1. Narzędzia analityczne przygotowują dane

Analiza zawsze rozpoczyna się od zbierania danych i przygotowania ich do badania oraz interpretacji. Wiele organizacji liczy na to, że analitycy ręcznie połączą dane w pakiety, zanim zaczną je analizować. Ale nawet jeżeli wszystkie odpowiednie dane zostaną wzięte pod uwagę, w przypadku procesu ręcznego istnieje ryzyko pominięcia fragmentów ważnych informacji lub przypadkowego uwzględnienia niepoprawnych danych.

Uzyskiwanie lepszych wyników dzięki połączonym danym

Oprogramowanie do analizy danych umożliwia agregowanie danych samoobsługowych i danych przedsiębiorstwa w jednym widoku, nawet jeśli pochodzą one z wielu miejsc. Pamiętaj, aby wybrać narzędzia z możliwościami grupowania wszystkich źródeł danych, w tym zapytań programu Excel i modelowania danych.

Gdy wszystkie potrzebne dane znajdują się w jednym miejscu, kompleksowe narzędzia do analizy danych mogą efektywnie je wyczyścić, aby upewnić się, że są pełne, dokładne, aktualne, prawidłowo sformatowane oraz wolne od zduplikowanych lub nieważnych informacji. Pozwala to analitykom zaoszczędzić bardzo dużo czasu.

Właściwe interpretowanie raportów big data

Ogromna ilość i różnorodność danych, które firmy mogą teraz akumulować, i szybkość, z jaką są one generowane każdego dnia, sprawiają, że szybka i uporządkowana analiza staje się koniecznością. Narzędzia do analizy danych zaprojektowane pod kątem skalowania, w przeciwieństwie do tradycyjnych baz danych, mogą obsługiwać dane big data.

Analiza zestawów danych o dużej objętości może również stanowić wyzwanie, jeśli trzeba uwzględnić stały napływ informacji z wielu źródeł. Narzędzia do analizy danych ułatwiają interpretowanie ogromnych ilości danych w obszernych tematach, takich jak bieżące trendy na rynku czy preferencje segmentów klientów.

Uzyskuj dokładniejsze szczegółowe informacje dzięki technologii AI

Podczas badania oprogramowania do analizy danych szukaj narzędzi, które uwzględniają sztuczną inteligencję (AI) i uczenie maszynowe. Funkcje te pomagają współpracownikom i firmie realizującej projekt zrozumieć przeszłą wydajność, tworzyć przewidywania przyszłości w oparciu o tę wiedzę i proaktywnie planować.

Lepiej zrozum klientów

Indywidualna analiza predykcyjna pomaga lepiej poznać klientów oraz wydajniej i efektywniej nawiązywać z nimi kontakt. Rozszerzona analityka wykorzystuje technologię AI i uczenie maszynowe, aby pomagać firmom w przewidywaniu przyszłego popytu na rynku przez analizowanie danych historycznych dotyczących zachowania i preferencji klientów w różnych grupach.

Niektóre programy do analizy danych oferują predykcyjne możliwości technologii AI, które nie wymagają szkoleń ani doświadczenia w zakresie kodowania, dzięki czemu może z nich korzystać więcej osób w organizacji. Pomaga to specjalistom biznesowym z doświadczeniem innym niż techniczne w przygotowaniu danych i wyodrębnieniu cennych szczegółowych informacji o klientach. Specjaliści techniczni również osiągają korzyści, ponieważ mogą szybciej wykonywać swoją pracę.

Korzystaj z zalet z zaawansowanej technologii AI

Zaawansowana analiza statystyczna umożliwia badaczom danych i inżynierom ds. uczenia maszynowego tworzenie zaawansowanych modeli danych, kompilowanie lepszych wizualizacji, skuteczniejsze uczenie się na podstawie danych i rozszerzanie planowania. Ten rodzaj możliwości technologii AI jest obsługiwany przez język programowania R typu open source.

4. Udostępniaj analizę biznesową

Gdy Ty i Twoi współpracownicy wyodrębnicie już szczegółowe informacje z wizualizacji danych, oprogramowanie do raportowania pomoże Wam udostępniać analiza biznesowa osobom wewnątrz organizacji i poza nią.

Oprogramowanie do raportowania, które jest częścią zestawu narzędzi do analizy danych, umożliwia efektywne publikowanie ustaleń, osadzanie wizualizacji i przypisywanie uprawnień osobom, które muszą zobaczyć raport. Upraszcza ono również dystrybucję raportów, obsługuje kontrolę wersji i pozwala uniknąć tworzenia kopii w trybie offline.

Twórz i dystrybuuj raporty niestandardowe

Używaj w raportach własnego formatu i motywów układu dostosowanych do potrzeb firmy. Oprogramowanie do raportowania umożliwia Ci również publikowania w sposób, który najlepiej działa w przypadku komunikacji w Twojej firmie, na przykład podzielone na strony raporty statyczne lub raporty interaktywne wykonane w formacie tabeli. Możesz również zoptymalizować raporty, ułatwiając użytkownikom ich otwieranie i odczytywanie na urządzeniach przenośnych.

Wyznacz, jak często raport określonego typu ma być używany, np. co tydzień lub raz w miesiącu. Możesz też udostępnić samoobsługowe raporty ad hoc, które odpowiadają na określone pytania, ilekroć te odpowiedzi są potrzebne. Dużym plusem oprogramowania do raportowania jest to, że może ono dystrybuować raporty utworzone przez analityków w całej firmie do dużej listy odbiorców.

5. Chroń swoje dane

Możesz mieć pewne obawy dotyczące bezpieczeństwa, jeśli rozważasz łączenie dużych ilości danych z wielu źródeł, a następnie publikowanie wyników analizy biznesowej. Szukaj narzędzi do analizy danych, które oferują zabezpieczenia danych klientów oraz klucze szyfrowania, które chronią prywatność danych wrażliwych podczas ich transportu.

Narzędzia do analizy danych z wbudowaną ochroną oferują Ci korzyści, blokując ryzykowne działania stanowiące zagrożenie danych. Podczas udostępniania raportów te narzędzia mogą zapewnić zabezpieczenia na poziomie obszaru roboczego dzięki możliwości publikowania ich w osobnym obszarze roboczym. Umożliwiają one również włączenie zabezpieczeń na poziomie wiersza przez ograniczenie dostępu do danych na poziomie wiersza i ustawienie opcji kontroli dostępu o szerszym zasięgu w wybranych miejscach.

Wybierz narzędzia, które pozwalają analizować dane za pomocą funkcji ładu działających w tle. Narzędzia te pomagają zapewnić zgodność ze standardami, kontrolą przepisów i certyfikacjami branżowymi, takimi jak IL6, FedRamp, HIPAA i FINRA.