En person som ser på bærbare datamaskiner og nettbrett

De fem største fordelene med dataanalyseverktøy

Dataanalyseverktøy konverterer ustrukturerte data til fokuserte visuelle representasjoner av viktige måledata som er enkle å forstå, som prosjektsamarbeidspartnere kan bruke og handle på.

Uansett om du er forretningsperson med en ikke-teknisk bakgrunn eller dataforsker, kan disse verktøyene gi deg og medarbeiderne dine muligheten til å gjøre dataene om til innsikt som bidrar til at du tar bedre beslutninger. De gir deg fordeler på fem måter som omfatter dataadministrasjon, visualisering, analyse drevet av kunstig intelligens, deling av forretningsanalyse og styring.

1. La verktøy forberede dataene

Analyse begynner alltid med å samle inn data og gjøre dem klare til undersøkelser og tolkning. Mange organisasjoner er avhengige av analytikere til å kombinere og pakke data manuelt før de begynner å analysere dem. Men selv om du er nøye med å ta med alle relevante data, risikerer en manuell prosess at du går glipp av viktig informasjon, eller at du ved en feiltakelse tar med feil data.

Få bedre resultater med tilkoblede data

Med dataanalyseprogramvare kan du samle selvbetjenings- og bedriftsdata i én visning, selv om de kommer fra flere steder. Sørg for at verktøyene du velger, har funksjonene til å samle sammen alle datakildene, inkludert Excel-spørringer og datamodellering.

Når du har dataene du trenger, kan du på en effektiv måte rense dataene slik at de er fullstendige, nøyaktige, oppdaterte, formaterte og uten duplikater eller irrelevant informasjon. Det sparer analytikerne for mye tid.

Hent ut mening fra stordata

Mengden og variasjonen av data som firmaer akkumulerer nå, og hvor fort de genereres hver dag, gjør en rask og tydelig analyse til en nødvendighet. Dataanalyseverktøy som er skalerbare, kan håndtere stordata på en måte som tradisjonelle databaser ikke kan.

Det er også nødvendig å analysere datasett med store volumer hvis du må inkludere en konstant mengde informasjon fra flere kilder. Med dataanalyseverktøy kan du tolke store mengder data om brede emner, for eksempel nåværende markedstrender eller innstillinger for kundesegmenter.

2. Oversett data til livlig historiefortelling

Visualiseringer er en viktig del av hva dataanalyseverktøy kan gjøre for deg, fordi de gjør sammensatte data om til nyttig forretningsinformasjon. Datavisualiseringer forener data slik at de blir fortellinger og skaper en bedre forståelse av forretningsytelsen. De fungerer også som et kraftig hjelpemiddel for å overtale andre om de beste handlingene for organisasjonen.

Styrket beslutningstaking

Ved å skape liv i dataene i en engasjerende, visualisering blir det enklere for alle kolleger å forstå kompleks informasjon, oppdage kritisk innsikt og komme frem til bedre beslutninger. Med verktøyene til datavisualisering kan du:

  • Opprett visuelle representasjoner med forhåndsbygde maler.
  • Legg til bilder, tekst, farge og minneverdige utformingselementer.
  • Tydeliggjør analysen med diagrammer, grafer, pivot-tabeller og sammendragsvisninger.
  • Avslør trender og mønstre som ellers kan være vanskelige å oppdage.

Spor økonomisk fremdrift

Visualiseringsverktøy samler også data i instrumentbord som viser nøkkelindikatorer (Ytelsesindikatorer) på områder som salgsinntekter og markedsføringsytelse. Med verktøyene kan du tilpasse og oppdatere instrumentbord for bestemte avdelinger eller analyser, slik at du får et bilde av hvordan strategier fungerer.

3. Få dypere innsikt med kunstig intelligens

Når du undersøker dataanalyseprogramvare, bør du se etter verktøy som omfatter kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Disse hjelper prosjektsamarbeidspartnerne og firmaet med å forstå tidligere ytelse, lage prediksjoner for fremtiden basert på denne kunnskapen og planlegge proaktivt.

Forstå kundene bedre

Individuell prediktiv analyse hjelper deg med å kjenne kundene bedre og nå dem med større effektivitet. Denne utvidede analysen bruker kunstig intelligens og maskinlæring til å hjelpe selskaper med å forvente fremtidig markedsbehov ved å analysere historiske data om kunders atferd og innstillinger i forskjellige grupper.

Noe dataanalyseprogramvare gir prediktive AI-funksjoner som ikke krever kodeopplæring eller erfaring, noe som gjør det mulig for flere personer i hele organisasjonen å bruke dem. Dette hjelper ikke-tekniske forretningspersoner med å klargjøre data og hente verdifull kundeinnsikt. Det er også en fordel for tekniske personer ved at de kan gjøre disse ting raskere.

Dra nytte av avansert kunstig intelligens

Avansert statistisk analyse gir dataforskerne og maskinlæringsteknikere måter å lage avanserte datamodeller på, bygge bedre visualiseringer, lære mer fra data og forbedre planleggingen. Denne typen AI-funksjoner støttes av R-programmeringsspråket med åpen kilde.

4. Del forretningsanalyse

Når du og samarbeidspartnerne har hentet innsikt fra datavisualiseringer, hjelper rapporteringsprogramvaren deg med å dele forretningsanalyse med andre i og utenfor organisasjonen.

Ved hjelp av rapporteringsprogramvare som er en del av dataanalyseverktøykassen din, kan du på en effektiv måte publisere resultatene, bygge inn visualiseringer og gi tillatelser til dem som har behov for å se rapporten. Det forenkler også rapportdistribusjon, opprettholder versjonskontroll og unngår frakoblede kopier.

Opprett og distribuer tilpassede rapporter

Gjør rapporter til dine egne med temaer for format og oppsett tilpasset virksomheten. Med rapporteringsprogramvare kan du også publisere på den måten som passer best for kommunikasjonen, for eksempel paginerte statiske eller interaktive rapporter som lages i tabellformat. Du kan også optimalisere rapporter, noe som gjør det enklere for personer å åpne og lese på mobilenheter.

Angi hvor ofte du vil at en bestemt type rapport skal sendes ut, for eksempel hver uke eller én gang i måneden. Du kan også lage ad hoc-selvbetjeningsrapporter tilgjengelige som svarer på bestemte spørsmål når folk trenger disse svarene. En stor fordel med rapporteringsprogramvare er at den kan distribuere rapporter som er opprettet av analytikere i hele firmaet, til en lang liste mottakere.

5. Beskytt dataene dine

Du kan ha spørsmål knyttet til sikkerhet når du tenker på å koble sammen store mengder data fra flere kilder og senere publisere forretningsanalyse. Se etter dataanalyseverktøy som har sikkerhet som beskytter kundedata, og krypteringsnøkler som holder sensitive data private i transitt.

Dataanalyseverktøy med innebygd beskyttelse gir deg fordeler ved å blokkere risikofylte aktiviteter som utgjør trusler mot data. Når du deler rapporter, kan disse verktøyene gi sikkerhet på arbeidsområdenivå ved å publisere i et eget arbeidsområde. De aktiverer også sikkerhet på radnivå ved å begrense datatilgang på radnivå, og du kan angi bredere tilgangskontroller der du trenger dem.

Velg verktøy som lar deg analysere data med styringsfunksjonene som arbeider i bakgrunnen. Og sørg for at verktøyene hjelper med deg å overholde standardene, forskriftsmessige kontroller og sertifiseringer i bransjen, for eksempel IL6, FedRamp, HIPAA og FINRA.

Finn ut mer om fordelene med dataanalyseverktøy

Oppdag alle måtene dataanalyseverktøy kan hjelpe organisasjonen på, ved å utforske Microsoft Power BI – og kom i gang.