, gir innsikt i livstids kundeverdi og lærer kundetrender som kan informere fremtidige produktlinjer.

• • Hvilken Business Intelligence-programvare er riktig for virksomheten din?
  • Finn ut nå

Business intelligence-programvare for bedriftsrapportering

De to foregående applikasjonene av Business Intelligence-programvare behandlet mekanikken til Business Intelligence-systemer: hvordan forretningsdata lagres, og hvordan programvare foredler disse dataene til meningsfull intelligens. Business intelligence-rapportering fokuserer på presentasjonen av disse funnene.

Online analytisk prosessering (OLAP)

Online analytisk prosessering (OLAP) bruker flerdimensjonale databaser for å gjøre det mulig for brukere å søke på datalager og lage rapporter som viser data fra flere perspektiver. OLAP gir programvare for forretningsinformasjon muligheten til å kombinere data, gå ned i enkle beregninger og se data for kombinasjoner av enkeltberegninger som ikke er tilgjengelige i et tradisjonelt regnearkoppsett.

For eksempel kan dataregistreringene til en forsyningskjede omfatte plassering, SKU, kjøpsdato, selger og utløpsdato.OLAP-verktøy kan gi analytikerne et klart bilde av enhver kombinasjon av disse beregningene. Det gir analytikere muligheten til å legge til rette for innsikt som ellers ville vært skjult i to eller tredimensjonale regneark.

Datavisualisering

En av de mest populære trendene innen BI, datavisualisering, gjør det mulig for selskaper å grafisk vise resultatene av datautvinning eller annen analyse. Å presentere funn i et visuelt format, som en graf, et diagram eller på et kart, gir øyeblikkelig innsikt i de viktigste beregningene – innsikt som ikke kommer fram i sammenheng med et regneark. Som en del av et bredere skifte mot bedre BI-brukervennlighet, kan datavisualiseringen UX bli en større faktor i kjøpsbeslutningen for programvaren.

Dashboards

Ikke alle forretningsbrukere trenger full tilgang til alt tilgjengelig på dashbordet. De fleste ansatte trenger bare tilgang til et instrumentbord med de viktigste beregningene. Det gir et øyeblikkelig tilgang til en rekke forhåndsdefinerte visualiseringer. Mens hvert selskap kan definere sine egne dashboards basert på tilpassede forretningsbehov, er noen mulige dashboardoppsett

• Sales dashboard som inkluderer det totale antallet potensielle kunder og potensielle kunder i hvert trinn i salgstrakten, KPI-beregninger av det totale antallet møter som er planlagt per selger, et totalt inntekts leaderboard, gassmålerverktøy som viser total inntekt mot månedlig mål
• Marketing dashboard som viser et linjediagram med totalt antall markedsføringskvalifiserte potensielle kunder per dag, best utførte blogginnlegg per måned, siste sosiale innlegg.
• Kundesuksess-dashbord med visualiseringer for totalt antall åpne billetter, antall lukkede billetter per dag, gjennomsnittlig tid for lukking, totalt antall billetter
• IT-støttedashboard med viktige beregninger angående sprintfremdrift, totalt antall åpne bug-billetter, nåværende utviklere på vakt, leaderboard for funksjonsforespørsler

Varsler og varsler

Mens dashbord og rapporter i stor grad utvider th brukervennligheten til business intelligence-programvare for ikke-IT-brukere, varsler og varsler kan gi enda flere praktiske applikasjoner for alle forretningsbrukere. Varsler informerer brukere som ikke bruker mesteparten av tiden i verktøyet om dataendringer som trenger øyeblikkelig oppmerksomhet.

Når selskaper setter varsler for terskler for høy og lav ytelse, kan de spore når de trenger å mobilisere et svar eller undersøke et problem før det blir en krise. Enda bedre, selskaper som setter varsler for målberegninger, kan feire og gjenkjenne teaminnsatsen tidlig og ofte.

Status for business intelligence-markedet

Tilbake til toppen

• En Dresner Advisory-rapport fra 2018 viste at nesten 50 prosent av business intelligence-brukere synes «å lage bedre beslutninger ”et kritisk mål for prosjektene sine, etterfulgt av 35 prosent av BI-brukerne som vurderer kostnadsbesparelser og inntektsvekst som viktige forretningsmål dekket av BI.
• Raconteur anslår at 90 prosent av store globale selskaper vil ha en Chief Data Officer (CDO) på plass innen 2019 for å øke omsetningsvekst, kostnadsbesparelser og beslutningstaking.
• BI-Survey.com fant at datakvalitetsstyring, datavisualisering og selvbetjening BI er de tre viktigste trendene innen business intelligence. Den samme undersøkelsen fant mest vekst i interessen for dataklargjøring for forretningsbrukere mellom 2016 og 2019.

Denne statistikken viser den økende bruken av business intelligence utenfor av IT-miljøet. Som forretningsbrukere ser verdien av dataanalyse innenfor d iverse avdelinger, har etterspørselen etter forretningsinformasjon økt. Avdelinger ser hvordan datavisualiseringer kan gi øyeblikkelige svar på spørsmål som lenge har blitt besvart via magefølelse eller gjetting, og de vil vite hvordan de også kan bruke disse verktøyene for å ta bedre beslutninger og øke inntektene.

Trender

In-memory database

In-memory database processing benytter RAM i stedet for disk- eller harddiskbehandling for å lese informasjon. Å få tilgang til informasjon på denne måten øker applikasjonsytelsen eksponentielt. Den økende kraften til RAM i våre datamiljøer kombinert med etterspørselen etter mer smidige systemer betyr at denne programvaren har en stor andel i fremtiden for BI. Dramatiske fall i minneprisene gjør det til et mer populært alternativ å kjøre analyse gjennom flerdimensjonale databaser og kuber.

Bruk av business intelligence-programvare på tvers av forretningsavdelinger

Mer og mer, BI-brukere er ikke ‘t IT-ansatte; de er ansatte med en standard mengde teknologiske kunnskaper som ønsker å utnytte BIs styrke til å få et konkurransefortrinn.

Følgelig blir utformingen av rapporteringsmekanismer og brukervennlighet av analysefunksjoner drevet mot en lavere barriere for tilgang.Det er ikke lenger nok å ha utmerkede analyse- eller datalagringsfunksjoner; de må kunne brukes av både IT-eksperter og forretningsbrukere uten analytisk erfaring.

Mange av de store BI-leverandørene – SAP, IBM, Microsoft og SAS – svarte alle på opprøret til nye, mindre selskaper som tilbød enkel å bruke visuell funksjon ved å redesigne grensesnittene helt. En Dresner Advisory Services-rapport fra 2018 fant at hovedmotivasjonen for BI-adopsjon kommer fra forretningsledere, drifts- og salgsavdelinger. Flere leverandører spesialiserer seg på BI-plassen ‘selvbetjening’, inkludert Tableau og TIBCO Spotfire, som vi sammenligner i innlegget vårt Tableau vs Spotfire.

Innebygd analyse

Business intelligence-programvare lover å avklare forretningsanalyse for de mest ikke-tekniske ansatte, noe som har drevet etterspørselen etter innebygde analyseverktøy. Disse verktøyene lar selskaper bygge datavisualiseringer innen BI-programvaren, og dynamisk betjene disse visualiseringene til interne og eksterne kunder i bedriftsappene.

Innebygd analyse sparer selskaper tusenvis av timer og hundretusenvis av dollar de ellers ville brukt til å bygge rapporterings- og analysedashboards og verktøy fra bunnen av. Disse verktøyene gir nå forretningsbrukere tilgang til egendefinerte plug-and-play-visualiseringer, noe som gir raskere tid til markedet.

Velge riktig business intelligence-programvare

Tilbake til toppen

Å sammenligne alle funksjonene disse verktøyene tilbyr side om side kan være en skremmende oppgave, men vi kan hjelpe du barberer timer av programvaresøket ditt. Kontakt oss i dag eller fyll ut skjemaet øverst på siden for å starte prosessen. Vi sender deg et sett med anbefalinger som passer til funksjonskravene dine og behovene til data.

• • Hvilken Business Intelligence-programvare passer for din virksomhet?
  • Finn ut nå