Fördelar med verktyg och programvara för dataanalys

1. Låt analysverktyg förbereda dina data

Analys börjar alltid med att samla in data och förbereda den för studier och tolkning. Många organisationer förlitar sig på analytiker för att kombinera och paketera data manuellt innan de börjar analysera dem. Men även om du är noga med att inkludera alla relevanta data riskerar en manuell process att sakna viktiga delar av informationen eller oavsiktligt inkludera felaktiga data.

Få bättre resultat med anslutna data

Med dataanalysprogramvara kan du aggregera självbetjänings- och företagsdata i en vy, även när de kommer från flera platser. Se till att de rapporteringsverktyg du väljer har funktioner för att sammanföra alla dina datakällor, inklusive Excel-frågor och datamodellering.

När du har de data du behöver på ett och samma ställe kan omfattande dataanalysverktyg effektivt rensa dem för att se till att de är fullständiga, korrekta, uppdaterade, korrekt formaterade och fria från duplicerad eller irrelevant information. Det sparar mycket tid för dina analytiker.

Få fram innebörden av dina big data-rapporter

Den enorma mängden och variationen av data som företag samlar in nu, och hastigheten med vilken den genereras varje dag, gör snabb och tydlig analys till en nödvändighet. Dataanalysverktyg som är designade för att skalas kan hantera stordata på ett sätt som traditionella databaser inte kan.

Det är också svårt att analysera datauppsättningar med stora volymer om du behöver inkludera ett konstant inflöde av information från flera källor. Dataanalysverktyg hjälper dig att tolka massiva mängder data om breda ämnen som aktuella marknadstrender eller preferenser hos kundsegment.

Leverera djupare insikter med Power BI

Fatta strategiska beslut med Microsoft Power BI, ett verktyg för dataanalys och rapportering. Generera snabbt viktiga insikter och dela dem via instrumentpaneler, rapporter och andra interaktiva visualiseringar.

Prova kostnadsfritt

Få djupare insikter med AI

När du undersöker dataanalysprogram, leta efter verktyg som integrerar artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Dessa hjälper dina projektmedarbetare och företag att förstå tidigare resultat, göra förutsägelser om framtiden baserat på den kunskapen och planera proaktivt.

Förstå kunderna bättre

Individuella prediktiva analyser hjälper dig att lära känna dina kunder bättre och nå dem med större effektivitet och verkningsgrad. Dessa förhöjda analyser använder AI och maskininlärning för att hjälpa företag att förutse framtida efterfrågan på marknaden genom att analysera historiska data om beteenden och preferenser för kunder i olika grupper.

Vissa dataanalysprogram erbjuder prediktiva AI-funktioner som inte kräver någon kodutbildning eller erfarenhet, vilket gör det möjligt för fler personer inom din organisation att använda dem. Detta hjälper icke-tekniska företagspersonal att förbereda data och extrahera värdefulla kundinsikter. Det gynnar också tekniska experter genom att de kan göra dessa saker snabbare.

Dra nytta av avancerad AI

Avancerad statistisk analys ger dina dataforskare och maskininlärningstekniker sätt att skapa avancerade datamodeller, skapa bättre visuella objekt, lära sig mer från data och förbättra planeringen. Den här typen av AI-funktion stöds av programmeringsspråket R med öppen källkod.

4. Dela business intelligence

När du och dina medarbetare har fått insikter från visuella dataobjekt hjälper rapporteringsprogram dig att dela dina business intelligence med personer inom och utanför organisationen.

Rapporteringsprogram som är en del av ditt dataanalysverktyg gör det möjligt för dig att effektivt publicera dina resultat, bädda in visualiseringar och tilldela behörigheter för dem som behöver se din rapport. Det förenklar också rapportdistribution, upprätthåller versionskontroll och undviker offlinekopior.

Skapa och distribuera anpassade rapporter

Gör rapporter till dina egna med format- och layoutteman anpassade för ditt företag. Med rapporteringsprogram kan du också publicera på det sätt som fungerar bäst för din kommunikation, till exempel sidnumrerade statiska eller interaktiva rapporter som skapats i tabellformat. Du kan också optimera rapporter, vilket gör det lättare för människor att öppna och läsa på mobila enheter.

Ange hur ofta du vill att en viss typ av rapport ska skickas ut, till exempel varje vecka eller en gång i månaden. Eller gör ad hoc-självbetjäningsrapporter tillgängliga som besvarar specifika frågor när människor behöver dessa svar. En stor fördel med rapporteringsprogram är att den kan distribuera rapporter som skapats av analytiker i hela företaget till en stor lista med mottagare.

5. Skydda dina data

Du kan ha problem med säkerheten när du funderar på att ansluta stora mängder data från flera källor och senare publicera business intelligence. Leta efter dataanalysverktyg som har skydd för att skydda kunddata och krypteringsnycklar som håller känsliga data privata under överföringen.

Dataanalysverktyg med inbyggt skydd är till fördel för dig genom att blockera riskfyllda aktiviteter som utgör hot mot data. När du delar rapporter kan dessa verktyg ge säkerhet på arbetsytenivå genom att publicera på en separat arbetsyta. De möjliggör även säkerhet på radnivå genom att begränsa dataåtkomsten på radnivå och låta dig ange bredare åtkomstkontroller där du behöver dem.

Välj verktyg som låter dig analysera data med dina styrningsfunktioner som arbetar i bakgrunden. Och se till att dina verktyg hjälper dig att följa standarder, regelkontroller och certifieringar i din bransch, till exempel IL6, FedRamp, HIPAA och FINRA.

Läs mer om fördelarna med dataanalysverktyg och rapportprogram

Upptäck alla sätt som dataanalysverktyg och rapporteringsprogram kan hjälpa din organisation genom att utforska Microsoft Power BI och kom igång gratis.

Utforska Power BI

Kontakta säljteamet

Chatta med försäljningsteamet

Tillgängliga mån–fre 9–17.

Chatta nu

Be oss att kontakta dig

Låt en Power BI-säljare kontakta dig.

Skicka en begäran

De fem största fördelarna med dataanalysverktyg