Weniger als die Hälfte (49 %) der Geschäftsführer sagt, dass sie zeitnah zuverlässige Erkenntnisse generieren können.
Ermöglichen Sie Self-Service Analytics
Ermöglichen Sie es Teams, zuverlässige Daten schnell, sicher und unabhängig zu erkunden, um schnell Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Verbessern Sie Reporting und Geschäftsabläufe
Optimieren und automatisieren Sie Prozesse für das Datenmanagement, um ein skalierbares, aktuelles und zuverlässiges Reporting zu unterstützen.
Beschleunigen Sie KI und ML durch Daten, die bereit für Analytics sind
Nutzen Sie KI-bereite, hochwertige und verwaltete Daten für das Trainieren von Modellen, um umfassende, umsetzbare Erkenntnisse zu generieren.
Umwandlung von Rohdaten, um mit KI-gestütztem Datenmanagement verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen
Informationen zu Analytics und Business Intelligence
Business Intelligence (BI) bezeichnet Technologien, Strategien und Praktiken, die zur Erfassung, Analyse und Präsentation von Geschäftsdaten verwendet werden. Dadurch können Unternehmen fundierte Entscheidungen treffen, da Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, wodurch die Effizienz steigt und das Wachstum angekurbelt wird.
Wichtige Merkmale von BI:
- Datenintegration aus mehreren Quellen
- Analyse von Echtzeitdaten und historischen Daten
- Interaktive Dashboards und Visualisierung
- Automatisiertes Reporting und Warnmeldungen
- Benutzerfreundliche Tools für nichttechnische Nutzer
Gängige Use Cases für BI:
- Nachverfolgung der Leistung von Vertrieb und Marketing
- Analyse des Kundenverhaltens
- Finanzberichterstattung und -prognose
- Verwaltung von Supply Chain und Bestand
- Erkennung von Markttrends und Chancen
Data Analytics ist der Prozess der Untersuchung von Rohdaten, um Muster, Trends und Erkenntnisse aufzudecken. Dieser Prozess beinhaltet Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen, Geschäftsergebnisse zu verbessern und zukünftige Szenarien mithilfe von Statistik- und Computing-Techniken vorherzusagen.
Arten von Data Analytics:
- Beschreibende Analytics: Analysiert historische Daten, um zu verstehen, was geschehen ist (z. B. Vertriebsberichte).
- Prädiktive Analytics: Nutzt Modelle, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen (z. B. Prognose der Kundenabwanderung).
- Präskriptive Analytics: Schlägt Maßnahmen vor, die auf datengestützten Empfehlungen basieren (z. B. Entscheidungen in Bezug auf die Optimierung der Supply Chain).
Wie sich Data Analytics von Business Intelligence (BI) unterscheidet:
- Data Analytics konzentriert sich darauf, Daten zu erkunden, um zu erklären, warum Dinge passiert sind, und um Ereignisse in der Zukunft vorherzusagen.
- Business Intelligence stellt hauptsächlich historische Daten zusammen, um Berichte und Dashboards zur Verfügung zu stellen, die für die Überwachung der Leistung verwendet werden.
- Analytics beinhaltet oft fortschrittliche Statistikmethoden und Machine Learning, während BI sich auf Datenvisualisierung und benutzerfreundliches Reporting konzentriert.
- Bei BI geht es mehr um beschreibende Erkenntnisse; Analytics beinhaltet prädiktive und präskriptive Funktionen.
Business Intelligence organisiert und visualisiert historische Daten zur Erstellung beschreibender Erkenntnisse, während Data Analytics Statistikmodelle verwendet, um Ursachen zu erklären und Trends vorherzusagen. Gemeinsam bilden Analytics und BI-Tools Analytics-Lösungen für Unternehmen, die dabei helfen, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu gewinnen.
Moderne Trends
KI, Echtzeitverarbeitung und cloudnative Plattformen transformieren Analytics und BI-Tools durch die Automatisierung von Erkenntnissen, die Erstellung sofortiger Antworten und die Bereitstellung skalierbarer, flexibler Lösungen für neue Use Cases.
Warum die Integration von Daten so wichtig ist
Für Analytics und BI sind einheitliche und zuverlässige Daten erforderlich, um genaue Erkenntnisse zu gewinnen und die Entscheidungsfindung zu beschleunigen. Die Datenintegration hilft dabei, Datensilos zu reduzieren und Daten sowie KI-Bereitschaft zu erhöhen und die Betriebseffizienz zu steigern, um bessere Geschäftsergebnisse zu erzielen.
SUCCESS STORIES
Warum KI-Experten sich für Informatica entscheiden
90% Reduzierung
der Zeit für Data Wrangling
Paycor arbeitet mit Informatica und Snowflake zusammen, um zuverlässige, datengestützte Erkenntnisse zu generieren und die für das Data Wrangling notwendige Zeit um 90 % zu reduzieren.
4Mio. US-Dollar
Rücklagen aus Gewinnen
La Trobe hat Analytics und BI mithilfe von Informatica und Microsoft demokratisiert, um gefährdete Studierende zu identifizieren und mehr als 4Mio. US-Dollar an Rücklagen aus den Gewinnen zu bilden.
Demokratisierung des
Zugriffs auf Echtzeitdaten
Yamaha hat Daten und Analytics auf einer umfassenden, KI-gestützten Plattform zusammengeführt, Abläufe optimiert und die Customer Experience verbessert.
-
90% Reduzierung
der Zeit für Data Wrangling
Paycor arbeitet mit Informatica und Snowflake zusammen, um zuverlässige, datengestützte Erkenntnisse zu generieren und die für das Data Wrangling notwendige Zeit um 90% zu reduzieren. -
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Rücklagen aus Gewinnen
La Trobe hat Analytics und BI mithilfe von Informatica und Microsoft demokratisiert, um gefährdete Studierende zu identifizieren und mehr als 4Mio. US-Dollar an Rücklagen aus den Gewinnen zu bilden. -
Demokratisierung des
Zugriffs auf Echtzeitdaten
Yamaha hat Daten und Analytics auf einer umfassenden, KI-gestützten Plattform zusammengeführt, Abläufe optimiert und die Customer Experience verbessert.
Lösung Ihrer Analytics- und BI-Herausforderungen
Unternehmen haben Zugriff auf riesige Datenmengen aus unterschiedlichen und fragmentierten Quellen. Daher ist ein zuverlässiges Datenmanagement der Schlüssel zu geschäftlichen Erkenntnissen.
Sicherstellung von Datengenauigkeit, -vollständigkeit und -konsistenz
Verringerung der Komplexität bei der Verwendung verschiedener Datenformate und -latenzen
Anpassung an zunehmende Datenmengen, -geschwindigkeiten und -arten
Steuerung, Kontrolle und Optimierung von Kosten
Verbesserung des Datenabrufs unter Einhaltung von Datenschutz und Datensicherheit
Umfassende Datenintegration
Intelligente, einheitliche Katalogisierung von Daten und Data Lineage
Datenqualität und Data Profiling speziell für Unternehmen
KI-gestütztes Multidomain Master Data Management
Zuverlässiger Datenschutz und weitere Schutzmaßnahmen
Brauchen Sie Hilfe bei den ersten Schritten?
Häufig gestellte Fragen zu Analytics und Business Intelligence
Analytics konzentriert sich auf die Erkundung von Daten, um Muster zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und umfassende Erkenntnisse zu bieten – mithilfe statistischer und fortschrittlicher Methoden. Business Intelligence stellt hauptsächlich historische Daten zusammen, um Berichte und Dashboards zur Verfügung zu stellen, die für die Überwachung der Leistung verwendet werden. Während BI die Frage beantwortet „Was ist passiert?“, erklärt Analytics das „Warum“ und „Was kommt danach“, so dass beide für die umfassende, datengestützte Entscheidungsfindung wichtig sind.
Um sicherzustellen, dass Daten genau genug für Analytics und BI sind, müssen Datenquellen validiert, Daten bereinigt und umgewandelt werden, um Fehler zu entfernen und konsistente Datenstandards zu wahren. Regelmäßige Audits, automatisierte Überprüfungen der Datenqualität und der Einsatz von Tools für die Integration zuverlässiger Daten helfen dabei, Ungenauigkeiten zu vermeiden. Genaue Daten helfen dabei sicherzustellen, dass Erkenntnisse vertrauenswürdig sind, sorgen für eine bessere Entscheidungsfindung und effektive Geschäftsstrategien.
Sie können Daten aus verschiedenen Quellen für Analytics integrieren, indem Sie Daten aus Datenbanken, APIs und Cloud Services erfassen. Mithilfe von ETL/ELT können Sie Daten bereinigen, umwandeln und in einem zentralen Repository zusammenfassen, wie einem Data Warehouse oder Data Lake. Stellen Sie sicher, dass Datenzuordnungen konsistent sind und Data Governance angewandt wird, um Genauigkeit und Sicherheit zu erhöhen. Dieser Prozess ermöglicht umfassende, zuverlässige Analytics im gesamten Unternehmen.
Um Analytics für wachsende Datenmengen zu skalieren, sollten Sie cloudbasierte Plattformen nutzen, die eine flexible Speicherung und Rechenleistung bieten. Implementieren Sie Daten-Partitionierung, Indizierung und Caching, um die Leistung zu optimieren. Automatisieren Sie Datenpipelines und überwachen Sie Systemressourcen, um für Skalierbarkeit und schnelle, zuverlässige Analytics zu sorgen, wenn das Datenvolumen steigt.
Datenschutz und -sicherheit bei Analytics werden durch robuste Zugriffskontrollen sowie Techniken für Datenverschlüsselung und Anonymisierung sichergestellt. Aktualisieren Sie Sicherheitsprotokolle und führen Sie Audits durch, um Schwachstellen zu erkennen. Stellen Sie Compliance mit Vorschriften, wie der DSGVO und HIPAA, sicher. Nutzen Sie die sichere Datenspeicherung und begrenzen Sie den Datenzugriff auf autorisierte Nutzer, um sensible Daten während des gesamten Analytics-Prozesses zu schützen.
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