En person som tittar på bärbara datorer och surfplattor

De fem största fördelarna med dataanalysverktyg

Dataanalysverktyg omvandlar ostrukturerade data till koncentrerade och lättförståeliga visuella presentationer av nyckelvärden för projektmedarbetare att ta in och vidta åtgärder för.

Oavsett om du är affärsexpert med icke-teknisk bakgrund eller dataforskare så kan dessa verktyg göra så du och dina team snabbt kan omvandla data till insikter som hjälp att fatta bättre beslut. De har fem huvudsakliga fördelar – datahantering, visualiseringar, AI-underbyggd analys, delning av business intelligence och styrning.

1. Låt verktyg förbereda dina data

Analysarbete börjar alltid med att samla in data och förbereda dem för studier och tolkning. Många organisationer är beroende av analytiker för att kombinera och paketera data manuellt innan de börjar analysera den. Även om man är noga med att ta med alla relevanta data så innebär en manuell process att viktiga informationsbitar kan saknas eller att felaktiga data kommer med av misstag.

Få bättre resultat med anslutna data

Dataanalysprogram gör att du kan slå samman självbetjäningsdata och företagsdata i en vy, även om data kommer från flera platser. Kontrollera att de verktyg du väljer har kapacitet att föra samman alla datakällor, inklusive Excel-frågor och datamodellering.

När du har all data du behöver på ett ställe kan kompletta dataanalysverktyg effektivt rensa den och säkerställa att den är fullständig, korrekt, aktuell, korrekt formaterad samt fri från dubbletter och irrelevant information. Det sparar mycket tid för dina analytiker.

Få fram innebörden av stordata

Den mängd och variation av data som företag i dag ackumulerar och den hastighet med vilken data dagligen genereras gör snabb och tydlig analys nödvändig. Dataanalysverktyg som har utformats för stor skala kan hantera stordata på ett sätt som traditionella databaser inte klarar.

Att analysera stora datauppsättningar innebär även en utmaning om du behöver inkludera ett konstant inflöde av information från flera källor. Med dataanalysverktyg kan du tolka stora datamängder med breda ämnen som aktuella marknadstrender eller olika kundsegments preferenser.

2. Översätt data till livfulla berättelser

Visualiseringar är en grundpelare i vad dataanalysverktyg kan göra för dig när de omvandlar sammansatta data till användbar affärsinformation. Datavisualiseringar sammanställer data till övertygande berättelser och skapar större förståelse för dina affärsresultat. De är också ett kraftfullt hjälpmedel för att övertyga andra om de bästa åtgärderna för din organisation.

Förbättra beslutsfattandet

Att ge liv åt data genom att presentera dem visuellt gör det enklare för dina kollegor att hantera komplex informationen, visa på viktiga insikter och komma fram till bättre beslut. datavisualisering -verktygen gör att du kan:

  • Skapa dina visuella representationer med fördefinierade mallar.
  • Lägg till bilder, text, färg och lätt ihågkomna designelement.
  • Förtydliga analysen med diagram, grafer, pivottabeller och översiktsvyer.
  • Visa trender och mönster som annars kan vara svåra att se.

Spåra ekonomiska framsteg

Med visualiseringsverktyg konsolideras också data i instrumentpaneler och visar KPI:er (Key Performance Indicators) inom områden som försäljningsintäkter och marknadsföringsresultat. Verktygen gör att du kan anpassa och uppdatera instrumentpaneler för specifika avdelningar eller analyser och få en överblick över hur strategier fungerar.

3. Få djupare insikter med AI

När du söker efter dataanalysprogram bör du leta efter verktyg som innehåller artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Dessa hjälper projektmedarbetare och företag att förstå tidigare resultat och göra prognoser för framtiden utifrån den kunskapen och planera proaktivt.

Förstå kunderna bättre

Individuell förutsägelseanalys hjälper dig känna dina kunder bättre och nå dem med större effektivitet. Denna utökade analys använder AI och maskininlärning för att hjälpa företag att förutse framtida efterfrågan på marknaden genom att analysera historiska data för beteende och kundpreferenser i olika grupper.

Vissa dataanalysprogram har prediktiva AI-funktioner som inte kräver utbildning i eller erfarenhet av kodning. Det gör att fler personer i organisationen kan använda dem. Det hjälper affärsmän som inte är tekniska att förbereda data och extrahera värdefulla kundinsikter. Det hjälper också tekniska specialister genom att de kan utföra arbetet snabbare.

Dra nytta av avancerad AI

Avancerad statistisk analys gör att dina dataforskare och maskininlärningstekniker kan ta fram avancerade datamodeller, skapa bättre visualiseringar, lära sig mer från data och förbättra planering. Den här typen av AI-kapacitet stöds av programspråket R (öppen källkod).

4. Dela business intelligence

När du och dina medarbetare har fått insikter från datavisualiseringar kan du med rapporteringsprogrammet dela business intelligence med andra personer inom och utanför organisationen.

Med rapporteringsprogram som ingår i verktyget för dataanalys kan du effektivt publicera dina upptäckter, bädda in visualiseringar och ge behörighet till de som behöver se rapporten. Det förenklar också rapportdistributionen, bibehåller versionskontroll och eliminerar offlinekopior.

Skapa och distribuera anpassade rapporter

Skapa egna rapporter med format- och layoutteman som kan anpassas för verksamheten. Med rapporteringsprogrammet kan du även publicera så som passar bäst för din kommunikation, till exempel sidnumrerade statiska rapporter eller interaktiva rapporter som är gjorda i tabellformat. Du kan också optimera rapporter och göra dem enklare att öppna och läsa i mobila enheter.

Bestäm hur ofta du vill skicka en viss typ av rapport, till exempel varje vecka eller en gång i månaden. Eller göra ad hoc-självbetjäningsrapporter tillgängliga för att besvara specifika frågor när någon behöver sådana svar. En fördel med rapporteringsprogrammet är att det kan distribuera rapporter som skapats av analytiker i hela företaget till en omfattande lista med många mottagare.

5. Skydda dina data

Du kanske funderar över säkerheten när du tänker koppla stora mängder data från flera källor och senare publicera business intelligence. Sök efter dataanalysverktyg med säkerhetsfunktioner som skyddar kunddata och krypteringsnycklar som gör att känslig information hålls privat under överföring.

Dataanalysverktyg med inbyggd säkerhet gör att du kan blockera riskfyllda aktiviteter som innebär hot mot data. När du delar rapporter kan dessa verktyg ge säkerhet på arbetsplatsnivå genom att publicera till separata arbetsytor. De ger också säkerhet på radnivå genom att begränsa dataåtkomsten på radnivå och låta dig ställa in bredare åtkomstkontroller där så behövs.

Välj verktyg som gör att du kan analysera data medan styrningsfunktioner körs i bakgrunden. Se till att dina verktyg hjälper dig att följa standarder, lagstadgade kontroller och certifieringar för branschen, exempelvis IL6, FedRamp, HIPAA och FINRA.

Läs mer om fördelarna med dataanalysverktyg

Upptäck alla olika sätt som dataanalysverktyg kan hjälpa organisationen – utforska Microsoft Power BI – och kom igång utan kostnader.