Mehr über Big-Data-Analyse-Software erfahren
Was ist Big Data Analytics Software?
Die enorme Menge an Daten, die Unternehmen heute zur Verfügung steht, macht es nahezu notwendig, eine Art von Analysesoftware zu implementieren, um diese Daten besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Die Implementierung von Big Data Analytics Software ist eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um große Datensätze aus Big-Data-Clustern zu verstehen.
Mit der Fähigkeit, Geschäftsdaten zu visualisieren und zu verstehen, können Mitarbeiter fundierte Entscheidungen treffen. Zum Beispiel können Einzelhändler diese Tools nutzen, um die Verteilung von Beständen über ihre Kanäle besser zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen auf Basis dieser Daten zu treffen. Einige Big Data Analytics Lösungen bieten möglicherweise künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen, wie z.B. natürliche Sprachverarbeitung, als Schnittstellenfunktion, um nicht-technische Benutzer weiter zu unterstützen.
Welche Arten von Big Data Analytics Software gibt es?
Viele Arten von Big Data Analytics Lösungen teilen sich überlappende Funktionen, während sie gleichzeitig auf unterschiedliche Benutzergruppen wie Datenanalysten und Finanzanalysten abzielen oder einzigartige Dienste bieten.
Aufgrund der unstrukturierten Natur von Big-Data-Clustern erfordern diese Analyselösungen eine Abfragesprache, um die Daten aus dem Dateisystem zu ziehen. Die meisten kommerziellen Tabellendatenbanken erlauben SQL-Abfragen; jedoch bieten Big Data Analytics Tools nicht unbedingt solche SQL-Sprachfähigkeiten und erfordern möglicherweise ein komplexeres Wissen über Abfragen von einem Datenwissenschaftler. Alternativ bieten einige Lösungen Self-Service-Funktionen, damit der durchschnittliche Mitarbeiter seine eigenen Diagramme und Grafiken aus großen Datensätzen erstellen kann.
Self-Service Big Data Analytics Tools
Self-Service Big Data Analytics Tools erfordern keine Programmierkenntnisse, sodass Endbenutzer mit begrenztem oder keinem Programmierwissen sie für Datenanforderungen nutzen können. Dies ermöglicht es Geschäftsanwendern wie Vertriebsmitarbeitern, Personalmanagern, Marketern und anderen Nicht-Daten-Teammitgliedern, Entscheidungen auf Basis relevanter Geschäftsdaten zu treffen. Self-Service-Lösungen bieten oft Drag-and-Drop-Funktionalität zum Erstellen von Dashboards, vorgefertigte Vorlagen für Datenabfragen und gelegentlich natürliche Sprachabfragen zur Datenentdeckung. Ähnlich wie Analytics-Plattformen nutzen Organisationen diese Tools, um interaktive Dashboards zur Entdeckung umsetzbarer Erkenntnisse zu erstellen.
Eingebettete Analyselösungen
Eingebettete Analyselösungen bieten die Möglichkeit, proprietäre Analysefunktionen in andere Geschäftsanwendungen zu integrieren. Häufig betten Unternehmen Analyselösungen in Software wie CRM, ERP und Portale (z.B. Intranets oder Extranets) ein. Unternehmen können sich für ein eingebettetes Produkt entscheiden, um die Benutzerakzeptanz zu fördern; indem sie die Analysen in regelmäßig genutzte Software einbetten, ermöglichen sie es den Mitarbeitern, die verfügbaren Daten zu nutzen. Diese Lösungen bieten Self-Service-Funktionalität, sodass durchschnittliche Geschäftsanwender Daten für verbesserte Entscheidungsfindung nutzen können.
Was sind die häufigsten Funktionen von Big Data Analytics Software?
Big Data Analytics Software hilft Unternehmen, ihre Daten besser zu verstehen. Die folgenden sind einige Kernfunktionen dieser Software:
Datenkonnektivität: Wenn Unternehmen die erforderlichen Daten nicht verbinden können, gibt es keinen Nutzen für Big Data Analytics Software. Die Methoden zur Datenverbindung umfassen Hadoop und Spark-Integration, die es ermöglichen, Verarbeitungs- und Distributions-Workflows auf Apache Hadoop und Apache Spark zu erstellen. Darüber hinaus sollte diese Software die Analyse von Daten ermöglichen, die in Data Lakes, Data Warehouses und Data Lake Houses gespeichert sind.
Datenumwandlung: Damit Daten analysiert werden können, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und in ein nutzbares Format umgewandelt werden. Big Data Analytics Software bietet Funktionen wie Echtzeitanalysen und Datenabfragen. Mit diesen Funktionen können Unternehmen einen Überblick über ihre Daten in Echtzeit gewinnen, sie abfragen und besser verstehen. Durch Abfragesprachen wie SQL können Benutzer ihre Daten abfragen und tiefer in bestimmte Datensätze und Datenpunkte eintauchen.
Datenoperationen: Sobald die Daten verbunden (oder integriert) und umgewandelt sind, können sie analysiert werden. Zunächst ist es wichtig, Daten-Workflows zu etablieren, die helfen können, spezifische Funktionen und Datensätze zu verknüpfen, um Analysen zu automatisieren. Darüber hinaus bietet Big Data Analytics Software die Möglichkeit, Daten durch Dashboards zu visualisieren, sowie Notebooks, die zur Erstellung von Visualisierungen mit vordefinierten oder geplanten Abfragen verwendet werden können.
Es ist nicht immer der Fall, dass man Analysen über eine eigenständige Analyseplattform abruft. Daher bieten einige Produkte eingebettete Analysefähigkeiten. Dies ermöglicht es Benutzern, Analysen innerhalb von Geschäftsanwendungen abzurufen, was für einen reibungsloseren Arbeitsablauf sorgt, da die Benutzer nicht zwischen Anwendungen wechseln müssen.
Weitere Funktionen von Big Data Analytics Software: Governed Discovery,
Was sind die Vorteile von Big Data Analytics Software?
Daten sind sowohl alltäglich als auch von unschätzbarem Wert, und in diesen Daten liegen Erkenntnisse, die die Prozesse und die Leistung einer Organisation beeinflussen könnten. Es gibt scheinbar unendliche Erkenntnisse, die ein Unternehmen aus seinen Daten ziehen kann, und zahlreiche Gründe, Big Data Analytics Software zu nutzen.
Big Data Analytics Software hilft Menschen, Entscheidungen leichter zu treffen, indem sie Teams ermöglicht, tiefere Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. Mit erhöhter Datenkompetenz können Teams in einem Unternehmen, von Vertrieb über Marketing bis hin zu Finanzen, effizienter werden und besser verstehen, wie sie sich durch datengetriebene Initiativen verbessern können.
Mit Big Data Analytics Software können Unternehmen große Datenquellen aufnehmen, integrieren und vorbereiten. Anschließend können sie alle Unternehmensdatenquellen in eine einzige Plattform integrieren, um abteilungsübergreifende Verbindungen herzustellen, Unternehmensdaten zu visualisieren und zu verstehen, datengetriebene Entscheidungen zur Geschäftsoptimierung zu fördern und neue Erkenntnisse zu entdecken, die das Endergebnis verbessern können.
Datengetriebene Entscheidungsfindung ermöglichen: Unternehmen können Big Data Analytics Software nutzen, um die digitale Transformation voranzutreiben, indem sie Daten nutzen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unternehmen können Analysen und Business Intelligence (BI) Tools nutzen, um alle Aspekte des Geschäfts zu verstehen, einschließlich Einstellungsprognosen, welche Marketingkampagne verwendet werden sollte, um bestimmte demografische Gruppen anzusprechen, welche Verkaufsaussichten zuerst angesprochen werden sollten, Lieferkettenoptimierung und viele andere.
Unternehmensleistung messen und verstehen: Organisationen nutzen häufig Datenvisualisierungstools, um die wichtigsten Leistungsindikatoren (KPIs) des Unternehmens in Echtzeit zu verfolgen. Von dort aus kann Big Data Analytics Software verwendet werden, um zu bestimmen, warum das Unternehmen diese wichtigen Unternehmenskennzahlen entweder übertrifft oder nicht erreicht. Wenn Stakeholder ein genaues Verständnis dafür entwickeln, warum das Unternehmen so performt, wie es ist, können sie Anpassungen und Kurskorrekturen vornehmen; wenn ein Team ein Ziel nicht erreicht, können sie Prozesse nach Bedarf überprüfen und anpassen. Es ist eine Sache, einfach die Leistung von Verkaufs- oder Webtraffic-Zahlen zu kennen, aber es ist eine andere, in die Gründe dahinter einzutauchen und sich basierend auf dem, was erfolgreich ist und was nicht, anzupassen.
Neue umsetzbare Erkenntnisse entdecken: Analysetools kombinieren Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Buchhaltungssoftware, Enterprise Resource Planning (ERP) Software, CRM-Software, Marketing-Automatisierungssoftware und andere. Datenanalysten können diese integrierten Daten nutzen, um Korrelationen zwischen verschiedenen Abteilungen und deren Prozessen und Aktionen zu finden, um zuvor verborgene Erkenntnisse zu entdecken. Zum Beispiel ist es möglich, dass bestimmte Verkaufstaktiken unterschiedliche Auswirkungen auf die Zahlen für ein bestimmtes Produkt im Vergleich zu einem anderen haben.
Analysten können diese Auswirkungen entdecken, indem sie die Liste der abgeschlossenen Konten aus ihrem Unternehmens-CRM mit den in ihrem ERP-System versendeten Produkten vergleichen. Teams sind in der Regel isoliert und verwenden unterschiedliche Software, sodass diese Erkenntnisse, die traditionell schwerer zu entdecken waren, jetzt einfacher gemacht werden.
Wer nutzt Big Data Analytics Software?
Datenanalysten: Je nach Komplexität der Software ist es wahrscheinlich, dass Analysten erforderlich sind. Sie können helfen, die erforderlichen Abfragen, Dashboards und Notebooks für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu gewinnen.
Betriebs- und Lieferkettenteams: Die Lieferkette eines Unternehmens hat häufig viele Berührungspunkte und damit viele Datenpunkte. Daher können Mitarbeiter, die in Betriebs- und Lieferkettenteams arbeiten, Big Data Analytics Software nutzen, um ein besseres Verständnis für ihre Abteilungen und die generierten Daten zu gewinnen, z.B. aus einem ERP-System. Diese Anwendungen verfolgen alles von der Buchhaltung bis zur Lieferkette und Distribution; durch die Eingabe von Lieferkettendaten in diese Software können Lieferkettenmanager eine Reihe von Prozessen optimieren, um Zeit und Ressourcen zu sparen.
Finanzteams: Finanzteams nutzen Big Data Analytics Software, um Einblicke und Verständnis in die Faktoren zu gewinnen, die das Endergebnis einer Organisation beeinflussen. Durch Integrationen mit Finanzsystemen wie Buchhaltungssoftware können Mitarbeiter wie Chief Financial Officers (CFOs) sehen, wie gut das Unternehmen performt. Wie oben erwähnt, werden diese Mitarbeiter wahrscheinlich über Self-Service-Dashboards auf die Software zugreifen, die von Datenanalysten eingerichtet wurden. Durch die Integration von Finanzdaten mit Verkaufs-, Marketing- und anderen Betriebsdaten ziehen Buchhaltungs- und Finanzteams umsetzbare Erkenntnisse, die möglicherweise nicht durch die Verwendung traditioneller Tools aufgedeckt worden wären.
Vertriebs- und Marketingteams: Vertriebsteams streben ebenfalls an, finanzielle Kennzahlen zu verbessern und können enorm davon profitieren, datengetriebener zu sein. Durch die Nutzung sowohl von Self-Service-Analysetools als auch von eingebetteten Analyselösungen können sie Einblicke in potenzielle Konten, Verkaufsleistung und Pipeline-Prognosen gewinnen, neben vielen anderen Anwendungsfällen. Der Einsatz von Analysetools in einem Vertriebsteam kann Unternehmen helfen, ihre Verkaufsprozesse zu optimieren und den Umsatz zu beeinflussen.
Für Marketingteams ist die Verfolgung der Leistung von Kampagnen entscheidend. Da sie verschiedene Arten von Kampagnen durchführen, einschließlich E-Mail-Marketing, digitaler Werbung oder sogar traditioneller Werbekampagnen, ermöglichen Analysetools Marketingteams, die Leistung dieser Kampagnen an einem zentralen Ort zu verfolgen.
Berater: Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre eigenen Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu betreiben. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie z.B. Business Intelligence (BI) Beratungsanbieter. Diese Anbieter streben danach, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, in der Wirtschaft und anderen Bereichen.
Was sind die Alternativen zu Big Data Analytics Software?
Alternativen zu Big Data Analytics Software können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Analytics-Plattformen: Analytics-Plattformen könnten Big-Data-Integrationen beinhalten, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Erkenntnislieferung.
Log-Analyse-Software: Unternehmen, die sich auf Log-Daten konzentrieren, könnten von der Bereitstellung von Log-Analyse-Software profitieren, die zur Analyse von Log-Daten aus Anwendungen und Systemen verwendet wird. Es sollte beachtet werden, dass diese Software in Bezug auf Datentypen und Datenquellen, mit denen sie verbunden werden kann, viel eingeschränkter ist. Da Log-Analyse-Software jedoch auf Logs fokussiert ist, bietet sie häufig detailliertere Informationen zu logbezogenen Daten.
Stream-Analyse-Software: Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analyse-Software eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer durch APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei Internet-of-Things (IoT)-Daten hilfreich sein, die man häufig in Echtzeit analysieren möchte.
Predictive Analytics Software: Big Data Analytics Software mit breitem Zweck ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie z.B. präskriptive, deskriptive und prädiktive Analysen. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können Predictive Analytics Software für eine fein abgestimmte Lösung verwenden.
Textanalyse-Software: Big Data Analytics Software konzentriert sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglicht es Benutzern, in Zahlen einzutauchen, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte, sind Textanalyse-Lösungen die beste Wahl. Diese Tools helfen Benutzern, schnell zu verstehen und Stimmungsanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Erkenntnisse aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen.
Software im Zusammenhang mit Big Data Analytics Software
Verwandte Lösungen, die zusammen mit Big Data Analytics Software verwendet werden können, umfassen:
Data Warehouse Software: Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen, daher implementieren sie ein Data Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden.
Datenvorbereitungssoftware: Eine wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich ist, ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um sie einfach analysieren zu können. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von BI-Tools beauftragt sind. Einige BI-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool.
Herausforderungen mit Big Data Analytics Software
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern: Big Data Analytics Software ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um die Lösung zu implementieren und anderen bei der Einführung zu helfen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen.
Ohne qualifizierte Personen in diesen Bereichen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern genutzt werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie nicht in der Lage sind, jemanden intern einzustellen.
Datenorganisation: Um das Beste aus Analyselösungen herauszuholen, müssen die Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data Warehouse erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichern kann.
Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte Datenvorbereitungssoftware erwerben, um sicherzustellen, dass Daten verbunden und sauber sind, damit die Analyselösung sie auf die richtige Weise konsumieren kann. Im Kontext von Big Data könnte ein Unternehmen speziell Big Data Processing und Distribution Software in Betracht ziehen. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist.
Benutzerakzeptanz: Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln. Besonders bei etablierten Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, Analysesoftware den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie z.B. Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysesoftware verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysesoftware ein Muss im Alltag eines Mitarbeiters ist, werden die Akzeptanzraten steigen.
Welche Unternehmen sollten Big Data Analytics Software kaufen?
Wie oft gesagt wird, sind Daten der Treibstoff, der moderne Unternehmen antreibt. Obwohl es klischeehaft ist, hat es zweifellos einen wahren Kern. Daher sollten Unternehmen weltweit und branchenübergreifend eine Art von Analyselösung in Betracht ziehen, wie z.B. Big Data Analytics, um diese Daten zu verstehen und datengetriebene Entscheidungen zu treffen.
Finanzdienstleistungen: In Finanzinstituten wie Versicherungsunternehmen, Banken und Kreditgenossenschaften ist es üblich, eine Vielzahl unterschiedlicher Systeme zu verwenden. Diese Unternehmen haben Daten, die von Kundenaufzeichnungen über Transaktionen bis hin zu Marktdaten reichen. Mit der Verbreitung von Systemen kommen mehr Daten. Mit einer robusten Analyselösung können sie ein besseres Verständnis der Daten gewinnen, die aus den verschiedenen Systemen im gesamten Unternehmen erzeugt werden. Als stark regulierte Branche können Benutzer von geregelten Zugriffsmöglichkeiten profitieren, die besonders vorteilhaft sein können, da sie bei der Überprüfung von Unternehmensprozessen helfen können.
Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen könnten schlechte Datenpraktiken schwerwiegende oder sogar tödliche Folgen haben. Big Data Analytics Software kann diesen Organisationen helfen, einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu erhalten, wie z.B. Patientenakten, Versicherungsansprüche, Finanzen und mehr. Durch die Implementierung von Analysen können Gesundheitsunternehmen Risiken und Kosten senken und ihre Abrechnungs- und Inkassoprozesse intelligenter gestalten.
Einzelhandel: Einzelhandelsorganisationen, sei es B2C, B2B, D2C oder andere, sind auf Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel muss ein Verkäufer von Druckern, um ein erfolgreiches Geschäft zu führen, viele Dinge im Auge behalten, wie z.B. seinen Bestand, Verkäufe, sein Verkaufsteam und Rücksendungen. Wenn all diese Daten in verschiedenen Systemen isoliert bleiben, gibt es keine einzige Quelle der Wahrheit und Abteilungen können kein Gespräch über den tatsächlichen Zustand der Unternehmensdaten führen. Mit Big Data Analytics Software, die eingerichtet und mit allen relevanten Datenquellen verbunden ist, kann jedes Einzelhandelsunternehmen Vorteile sehen und sinnvolle datengetriebene Entscheidungen treffen.
Wie kauft man Big Data Analytics Software
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Big Data Analytics Software
Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann g2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die spezifische Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2 ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen anderen zu sortieren und zu filtern.
Wie oben erwähnt, sind die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die spezifische Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt, sowie zu ihren zukünftigen Bedürfnissen, wenn sie mehr Daten ansammeln.
Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und sie notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.
Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Stichpunkten, die beschreiben, was von einer Big Data Analytics Software benötigt wird.
Vergleich von Big Data Analytics Software Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit demselben Anwendungsfall und denselben Datensätzen demonstrieren. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von Big Data Analytics Software
Wählen Sie ein Auswahlteam
Da es bei Big Data Analytics Software um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess datengetrieben ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie z.B. Zeit bis zur Erkenntnis, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefähigkeiten.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobe von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet Big Data Analytics Software?
Unternehmen entscheiden sich für die Bereitstellung von Big Data Analytics Software mit dem Ziel, einen gewissen Return on Investment (ROI) zu erzielen.
Return on Investment (ROI)
Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es entscheidend, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Wie oben erwähnt, wird diese Software typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.
Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung des Big Data Analytics Tools erzielt haben.
Implementierung von Big Data Analytics Software
Wie wird Big Data Analytics Software implementiert?
Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieter-Beratung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und wie sie die Software effizient und effektiv nutzen können.
Wer ist für die Implementierung von Big Data Analytics Software verantwortlich?
Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analysen beginnen, beginnend mit der ordnungsgemäßen Datenvorbereitung und -verwaltung.
Trends in der Big Data Analytics Software
Datenkompetenz
Geschäftsdaten sind nicht mehr in Silos eingeschlossen. Mit Big Data Analytics Lösungen können mehr Benutzer in einem Unternehmen diese Daten finden, darauf zugreifen und analysieren. Darüber hinaus helfen künstliche Intelligenz (KI) Software wie natürliche Sprachverarbeitung (NLP) Software dabei, die Suche nach und in Daten einfacher und leistungsfähiger zu machen und genauere Ergebnisse zu liefern.
Die Implementierung von Analysesoftware ist eine wichtige Initiative für Unternehmen, die sich im digitalen Wandel befinden, da diese Tools tiefere Einblicke in die Daten einer Organisation bieten. Unternehmen nutzen diese Lösungen, um große Datensätze aus all ihren verschiedenen Quellen zu verstehen.
Umstellung auf die Cloud
Der Wechsel von On-Premises-Datenanalysen zur Cloud ist seit einigen Jahren im Gange, wobei immer mehr Unternehmen ihre Daten und Datenerkenntnisse in die Cloud verlagern. Dies geschieht aus verschiedenen Gründen, wie z.B. der Zeit bis zur Erkenntnis. Der Wechsel von On-Premises-Infrastruktur hat vielen Unternehmen geholfen, Datenarbeit überall dort zu ermöglichen, wo man Zugang zur Cloud hat - überall mit Internetzugang.
Konversationelle KI
Historisch gesehen mussten Benutzer, um Daten innerhalb einer Analyselösung abzufragen, eine Abfragesprache wie SQL beherrschen. Mit dem Aufstieg von konversationellen Schnittstellen entdecken Benutzer die Daten und Erkenntnisse, die sie suchen, mit intuitiver Sprache. Intuitive Methoden zur Abfrage von Daten bedeuten, dass eine größere Benutzerbasis auf Unternehmensdaten zugreifen und diese verstehen kann.
Maschinelles Lernen
KI wird schnell zu einem vielversprechenden Merkmal von Analyselösungen während der gesamten Datenreise, von der Aufnahme bis zu den Erkenntnissen. Von KI-gestützter Datenvorbereitung bis hin zu intelligenten Erkenntnissen, bei denen die Plattform dem Endbenutzer Visualisierungen vorschlägt, werden Big Data Analytics Lösungen schnell leistungsfähiger. Maschinelles Lernen hilft Endbenutzern, verborgene Erkenntnisse zu entdecken, ermöglicht es ihnen, Daten zu verstehen und hilft ihnen zu verstehen, was sie sehen.
