Eingebettete Analysen sind ein Analysekonzept, das sich auf die Integration von Analysefunktionen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe konzentriert. Eingebettete Analysen sollen Geschäftsanwendern helfen, schnellere und fundiertere Entscheidungen zu treffen, indem sie ihnen Echtzeiteinblicke in die Daten gewähren, die ihr Geschäft antreiben. Durch die Integration von Analysefunktionen in bestehende Anwendungen können Benutzer schnell und einfach auf Daten zugreifen und so schnell und effektiv fundierte Entscheidungen treffen.
Die eingebettete Analytik bietet eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen Analyselösungen, darunter eine stärkere Einbeziehung der Benutzer, eine höhere Datengenauigkeit und Kosteneinsparungen. Durch die Einbettung von Analysen in bestehende Anwendungen können Benutzer schnell und einfach auf die Daten zugreifen, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Darüber hinaus können eingebettete Analyselösungen die Datengenauigkeit verbessern, indem sie den Benutzern ermöglichen, fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeiterkenntnissen zu treffen. Und schließlich können eingebettete Analysen Unternehmen helfen, Geld zu sparen, da keine zusätzlichen Investitionen in Software oder Hardware erforderlich sind.
Es gibt eine Reihe verschiedener Arten von eingebetteten Analysen, darunter statische, interaktive und prädiktive Analysen. Statische Analysen werden verwendet, um Daten in einem statischen Format anzuzeigen, z. B. in einem Diagramm oder einer Tabelle. Interaktive Analysen ermöglichen es Benutzern, Daten zu manipulieren und benutzerdefinierte Visualisierungen zu erstellen. Prädiktive Analysen werden verwendet, um Trends und Muster in Daten zu erkennen, damit die Benutzer fundiertere Entscheidungen treffen können.
Die Schritte zur Implementierung eingebetteter Analysen umfassen das Verstehen der Daten, die Entwicklung einer Analysestrategie, das Design der Analyselösung und die Implementierung der Analyselösung. Das Verstehen der Daten beinhaltet die Analyse der Daten, um einen Einblick in das Unternehmen und seine Bedürfnisse zu erhalten. Bei der Entwicklung einer Analysestrategie geht es darum, einen Plan zu erstellen, wie Analysen zur Verbesserung der Entscheidungsfindung eingesetzt werden können. Das Design der Analyselösung umfasst die Auswahl der richtigen Technologie und Visualisierung, um die Anforderungen des Unternehmens zu erfüllen. Die Implementierung der Analyselösung beinhaltet die Konfiguration der Analyselösung und die Sicherstellung der ordnungsgemäßen Integration in bestehende Anwendungen.
Mit der eingebetteten Analytik sind eine Reihe von Herausforderungen verbunden, darunter die Integration der Analyselösung in bestehende Anwendungen, das Verständnis der Daten und die Schulung der Benutzer für die Analyselösung. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Analyselösungen sicher, konform und aktuell sind. Schließlich müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Analyselösungen skalierbar sind und mit ihrem Unternehmen wachsen können.
Es gibt eine Reihe von Tools, die für eingebettete Analysen verwendet werden können, darunter Visualisierungstools, ETL-Tools und Datenaufbereitungstools. Visualisierungstools werden zur Erstellung interaktiver Visualisierungen verwendet, mit denen man Einblicke in die Daten gewinnen kann. ETL-Tools werden verwendet, um Daten zu extrahieren, umzuwandeln und in die Analyselösung zu laden. Datenaufbereitungstools werden verwendet, um Daten zu bereinigen und vorzubereiten, bevor sie in die Analyselösung geladen werden.
Bei der Implementierung von eingebetteten Analysen gibt es eine Reihe von bewährten Praktiken, die befolgt werden sollten. Dazu gehören das Verständnis der Daten, die Entwicklung einer Strategie, das Design der Analyselösung und die Implementierung der Analyselösung. Darüber hinaus sollten Unternehmen sicherstellen, dass die Analyselösung sicher und konform ist und dass die Benutzer ordnungsgemäß für die Analyselösung geschult sind.
Eingebettete Analysen sind ein Analyseansatz, der sich auf die Einbindung von Analysefunktionen in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe konzentriert. Eingebettete Analysen bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber herkömmlichen Analyselösungen, darunter eine stärkere Einbindung der Benutzer, eine höhere Datengenauigkeit und Kosteneinsparungen. Es gibt eine Reihe von Tools und Best Practices, die bei der Implementierung eingebetteter Analyselösungen befolgt werden sollten, und Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Analyselösungen sicher, konform und aktuell sind.
Embedded Business Intelligence (BI) ist eine Art von BI, bei der die BI-Software in eine andere Anwendung oder ein anderes System eingebettet ist. Dadurch können die Benutzer auf die BI-Funktionen zugreifen und sie nutzen, ohne die Anwendung oder das System verlassen zu müssen. Eingebettete BI kann Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, indem sie ihnen einen einfachen Zugang zu Daten und Analysen ermöglicht.
Eingebettete Analysen sind die Zukunft der Datennutzung, denn sie ermöglichen es Unternehmen, datengestützte Entscheidungen zu treffen, ohne auf externe Datenquellen oder Datenwissenschaftler angewiesen zu sein. Durch die Einbettung von Analysen direkt in Geschäftsanwendungen können Unternehmen in Echtzeit auf Daten und Erkenntnisse zugreifen, ohne dass sie Daten exportieren oder auf Berichte warten müssen. So können Unternehmen schnell auf Veränderungen in ihrem Geschäftsumfeld reagieren und Entscheidungen treffen, die auf Daten und nicht auf dem Bauchgefühl basieren. Darüber hinaus ermöglicht die eingebettete Analytik die gemeinsame Nutzung von Daten und Erkenntnissen im gesamten Unternehmen, so dass jeder datengestützte Entscheidungen treffen kann.
Es gibt vier Arten von Analysen:
1. Deskriptive Analysen
2. Prädiktive Analytik
3. präskriptive Analytik
4. diagnostische Analytik
Bei der deskriptiven Analytik werden Daten zusammengefasst, um zu verstehen, was in der Vergangenheit geschehen ist. Mit dieser Art der Analyse können Fragen wie "Wie hoch war der Umsatz im letzten Monat?" oder "Wie viele Kundenbeschwerden gab es?" beantwortet werden.
Die prädiktive Analyse verwendet historische Daten, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. Diese Art der Analyse kann Fragen beantworten wie "Wie viele Verkäufe werden wir im nächsten Monat haben?" oder "Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kunde abwandert?"
Die präskriptive Analyse geht noch einen Schritt weiter und gibt Empfehlungen, welche Maßnahmen ergriffen werden sollten, um bestimmte Ziele zu erreichen. Diese Art der Analyse kann Fragen beantworten wie "Wie können wir den Umsatz im nächsten Monat steigern?" oder "Welche Marketingkampagne sollten wir auf bestimmte Kunden ausrichten?"
Die diagnostische Analyse wird verwendet, um die Ursache von Problemen zu ermitteln. Diese Art der Analyse kann Fragen beantworten wie "Warum ist der Umsatz im letzten Monat zurückgegangen?" oder "Warum wechseln die Kunden?"