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Die 5 wichtigsten Vorteile von Datenanalysetools

Datenanalysetools wandeln unstrukturierte Daten in fokussierte und leicht verständliche visuelle Darstellungen von Schlüsselmetriken um, die Projektmitarbeiter erfassen und bearbeiten können.

Egal, ob Sie ein Geschäftsmann mit einem nicht-technischen Hintergrund oder eine wissenschaftliche Fachkraft für Daten sind, diese Tools ermöglichen es Ihnen und Ihren Teams, Daten schnell in Erkenntnisse umzuwandeln, anhand derer Sie bessere Entscheidungen treffen können. Sie bieten Ihnen fünf Hauptvorteile: Datenmanagement, Visualisierungen, KI-gesteuerte Analysen, gemeinsame Nutzung von Business Intelligence und Governance.

1. Lassen Sie Ihre Daten von Tools vorbereiten.

Eine Analyse beginnt immer mit dem Sammeln von Daten und deren Vorbereitung für die Untersuchung und Interpretation. Viele Organisationen verlassen sich darauf, dass Analysten Daten manuell kombinieren und verpacken, bevor sie mit der Analyse beginnen. Aber selbst wenn alle relevanten Daten sorgfältig erfasst werden, besteht bei einem manuellen Prozess die Gefahr, dass wichtige Informationen fehlen oder versehentlich falsche Daten erfasst werden.

Bessere Ergebnisse mit vernetzten Daten erzielen

Mit Datenanalysesoftware können Sie Self-Service- und Unternehmensdaten in einer Ansicht zusammenfassen, auch wenn sie aus verschiedenen Quellen stammen. Vergewissern Sie sich, dass die von Ihnen ausgewählten Tools Ihre Datenquellen zusammenführen können, einschließlich Excel-Abfragen und Datenmodellierung.

Sobald Sie alle benötigten Daten an einem Ort zur Verfügung haben, können umfassende Datenanalysetools diese effizient bereinigen, um sicherzustellen, dass sie vollständig, präzise, aktuell, richtig formatiert und frei von doppelten oder irrelevanten Informationen sind. Dies spart Ihren Analysten viel Zeit.

Big Data interpretieren

Die große Menge und Vielfalt der Daten, die Unternehmen heute ansammeln, und die Geschwindigkeit, mit der sie täglich generiert werden, machen eine schnelle und klare Analyse erforderlich. Datenanalysetools, die auf Skalierung ausgelegt sind, können Big Data in einer Weise verarbeiten, wie es traditionelle Datenbanken nicht können.

Die Analyse von großvolumigen Datensätzen ist auch dann eine Herausforderung, wenn Sie einen ständigen Zustrom von Informationen aus verschiedenen Quellen einbeziehen müssen. Anhand von Datenanalysetools können Sie riesige Datenmengen zu übergreifenden Themen wie aktuellen Markttrends oder Präferenzen von Kundensegmenten interpretieren.

2. Übersetzen Sie Daten in lebendiges Storytelling.

Visualisierungen sind die Grundlage dessen, was Datenanalysetools leisten können, da sie Ihre zusammengesetzten Daten in nützliche Geschäftsinformationen umwandeln. Datenvisualisierungen vereinheitlichen Daten, um daraus überzeugende Geschichten zu machen und ein besseres Verständnis für Ihre Geschäftsleistung zu schaffen. Sie dienen auch als leistungsstarkes Hilfsmittel, um andere von den besten Vorgehensweisen für Ihre Organisation zu überzeugen.

Entscheidungsfindung stärken

Wenn Sie Daten in einer ansprechenden visuellen Darstellung zum Leben erwecken, wird es für alle Ihre Kollegen einfacher, komplexe Informationen zu verstehen, kritische Erkenntnisse aufzudecken und bessere Entscheidungen zu treffen. Die Werkzeuge von Datenvisualisierung ermöglichen Ihnen Folgendes:

  • Erstellen Sie Ihre visuellen Darstellungen mit vorgefertigten Vorlagen.
  • Fügen Sie Bilder, Text, Farbe und einprägsame Designelemente hinzu.
  • Verdeutlichen Sie Ihre Analyse mit Diagrammen, Grafiken, Pivot-Tabellen und Übersichten.
  • Enthüllen Sie Trends und Muster, die sonst schwer zu erkennen wären.

Finanzielle Entwicklung nachverfolgen

Visualisierungstools konsolidieren auch Daten in Dashboards, die Key Performance Indicators (KPIs) in Bereichen wie Umsatz und Marketingleistung anzeigen. Anhand dieser Tools können Sie Dashboards für bestimmte Abteilungen oder Analysen anpassen und aktualisieren, sodass Sie einen Gesamtüberblick darüber erhalten, wie Strategien funktionieren.

3. Erhalten Sie detailliertere Insights mit KI.

Achten Sie bei Ihrer Recherche nach Datenanalysesoftware auf Tools, die künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen beinhalten. Diese unterstützen Ihre Projektmitarbeiter und Ihr Unternehmen dabei, die vergangene Leistung nachzuvollziehen, basierend auf diesem Wissen Vorhersagen für die Zukunft zu treffen und proaktiv zu planen.

Kunden besser verstehen

Mithilfe individueller Predictive Analytics können Sie Ihre Kunden besser kennenlernen und sie effizienter und effektiver erreichen. Diese erweiterte Analyse nutzt KI und maschinelles Lernen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die zukünftige Marktnachfrage vorherzusagen, indem historische Daten zu Verhaltensweisen und Präferenzen von Kunden in verschiedenen Gruppen analysiert werden.

Manche Datenanalysesoftware bietet prädiktive KI-Funktionen, für die keine Programmierschulung oder -erfahrung erforderlich ist, sodass sie von allen Personen in Ihrer Organisation verwendet werden können. Dies hilft nicht-technischen Geschäftsleuten, Daten aufzubereiten und wertvolle Kundeneinblicke zu gewinnen. Technische Fachleute profitieren ebenfalls davon, indem sie die Möglichkeit erhalten, diese Dinge schneller zu erledigen.

Vorteile durch fortschrittliche KI

Erweiterte statistische Analysen ermöglichen es Ihren wissenschaftlichen Fachkräften für Daten und Entwicklern von Machine Learning, fortschrittliche Datenmodelle zu erstellen, bessere Visualisierungen zu entwickeln, mehr aus Daten herauszuholen und die Planung zu verbessern. Diese Art von KI-Funktion wird von der Open Source-Programmiersprache R unterstützt.

4. Geben Sie Business Intelligence frei.

Sobald Sie und Ihre Projektmitarbeiter Erkenntnisse aus Datenvisualisierungen gezogen haben, können Sie mithilfe von Berichterstattungssoftware Ihre Business Intelligence für Personen innerhalb und außerhalb der Organisation freigeben.

Mit einer Berichterstattungssoftware, die Teil Ihres Datenanalyse-Toolkits ist, können Sie Ihre Ergebnisse effizient veröffentlichen, visuelle Darstellungen einbetten und Berechtigungen für diejenigen zuweisen, die Ihren Bericht anzeigen müssen. Dadurch wird auch die Verteilung von Berichten vereinfacht und die Versionskontrolle unterstützt, und Offlinekopien werden vermieden.

Benutzerdefinierte Berichte erstellen und verteilen

Gestalten Sie Ihre eigenen Berichte mit Format- und Layoutthemen, die auf Ihr Unternehmen zugeschnitten sind. Mit einer Berichterstattungssoftware können Sie außerdem Veröffentlichungen auf die Art und Weise vornehmen, die für Ihre Kommunikation am besten geeignet ist, z. B. paginierte statische oder interaktive Berichte im Tabellenformat. Sie können auch Berichte optimieren, um das Öffnen und Lesen auf mobilen Geräten für Benutzer zu erleichtern.

Legen Sie fest, wie oft ein bestimmter Berichtstyp veröffentlicht werden soll, z. B. jede Woche oder einmal im Monat. Oder stellen Sie Ad-hoc-Self-Service-Berichte zur Verfügung, die bestimmte Fragen beantworten, wenn sie benötigt werden. Ein großer Vorteil der Berichterstattungssoftware besteht darin, dass sie von Analysten erstellte Berichte im gesamten Unternehmen an eine große Empfängerliste verteilen kann.

5. Schutz für Ihre Daten

Sie haben möglicherweise Bedenken bezüglich der Sicherheit, wenn es darum geht, große Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu vernetzen und später Business Intelligence zu veröffentlichen. Suchen Sie nach Datenanalysetools, die Kundendaten schützen, und nach Schlüsseln, die sensible Daten während der Übertragung schützen.

Datenanalysetools mit integriertem Schutz profitieren von der Blockierung riskanter Aktivitäten, die eine Bedrohung für Daten darstellen. Wenn Sie Berichte freigeben, tragen diese Tools zur Sicherheit auf Arbeitsbereichsebene bei, indem Veröffentlichungen in einem separaten Arbeitsbereich erfolgen. Sie bieten außerdem Sicherheit auf Zeilenebene, indem sie den Datenzugriff auf Zeilenebene einschränken, wodurch Sie bei Bedarf umfassendere Zugriffskontrollen festlegen können.

Wählen Sie Tools aus, mit denen Sie Daten analysieren können, während Ihre Governance-Funktionen im Hintergrund arbeiten. Und stellen Sie sicher, dass Ihre Tools Sie dabei unterstützen, die Standards, behördlichen Kontrollen und Zertifizierungen Ihrer Branche wie IL6, FedRAMP, HIPAA und FINRA einzuhalten.

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