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Drei Fehler, die man bei der Modernisierung von Business-Intelligence-Lösungen vermeiden sollte

2. Keine Echtzeitanalysen

Das exponentielle Datenwachstum der letzten Jahre hat neben dem schieren Volumen an Information zu weiteren Herausforderungen geführt. Eine davon ist die Geschwindigkeit, mit der Daten heute entstehen. Zudem kommt ein Großteil des neuen Datenaufkommens aus unstrukturierten Quellen, dabei handelt es sich beispielsweise um Sensordaten, Bilder, Chats, Finanztransaktionen, etc. Die immer schnellere Frequenz, mit der Daten entstehen, macht heute moderne und agile Methoden der Datenintegration notwendig.

Allerdings sieht die Realität in den meisten Unternehmen so aus, dass sie über in die Jahre gekommene Infrastrukturen verfügen, welche kein umfassendes Reporting in Echtzeit zulassen. Daher müssen alle Daten zunächst repliziert und in einem zentralen Repository aggregiert werden, bevor Analysten und Data Scientists diese nutzen können. Dieser Prozess behindert nicht nur den Echtzeitzugriff, sondern kann auch Duplikationen, Kontextverlust und erhöhte Latenz hervorrufen. Das größte Problem bei diesem Prozess: Die replizierten Daten sind selten völlig synchron mit dem Original und weisen eine gewisse Zeitverzögerung auf.

Wird stattdessen Datenvirtualisierung eingesetzt, verbleiben die Daten in ihrem ursprünglichen Kontext. Über einen Access Layer sind sie dennoch unmittelbar zugänglich. Die Datenquellen werden von den Anwendungen somit gewissermaßen abstrahiert. Zudem bietet Datenvirtualisierung einen ganzheitlichen Überblick über alle integrierten Daten, ohne dass Replikationen notwendig sind.

weiter zu: 3. Mangelnde Integrationsfähigkeit von (hybriden) Multi-Cloud Umgebungen

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So kann Sie Business Intelligence erfolgreicher machen:

Was ist Business Intelligence?

Business Intelligence (BI) bezieht sich auf Technologien, Prozesse und Methoden, die Unternehmen nutzen, um aus Rohdaten verwertbare Informationen zu gewinnen. Diese Informationen helfen, fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. BI umfasst die Erfassung, Analyse und Darstellung von Daten durch Tools und Software, die komplexe Daten in verständliche Berichte, Dashboards und Visualisierungen umwandeln.

Zu den Hauptkomponenten von BI gehören Datenanalyse, Datenmining, Berichterstellung und Performance-Management. BI-Tools ermöglichen es Unternehmen, Trends zu erkennen, operative Effizienz zu verbessern, Kundenverhalten zu verstehen und die Unternehmensstrategie zu optimieren. Durch den Einsatz von BI können Unternehmen ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern, indem sie datengetriebene Entscheidungen schneller und präziser treffen.

Wie kann Business Intelligence ein Unternehmen digital erfolgreicher machen?

Business Intelligence (BI) macht ein Unternehmen digital erfolgreicher, indem es datenbasierte Entscheidungen erleichtert und die Effizienz steigert. BI-Tools ermöglichen die Analyse großer Datenmengen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Unternehmen können Trends erkennen, Kundenverhalten analysieren und ihre Geschäftsstrategien entsprechend anpassen. BI verbessert die operative Effizienz, indem es Engpässe identifiziert und Prozesse optimiert. Echtzeit-Dashboards bieten Transparenz und erleichtern die Überwachung der Unternehmensleistung. Dadurch können Unternehmen schneller auf Marktveränderungen reagieren und Wettbewerbsvorteile nutzen. Insgesamt stärkt BI die digitale Transformation, indem es Unternehmen hilft, agiler und zukunftsorientierter zu agieren.

Wichtige Schlagworte im Kontext von Business Intelligence:

Datenanalyse

Der Prozess der Untersuchung von Datensätzen, um Muster, Zusammenhänge und Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung von Geschäftsentscheidungen beitragen.

Dashboards

Visuelle Darstellungen von Daten, die Echtzeitinformationen und Metriken auf einen Blick bieten, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen und die Leistung zu überwachen.

Datenvisualisierung

Die grafische Darstellung von Daten, die es erleichtert, komplexe Informationen verständlich zu machen und Einblicke schnell zu vermitteln.

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Datenanalyse

Datenanalyse bezieht sich auf die systematische Auswertung von Unternehmensdaten, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Mithilfe spezialisierter Software werden große Datenmengen gesammelt, verarbeitet und visualisiert. Diese Analysen helfen Unternehmen, Muster zu erkennen, Geschäftsprozesse zu optimieren und künftige Trends vorherzusagen. Häufig kommen Techniken wie Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen zum Einsatz. Integriert in ERP-, CRM- oder BI-Systeme, ermöglicht die Datenanalyse eine verbesserte Effizienz, Kosteneinsparungen und Wettbewerbsvorteile, indem sie datengetriebene Einblicke liefert und die operative und strategische Entscheidungsfindung unterstützt.

 
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