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

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

Die Cloud ist der große Treiber hinter einer neuen Generation von Business-Intelligence-Anwendungen. Dennoch verfügen viele Unternehmen immer noch nicht über eine optimale Datenintegration zwischen Cloud und On-Premise-Daten. Ebenso kommen sie mit Deployments über mehrere Clouds hinweg schlecht zurecht. Cloud-Strategien für Business Intelligence sind oft auf ein einzelnes Deployment fokussiert und daher limitiert. Wenn Unternehmen ihre BI Deployments nicht von einem zentralen Punkt aus verwalten können, führt das zu einem ineffizienten Gesamtsystem. Damit haben Organisationen keine Möglichkeit, ein effektives Workload Balancing zu implementieren. Das heißt für die Verantwortlichen, sie müssen viel Zeit damit zubringen, den Daten Herr zu werden, anstatt sich auf ihr eigentliches Geschäft zu konzentrieren.

Erfolgreiche Datenanalyse für die Cloud benötigt heute eine agile Echtzeitintegration, die eine breite Varianz unterschiedlicher Datenquellen abdeckt. Für diese Anforderungen ist Datenvirtualisierung die ideale Lösung. Die Technologie macht Dateninfrastrukturen transparent und ermöglicht das Datenmanagement in hybriden Architekturen, welches den Zugriff sowohl von On-Premise-Systemen als auch von der Cloud zulässt. Gleichzeitig ist es möglich, Workflows zu automatisieren. Moderne Datenvirtualisierungslösungen nutzen Machine Learning, um repetitive Aufgaben zu automatisieren und Empfehlungen für das weitere Vorgehen auf der Grundlage von Nutzungsanalysen zu geben.

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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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