Zbadaliśmy najlepsze oprogramowanie do analizy biznesowej pod kątem popularności użytkowników i głównych funkcji . Porównaj najlepsze oprogramowanie BI na poniższym wykresie i czytaj dalej, aby dowiedzieć się więcej o oprogramowaniu do analizy biznesowej. Aby uzyskać niestandardowy zestaw zaleceń dotyczących najlepszego oprogramowania BI dla Twojej firmy, wypróbuj nasze narzędzie wyboru produktów u góry strony.

• pierwszy
  • Produkt
    SAP BusinessObjects
  • Funkcje
    • TA Rating
      4/5
    • Analiza danych
      Tak
    • Przetwarzanie języka naturalnego
      Nie
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Nie
    • Wbudowana analityka
      Tak
  • SAP BusinessObjects to narzędzie do analizy biznesowej, które działa samodzielnie lub jako część większego stosu technologii SAP.
• najpierw
  • Produkt
    Dundas
  • Funkcje
    • Ocena TA
      4.5 / 5
    • Analiza danych
      Tak
    • Przetwarzanie języka naturalnego
      Nie
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Tak
    • Wbudowana analityka
      Tak
  • Dundas BI to narzędzie do analizy biznesowej, które sugeruje prawidłowe wizualizacje danych i zapewnia n analityczny dostęp do szczegółowych informacji z elastycznych wizualizacji.
• pierwszy
  • Produkt
    Geckoboard
  • Funkcje
    • Ocena TA
      4,5 / 5
    • Analiza danych
      Nie
    • Naturalne Przetwarzanie języka
      Nie
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Tak
    • Wbudowana analityka
      Nie
  • Geckoboard to oprogramowanie typu dashobard, które umożliwia firmom łączenie się z istniejącym oprogramowaniem i wyświetlanie kluczowych wskaźników na pulpitach.
• pierwszy
  • Produkt
    Sisense
  • Funkcje
    • Ocena TA
      4,5 / 5
    • Analiza danych
      Tak
    • Przetwarzanie języka naturalnego
      Tak
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Tak
    • Wbudowana analityka
      Tak
  • Sisense to oprogramowanie do analizy biznesowej, które łączy dane bezpośrednio z produktów SaaS i baz danych w celu analizy dla każdego użytkownika.
• najpierw
  • Produkt
    Oracle BI
  • Funkcje
    • Ocena TA
      4/5
    • Analityka danych
      Tak
    • Przetwarzanie języka naturalnego
      Nie
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Tak
    • Wbudowana analityka
      Nie
  • Oracle Business Intelligence to oprogramowanie pośredniczące działające na stosie biznesowym Oracle, które zapewnia firmom daleko idące opcje analityczne.
• pierwszy
  • Produkt
    Tableau
  • Funkcje
    • Ocena TA
      4,5 / 5
    • Analiza danych
      Tak
    • Przetwarzanie języka naturalnego
      Nie
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Nie
    • Wbudowana analityka
      Tak
  • Tableau to wiodące oprogramowanie do analizy biznesowej dla analityków danych i firm.
• pierwszy
  • Produkt
    Domo
  • Funkcje
    • Ocena TA
      4/5
    • Analiza danych
      T es
    • Przetwarzanie języka naturalnego
      Nie
    • Raportowanie w czasie rzeczywistym
      Tak
    • Wbudowana analityka
      Nie
  • Domo to oprogramowanie do analizy biznesowej, które łączy natywne połączenia z aplikacjami z oprogramowaniem do przetwarzania danych.

1. Co to jest biznes oprogramowanie do analizy biznesowej?
2. Recenzje czołowych dostawców oprogramowania do analizy biznesowej
3. Porównanie oprogramowania do analizy biznesowej
4. Najważniejsze funkcje oprogramowania do analizy biznesowej i zalecani dostawcy
5. Wybór odpowiedniego oprogramowania do analizy biznesowej

Co to jest oprogramowanie do analizy biznesowej?

Oprogramowanie do analizy biznesowej to zestaw narzędzi używanych przez firmy do pobierania, analizowania i przekształcania danych w przydatne informacje biznesowe. Przykłady narzędzi analizy biznesowej obejmują wizualizację danych, hurtownie danych, pulpity nawigacyjne i raportowanie. W przeciwieństwie do analizy konkurencji, oprogramowanie Business Intelligence czerpie z wewnętrznych danych, które firma produkuje, a nie ze źródeł zewnętrznych.

Wraz ze wzrostem znaczenia Big Data rośnie popularność oprogramowania BI. Firmy generują, śledzą i kompilują dane biznesowe na niespotykaną dotąd skalę. Ale wszystkie te dane są niczym, jeśli nie potrafimy ich zrozumieć i wykorzystać do poprawy wyników biznesowych.

Aby dokonywać świadomych wyborów, firmy muszą opierać swoje decyzje na dowodach. Góry danych, które tworzą firmy i ich klienci, zawierają dowody wzorców zakupów i trendów rynkowych.Agregując, standaryzując i analizując te dane, firmy mogą lepiej zrozumieć swoich klientów, lepiej prognozować wzrost przychodów i lepiej chronić się przed pułapkami biznesowymi.

Analiza biznesowa tradycyjnie przyjmuje postać kwartalnych lub rocznych raportów, Jednak dzisiejsze narzędzia analizy biznesowej oparte na oprogramowaniu działają w sposób ciągły i z niewielką prędkością. Te spostrzeżenia mogą pomóc firmie wybrać sposób działania w ciągu kilku minut.

Oprogramowanie BI interpretuje morze wymiernych działań klientów i biznesowych oraz zwraca zapytania w oparciu o wzorce w danych. BI występuje w wielu formach i obejmuje wiele różnych typów technologii. W tym przewodniku porównano najlepszych dostawców oprogramowania do analizy biznesowej, podzielono trzy główne etapy, przez które muszą przejść dane, aby zapewnić analizę biznesową, oraz omówiono kwestie dotyczące zakupu oprogramowania do analizy biznesowej dla firm różnej wielkości.

Recenzje czołowych dostawców oprogramowania do analizy biznesowej

Powrót do góry

• Tableau a Spotfire: Business Intelligence dla guru spoza IT
• Tableau a Looker: porównanie oprogramowania Business Intelligence
• Power BI a Tableau: pojedynek w analizie danych
• 16 alternatyw Tableau do wizualizacji i analizy danych
• Domo kontra Tableau: wybór odpowiedniego rozwiązania Business Intelligence
• 5 sposobów, w jakie wbudowana analityka może zapewnić Twoim klientom naukę o danych
• Twój dział IT pokocha te 6 wyborów oprogramowania BI do analizy klienta
• Najlepsze opcje wbudowanego oprogramowania analitycznego dla małych, średnich i przedsiębiorstw
• Nagrody TechnologyAdvice 2019 Best Business Intelligence Software Awards
• 10 najlepszych narzędzi do analizy predykcyjnej według Kategoria
• Znajdź kanarka w swoich danych: techniki eksploracji danych dla osób niebędących analitykami

Porównanie oprogramowania do analizy biznesowej

Powrót do góry

Najlepszy BI Oprogramowanie (według kategorii)

Samoobsługa	Dane Wizualizacja	Hurtownie danych	Platformy BI
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segment	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Najważniejsze funkcje oprogramowania do analizy biznesowej i zalecani dostawcy

Powrót do góry

Przechowywanie danych na potrzeby analizy biznesowej

Dane znajdują się w wielu systemach w całej organizacji. Aby analiza była jak najdokładniejsza, firmy powinny zapewnić ujednolicone formatowanie wszystkich typów danych z każdego z tych systemów. Na przykład duże przedsiębiorstwa mogą mieć informacje o swoich klientach w aplikacji do zarządzania relacjami z klientami (CRM), a dane finansowe w aplikacji do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP). Te oddzielne programy mogą oznaczać i kategoryzować dane w inny sposób i będą wymagały standaryzacji danych przed analizą.

Niektóre programy do analizy biznesowej pobierają dane do analizy bezpośrednio z aplikacji źródłowych za pośrednictwem natywnego połączenia API lub elementu webhook. Inne systemy analizy biznesowej wymagają użycia systemu przechowywania danych w celu agregowania różnych zestawów danych we wspólnej lokalizacji. Małe firmy, pojedyncze działy lub indywidualni użytkownicy mogą stwierdzić, że połączenie natywne działa dobrze, ale duże korporacje, przedsiębiorstwa i firmy, które generują duże zbiory danych, będą potrzebować bardziej kompleksowej konfiguracji analizy biznesowej.

Jeśli tak wybierz scentralizowane rozwiązanie do przechowywania danych, firmy mogą korzystać z hurtowni danych lub zbiorczej bazy danych do przechowywania informacji biznesowych i zakupu oprogramowania do ekstrakcji, przekształcania i ładowania (ETL), aby ułatwić przechowywanie danych. Alternatywnie, mogą używać struktury przechowywania danych, takiej jak Hadoop, do zarządzania swoimi danymi.

Hurtownie danych

Analiza biznesowa łączy różne źródła danych w jedną bazę danych, tworząc hurtownię danych. Hurtownie danych pełnią rolę centralnego repozytorium danych, które mają być przeszukiwane i analizowane przez inne aplikacje BI. Korzystając z metody wyodrębniania, przekształcania i ładowania danych, hurtownie danych gromadzą dane z całej organizacji i ułatwiają innym aplikacjom szybki dostęp do nich.

Narzędzia analityczne i raportowe mogą nadal działać bez hurtowni danych, ale działają raporty za pośrednictwem oprogramowania CRM, a nawet oprogramowania punktu sprzedaży (POS) nie tylko ograniczają koncentrację inteligencji, ale także negatywnie wpływają na wydajność tych aplikacji.Ponadto dane w tych systemach istnieją w różnych formatach, co sprawia, że wyjątkowo trudno jest wyciągać wnioski i identyfikować wzorce bez przekształcania danych do wspólnego formatu i umieszczania ich we wspólnym obszarze.

Dane przechowywane w danych hurtownia ma postać wymiarów lub faktów, które są pobierane z systemów wytwarzających dane. Fakty przedstawiają liczby związane z konkretnym działaniem, na przykład sprzedażą widżetu. Wymiary nadają kontekst faktom, dodając daty i lokalizacje, i są również nazywane metadanymi. Na przykład wymiary mogą podzielić sprzedaż widżetu na miesiące lub lata, ułatwiając wykonywanie zapytań.

Aby uzyskać więcej informacji i polecić dostawców hurtowni danych, odwiedź naszą stronę przeglądu hurtowni danych.

• • Które oprogramowanie do analizy biznesowej jest odpowiednie dla Twojej firmy?
  • Dowiedz się teraz.

Data Mart

Zasadniczo prostsze, węższe wersje hurtowni danych, hurtownie danych koncentrują się na określonym podzbiorze danych, zamiast przechowywać dane z całej firmy. Mogą przechowywać częściej używane dane lub dane używane tylko przez jeden dział. Firmy uznają za tańsze wdrożenie magazynów danych niż hurtownie danych i mogą zapewnić personelowi spoza IT lepsze doświadczenie użytkownika, ograniczając złożoność bazy danych.

Wyodrębnianie, przekształcanie i ładowanie (ETL) oprogramowanie

Nazwane na potrzeby procesu, w którym dane są przesyłane do hurtowni danych, aplikacje ETL normalizują dane w centralnej lokalizacji. Firmy mogą kupować oprogramowanie ETL z oprogramowaniem do hurtowni danych lub jako aplikację dodatkową. Przeanalizujmy każdą część procesu ETL:

• Wyodrębnij: wyodrębnianie danych to proces pobierania danych z ich systemu pochodzenia. Często najtrudniejszy aspekt procesu, stopień powodzenia, z jakim dane są wydobywane z ich systemów źródłowych – na przykład systemów ERP lub CRM – wpływa na powodzenie pozostałej części procesu. Dane nieustrukturyzowane nie są dobrze sformatowane pod kątem dopasowania do wierszy i kolumn, co utrudnia analizę po zapisaniu w hurtowni danych. Oznaczanie danych nieustrukturyzowanych metadanymi, takimi jak informacje o autorze, typ treści i inne czynniki identyfikujące, może pomóc zespołom znaleźć właściwe dane, gdy są one przechowywane w hurtowni danych i ostatecznie ładowane do oprogramowania BI.
• Transform: Po pobraniu danych z aplikacji, z której pochodzą, dane te muszą zostać znormalizowane, zanim zostaną zapisane w hurtowni danych do wykorzystania w przyszłości. Aby analizy w systemie analizy biznesowej działały prawidłowo, dane z różnych aplikacji pochodzenia muszą istnieć w tym samym formacie, w przeciwnym razie zapytania nie będą dokładne.
• Wczytaj: teraz, gdy dane zostały wyodrębnione z ich systemy źródłowe i znormalizowane w fazie transformacji, są gotowe do załadowania do centralnej bazy danych, najczęściej hurtowni danych. Częstotliwości obciążenia różnią się w zależności od organizacji. Niektóre firmy mogą wprowadzać nowe dane co tydzień, podczas gdy inne będą to robić codziennie.

Hadoop

Hadoop, popularna struktura przechowywania danych, to infrastruktura do przechowywania i przetwarzanie dużych zbiorów danych. Chociaż Hadoop przechowuje dane, robi to inaczej niż tradycyjny magazyn danych. Hadoop korzysta z systemu klastrów – Hadoop Distributed File System lub HDFS – który umożliwia użytkownikom przechowywanie plików na wielu serwerach.

Infrastruktura Hadoop zapewnia doskonałą strukturę dla firm, które zarządzają dużą ilością danych i generują je, a także bardzo duże pliki danych. Ze względu na strukturę klastra Hadoop może również działać jako mechanizm zapasowy: jeśli jeden serwer ulegnie awarii, firmy nie tracą dostępu do wszystkich swoich danych. Hadoop nie jest dobrze przystosowany do zapytań ad hoc, takich jak zwykłe hurtownie danych, i może być dość skomplikowany dla użytkowników, którzy nie są zaznajomieni z JavaScriptem.

Analizowanie dużych zbiorów danych za pomocą oprogramowania do analizy biznesowej

Powrót do góry

Niezależnie od tego, czy firmy decydują się na przechowywanie danych w hurtowni danych, czy też uruchamiają zapytania w systemie źródłowym, analiza danych i wynikające z niej spostrzeżenia sprawiają, że ta dziedzina jest atrakcyjna dla użytkowników biznesowych. Technologie analityczne różnią się pod względem złożoności, ale ogólna metoda łączenia dużych ilości znormalizowanych danych w celu identyfikacji wzorców pozostaje spójna na różnych platformach.

Eksploracja danych

Znany również jako „odkrywanie danych, ”Eksploracja danych obejmuje zautomatyzowane i półautomatyczne analizy zestawów danych w celu odkrycia wzorców i niespójności. Typowe korelacje wynikające z eksploracji danych obejmują grupowanie określonych zestawów danych, znajdowanie wartości odstających w danych oraz rysowanie połączeń lub zależności z różnych zestawów danych.

Eksploracja danych często odkrywa wzorce używane w bardziej złożonych analizach, takich jak modelowanie predykcyjne, co czyni je istotną częścią procesu BI.

Ze standardowych procesów wykonywanych przez eksplorację danych, reguła asocjacyjna uczenie się przynosi największe korzyści.Analizując dane w celu rysowania zależności i konstruowania korelacji, reguła asocjacji może pomóc firmom lepiej zrozumieć sposób interakcji klientów z ich witryną, a nawet czynniki wpływające na ich zachowania zakupowe.

Uczenie się reguł asocjacyjnych zostało pierwotnie wprowadzone w celu odkrywania połączeń między danymi dotyczącymi zakupów zarejestrowanymi w systemach punktów sprzedaży w supermarketach. Na przykład, jeśli klient kupił keczup i ser, reguły stowarzyszenia prawdopodobnie ujawniłyby, że klient kupił również mięso na hamburgery. Chociaż jest to uproszczony przykład, działa w celu zilustrowania rodzaju analizy, która teraz łączy niewiarygodnie złożone łańcuchy zdarzeń z różnych branż i pomaga użytkownikom znaleźć korelacje, które w innym przypadku pozostałyby ukryte.

Analiza danych z oprogramowaniem do analizy biznesowej

Być może jeden z najbardziej ekscytujących aspektów BI, aplikacje do analizy predykcyjnej funkcjonują jako zaawansowany podzbiór eksploracji danych. Jak sugeruje nazwa, analizy predykcyjne przewidują przyszłe wydarzenia na podstawie danych bieżących i historycznych. Tworząc połączenia między zestawami danych, te aplikacje przewidują prawdopodobieństwo przyszłych zdarzeń, co może prowadzić do ogromnej przewagi konkurencyjnej dla firm.

Analiza predykcyjna obejmuje szczegółowe modelowanie, a nawet zapuszcza się w sferę uczenia maszynowego , gdzie oprogramowanie faktycznie uczy się na podstawie przeszłych wydarzeń, aby przewidywać przyszłe konsekwencje. Dla naszych celów skupmy się na trzech głównych formach analizy predykcyjnej:

Modelowanie predykcyjne

Najbardziej znany segment analityki predykcyjnej, ten typ oprogramowania robi to, co sugeruje jego nazwa : przewiduje, szczególnie w odniesieniu do pojedynczego elementu. Modele predykcyjne wyszukują korelacje między określoną jednostką miary a co najmniej jedną lub więcej cechami związanymi z tą jednostką. Celem jest znalezienie tej samej korelacji w różnych zestawach danych.

Modelowanie opisowe

Podczas gdy modelowanie predykcyjne wyszukuje pojedynczą korelację między jednostką a jej cechami – w celu przewidzenia prawdopodobieństwa na przykład klienta zmieniającego ubezpieczyciela – modelowanie opisowe ma na celu zredukowanie danych do rozmiarów i grup, które można zarządzać. Analiza opisowa dobrze sprawdza się przy podsumowywaniu informacji, takich jak niepowtarzalne wyświetlenia stron lub wzmianki w mediach społecznościowych.

Analiza decyzji

Analiza decyzji uwzględnia wszystkie czynniki związane z dyskretną decyzją. Analizy decyzyjne przewidują kaskadowy efekt, jaki działanie będzie miało na wszystkie zmienne zaangażowane w podjęcie decyzji. Innymi słowy, analiza decyzji dostarcza firmom konkretnych informacji potrzebnych do przewidywania wyników i podejmowania działań.

Przetwarzanie języka naturalnego

Dane występują w trzech głównych formach: ustrukturyzowanej, częściowo ustrukturyzowanej i nieustrukturyzowanej . Najpopularniejsze są dane nieustrukturyzowane, które obejmują dokumenty tekstowe i inne typy plików, które istnieją w formatach, których komputery nie mogą z łatwością odczytać.

Niestrukturalne dane nie mogą być przechowywane w wierszach ani kolumnach, co sprawia, że niemożliwe do analizy przez tradycyjne oprogramowanie do eksploracji danych. Jednak te dane są często kluczowe dla zrozumienia wyników biznesowych. Przy tak dużej ilości danych w formie nieustrukturyzowanej analiza tekstu powinna być kluczową kwestią przy poszukiwaniu najlepszego oprogramowania do analizy biznesowej.

Oprogramowanie do przetwarzania języka naturalnego (NLP), znane również jako oprogramowanie do analizy tekstu, przeczesuje duże zestawy nieustrukturyzowanych danych, aby znaleźć ukryte wzorce. NLP jest szczególnie interesujące dla firm, które pracują z mediami społecznościowymi. Korzystając z odpowiedniego oprogramowania, firma może skonfigurować regułę śledzenia słów kluczowych lub fraz – na przykład nazwy firmy – w celu znalezienia wzorców w używaniu tego języka przez klientów. Narzędzia do przetwarzania języka naturalnego mierzą również nastroje klientów, zapewniają wgląd w wartość klienta od początku życia i uczą się trendów klientów, które mogą wpłynąć na przyszłe linie produktów.

• • Które oprogramowanie Business Intelligence jest odpowiednie dla Twoja firma?
  • Dowiedz się teraz

Oprogramowanie do analizy biznesowej do raportowania korporacyjnego

Poprzednie dwie aplikacje Oprogramowanie do analizy biznesowej zajmowało się mechaniką systemów Business Intelligence: sposobem przechowywania danych biznesowych oraz sposobem udoskonalania tych danych w celu uzyskania znaczącej inteligencji. Raportowanie Business Intelligence koncentruje się na prezentacji tych wyników.

Przetwarzanie analityczne online (OLAP)

Przetwarzanie analityczne online (OLAP) wykorzystuje wielowymiarowe bazy danych, aby umożliwić użytkownikom przeszukiwanie hurtowni danych i tworzenie raportów które wyświetlają dane z wielu perspektyw. OLAP daje oprogramowaniu do analizy biznesowej możliwość łączenia danych, drążenia w dół do pojedynczych metryk i przeglądania danych pod kątem kombinacji pojedynczych metryk, których nie można uzyskać w tradycyjnej konfiguracji arkusza kalkulacyjnego.

Na przykład metryki danych łańcucha dostaw mogą obejmować lokalizację, SKU, datę zakupu, sprzedawcę i datę ważności.Narzędzia OLAP mogą zapewnić analitykom jasny obraz dowolnej kombinacji tych metryk. Daje to analitykom możliwość ujawniania spostrzeżeń, które w innym przypadku byłyby ukryte w dwu- lub trójwymiarowych arkuszach kalkulacyjnych.

Wizualizacja danych

Wizualizacja danych, jeden z bardziej popularnych trendów w BI, umożliwia firmom graficzne przedstawienie wyników eksploracji danych lub innych analiz. Przedstawianie wyników w formacie wizualnym, takim jak wykres, wykres lub mapa, zapewnia natychmiastowy wgląd w najważniejsze wskaźniki – informacje, które nie pojawiają się w kontekście arkusza kalkulacyjnego. W ramach szerszego przejścia w kierunku lepszej użyteczności BI, UX wizualizacji danych może stać się większym czynnikiem przy podejmowaniu decyzji o zakupie oprogramowania.

Pulpity nawigacyjne

Nie każdy użytkownik biznesowy potrzebuje pełnego dostępu do wszystkiego, co jest dostępne w panelu. Większość pracowników potrzebuje jedynie dostępu do pulpitu nawigacyjnego z najważniejszymi danymi. Zapewnia szybki dostęp do szeregu predefiniowanych wizualizacji. Chociaż każda firma może definiować własne pulpity nawigacyjne w oparciu o niestandardowe potrzeby biznesowe, niektóre możliwe konfiguracje paneli to

• Panel sprzedaży zawierający całkowitą liczbę potencjalnych klientów na każdym etapie lejka sprzedaży, wskaźniki KPI całkowitej liczby zaplanowanych spotkań na sprzedawcę, tablica wyników całkowitych przychodów, miernik poziomu gazu, który pokazuje całkowity przychód w realizacji celu miesięcznego
• Pulpit marketingowy przedstawiający wykres liniowy z całkowitą liczbą marketingowych potencjalnych klientów dziennie, najskuteczniejsze posty na blogu miesięcznie, najnowsze posty w mediach społecznościowych.
• Pulpit nawigacyjny sukcesu klienta z wizualizacjami łącznej liczby otwartych zgłoszeń, dziennej liczby zamkniętych zgłoszeń, średniego czasu do zamknięcia, sumarycznej tablicy wyników
• Pulpit wsparcia IT z kluczowymi wskaźnikami dotyczącymi postępu sprintu, całkowitej liczby otwartych zgłoszeń błędów, aktualnych programistów dyżurujących, tabeli liderów żądań funkcji

Alerty i powiadomienia

Podczas gdy kokpity i raporty znacznie rozszerzają możliwości Użyteczność oprogramowania Business Intelligence dla użytkowników spoza IT, alerty i powiadomienia mogą zapewnić jeszcze więcej praktycznych zastosowań dla wszystkich użytkowników biznesowych. Alerty powiadamiają użytkowników, którzy nie spędzają większości czasu w narzędziu, o zmianach danych, które wymagają natychmiastowej uwagi.

Gdy firmy ustawiają alerty dla progów wysokiej i niskiej wydajności, mogą śledzić, kiedy muszą zmobilizować reakcję lub zbadać problem, zanim stanie się nagły. Co więcej, firmy, które ustawiają alerty dotyczące wskaźników celów, mogą wcześnie i często doceniać i doceniać wysiłki swojego zespołu.

Stan rynku Business Intelligence

Powrót do góry

• Raport Dresner Advisory z 2018 roku wykazał, że prawie 50 procent użytkowników Business Intelligence uważa, że lepsze decyzje ”to krytyczny cel dla ich projektów, a następnie 35 procent użytkowników BI, dla których oszczędności kosztów i wzrost przychodów są krytycznymi celami biznesowymi objętymi BI.
• Raconteur szacuje, że 90 procent dużych globalnych firm będzie miało dyrektor ds. danych (CDO) wprowadzony do 2019 r. w celu napędzania wzrostu przychodów, oszczędności kosztów i podejmowania decyzji.
• BI-Survey.com stwierdził, że zarządzanie jakością danych, wizualizacja danych i samoobsługowy BI są trzy najważniejsze trendy w Business Intelligence. To samo badanie wykazało największy wzrost zainteresowania przygotowywaniem danych dla użytkowników biznesowych w latach 2016-2019.

Te statystyki pokazują rosnące wykorzystanie Business Intelligence poza środowiska IT Jako użytkownicy biznesowi widzą wartość analityki danych w d W różnych działach wzrosło zapotrzebowanie na wywiad biznesowy. Departamenty widzą, jak wizualizacje danych mogą dostarczać natychmiastowych odpowiedzi na pytania, na które od dawna odpowiadały przeczucia lub zgadywanie, i chcą wiedzieć, w jaki sposób mogą również wykorzystać te narzędzia, aby podejmować lepsze decyzje i zwiększać przychody.

Trendy

Baza danych w pamięci

Przetwarzanie bazy danych w pamięci wykorzystuje pamięć RAM zamiast przetwarzania dysku lub dysku twardego w celu odczytania informacji. Dostęp do informacji w ten sposób wykładniczo zwiększa wydajność aplikacji. Rosnąca moc pamięci RAM w naszych środowiskach obliczeniowych w połączeniu z zapotrzebowaniem na bardziej sprawne systemy oznacza, że to oprogramowanie ma duży udział w przyszłości BI. Dramatyczne spadki cen pamięci sprawiają, że jest to bardziej popularna opcja przeprowadzania analizy za pomocą wielowymiarowych baz danych i kostek.

Korzystanie z oprogramowania do analizy biznesowej w różnych działach biznesowych

Coraz więcej użytkowników BI nie personel IT; są to pracownicy o standardowej wiedzy technologicznej, którzy chcą wykorzystać moc BI, aby uzyskać przewagę konkurencyjną.

W związku z tym projektowanie mechanizmów raportowania i łatwość korzystania z funkcji analitycznych są skierowane w kierunku niższej bariery dostępu.Już nie wystarczy mieć doskonałe funkcje analizy lub hurtowni danych; muszą być dostępne zarówno dla ekspertów IT, jak i użytkowników biznesowych bez doświadczenia analitycznego.

Wielu głównych dostawców BI – SAP, IBM, Microsoft i SAS – wszyscy odpowiedzieli na powstanie nowych, mniejszych firm które oferowały łatwą w użyciu funkcję wizualną dzięki całkowitemu przeprojektowaniu ich interfejsów. Raport Dresner Advisory Services z 2018 r. Wykazał, że główną motywacją do przyjęcia BI jest kierownictwo, dział operacyjny i dział sprzedaży. Kilku dostawców specjalizuje się w „samoobsługowej” przestrzeni BI, w tym Tableau i TIBCO Spotfire, które porównujemy w naszym poście Tableau vs Spotfire.

Wbudowane narzędzia analityczne

Oprogramowanie Business Intelligence obiecuje wyjaśnienie analityki biznesowej dla najbardziej nietechnicznych pracowników, co napędzało popyt na wbudowane narzędzia analityczne. Narzędzia te pozwalają firmom tworzyć wizualizacje danych w ich oprogramowaniu BI i dynamicznie udostępniać te wizualizacje klientom wewnętrznym i zewnętrznym w aplikacjach firmowych.

Wbudowana analityka oszczędza firmom tysiące godzin i setki tysięcy dolarów, które w innym przypadku wykorzystałyby do tworzenia od podstaw raportów i pulpitów analitycznych oraz narzędzi. Narzędzia te zapewniają teraz użytkownikom biznesowym dostęp do niestandardowych wizualizacji typu plug-and-play, co znacznie skraca czas wprowadzenia produktu na rynek.

Wybór odpowiedniego oprogramowania do analizy biznesowej

Powrót do góry

Porównanie wszystkich funkcji oferowanych przez te narzędzia może być trudnym zadaniem, ale możemy pomóc oszczędzasz godziny na wyszukiwaniu oprogramowania. Skontaktuj się z nami już dziś lub wypełnij formularz u góry strony, aby rozpocząć proces. Wyślemy Ci zestaw zaleceń dopasowanych do wymagań funkcji i potrzeb w zakresie danych.

• • Które oprogramowanie Business Intelligence jest odpowiednie dla Twojej firmy?
  • Dowiedz się teraz