We hebben onderzoek gedaan naar de beste business intelligence-software op basis van de populariteit van gebruikers en de belangrijkste functies . Vergelijk de beste BI-software in de onderstaande tabel en lees verder voor meer informatie over business intelligence-software. Voor een aangepaste reeks aanbevelingen van de beste BI-software voor uw bedrijf, probeer onze productselectietool bovenaan de pagina.

• first
  • Product
    SAP BusinessObjects
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4/5
    • Gegevensanalyse
      Ja
    • Verwerking in natuurlijke taal
      Nee
    • Realtime rapportage
      Nee
    • Ingebouwde analyse
      Ja
  • SAP BusinessObjects is een business intelligence-tool die op zichzelf werkt of als onderdeel van een grotere SAP-technologiestack.
• eerst
  • Product
    Dundas
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4.5 / 5
    • Gegevensanalyse
      Ja
    • Verwerking in natuurlijke taal
      Nee
    • Realtime rapportage
      Ja
    • Embedded Analytics
      Ja
  • Dundas BI is een business intelligence-tool die de juiste visualisaties voor de gegevens suggereert en n on-analytst toegang tot diepgaande inzichten uit flexibele visualisaties.
• eerste
  • Product
    Geckoboard
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4.5 / 5
    • Gegevensanalyse
      Nee
    • Natuurlijk Taalverwerking
      Nee
    • Realtime rapportage
      Ja
    • Ingebouwde analyse
      Nee
  • Geckoboard is dashobard-software waarmee bedrijven verbinding kunnen maken met bestaande software en belangrijke statistieken op dashboards kunnen weergeven.
• first
  • Product
    Sisense
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4.5 / 5
    • Gegevensanalyse
      Ja
    • Verwerking in natuurlijke taal
      Ja
    • Realtime rapportage
      Ja
    • Ingebouwde analyses
      Ja
  • Sisense is software voor bedrijfsanalyse die gegevens rechtstreeks uit SaaS-producten en databases combineert voor analyse voor elke gebruiker.
• first
  • Product
    Oracle BI
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4/5
    • Gegevensanalyse
      Ja
    • Verwerking in natuurlijke taal
      Nee
    • Realtime rapportage
      Ja
    • Ingebouwde analyse
      Nee
  • Oracle Business Intelligence is middleware die wordt uitgevoerd op de Oracle-bedrijfsstack en die bedrijven verregaande analyse-opties biedt.
• first
  • Product
    Tableau
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4.5 / 5
    • Gegevensanalyse
      Ja
    • Verwerking in natuurlijke taal
      Nee
    • Realtime rapportage
      Nee
    • Embedded Analytics
      Ja
  • Tableau is toonaangevende business intelligence-software voor data-analisten en bedrijven.
• eerste
  • Product
    Domo
  • Functies
    • TA-beoordeling
      4/5
    • Gegevensanalyse
      Y es
    • Verwerking in natuurlijke taal
      Nee
    • Realtime rapportage
      Ja
    • Ingebouwde analyse
      Nee
  • Domo is business intelligence-software die native koppelingen met apps combineert met gegevensverwerkingssoftware.

1. Wat is zakelijk intelligence-software?
2. De beste beoordelingen van leveranciers van business intelligence-software
3. Vergelijking van business intelligence-software
4. Belangrijke functies voor business intelligence-software en aanbevolen leveranciers
5. De juiste business intelligence-software kiezen

Wat is business intelligence-software?

Business intelligence-software is een set tools die bedrijven gebruiken om gegevens op te halen, te analyseren en om te zetten in nuttige zakelijke inzichten. Voorbeelden van tools voor business intelligence zijn onder meer datavisualisatie, datawarehousing, dashboards en rapportage. In tegenstelling tot competitieve intelligentie, haalt business intelligence-software uit interne gegevens die het bedrijf produceert, in plaats van uit externe bronnen.

Terwijl Big Data aan belang heeft gewonnen, neemt ook de populariteit van BI-software toe. Bedrijven genereren, volgen en compileren bedrijfsgegevens op een nog nooit eerder vertoonde schaal. Maar al deze gegevens zijn niets als we er geen idee van kunnen krijgen en ze kunnen gebruiken om bedrijfsresultaten te verbeteren.

Om geïnformeerde keuzes te maken, moeten bedrijven hun beslissingen baseren op bewijs. De bergen gegevens die bedrijven en hun klanten produceren, bevatten bewijs van kooppatronen en markttrends.Door die gegevens te verzamelen, te standaardiseren en te analyseren, kunnen bedrijven hun klanten beter begrijpen, omzetgroei beter voorspellen en zichzelf beter beschermen tegen zakelijke valkuilen.

Business intelligence neemt traditioneel de vorm aan van kwartaal- of jaarrapporten, maar de door software ondersteunde business intelligence-tools van tegenwoordig werken continu en met een lichte snelheid. Deze inzichten kunnen een bedrijf helpen om binnen enkele minuten een actie te kiezen.

BI-software interpreteert een zee van kwantificeerbare klant- en bedrijfsacties en retourneert vragen op basis van patronen in de gegevens. BI is er in vele vormen en omvat veel verschillende soorten technologie. Deze gids vergelijkt de belangrijkste leveranciers van business intelligence-software, geeft een overzicht van de drie belangrijkste fasen die gegevens moeten doorlopen om business intelligence te leveren, en geeft overwegingen voor het kopen van business intelligence-software voor bedrijven van verschillende grootte.

De beste beoordelingen van leveranciers van business intelligence-software

Terug naar boven

• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence voor de niet-IT-goeroe
• Tableau versus Looker: een vergelijking van business intelligence-software
• Power BI versus Tableau: een data-analyseduel
• 16 Tableau-alternatieven voor het visualiseren en analyseren van gegevens
• Domo vs. Tableau: de juiste Business Intelligence-oplossing kiezen
• 5 manieren waarop embedded analytics datawetenschap naar uw klanten kan brengen
• Uw IT-afdeling zal deze 6 Customer Intelligence BI-softwarekeuzes geweldig vinden
• De beste opties voor ingebedde analysesoftware voor kleine, middelgrote en grote bedrijven
• De TechnologyAdvice 2019 Best Business Intelligence Software Awards
• Top 10 voorspellende analysetools, door Categorie
• Vind de Canarische Eilanden in uw gegevens: dataminingtechnieken voor niet-analisten

Vergelijking van business intelligence-software

Terug naar boven

Beste BI Software (per categorie)

Selfservice	Gegevens Visualisatie	Datawarehousing	BI-platforms
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segment	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckobord	Birst	GoodData

Belangrijkste business intelligence-softwarefuncties en aanbevolen leveranciers

Terug naar boven

Gegevensopslag voor business intelligence

Gegevens leven in een aantal systemen in een organisatie. Voor de meest nauwkeurige analyse moeten bedrijven zorgen voor gestandaardiseerde opmaak voor alle gegevenstypen van elk van deze systemen. Grote ondernemingen kunnen bijvoorbeeld informatie over hun klanten hebben in hun CRM-applicatie (Customer Relationship Management) en financiële gegevens in hun ERP-applicatie (Enterprise Resource Planning). Deze afzonderlijke programma’s kunnen gegevens verschillend labelen en categoriseren en zullen de gegevens vóór analyse moeten standaardiseren.

Sommige business intelligence-softwareprogramma’s halen gegevens voor analyse rechtstreeks uit de brontoepassingen via een native API-verbinding of webhook. Andere business intelligence-systemen vereisen het gebruik van een gegevensopslagsysteem om diverse gegevenssets op een gemeenschappelijke locatie samen te voegen. Kleine bedrijven, afzonderlijke afdelingen of individuele gebruikers kunnen merken dat een native verbinding goed werkt, maar grote bedrijven, grote ondernemingen en bedrijven die grote datasets genereren, hebben een uitgebreidere business intelligence-configuratie nodig.

Als ze Als u een gecentraliseerde opslagoplossing kiest, kunnen bedrijven een datawarehouse of datamart gebruiken om hun bedrijfsinformatie op te slaan en een extractie-, transformatie- en laadsoftware (ETL) kopen om hun gegevensopslag te vergemakkelijken. Als alternatief kunnen ze een gegevensopslagframework zoals Hadoop gebruiken om hun gegevens te beheren.

Datawarehouses

Business intelligence combineert verschillende databronnen in één database door een datawarehouse te bouwen. Datawarehouses fungeren als een centrale opslagplaats voor gegevens die door andere BI-applicaties moeten worden opgevraagd en geanalyseerd. Door gebruik te maken van de extractie-, transformatie- en laadmethode, verzamelen datawarehouses gegevens uit de hele organisatie en maken het voor andere applicaties gemakkelijker om er snel toegang toe te krijgen.

Analyse- en rapportagetools kunnen nog steeds functioneren zonder datawarehouses, maar wel actief rapportages via CRM-software, of zelfs POS-software (Point of Sale), beperken niet alleen de focus van de intelligentie, het heeft ook een negatieve invloed op de prestaties van die applicaties.Bovendien bestaan de gegevens in deze systemen in verschillende indelingen, waardoor het uitzonderlijk moeilijk is om conclusies te trekken en patronen te identificeren zonder de gegevens te herstructureren in een gemeenschappelijk formaat en deze in een gemeenschappelijke ruimte te huisvesten.

Gegevens die zijn opgeslagen in een gegevens warehouse neemt de vorm aan van dimensies of feiten, die worden gehaald uit de systemen die de gegevens produceren. Feiten vertegenwoordigen cijfers voor een specifieke actie, zoals de verkoop van een widget. Dimensies geven context aan feiten door datums en locaties toe te voegen, en worden ook wel metadata genoemd. Dimensies kunnen bijvoorbeeld de verkoop van een widget opdelen in maanden of jaren, waardoor zoekopdrachten gemakkelijker kunnen worden uitgevoerd.

Bezoek onze datawarehouse-overzichtspagina voor meer informatie en aanbevolen datawarehouse-leveranciers.

• • Welke business intelligence-software is geschikt voor uw bedrijf?
  • Ontdek het nu.

Datamarts

In wezen eenvoudigere, smallere versies van datawarehouses, datamarts richten zich op een specifieke subset van gegevens in plaats van gegevens op te slaan uit het hele bedrijf. Ze slaan mogelijk vaker gebruikte gegevens op, of gegevens die slechts één afdeling gebruikt. Bedrijven zullen het goedkoper vinden om datamarts te implementeren dan datawarehouses, en ze kunnen niet-IT-medewerkers een betere gebruikerservaring bieden door de complexiteit van de database te beperken.

Extraheren, transformeren en laden (ETL) software

Genoemd naar het proces waarmee gegevens worden overgebracht naar een datawarehouse, ETL-toepassingen normaliseren gegevens op een centrale locatie. Bedrijven kunnen ETL-software aanschaffen met datawarehouse-software of als add-on-applicatie. Laten we elk onderdeel van het ETL-proces bekijken:

• Extract: gegevensextractie is het proces waarbij gegevens worden opgehaald uit het oorspronkelijke systeem. Vaak is het moeilijkste aspect van het proces, de mate van succes waarmee gegevens worden geëxtraheerd uit hun bronsystemen – bijvoorbeeld ERP- of CRM-systemen – die het succes van de rest van het proces beïnvloedt. Ongestructureerde gegevens zijn niet goed opgemaakt om in rijen en kolommen te passen, waardoor ze moeilijker te analyseren zijn na opslag in een datawarehouse. Door ongestructureerde gegevens te taggen met metagegevens zoals informatie over de auteur, het type inhoud en andere identificerende factoren, kunnen teams de juiste gegevens vinden wanneer deze worden opgeslagen in het datawarehouse en uiteindelijk in de BI-software worden geladen.
• Transformeren: Na het ophalen van gegevens uit de oorspronkelijke toepassing, moeten die gegevens worden genormaliseerd voordat ze worden opgeslagen in het datawarehouse voor toekomstig gebruik. Om analyses binnen het business intelligence-systeem correct te laten werken, moeten gegevens van verschillende oorspronkelijke toepassingen in hetzelfde formaat bestaan, anders zijn de zoekopdrachten niet nauwkeurig.
• Laden: nu de gegevens zijn geëxtraheerd uit hun bronsystemen en genormaliseerd tijdens de transformatiefase, is het klaar om te worden geladen in de centrale database, meestal het datawarehouse. De laadfrequenties verschillen per organisatie. Sommige bedrijven voeren wekelijks nieuwe gegevens in, terwijl andere dit elke dag doen.

Hadoop

Hadoop, een populair raamwerk voor gegevensopslag, is een infrastructuur voor het opslaan en het verwerken van grote hoeveelheden gegevens. Hoewel Hadoop gegevens opslaat, doet het dat anders dan een traditioneel datawarehouse. Hadoop gebruikt een clustersysteem – Hadoop Distributed File System of HDFS – waarmee gebruikers bestanden op meerdere servers kunnen opslaan.

De infrastructuur van Hadoop biedt een uitstekend raamwerk voor bedrijven die veel gegevens beheren en produceren, evenals zeer grote databestanden. Vanwege het clusterkader kan Hadoop ook fungeren als een back-upmechanisme: als een server uitvalt, verliezen bedrijven de toegang tot al hun gegevens niet. Hadoop is niet erg geschikt voor ad-hocvragen zoals normale datawarehouses, en het kan behoorlijk complex zijn voor gebruikers die niet bekend zijn met JavaScript.

Big data analyseren met business intelligence-software

Terug naar boven

Ongeacht of bedrijven ervoor kiezen hun gegevens op te slaan in een datawarehouse of query’s uit te voeren op het bronsysteem, gegevensanalyse en de resulterende inzichten maken het veld aantrekkelijk voor zakelijke gebruikers. Analysetechnologieën variëren in termen van complexiteit, maar de algemene methode om grote hoeveelheden genormaliseerde gegevens te combineren om patronen te identificeren, blijft consistent tussen platforms.

Datamining

Ook bekend als ‘gegevensdetectie, “Datamining omvat geautomatiseerde en semi-automatische analyses van gegevenssets om patronen en inconsistenties aan het licht te brengen. Veelvoorkomende correlaties die uit datamining worden gehaald, zijn onder meer het groeperen van specifieke gegevenssets, het vinden van uitschieters in gegevens en het trekken van verbanden of afhankelijkheden uit verschillende gegevenssets.

Datamining legt vaak de patronen bloot die worden gebruikt in complexere analyses, zoals voorspellende modellen, waardoor het een essentieel onderdeel van het BI-proces is.

Van de standaardprocessen die worden uitgevoerd door datamining, is de associatieregel leren levert het grootste voordeel op.Door gegevens te onderzoeken om afhankelijkheden te trekken en correlaties te construeren, kan de associatieregel bedrijven helpen beter te begrijpen hoe klanten omgaan met hun website of zelfs welke factoren hun koopgedrag beïnvloeden.

Het leren van associatieregels is oorspronkelijk geïntroduceerd om verbanden te leggen tussen aankoopgegevens geregistreerd in kassasystemen bij supermarkten. Als een klant bijvoorbeeld ketchup en kaas kocht, zouden associatieregels waarschijnlijk aan het licht brengen dat de klant ook hamburgervlees heeft gekocht. Hoewel dit een simplistisch voorbeeld is, werkt het om een soort analyse te illustreren die nu ongelooflijk complexe ketens van gebeurtenissen in allerlei bedrijfstakken met elkaar verbindt en gebruikers helpt correlaties te vinden die anders verborgen zouden zijn gebleven.

Gegevensanalyse met business intelligence-software

Misschien wel een van de meest opwindende aspecten van BI, voorspellende analysetoepassingen functioneren als een geavanceerde subset van datamining. Zoals de naam suggereert, voorspellen voorspellende analyses toekomstige gebeurtenissen op basis van huidige en historische gegevens. Door verbanden te leggen tussen datasets, voorspellen deze softwareapplicaties de waarschijnlijkheid van toekomstige gebeurtenissen, wat kan leiden tot een enorm concurrentievoordeel voor bedrijven.

Voorspellende analyse omvat gedetailleerde modellering en zelfs stappen op het gebied van machine learning , waar software daadwerkelijk leert van gebeurtenissen uit het verleden om toekomstige gevolgen te voorspellen. Laten we ons voor onze doeleinden concentreren op de drie belangrijkste vormen van voorspellende analyse:

Voorspellende modellen

Dit type software, het meest bekende segment van voorspellende analyse, doet wat de naam aangeeft : het voorspelt, vooral met betrekking tot een enkel element. Voorspellende modellen zoeken naar correlaties tussen een bepaalde meeteenheid en ten minste een of meer kenmerken die bij die eenheid horen. Het doel is om dezelfde correlatie tussen verschillende datasets te vinden.

Beschrijvende modellering

Terwijl voorspellende modellering zoekt naar een enkele correlatie tussen een eenheid en zijn kenmerken, om de waarschijnlijkheid te voorspellen van een klant die van verzekeraar verandert, bijvoorbeeld – met beschrijvende modellering wordt getracht gegevens terug te brengen tot beheersbare grootten en groeperingen. Beschrijvende analyses werken goed voor het samenvatten van informatie zoals unieke paginaweergaven of vermeldingen op sociale media.

Beslissingsanalyses

Bij beslissingsanalyses wordt rekening gehouden met alle factoren die verband houden met een discrete beslissing. Beslissingsanalyses voorspellen het trapsgewijze effect dat een actie zal hebben op alle variabelen die bij het nemen van die beslissing betrokken zijn. Met andere woorden, beslissingsanalyses geven bedrijven de concrete informatie die ze nodig hebben om resultaten te voorspellen en actie te ondernemen.

Natuurlijke taalverwerking

Gegevens zijn er in drie hoofdvormen: gestructureerd, semigestructureerd en ongestructureerd . Ongestructureerde gegevens zijn de meest voorkomende, en omvatten tekstdocumenten en andere soorten bestanden die bestaan in indelingen die computers niet gemakkelijk kunnen lezen.

Ongestructureerde gegevens kunnen niet in rijen of kolommen worden opgeslagen, waardoor het onmogelijk voor traditionele datamining-software om te analyseren. Deze gegevens zijn echter vaak cruciaal voor het begrijpen van bedrijfsresultaten. Met zoveel gegevens in ongestructureerde vorm, zou tekstanalyse een belangrijke overweging moeten zijn bij het vinden van de beste business intelligence-software.

Natuurlijke taalverwerkingssoftware (NLP), ook bekend als tekstanalysesoftware, kamt grote sets van ongestructureerde data om verborgen patronen te vinden. NLP is vooral interessant voor bedrijven die met social media werken. Met de juiste software kan een bedrijf een regel opstellen om trefwoorden of woordgroepen bij te houden, bijvoorbeeld de naam van een bedrijf, om patronen te vinden in hoe klanten die taal gebruiken. Natuurlijke taalverwerkingstools meten ook het klantsentiment, geven inzicht in de levenslange klantwaarde en leren klanttrends die toekomstige productlijnen kunnen informeren.

• • Voor welke Business Intelligence-software geschikt is uw bedrijf?
  • Ontdek het nu

Business intelligence-software voor bedrijfsrapportage

De vorige twee toepassingen van Business Intelligence-software behandelde de werking van business intelligence-systemen: hoe bedrijfsgegevens worden opgeslagen en hoe software deze gegevens verfijnt tot zinvolle intelligentie. Business intelligence-rapportage richt zich op de presentatie van deze bevindingen.

Online analytische verwerking (OLAP)

Online analytische verwerking (OLAP) maakt gebruik van multidimensionale databases om gebruikers in staat te stellen datawarehouses te bevragen en rapporten te maken die gegevens vanuit meerdere perspectieven bekijken. OLAP geeft business intelligence-software de mogelijkheid om gegevens te combineren, in te zoomen op enkele metrieken en gegevens te bekijken voor combinaties van afzonderlijke metrieken die niet verkrijgbaar zijn in een traditionele spreadsheetopstelling.

De gegevensstatistieken van een toeleveringsketen kunnen bijvoorbeeld locatie, SKU, aankoopdatum, verkoper en vervaldatum omvatten.OLAP-tools kunnen de analisten een duidelijk beeld geven van elke combinatie van deze statistieken. Dat geeft analisten de mogelijkheid om inzichten aan de oppervlakte te brengen die anders verborgen zouden zijn in twee- of driedimensionale spreadsheets.

Datavisualisatie

Een van de meer populaire trends in BI, datavisualisatie, stelt bedrijven in staat om de resultaten van datamining of andere analyses grafisch weer te geven. Het presenteren van bevindingen in een visueel formaat zoals een grafiek, diagram of op een kaart, geeft direct inzicht in de belangrijkste statistieken – inzichten die niet naar voren komen in de context van een spreadsheet. Als onderdeel van een bredere verschuiving naar een betere BI-bruikbaarheid, kan de datavisualisatie UX een grotere factor worden in de aankoopbeslissing van software.

Dashboards

Niet elke zakelijke gebruiker heeft volledige toegang nodig tot alles wat beschikbaar is in het dashboard. De meeste medewerkers hebben alleen toegang nodig tot een dashboard met hun belangrijkste statistieken. Het geeft in één oogopslag toegang tot een reeks vooraf gedefinieerde visualisaties. Hoewel elk bedrijf zijn eigen dashboards kan definiëren op basis van aangepaste bedrijfsbehoeften, zijn enkele mogelijke dashboardconfiguraties

• Verkoopdashboard dat het totale aantal leads en prospects in elke fase van de verkooptrechter bevat, KPI-statistieken van het totale aantal geplande vergaderingen per verkoper, een leaderboard voor totale inkomsten, een gasmeter-tool die de totale inkomsten ten opzichte van het maandelijkse doel laat zien.
• Marketingdashboard met een lijndiagram met het totale aantal voor marketing gekwalificeerde leads per dag, best presterende blogposts per maand, laatste sociale posts.
• Klantensuccesdashboard met visualisaties voor het totale aantal openstaande tickets, aantal gesloten tickets per dag, gemiddelde sluitingsduur, scorebord tot totalen van tickets
• IT-ondersteuningsdashboard met belangrijke statistieken met betrekking tot sprintvoortgang, totaal aantal open bugtickets, huidige on-call ontwikkelaars, leaderboard voor functieverzoeken

Waarschuwingen en meldingen

Terwijl dashboards en rapporten dit enorm uitbreiden De bruikbaarheid van business intelligence-software voor niet-IT-gebruikers, alerts en notificaties kunnen nog meer praktische toepassingen bieden voor alle zakelijke gebruikers. Waarschuwingen stellen gebruikers die het grootste deel van hun tijd niet in de tool doorbrengen op de hoogte van gegevenswijzigingen die onmiddellijke aandacht vereisen.

Wanneer bedrijven waarschuwingen instellen voor drempels van hoge en lage prestaties, kunnen ze volgen wanneer ze een reactie moeten mobiliseren of een probleem moeten onderzoeken voordat het een noodgeval wordt. Sterker nog, bedrijven die waarschuwingen instellen voor doelstatistieken, kunnen hun teaminspanningen vroeg en vaak vieren en erkennen.

Staat van de business intelligence-markt

Terug naar boven

• Uit een Dresner Advisory-rapport uit 2018 bleek dat bijna 50 procent van de business intelligence-gebruikers betere beslissingen ‘een cruciale doelstelling voor hun projecten, gevolgd door 35 procent van de BI-gebruikers die kostenbesparingen en omzetgroei beschouwen als cruciale bedrijfsdoelstellingen die onder BI vallen.
• Raconteur schat dat 90 procent van de grote internationale bedrijven een chief data officer (CDO) die in 2019 aanwezig is om omzetgroei, kostenbesparingen en besluitvorming te stimuleren.
• BI-Survey.com ontdekte dat datakwaliteitsbeheer, datavisualisatie en selfservice BI zijn de drie belangrijkste trends op het gebied van business intelligence. Uit hetzelfde onderzoek bleek tussen 2016 en 2019 de meeste belangstelling voor gegevensvoorbereiding voor zakelijke gebruikers.

Deze statistieken tonen het toenemende gebruik van business intelligence buiten van de IT-omgeving Aangezien zakelijke gebruikers de waarde van data-analyse binnen d Op verschillende afdelingen is de vraag naar business intelligence gestegen. Afdelingen zien hoe datavisualisaties direct antwoord kunnen geven op vragen die al lang via onderbuikgevoel of gissen zijn beantwoord, en ze willen weten hoe ze deze tools ook kunnen gebruiken om betere beslissingen te nemen en meer inkomsten te genereren.

Trends

In-memory database

In-memory database-verwerking gebruikt RAM in plaats van schijf- of harde schijf-verwerking om informatie te lezen. Toegang tot informatie op deze manier verhoogt de prestaties van de applicatie exponentieel. De toenemende kracht van RAM in onze computeromgevingen in combinatie met de vraag naar meer flexibele systemen betekent dat deze software een groot aandeel heeft in de toekomst van BI. Door de dramatische daling van de geheugenprijzen is het een populairdere optie geworden om analyses uit te voeren via multidimensionale databases en kubussen.

Gebruik van business intelligence-software op verschillende afdelingen

BI-gebruikers zijn steeds vaker ’t IT-personeel; het zijn werknemers met een standaard technologische kennis die de kracht van BI willen benutten om een concurrentievoordeel te behalen.

Bijgevolg wordt het ontwerp van rapportagemechanismen en het gebruiksgemak van analysefuncties naar een lagere toegangsbarrière gedreven.Het is niet langer voldoende om over uitstekende analyse- of datawarehousing-functies te beschikken; ze moeten bruikbaar zijn door zowel IT-experts als zakelijke gebruikers zonder analytische ervaring.

Veel van de grote BI-leveranciers – SAP, IBM, Microsoft en SAS – reageerden allemaal op de opkomst van nieuwe, kleinere bedrijven die een gebruiksvriendelijke visuele functie boden door hun interfaces volledig opnieuw te ontwerpen. Uit een rapport van Dresner Advisory Services uit 2018 bleek dat de belangrijkste motivatie voor BI-acceptatie afkomstig is van bedrijfsleiders, operaties en verkoopafdelingen. Verschillende leveranciers zijn gespecialiseerd in de ‘self-service’ BI-ruimte, waaronder Tableau en TIBCO Spotfire, die we vergelijken in ons artikel Tableau vs Spotfire.

Embedded analytics

Business intelligence-software belooft om bedrijfsanalyses te verduidelijken voor de meest niet-technische werknemers, wat de vraag naar ingebouwde analysetools heeft doen toenemen. Met deze tools kunnen bedrijven datavisualisaties bouwen binnen hun BI-software en die visualisaties dynamisch aanbieden aan interne en externe klanten binnen bedrijfsapps.

Ingebouwde analyses besparen bedrijven duizenden uren en honderdduizenden dollars die ze anders zouden gebruiken om volledig nieuwe rapportage- en analysedashboards en tools te bouwen. Deze tools geven zakelijke gebruikers nu toegang tot aangepaste, plug-and-play visualisaties, waardoor de time-to-market aanzienlijk wordt versneld.

De juiste business intelligence-software kiezen

Terug naar boven

Het naast elkaar vergelijken van alle functies die deze tools bieden, kan een hele klus zijn, maar we kunnen helpen u bespaart uren met zoeken naar software. Neem vandaag nog contact met ons op of vul het formulier bovenaan de pagina in om het proces te starten. We sturen u een reeks aanbevelingen die passen bij uw functievereisten en gegevensbehoeften.

• • Welke Business Intelligence-software is geschikt voor uw bedrijf?
  • Ontdek het nu