Unternehmen aller Größen versuchen, sowohl innerhalb des Landes als auch global intelligent zu expandieren. Daten haben die Weltherrschaft übernommen. Ohne Analysen sind diese Daten jedoch nutzlos. Die richtige Organisation von Daten kann Unternehmen dabei helfen, ihre Unternehmensziele zu erreichen.
Stellen Sie sich vor, Sie könnten alle Ihre Daten, Visualisierungen und Erkenntnisse überall dort platzieren, wo Sie möchten, und sie für Ihr Team und Ihre Endbenutzer praktisch machen. Nun, dies ist mit „Embedded Analytics“ möglich, die es Ihren Daten ermöglicht, die Grenzen zu verlassen und ihren Wert in neuen Kontexten zu demonstrieren.
Es ist, als würde man verschiedene Formen von Daten wie Diagramme, Dashboards und Grafiken aus unterschiedlicher Software und Apps sammeln und sie kombinieren, um das Verhalten des Benutzers zu verstehen. Sie können dann positive Geschäftsentscheidungen treffen, die sowohl effektiv als auch effizient sind.
Aber die Frage ist: Was sind diese Daten und wo befinden sie sich?
Es sind Anwendungsdaten oder beispielsweise Daten, die ein Unternehmen in seiner Benutzerbasis verfolgen möchte. Diese Informationen werden in der Anwendungsdatenbank oder als Anwendungsspuren in der Softwareplattform gespeichert.
Nun, was sind die Spuren?
Ablaufverfolgungen sind die Verfolgung/das Protokoll jeder eingehenden und ausgehenden Anfrage der Anwendung.
Wir verstehen vielleicht nicht einmal, dass wir eingebettete Analysen in den Geschäftsprozessen verwenden, weil sie in unserem täglichen Leben so üblich sind. Jedes Dashboard und jede Visualisierung ist in eine andere Anwendung oder ein anderes Webportal integriert. Wir sehen alles als Einheit.
Der Begriff „Embedded Analytics“ ist Ihnen mittlerweile geläufiger. Wenn nicht, lassen Sie uns eintauchen, mehr darüber erfahren und sehen, wie Sie seine Vorteile nutzen können.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Embedded Analytics und wie hat es angefangen?
Früher war die Datenvisualisierung auf Microsoft Excel oder ähnliche Tabellenkalkulationen beschränkt, die klein, generisch und einfach zu verwenden waren. Big Data in Unternehmen von heute hat diese Landschaft umgedreht. Big Data ist wie meins. Es speichert Kundenorganisationsdaten auf die gleiche Weise, wie Gold in Schatztruhen aufbewahrt wird.
Embedded Analytics ruft Daten aus bestehenden Apps und Plattformen ab. Anschließend können die Daten von Endbenutzern in Echtzeit über Berichte und Dashboards in der eingebetteten Analysesoftware angezeigt werden. Diese Studie unterstützt den Endbenutzer beim Erkennen, Reduzieren und Minimieren von Fehlern beim Treffen von Geschäftsentscheidungen.
Softwareunternehmen sind nicht die einzigen, die von Embedded Analytics profitieren können. Diese Technologie ist nicht auf die Softwareentwicklung beschränkt. Viele Unternehmen verlassen sich bei der Verwaltung von Teams und Prozessen auf eingebettete Analysen. Eingebettete Analysen können Daten an Kunden, Partner oder Website-Besucher weitergeben. Fortschrittsaktualisierungen in Echtzeit stärken das Vertrauen Ihres Publikums in Ihr Unternehmen.
Was ist der Zweck der Verwendung von Embedded Analytics?
Eingebettete Analysen sind bei Benutzern beliebt, weil sie es ihnen ermöglichen, Daten von den Apps zu sammeln, die sie täglich verwenden. Wenn Daten automatisch in den Arbeitsablauf eines Benutzers integriert werden, verwenden sie eher Informationen als Instinkte, um Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Es minimiert auch die Reibung, indem es die Notwendigkeit beseitigt, sich bei einer anderen Plattform anzumelden. Teams werden autarker und befähigter, wenn sie Wissen in ihren alltäglichen Apps benötigen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass eine eingebettete Analyseplattform die Benutzerproduktivität verbessert. Es hilft Menschen, geschäftliche Herausforderungen auf hoher Ebene mithilfe von Daten und Analysen zu bewältigen. Anstelle von Standard-Business-Intelligence konzentriert sich das System auf Anwendungsfragen.
Wie unterscheidet sich Embedded Analytics von BI-Software?
Embedded Analytics ist eine Methode zur Nutzung von Business Intelligence. Embedded Analytics ist die Praxis, ein Dashboard aus einer BI-Plattform zu holen und dort zu platzieren, wo Sie es brauchen.
Eine besondere Definition von Business Intelligence ist „eine Infrastruktur zum Sammeln, Verstehen und Visualisieren von Geschäftsdaten“. Embedded Analytics ist eine Einheit einer BI-Infrastruktur, die Benutzern hilft, Geschäftsdaten zu verstehen und zu visualisieren. Embedded Analytics hingegen macht diese Daten außerhalb traditioneller BI-Systeme verfügbar. Sich von der konventionellen BI-Denkweise zu lösen, ist von entscheidender Bedeutung, da überall bessere Geschäftsentscheidungen getroffen werden können (und sollten).
Es funktioniert nicht immer, weil Business Intelligence nicht immer zu den Prozessen und Umständen des Benutzers passt. Da Embedded Analytics Echtzeitdaten liefert, wenden sich Unternehmen an sie, um dieses Problem zu lösen. Benutzer von Business-Intelligence-Software müssen für Informationen und Entscheidungen zwischen Programmen wechseln. Eingebettete Analysesoftware verbindet Intelligenz und Anwendungen.
Was sind die Vorteile von eingebetteter Analysesoftware?
Fehler reduzieren
Eingebettete Analysen helfen bei der Reduzierung von Fehlern. Wenn alle Daten neben den Alltags-Apps des Benutzers verfügbar sind, wird das Risiko von Benutzerfehlern, die beim Anzeigen und Interpretieren von Daten in einer App und beim anschließenden Anwenden des Gelernten in einer anderen Anwendung auftreten können, erheblich reduziert.
Effizienz erhöhen
Eingebettete Analysen steigern die Effizienz, da Sie alle analytischen Erkenntnisse an einem Ort erhalten. Außerdem bringt es den Point of Action in den Workflow (kein Wechseln mehr zwischen Apps). Es ermöglicht einem Geschäftsinhaber und seinem Team, ein Problem zu lösen oder eine Gelegenheit zu ergreifen, ohne die Anwendung verlassen und ihren Arbeitsablauf unterbrechen zu müssen.
Benutzerfreundliches Bedienfeld
Der Zugriff auf das komplexe BI-System war nur sehr erfahrenen IT-Leuten vorbehalten. Aber die Self-Service-Funktionalität in Embedded Analytics macht den Umgang mit den Daten zum Kinderspiel. Jetzt ist es sowohl für das Unternehmen als auch für den Benutzer einfacher, diese Dienste bequem zu nutzen. Darüber hinaus ist es für Menschen konzipiert.
Eine Self-Service-Lösung gibt Ihren Benutzern die Tools an die Hand, die sie benötigen, um Ihre Analyseplattform effektiv zu nutzen, ohne sich auf die IT verlassen zu müssen.
Anpassen nach Ihren Bedürfnissen
Eingebettete Analysen können End-to-End konfiguriert werden, sodass Benutzer die Daten besser kontrollieren können. Es enthält ein Dashboard und einen Report Builder, die an die Bedürfnisse neuer und erfahrener Benutzer angepasst werden können, Berichtsvorlagen mit bereits ausgewählten Datenquellen und mehr.
Die besten eingebetteten Analysesysteme bieten unterschiedliche Zugriffsebenen. Es ermöglicht dem Unternehmen, einfach zu verwalten, welche Benutzer wie viel Zugriff auf die Website haben.
Gerätefreundlich
Die Dezentralisierung von Unternehmen wird immer häufiger. Viele Unternehmen haben Mitarbeiter aus der ganzen Welt. Diese Mitarbeiter benötigen eingebettete Analysesoftware. Die in ein Unternehmen eingebaute Analytics-Software soll Nutzern Zugriff auf geschäftskritische Daten, Analysen und Dashboards ermöglichen, und Nutzer weltweit benötigen Business-Software auf unterschiedlichen Geräten.
Eingebettete Analysesoftware kann auf mobilen Geräten verwendet werden und ist für jeden im Netzwerk zugänglich, der Zugang zum Internet hat. Es kommt auch mit den notwendigen Tools, Fähigkeiten und Sicherheit.
Welche Funktionen sollte eine gute Embedded Analytics Software haben?
Technischer und Kundensupport
Jede eingebettete Analysesoftware muss praktische Lösungen für die Probleme des Kunden bieten. Ihr Softwareanbieter sollte zuverlässig und aufrichtig am Erfolg Ihres Unternehmens interessiert sein.
Der Anbieter sollte alle Probleme und Diskrepanzen in der Plattform regelmäßig entsprechend dem Feedback der Endnutzer analysieren. Sie sollten auch häufige Upgrades bereitstellen, die wiederkehrende Probleme lösen und die Leistung verbessern. Diese Upgrades kommen der Leistung des Endbenutzers zugute.
Ihr Anbieter von Embedded-Analytics-Software sollte einen hervorragenden Kundenservice und technischen Support bieten. Kunden bevorzugen immer noch Unternehmen mit zuverlässigem Kundenservice, egal wie einfach die Software ist. Der Anbieter sollte ansprechende Schulungen und Vorführungen durchführen.
Es erhöht nicht nur das Vertrauen der Benutzer, sondern hilft Kunden auch festzustellen, ob das System ihre spezifischen Anforderungen erfüllt oder nicht.
Datensicherheit
Organisationen verlassen sich auf ihre Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, also müssen sie diese sicher aufbewahren. Unternehmen müssen der Datensicherheit Priorität einräumen, da sie ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.
Es schützt sensible Informationen. In eingebetteten Analysen können Benutzern auf verschiedene Weise Berechtigungen erteilt werden, wodurch die Berichtssicherheit in fast jeder Situation gewährleistet ist.
Für große Unternehmen mit einer Vielzahl von Benutzeranforderungen und -wünschen bieten eingebettete Analysen eine feinkörnige Kontrolle bis hinunter auf die Ebene jedes Berichtselements. Sie können entscheiden, auf welche Teile von Berichten von wem zugegriffen werden kann.
White-Label-Analytik
Der Begriff „White Labeling“ in einer Analyseplattform beschreibt den Prozess der Integration einer Datenanalyselösung eines Drittanbieters in Ihren Workflow. Daher passt es nahtlos zum Erscheinungsbild der Anwendung, die täglich von den Benutzern verwendet wird.
Wenn Benutzer zwischen mehreren Portalen wechseln müssen, um ohne White-Labeling auf Analysen zuzugreifen, ist die Benutzererfahrung etwas fragmentiert. Analysen sind nahtlos in die benutzerfreundliche Oberfläche eines White-Label-Produkts integriert. Letztendlich resultieren höhere Adoptionsraten von White-Label-Software aus einer verbesserten Kundenzufriedenheit.
Interaktive Dashboards und Berichte
Grafische Darstellungen und Datenvisualisierungen helfen Menschen, große Datenmengen klar und verständlich zu verstehen und sich daran zu erinnern. Es lässt sie gute Entscheidungen treffen. Entscheidungen können schnell und sicher getroffen werden, da es einfach zu lesen und auszuwerten ist.
Die meisten Menschen lernen besser, wenn sie sehen können, was sie lernen. Daher hilft eine integrierte Analysesoftware mit einer robusten Visualisierungsbibliothek den Benutzern, komplexe Informationen gründlich zu erklären.
Beste eingebettete Analysetools
Zoho
Zoho Analytics ist ein leistungsstarkes Tool zur Gewinnung von Business Intelligence. Es sammelt und organisiert Daten so, dass Sie ausgearbeitete und umsetzbare Erkenntnisse erhalten. Berichte in Zoho Analytics können mit anderen Benutzern geteilt oder veröffentlicht werden, damit Stakeholder sie direkt sehen können.
Darüber hinaus bietet Zoho endlose Funktionen wie die automatische Identifizierung von Datentypen und die Bereitstellung von Vorschlägen zum Zusammenführen von Datensätzen. Damit können Sie benutzerdefinierte Datentypen erstellen, um ungültige Daten zu definieren.
Hingucker
Hingucker Embedded Analytics definiert Business Intelligence für das 21. Jahrhundert neu. Es ist ein Teil von Google Cloud, das Unternehmen hilft, das Wachstum mit eingebetteten Analysen voranzutreiben, indem es schnell Apps erstellt und Workflows verbindet.
Es nutzt die neuesten und schnellsten analytischen Datenbanken, um Ergebnisse in Echtzeit zu liefern. Egal, ob Sie sich für Fitness oder Produkte interessieren, es ist an Ihr Unternehmen anpassbar.
Sinn
Sinn zeichnet sich durch Datenmodellierung und Dashboard-Design aus. Dieses Programm ermöglicht eine erweiterte Segmentierung, Prognose und Regression.
Es ist eine 360-Grad-Lösung für Unternehmen mit einer intuitiven und ansprechenden Benutzeroberfläche. Selbst jemand, der mit Grafiken, Diagrammen und Dashboards unerfahren ist, kann das System leicht erlernen. Die Produkteigenschaften sind sowohl für Spezialisten als auch für Anfänger nützlich.
Es ermöglicht White-Label-Anwendungen, das Markenerlebnis aufrechtzuerhalten, und nutzt KI und ML, um Kunden ein nahtloses Datenerlebnis zu bieten.
Fazit
Die wertvollsten Vermögenswerte eines Unternehmens sind Daten und Analysen, die die Grundlage für datengesteuerte Entscheidungen bilden. Mit eingebetteten Analysen können Benutzer problemlos auf alle Daten und Berichte im selben Arbeitsablauf zugreifen und Daten verwenden, um Hindernisse in der dynamischen Umgebung zu überwinden und effektive datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Durch die Implementierung eingebetteter Analysen können Websites, Portale, Anwendungen und sogar fertige Produkte die gesammelten Daten besser nutzen. Da Embedded Analytics so einfach zu bedienen ist, nutzen immer mehr Menschen sie und beteiligen sich an deren Entwicklung. Unternehmen, die diese Strategie übernommen haben, können genauere Erkenntnisse gewinnen, da die Einbettung von Analysen als Katalysator für die Problemlösung in der Gruppe wirkt.
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