Топ-5 платформ корпоративного бизнес-аналитики

Выбор правильных инструментов отчетности корпоративного бизнес-аналитики имеет решающее значение для извлечения действенной информации и принятия обоснованных стратегических решений. Среди множества доступных вариантов выбрать наиболее подходящую платформу непросто.

Эта статья упрощает процесс выбора, освещая 5 лучших корпоративных BI-решений. Наша цель — предоставить вам необходимую информацию, чтобы выбрать инструмент, который соответствует вашим аналитическим потребностям и улучшает процессы отчетности и принятия решений в вашей организации.

Перво-наперво: готовы ли ваши данные к BI и визуализации?

Прежде чем погружаться в платформы бизнес-аналитики, убедитесь, что ваши данные подготовлены для инструментов BI. Вот краткий контрольный список для начала:

1. Точность данных . Проведите аудит для проверки точности ваших источников данных. Неточные данные могут ввести в заблуждение в процессе принятия решений. Рассмотрите возможность внедрения правил автоматической проверки, где это возможно.
2. Согласованность данных : гармонизируйте форматы и единицы измерения данных в разных источниках, чтобы обеспечить согласованность. Расхождения могут привести к ошибочному анализу. Стандартизируйте ввод данных с помощью централизованной платформы управления данными, если таковая имеется.
3. Полнота данных : выявите и устраните любые недостающие значения или пробелы в ваших наборах данных. Неполные данные могут привести к предвзятому мнению.
4. Организация данных . Логически структурируйте свои данные, используя четкую категоризацию и тегирование для облегчения доступа и анализа. Внедрите стратегию управления метаданными для повышения доступности данных.
5. Готовность к интеграции данных . Оцените, готовы ли ваши наборы данных к плавной интеграции с инструментами BI. Это может включать преобразование формата данных или выравнивание схемы для обеспечения совместимости с вашим программным обеспечением BI.
6. Безопасность данных . Проверьте свои процессы обработки и анализа данных на предмет соответствия отраслевым правилам защиты данных, таким как GDPR или HIPAA.
7. Управление данными . Разработайте и внедрите политики управления данными, которые определяют, как данные собираются, хранятся и используются в вашей организации. Это обеспечивает постоянное качество и целостность данных, что имеет решающее значение для надежного анализа.

Обеспечение соответствия ваших данных этим важнейшим критериям является ключом к любым проектам бизнес-аналитики и визуализации. Improvado может выполнить за вас все эти шаги: от агрегирования данных из любого маркетингового источника до их зашифрованной передачи в решение BI по вашему выбору.

Являясь комплексным решением для агрегирования и управления маркетинговыми данными, Improvado беспрепятственно собирает данные из любого источника и гарантирует, что они соответствуют критериям точности, последовательности, полноты и безопасности.

Что делает отличный инструмент бизнес-аналитики предприятия?

Выбор правильной платформы бизнес-аналитики предприятия выходит за рамки простых функций. Речь идет о поиске решения, которое соответствует вашим стратегическим целям и аналитическим требованиям.

В этом разделе мы раскроем основные качества, которые отличают высококлассные корпоративные BI-решения, и предложим вам четкий план выбора системы, которая улучшит процесс принятия решений.

Возможности бесшовной интеграции

Лучшие корпоративные инструменты бизнес-аналитики можно интегрировать со всем — от устаревших систем до современных облачных приложений, не требуя при этом обширного специального кода. Они используют API и соединители для упрощения приема данных, обеспечивая целостную среду данных.

Расширенная аналитика и моделирование данных

Эти инструменты поддерживают сложные методы моделирования данных, позволяя пользователям анализировать данные по нескольким измерениям. Лучшие платформы корпоративного анализа данных включают алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения для автоматизации распознавания образов, обнаружения аномалий и прогнозной аналитики, превращая необработанные данные в полезную информацию.

Обработка данных в реальном времени

Обработка в реальном времени осуществляется за счет вычислений в памяти, что значительно сокращает время ответа на запросы и позволяет анализировать потоковые данные. Эта функция имеет решающее значение для извлечения выгоды из рыночных движений по мере их возникновения.

Масштабируемость и производительность

Отличный инструмент бизнес-аналитики масштабируется по горизонтали и вертикали, вмещая больше данных и пользователей без снижения производительности. Он использует такие методы, как сегментирование данных и балансировка нагрузки, для управления большими наборами данных и одновременными пользовательскими запросами, обеспечивая всем заинтересованным сторонам быстрый доступ к ценной информации.

Надежная система безопасности

Хорошая платформа бизнес-аналитики предприятия предлагает детальный контроль доступа, шифрование при передаче и хранении, а также соответствие отраслевым стандартам, таким как GDPR, HIPAA и SOC-2. Он также должен обеспечивать контроль доступа к данным и их изменений, помогая организациям поддерживать управление данными и соблюдение нормативных требований.

Автоматизированные отчеты и оповещения

Функции автоматизации включают планирование запуска отчетов через определенные промежутки времени и настройку оповещений на основе пороговых значений данных. Это не только экономит время аналитиков, но и гарантирует, что заинтересованные стороны будут немедленно проинформированы о критических показателях, тенденциях или проблемах, что позволяет быстро реагировать на динамичные рыночные условия.

Лучшие программные решения для корпоративной бизнес-аналитики

Основываясь на подробных критериях и практическом опыте, вот пять лучших платформ корпоративной бизнес-аналитики. Эти инструменты превосходны в интеграции данных, аналитике, пользовательском опыте и масштабируемости, предлагая надежную поддержку для принятия решений на основе данных.

1. Microsoft Power BI

Возможности интеграции данных

Microsoft Power BI — популярное решение для корпоративного бизнес-аналитики, которое поддерживает широкий спектр источников данных, от электронных таблиц до сложных локальных гибридных хранилищ данных. Оно позволяет пользователям консолидировать разрозненные наборы данных в единое представление, облегчая комплексный анализ. Этот уровень интеграции особенно полезен для предприятий, желающих использовать данные из нескольких бизнес-подразделений или платформ.

Помимо прямых соединителей API, Power BI предлагает несколько других вариантов агрегирования и интеграции данных:

• DirectQuery позволяет выполнять запросы к данным в режиме реального времени без необходимости импорта или копирования данных в Power BI, что особенно полезно для работы с большими наборами данных или когда требуются самые свежие данные.
• Локальный шлюз данных обеспечивает безопасное подключение данных из локальных источников данных к службе Power BI в облаке.
• Функция составных моделей позволяет пользователям объединять данные из нескольких источников в одну модель. Это позволяет аналитикам создавать отчеты, основанные на данных как из импортированных наборов данных, так и из источников DirectQuery, обеспечивая гибкость в обработке сложных сценариев данных.

Преобразование и анализ данных

В основе возможностей преобразования данных Power BI лежит редактор запросов. Редактор запросов поддерживает различные преобразования, включая фильтрацию, сортировку и объединение наборов данных, что упрощает очистку и подготовку данных для анализа. Его интуитивно понятный интерфейс позволяет пользователям применять сложные преобразования с минимальным написанием кода.

Язык DAX (выражения анализа данных) Power BI — это выдающаяся функция, предлагающая расширенные возможности для создания пользовательских вычислений и показателей. Эта функция позволяет аналитикам получать более глубокие знания и принимать более обоснованные стратегические решения.

Потоки данных — еще одна ключевая функция для предприятий, управляющих данными в нескольких моделях Power BI или которым необходимо обмениваться данными между различными отчетами. Потоки данных позволяют пользователям определять и автоматизировать процессы подготовки данных, сохраняя полученные данные в службе Power BI. Такой централизованный подход к управлению данными обеспечивает согласованность отчетов и моделей, уменьшая избыточность и повышая эффективность обработки данных.

Визуализация и настройка данных

Power BI предлагает широкий выбор вариантов визуализации: от базовых диаграмм до сложных диаграмм, которые можно настроить в соответствии с брендом и потребностями предприятия в отчетности. Функция перетаскивания делает его доступным для нетехнических пользователей, но при этом предлагает глубину для тех, кто хочет погрузиться глубже.

ИИ и расширенная аналитика

Одним из наиболее инновационных аспектов платформы является интеграция возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения. Power BI обеспечивает прогнозную аналитику, индикаторы тенденций и даже обработку естественного языка для запроса данных.

Кроме того, Power BI повышает доступность благодаря отчетам с разбивкой на страницы. Эта функция предназначена для пользователей без глубоких знаний SQL и позволяет им создавать подробные отформатированные отчеты. Отчеты с разбивкой на страницы делают исчерпывающую информацию о данных доступной для всех уровней квалификации в организации.

Практические советы для корпоративных пользователей

Power BI — мощная платформа корпоративной аналитики. Его масштабируемость и интеграция с другими продуктами Microsoft, такими как Azure и Office 365, делают его органичным дополнением к существующей ИТ-экосистеме. Его функции безопасности и соответствие отраслевым стандартам гарантируют адекватное решение проблем управления данными и конфиденциальности, что крайне важно для крупных организаций.

2. Таблица

Возможности интеграции данных

Tableau — один из лучших инструментов бизнес-аналитики предприятия, который легко подключается к обширному массиву источников данных. Сюда входят облачные сервисы, решения для больших данных и базы данных SQL, такие как MySQL и SQL Server. Являясь частью семейства Salesforce, Tableau имеет преимущества встроенной интеграции с продуктами Salesforce.

Преобразование и анализ данных

Tableau Prep, ключевой компонент, упрощает процесс очистки, изменения и объединения данных, делая их готовыми к анализу. Интерфейс перетаскивания упрощает сложные задачи по подготовке данных, позволяя пользователям больше сосредоточиться на анализе, а не на обработке данных.

Что касается анализа, Tableau позволяет пользователям глубоко погрузиться в прогнозную аналитику без необходимости глубоких статистических знаний. Такие функции, как анализ тенденций, прогнозирование и сценарии «что, если» доступны непосредственно внутри платформы, предлагая мощные инструменты для получения информации, которая может способствовать принятию стратегических маркетинговых решений.

Визуализация и настройка данных

Tableau поддерживает широкий спектр типов визуализации, позволяя пользователям передавать сложные истории данных с помощью простых диаграмм, сложных интерактивных карт и всего остального.

Платформа позволяет создавать интерактивные информационные панели и рабочие листы. Панели мониторинга объединяют несколько визуализаций в одно представление, предлагая комплексный снимок аналитических данных. Рабочие листы более сфокусированы и обычно содержат одну визуализацию для детального анализа.

Tableau предоставляет широкие возможности персонализации, включая возможность настройки визуальных элементов, таких как цвета, шрифты и макеты, в соответствии с брендом компании или конкретными требованиями к презентации. Этот уровень настройки распространяется на включение изображений и веб-контента в информационные панели.

У Tableau есть свой язык для запроса и визуализации данных, который называется VizQL Technology. VizQL преобразует действия пользователей по перетаскиванию в интерфейсе Tableau в запросы к данным. По сути, он позволяет пользователям создавать визуализации и проводить анализ без необходимости писать строчку кода.

ИИ и расширенная аналитика

Tableau объединяет расширенные возможности искусственного интеллекта для оптимизации процесса аналитики:

• Функция «Задать данные» позволяет пользователям задавать вопросы на естественном языке и получать визуальные ответы, что делает исследование данных интуитивно понятным для всех уровней навыков.
• С помощью объяснения данных пользователи получают автоматическую информацию о точках данных, выявляя основные тенденции или аномалии без ручного анализа.
• Благодаря связи с Einstein Discovery от Salesforce, Tableau предлагает прогнозную аналитику и практические рекомендации, позволяющие компаниям прогнозировать тенденции и оптимизировать стратегии на основе аналитики, основанной на данных.

Для тех, кто ищет более глубокий анализ, Tableau облегчает включение внешних аналитических моделей из R или Python, позволяя пользователям использовать передовые статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения непосредственно на своих информационных панелях.

Практические советы для корпоративных пользователей

Хотя Tableau предлагает некоторые возможности для базового манипулирования данными, его функциональность в первую очередь ориентирована на анализ данных, которые уже правильно структурированы, отформатированы и очищены. Вот почему корпоративные пользователи часто используют собственные решения SQL или сторонние решения для преобразования данных для предварительной обработки данных, прежде чем они попадут в Tableau. Это также может значительно повысить производительность за счет снижения нагрузки на Tableau и обеспечения импорта только соответствующих данных.

3. Домо

Возможности интеграции данных

Еще одно надежное корпоративное решение для бизнес-аналитики — Domo. Платформа предоставляет готовые соединители API для более чем 1000 источников данных, включая нишевые отраслевые системы. Платформа также предоставляет интегрированную среду разработки Connector Dev Studio для создания пользовательских коннекторов, функций загрузки данных и других возможностей для приема огромных объемов данных.

Преобразование и анализ данных

Domo предлагает ряд инструментов преобразования данных, предназначенных для разных уровней технических знаний и аналитических потребностей:

• Функция «Извлечение, преобразование, загрузка» (ETL) позволяет пользователям визуально определять и упорядочивать операции, а также выполнять простые преобразования, такие как значения карты, разделение столбцов, фильтрация строк и т. д.
• ETL на основе SQL позволяет аналитикам выполнять сложные преобразования и объединять наборы данных.
• Data Science Suite, поддерживающий R и Python, предназначен для опытных пользователей, желающих проводить сложный анализ или разрабатывать прогнозные модели. Интеграция с такими инструментами, как Amazon Sagemaker Autopilot, облегчает развертывание моделей машинного обучения непосредственно в Domo.

Крайне важно признать, что комплексные инструменты преобразования данных Domo требуют сложного обучения. Новые пользователи часто недооценивают время и ресурсы, необходимые для приобретения навыков.

Визуализация и настройка данных

Подобно другим инструментам бизнес-аналитики предприятия в списке, Domo поддерживает широкий спектр типов визуализации: от стандартных линейных и гистограмм до более сложных вариантов, таких как пузырьковые диаграммы, радиолокационные диаграммы и пользовательские визуализации, разработанные с помощью Domo Visualization SDK. Этот SDK позволяет аналитикам создавать визуальные компоненты, адаптированные к их конкретным потребностям анализа.

Еще одной примечательной особенностью Domo является подход Domo к мобильному дизайну, гарантирующий, что информационные панели и визуализации полностью оптимизированы для отображения на мобильных устройствах. Это соображение особенно ценно для руководителей и полевых команд, которым требуется доступ к бизнес-аналитике в любое время. Кроме того, Domo включает функции совместной работы непосредственно в свой пакет визуализации, позволяя пользователям обмениваться идеями, комментировать информационные панели и даже инициировать обсуждения внутри платформы.

ИИ и расширенная аналитика

Domo объединяет искусственный интеллект и машинное обучение, предлагая прогнозную аналитику и автоматическое генерирование аналитических данных. Его инструмент искусственного интеллекта Mr. Roboto позволяет прогнозировать, выявлять закономерности и обнаруживать аномалии, предлагая действенный интеллект, который может существенно повлиять на стратегическое планирование. Например, он может прогнозировать тенденции продаж или выявлять неожиданные изменения данных, такие как падение посещаемости веб-сайта, что позволяет компаниям действовать быстро.

Практические советы для корпоративных пользователей

Широкий набор инструментов корпоративной аналитики Domo является одновременно его самым большим преимуществом и проблемой. Быстрое внедрение новых функций платформы иногда может оставить существующие инструменты в пыли, что приводит к опасениям по поводу долговечности и актуальности инвестиций в конкретные компоненты Domo. Пользователи выразили разочарование по поводу того, что они считают пренебрегаемыми обновлениями и неадекватными ответами на отзывы.

Более того, взаимодействие со службой поддержки клиентов Domo выявляет пробелы в их техническом понимании, поскольку представителям часто не хватает знаний о продукте, необходимых для решения сложных проблем.

4. Клик

Возможности интеграции данных

Qlik поддерживает широкий спектр источников данных, включая облачные приложения, базы данных и локальные системы, что позволяет предприятиям создавать единое хранилище данных.

Что отличает Qlik, так это его ассоциативный механизм, который позволяет пользователям исследовать связи между всеми своими данными, не ограничиваясь заранее определенными запросами или линейными путями исследования. Эта функция особенно ценна для лиц, принимающих маркетинговые решения, которым необходимо целостное представление данных для выявления идей, которые определяют стратегические решения.

Преобразование и анализ данных

В основе возможностей преобразования данных Qlik лежит редактор сценариев. Аналитики могут использовать этот инструмент для выполнения сложных преобразований данных, включая условную логику, функции агрегирования и группировку данных, которые необходимы для подготовки маркетинговых данных, которые часто поступают из разных источников и форматов.

Одной из менее известных, но очень ценных функций Qlik для анализа маркетинговых данных является его способность эффективно обрабатывать данные временных рядов. Это имеет решающее значение для анализа тенденций с течением времени, таких как изменения в поведении клиентов или сезонное влияние на продажи. Qlik позволяет создавать календарные таблицы непосредственно в редакторе сценариев, что упрощает сравнение данных за разные периоды.

Визуализация и настройка данных

Что отличает Qlik в области визуализации, так это его ассоциативный механизм, который позволяет осуществлять динамическое исследование данных. Пользователи могут взаимодействовать с визуализациями для детализации, фильтрации и изучения данных под разными углами — и все это в режиме реального времени. Эта интерактивная возможность особенно ценна для маркетологов, которым необходимо глубоко вникать в данные о клиентах, эффективность кампаний и рыночные тенденции, чтобы извлечь полезную информацию.

Qlik предлагает широкие возможности настройки, позволяя пользователям создавать информационные панели, на которых будут выделены наиболее важные ключевые показатели эффективности и информация для их конкретных целей. Помимо простой настройки внешнего вида, пользователи могут встраивать расширенную аналитику и прогнозные модели непосредственно в свои информационные панели.

ИИ и расширенная аналитика

Insight Advisor — это основная функция Qlik на базе искусственного интеллекта. Он действует как помощник на базе искусственного интеллекта, который автоматически генерирует аналитическую информацию, предлагает ассоциации и рекомендует визуализации на основе имеющихся данных.

Советник использует обработку естественного языка (NLP) для понимания запросов пользователей простым языком. Это позволяет специалистам по маркетингу задавать сложные вопросы о своих данных и получать содержательные ответы, упрощая процесс анализа данных для пользователей с разным уровнем знаний.

Qlik уделяет особое внимание управлению ИИ, предоставляя основу для управления этикой данных, конфиденциальностью и безопасностью в рамках функций ИИ. Это имеет решающее значение для предприятий, которые обрабатывают конфиденциальные данные клиентов, обеспечивая безопасное и совместимое проведение аналитики с использованием искусственного интеллекта.

Практические советы для корпоративных пользователей

Уникальная ассоциативная модель Qlik выделяет ее в сфере корпоративной аналитики, предлагая более гибкий и интуитивно понятный опыт исследования данных по сравнению с традиционными инструментами бизнес-аналитики на основе запросов. Эта модель позволяет пользователям устанавливать связи между точками данных из нескольких источников без заранее определенных запросов, обеспечивая более глубокое понимание и выявляя скрытые тенденции. Однако освоение среды Qlik, особенно языка сценариев для загрузки и преобразования данных, требует длительного обучения.

5. Смотритель

Возможности интеграции данных

Будучи продуктом Google, Looker Studio полностью интегрируется с такими сервисами Google, как Google Analytics, Google Ads, Campaign Manager 360 и BigQuery, что позволяет легко агрегировать данные цифрового маркетинга и облачные данные.

Встроенная интеграция с Google BigQuery позволяет аналитикам использовать BQML (BigQuery Machine Learning) для создания и выполнения моделей машинного обучения с использованием запросов SQL. Позже вы сможете визуализировать выходные данные моделей в Looker.

Помимо экосистемы Google, Looker Studio поддерживает интеграцию с внешними базами данных, файлами CSV и различными сторонними платформами, предоставляя в общей сложности более 800 готовых соединителей источников данных.

Преобразование и анализ данных

В основе возможностей манипулирования данными Looker лежит LookML, специализированный язык моделирования, который позволяет пользователям определять и преобразовывать данные внутри платформы. LookML обеспечивает гибкий подход на основе кода для создания сложных моделей данных, гарантируя, что аналитики смогут адаптировать структуры данных и отношения к конкретным аналитическим потребностям.

Кроме того, Looker Studio использует блоки Looker — предварительно созданные фрагменты кода, которые еще больше упрощают процесс моделирования данных. Эти блоки можно использовать для различных целей: от определения общих шаблонов данных до интеграции сторонних источников данных, что значительно сокращает время и усилия на разработку. Этот модульный подход позволяет быстро собирать индивидуальные аналитические решения, облегчая предприятиям адаптацию к меняющимся требованиям к данным.

Помимо LookML и блоков Looker, Looker Studio предлагает ряд функций для поддержки расширенного анализа данных. К ним относятся мощные функции агрегирования, настраиваемые показатели, а также возможность выполнять когортный анализ и анализ воронки непосредственно внутри платформы.

Визуализация и настройка данных

Платформа предлагает широкий спектр возможностей визуализации: от базовых диаграмм и графиков до более сложных и динамических визуальных представлений, таких как тепловые карты, диаграммы рассеяния и пользовательские визуализации, разработанные с помощью обширного API Looker.

Looker позволяет пользователям настраивать каждый аспект своих отчетов и информационных панелей. Looker Studio предоставляет инструменты, необходимые для создания профессиональной и привлекательной визуализации данных: от настройки цветов и шрифтов в соответствии с рекомендациями по брендингу до настройки макета для оптимального представления данных. Более того, интерактивные функции, такие как фильтры и детализация, улучшают взаимодействие с пользователем, позволяя конечным пользователям исследовать данные в режиме самообслуживания.

ИИ и расширенная аналитика

Looker Studio использует искусственный интеллект и расширенную аналитику для улучшения исследования данных и получения аналитической информации. Примечательная функция Duet AI интегрирует машинное обучение непосредственно в рабочий процесс аналитики, предлагая прогнозы, анализ тенденций и интеллектуальную аналитику данных.

Помимо Duet AI, Looker Studio включает в себя ряд функций искусственного интеллекта, предназначенных для оптимизации процесса аналитики. К ним относятся автоматическое обнаружение аномалий, которое предупреждает пользователей о значительных отклонениях в тенденциях данных, а также обработка естественного языка для интуитивно понятного запроса данных.

Практические советы для корпоративных пользователей

Корпоративные пользователи, рассматривающие возможность интеграции Looker в свой аналитический пакет, должны знать о конкретных проблемах, особенно в отношении больших наборов данных и масштабируемости. Производительность Looker может снизиться при обработке чрезвычайно больших объемов данных, что приведет к увеличению времени выполнения запросов и возможным задержкам в получении аналитической информации. Эта проблема проявляется в сложных моделях данных или при выполнении многочисленных одновременных запросов.

Глубокая визуализация начинается с четких данных

Каждая из этих платформ корпоративного бизнес-аналитики наверняка упростит сложный анализ и сделает поиск информации намного проще, чем могут предложить электронные таблицы.

Чтобы сделать правильный выбор, учтите такие факторы, как размер компании, бюджетные ограничения, конкретные варианты использования и опыт анализа данных в вашей команде.

Но не забывайте, что бизнес-аналитика и визуализация данных начинаются с обеспечения их хорошей организации и высокого качества. Именно здесь на помощь приходят такие инструменты, как Improvado.

Improvado автоматизирует агрегацию данных из более чем 500 источников маркетинга и продаж, оптимизирует подготовку данных и легко интегрируется с любым корпоративным BI-решением, упомянутым в списке.

Благодаря готовым рецептам, адаптированным для конкретных маркетинговых сценариев, таких как анализ расходов на рекламу или распределение доходов от продаж, Improvado сводит к минимуму ручные усилия и снижает риск ошибок или вводящих в заблуждение визуализаций. Это обеспечивает более плавный переход к анализу данных, позволяя предприятиям сосредоточиться на получении действенной информации.

Закажите демонстрационный звонок, чтобы узнать больше об Improvado и о том, как оно может упростить бизнес-аналитику на уровне предприятия.