Ganz gleich, ob Sie mehr über die vergangene und künftige Performance Ihres Geschäftsbereichs erfahren oder ein Geschäftstool bzw. einen Geschäftsprozess mit Machine Learning (ML), automatisieren möchten – fundierte Datenkenntnisse und Analysen bilden die Grundlage für diese Vorhaben. Datenanalysen können manuell von Data Scientists und mit grundlegenden Technologien von Office-Produktivitätssuiten durchgeführt werden, doch spezialisierte Tools und Software für Datenanalysen bieten Datenteams zusätzliche Unterstützung, tiefere Einblicke und automatisierte Berichte.
Laut Market Research Future soll der Markt für Analysesoftware bis 2026 ein Volumen von 132,9 Milliarden US-Dollar erreichen, gegenüber dem für 2019 prognostizierten Wert von 23 Milliarden US-Dollar. Während ein großer Teil dieses Wachstums auf Technologieunternehmen mit Schwerpunkt auf künstlicher Intelligenz (KI) und ML entfällt, erhöhen auch Branchen wie Fertigung, Einzelhandel und Gesundheitswesen ihre Investitionen in Datenanalysen, um die Kundenerfahrung und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie Lösungen für Datenanalysen Ihrem Unternehmen nutzen können und welche Funktionen Sie für optimale Datenergebnisse berücksichtigen sollten.
Weiterlesen: Die führenden Machine-Learning-Unternehmen
- Ein genauerer Blick auf die führenden Lösungen für Datenanalysen
- Was sind Datenanalysen?
- Was sind Tools für Datenanalysen?
- Die wichtigsten Funktionen von Analysesoftware
- Die besten Softwarelösungen für Datenanalysen
- Wer benötigt Analysesoftware?
- Vorteile von Tools für Datenanalysen in Unternehmensnetzwerken
Ein genauerer Blick auf die führenden Lösungen für Datenanalysen
- Was sind Datenanalysen?
- Was sind Tools für Datenanalysen?
- Die wichtigsten Funktionen von Analysesoftware
- Die besten Softwarelösungen für Datenanalysen
- Wer benötigt Analysesoftware?
- Vorteile von Tools für Datenanalysen in Unternehmensnetzwerken
Was sind Datenanalysen?
Datenanalysen umfassen mehr als nur die Datenanalyse, also die Aufbereitung von Daten für ein erstes Verständnis. Datenanalysen bauen auf der Datenanalyse auf und erweitern sie. Dabei liegt der Schwerpunkt auf dem Erfassen, Organisieren, Speichern, Segmentieren und Visualisieren von Daten auf eine Weise, die sie für Unternehmen, die Datenkenntnisse auf Geschäftspraktiken anwenden möchten, nützlicher macht.
Datenanalysen können sich auf verschiedene Methoden, Strategien und Ansätze im Umgang mit Daten beziehen. Die meisten Prozesse der Datenanalyse fallen jedoch in eine der folgenden vier Kategorien:
- Deskriptive Analysen: Bei deskriptiven Analysen werden historische Daten gesammelt und ausgewertet, um festzustellen, was geschehen ist. Da deskriptive Analysen auf grundlegende Erkenntnisse ausgerichtet sind, werden sie meist auf Rohdaten angewendet, um eine Grundlage für künftige Untersuchungen zu schaffen.
- Prädiktive Analysen: Prädiktive Analysen nutzen historische Daten und Trends, um künftige Ergebnisse für einen bestimmten Datensatz vorherzusagen. Häufig umfassen sie Datenmodellierung, KI/ML und Data Mining, um tiefere Erkenntnisse zu gewinnen.
- Diagnostische Analysen: Diagnostische Analysen suchen nach dem „Warum“ hinter den Ergebnissen, die Sie in einem Datensatz finden. Sie werden typischerweise nach deskriptiven Analysen eingesetzt, um die Geschäftsperformance und künftige Strategien zu bestimmen.
- Präskriptive Analysen: Präskriptive Analysen kombinieren häufig die Erkenntnisse aus prädiktiven und deskriptiven Analysen, um anhand vergangener und aktueller Datenmodelle fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Weitere Informationen zu Datenanalysen bei Datamation: Die besten Methoden zur Datenanalyse
Was sind Tools für Datenanalysen?
Tools für Datenanalysen sind Softwarelösungen, die es ermöglichen, große Datenspeicher anhand verschiedener Geschäftskennzahlen zu analysieren und zu durchsuchen. Im Bereich KI/ML können Tools für Datenanalysen außerdem zur Optimierung von Trainingsdaten für Algorithmen und Modelle eingesetzt werden. Data Scientists verwenden Tools für Datenanalysen, um eine Vielzahl von Abfragen zu einem Datensatz zu verarbeiten. Da diese Tools jedoch auch die Prozessautomatisierung und Datenvisualisierung unterstützen, verlassen sich Data Scientists auf diese Art von Software, um Datenanalysen in großem Maßstab durchzuführen. Tools für Datenanalysen arbeiten häufig in Verbindung mit Data-Warehousing- und Cloud-Computing-Infrastrukturen und sind dadurch hilfreiche Komponenten für das Big-Data-Management in Unternehmensumgebungen.
Die wichtigsten Funktionen von Analysesoftware
Analysesoftware deckt ein Spektrum von grundlegenden bis hin zu äußerst komplexen Funktionen ab. Um den größtmöglichen Nutzen aus Ihrer Analysesoftware zu ziehen, sollten Sie nach Lösungen suchen, die diese Funktionen nativ oder über einfache Integrationen bieten:
- Datenvisualisierungen und Diagramme: Datenanalysen sind am effektivsten, wenn sich die Ergebnisse für verschiedene Stakeholder erklären und visualisieren lassen. Datenvisualisierung, Datenmodellierung und andere Diagrammfunktionen erleichtern es Fachfremden, Erkenntnisse aus Daten zu verstehen und anzuwenden.
- Dashboards und Funktionen zur Benutzerfreundlichkeit: Die besten Tools für Datenanalysen machen ihre Erkenntnisse leicht auffindbar und nutzbar. Einheitliche Dashboards mit einer zentralen Ansicht sind besonders hilfreich, da Benutzer damit alle verschiedenen Datenkennzahlen gleichzeitig anzeigen können. Dadurch finden sie leichter zu den detaillierteren Datensätzen und Analysen, die sie benötigen. Embedded Analytics ist eine weitere beliebte Funktion zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit. Sie bindet Datenerkenntnisse nativ in andere Apps ein, die Ihre Mitarbeiter zur Datenerfassung verwenden.
- Automatisierung: Die Dateneingabe, Datenbereinigung und andere grundlegende Funktionen des Datenmanagements wurden traditionell von Mitarbeitern erledigt. Um Zeit zu sparen, bieten viele Tools für Datenanalysen inzwischen jedoch Automatisierungsfunktionen für Datenmanagement und Monitoring. So können sich Mitarbeiter auf strategischere Aufgaben konzentrieren.
- Kompatibilität und Integration mit anderen Daten- und Cloud-Tools: Bei der Arbeit mit Big Data ist die Datenanalyse nur ein Teil des Puzzles der Datenoptimierung. Suchen Sie nach Tools, die entweder nativ weitere Datentools für Datensicherheit und Compliance, Datenspeicherung und Data-Warehousing sowie Datenbankmanagement anbieten oder sich problemlos mit ihnen verbinden lassen.
- Erweiterte Datenanalysen für KI/ML: Analysesoftware ist eines der wichtigsten Elemente für das Training von KI-/ML-Tools und das Verständnis der von ihnen bereitgestellten Ergebnisse. Da die Einsatzmöglichkeiten von KI und ML weiter zunehmen, sollten Sie nach Tools suchen, die angeben, wie sie KI zur Optimierung ihrer Plattformen einsetzen.
Weitere Lösungen zur Datenvisualisierung: Die besten Tools und Software für Datenvisualisierung
Die besten Softwarelösungen für Datenanalysen
Tableau
Tableau, seit 2019 ein Unternehmen von Salesforce, gilt aufgrund seiner benutzerfreundlichen Dashboards und Datenvisualisierungen als eine der führenden Plattformen für Datenanalysen auf dem Markt. Die Plattform bietet Nutzern eine große Bandbreite an Funktionen und ist mit verschiedenen anderen Unternehmensumgebungen und -tools kompatibel. Besonders hervorzuheben ist Tableau Online, das flexible Bereitstellungsoptionen für Multicloud-Umgebungen bietet.
Funktionen:
- Datenflussmanagement, Planung und Monitoring
- Prädiktive Modellierung mit dem Tool Einstein Discovery
- Programmgesteuerte Migration von Inhalten verfügbar
- Erweiterte Überwachung der Serverbereitstellung und Qualitätswarnungen
- Interaktive Dashboards und Datenvisualisierungen
Größter Vorteil: Datenvisualisierung und Data Storytelling lassen sich anpassen und sind benutzerfreundlich.
Größter Nachteil: Tableau gehört zu den teureren Tools auf diesem Markt, und einige Kunden beschreiben den Kundensupport als Schwachstelle.
Sisense
Sisense gilt aufgrund seiner erweiterten Funktionen und Möglichkeiten für komplexere Daten-Workloads als eines der besten Tools für Power User mit vorheriger Erfahrung im Management von Datenplattformen. Viele Nutzer entscheiden sich für Sisense wegen der Cloud-nativen Infrastruktur, die mit den meisten Cloud- und Containeranwendungen gut funktioniert. Nutzer loben außerdem die Geschwindigkeit und Detailtiefe, die Sisense-Abfragen für anwendungsübergreifende Analysen bieten können.
Funktionen:
- KI-gestützte 360-Grad-Sicht auf Cloud-, In-App- und/oder On-Premises-Daten
- Von Sisense verwaltetes Data Warehouse verfügbar
- Visuelles Datenmodellieren
- Daten-Caching mit Analysedatenbank
- KI-gestützte Explorationspfade für eine tiefere Untersuchung von Datensätzen
Größter Vorteil: Sisense Labs ist ein starker Innovationstreiber und bietet inzwischen einige der besten KI-/ML-Algorithmen auf diesem Markt.
Größter Nachteil: Während viele Nutzer das Analysedatenbank-Tool ElastiCube schätzen, berichten einige, dass Fehler in diesem Tool plattformweite Fehler wie Serverausfälle verursachen.
SAS Viya
SAS Viya ist eine Komponente des umfangreichen Datenmanagement-Portfolios von SAS und bietet Ressourcen von der Datenaufbereitung bis hin zu Datenvisualisierung und Reporting. Viele Nutzer wählen SAS Viya, weil die Plattform eine große Bandbreite an Datenmanagementfunktionen sowie einige der fortschrittlichsten KI- und ML-Funktionen auf dem Markt bietet. Obwohl das SAS-Portfolio an Datentools für einige Unternehmen zu teuer ist, entscheiden sich viele Unternehmen aufgrund des ganzheitlichen Ansatzes für das Datenmanagement für dieses Tool.
Funktionen:
- Interaktive Datenexploration, Data Discovery und prädiktive Modellierung
- Integrierte Funktionen für Machine Learning und Deep Learning
- Intelligente Visualisierungen und interaktives Reporting
- Modellierungsfunktionen für Textanalysen, Prognosen, Optimierung und Ökonometrie
- Echtzeit- und Batch-Management von datenbasierten Entscheidungsabläufen
Größter Vorteil: Nutzer loben die Geschwindigkeit und Detailtiefe, die das Tool für große Datensätze bietet.
Größter Nachteil: Bestimmte Visualisierungen wie KPI-Karten sind im Vergleich zu anderen führenden Analyselösungen nicht verfügbar.
Microsoft Power BI
Microsoft Power BI ist seit Langem ein Favorit für Unternehmen, die Self-Service-Einblicke in Daten und Business Intelligence wünschen. Die langjährigen Beziehungen von Microsoft zu anderen Technologieunternehmen im Unternehmensumfeld ermöglichen es Power-BI-Nutzern, problemlos eine Verbindung zu einem großen Portfolio globaler Rechenzentren und nationaler Clouds herzustellen, was besonders für das Compliance- und Regulierungsmanagement nützlich ist. Power BI bietet außerdem ein hohes Niveau bei der Datensicherheit und Funktionen wie Sensitivity Labeling, Bring Your Own Key (BYOK), Service-Tags und weitere auf Microsoft Azure basierende Sicherheitsfunktionen.
Funktionen:
- Integration mit Excel und anderen vordefinierten sowie benutzerdefinierten Datenkonnektoren
- Hochwertige Datensicherheitsfunktionen wie Sensitivity Labeling, Ende-zu-Ende-Verschlüsselung und Echtzeitüberwachung des Zugriffs
- Interaktive Dashboards und Reports mit einer Vielzahl von Datenvisualisierungsformaten
- Cloud- und On-Premises-Versionen verfügbar
- Kostenloser, organisationsweiter Zugriff auf grundlegende BI-Funktionen über Power BI Desktop
Größter Vorteil: Power Query und andere Funktionen zur Datenqualität sind benutzerfreundlich und ähneln vertrauten Tools aus dem Arbeitsalltag wie Excel.
Größter Nachteil: Die On-Premises-Version von Power BI bietet nicht dieselbe Anzahl erweiterter Funktionen wie die Cloud-Version, und die Cloud-Version muss in Microsoft Azure ausgeführt werden.
TIBCO Spotfire
TIBCO Spotfire ist eine umfassende Softwarelösung für Datenanalysen, die für ihre große Vielfalt an Datenvisualisierungen und unterstützten Medien bekannt ist. Spotfire bietet neben traditionelleren Datenvisualisierungen und Einblicken auch besonders leistungsfähige Funktionen für immersive visuelle Analysen, Streaming-Analysen und Geoanalysen.
Funktionen:
- Mit der Pinselverknüpfung verbundene Datenvisualisierungen für in Echtzeit aktualisierte Einblicke über separate Datenquellen hinweg
- Möglichkeit, mit dem Spotfire-Mods-Framework benutzerdefinierte Analyse-Apps zu erstellen
- Gleichzeitige Analyse historischer und gestreamter Daten
- Spotfire-Geoanalysen bieten eine detaillierte Analyse standortbezogener Daten
- Intelligente Machine-Learning-Workflows für Datenaufbereitung und Aufgabenautomatisierung
Größter Vorteil: Umfangreiche Anpassungen und Integrationen sind verfügbar, insbesondere durch die Integration der gebündelten Python- und R-Engines.
Größter Nachteil: Nutzer weisen insbesondere darauf hin, dass die Datenvisualisierungen veraltet wirken und nicht besonders UX-/UI-orientiert sind.
Google Data Studio
Google Data Studio bietet eine der niedrigsten Lernkurven auf dieser Liste, wobei viele der wichtigsten Funktionen in der kostenlosen Version verfügbar sind. Nutzer wählen dieses Tool häufig aufgrund seiner Erschwinglichkeit und der Konnektivität mit anderen Google-Cloud-Anwendungen. Wie andere Tools aus dem Google-Ökosystem erleichtert Google Data Studio die Zusammenarbeit mit internen und externen Stakeholdern und demokratisiert dadurch den Zugang zu Daten in Unternehmen weiter.
Funktionen:
- Datenvorlagen für Self-Service-Analysen verfügbar
- Große Auswahl an nativen Integrationen mit anderen Google-Tools, mehreren Social-Media-Plattformen und wichtigen Datenbankplattformen
- Drag-and-drop-Editor zum Bearbeiten von Reports und Datenvisualisierungen
- Unterstützung für 37 Sprachen und 59 internationale Währungen
- Sofortiges Teilen von Reports möglich
Größter Vorteil: Google Data Studio gehört zu den kollaborativsten verfügbaren Tools und ermöglicht es internen wie externen Stakeholdern, Reports nach Bedarf zu teilen und zu bearbeiten.
Größter Nachteil: Google Data Studio eignet sich besser für weniger komplexe und kleinere Datensätze. Nutzer berichten von Fehlern, langsameren Geschwindigkeiten und eingeschränkten Funktionen, wenn sie versuchen, mit umfangreichen Datenquellen zu arbeiten.
MicroStrategy
Obwohl MicroStrategy auch als eigenständige Plattform mit hoher Leistung gilt, MicroStrategy nutzt API-Konnektoren, um eine Verbindung zu vielen konkurrierenden Plattformen herzustellen und deren Stärken zu nutzen. Diese Strategie mit API-Konnektoren sowie der Ansatz für Embedded Analytics über Unternehmensplattformen hinweg machen MicroStrategy zur ersten Wahl für Unternehmen, die ihre Daten derzeit in Silos verwalten.
Funktionen:
- Drag-and-drop-Funktion für Daten verfügbar
- Datenspeicherung über MicroStrategy Cubes verfügbar
- Funktionen für prädiktive und agile Analysen
- Anpassungen über SQL und SDK möglich
- Große Auswahl an Datenkonnektoren im Tool
Größter Vorteil: MicroStrategy bietet HyperIntelligence, eine Funktion, die sowohl Einblicke als auch Aktionen in von einem Unternehmen verwendete externe Anwendungen einbettet.
Größter Nachteil: Mehrere Nutzer haben die veraltete Benutzeroberfläche (UI) und das allgemeine Design des Tools kommentiert.
SAP Analytics Cloud
Die SAP Analytics Cloud ist eine Ebene der SAP Business Technology Platform und wird vor allem deshalb auf dem Markt für die durchgängige Transparenz von Business-Intelligence-Initiativen bevorzugt. Dieses SAP-Tool bietet Augmented Analytics, Self-Service-Analysen und KI-/ML-gestützte Analysen, ist aber vor allem für seine fortschrittlichen Angebote im Bereich der prädiktiven Analysen bekannt.
Funktionen:
- Augmented Analytics mit KI-, ML- und NLP-gestützten Funktionen
- Datenfilterung und Drill-downs für interaktive Datenvisualisierungen und Stories
- Automatisierte Datenbereinigung verfügbar
- Datenmodelle, Widgets und Vorlagen sind sofort verfügbar und können im Laufe der Zeit erstellt werden
- Agile Governance mit Metadateninformationen
Größter Vorteil: Das dialogorientierte Analyseangebot von SAP erleichtert es Nichtfachleuten, Datenabfragen auf der Plattform zu stellen und zu überprüfen.
Größter Nachteil: Einige Nutzer wünschen sich umfangreichere Möglichkeiten zur externen Zusammenarbeit, wie sie beispielsweise Google Data Studio bietet.
Qlik Sense
Während viele Lösungen für Datenanalysen den Fokus auf zukünftige Ergebnisse auf Basis vergangener Datenerkenntnisse legen, Qlik Sense bewirbt sich als Plattform für „Active Intelligence“ – also Echtzeiteinblicke, die Geschäftsentscheidungen unmittelbar unterstützen können. Mit seinen Hybrid-Cloud-, SaaS- und mobilen Funktionen ist Qlik Sense außerdem eine flexible Option für verschiedene Benutzeroberflächen und Umgebungen.
Funktionen:
- Interaktive Dashboards, Reporting und Self-Service-Datenvisualisierung
- KI-gestützte Dateneinblicke und Datenaufbereitung mit Insight Advisor
- Active Intelligence für Dateneinblicke „im richtigen Moment“
- Suchgestützte Datenermittlung und dialogorientierte Analysen
- Vollständig native Qlik-Sense-Mobile-App für iOS und Android
Größter Vorteil: Die Plattform von Qlik gehört zu den mobilfreundlichsten Tools für Datenanalysen auf dem Markt.
Größter Nachteil: Qlik bietet nur sehr eingeschränkte Funktionen zur Versionskontrolle.
Tools zum Schutz Ihrer Daten: Die beste Software und die besten Tools zur Verhinderung von Datenverlust (DLP)
Wer benötigt Analysesoftware?
Analysesoftware ist ein Oberbegriff für Funktionen zu einer Vielzahl von Preispunkten und betrieblichen Komplexitätsgraden. Unabhängig von Ihrer Branche oder Ihrem konkreten Anwendungsfall benötigen Sie diese Art von Software wahrscheinlich, wenn Sie sich in einem der folgenden Szenarien wiederfinden:
- Sie sind ein Unternehmen, das mit Big Data arbeitet und tiefere, schnellere und/oder genauere Einblicke gewinnen möchte.
- Sie sind ein Unternehmen, das abteilungsübergreifende Einblicke gewinnen und Business Intelligence nutzen möchte, die Daten aus Vertrieb, Marketing, Finanzwesen usw. einbezieht.
- Sie sind ein Team, das die Daten eines großen Kunden- oder Interessentenportfolios effizienter verwalten möchte.
- Sie sind ein Unternehmen, das sich künftig mit KI-/ML-Lösungen beschäftigen möchte.
Tipps für das Datenqualitätsmanagement: Die beste Deduplizierungssoftware für das Datenmanagement
Vorteile von Tools für Datenanalysen in Unternehmensnetzwerken
Insbesondere Unternehmensnetzwerke arbeiten mit großen Datenmengen, die für tiefere geschäftliche Einblicke und die Zukunftsplanung genutzt werden können. Wenn Ihr Unternehmen noch unschlüssig ist, ob es in Analysesoftware investieren soll, sollten Sie einige der folgenden Vorteile berücksichtigen, von denen Unternehmen profitieren, wenn sie ihre Datenmanagement-Bemühungen ergänzen:
Customer-Relationship-Management
Eine stärker auf den Kunden zugeschnittene Erfahrung wird möglich, wenn Sie Software einsetzen, die ein tieferes Verständnis der Kundendaten ermöglicht. Dieses Wissen kann auch auf potenzielle Kunden und externe Partner ausgeweitet werden.
Business Intelligence
Bei einer traditionelleren Datenanalyse übersehen Sie wahrscheinlich einen Datensatz oder eine Verbindung, die für ein besseres Verständnis der Geschäftsvorgänge hilfreich sein könnte. Analysesoftware liefert stärker zahlenbasierte Einblicke in die Geschäftsleistung und eliminiert menschliche Fehler, die typischerweise bei prädiktiven Analysen und Business Intelligence auftreten.
Interoperabilität
Die meisten Plattformen für Datenanalysen lassen sich gut in andere von Ihnen verwendete Unternehmenssoftware integrieren. Das bedeutet, dass Sie problemlos Datenwissen aus anderen Tools gewinnen können, insbesondere wenn Sie eine Lösung für Datenanalysen einsetzen, die Embedded Analytics als Funktion bietet.
Datenwissen für die Zukunft
Fortschrittliche Datensoftwarelösungen gelten häufig als einige der wichtigsten Unternehmenstools für die Zukunft, insbesondere da sich immer mehr Unternehmen für die Entwicklung eigener KI- und ML-Modelle interessieren. Mit spezialisierter Software für Datenanalysen und Datenmanagement können Sie Ihre vorhandenen Daten und ihre mögliche Optimierung für das Training von Lösungen für künstliche Intelligenz in der Zukunft besser verstehen.
Entwickeln Sie die richtige Infrastruktur zum Schutz Ihrer Daten: Die beste Backup-Software zum Schutz Ihrer Daten