En person, der ser på bærbare computere og tablets

De 5 bedste fordele ved dataanalyseværktøjer

Dataanalyseværktøjer konverterer ustrukturerede data til fokuserede visuelle repræsentationer af nøgletal, der er lette at forstå, til projektdeltagere, så de kan vurdere dem og udføre handlinger på basis af dem.

Uanset om du er virksomhedsmedarbejder med en ikke-teknisk baggrund eller dataspecialist, giver disse værktøjer dig og dine teams mulighed for hurtigt at gøre data til indsigt, der hjælper dig med at træffe bedre beslutninger. De giver dig fordele på fem primære måder, der involverer dataadministration, visualiseringer, AI-baserede analyser, deling af business intelligence og styring.

1. Lad værktøjer forberede dataene

Analysen begynder altid med indsamling af data og klargøring af dem til undersøgelse og fortolkning. Mange organisationer er afhængige af, at analytikere kan kombinere og pakke data manuelt, før de begynder at analysere dem. Men selvom du er yderst omhyggelig med at medtage alle relevante data, risikerer en manuel proces at mangle vigtige oplysninger eller at inkludere forkerte data ved en fejl.

Få bedre resultater med forbundne data

Når du bruger dataanalysesoftware, kan du samle selvbetjenings- og virksomhedsdata i én visning, også selvom de stammer fra flere steder. Sørg for, at de værktøjer, du vælger, har funktionerne til at samle alle dine datakilder, herunder Excel-forespørgsler og datamodellering.

Når du har de data, du har brug for, samlet på ét sted, kan omfattende dataanalyseværktøjer effektivt rense dem for at sikre, at de er komplette, nøjagtige, opdaterede, formateret korrekt og uden dublerede eller irrelevante oplysninger. Dette sparer en masse tid for dine analytikere.

Få meningsfuld indsigt på basis af big data

Alene mængden og forskelligheden af data, som virksomheder akkumulerer nu om dage, og den hastighed, de genereres med hver dag, gør hurtig og klar analyse til en nødvendighed. Dataanalyseværktøjer, der er designet til at blive skaleret, kan håndtere big data på en måde, som de traditionelle databaser ikke kan.

Analyse af datasæt med store mængder er også udfordrende, hvis du har behov for at inkludere en konstant tilstrømning fra flere kilder. Dataanalyseværktøjer hjælper dig med at fortolke store mængder af data om brede emner, f.eks. aktuelle markedstendenser eller kundesegmenters præferencer.

2. Oversæt data til levende historiefortælling

Visualiseringer er en hjørnesten i det, som dataanalyseværktøjerne kan gøre for dig, når de forvandler dine sammensatte data til nyttige forretningsoplysninger. Datavisualiseringer samler data ved at gøre dem til overbevisende historier og giver en større forståelse af virksomhedens performance. De fungerer også som en effektiv hjælp til at overbevise andre om de bedste handlingsforløb for organisationen.

Styrk beslutningstagning

Når du gør data levende i en involverende visuel visning, bliver det lettere for alle dine kollegaer at få mening ud af komplekse oplysninger, få vist kritisk indsigt og nå frem til bedre beslutninger. Værktøjerne i datavisualisering giver dig mulighed for at:

  • Opret visuelle repræsentationer med foruddefinerede skabeloner.
  • Tilføj billeder, tekst, farve og designelementer, der huskes.
  • Tydeliggør din analyse med diagrammer, grafer, pivottabeller og oversigtsvisninger.
  • Vis tendenser og mønstre, der ellers kan være vanskelige for alle at se.

Følg op på den finansielle status

Visualiseringsværktøjer konsoliderer også data til dashboards, der viser nøgletal (KPI'er) inden for områder som salgsomsætning og marketingperformance. Værktøjerne giver dig mulighed for at tilpasse og opdatere dashboards til bestemte afdelinger eller analyser, hvilket giver dig et overordnet billede af, hvordan strategier fungerer.

3. Få dybere indsigt med AI

Når du undersøger software til dataanalyser, skal du søge efter værktøjer, der omfatter kunstig intelligens (AI) og maskinel indlæring. På den måde kan dine projektdeltagere og virksomheden forstå tidligere performance, foretage forudsigelser om fremtiden baseret på denne viden og planlægge proaktivt.

Få en bedre forståelse af kunderne

Individuelle forudsigende analyser hjælper dig med at kende dine kunder bedre, så du kan nå ud til dem med større effektivitet. Denne udvidede analyse bruger AI og maskinel indlæring til at hjælpe virksomheder med at forudse den fremtidige markedsefterspørgsel ved at analysere historiske data om kundernes adfærd og præferencer i forskellige grupper.

Nogle dataanalyseprogrammer indeholder forudsigende AI-funktioner, der ikke kræver nogen kodeuddannelse eller -erfaring, hvilket gør det muligt for flere personer i organisationen at bruge dem. Det hjælper ikke-tekniske virksomhedsmedarbejdere med at forberede data og udtrække værdifuld kundeindsigt. Det er også en fordel for professionelle tekniske medarbejdere, da det giver dem mulighed for at gøre disse ting hurtigere.

Drag fordel af avanceret AI

Avancerede statistiske analyser giver dine dataeksperter og teknikere, der arbejder med maskinel indlæring, måder til at opbygge avancerede datamodeller, opbygge bedre visualiseringer, lære mere af data og forbedre planlægningen. Denne type AI-egenskab understøttes af R-programmeringssproget med åben kildekode.

4. Del business intelligence

Når du og dine samarbejdspartnere har uddraget indsigt fra datavisualiseringer, kan du bruge rapporteringssoftware til at dele din business intelligence med personer i og uden for organisationen.

Rapporteringssoftware, der er en del af dataanalyseværktøjet, giver dig mulighed for effektivt at publicere dine resultater, integrere visualiseringer og tildele tilladelser til dem, der har brug for at se din rapport. Det forenkler også rapportdistribution, opretholder versionskontrol og fjerner behovet for offlinekopier.

Opret og distribuer brugerdefinerede rapporter

Gør rapporter personlige med format- og layouttemaer, der er tilpasset din virksomhed. Rapporteringssoftware giver dig også mulighed for at publicere på den måde, der fungerer bedst til din kommunikation, f.eks. sideopdelte statiske eller interaktive rapporter, der er udarbejdet i et tabelformat. Du kan også optimere rapporter, så det er nemmere at åbne og læse dem på mobilenheder.

Angiv, hvor ofte du ønsker, at en bestemt rapporttype udsendes, f.eks. hver uge eller en gang om måneden. Eller gør ad hoc-selvbetjeningsrapporter tilgængelige, som besvarer specifikke spørgsmål, når der er brug for disse svar. En storskalafordel ved rapporteringssoftware er, at den kan distribuere rapporter, der er oprettet af analytikere på tværs af virksomheden, til en stor liste af modtagere.

5. Beskyt dine data

Du er måske bekymret for sikkerheden, når du tænker på at forbinde store mængder data fra flere kilder og senere publicere business intelligence. Se efter dataanalyseværktøjer, der har sikkerhedsforanstaltninger til at beskytte kundedata, og krypteringsnøgler, der holder følsomme data private, når de transporteres.

Dataanalyseværktøjer med en indbygget beskyttelse er en fordel for dig, da de blokerer for risikofyldte aktiviteter, der udgør trusler mod data. Når du deler rapporter, kan disse værktøjer give sikkerhed på arbejdsområdeniveau, ved at du publicerer dem til et separat arbejdsområde. De giver også mulighed for sikkerhed på rækkeniveau gennem begrænsning af dataadgang på rækkeniveauet, og det giver dig mulighed for at angive bredere adgangskontroller, hvor du har brug for dem.

Vælg værktøjer, der giver dig mulighed for at analysere data, mens dine styringsfunktioner arbejder i baggrunden. Og sørg for, at dine værktøjer hjælper dig med at overholde standarderne, de lovmæssige reguleringer og certificeringer i din branche, f.eks. IL6, FedRamp, HIPAA og FINRA.

Lær mere om fordelene ved dataanalyseværktøjer

Opdag alle de måder, som dataanalyseværktøjer kan hjælpe din organisation på, ved at udforske Microsoft Power BI – og kom i gang uden omkostninger.