Analyseplattformen bieten Unternehmen ein Werkzeugset, um Rohdaten in bedeutungsvolle, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln. Sie ermöglichen es Organisationen, Daten zu erkunden, Trends aufzudecken, zukünftige Ergebnisse vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu unterstützen.
Im Gegensatz zu Werkzeugen, die sich auf die Berichterstattung über vergangene Leistungen beschränken, beinhalten Analyseplattformen oft fortschrittliche Funktionen wie prädiktive Modellierung, statistische Analyse und maschinelles Lernen (ML). Diese Plattformen sind so konzipiert, dass sie flexibel und skalierbar sind und eine breite Palette von Anwendungsfällen im gesamten Unternehmen unterstützen.
Diese Plattformen werden in nahezu jeder Unternehmensfunktion eingesetzt, von Marketing und Vertrieb bis hin zu Finanzen, Betrieb und Personalwesen, und unterstützen sowohl die strategische Planung als auch die tägliche Leistungsüberwachung. Von Datenanalysten und Wissenschaftlern bis hin zu Geschäftsinteressenten und Führungskräften werden Analyseplattformen von einer Vielzahl von Personen genutzt. Während sich Analysten auf die Erkundung von Daten und die Generierung von Erkenntnissen konzentrieren, ermöglichen Self-Service-Tools nun auch nicht-technischen Nutzern, direkt mit Daten zu interagieren. IT-Teams unterstützen die Integration und Sicherheit der Plattform, was den wachsenden Trend widerspiegelt, den Datenzugang zu demokratisieren und Analysen in die tägliche Entscheidungsfindung in der gesamten Organisation einzubetten.
Analyseplattformen unterstützen kritische Funktionen wie Datenmischung und -modellierung, die es den Nutzern ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren und robuste, miteinander verbundene Datenmodelle zu erstellen. Die visuellen Ausgaben — Dashboards, Berichte und interaktive Diagramme — helfen den Nutzern, Trends zu erkunden, in detaillierte Einzelheiten einzutauchen und Erkenntnisse klar zu kommunizieren.
Im Gegensatz zu eigenständigen Datenvisualisierungstools, die sich auf die Darstellung von Informationen beschränken, umfassen Analyseplattformen den gesamten analytischen Workflow. Viele bieten auch fortschrittliche Funktionen wie eingebettete Analysen, natürliche Sprachabfragen und erweiterte Analysen, die ML nutzen, um die Entdeckung von Erkenntnissen zu automatisieren und die Datenexploration für ein breiteres Publikum zugänglicher zu machen.
Analyseplattformen und Business-Intelligence-Software (BI) arbeiten oft zusammen, um datengetriebene Organisationen zu unterstützen. Während sich BI-Tools auf die Verfolgung und Berichterstattung historischer Leistungen durch Dashboards und Key Performance Indicators (KPI) konzentrieren, bieten Analyseplattformen umfassendere Funktionen, die explorative Analysen und strategische Planung unterstützen. BI beantwortet die Frage "Was ist passiert", während Analyseplattformen den Nutzern helfen zu verstehen, warum es passiert ist und was als nächstes passieren könnte. Anstatt BI zu ersetzen, ergänzen Analyseplattformen es, indem sie tiefere Einblicke ermöglichen und eine breitere Palette von Nutzern in der Organisation befähigen.
Um in die Kategorie der Analyseplattformen aufgenommen zu werden, muss ein Produkt folgende Kriterien erfüllen:
Daten aus einer Vielzahl von strukturierten und semi-strukturierten Quellen aufnehmen und integrieren
Daten mit integrierten Tools zur Bereinigung, Anreicherung und Formatierung vorbereiten und transformieren
Verbindungen zu verschiedenen Datenquellen unterstützen, einschließlich Datei-Uploads, Datenbanken, Anwendungsprogrammierschnittstellen (API) und SaaS-Apps
Den Nutzern ermöglichen, Datenbeziehungen zu modellieren, Datensätze zu verbinden und Daten interaktiv zu erkunden
Werkzeuge zum Erstellen bedeutungsvoller Geschäftsberichte, Dashboards und Visualisierungen anbieten
Die Erstellung und gemeinsame Nutzung interner Analyseanwendungen oder eingebetteter Erkenntnisse über Teams hinweg ermöglichen
