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Business Intelligence Analyse Tools

Mit Business Intelligence Analyse Tools wird versucht durch bestimmte Analyseverfahren, wie Klassifikations-, Cluster- oder Assoziationsanalyse, zukünftige Probleme aufzuzeigen. Damit rückt der Blick stärker in die Zukunft und Prognosen des möglichen Verlaufs von Entwicklungen.

Der heutige Markt an Business Intelligence Analyse-Tools wird von wenigen großen Anbietern mit einer breiten Palette von Produkt- und Infrastrukturangeboten dominiert. Dazu gehören zum Beispiel IBM, Oracle, SAP und Microsoft.

Kleinere Anbieter, wie Microstrategy (OLAP-basierte Abfragen), birst (Public-Cloud-BI-Analytik) und SAS (Reporting und statistische Analysen) bieten Wettbewerbsinstrumente mit einem engeren Fokus an, während neue Unternehmen wie QlikTech, Tableau Software und Tibco Software sich mit Self-Service-BI und Data Discovery Tools etabliert haben.

Einsatz von Business Intelligence Analyse Tools

BI- und Analyseprozesse bilden den Kern der meisten Unternehmen, um Wettbewerbsvorteile zu erlangen. Sie reduzieren Betriebsrisiken und Kosten bzw. identifizieren und optimieren Geschäftsstrategien. Genauer gesagt, können gute BI-Tools Führungskräfte eine 360-Grad-Sicht auf die Organisation ermöglichen, die oft mit nahezu Echtzeit-Updates und Benachrichtigungen ausgestattet sind.

Darüber hinaus können BI-Tools Feedback von internen Anwendern und externen Kunden sammeln und in die Verbesserung von Bereichen wie Help Desks, Operations oder Customer Experience einfließen und verwendet werden.

Business Intelligence Analyse Tools Vorteile

Traditionelle Berichtssysteme visualisieren dem Nutzer eine feste und vorgegeben Struktur. Dieser starre Ansatz gibt einem Unternehmen Antworten auf genau die Fragen, die im Voraus in starren Berichten festgelegt worden sind - nicht mehr.

Moderne Business Intelligence Analyse Tools haben den Vorteil, dass sie auf Ad-hoc-Abfrage-Funktionen reagieren können, die es den Benutzern erlauben, zufällige Abfragen auf Basis der Datenlage zu erstellen. Dadurch können neue Einblicke in die Dynamik eines Unternehmens gewährt werden, die den Erfolg oder Misserfolg aufzeigen können.

In anderen Business Intelligence Anwendungen bieten einige BI-Tools spezielle mathematische Algorithmen an, so genannte Data Mining Tools. Solche Algorithmen umfassen die Clusteranalyse, Entscheidungsbäume, Neuronale Netze und Regelinduktion.

Die meisten Data-Mining-Techniken erfordern ein tiefes Verständnis der Mathematik, um ihre Ergebnisse richtig zu deuten und konkrete Maßnahmen einzuleiten. Daher ist das Data Mining nicht für jedermann gedacht, wird aber in einer vereinfachten Form in einigen Business Intelligence Analyse Tools mit angeboten.

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