Vi har undersökt den bästa business intelligence-programvaran enligt användarnas popularitet och viktiga funktioner . Jämför den bästa BI-programvaran i diagrammet nedan, och läs vidare för att lära dig mer om Business Intelligence-programvara. För en anpassad uppsättning rekommendationer av den bästa BI-programvaran för ditt företag, prova vårt produktvalverktyg högst upp på sidan.

• första
  • Produkt
    SAP BusinessObjects
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4/5
    • Dataanalys
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nej
    • Rapportering i realtid
      Nej
    • Inbyggd Analytics
      Ja
  • SAP BusinessObjects är ett verktyg för affärsinformation som fungerar på egen hand eller som en del av en större SAP-teknikstack.
• först
  • Produkt
    Dundas
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4,5 / 5
    • Dataanalys
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nej
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Inbäddad Analytics
      Ja
  • Dundas BI är ett företagsintelligensverktyg som föreslår rätt visualiseringar för data och ger n on-analytst tillgång till djup insikter från flexibla visualiseringar.
• första
  • Produkt
    Geckoboard
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4,5 / 5
    • Data Analytics
      Nej
    • Natural Språkbehandling – Nej
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Inbyggd Analytics
      Nej
  • Geckoboard är en dashobard-programvara som låter företag ansluta till befintlig programvara och visa nyckeltal på instrumentpaneler.
• första
  • Produkt
    Sisense
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4,5 / 5
    • Dataanalys
      Ja
    • Naturlig språkbehandling – Ja
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Inbyggd Analytics
      Ja
  • Sisense är en programvara för affärsanalys som kombinerar data direkt från SaaS-produkter och databaser för analys för alla användare.
• första
  • Produkt
    Oracle BI
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4/5
    • Dataanalys
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nej
    • Realtidsrapportering
      Ja
    • Inbyggd Analytics
      Nej
  • Oracle Business Intelligence är mellanprogram som körs på Oracle Business Stack som ger företag omfattande analysalternativ.
• första
  • Produkt
    Tableau
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4.5 / 5
    • Dataanalys
      Ja
    • Naturlig språkbehandling
      Nej
    • Rapportering i realtid
      Nej
    • Inbyggd Analytics – Ja
  • Tableau är en ledande programvara för affärsinformation för dataanalytiker och företag.
• första
  • Produkt
    Domo
  • Funktioner
    • TA-betyg
      4/5
    • Dataanalys
      Y es
    • Naturlig språkbehandling – Nej
    • Rapportering i realtid
      Ja
    • Inbyggd Analytics
      Nej
  • Domo är en programvara för affärsinformation som kombinerar inbyggda anslutningar till appar med databehandlingsprogramvara.

1. Vad är affärer programvara för intelligens?
2. De bästa recensioner av mjukvaruleverantörer av företagsintelligens
3. Jämförelse av programvara för företagsintelligens
4. Viktiga funktioner för programvara för affärsinformation och rekommenderade leverantörer
5. Välja rätt business intelligence-programvara

Vad är business intelligence-programvara?

Business intelligence-programvara är en uppsättning verktyg som används av företag för att hämta, analysera och omvandla data till användbara affärsinsikter. Exempel på business intelligence-verktyg inkluderar datavisualisering, datalager, instrumentpaneler och rapportering. Till skillnad från konkurrenskraftig intelligens hämtar programvara från företagsintelligens från interna data som företaget producerar snarare än från externa källor.

Eftersom Big Data har blivit framträdande har BI-programvarans popularitet också. Företag genererar, spårar och sammanställer affärsdata i en skala som aldrig tidigare sett. Men all denna information är ingenting om vi inte kan förstå det och använda det för att förbättra affärsresultaten.

För att göra välgrundade val måste företag basera sina beslut på bevis. De berg av data som företag och deras kunder producerar innehåller bevis på inköpsmönster och marknadstrender.Genom att aggregera, standardisera och analysera dessa data kan företag bättre förstå sina kunder, bättre förutsäga intäktsökning och bättre skydda sig mot fallgropar.

Business intelligence har traditionellt tagit form av kvartals- eller årsrapporter, men dagens programvarustödda verktyg för affärsinformation använder kontinuerligt och i lätt hastighet. Dessa insikter kan hjälpa ett företag att välja en åtgärd på några minuter.

BI-programvara tolkar ett hav av kvantifierbara kund- och affärsåtgärder och returnerar frågor baserat på mönster i data. BI finns i många former och spänner över många olika typer av teknik. Den här guiden jämför de bästa leverantörerna av programvara för affärsinformation, delar upp de tre huvudstegen som data måste gå igenom för att tillhandahålla affärsinformation och ger överväganden för att köpa affärssystem för olika företag.

De bästa leverantörerna av programvara för affärsintelligens

Tillbaka till början

• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence for the Non-IT Guru
• Tableau vs. Looker: A Business Intelligence Software Jämförelse
• Power BI vs Tableau: A Data Analytics Duel
• 16 Tableaualternativ för visualisering och analys av data
• Domo vs. Tableau: Att välja rätt Business Intelligence-lösning
• 5 sätt inbäddad Analytics kan ge datavetenskap till dina kunder
• Din IT-avdelning kommer att älska dessa 6 Customer Intelligence BI-programval
• De bästa inbäddade Analytics-programvarualternativen för små, medelstora företag och företag
• TechnologyAdvice 2019 Bästa Business Intelligence Software Awards
• Topp 10 prediktiva analysverktyg, av Kategori
• Hitta Kanarieöarna i dina data: Data Mining Techniques för icke-analytiker

Jämförelse av programvara för företagsintelligens

Tillbaka till början

Bästa BI Programvara (efter kategori)

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

Viktiga funktioner för programvara för affärsinformation och rekommenderade leverantörer

Tillbaka till början

Datalagring för business intelligence

Data lever i ett antal system i en organisation. För den mest exakta analysen bör företagen säkerställa standardiserad formatering mellan datatyper från vart och ett av dessa system. Till exempel kan stora företag ha information om sina kunder i sin CRM-applikation (Customer Relationship Management) och ha finansiell information i ERP-applikationen (enterprise resource planning). Dessa separata program kan märka och kategorisera data på olika sätt och kommer att behöva standardisera data innan analys.

Vissa program för affärsinformation använder data för analys direkt från källapplikationerna via en inbyggd API-anslutning eller webbhook. Andra business intelligence-system kräver användning av ett datalagringssystem för att aggregera olika datamängder på en gemensam plats. Små företag, enskilda avdelningar eller enskilda användare kan tycka att en inbyggd anslutning fungerar bra, men stora företag, företagsföretag och företag som genererar stora datamängder behöver en mer omfattande installation av affärsinformation.

Om de välja en centraliserad lagringslösning, företag kan använda ett datalager eller datamarknad för att lagra sin företagsinformation och köpa ett extraherings-, omvandlings- och laddningsprogram (ETL) för att underlätta deras datalagring. Alternativt kan de använda ett datalagringsramverk som Hadoop för att hantera sina data.

Datalager

Business intelligence kombinerar olika datakällor i en databas genom att bygga ett datalager. Datalager fungerar som ett centralt arkiv för data som ska ifrågasättas och analyseras av andra BI-applikationer. Med hjälp av extraherings-, omvandlings- och laddningsmetoden samlar datalager data från hela en organisation och gör det lättare för andra applikationer att snabbt komma åt dem.

Analytics- och rapporteringsverktyg kan fortfarande fungera utan datalager, men kör rapporter via CRM-programvara, eller till och med försäljningsstället (POS), begränsar inte bara intelligensens fokus, utan påverkar också prestanda för dessa applikationer.Data i dessa system finns också i olika format, vilket gör det extremt svårt att dra slutsatser och identifiera mönster utan att omstrukturera data till ett gemensamt format och hysa dem i ett gemensamt område.

Data lagrade i en data lager tar formen av dimensioner eller fakta, som hämtas från de system som producerar data. Fakta representerar siffror för en specifik åtgärd, som försäljning av en widget. Dimensioner ger sammanhang till fakta genom att lägga till datum och platser, och kallas också metadata. Till exempel kan dimensioner bryta isär försäljningen av en widget efter månader eller år, vilket gör frågor enklare att utföra.

För mer information och rekommenderade datalagerleverantörer, besök vår översikt över datalager.

• • Vilken programvara för affärsinformation är rätt för ditt företag?
  • Ta reda på det nu.

Data Marts

I huvudsak enklare, smalare versioner av datalager fokuserar datamarknaden på en specifik delmängd av data istället för att lagra data från hela företaget. De kan lagra mer använda data eller data som endast en avdelning använder. Företag kommer att finna det billigare att implementera datamarknader än datalager, och de kan ge icke-IT-personal en bättre användarupplevelse genom att begränsa databasens komplexitet.

Extrahera, transformera och ladda (ETL) programvara

ETL-applikationer är namngivna för den process genom vilken data överförs till ett datalager och normaliserar data på en central plats. Företag kan köpa ETL-programvara med programvara för datalager eller som ett tilläggsprogram. Låt oss undersöka varje del av ETL-processen:

• Extrahera: Dataextraktion är processen att hämta data från dess ursprungssystem. Ofta påverkar den svåraste aspekten av processen, graden av framgång genom vilken data extraheras från deras källsystem – till exempel ERP- eller CRM-system – framgången för resten av processen. Ostrukturerad data är inte formaterad bra för att passa in i rader och kolumner, vilket gör det svårare att analysera efter lagring i ett datalager. Att märka ostrukturerad data med metadata som information om författaren, typ av innehåll och andra identifierande faktorer kan hjälpa team att hitta rätt data när de lagras i datalagret och så småningom laddas in i BI-programvaran.
• Transform: Efter att ha hämtat data från dess ursprungstillämpning måste dessa data normaliseras innan de lagras i datalagret för framtida användning. För att analyser inom business intelligence-systemet ska fungera korrekt, måste data från olika ursprungstillämpningar finnas i samma format, annars kan frågorna inte vara korrekta.
• Ladda: Nu när data har extraherats från deras källsystem och normaliseras genom omvandlingsfasen är den redo att laddas in i den centrala databasen, oftast datalageret. Lastfrekvenser varierar beroende på organisation. Vissa företag kan ange ny data varje vecka medan andra gör det varje dag.

Hadoop

Hadoop är ett populärt ramverk för datalagring och är en infrastruktur för lagring och bearbetning av stora datamängder. Även om Hadoop lagrar data gör det det annorlunda än ett traditionellt datalager. Hadoop använder ett klustersystem – Hadoop Distributed File System eller HDFS – som gör det möjligt för användare att lagra filer på flera servrar.

Hadoops infrastruktur ger ett utmärkt ramverk för företag som hanterar och producerar mycket data såväl som mycket stora datafiler. På grund av sitt klusterramverk kan Hadoop också fungera som en säkerhetskopieringsmekanism: om en server går ner tappar företag inte åtkomst till all sin data. Hadoop är inte lämpligt för ad hoc-frågor som vanliga datalager, och det kan vara ganska komplicerat för användare som inte känner till JavaScript.

Analysera big data med programvara för affärsinformation

Tillbaka till början

Oavsett om företag väljer att lagra sina data i ett datalager eller köra frågor i källsystemet, gör dataanalys och den resulterande insikten fältet tilltalande för företagsanvändare. Analytics-teknologier varierar i termer av komplexitet, men den allmänna metoden för att kombinera stora mängder normaliserad data för att identifiera mönster förblir konsekvent mellan plattformar.

Data mining

Även känd som ”data discovery, ”Data mining involverar automatiserade och halvautomatiska analyser av datamängder för att avslöja mönster och inkonsekvenser. Vanliga korrelationer från data mining inkluderar gruppering av specifika datamängder, att hitta outliers i data, och dra kopplingar eller beroenden från olika datamängder.

Data mining avslöjar ofta de mönster som används i mer komplexa analyser, som prediktiv modellering, vilket gör den till en väsentlig del av BI-processen.

Av standardprocesser som utförs av data mining är associeringsregel lärande är den största fördelen.Genom att undersöka data för att rita beroenden och konstruera korrelationer kan associeringsregeln hjälpa företag att bättre förstå hur kunder interagerar med sin webbplats eller till och med vilka faktorer som påverkar deras köpbeteende.

Föreningsregelinlärning introducerades ursprungligen för att avslöja anslutningar mellan inköpsdata registrerade i försäljningsställen i stormarknader. Till exempel, om en kund köpte ketchup och ost, skulle föreningsregler troligen avslöja att kunden också köpte hamburgarkött. Även om detta är ett förenklat exempel, fungerar det för att illustrera en typ av analys som nu förbinder otroligt komplexa händelsekedjor i alla typer av branscher, och hjälper användare att hitta korrelationer som annars skulle ha förblivit gömda.

med business intelligence-programvara

Kanske en av de mest spännande aspekterna av BI, prediktiva analysapplikationer fungerar som en avancerad delmängd av datautvinning. Som namnet föreslår, förutsäger prediktiv analys framtida händelser baserat på aktuell och historisk data. Genom att dra förbindelser mellan datamängder förutsäger dessa programapplikationer sannolikheten för framtida händelser, vilket kan leda till en enorm konkurrensfördel för företag. , där programvara faktiskt lär sig av tidigare händelser för att förutsäga framtida konsekvenser. För våra ändamål, låt oss fokusera på de tre huvudformerna av prediktiv analys:

Prediktiv modellering

Det mest kända segmentet av prediktiv analys, den här typen av programvara gör vad namnet antyder : det förutspår, särskilt med hänvisning till ett enda element. Prediktiva modeller söker efter korrelationer mellan en viss måttenhet och åtminstone en eller flera funktioner som hör till den enheten. Målet är att hitta samma korrelation mellan olika datamängder.

Beskrivande modellering

Medan prediktiv modellering söker efter en enda korrelation mellan en enhet och dess funktioner – för att förutsäga sannolikheten hos en kund som byter försäkringsleverantör, till exempel – beskrivande modellering syftar till att reducera data till hanterbara storlekar och grupperingar. Beskrivande analys fungerar bra för att sammanfatta information som unika sidvisningar eller omnämnanden från sociala medier.

Beslutsanalys

Beslutsanalys tar hänsyn till alla faktorer relaterade till ett diskret beslut. Beslutsanalys förutsäger den kaskadeffekt som en åtgärd kommer att ha i alla variabler som är involverade i att fatta beslutet. Med andra ord, beslutsanalys ger företag den konkreta information de behöver för att förutsäga resultat och vidta åtgärder.

Naturlig språkbehandling

Data finns i tre huvudformer: strukturerad, halvstrukturerad och ostrukturerad. . Ostrukturerad data är den vanligaste och innehåller textdokument och andra typer av filer som finns i format som datorer inte kan läsa enkelt.

Ostrukturerad data kan inte lagras i rader eller kolumner, vilket gör det omöjligt för traditionell datagruppsprogramvara att analysera. Dessa uppgifter är dock ofta avgörande för att förstå affärsresultat. Med så mycket data i ostrukturerad form bör textanalys vara en viktig faktor när man försöker hitta den bästa programvaran för affärsinformation.

Programvara för naturlig språkbehandling (NLP), även känd som textanalysprogramvara, kammar stora uppsättningar av ostrukturerad data för att hitta dolda mönster. NLP är särskilt intressant för företag som arbetar med sociala medier. Med rätt programvara kan ett företag ställa in en regel för att spåra nyckelord eller fraser – till exempel ett företags namn – för att hitta mönster i hur kunder använder det språket. Verktyg för naturligt språkbearbetning mäter också kundernas känslor, ger inblick i livstidens kundvärde och lär sig kundtrender som kan informera framtida produktlinjer.

• • Vilken Business Intelligence-programvara är rätt för ditt företag?
  • Ta reda på det nu

Business intelligence-programvara för företagsrapportering

De två tidigare tillämpningarna av Business Intelligence-programvara handlade om mekanismen i Business Intelligence-system: hur affärsdata lagras och hur programvara förädlar dessa data till meningsfull intelligens. Business intelligence-rapportering fokuserar på presentation av dessa resultat.

Online-analysbehandling (OLAP)

Online-analysbehandling (OLAP) använder flerdimensionella databaser för att göra det möjligt för användare att fråga datalager och skapa rapporter som visar data från flera perspektiv. OLAP ger affärsinformationsprogramvara möjligheten att kombinera data, gå ner i enstaka mätvärden och visa data för kombinationer av enstaka mätvärden som inte går att få i en traditionell kalkylbladsinstallation.

Till exempel kan en leverantörs kedjedata innehålla plats, SKU, inköpsdatum, säljare och utgångsdatum.OLAP-verktyg kan ge analytikerna en tydlig bild av vilken kombination som helst av dessa mått. Det ger analytikerna möjlighet att få fram insikter som annars skulle vara dolda i två eller tredimensionella kalkylblad.

Datavisualisering

En av de mest populära trenderna inom BI, datavisualisering, gör det möjligt för företag att grafiskt visa resultaten av datautvinning eller annan analys. Att presentera resultat i ett visuellt format som ett diagram, diagram eller på en karta ger omedelbar inblick i de viktigaste mätvärdena – insikter som inte dyker upp i ett kalkylark. Som en del av ett bredare skifte mot bättre BI-användbarhet kan datavisualiseringen UX bli en större faktor i beslutet om att köpa programvara.

Instrumentpaneler

Inte alla affärsanvändare behöver full tillgång till allt som finns tillgängligt i instrumentpanelen. De flesta anställda behöver bara tillgång till en instrumentpanel med sina viktigaste mätvärden. Det ger en överblick åtkomst till en rad fördefinierade visualiseringar. Medan varje företag kan definiera sina egna instrumentpaneler baserat på anpassade affärsbehov, är några möjliga instrumentpanelinställningar

• Försäljningsinstrument som innehåller det totala antalet potentiella kunder och utsikter i varje steg i försäljningstratten, KPI-mätvärden av det totala antalet planerade möten per säljare, en total intäktsledartavla, gasmätverktyg som visar totala intäkter mot månadsmål
• Marknadsinstrumentpanel som visar ett linjediagram med det totala antalet marknadsföringskvalificerade leads per dag, de bästa blogginläggen per månad, de senaste sociala inläggen.
• Kundens framgångsinstrumentpanel med visualiseringar för det totala antalet öppna biljetter, antal stängda biljetter per dag, genomsnittlig tid att stänga, biljettens totala leaderboard
• IT-supportinstrumentpanel med viktiga mätvärden angående sprintförlopp, totalt antal öppna bug-biljetter, nuvarande utvecklare av samtal, topplista med funktionsbegäran

Varningar och aviseringar

Medan instrumentpaneler och rapporter kraftigt utvidgar Användbarheten av programvara för affärsinformation för icke-IT-användare, varningar och meddelanden kan ge ytterligare praktiska tillämpningar för alla affärsanvändare. Varningar meddelar användare som inte tillbringar större delen av sin tid i verktyget om dataändringar som behöver omedelbar uppmärksamhet.

När företag ställer in varningar för trösklar för hög och låg prestanda kan de spåra när de behöver mobilisera ett svar eller undersöka ett problem innan det blir en nödsituation. Ännu bättre, företag som anger varningar för måttvärden kan fira och känna igen sina teaminsatser tidigt och ofta.

Läget på marknaden för affärsinformation

Tillbaka till början

• En Dresner-rådgivande rapport från 2018 visade att nästan 50 procent av företagsintelligensanvändarna tycker att ”göra bättre beslut ”ett kritiskt mål för sina projekt, följt av 35 procent av BI-användare som bedömer kostnadsbesparingar och intäktsökning som kritiska affärsmål som täcks av BI.
• Raconteur uppskattar att 90 procent av stora globala företag kommer att ha en Chief Data Officer (CDO) på plats senast 2019 för att öka intäktsökningen, kostnadsbesparingar och beslutsfattande.
• BI-Survey.com fann att datakvalitetshantering, datavisualisering och självbetjäning BI är de tre viktigaste trenderna inom business intelligence. Samma undersökning fann den största tillväxten av intresse för dataförberedelse för affärsanvändare mellan 2016 och 2019. av IT-miljön. Eftersom företagsanvändare ser värdet av dataanalys inom d universitetsavdelningar har efterfrågan på affärsinformation ökat. Avdelningar ser hur datavisualiseringar kan ge omedelbara svar på frågor som länge har besvarats via magkänsla eller gissningar, och de vill veta hur de också kan utnyttja dessa verktyg för att fatta bättre beslut och driva intäkter.
  

  Trender

  Databas i minnet

  Databearbetning i minnet använder RAM istället för disk- eller hårddiskbearbetning för att läsa information. Åtkomst till information på detta sätt ökar applikationsprestandan exponentiellt. Den ökande kraften i RAM i våra datormiljöer i kombination med efterfrågan på mer smidiga system innebär att denna programvara har en stor andel i framtiden för BI. Dramatiska minskningar av minnespriserna gör det till ett mer populärt alternativ att köra analys genom flerdimensionella databaser och kuber.

  Användning av programvara för företagsintelligens över affärsavdelningar

  Mer och mer är BI-användare inte ’t IT-personal; de är anställda med en standardmängd tekniskt kunniga som vill utnyttja BIs styrka för att få en konkurrensfördel.

  Följaktligen drivs utformningen av rapporteringsmekanismer och enkel användning av analysfunktioner mot en lägre åtkomstbarriär.Det räcker inte längre med utmärkta analys- eller datalagringsfunktioner; de måste kunna användas av både IT-experter och affärsanvändare utan analytisk erfarenhet …

  Många av de stora BI-leverantörerna – SAP, IBM, Microsoft och SAS – svarade alla på upproret av nya, mindre företag som erbjöd användarvänlig visuell funktion genom att helt omforma deras gränssnitt. En rapport från Dresner Advisory Services från 2018 visade att den huvudsakliga motivationen för BI-antagande kommer från affärschefer, verksamheter och försäljningsavdelningar. Flera leverantörer är specialiserade på ’self-service’ BI-utrymmet, inklusive Tableau och TIBCO Spotfire, som vi jämför i vårt inlägg Tableau vs Spotfire.

  Inbäddad analys

  Business intelligence-programvara lovar för att klargöra affärsanalys för de mest icke-tekniska medarbetarna, vilket har drivit efterfrågan på inbäddade analysverktyg. Dessa verktyg låter företag bygga datavisualiseringar inom sin BI-programvara och dynamiskt betjäna dessa visualiseringar till interna och externa kunder inom företagsappar.

  Inbäddad analys sparar företag tusentals timmar och hundratusentals dollar som de annars skulle använda för att bygga rapporterings- och analyspaneler och verktyg från grunden. Dessa verktyg ger nu företagsanvändare tillgång till anpassade plug-and-play-visualiseringar, vilket påskyndar tiden till marknaden.

  Att välja rätt programvara för affärsinformation

  Tillbaka till början

  Att jämföra alla funktioner som dessa verktyg erbjuder sida vid sida kan vara en skrämmande uppgift, men vi kan hjälpa till du rakar timmar från din programvarusökning. Kontakta oss idag eller fyll i formuläret högst upp på sidan för att starta processen. Vi skickar en uppsättning rekommendationer som passar dina funktionskrav och databehov.

  • • Vilken Business Intelligence-programvara passar ditt företag?
    • Ta reda på det nu