Top 5 Enterprise Business Intelligence-Plattformen

Die Auswahl der richtigen Enterprise-Business-Intelligence-Reporting-Tools ist von entscheidender Bedeutung, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte strategische Entscheidungen zu treffen. Angesichts der Vielzahl verfügbarer Optionen ist die Auswahl der am besten geeigneten Plattform eine Herausforderung.

Dieser Artikel vereinfacht den Auswahlprozess, indem er die fünf besten BI-Lösungen für Unternehmen hervorhebt. Unser Ziel ist es, Sie mit den notwendigen Informationen auszustatten, um ein Tool auszuwählen, das Ihren Analyseanforderungen entspricht und die Datenberichts- und Entscheidungsprozesse Ihres Unternehmens verbessert.

Das Wichtigste zuerst: Sind Ihre Daten bereit für BI und Visualisierung?

Bevor Sie sich mit Business-Intelligence-Plattformen befassen, stellen Sie sicher, dass Ihre Daten für BI-Tools vorbereitet sind. Hier ist eine kurze Checkliste für den Einstieg:

1. Datengenauigkeit : Führen Sie Audits durch, um die Genauigkeit Ihrer Datenquellen zu überprüfen. Ungenaue Daten können Entscheidungsprozesse irreführen. Erwägen Sie nach Möglichkeit die Implementierung automatisierter Validierungsregeln.
2. Datenkonsistenz : Harmonisieren Sie Datenformate und -einheiten über verschiedene Quellen hinweg, um Konsistenz sicherzustellen. Abweichungen können zu fehlerhaften Analysen führen. Standardisieren Sie Dateneingaben über eine zentrale Datenverwaltungsplattform, sofern verfügbar.
3. Datenvollständigkeit : Identifizieren und beheben Sie fehlende Werte oder Lücken in Ihren Datensätzen. Unvollständige Daten können zu verzerrten Erkenntnissen führen.
4. Datenorganisation : Strukturieren Sie Ihre Daten logisch und nutzen Sie klare Kategorisierungen und Tags, um einen einfachen Zugriff und eine einfache Analyse zu ermöglichen. Implementieren Sie eine Metadatenverwaltungsstrategie, um die Auffindbarkeit der Daten zu verbessern.
5. Bereitschaft zur Datenintegration : Bewerten Sie, ob Ihre Datensätze für die nahtlose Integration in BI-Tools bereit sind. Dies kann eine Datenformatkonvertierung oder Schemaausrichtung umfassen, um die Kompatibilität mit Ihrer BI-Software sicherzustellen.
6. Datensicherheit : Überprüfen Sie Ihre Datenverarbeitungs- und Analyseprozesse auf Einhaltung branchenspezifischer Datenschutzbestimmungen wie DSGVO oder HIPAA.
7. Daten-Governance : Entwickeln und erzwingen Sie Daten-Governance-Richtlinien, die festlegen, wie Daten in Ihrem Unternehmen erfasst, gespeichert und verwendet werden. Dies gewährleistet eine kontinuierliche Datenqualität und -integrität, die für eine zuverlässige Analyse von entscheidender Bedeutung sind.

Die Sicherstellung, dass Ihre Daten diese kritischen Kriterien erfüllen, ist der Schlüssel zu allen BI- und Visualisierungsprojekten. Improvado kann alle diese Schritte für Sie erledigen, von der Datenaggregation aus beliebigen Marketingquellen bis hin zur verschlüsselten Übertragung an die BI-Lösung Ihrer Wahl.

Als umfassende Lösung zur Aggregation und Verwaltung von Marketingdaten sammelt Improvado nahtlos Daten aus beliebigen Quellen und stellt sicher, dass sie die Kriterien für Genauigkeit, Konsistenz, Vollständigkeit und Sicherheit erfüllen.

Was macht ein großartiges Business-Intelligence-Tool für Unternehmen aus?

Die Auswahl der richtigen Enterprise-Business-Intelligence-Plattform geht über bloße Funktionen hinaus. Es geht darum, eine Lösung zu finden, die Ihren strategischen Zielen und analytischen Anforderungen entspricht.

In diesem Abschnitt werden wir die wesentlichen Eigenschaften aufdecken, die erstklassige BI-Lösungen für Unternehmen auszeichnen, und Ihnen einen klaren Leitfaden für die Auswahl eines Systems bieten, das die Entscheidungsfindung verbessert.

Nahtlose Integrationsmöglichkeiten

Die besten BI-Tools für Unternehmen können in alles integriert werden, von Legacy-Systemen bis hin zu modernen Cloud-Anwendungen, ohne dass eine umfangreiche benutzerdefinierte Programmierung erforderlich ist. Sie nutzen APIs und Konnektoren, um die Datenaufnahme zu vereinfachen und so eine ganzheitliche Datenlandschaft sicherzustellen.

Erweiterte Analysen und Datenmodellierung

Diese Tools unterstützen ausgefeilte Datenmodellierungstechniken und ermöglichen Benutzern die Analyse von Daten über mehrere Dimensionen hinweg. Die besten Plattformen für Unternehmensdatenanalysen integrieren KI- und ML-Algorithmen, um Mustererkennung, Anomalieerkennung und prädiktive Analysen zu automatisieren und Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Datenverarbeitung in Echtzeit

Die Echtzeitverarbeitung wird durch In-Memory-Computing ermöglicht, was die Antwortzeiten bei Abfragen drastisch verkürzt und die Analyse von Streaming-Daten ermöglicht. Diese Funktion ist entscheidend, um aus Marktbewegungen Kapital zu schlagen.

Skalierbarkeit und Leistung

Ein großartiges BI-Tool lässt sich horizontal und vertikal skalieren und kann mehr Daten und Benutzer aufnehmen, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Es verwendet Techniken wie Daten-Sharding und Lastausgleich, um große Datenmengen und gleichzeitige Benutzerabfragen zu verwalten und sicherzustellen, dass alle Beteiligten schnellen Zugriff auf Erkenntnisse haben.

Robustes Sicherheits-Framework

Eine gute Business-Intelligence-Plattform für Unternehmen bietet eine differenzierte Zugriffskontrolle, Verschlüsselung bei der Übertragung und im Ruhezustand sowie die Einhaltung von Industriestandards wie DSGVO, HIPAA und SOC-2. Es sollte auch Prüfprotokolle für Datenzugriffe und -änderungen bereitstellen und Unternehmen dabei helfen, die Datenverwaltung und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften aufrechtzuerhalten.

Automatisierte Berichte und Warnungen

Zu den Automatisierungsfunktionen gehören die Planung von Berichten zur Ausführung in bestimmten Intervallen und die Einrichtung von Warnungen basierend auf Datenschwellenwerten. Dies spart nicht nur Zeit für Analysten, sondern stellt auch sicher, dass Stakeholder sofort über kritische Kennzahlen, Trends oder Probleme informiert werden, was eine schnelle Reaktion auf dynamische Marktbedingungen ermöglicht.

Beste Enterprise Business Intelligence-Softwarelösungen

Basierend auf detaillierten Kriterien und praktischer Erfahrung finden Sie hier die fünf besten Tipps für die besten Business-Intelligence-Plattformen für Unternehmen. Diese Tools zeichnen sich durch Datenintegration, Analyse, Benutzererfahrung und Skalierbarkeit aus und bieten solide Unterstützung für datengesteuerte Entscheidungsfindung.

1. Microsoft Power BI

Datenintegrationsfunktionen

Microsoft Power BI ist eine beliebte Business-Intelligence-Lösung für Unternehmen, die eine breite Palette von Datenquellen unterstützt, von Tabellenkalkulationen bis hin zu komplexen lokalen Hybrid-Data-Warehouses. Es ermöglicht Benutzern, unterschiedliche Datensätze in einer einheitlichen Ansicht zu konsolidieren und so eine umfassende Analyselandschaft zu ermöglichen. Dieser Grad der Integration ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die Daten aus mehreren Geschäftsbereichen oder Plattformen nutzen möchten.

Über die direkten API-Anschlüsse hinaus bietet Power BI mehrere weitere Optionen zur Datenaggregation und -integration:

• DirectQuery ermöglicht die Datenabfrage in Echtzeit, ohne dass Daten in Power BI importiert oder kopiert werden müssen. Dies ist besonders nützlich für die Arbeit mit großen Datensätzen oder wenn aktuelle Daten erforderlich sind.
• Das lokale Datengateway ermöglicht eine sichere Datenkonnektivität von lokalen Datenquellen zum Power BI-Dienst in der Cloud.
• Mit der Funktion „Composite Models“ können Benutzer Daten aus mehreren Quellen in einem einzigen Modell kombinieren. Dadurch können Analysten Berichte erstellen, die sowohl auf Daten aus importierten Datensätzen als auch auf DirectQuery-Quellen zurückgreifen, was Flexibilität bei der Handhabung komplexer Datenszenarien bietet.

Datentransformation und -analyse

Das Herzstück der Datentransformationsfunktion von Power BI ist der Abfrage-Editor. Der Abfrageeditor unterstützt eine Vielzahl von Transformationen, einschließlich Filtern, Sortieren und Zusammenführen von Datensätzen, wodurch es einfacher wird, Daten zu bereinigen und für die Analyse vorzubereiten. Dank der intuitiven Benutzeroberfläche können Benutzer komplexe Transformationen mit minimalem Programmieraufwand anwenden.

Die DAX-Sprache (Data Analysis Expressions) von Power BI ist eine herausragende Funktion und bietet erweiterte Funktionen zum Erstellen benutzerdefinierter Berechnungen und Kennzahlen. Diese Funktion ermöglicht es Analysten, tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und fundiertere strategische Entscheidungen zu treffen.

Datenflüsse sind eine weitere wichtige Funktion für Unternehmen, die Daten über mehrere Power BI-Modelle hinweg verwalten oder Daten zwischen verschiedenen Berichten austauschen müssen. Mit Dataflows können Benutzer Datenvorbereitungsprozesse definieren und automatisieren und die resultierenden Daten im Power BI-Dienst speichern. Dieser zentralisierte Ansatz zur Datenverwaltung gewährleistet die Konsistenz aller Berichte und Modelle, reduziert Redundanz und verbessert die Effizienz bei der Datenverarbeitung.

Datenvisualisierung und -anpassung

Power BI bietet eine Vielzahl von Visualisierungsoptionen, von einfachen Diagrammen bis hin zu komplexen Diagrammen, die alle an die Marken- und Berichtsanforderungen des Unternehmens angepasst werden können. Die Drag-and-Drop-Funktion macht es für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich und bietet dennoch Tiefe für diejenigen, die tiefer eintauchen möchten.

KI und erweiterte Analysen

Einer der innovativsten Aspekte der Plattform ist die Integration künstlicher Intelligenz und maschineller Lernfunktionen. Power BI ermöglicht prädiktive Analysen, Trendindikatoren und sogar die Verarbeitung natürlicher Sprache zum Abfragen von Daten.

Darüber hinaus verbessert Power BI die Zugänglichkeit durch paginierte Berichte. Diese Funktion richtet sich an Benutzer ohne umfassende SQL-Kenntnisse und ermöglicht ihnen die Erstellung detaillierter, formatierter Berichte. Paginierte Berichte machen umfassende Dateneinblicke für alle Qualifikationsebenen innerhalb eines Unternehmens zugänglich.

Praktische Einblicke für Unternehmensanwender

Power BI ist eine leistungsstarke Unternehmensanalyseplattform. Seine Skalierbarkeit und Integration mit anderen Microsoft-Produkten wie Azure und Office 365 machen es zu einer nahtlosen Ergänzung des bestehenden IT-Ökosystems. Seine Sicherheitsfunktionen und die Einhaltung von Industriestandards stellen sicher, dass Bedenken hinsichtlich der Datenverwaltung und des Datenschutzes angemessen berücksichtigt werden, was für große Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist.

2. Tableau

Datenintegrationsfunktionen

Tableau ist eines der besten Business-Intelligence-Tools für Unternehmen, das sich nahtlos mit einer Vielzahl von Datenquellen verbindet. Dazu gehören Cloud-Dienste, Big-Data-Lösungen und SQL-Datenbanken wie MySQL und SQL Server. Als Teil der Salesforce-Familie profitiert Tableau von nativen Integrationen mit Salesforce-Produkten.

Datentransformation und -analyse

Tableau Prep, eine Schlüsselkomponente, vereinfacht den Prozess der Bereinigung, Umformung und Kombination von Daten und macht sie analysebereit. Die Drag-and-Drop-Schnittstelle vereinfacht komplexe Datenvorbereitungsaufgaben und ermöglicht es Benutzern, sich mehr auf die Analyse und weniger auf die Datenverarbeitung zu konzentrieren.

Was die Analyse anbelangt, ermöglicht Tableau den Benutzern, tief in die prädiktive Analyse einzutauchen, ohne dass dafür fortgeschrittene statistische Kenntnisse erforderlich sind. Funktionen wie Trendanalysen, Prognosen und Was-wäre-wenn-Szenarien sind direkt innerhalb der Plattform zugänglich und bieten leistungsstarke Tools, um Erkenntnisse zu gewinnen, die strategische Marketingentscheidungen vorantreiben können.

Datenvisualisierung und -anpassung

Tableau unterstützt eine umfassende Palette an Visualisierungstypen und ermöglicht es Benutzern, komplexe Datengeschichten durch einfache Diagramme, komplexe interaktive Karten und alles dazwischen zu vermitteln.

Die Plattform ermöglicht die Erstellung interaktiver Dashboards und Arbeitsblätter. Dashboards kombinieren mehrere Visualisierungen in einer einzigen Ansicht und bieten eine umfassende Momentaufnahme der Dateneinblicke. Arbeitsblätter sind fokussierter und enthalten normalerweise eine einzige Visualisierung für eine detaillierte Analyse.

Tableau bietet umfangreiche Optionen zur Personalisierung, einschließlich der Möglichkeit, visuelle Elemente wie Farben, Schriftarten und Layouts anzupassen, um sie an das Branding des Unternehmens oder spezifische Präsentationsanforderungen anzupassen. Diese Anpassungsstufe erstreckt sich auch auf die Integration von Bildern und Webinhalten in Dashboards.

Tableau verfügt über eine eigene Sprache zur Datenabfrage und -visualisierung namens VizQL Technology. VizQL übersetzt die Drag-and-Drop-Aktionen der Benutzer auf der Tableau-Oberfläche in Datenabfragen. Im Wesentlichen ermöglicht es Benutzern, Visualisierungen zu erstellen und Analysen durchzuführen, ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen.

KI und erweiterte Analysen

Tableau integriert erweiterte KI-Funktionen, um den Analyseprozess zu optimieren:

• Mit der Funktion „Ask Data“ können Benutzer Fragen in natürlicher Sprache stellen und visuelle Antworten erhalten, sodass die Datenerkundung für alle Fähigkeitsstufen intuitiv ist.
• Mit Explain Data erhalten Benutzer automatische Einblicke in Datenpunkte und decken zugrunde liegende Trends oder Anomalien auf, ohne dass eine manuelle Analyse erforderlich ist.
• Durch die Verbindung mit Einstein Discovery von Salesforce bietet Tableau prädiktive Analysen und umsetzbare Empfehlungen, sodass Unternehmen Trends vorhersagen und Strategien auf der Grundlage datengesteuerter Erkenntnisse optimieren können.

Für diejenigen, die eine tiefergehende Analyse wünschen, erleichtert Tableau die Einbindung externer Analysemodelle aus R oder Python, sodass Benutzer erweiterte statistische und maschinelle Lernalgorithmen direkt in ihren Dashboards nutzen können.

In Tableau fehlen integrierte, marketingspezifische Analysemodelle, was für Marketinganalysten, die sich bei ihren Analysen häufig auf branchenspezifische Metriken und Modelle verlassen, ein Rückschlag sein kann. Das bedeutet, dass sie diese Modelle möglicherweise von Grund auf neu erstellen müssen, was zeitaufwändig sein kann und ein tiefes Verständnis sowohl der Marketingdynamik als auch der Datenanalyse erfordert.

Praktische Einblicke für Unternehmensanwender

Obwohl Tableau einige Funktionen für die grundlegende Datenbearbeitung bietet, ist seine Funktionalität in erster Linie auf die Analyse von Daten ausgerichtet, die bereits ordnungsgemäß strukturiert, formatiert und bereinigt sind. Aus diesem Grund verwenden Unternehmensbenutzer häufig benutzerdefiniertes SQL oder Datentransformationslösungen von Drittanbietern, um Daten vorzuverarbeiten, bevor sie Tableau erreichen. Dies kann auch die Leistung erheblich verbessern, indem die Belastung von Tableau reduziert und sichergestellt wird, dass nur relevante Daten importiert werden.

3. Domo

Datenintegrationsfunktionen

Eine weitere robuste BI-Lösung für Unternehmen ist Domo. Die Plattform bietet vorgefertigte API-Konnektoren zu über 1.000 Datenquellen, einschließlich branchenspezifischer Nischensysteme. Die Plattform bietet außerdem die Connector Dev Studio-IDE zum Erstellen benutzerdefinierter Konnektoren, Funktionen zum Hochladen von Daten und andere Optionen zum Erfassen großer Datenmengen.

Datentransformation und -analyse

Domo bietet eine Reihe von Datentransformationstools, die auf unterschiedliche technische Fachkenntnisse und analytische Anforderungen zugeschnitten sind:

• Mit Drag-and-Drop Extract, Transform, Load (ETL) können Benutzer Vorgänge visuell definieren und sequenzieren sowie einfache Transformationen wie Zuordnungswerte, geteilte Spalten, Filterzeilen usw. durchführen.
• SQL-basiertes ETL ermöglicht es Analysten, komplexe Transformationen durchzuführen und Datensätze zu kombinieren.
• Die Data Science Suite unterstützt R und Python und richtet sich an fortgeschrittene Benutzer, die komplexe Analysen durchführen oder Vorhersagemodelle entwickeln möchten. Die Integration mit Tools wie Amazon Sagemaker Autopilot erleichtert die Bereitstellung von Modellen für maschinelles Lernen direkt in Domo.

Es ist wichtig anzuerkennen, dass die umfassenden Datentransformationstools von Domo mit einer steilen Lernkurve verbunden sind. Neue Benutzer unterschätzen häufig den Zeit- und Ressourcenaufwand, der für die Erlangung von Kenntnissen erforderlich ist.

Datenvisualisierung und -anpassung

Ähnlich wie andere Enterprise-Business-Intelligence-Tools auf der Liste unterstützt Domo eine breite Palette von Visualisierungstypen, von Standard-Linien- und Balkendiagrammen bis hin zu anspruchsvolleren Optionen wie Blasendiagrammen, Radardiagrammen und benutzerdefinierten Visualisierungen, die über das Visualization SDK von Domo entwickelt wurden. Mit diesem SDK können Analysten visuelle Komponenten erstellen, die auf ihre spezifischen Analyseanforderungen zugeschnitten sind.

Ein weiteres bemerkenswertes Merkmal ist Domos Mobile-First-Designethos, der sicherstellt, dass Dashboards und Visualisierungen vollständig für die Anzeige auf Mobilgeräten optimiert sind. Diese Überlegung ist besonders wertvoll für Führungskräfte und Außendienstteams, die unterwegs Zugriff auf Geschäftseinblicke benötigen. Darüber hinaus integriert Domo Funktionen für die Zusammenarbeit direkt in seine Visualisierungssuite, sodass Benutzer Erkenntnisse austauschen, Dashboards mit Anmerkungen versehen und sogar Diskussionen innerhalb der Plattform initiieren können.

KI und erweiterte Analysen

Domo integriert KI und maschinelles Lernen, um prädiktive Analysen und automatisierte Erkenntnisgewinnung anzubieten. Sein KI-Tool Mr. Roboto ermöglicht Prognosen, Mustererkennung und Anomalieerkennung und bietet umsetzbare Informationen, die die strategische Planung erheblich beeinflussen können. Es kann beispielsweise Verkaufstrends vorhersagen oder unerwartete Datenverschiebungen wie einen Rückgang des Website-Verkehrs hervorheben, sodass Unternehmen schnell reagieren können.

Praktische Einblicke für Unternehmensanwender

Die breite Palette an Unternehmensanalysetools von Domo ist sowohl sein größter Vorteil als auch seine größte Herausforderung. Die schnelle Einführung neuer Funktionen auf der Plattform kann manchmal dazu führen, dass vorhandene Tools im Stich gelassen werden, was zu Bedenken hinsichtlich der Langlebigkeit und Relevanz von Investitionen in bestimmte Domo-Komponenten führt. Benutzer haben ihre Frustration über die ihrer Meinung nach vernachlässigten Aktualisierungen und unzureichenden Reaktionen auf Feedback zum Ausdruck gebracht.

Darüber hinaus zeigen Interaktionen mit dem Kundendienst von Domo eine Lücke in ihrem technischen Verständnis, da den Vertretern häufig die Produktkenntnisse fehlen, die zur Lösung komplexer Probleme erforderlich sind.

4. Qlik

Datenintegrationsfunktionen

Qlik unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen, darunter cloudbasierte Anwendungen, Datenbanken und On-Premise-Systeme, und ermöglicht Unternehmen die Erstellung eines einheitlichen Datenrepositorys.

Was Qlik auszeichnet, ist seine assoziative Engine, die es Benutzern ermöglicht, Verbindungen über alle ihre Daten hinweg zu untersuchen, ohne durch vordefinierte Abfragen oder lineare Erkundungspfade eingeschränkt zu sein. Diese Funktion ist besonders wertvoll für Marketing-Entscheidungsträger, die eine ganzheitliche Sicht auf Daten benötigen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die strategische Entscheidungen vorantreiben.

Datentransformation und -analyse

Das Herzstück der Datentransformationsfunktion von Qlik ist der Skripteditor. Analysten können dieses Tool nutzen, um komplexe Datentransformationen durchzuführen, einschließlich bedingter Logik, Aggregationsfunktionen und Datengruppierung, die für die Aufbereitung von Marketingdaten, die oft aus unterschiedlichen Quellen und Formaten stammen, unerlässlich sind.

Eine der weniger bekannten, aber äußerst wertvollen Funktionen von Qlik für die Analyse von Marketingdaten ist die Fähigkeit, Zeitreihendaten effektiv zu verarbeiten. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Analyse von Trends im Zeitverlauf, wie etwa Änderungen des Kundenverhaltens oder saisonale Auswirkungen auf den Umsatz. Qlik ermöglicht die Erstellung von Kalendertabellen direkt im Skripteditor und erleichtert so den Vergleich von Daten über verschiedene Zeiträume hinweg.

Datenvisualisierung und -anpassung

Was Qlik im Visualisierungsbereich auszeichnet, ist seine assoziative Engine, die eine dynamische Datenexploration ermöglicht. Benutzer können mit Visualisierungen interagieren, um Daten aus verschiedenen Blickwinkeln aufzuschlüsseln, zu filtern und zu erkunden, und das alles in Echtzeit. Diese interaktive Funktion ist besonders wertvoll für Vermarkter, die tief in Kundendaten, Kampagnenleistung und Markttrends eintauchen müssen, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Qlik bietet umfangreiche Anpassungsoptionen und ermöglicht es Benutzern, Dashboards zu entwerfen, die die relevantesten KPIs und Erkenntnisse für ihre spezifischen Ziele hervorheben. Über die bloße Anpassung des Erscheinungsbilds hinaus können Benutzer erweiterte Analysen und Vorhersagemodelle direkt in ihre Dashboards einbetten.

KI und erweiterte Analysen

Der Insight Advisor ist eine erstklassige KI-gestützte Qlik-Funktion. Es fungiert als KI-gestützter Assistent, der automatisiert Erkenntnisse generiert, Assoziationen vorschlägt und Visualisierungen auf Basis der vorliegenden Daten empfiehlt.

Der Advisor nutzt Natural Language Processing (NLP), um Benutzeranfragen in einfacher Sprache zu verstehen. Dadurch können Marketingfachleute komplexe Fragen zu ihren Daten stellen und aufschlussreiche Antworten erhalten, wodurch der Datenanalyseprozess für Benutzer mit unterschiedlichem Fachwissen vereinfacht wird.

Qlik legt Wert auf KI-Governance und bietet einen Rahmen für die Verwaltung von Datenethik, Datenschutz und Sicherheit innerhalb der KI-Funktionalitäten. Dies ist für Unternehmen, die sensible Kundendaten verarbeiten, von entscheidender Bedeutung und stellt sicher, dass KI-gestützte Analysen auf sichere und konforme Weise durchgeführt werden.

Praktische Einblicke für Unternehmensanwender

Das einzigartige assoziative Modell von Qlik hebt sich im Bereich der Unternehmensanalyse von anderen ab und bietet im Vergleich zu herkömmlichen abfragebasierten BI-Tools eine flüssigere und intuitivere Datenexplorationserfahrung. Dieses Modell ermöglicht es Benutzern, ohne vordefinierte Abfragen Verbindungen zwischen Datenpunkten über mehrere Quellen hinweg herzustellen, was tiefere Einblicke ermöglicht und verborgene Trends aufdeckt. Die Beherrschung der Qlik-Umgebung, insbesondere der Skriptsprache zum Laden und Transformieren von Daten, erfordert jedoch eine steile Lernkurve.

5. Hingucker

Datenintegrationsfunktionen

Als Google-Produkt lässt sich Looker Studio nahtlos in Google-Dienste wie Google Analytics, Google Ads, Campaign Manager 360 und BigQuery integrieren und ermöglicht so eine mühelose Aggregation von digitalen Marketing- und Cloud-Daten.

Durch die native Integration mit Google BigQuery können Analysten BQML (BigQuery Machine Learning) verwenden, um Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von SQL-Abfragen zu erstellen und auszuführen. Später können Sie die Ausgabe der Modelle in Looker visualisieren.

Über das Google-Ökosystem hinaus unterstützt Looker Studio die Integration mit externen Datenbanken, CSV-Dateien und einer Vielzahl von Plattformen von Drittanbietern und bietet insgesamt über 800 vorgefertigte Datenquellen-Konnektoren.

Datentransformation und -analyse

Das Herzstück der Datenbearbeitungsfunktionen von Looker ist LookML, eine spezielle Modellierungssprache, die es Benutzern ermöglicht, Daten innerhalb der Plattform zu definieren und zu transformieren. LookML bietet einen flexiblen, codebasierten Ansatz zum Erstellen komplexer Datenmodelle und stellt sicher, dass Analysten Datenstrukturen und Beziehungen an spezifische Analyseanforderungen anpassen können.

Darüber hinaus nutzt Looker Studio Looker Blocks, vorgefertigte Codeteile, die den Datenmodellierungsprozess weiter optimieren. Diese Blöcke können für verschiedene Zwecke verwendet werden, von der Definition allgemeiner Datenmuster bis hin zur Integration von Datenquellen Dritter, wodurch die Entwicklungszeit und der Entwicklungsaufwand erheblich reduziert werden. Dieser modulare Ansatz ermöglicht die schnelle Zusammenstellung benutzerdefinierter Analyselösungen und erleichtert Unternehmen die Anpassung an sich ändernde Datenanforderungen.

Über LookML und Looker Blocks hinaus bietet Looker Studio eine Reihe von Funktionen zur Unterstützung erweiterter Datenanalysen. Dazu gehören leistungsstarke Aggregationsfunktionen, anpassbare Metriken und die Möglichkeit, Kohortenanalysen und Trichteranalysen direkt innerhalb der Plattform durchzuführen.

Datenvisualisierung und -anpassung

Die Plattform bietet eine breite Palette an Visualisierungsoptionen, von einfachen Diagrammen und Grafiken bis hin zu komplexeren und dynamischeren visuellen Darstellungen wie Heatmaps, Streudiagrammen und benutzerdefinierten Visualisierungen, die über die umfangreiche API von Looker entwickelt wurden.

Mit Looker können Benutzer jeden Aspekt ihrer Berichte und Dashboards individuell anpassen. Von der Anpassung von Farben und Schriftarten zur Anpassung an Branding-Richtlinien bis hin zur Konfiguration des Layouts für eine optimale Datenpräsentation bietet Looker Studio die Tools, die zum Erstellen professioneller und ansprechender Datenvisualisierungen erforderlich sind. Darüber hinaus verbessern interaktive Funktionen wie Filter und Drilldowns das Benutzererlebnis und ermöglichen es Endbenutzern, Daten auf Self-Service-Art zu erkunden.

KI und erweiterte Analysen

Looker Studio nutzt KI und erweiterte Analysen, um die Datenexploration und die Generierung von Erkenntnissen zu verbessern. Eine bemerkenswerte Funktion, Duet AI, integriert maschinelles Lernen direkt in den Analyse-Workflow und bietet Vorhersagen, Trendanalysen und intelligente Dateneinblicke.

Über Duet AI hinaus umfasst Looker Studio eine Reihe von KI-Funktionen zur Optimierung des Analyseprozesses. Dazu gehören die automatische Anomalieerkennung, die Benutzer auf erhebliche Abweichungen in Datentrends aufmerksam macht, und die Verarbeitung natürlicher Sprache für eine intuitive Datenabfrage.

Praktische Einblicke für Unternehmensanwender

Unternehmensanwender, die die Integration von Looker in ihre Analysesuite in Betracht ziehen, sollten sich der spezifischen Herausforderungen bewusst sein, insbesondere im Hinblick auf große Datensätze und Skalierbarkeit. Die Leistung von Looker kann bei der Verarbeitung extrem großer Datenmengen beeinträchtigt werden, was zu langsameren Abfragezeiten und möglichen Verzögerungen bei der Generierung von Erkenntnissen führt. Dieses Problem tritt bei komplexen Datenmodellen oder bei der Ausführung zahlreicher gleichzeitiger Abfragen deutlich auf.

Aufschlussreiche Visualisierungen beginnen mit klaren Daten

Jede dieser Enterprise-Business-Intelligence-Plattformen wird mit Sicherheit komplexe Analysen vereinfachen und die Gewinnung von Erkenntnissen erleichtern, die weit über das hinausgehen, was Tabellenkalkulationen bieten können.

Um die richtige Wahl zu treffen, berücksichtigen Sie Faktoren wie Unternehmensgröße, Budgetbeschränkungen, spezifische Anwendungsfälle und die Datenanalyseerfahrung Ihres Teams.

Vergessen Sie jedoch nicht, dass Business Intelligence und Datenvisualisierung damit beginnen, sicherzustellen, dass Ihre Daten gut organisiert und von hoher Qualität sind. Hier kommen Tools wie Improvado ins Spiel.

Improvado automatisiert die Datenaggregation aus über 500 Marketing- und Vertriebsquellen, optimiert die Datenaufbereitung und lässt sich nahtlos in jede in der Liste aufgeführte Unternehmens-BI-Lösung integrieren.

Mit vorgefertigten Rezepten, die auf bestimmte Marketingszenarien zugeschnitten sind, wie z. B. die Analyse von Werbeausgaben oder die Zuordnung von Verkaufserlösen, minimiert Improvado den manuellen Aufwand und verringert das Risiko von Fehlern oder irreführenden Visualisierungen. Dies gewährleistet einen reibungsloseren Übergang zur Datenanalyse und ermöglicht es Unternehmen, sich auf die Ableitung umsetzbarer Erkenntnisse zu konzentrieren.

Buchen Sie einen Demo-Anruf, um mehr über Improvado zu erfahren und wie es Business Intelligence auf Unternehmensebene vereinfachen kann.