Bewegungsdurchschnittlich

Kunden bewerten BI Vendors von Cost Gartner, einer der weltweit einflussreichsten IT-Analysten, hat neue Berichte über die Kosten von Business Intelligence-Plattformen für 25 führende Anbieter veröffentlicht. Gartner verglichen Verkäufer auf Kostenarten wie durchschnittliche Implementierung, Lizenz und Hardware. Wichtige Ergebnisse Die Implementierungskosten reichen von bis zu 100 der anfänglichen Lizenzkosten in den kleinsten Einführungen bis zu rund 60 der Lizenzkosten in den größten. Der Durchschnitt aller Bereitstellungsgrößen entspricht etwa 80. Die Implementierung der Business Intelligence (BI) Plattform (insbesondere für BI-Entwickler), das Niveau der Integration zwischen Plattformkomponenten, die Qualität der Produktqualität und die Komplexität der Migrationen sind alle Faktoren, die die Implementierungskosten beeinflussen Und Aufwand sowie die Erfüllung von Geschäftsvorteilen. Betrachten Sie diese Faktoren zusätzlich zu Kosten in Ihrem Lieferanten Auswahl Entscheidung. Die Benutzerfreundlichkeit (sowohl für Entwickler als auch für Geschäftsbenutzer) einer bestimmten Plattform erweitert die Komplexität der Analyse, die die Benutzer selbst ausführen können, und die Breite der verwendeten Produktmerkmale, während die Implementierungskosten gesenkt werden. 1. Überblick Die Umfrage von 1.364 BI-Profis weltweit fand, dass Kosten, während nicht ein Top-Kriterien, weiterhin ein wichtiger Faktor für ihre Kaufentscheidungen ist. Von Diskussionen mit Kunden, die meisten BI Führer in erster Linie gleich die Kosten für eine BI-Plattform mit dem, was sie für Lizenzgebühren ausgeben. Während Lizenzkosten oft die sichtbarsten Arten von Kosten sind, sind in Wirklichkeit Lizenz-, Wartungs-, Hardware - und Implementierungskosten zusammen weniger als 30 der gesamten dreijährigen Kosten einer BI-Plattform. Insbesondere die Implementierungskosten reichen von bis zu 100 der anfänglichen Lizenzkosten in den kleinsten Einführungen bis zu rund 60 der Lizenzkosten in den größten. Innerhalb eines breiteren Kostenkontextes stellen die anfänglichen Implementierungskosten je nach Bereitstellungsgröße 5 bis 10 der gesamten dreijährigen BI-Plattform-Eigentümerkosten (BIPOC) dar, und ob Geschäftsbenutzer-Entwickler in der BIPOC-Berechnung enthalten sind oder nicht. Tabelle 1. Lieferantyp: Kategorien von BI-Plattformprodukten Beachten Sie, dass sowohl die Software-as-a-Service-Anbieter, die Nischenanbieter AltoSoft und InetSoft als auch IBM Cognos 10 nicht über genügend Datenpunkte über Lizenz, Lizenzwartung, Hardware - oder Hardware-Wartung verfügten Kategorien in einer der einzelnen Benutzerzählkategorien, die in diese Forschung aufgenommen werden sollen. BI-Führer können diese Ergebnisse nutzen, um die Kosten von BI-Plattformen zu bewerten, die sie in Erwägung ziehen, aber sollten sich nicht nur auf Kosten konzentrieren. Eine Kosten-Nutzen-Analyse, die eine Bewertung der funktionalen Anpassung an die Anforderungen, die Usability zur Annahme und die Bewertung von Geschäftsvorteilen beinhaltet, sollte auch kritische Stücke der Kaufentscheidungsgleichung sein. Es ist fehlgeleitet, in kostengünstige Software zu investieren, nur weil es kostengünstig ist. Wenn es nicht geschäftlichen und Usability-Anforderungen entspricht, wird es eine begrenzte Annahme zu erreichen und wird nicht zu erwarten erwarteten Geschäftsvorteile zu liefern. 2. 2. Umsetzungskosten nach Benutzerzählung Im Durchschnitt können die anfänglichen Umsetzungskosten (siehe Abbildungen 1 und 2), wie z. B. für externe Berater und Systemintegratoren, bis zu 60 der Lizenzkosten in den größten Einführungen (oder Durchschnittlich 143 pro Benutzer), bis zu 100 der Lizenzkosten in den kleinsten (oder durchschnittlich 3.038 pro Benutzer). Als solche ist die Erstimplementierung ein wesentlicher Faktor für die Gesamtkosten und sollte so streng wie die Lizenzkosten beschafft und verwaltet werden. Abbildung 1 . Durchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer (Dollars) N ​​504 Implementierungskosten Chart stellt Kundenwahrnehmungen und nicht Gartners-Meinung dar. Abbildung 2. Durchschnittliche Gesamtumsetzungskosten nach Deployment-Größe (Dollars) 2.1 Faktoren, die Implementierungskosten beeinflussen Die Umfrageergebnisse bedeuten eine Verknüpfung zwischen folgenden: Integration Und Produktqualität Einfache Bedienung für Entwickler, Plattformintegration und Implementierungskosten pro Benutzer Einfache Bedienung scheint in niedrigere Implementierungskosten zu übersetzen, zum Teil durch einfach zu bedienende Tools, die es IT-Entwicklern und anderen BI-Autoren ermöglichen, BI-Inhalte schneller zu entwickeln. Es ermöglicht auch mehr Business-Anwender mit weniger technischen Fähigkeiten, um ihre eigenen Berichte und Analysen zu erstellen, wodurch Kosten, die durch die Vergabe von IT-Spezialisten, um sie zu entwerfen. Abbildung 3 zeigt, dass jeder Hersteller die Produktqualitätsbewertung auf der X-Achse hat, ihre Benutzerfreundlichkeit für Entwickler auf der Y-Achse, während die Größe des Punktes die durchschnittlichen Implementierungskosten pro Benutzer darstellt. Die Farbe der Punktorange ist überdurchschnittlich blau ist unter dem Durchschnitt zeigt die durchschnittliche Plattformintegrationsbewertung (siehe Anmerkung 1). Die Daten zeigen, dass Anbieter mit starker Benutzerfreundlichkeit für Entwickler, hohe Produktqualität und ein hohes Maß an Plattformintegration dazu neigen, niedrigere durchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer zu haben. Im Allgemeinen ist die Benutzerfreundlichkeit (für Entwickler) zum Teil eine Funktion der BI-Plattformintegration und der BI-Plattformentwickler-Produktivitätsmerkmale (insbesondere für die gesamte Palette einfacher komplexer Analysetypen). Gut integrierte Plattformen haben weniger plattformbewegliche Teile und haben integrierte Benutzerwerkzeuge anstatt mehrere Benutzeroberflächen, die dazu neigen, weniger Training auch für diverse Benutzergruppen zu erfordern. Als Netto-Schlussfolgerung haben Plattformen, die eine leichtere Content-Entwicklung ermöglichen, in der Regel niedrigere Implementierungskosten pro Benutzer. Abbildung 3. Produktqualität vs. Leichtigkeit der Entwicklung vs. durchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer vs. durchschnittliche Integrationsbewertung N 504 Implementierungskosten Die Benutzerfreundlichkeit für Entwickler wird auf einer Skala von 1 bis 7 bewertet, wobei eine Punktzahl von 1 bis 2 Armen, 3 bis 5 durchschnittlich und 6 bis 7 hervorragend. Die Produktqualität wird auf einer Skala von 1 bis 7 erzielt, wobei eine Punktzahl von 1 bis 2 schlecht, 3 bis 5 durchschnittlich und 6 bis 7 herausragend ist. Durchschnittliche Integrationsbewertung: siehe Anmerkung 1 zur Berechnung. Die orangefarbenen Punkte sind überdurchschnittliche Integrationswerte, die blauen Punkte repräsentieren unterhalb der durchschnittlichen Integrationswerte. Die durchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer sind der Durchschnitt der Bereitstellungsgrößen. Chart repräsentiert die Kundenwahrnehmungen und nicht die Meinung von Gartners. Die Umfrageergebnisse deuten auch darauf hin, dass die Benutzerfreundlichkeit (sowohl für Entwickler als auch für Konsumenten) einer bestimmten Plattform die Komplexität der Analysen beeinflusst, die die Benutzer selbst durchführen können, sowie die Implementierungskosten und die Breite der verwendeten Produktfunktionalität. Unternehmen neigen dazu, BI-Plattformen mit höheren Scores auf Benutzerfreundlichkeit für eine breitere Palette von Aktivitäten (z. B. Berichterstattung, Ad-hoc-Analyse und Dashboards) anstatt für eine einzige Funktion zu verwenden. Abbildung 4 zeigt, dass jede Produkt-Komposit-Leichtigkeit des Spiels im Vergleich zu der Komplexität der Analyse durch die Benutzer durchgeführt wird. Die Größe der Blase stellt die durchschnittlichen Implementierungskosten pro Benutzer dar. Orange Blasen stellen diese Plattformen mit überdurchschnittlicher Breite der Funktionsnutzung dar, während blaue Blasen unterhalb des Umfragedurchschnitts liegen. Benutzer über traditionelle Power-Analysten nehmen intuitive Werkzeuge einfacher und für mehr Funktionen. Darüber hinaus reduziert die Benutzerfreundlichkeit die Kosten für Training und Change Management. Dies zeigt sich in den Ergebnissen von Datenerfassungs-Tools wie Tableau, die überdurchschnittliche Benutzerfreundlichkeits-Scores aufweisen, während es den Benutzern dieser Plattformen ermöglicht wird, die anspruchsvollsten Analysetypen durchzuführen. Diese paradoxe Benutzerfreundlichkeit kombiniert mit der Unterstützung für komplexe Analyse hat ihnen Impulse auf dem Markt gegeben und hat dazu geführt, dass traditionelle Anbieter versuchen, ihren Erfolg mit ähnlichen Angeboten zu imitieren. Eine Reihe von Faktoren, die die Benutzerfreundlichkeit nutzen: Viele Datenentdeckungs-Tool-Angebote (wie QlikView, Tableau und Tibco Spotfire) erfordern keine traditionelle, modellierte semantische Schicht, obwohl sie optionale wiederverwendbare Datenkomponenten und Metadaten anbieten. Diese Tools bieten einfach zu bedienende Fähigkeiten für Business-Analysten zugreifen, mischen, mischen und manipulieren Daten mit minimaler IT-Unterstützung oder für die IT, um Inhalte schneller zu entwickeln als mit herkömmlichen Ansätzen. Dieser Ansatz reduziert die Bereitstellungs - und Wartungskosten, die mit einer semantischen Schicht verbunden sind, aber können das Potenzial für die Schaffung von Personal-, Arbeitsgruppen - oder Abteilungssilos erhöhen, was in Bezug auf den Aufwand für die IT-Kosten aus einer Governance-Perspektive mehr kosten kann. Intuitive BI-Content-Authoring-Tools beinhalten eine grafische Benutzeroberfläche und eine Designumgebung sowie Out-of-the-Box-Objekte und - Wizards, die die für alle Ebenen der analytischen Komplexität erforderliche Codierung reduzieren. Weit verfügbare Fähigkeiten machen es einfacher und oft weniger kostspielig, analytische Inhalte zu entwickeln (sicherlich als für schwer zu findende Fähigkeiten). Abbildung 4 Einfachheit der Anwendung vs. Komplexität der Analyse vs. durchschnittliche Implementierung Kosten pro Benutzer vs. Breite der Nutzung N 504 Implementierungskosten Die Breite der Produktnutzungsbewertung ist die Summe der Benutzeraktivitätsprozentsätze über die Berichterstattung, die Ad-hoc-Analyse (alle Ebenen der Komplexität), Dashboards , Scorecards und prädiktive Analytik für jeden Anbieter. Orange Punkte stellen eine überdurchschnittliche Punktzahl dar, während blaue Punkte eine unterdurchschnittliche Punktzahl auf der Breite des Gebrauchs darstellen. Composite-Benutzerfreundlichkeit Ergebnis ist ein kombiniertes Maß für die Benutzerfreundlichkeit für Business-Anwender und Benutzerfreundlichkeit für Entwickler, die jeweils auf einer Skala von 1 bis 7, wo eine Punktzahl von 1 bis 2 schlecht, 3 bis 5 durchschnittlich und 6 zu 7 herausragend Die zusammengesetzte Komplexität der Analyse ist eine gewichtete durchschnittliche Punktzahl, basierend auf dem Prozentsatz der Befragten, die die Nutzung der Plattform melden. Die Aktivitäten werden wie folgt gewichtet: die statischen Berichte 1, die Leistungsüberwachung über eine Scorecard 1, die Anzeige der parametrisierten Berichte 2, die einfache Ad-hoc-Analyse 3, die interaktive Erkundung und die Analyse von Daten 4, die mäßig komplexe komplexe Ad-hoc-Analyse 5 unter Verwendung von Vorhersage machen Analytics andor Data Mining Modelle 5. Durchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer ist der Durchschnitt über die Bereitstellungsgrößen. Chart repräsentiert die Kundenwahrnehmungen und nicht die Meinung von Gartners. Produkte mit geringerer Migrationskomplexität tendieren dazu, überdurchschnittliche Geschäftsvorteile zu realisieren und die Implementierungskosten pro Benutzer zu senken. Abbildung 5 zeigt Migrationskomplexitätswerte gegenüber den Implementierungskosten pro Benutzer, während die Farbe des Punktes (orange überdurchschnittlich blau ist unten) durchschnittliche Geschäftsvorteile, die durch das Produkt erreicht werden. Mit Ausnahme von Alteryx, Quiterian, Tibco Spotfire, Quiterian und Prognoz haben diese Anbieter auch unterdurchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer. Gartner berichtete auch, dass ihre Befragten die Tableau als die niedrigste in der Migrationskomplexität beurteilten, während sie eine der niedrigsten Werte bei durchschnittlichen Implementierungskosten pro Benutzer beibehielten. Dies ist in der folgenden Abbildung 5 dargestellt. Abbildung 5. Migrationskomplexität, Implementierungskosten pro Benutzer und Geschäftsvorteile N 504 Umsetzungskosten Geschäftsvorteile: siehe Anmerkung 2 für die Berechnung Die Migrationskomplexität wird auf einer Skala von 1 bis 4 berechnet, wobei 1 sehr einfach 2 einfache 3 etwas komplexe und 4 extrem ist Komplex. Durchschnittliche Implementierungskosten pro Benutzer ist der Durchschnitt über die Bereitstellungsgrößen Diagramm stellt die Kundenwahrnehmungen und nicht die Gartners-Meinung dar. 3. Lizenz - und Hardwarekosten-Highlights Organisationen sehen oft alternative Plattformlösungen, wie z. B. von Microsoft - und Open-Source-Anbietern, und glauben, dass sie niedrigere Lizenzkosten anbieten. Allerdings ist der Lizenzpreis nur einen geringen Bruchteil der Gesamtbetriebskosten und der niedrige Lizenzpreis nicht immer in gleichermaßen niedrige Business Intelligence-Plattform Eigentums-Kosten (BIPOC) im Laufe der Zeit, noch die Erreichung der gewünschten Geschäftsvorteile zu übersetzen. Vier Faktoren haben den größten Einfluss auf die Kosten von Softwarelizenzen und Hardwarekosten: Lieferantenpreismodelle, Produktverpackungen, Produktskalierbarkeit und Umfang der Bereitstellung. Pro-User-Lizenzkosten gehen erheblich zurück, da die Bereitstellungsgrößen steigen. Dies ist auf Deployments zurückzuführen, die typischerweise durch einen höheren Anteil an weniger teuren Zuschauern an Content-Autoren, kostengünstigere Pro-User-Preismodelle und höhere Preisabschläge als Nutzervolumen gekennzeichnet sind. Bei der Bewertung der Kosten von BI-Plattformen erweitern Sie Ihre Analyse über die ursprüngliche Lizenz - und Hardwaregebühren hinaus, um die Implementierung und die laufenden Entwicklungskosten zu berücksichtigen, da diese die überwiegende Mehrheit der gesamten BI-Plattform-Eigentümerkosten ausmachen. Die Evaluatoren von BI-Plattformen sollten sich nicht nur auf die Kosten als primäres Entscheidungskriterium konzentrieren. Saldo jede Kostenbetrachtung mit funktionalen Anforderungen, erwartete Adoption und Geschäftsvorteile. Low-Cost-Tools, die nicht erfüllen Anforderungen nicht liefern die erwarteten Geschäftsvorteile. Seien Sie genauso rigoros im Auswahlprozess für Dienstleister, da die Implementierungskosten eine beträchtliche (zwischen 60 und 100 der Lizenzkosten je nach Einsatzgröße) der Gesamtkosten ausmachen. Für jede Bereitstellung versuchen Sie, die Anzahl der Personen, die die BI-Plattform nutzen, zu maximieren, z. B. durch die Kombination von Projekten, um das Volumen und die Rabatte zu erhöhen, und sich von den Pro-User-Preismodellen zu entfernen, um die Kosten pro Benutzer zu senken. Auch Faktor für die zukünftige Erweiterung bei der Bewertung der Hardware-Dimensionierung. 3.3 Lizenz - und Hardwarekosten Highlights Positive Produktqualität, einfache Entwicklung, Implementierungskosten und Integrationskosten sind nicht das komplette Bild. Es ist wichtig, die anfänglichen Lizenz - und Hardwarekosten zu beurteilen. Gartner bewertete Tableau als überdurchschnittliche Leistungswerte und unter den niedrigsten Lizenzkosten pro Benutzer. Die folgende Abbildung Durchschnittliche Lizenzkosten pro User (Dollars) Versus Performance Score zeigt das. (Anmerkung, dass die Leistungsbewertung durch die Geschwindigkeit der Abfragereaktionszeit definiert ist.) 4. Implementierungskosten nach Vendor Type und Product Eine hochrangige Sicht auf die durchschnittlichen Implementierungskosten gegenüber der Bereitstellungsgröße nach Herstellertyp und Produkt zeigt, welche Anbieter die größten und teuersten haben Bereitstellungen (siehe Abbildung 6). Diese Ansicht zeigt, dass nur eine Handvoll von Anbietern LogiXML, Actuate BIRT, Tableau und Jaspersoft Kunden mit überdurchschnittlichen Einsatzgrößen und unterdurchschnittlichen Implementierungskosten haben. Microsoft ist der einzige Anbieter mit einer unterdurchschnittlichen Anzahl von gemeldeten Nutzern, die auf die Kostenfrage antworten, aber überdurchschnittliche Gesamtkosten. Im Allgemeinen haben Nischenanbieter tendenziell unter den kleinsten durchschnittlichen Einsatzgrößen (Ausreißer in dieser Hinsicht sind arcplan, LogiXML und Prognoz) und entsprechend kleine Implementierungskosten, während Megavendors (mit Ausnahme von Microsoft, deren Kunden auf die Kostenfrage auf der Umfrage tendiert dazu, kleiner zu sein) und große Unabhängige neigen dazu, überdurchschnittliche Einsatzgrößen und überdurchschnittliche Umsetzungskosten zu haben, obwohl die Verhältnisse und der Rang dieser Maßnahmen bei bestimmten Anbietern sehr unterschiedlich sind. Abbildung 6 Durchschnittliche Implementierungskosten gegenüber der Bereitstellungsgröße nach Kreditorentyp und Produkt N 504 Implementierungskosten Die durchschnittliche Implementierungskosten sind der Durchschnitt der Bereitstellungsgrößen. Die durchschnittliche Bereitstellungsgröße wird für die Befragten berechnet, die auch die Implementierungskosteninformationen zur Verfügung stellten. Durchschnittliche Bereitstellungsgrößen für jeden Lieferanten für die Umfrage als Ganzes können von dieser Zahl abweichen, da diese Befragten eine Teilmenge der Gesamtumfrage sind. 5. Schlussfolgerung Die Implementierungskosten pro Benutzer gehen erheblich zurück, wenn die Bereitstellungsgröße zunimmt. Die Anbieter mit sehr großen Einsätzen neigen dazu, niedrigere durchschnittliche Kosten pro Benutzer zu verkürzen, während Anbieter mit kleineren durchschnittlichen Einsätzen dazu neigen, höhere durchschnittliche Kosten pro Benutzer zu haben. Bei der Bewertung von Anbietern auf BIPOC, Balance jeder Kostenbetrachtung mit funktionalen Anforderungen, erwartete Annahme und Geschäftsvorteile. Low-Cost-Tools, die nicht erfüllen Anforderungen nicht liefern die erwarteten Geschäftsvorteile. Verwandte Beiträge5 Core Data Analytics Software-Fähigkeiten für KMU Der effektive und innovative Einsatz von Business Data Analytics ist ein Markenzeichen der erfolgreichsten Unternehmen. Denn die Datenanalytik wirkt sich auf jeden Aspekt jedes Unternehmens aus, von der Lieferkette bis hin zur Kundenerfahrung und alles dazwischen. Es bietet das nötige Wissen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen, die Umsatz und Rentabilität wachsen werden. Dies ist vor allem bei kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) der Fall, wo die Mitarbeiter viele Hüte tragen, die Prozesse sich ständig verändern, wettbewerbsfähig bleiben, ein bewegliches Ziel ist, die Kunden zu gewinnen, ist der Schlüssel und Theres oft schnelles Wachstum. Für KMU ist die richtige Information über die Geschäftsleistung absolut kritisch. Tweet dieses Zitat Während viele Geschäftsleute immer noch auf Intuition verlassen, ist eine evidenzbasierte Unternehmensführung auf dem Risemeaning diejenigen, die nicht in die Daten graben können sich zu einem erheblichen Nachteil. Wie können SMBs effektive Datenanalyse durchführen Wirksame Datenanalytik stammt aus der sorgfältigen Untersuchung und der Erforschung, wie die Informationen durchlaufen und ein Geschäft verbessern. Und während es vielleicht eine Tonne Business Intelligence (BI) technische lingo mit Datenanalyse verbunden ist, bedeutet dies nicht, dass es für KMU schwer sein muss. In der Tat sind BI-Software-Tools fortgeschritten, wo Unternehmen nicht mehr auf technische Gurus angewiesen sind. Aber die Wahl der richtigen Software ist knifflig. Die Chancen eines SMB-Führers, der eine schlechte Wahl macht, steigt, wenn die Komplexität und Vielfalt der Lösungen weiter zunimmt. Tweet dieses Zitat Um SMBs die richtige Wahl zu treffen, haben wir die fünf Datenanalyse-Fähigkeiten identifiziert, die für ein kleines Unternehmen, das ein neues Datenanalyse-Tool sucht, am wichtigsten sind. Core Data Analytics Fähigkeiten für KMU In Teil eines dieser Artikel, gehen Sie ins Detail über jede Fähigkeit und die Vorteile, die es bieten kann. In Teil zwei, Highlight mehrere Software-Anbieter, die besonders stark sind in bestimmten Bereichen der Datenanalytik. (Klicken Sie auf einen Link unten, um zu einem Abschnitt zu springen.) Teil 2 Birst: Wirklich einfach zu bedienen Tibco Spotfire: Great at Empowering Business-Benutzer Tableau: bietet eine sehr intuitive visuelle Erfahrung Qlik Sense: Stark bei Highlighting Patterns in Daten SAS Visual Analytics: Leistungsstarke, mit MS Office Integration Business Dashboards bieten eine ganzheitliche Business View Die besten Datenanalyse-Tools ermöglichen es Business-Nutzern, hoch interaktive, visuelle Dashboards zu erstellen, die es anderen ermöglichen, wichtige Daten anzuzeigen, zu teilen und zu erkunden. Benutzer können in die Daten tauchen, um nach Ursachen zu suchen, Trends und mehr zu entdecken. Neben der Möglichkeit, diese Dashboards selbst zu erstellen (ohne Hilfe von IT), können Benutzer sie auch leicht teilen, so dass sie eine gute Möglichkeit, um Sichtbarkeit über Business-Funktionen bieten. Die definierenden Merkmale von großen Business-Dashboards beinhalten: Fortgeschrittene interaktive Visualisierung: Ermöglicht fortschrittliche Charting, multidimensionale Rendering - und Datenanimationen mit Filtern, Panning - und Pinselfunktionen, um die Datenansichten einfach zu manipulieren. Out of the box analytics: Enthält Algorithmen für Schätzung, Bergbau, Prognose, Lassoing, Simulation, etc. So wird das Armaturenbrett zu einem robusten Werkzeug für Simulation und Notfallplanung. Location Intelligence: Enthält interaktive Karten und Geofencing zu untersuchen, wo Ihr Unternehmen ist gut oder schlecht und warum. Beispiel: Die Vertriebsbetriebsleiter einer lokalen Kinokette schaffen ein Datenanalytik-Dashboard zur Visualisierung und Analyse der Bildschirmverkäufe in allen Theatern. Sie sind in der Lage, Muster in den Verkäufen zu erkennen, die zu verlässlicheren Prognosen der Öffnungsleistung und der Einkommensabfallraten für verschiedene Arten von Filmen führen. Infolgedessen optimieren sie ihre Annäherung zum Filmwiedereinbau, der auf neuen Filmlebenszyklusmodellen basiert. Data Set Creation macht Benutzer zum Erstellen eigener Quelldaten Eine Geschäftsentscheidung ist nur so gut wie die Argumentation dahinter, und solide Argumentation hängt von einem zuverlässigen Datensatz ab. Das ist der Grund, warum es entscheidend ist, den Führungskräften die Möglichkeit zu geben, persönlich eigene Datensätze zu erstellen: Es kann das Vertrauen in die Entscheidungsfindung inspirieren, die zum Erfolg führen kann. Tweet dieses Zitat Große Datensatz-Erstellung Funktionalität bietet den Benutzern eine einfache, Code-freie, Drag-and-Drop-Schnittstelle für das Ziehen von Daten aus verschiedenen Quellen, so dass es in etwas maßgeschneiderte und bereit für Display und Exploration massiert werden kann. Die Erstellung von Datensätzen ermöglicht auch folgende Möglichkeiten: Beispiel: Ein lokales Warenhaus in den USA mischt und analysiert Millionen von Kundendaten über 13 verschiedene Datensätze, einschließlich Volkszählung, Ethnizität und Bevölkerungsmigrationsdaten. Sie entwickeln Ausgaben und Abriebmodelle, die es ihnen ermöglichen, ihre hochwertigen, mehrkanaligen Kunden zu identifizieren. Mit dieser Intelligenz verändern sie ihren Produktmix in physischen Geschäften und online und richten diese Kunden auf neue Art und Weise aus. Infolgedessen erhöhen sie durchschnittliche Ausgaben pro Kunde und fast doppelter Käuferverkehr zu ihren körperlichen und on-line-Speichern. Interaktive Exploration ermöglicht Anpassung der Datenansichten Interaktive Explorationsfunktionen helfen den Geschäftsführern, Daten zu manipulieren und zu untersuchen, indem sie direkt mit einer visuellen Darstellung interagieren. Starke BI-Tools gehen weit über Kuchen-, Balken - und Liniendiagramme hinaus und beinhalten fortschrittliche Visualisierungsmöglichkeiten wie: Hitze - und Baumkarten zur Darstellung von Datenbetonung Trellierung für nebeneinander Vergleiche unterschiedlicher Daten in ähnlichen Charts Isosurfaces für 3D-Ansichten Konturen für die Anzeige von 3D-Daten In einem 2D-Format Zeitbewegungsansichten für die Verfolgung, wie sich Daten im Laufe der Zeit ändern Diese leistungsstarke Funktionalität macht alle Daten knacken und schwere Präsentation Heben, so dass Benutzer auf das, was die Daten bedeutet für das Wachstum ihres Unternehmens bedeutet konzentrieren. Beispiel: Eine nordamerikanische Schifffahrtsgesellschaft ersetzt ihre komplexen Excel-Kalkulationstabellen und einen wöchentlichen 35-seitigen Bericht mit kontinuierlichen interaktiven Hitzewerten, um die Standorte von 800 Lkws, die über 16 Anlagen betrieben werden, zu visualisieren. Mit dieser kontinuierlichen Standortanalyse reduzieren sie die indirekte Lkw-Bewegung (bewegte leere Lkw von einem Ort zum anderen) um 67 Prozent und öffnen zwei neue Anlagen, um Löcher in der U. S.-Abdeckung zu stecken. Dadurch können sie ihre Notwendigkeit für neue Lkw reduzieren und damit über 130 Millionen sparen. Zusammenarbeit und soziale Integration macht das Teilen einer Breeze Collaboration und soziale Integration ist genau so, wie es klingt: Diese Funktionalität ermöglicht es Geschäftsführern, Informationen zu teilen, eine Geschichte über die Daten zu erzählen, Mitarbeiter zu finden, die Analyse zu diskutieren und gemeinsam Fragen zu erörtern und Entscheidungen zu treffen. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören: Soziale Plattformintegration für die Entsendung in Gemeinden Expertise Standort für die Suche nach anderen, die das gleiche Problem analysieren Storyboarding für kreative Wege, um Erkenntnisse zu präsentieren Diskussionsfäden und Chatrooms Kommentar, Bewertungen und Belohnungen Gemeinsam macht dieses Feature-Set Analyse und Entscheidung Von isolierter Einzelarbeit zu einer gemeinschaftlichen Anstrengung. Dies beginnt mit dem kollaborativen und sozialisierungsprozess, um Ideen ins Leben zu rufen. Beispiel: Eine nordamerikanische Universität nutzt Datenanalytik auf mehreren Quellen innerhalb eines Campusstandortes, einschließlich Tweets, mobilen Verkehr und Videoüberwachung, um die Menge der Menge zu schätzen und die Kontrolle der Kontrolle und Sicherheit zu erzwingen. Während der Campus-Veranstaltungen teilen sich die Event-Mitarbeiter und das Crowd-Control-Personal Echtzeit-Dashboard-Daten-Intelligenz, ergänzt um das Feedback von Mitarbeitern, um proaktiv Crowd-Control-Aktionen einzuleiten und die Sicherheit der Crowd zu erleichtern. Benutzerfreundlichkeit erhöht die Benutzerfreundlichkeit Kreativität Die Benutzerfreundlichkeit ist nicht ein bestimmtes Merkmal oder Feature-Set, aber es ist eine allgemeine Fähigkeit, die entscheidend für kleine Unternehmen ist. Historisch wurden Datenanalyse-Tools für mehr technische, Datenwissenschaftler-Typen gebaut, die dann einen Datendienst für Geschäftsbenutzer bereitstellen würden. Aber jetzt ist die Usability durch normale Menschen ein primäres Ziel der meisten Datenanalytik-Softwareanbieter. Einfach zu bedienende Datenanalytik-Plattformen sollten eine intuitive Drag & Drop-grafische Oberfläche, die null Software-Codierung und minimales Training erfordert. Benutzer sollten auch in der Lage sein, die Werkzeuge grundlegende Fähigkeiten jederzeit und überall mit sowohl Offline-und mobilen Zugriff verwenden. Ein weiterer großer Teil der Benutzerfreundlichkeit ist, wie leicht die Leute die Software ohne IT-Abteilung unterstützen, installieren, implementieren und verwalten können. Data Analytics-Software-Anbieter, die ein großartiges User-Erlebnis bieten: Online-Hilfe Video-Tutorials Kontextbezogene Hilfsmittel Benutzer-Communities Robuster Kundenservice Gemeinsam helfen diese Fähigkeiten, die Menschen schnell zu beschleunigen, damit sie in wenigen Tagen oder sogar Stunden produktiv sein können. Jetzt, wo wir die wesentlichen Datenanalyse-Fähigkeiten für kleine Unternehmen abgedeckt haben, können wir uns einen Blick auf fünf Softwareprodukte werfen, die in diesen Bereichen besonders stark sind. (Sie können auch eine ausführlichere Liste von BI - und Datenanalyse-Tools hier abrufen). Birst: Wirklich einfach zu bedienen Pros: Birst macht unsere Liste wegen seiner Kraft in der Benutzerfreundlichkeit. Der Kundenservice ist außergewöhnlich, und es bietet solide Dashboard und interaktive Daten Explorationsfähigkeiten, einschließlich multidimensionaler Analyse und Zeit-Zeit-Bewusstsein. Die Implementierung ist auch schnell, da Birst primär als Software als Service (SaaS) eingesetzt wird (es gibt aber auch eine Option für Kunden, die ihre Daten vor Ort speichern möchten). Birst bietet auch offline und mobile (iPad) Zugriff auf interaktive Dashboards. Nachteile: Birst fehlt einige fortgeschrittene Datenmanipulationen und Visualisierungen wie Bins, Gruppierungen, Baumkarten, Geokarten und natürliche Sprachabfrage (NLP). Es unterstützt auch keine Erzählung und Zusammenarbeit. Tibco Spotfire: Great at Empowering Business User Pros: Spotfire zählt hoch unter den Geschäftsbenutzern für seine Datenmashups, dynamische Dashboards und interaktive Visualisierung. Tibco ist auch stark im mobilen Zugriff, mit seiner Spotfire Analytics mobile App für iOS und Spotfire Mobile Metrics für iOS, Android und Windows. Nachteile: Diese Lösung fehlt in eingebettetem BI und Produktionsberichterstattung. Allerdings betrachten SMB-Führer diese Funktionen oft weniger wichtig. Tableau: Bietet eine sehr intuitive visuelle Erfahrung an Pros: Tableau bietet eine sehr intuitive visuelle Schnittstelle für die Erstellung von Datensätzen, Datenerforschung und Dashboard-Erstellung und unterstützt mobile und browserbasierte Content-Authoring über iPad. Tableau hat auch eine kostenlose Cloud-basierte Version namens Tableau Public, die für SMBs, die versuchen, zu versuchen, bevor sie kaufen und und sogar ableiten Geschäftswert, ohne einen einzigen Penny. Nachteile: Tableaus Betonung auf Geschäftskunden kommt mit Kosten. Viele fortgeschrittene Anwender betrachten Tableau als fehlende erweiterte Funktionen wie Embedded BI, Plattformadministration, Produktionsberichterstattung, Datenaufbereitung und Metadatenmanagement. Qlik Sense: Stark bei Highlighting Patterns in Data Pros: Qlik Sense ist webbasiert und zielt auf Geschäftsbenutzer mit Interaktivität und intelligente Visualisierungsfunktionen, die automatisch Muster in den Daten hervorheben. Qlik Sense-Storytelling ermöglicht es Benutzern, verschiedene Ansichten zusammen zu ziehen, sie zu kommentieren und Befunde ohne die Notwendigkeit von PowerPoint oder anderen Drittanbieter-Präsentationstools zu teilen. Qlik Sense hat auch ein neues Token-basiertes Lizenzmodell, das ein flexibleres Mittel für die Software-basierte Preisgestaltung bietet. Nachteile: Qlik Sense hat begrenzte interaktive Explorationsfähigkeiten im Vergleich zu Wettbewerbern Tableau und Tibco Spotfire. Es konzentriert sich mehr auf die Datenerfassung als die Produktionsberichterstattung. Aber Produktionsberichterstattung ist für kleine Unternehmen weniger wichtig. SAS Visual Analytics: Leistungsstarke, mit MS Office Integration Pros: SAS Visual Analytics verfügt über eine breite Palette an Fähigkeiten, die eine innovative Visualisierung bieten und seine statistische und prädiktive Modellierungsfunktionalität zeichnet sich durch die Konkurrenz aus. Das SAS Office Analytics-Produkt bietet Vorteile für SMBs, die bereits Microsoft kompetent sind, indem sie Geschäftskunden die Möglichkeit bieten, mit SAS-Inhalten mithilfe von Microsoft Office zu verbrauchen und zu interagieren. Nachteile: SAS ist eines der teuersten BIanalytik-Tools auf dem Markt, was bedeutet, dass es für viele KMU zu teuer sein kann. Allerdings, wenn die Wettbewerbsfähigkeit oder das Wachstum eines Unternehmens von state of the art Analytics abhängig ist, ist diese Lösung eine starke Option. Weitere Überlegungen bei der Auswahl von Software Diese Analyse ist als Überblick über die wichtigsten Datenanalyse-Fähigkeiten, die SMBs bei der Suche nach einer neuen Lösung suchen sollten. Wir empfehlen Ihnen, diese Analyse als Teil eines größeren Produktbewertungsaufwands zu nutzen. Denken Sie daran, dass es zusätzliche Faktoren zu berücksichtigen, die nicht hier abgedeckt sind, einschließlich: Einfache Integration Anzahl der Drittanbieter-Integrationen Preis - und Lizenzmodell Affinität Professionelle Dienstleistungen Angebote Trainingsressourcen Skills Verfügbarkeit auf dem Markt Nächste Schritte Hier sind ein paar nächste Schritte Für kleine Unternehmen, die Datenanalyse-Software erwerben möchten: Bewerten und dokumentieren die Top drei bis fünf Business Use Cases für Data Analytics Software, die deutlich erklären, wie Sie die Software nutzen möchten, um Ihr Unternehmen zu nutzen. Erfassen Sie zusätzliche Bedürfnisse, die Sie suchen, in einer neuen Lösung, einschließlich Budget, bevorzugtes Lizenzmodell, Integration mit vorhandener Software, Schulungsbedarf, professionelle Dienstleistungen erforderlich, etc. Erstellen Sie eine kurze Liste der potenziell geeigneten Software-Produkte. Software-Beratung kann helfen: Holen Sie sich eine kostenlose Beratung von einem unserer Experten BI Software-Berater durch den Aufruf (855) 998-8505. Fragen Sie ausgewählte Anbieter zu erklären, wie ihre Produkte Fähigkeiten passen mit Ihrem Business Use Cases und andere Bedürfnisse. Vergleichen Sie diese Produkte gegeneinander und machen Sie eine fundierte Entscheidung. Methodik Diese Analyse basiert auf einer Online-Befragung von Business Intelligence - und Datenanalyse-Softwarebenutzern, die über 2000 Antworten erhalten und die Funktionalität von über 20 führenden Datenanalyse-Softwareprodukten untersuchen. Vergleichen Sie Data Analytics Software Vergleichen Sie Software Sie können auch likeAny Analyse auf die Klima Auswirkungen eines Rechenzentrums sollten Ressourcenauslastung und Energieeffizienz, zusätzlich zu Power Mix. Die CO2-Emissionen sind ein Faktor von drei Dingen: die Anzahl der laufenden Server, die Gesamtenergie, die für die Stromversorgung jedes Servers benötigt wird, und die Kohlenstoffintensität von Energiequellen, die zur Stromversorgung dieser Server verwendet werden. Ein aktueller Blog-Post von Jeff Barr skizziert, warum mit weniger Servern und die effizientere Stromversorgung ist zumindest genauso wichtig, um die CO2-Auswirkung eines Unternehmensrechenzentrums als Power-Mix zu reduzieren. Ein typischer Großwetteranbieter erreicht rund 65 Servernutzungsraten gegenüber 15 Vorräten, was bedeutet, dass Unternehmen, die sich in die Cloud bewegen, in der Regel weniger als frac14 der Server anbieten, als sie vor Ort waren. 1 Darüber hinaus ist ein typisches lokales Rechenzentrum 29 weniger effizient im Energieverbrauch im Vergleich zu einem typischen Großwetteranbieter, der erstklassige Anlagenkonzepte, Kühlsysteme und arbeitsbelastete Geräte nutzt. 2 Addieren Sie diese zusammen (weniger verwendete Server plus mehr leistungsfähige Server), Kunden benötigen nur 16 der Macht im Vergleich zu Vor-Ort-Infrastruktur. Dies stellt eine 84 Reduzierung der benötigten Leistung dar. Diese massive Verbesserung der Energieeffizienz treibt eine enorme Reduktion der Klimaauswirkungen an, da weniger Energieverbrauch weniger CO2-Emissionen bedeutet. The climate impact improvements get even better when you factor in that the average corporate data center has a dirtier power mix than the typical large-scale cloud provider. Large-scale cloud providers (AWS included) use a power mix that is 28 less carbon intense than the global average. 3 Combining the fraction of energy required with a less carbon-intense power mix, customers can end up with a reduction in carbon emissions of 88 by moving to the cloud and AWS. AWS announced five new solar farms across the Commonwealth of Virginia - these solar farms join the companys existing project, Amazon Solar Farm US East, which went into production in October 2016. Amazon worked with developers Virginia Solar LLC and Community Energy Solar on the projects, and will further collaborate with an affiliate of Dominion Resources, Inc. to own and operate the solar farms. Read the press release here . AWS announced that it has engaged with EverPower to construct, own, and operate Amazon Wind Farm US Central 2. Read the press release here .