En İyi 5 Kurumsal İş Zekası Platformu

Doğru kurumsal iş zekası raporlama araçlarını seçmek, eyleme geçirilebilir içgörüler elde etmek ve bilinçli stratejik kararları yönlendirmek için çok önemlidir. Çok sayıda seçenek mevcut olduğundan en uygun platformu seçmek zordur.

Bu makale, en iyi 5 kurumsal BI çözümünü öne çıkararak seçim sürecini basitleştirir. Amacımız, analitik ihtiyaçlarınızı karşılayan ve kuruluşunuzun veri raporlama ve karar verme süreçlerini geliştiren bir araç seçmeniz için sizi gerekli bilgilerle donatmaktır.

İlk Yapılacak Şeyler: Verileriniz BI ve Görselleştirmeye Hazır mı?

İş zekası platformlarına dalmadan önce verilerinizin BI araçlarına uygun olduğundan emin olun. Başlamak için işte kısa bir kontrol listesi:

1. Veri doğruluğu : Veri kaynaklarınızın doğruluğunu doğrulamak için denetimler gerçekleştirin. Yanlış veriler karar verme süreçlerini yanıltabilir. Mümkün olduğunda otomatik doğrulama kurallarını uygulamayı düşünün.
2. Veri tutarlılığı : Tutarlılığı sağlamak için farklı kaynaklardaki veri formatlarını ve birimlerini uyumlu hale getirin. Tutarsızlıklar hatalı analizlere yol açabilir. Varsa merkezi bir veri yönetimi platformu aracılığıyla veri girişlerini standartlaştırın.
3. Veri eksiksizliği : Veri kümelerinizdeki eksik değerleri veya boşlukları tanımlayın ve giderin. Eksik veriler önyargılı içgörülere neden olabilir.
4. Veri organizasyonu : Kolay erişim ve analizi kolaylaştırmak için açık kategorilere ayırma ve etiketleme kullanarak verilerinizi mantıksal olarak yapılandırın. Verilerin keşfedilebilirliğini artırmak için bir meta veri yönetimi stratejisi uygulayın.
5. Veri entegrasyonu hazırlığı : Veri kümelerinizin BI araçlarıyla sorunsuz entegrasyona hazır olup olmadığını değerlendirin. Bu, BI yazılımınızla uyumluluğu sağlamak için veri formatı dönüştürmeyi veya şema hizalamayı içerebilir.
6. Veri güvenliği : Veri işleme ve analiz süreçlerinizi, GDPR veya HIPAA gibi sektöre özel veri koruma düzenlemelerine uygunluk açısından inceleyin.
7. Veri yönetişimi : Kuruluşunuzda verilerin nasıl toplandığını, depolandığını ve kullanıldığını tanımlayan veri yönetişimi politikalarını geliştirin ve uygulayın. Bu, güvenilir analiz için hayati önem taşıyan sürekli veri kalitesini ve bütünlüğünü sağlar.

Verilerinizin bu kritik kriterleri karşıladığından emin olmak, tüm iş zekası ve görselleştirme projelerinin anahtarıdır. Improvado, herhangi bir pazarlama kaynağından veri toplamadan seçtiğiniz BI çözümüne şifreli aktarımına kadar tüm bu adımları sizin için tamamlayabilir.

Kapsamlı bir pazarlama veri toplama ve yönetim çözümü olan Improvado, verileri herhangi bir kaynaktan sorunsuz bir şekilde toplar ve doğruluk, tutarlılık, tamlık ve güvenlik kriterlerini karşılamasını sağlar.

Harika bir Kurumsal İş Zekası Aracı Nedir?

Doğru kurumsal iş zekası platformunu seçmek, yalnızca özelliklerin ötesine geçer. Stratejik hedeflerinize ve analitik taleplerinize uygun bir çözüm bulmakla ilgilidir.

Bu bölümde, üst düzey kurumsal BI çözümlerini ayıran temel nitelikleri ortaya çıkaracağız ve size karar almayı geliştiren bir sistem seçmeniz için net bir yol haritası sunacağız.

Sorunsuz entegrasyon yetenekleri

En iyi kurumsal BI araçları, kapsamlı özel kodlama gerektirmeden eski sistemlerden modern bulut uygulamalarına kadar her şeyle entegre olabilir. Veri alımını basitleştirmek ve bütünsel bir veri ortamı sağlamak için API'leri ve bağlayıcıları kullanıyorlar.

Gelişmiş analitik ve veri modelleme

Bu araçlar, gelişmiş veri modelleme tekniklerini destekleyerek kullanıcıların verileri birden çok boyutta analiz etmesine olanak tanır. En iyi kurumsal veri analitiği platformları, örüntü tanımayı, anormallik tespitini ve tahmine dayalı analitiği otomatikleştirmek ve ham verileri eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmek için yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmalarını içerir.

Gerçek zamanlı veri işleme

Gerçek zamanlı işleme, bellek içi bilgi işlemle etkinleştirilir, sorgu yanıt süreleri büyük ölçüde azalır ve akış verilerinin analizine olanak sağlanır. Bu özellik, piyasa hareketlerinden anında yararlanmak için çok önemlidir.

Ölçeklenebilirlik ve performans

Harika bir BI aracı yatay ve dikey olarak ölçeklenerek performansı düşürmeden daha fazla veri ve kullanıcı barındırır. Büyük veri kümelerini ve eşzamanlı kullanıcı sorgularını yönetmek için veri parçalama ve yük dengeleme gibi teknikleri kullanarak tüm paydaşların içgörülere hızlı bir şekilde erişmesini sağlar.

Sağlam güvenlik çerçevesi

İyi bir kurumsal iş zekası platformu, ayrıntılı erişim kontrolü, aktarım sırasında ve beklemede şifreleme ve GDPR, HIPAA ve SOC-2 gibi endüstri standartlarıyla uyumluluk sunar. Aynı zamanda veri erişimi ve değişiklikleri için denetim izleri sunarak kuruluşların veri yönetimini ve mevzuat uyumluluğunu sürdürmelerine yardımcı olmalıdır.

Otomatik raporlama ve uyarılar

Otomasyon özellikleri arasında raporların belirli aralıklarla çalışacak şekilde planlanması ve veri eşiklerine göre uyarıların ayarlanması yer alır. Bu, yalnızca analistlerin zamanından tasarruf etmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda paydaşların kritik ölçümler, eğilimler veya sorunlar hakkında anında bilgilendirilmesini sağlayarak dinamik piyasa koşullarına hızlı yanıt verilmesini sağlar.

En İyi Kurumsal İş Zekası Yazılım Çözümleri

Ayrıntılı kriterlere ve uygulamalı deneyime dayanarak, en iyi kurumsal iş zekası platformları için ilk beş seçimi burada bulabilirsiniz. Bu araçlar veri entegrasyonu, analitik, kullanıcı deneyimi ve ölçeklenebilirlik konularında öne çıkıyor ve veriye dayalı karar alma için güçlü destek sunuyor.

1. Microsoft Power BI

Veri entegrasyonu yetenekleri

Microsoft Power BI, elektronik tablolardan karmaşık şirket içi hibrit veri ambarlarına kadar çok çeşitli veri kaynaklarını destekleyen popüler bir kurumsal iş zekası çözümüdür. Kullanıcıların farklı veri kümelerini birleşik bir görünümde birleştirmesine olanak tanıyarak kapsamlı bir analiz ortamını kolaylaştırır. Bu düzeydeki entegrasyon, birden fazla iş birimi veya platformdan gelen verilerden yararlanmak isteyen kuruluşlar için özellikle faydalıdır.

Power BI, doğrudan API bağlayıcılarının ötesinde başka birçok veri toplama ve tümleştirme seçeneği de sunar:

• DirectQuery, verileri Power BI'a aktarmaya veya kopyalamaya gerek kalmadan gerçek zamanlı veri sorgulamaya olanak tanır; bu, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken veya güncel veriler gerektiğinde kullanışlıdır.
• Şirket içi veri ağ geçidi, şirket içi veri kaynaklarından buluttaki Power BI hizmetine güvenli veri bağlantısı sağlar.
• Bileşik modeller özelliği, kullanıcıların birden fazla kaynaktan gelen verileri tek bir modelde birleştirmesine olanak tanır. Bu, analistlerin hem içe aktarılan veri kümelerinden hem de DirectQuery kaynaklarından verilerden yararlanan raporlar oluşturmasına olanak tanır ve karmaşık veri senaryolarını yönetmede esneklik sunar.

Veri dönüşümü ve analizi

Power BI'ın veri dönüştürme yeteneğinin temelinde Sorgu Düzenleyicisi bulunur. Sorgu Düzenleyicisi, veri kümelerini filtrelemek, sıralamak ve birleştirmek de dahil olmak üzere çeşitli dönüşümleri destekleyerek verilerin temizlenmesini ve analiz için hazırlanmasını kolaylaştırır. Sezgisel arayüzü, kullanıcıların minimum kodlamayla karmaşık dönüşümler uygulamasını sağlar.

Power BI'ın DAX (Veri Analizi İfadeleri) dili, özel hesaplamalar ve ölçümler oluşturmaya yönelik gelişmiş yetenekler sunan, öne çıkan bir özelliktir. Bu özellik, analistlerin daha derin içgörüleri ortaya çıkarmalarına ve daha bilinçli stratejik kararlar almalarına olanak tanır.

Veri akışları, verileri birden fazla Power BI modeli üzerinden yöneten veya farklı raporlar arasında veri paylaşımına ihtiyaç duyan kuruluşlar için bir diğer önemli özelliktir. Veri akışları, kullanıcıların veri hazırlama süreçlerini tanımlamasına ve otomatikleştirmesine, sonuçta elde edilen verileri Power BI hizmetinde depolamasına olanak tanır. Veri yönetimine yönelik bu merkezi yaklaşım, raporlar ve modeller arasında tutarlılık sağlar, fazlalığı azaltır ve veri işlemede verimliliği artırır.

Veri görselleştirme ve özelleştirme

Power BI, temel grafiklerden karmaşık diyagramlara kadar tamamı kurumun marka ve raporlama ihtiyaçlarına uyacak şekilde özelleştirilebilen çok çeşitli görselleştirme seçenekleri sunar. Sürükle ve bırak işlevi, teknik bilgisi olmayan kullanıcılar için erişilebilir hale getirirken, daha derine dalmak isteyenler için de derinlik sunar.

Yapay zeka ve gelişmiş analitik

Platformun en yenilikçi yönlerinden biri yapay zeka ve makine öğrenimi yeteneklerinin entegrasyonudur. Power BI, verileri sorgulamak için tahmine dayalı analizlere, eğilim göstergelerine ve hatta doğal dil işlemeye olanak tanır.

Ayrıca Power BI, Sayfalandırılmış Raporlar aracılığıyla erişilebilirliği artırır. Bu özellik, kapsamlı SQL bilgisi olmayan kullanıcılara hitap ederek ayrıntılı, biçimlendirilmiş raporlar oluşturmalarına olanak tanır. Sayfalandırılmış Raporlar, kapsamlı veri öngörülerine bir kuruluş içindeki tüm beceri düzeylerinin erişebilmesini sağlar.

Kurumsal kullanıcılar için pratik bilgiler

Power BI güçlü bir kurumsal analiz platformudur. Ölçeklenebilirliği ve Azure ve Office 365 gibi diğer Microsoft ürünleriyle entegrasyonu, onu mevcut BT ekosistemine kusursuz bir katkı haline getiriyor. Güvenlik özellikleri ve endüstri standartlarına uygunluğu, büyük kuruluşlar için çok önemli olan veri yönetimi ve gizlilik endişelerinin yeterince ele alınmasını sağlar.

2. Tablo

Veri entegrasyonu yetenekleri

Tableau, geniş bir dizi veri kaynağına sorunsuz bir şekilde bağlanan en iyi kurumsal iş zekası araçlarından biridir. Buna bulut hizmetleri, büyük veri çözümleri ve MySQL ile SQL Server gibi SQL veritabanları dahildir. Salesforce ailesinin bir parçası olan Tableau, Salesforce ürünleriyle yerel entegrasyonlardan yararlanır.

Veri dönüşümü ve analizi

Önemli bir bileşen olan Tableau Prep, verileri temizleme, yeniden şekillendirme ve birleştirme sürecini basitleştirerek analize hazır hale getirir. Sürükle ve bırak arayüzü, karmaşık veri hazırlama görevlerini basitleştirerek kullanıcıların veri karıştırmaya daha az, analize daha fazla odaklanmasını sağlar.

Analiz açısından Tableau, kullanıcıların gelişmiş istatistiksel bilgiye ihtiyaç duymadan tahmine dayalı analitiği derinlemesine incelemelerine olanak tanır. Trend analizleri, tahminler ve olası senaryolar gibi özelliklere doğrudan platformdan erişilebiliyor ve stratejik pazarlama kararlarını yönlendirebilecek öngörüleri keşfetmeye yönelik güçlü araçlar sunuluyor.

Veri görselleştirme ve özelleştirme

Tableau, kullanıcıların karmaşık veri hikayelerini basit grafikler, karmaşık etkileşimli haritalar ve aradaki her şey aracılığıyla aktarmalarına olanak tanıyan kapsamlı bir görselleştirme türleri yelpazesini destekler.

Platform, etkileşimli gösterge tablolarının ve çalışma sayfalarının oluşturulmasına olanak tanır. Kontrol panelleri birden fazla görselleştirmeyi tek bir görünümde birleştirerek veri öngörülerinin kapsamlı bir anlık görüntüsünü sunar. Çalışma sayfaları daha odaklıdır ve ayrıntılı analiz için genellikle tek bir görselleştirme içerir.

Tableau, şirket markasına veya özel sunum gereksinimlerine uyum sağlamak için renkler, yazı tipleri ve düzenler gibi görsel öğeleri ayarlama yeteneği de dahil olmak üzere kapsamlı kişiselleştirme seçenekleri sunar. Bu düzeydeki özelleştirme, görüntülerin ve web içeriğinin kontrol panellerine dahil edilmesini de kapsar.

Tableau'nun veri sorgulama ve görselleştirme için VizQL Teknolojisi adı verilen kendi dili vardır. VizQL, kullanıcıların Tableau arayüzündeki sürükle ve bırak eylemlerini veri sorgularına dönüştürür. Temel olarak kullanıcıların bir satır kod yazmaya gerek kalmadan görselleştirmeler oluşturmasına ve analizler yapmasına olanak tanır.

Yapay zeka ve gelişmiş analitik

Tableau, analiz sürecini kolaylaştırmak için gelişmiş yapay zeka yeteneklerini entegre eder:

• Veri Sor özelliği, kullanıcıların doğal dilde sorular sormasına ve görsel yanıtlar almasına olanak tanıyarak veri araştırmasını tüm beceri düzeyleri için sezgisel hale getirir.
• Açıklama Verileri ile kullanıcılar, veri noktalarına ilişkin otomatik öngörüler elde ederek, temel eğilimleri veya anormallikleri manuel analize gerek kalmadan ortaya çıkarır.
• Tableau, Salesforce'un Einstein Discovery'si ile olan bağlantısı sayesinde, tahmine dayalı analizler ve eyleme geçirilebilir öneriler sunarak işletmelerin trendleri tahmin etmesine ve veriye dayalı içgörülere dayalı stratejileri optimize etmesine olanak tanır.

Daha derin analiz arayanlar için Tableau, R veya Python'dan harici analitik modellerinin dahil edilmesini kolaylaştırarak kullanıcılara gelişmiş istatistiksel ve makine öğrenimi algoritmalarından doğrudan gösterge tablolarında yararlanma olanağı sağlar.

Kurumsal kullanıcılar için pratik bilgiler

Tableau, temel veri manipülasyonu için bazı yetenekler sunarken, işlevselliği öncelikle zaten uygun şekilde yapılandırılmış, biçimlendirilmiş ve temizlenmiş verileri analiz etmeye yöneliktir. Bu nedenle kurumsal kullanıcılar, verileri Tableau'ya ulaşmadan önce ön işleme tabi tutmak için sıklıkla özel SQL veya üçüncü taraf veri dönüştürme çözümlerini kullanır. Bu aynı zamanda Tableau'daki yükü azaltarak ve yalnızca ilgili verilerin içe aktarılmasını sağlayarak performansı önemli ölçüde artırabilir.

3. Domo

Veri entegrasyonu yetenekleri

Bir diğer güçlü kurumsal BI çözümü ise Domo'dur. Platform, niş sektöre özel sistemler de dahil olmak üzere 1.000'den fazla veri kaynağına önceden oluşturulmuş API bağlayıcıları sağlar. Platform aynı zamanda özel bağlayıcılar oluşturmak için Connector Dev Studio IDE'yi, veri yükleme özelliklerini ve büyük hacimli verileri almaya yönelik diğer seçenekleri de sağlar.

Veri dönüşümü ve analizi

Domo, farklı düzeylerde teknik uzmanlık ve analitik ihtiyaçlara uyacak şekilde tasarlanmış bir dizi veri dönüştürme aracı sunar:

• Sürükle ve bırak Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme (ETL), kullanıcıların işlemleri görsel olarak tanımlamasına ve sıralamasına ve harita değerleri, bölünmüş sütunlar, filtre satırları vb. gibi kolay dönüşümler gerçekleştirmesine olanak tanır.
• SQL tabanlı ETL, analistlerin karmaşık dönüşümler gerçekleştirmesine ve veri kümelerini birleştirmesine olanak tanır.
• R ve Python'u destekleyen Veri Bilimi Paketi, karmaşık analizler yürütmeyi veya tahmine dayalı modeller geliştirmeyi amaçlayan ileri düzey kullanıcılara hizmet eder. Amazon Sagemaker Autopilot gibi araçlarla entegrasyon, makine öğrenimi modellerinin doğrudan Domo'da devreye alınmasını kolaylaştırır.

Domo'nun kapsamlı veri dönüştürme araçlarının zorlu bir öğrenme eğrisiyle birlikte geldiğini kabul etmek çok önemlidir. Yeni kullanıcılar genellikle uzmanlaşmak için gereken zamanı ve kaynakları hafife alıyor.

Veri görselleştirme ve özelleştirme

Listedeki diğer kurumsal iş zekası araçlarına benzer şekilde Domo, standart çizgi ve çubuk grafiklerden kabarcık grafikleri, radar grafikleri ve Domo'nun Görselleştirme SDK'sı aracılığıyla geliştirilen özel görselleştirmeler gibi daha karmaşık seçeneklere kadar çok çeşitli görselleştirme türlerini destekler. Bu SDK, analistlerin kendi özel analiz ihtiyaçlarına göre uyarlanmış görsel bileşenler oluşturmasına olanak tanır.

Dikkate değer bir diğer özellik ise Domo'nun mobil öncelikli tasarım anlayışıdır; bu, kontrol panellerinin ve görselleştirmelerin mobil cihazlarda görüntülenmek üzere tamamen optimize edilmesini sağlar. Bu değerlendirme, hareket halindeyken iş içgörülerine erişmesi gereken yöneticiler ve saha ekipleri için özellikle değerlidir. Ek olarak Domo, ortak çalışma özelliklerini doğrudan görselleştirme paketine dahil ederek kullanıcıların içgörüleri paylaşmasına, gösterge tablolarına açıklama eklemesine ve hatta platform içinde tartışmalar başlatmasına olanak tanır.

Yapay zeka ve gelişmiş analitik

Domo, tahmine dayalı analitik ve otomatik içgörü oluşturma sunmak için yapay zeka ve makine öğrenimini birleştirir. Yapay zeka aracı Mr. Roboto, stratejik planlamayı önemli ölçüde etkileyebilecek eyleme dönüştürülebilir zeka sunarak tahminde bulunmayı, model tanımlamayı ve anormallik tespitini mümkün kılar. Örneğin, satış eğilimlerini tahmin edebilir veya web sitesi trafiğindeki düşüş gibi beklenmedik veri değişimlerini vurgulayarak işletmelerin hızlı hareket etmesini sağlayabilir.

Kurumsal kullanıcılar için pratik bilgiler

Domo'nun geniş yelpazedeki kurumsal analiz araçları, hem en büyük varlığı hem de zorluğudur. Platformun yeni özellikleri hızlı bir şekilde sunması, bazen mevcut araçları toz içinde bırakabilir ve bu da belirli Domo bileşenlerine yapılan yatırımların uzun ömürlülüğü ve uygunluğu konusunda endişelere yol açabilir. Kullanıcılar, güncellemelerin ihmal edilmesi ve geri bildirimlere yetersiz yanıt verilmesi olarak algıladıkları durumdan dolayı hayal kırıklıklarını dile getirdiler.

Üstelik Domo'nun müşteri hizmetleriyle olan etkileşimler, temsilcilerin genellikle karmaşık sorunları çözmek için gerekli ürün bilgisinden yoksun olması nedeniyle teknik anlayışlarındaki bir boşluğu ortaya koyuyor.

4.Qlik

Veri entegrasyonu yetenekleri

Qlik, bulut tabanlı uygulamalar, veritabanları ve şirket içi sistemler de dahil olmak üzere çok çeşitli veri kaynaklarını destekleyerek kuruluşların birleşik bir veri havuzu oluşturmasına olanak tanır.

Qlik'i diğerlerinden ayıran şey, kullanıcıların önceden tanımlanmış sorgular veya doğrusal keşif yollarıyla sınırlandırılmadan tüm verileri genelindeki bağlantıları keşfetmesine olanak tanıyan ilişkisel motorudur. Bu özellik, stratejik kararları yönlendiren öngörüleri ortaya çıkarmak için verilerin bütünsel bir görünümüne ihtiyaç duyan pazarlama karar vericileri için özellikle değerlidir.

Veri dönüşümü ve analizi

Qlik'in veri dönüştürme yeteneğinin merkezinde komut dosyası düzenleyicisi bulunur. Analistler, genellikle çeşitli kaynaklardan ve formatlardan gelen pazarlama verilerini hazırlamak için gerekli olan koşullu mantık, toplama işlevleri ve veri gruplandırma dahil olmak üzere karmaşık veri dönüşümlerini gerçekleştirmek için bu araçtan yararlanabilir.

Qlik'in pazarlama verileri analizine yönelik daha az bilinen ancak son derece değerli özelliklerinden biri, zaman serisi verilerini etkili bir şekilde işleme yeteneğidir. Bu, müşteri davranışı değişiklikleri veya satışlar üzerindeki mevsimsel etkiler gibi zaman içindeki eğilimleri analiz etmek için çok önemlidir. Qlik, takvim tablolarının doğrudan kod düzenleyicide oluşturulmasına olanak tanıyarak farklı dönemlere ait verilerin kolaylıkla karşılaştırılmasını kolaylaştırır.

Veri görselleştirme ve özelleştirme

Qlik'i görselleştirme alanında farklı kılan şey, dinamik veri keşfine olanak tanıyan ilişkisel motorudur. Kullanıcılar, verileri birden çok açıdan gerçek zamanlı olarak incelemek, filtrelemek ve keşfetmek için görselleştirmelerle etkileşime girebilir. Bu etkileşimli yetenek, eyleme geçirilebilir bilgiler elde etmek için müşteri verilerini, kampanya performansını ve pazar eğilimlerini derinlemesine incelemesi gereken pazarlamacılar için özellikle değerlidir.

Qlik, kullanıcıların kendi özel hedeflerine yönelik en alakalı KPI'ları ve öngörüleri vurgulayan kontrol panelleri tasarlamasına olanak tanıyan kapsamlı özelleştirme seçenekleri sunar. Kullanıcılar, görünümü özelleştirmenin ötesinde, gelişmiş analizleri ve tahmine dayalı modelleri doğrudan kontrol panellerine yerleştirebilirler.

Yapay zeka ve gelişmiş analitik

Insight Advisor, yapay zeka destekli birinci sınıf bir Qlik özelliğidir. Otomatik içgörüler üreten, ilişkilendirmeler öneren ve eldeki verilere dayanarak görselleştirmeler öneren yapay zeka destekli bir asistan görevi görüyor.

Danışman, kullanıcı sorgularını düz dilde anlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Bu, pazarlama profesyonellerinin verileriyle ilgili karmaşık sorular sormalarına ve anlayışlı yanıtlar almalarına olanak tanıyarak, farklı uzmanlık düzeylerine sahip kullanıcılar için veri analizi sürecini basitleştirir.

Qlik, AI işlevleri dahilinde veri etiğini, gizliliği ve güvenliği yönetmek için bir çerçeve sağlayarak AI yönetişimini vurgular. Bu, hassas müşteri verilerini işleyen ve yapay zeka ile geliştirilmiş analizlerin güvenli ve uyumlu bir şekilde yürütülmesini sağlayan kuruluşlar için çok önemlidir.

Kurumsal kullanıcılar için pratik bilgiler

Qlik'in benzersiz ilişkisel modeli, geleneksel sorgu tabanlı BI araçlarına kıyasla daha akıcı ve sezgisel bir veri araştırma deneyimi sunarak onu kurumsal analitik alanında farklı kılar. Bu model, kullanıcıların önceden tanımlanmış sorgular olmadan birden fazla kaynaktaki veri noktaları arasında bağlantı kurmasına olanak tanıyarak daha derin içgörüler sağlar ve gizli eğilimleri ortaya çıkarır. Ancak Qlik ortamına, özellikle de veri yükleme ve dönüştürmeye yönelik kodlama diline hakim olmak zorlu bir öğrenme eğrisi gerektirir.

5. Bakıcı

Veri entegrasyonu yetenekleri

Bir Google ürünü olan Looker Studio, Google Analytics, Google Ads, Campaign Manager 360 ve BigQuery gibi Google hizmetleriyle kusursuz entegrasyona sahiptir ve dijital pazarlama ile bulut verilerinin zahmetsizce toplanmasına olanak tanır.

Google BigQuery ile yerel entegrasyon, analistlerin SQL sorgularını kullanarak Makine Öğrenimi modelleri oluşturmak ve yürütmek için BQML'yi (BigQuery Makine Öğrenimi) kullanmasına olanak tanır. Daha sonra modellerin çıktılarını Looker'da görselleştirebilirsiniz.

Looker Studio, Google ekosisteminin ötesinde harici veritabanları, CSV dosyaları ve çeşitli üçüncü taraf platformlarla entegrasyonu destekleyerek toplam 800'den fazla önceden oluşturulmuş veri kaynağı bağlayıcısı sağlar.

Veri dönüşümü ve analizi

Looker'ın veri işleme yeteneklerinin temelinde, kullanıcıların platform içindeki verileri tanımlamasına ve dönüştürmesine olanak tanıyan özel bir modelleme dili olan LookML bulunmaktadır. LookML, karmaşık veri modelleri oluşturmak için esnek, kod tabanlı bir yaklaşım sunarak analistlerin veri yapılarını ve ilişkilerini belirli analitik ihtiyaçlara uyacak şekilde uyarlayabilmelerini sağlar.

Ayrıca Looker Studio, veri modelleme sürecini daha da kolaylaştıran önceden oluşturulmuş kod parçaları olan Looker Blocks'tan yararlanır. Bu Bloklar, ortak veri modellerinin tanımlanmasından üçüncü taraf veri kaynaklarının entegrasyonuna kadar çeşitli amaçlarla kullanılabilir ve geliştirme süresini ve çabasını önemli ölçüde azaltır. Bu modüler yaklaşım, özel analitik çözümlerinin hızlı bir şekilde bir araya getirilmesine olanak tanıyarak işletmelerin değişen veri gereksinimlerine uyum sağlamasını kolaylaştırır.

LookML ve Looker Blocks'un ötesinde Looker Studio, gelişmiş veri analizini destekleyecek bir dizi özellik sunar. Bunlar arasında güçlü toplama işlevleri, özelleştirilebilir ölçümler ve doğrudan platform içerisinde kohort analizi ve huni analizi gerçekleştirme yeteneği yer alır.

Veri görselleştirme ve özelleştirme

Platform, temel çizelge ve grafiklerden ısı haritaları, dağılım grafikleri gibi daha karmaşık ve dinamik görsel temsillere ve Looker'ın kapsamlı API'si aracılığıyla geliştirilen özel görselleştirmelere kadar çok çeşitli görselleştirme seçenekleri sunar.

Looker, kullanıcıların raporlarının ve gösterge tablolarının her yönünü özelleştirmesine olanak tanır. Looker Studio, marka yönergelerine uyum sağlamak için renkleri ve yazı tiplerini ayarlamaktan, optimum veri sunumu için düzeni yapılandırmaya kadar, profesyonel ve ilgi çekici veri görselleştirmeleri oluşturmak için gereken araçları sağlar. Ayrıca, filtreler ve ayrıntılı incelemeler gibi etkileşimli özellikler kullanıcı deneyimini geliştirerek son kullanıcıların verileri self servis bir şekilde keşfetmesine olanak tanır.

Yapay zeka ve gelişmiş analitik

Looker Studio, veri araştırmasını ve içgörü oluşturmayı geliştirmek için yapay zeka ve gelişmiş analitiklerden yararlanır. Dikkate değer bir özellik olan Duet AI, makine öğrenimini doğrudan analiz iş akışına entegre ederek tahminler, trend analizleri ve akıllı veri öngörüleri sunar.

Looker Studio, Duet AI'nın ötesinde, analiz sürecini optimize etmek için tasarlanmış bir dizi AI işlevini içerir. Bunlar arasında kullanıcıları veri trendlerindeki önemli sapmalar konusunda uyaran otomatik anormallik tespiti ve sezgisel veri sorgulama için doğal dil işleme yer alıyor.

Kurumsal kullanıcılar için pratik bilgiler

Looker'ı analiz paketlerine entegre etmeyi düşünen kurumsal kullanıcılar, özellikle büyük veri kümeleri ve ölçeklenebilirlik ile ilgili belirli zorlukların farkında olmalıdır. Looker'ın performansı, son derece büyük hacimli verileri işlerken etkilenebilir; bu da sorgu sürelerinin yavaşlamasına ve içgörü oluşturmada potansiyel gecikmelere neden olabilir. Bu sorun, karmaşık veri modellerinde veya çok sayıda eş zamanlı sorgu yürütülürken belirgindir.

Anlaşılır Görselleştirmeler Net Verilerle Başlar

Bu kurumsal iş zekası platformlarının her biri, kesinlikle karmaşık analizleri basitleştirecek ve e-tabloların sunabileceğinin çok ötesinde içgörüleri keşfetmeyi kolaylaştıracaktır.

Doğru seçimi yapmak için şirket büyüklüğü, bütçe kısıtlamaları, özel kullanım durumları ve ekibinizin veri analizi deneyimi gibi faktörleri göz önünde bulundurun.

Ancak iş zekası ve veri görselleştirmenin, verilerinizin iyi organize edilmiş ve yüksek kalitede olmasını sağlamakla başladığını unutmayın. Improvado gibi araçların devreye girdiği yer burasıdır.

Improvado, 500'den fazla pazarlama ve satış kaynağından veri toplamayı otomatikleştirir, veri hazırlamayı kolaylaştırır ve listede adı geçen herhangi bir kurumsal BI çözümüyle sorunsuz bir şekilde bütünleşir.

Improvado, reklam harcamalarını analiz etmek veya satış gelirini ilişkilendirmek gibi belirli pazarlama senaryolarına göre uyarlanmış önceden oluşturulmuş tariflerle manuel çabayı en aza indirir ve hata veya yanıltıcı görselleştirme riskini azaltır. Bu, veri analizine daha sorunsuz bir geçiş sağlayarak işletmelerin eyleme dönüştürülebilir öngörüler elde etmeye odaklanmasını sağlar.

Improvado hakkında daha fazla bilgi edinmek ve iş zekasını kurumsal düzeyde nasıl basitleştirebileceğini öğrenmek için bir demo görüşmesi yapın.