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Kommentar von Tom Cahill, Logi Analytics Embedded BI ist die Basis für intelligente Unternehmen

Autor / Redakteur: Tom Cahill / Nico Litzel

Die Analyse und Auswertung von Daten ermöglicht es Unternehmen, tiefe Einblicke über operative Abläufe zu bekommen, Prozesse und Strukturen nachzuvollziehen, sie zu verändern, Automatisierung voranzutreiben sowie fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Jedoch ist eine umfassende, smarte Datenanalyse in vielen Unternehmen nicht möglich und das aufwendige Übertragen von Daten in andere Systeme für eine Berichterstellung ist noch immer an der Tagesordnung.

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Der Autor: Tom Cahill ist Vice President EMEA, Logi Analytics
Der Autor: Tom Cahill ist Vice President EMEA, Logi Analytics
(Bild: Solid Imagery/ Logi Analytics International)

Es gibt immer mehr Datenquellen und die Integration dieser Daten wird immer komplexer. Daher ist eine Lösung notwendig, die es Anwendern ermöglicht, Daten über die Cloud zu kombinieren, zu berechnen, zu verbinden und zu analysieren – und das alles in Echtzeit und ohne zwischen Anwendungen wechseln zu müssen. Fakt ist nämlich: Je mehr Unternehmen in der Lage sind, ihren Datenschatz zu heben, desto intelligenter können sie auf dem Markt agieren. Embedded BI ist dabei der Schlüssel zum Erfolg.

Embedded BI bringt Flexibilität ins intelligente Unternehmen

Flexibilität, Agilität, Erfahrung und die Fähigkeit, Innovationen voranzutreiben sind die Faktoren, die ein intelligentes Unternehmen kennzeichnen. Aber nur durch die Kombination von Strategie, Infrastruktur und moderner Technologie lässt sich Intelligenz in alle Prozesse des Unternehmens integrieren. Dazu sind vor allem BI-Lösungen notwendig, die sich den immer komplexer werdenden, globalen Bedingungen und sich schnell verändernden Kundenbedürfnissen anpassen können. Denn nie war es wichtiger aber eben auch komplexer, attraktive Anwendungen mit leistungsstarken, integrierten Analysefunktionen bereitzustellen.

Anbieter wie Logi Analytics haben sich rein auf die Einbettung von hoch-entwickelten Analysefunktionen in kommerzielle und Enterprise-Anwendungen konzentriert. Denn umfassende Analysen und Dashboards haben branchenunabhängig einen hohen Stellenwert erreicht. Der BI Trendmonitor von BARC zeigt dabei die Wichtigkeit von Embedded BI für die Nutzungsoptimierung von Daten in Prozessen auf. Denn dadurch können Unternehmen heute, genau diese benötigte Flexibilität und Agilität in ihre benutzerdefinierten Anwendungen zu bekommen.

Herkömmliche BI-Tools sind häufig nicht für die Einbettung konzipiert. Ihre Architektur, Sicherheits-Frameworks und Feature-Sets sind nicht für Anwendungsteams geeignet und sie sind nicht vollständig anpass- oder erweiterbar. Sie entsprechen damit in keiner Weise den Anforderungen unabhängiger Softwareanbieter (ISVs), denn sie machen ein nahtloses Benutzererlebnis schier unmöglich. Mit Embedded BI entsteht die Möglichkeit, Datensilos aufzubrechen und alle strategischen und operativen Prozesse auf einer einheitlichen Plattform zusammenlaufen zu lassen.

Embedded BI für ein optimales Dashboard Design nutzen

Hinzu kommt, dass User Experience und Usability heute bei der Adoption von Lösungen eine zunehmend wichtige Rolle spielen. Bietet eine Lösung dem User keine nahtlose Benutzerführung, so ist ihr Scheitern vorprogrammiert. Denn die Erstellung von Reportings und Berichten ist längst nicht mehr Sache der IT-Abteilung. Jeder Nutzer muss in der Lage sein, auf Daten und Dashboards zuzugreifen, um die für ihn wichtigen Informationen zu erhalten. Eingebettete Analysetools sind den Standalone-Lösungen um Längen voraus, denn sie bieten die User Experience einer einzigen Anwendung und nicht zweier verschiedener Produkte. Als White-Label-Version kann eine Embedded-BI Lösung sich im Look-und-feel komplett an die Vorgaben des Unternehmens anpassen. Der User sieht und spürt nicht, dass er gerade mit einer Multiproduktanwendung arbeitet. Er muss nicht zwischen Anwendungen hin und her wechseln, sondern kann bequem auf einer einheitlichen Plattform unterwegs sein.

Ein wichtiges Kriterium in diesem Zusammenhang ist auch das Dashboard-Design, denn das ist ausschlaggebend für die Akzeptanz und Effizienz der Lösung im Unternehmen. Das zeigt auch die umfassende Umfrage „The BI Survey“ von BARC, die BI-Endanwender über ihre eingesetzten BI-Lösungen befragt und dabei insbesondere Bereiche wie Geschäftsnutzen, Projekterfolg, Innovation, Wettbewerbsfähigkeit und auch Kundenzufriedenheit beleuchtet. Große Dashboards führen zu einer besseren Benutzerfreundlichkeit und einem signifikanten Return on Invest (ROI), während schlecht gestaltete Dashboards die Benutzer ablenken, die Akzeptanz beeinträchtigen und sogar die Marke beeinflussen können.

Relevanter Content, eine konsistente und optimale Visualisierung, einheitliche Farben und Schriften sind dabei nur ein paar der Kriterien, die es beim Dashboard-Design zu berücksichtigen gilt. Ein gutes Anwendungs-Dashboard verwandelt abstrakte Daten in visuell beeindruckende Einblicke, die auch von Nicht-ITlern verstanden werden.

Embedded BI und Predictive Analytics für smarte Vorhersagen

Durch die Integration von Predictive Analytics kann nicht nur die Benutzerfreundlichkeit gesteigert, sondern eine Basis für die intelligente Datenanalyse geschaffen, der Umsatz gesteigert, schnellere und vorausschauende Entscheidungen getroffen, Risiken minimiert und letztendlich Kosten eingespart werden. Das zeigt auch der State of Embedded Analytics Report 2018 von Logi Analytics, denn demnach ist die prädiktive Analytik das wichtigste Merkmal, das den Produkt-Roadmaps hinzugefügt wird.

Für den optimalen Einsatz von Predictive Analytics ist die Datenbasis entscheidend, denn die Zuverlässigkeit und Aussagekraft der Vorhersagen hängen davon ab. Wichtig ist ein Modell, das alle wichtigen Datenelemente enthält, um die richtige Basis zu schaffen. Für die Prognose sind drei Arten von Daten zu berücksichtigen: Historische Daten zum Erstellen, Trainieren und Testen, neue Daten zur Analyse und Vorhersage sowie Ergebnisse aus den bisherigen Modellen und Analysen. Denn prädiktive Modelle sind nur so gut wie die Daten, aus denen sie lernen.

Wie bei anderen BI-Projekten ist die Bereinigung von Daten traditionell eine langwierige Aufgabe – in prädiktiven Projekten kann sie bis zu 60 Prozent der Zeit in Anspruch nehmen. Hier kommt Machine Learning ins Spiel: Es erkennt und löst die zwei häufigsten Datenprobleme: fehlende Werte und Ausreißer.

Optimale Business Intelligence

Embedded Analytics mit Predicitive-Analytics-Funktionen trägt zur Optimierung der Geschäftsprozesse sowie zur optimalen Fehlererkennung bei. Bei der Wahl einer Embedded-Analytics-Lösung sollten Unternehmen darauf achten, dass sie für technische und nicht-technisch versierte Anwender geeignet, hoch-flexibel und vollständig integrierbar ist und auf alle Datenquellen angewendet werden kann. Das Ergebnis ist eine verbesserte und hohe Business Intelligence und somit die Basis für eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit. So können Unternehmen ihr volles Potenzial ausschöpfen und nicht nur mit den Marktinnovationen Schritthalten, sondern auch Trends setzen.

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