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Augmented Analytics: So werden Daten zu Business-Turbos

Wenn Sie schon einmal so einen schlichten Kleiderschrank montiert haben, aus über 300 Einzelteilen und mithilfe eines guten Dutzends Explosionszeichnungen, die mit der Lupe durchaus erkennbar sind – dann haben Sie im Ansatz einen Begriff davon, wie es dem normalen Endnutzer im Unternehmen geht, der es mit herkömmlichen Business-Intelligence-Tools zu tun bekommt.

 

Auf einen Blick: So Ergänzen Sie Ihre Geschäftsdatenpraktiken mit Augmented Analytics

Oracle Augmented Analytics macht aus komplizierten Business Intelligence Tools fast einen No-Brainer: Daten, mit denen man Geschäftserfolge erringt.

 

Glauben Sie mir, diese zwei Welten sollten Sie in Ihrem Unternehmen nicht ungebremst aufeinander loslassen. Allerdings: Wenn Sie in jeder Hinsicht marktfähig sein und bleiben wollen, kommen Sie nicht daran vorbei, dass Mitarbeiter in so gut wie allen Abteilungen Erkenntnisse in Echtzeit aus Daten brauchen, und zwar in handlicher, anschaulicher Form, um produktiv und schnell damit arbeiten zu können. Das ist der Punkt, wo Augmented Analytics auf den Plan tritt.

 

So werden Daten zu Business-Turbos

Die meisten Unternehmen haben sich zwar aus der kompletten Abhängigkeit von Single-use-Tabellen, Datensilos und antiken Business Intelligence-Tools befreit, aber es dämmert ihnen dennoch, dass das irgendwie nicht reichen wird. Was aufpoppt, ist: Durch den Einsatz von Predictive Analytics und maschinellem Lernen lassen sich Anforderungen des Unternehmens deutlich schneller und flexibler erfüllen. Oracle bietet nun eine einheitliche Plattform für die Datenanalyse, gepaart mit intelligenten Such- und Erfassungsfunktionen, die Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammeln, analysieren und interpretieren.

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Warum Sie das glauben sollten? – Basierend auf dem G2 Crowd Summer 2019 Grid-Report für Business-Intelligence-Plattformen hat Oracle Analytics kürzlich erläutert, wie Unternehmen profitieren, wenn ihre Anwender mit Augmented Analytics benötigte Informationen und Erkenntnisse in die Hand bekommen, wann immer sie sie brauchen.

 

Warum Augmented Analytics?

Die erste Generation von Business-Intelligence-Tools beherrschte zwar die Interpretation von Daten sehr gut, aber die Tools wurden in der Regel von der IT-Abteilung gesteuert. Sie erforderten manuelle Datenaufbereitung, und was dabei herauskam, waren statische Visualisierungen oder normierte Berichtsformate. Mit so etwas können Sie heute kein Unternehmen mehr führen – außer in den Ruin. Denn:

„Die meisten Business-Intelligence-Lösungen sind für Power-User und Datenanalysten konzipiert, nicht für den Endanwender im Unternehmen. Typischerweise werden sie für jeweils eine Abteilungsebene entwickelt und auch nur auf dieser Ebene bereitgestellt. Das verhindert einen unternehmensweiten Datenzugriff und schränkt die Möglichkeiten des Endnutzers drastisch ein, funktionsübergreifende, geschäftskritische Erkenntnisse zu gewinnen. Häufige Anwendungsfälle traditioneller Business-Intelligence-Tools für Endnutzer sind z. B. Mitarbeiter im Finanzwesen, die den Cashflow und die Ausgaben verfolgen müssen; Vertriebsleiter, die Einnahmen prognostizieren oder Kundendienstmitarbeiter, die Service-Tickets und die Leistung der Betreuer überwachen. Doch ohne unkomplizierte Self-Service-Funktionen zur Datenexploration und -analyse – wie sollen denn diese Endnutzer die ihnen zur Verfügung gestellten Daten und Tools überhaupt effektiv nutzen?“
(G2 Sommer 2019 Grid-Bericht für Business Intelligence-Plattformen)

 

Die Weiterentwicklung herkömmlicher Business-Intelligence-Tools ist Augmented Analytics. Diese Tools sind aus cloudbasierter und hybrider Cloud-Software hervorgegangen und bieten ein Self-Service-Erlebnis, das durch Datenanreicherung mittels maschinellen Lernens möglich wird. Allein schon, dass keine IT-Unterstützung nötig ist, um kritische Daten zu gewinnen, ist die Sache wert. Self-Service bei Augmented Analytics bedeutet etwa, dass Sie automatische Diagrammempfehlungen für Visualisierungen zusammen mit visuellen Point-and-Click-Explorationen erhalten, darüber hinaus Drag-and-Drop-Funktionen und empfohlene Felder, Spalten, Datensätze und Visualisierungen – alles Dinge, die die Aufmerksamkeit signifikant wirksamer auf die eigentlichen Erkenntnisse lenken.

Außerdem ermöglichen Augmented-Analytics-Systeme wie Oracle Analytics natürlichsprachliche und gesprochene Abfragen für schnelle Analysen. Sie berücksichtigen bei Bedarf auch Predictive Analytics für zukünftige Ergebnisse und Vorschläge, wohin das Unternehmen sich entwickeln kann

 

Intelligente Funktionen in Oracle Analytics

Es gibt ein breites Spektrum an Funktionen innerhalb von Oracle Analytics, die es für datenhungrige Unternehmen zu einem wertvollen Instrument machen. Hier sind unsere fünf Favoriten:

  1. Intelligente Suche: nahtlose Suche mit natürlichsprachlichen Abfragen, die die Möglichkeit bietet, alle aggregierten Datenquellen zu durchsuchen und gleichzeitig die relevantesten Visualisierungen auf Grundlage der Suche bereitzustellen
  2. Intelligente Datenerfassung: automatisches Analysieren und Generieren von Erklärungen der Daten, einschließlich der wichtigsten Treiber der Ergebnisse
  3. Intelligente Datenaufbereitung: erweitert, optimiert, repariert und schafft reichhaltigere Daten, die zu verbesserten Geschäftserkenntnissen und konturierteren Einblicken führen können
  4. Natürliche Sprache: eine echte Self-Service-Erfahrung, bei dem die Nutzer durch NLP mit geschriebenem Text oder per Sprache suchen können; die Oracle Analytics Cloud bietet analytische Erkenntnisse in einfacher, schriftlicher Sprache mit Hilfe von NLG.
  5. Mobile Möglichkeiten: eine Kombination aus Sprach- oder natürlichsprachlichen Suchfunktionen und proaktiven Benachrichtigungen bei Datenänderungen oder der Verfügbarkeit neuer Datensätze, um auch unterwegs neue Erkenntnisse zu gewinnen.

 

Die Nase vorn im Vergleich

Das beste Zeugnis für die Aufnahme von Augmented Analytics in die Datenstrategie Ihres Unternehmens ist und bleibt das unabhängige Feedback unserer Fachkollegen. In einer Umfrage unter G2 Crowd-Reviewern bevorzugten 75 Prozent Oracle Analytics für "Predictive Analytics Feature Satisfaction", verglichen mit 68 Prozent, die entweder Microsoft Power BI oder Tableau-Desktop-Produkte bevorzugten.

Ähnlich verhält es sich bei der Frage nach Dienstleistungen: 78 Prozent der Befragten gaben an, dass Oracle an erster Stelle bei Erfüllung ihrer Anforderungen an Big Data Features steht. Bei Microsoft und Tableau sind das 76 bzw. 73 % der Befragten.

Durch die Verbindung mit großen Datenquellen, wie z. B. solchen, die Hadoop nutzt, können Anwender unstrukturierte Daten wie Text, Videos und Bilddatensätze analysieren – unter anderem. Auf diese Weise können Unternehmen, Erkenntnisse aus nicht normierten Datenquellen, die gestreamt werden, wie Social-Media-Posts, E-Mails oder IoT-Sensoren – um nur einige zu nennen – monitoren und analysieren.

Diese fortschrittlichen Funktionen bieten nicht nur bisher kaum denkbare Einblicke, sondern entlasten durch echte, in natürlicher Sprache bereitgestellte Self-Service-Funktionen auch Unternehmen, die es sich nicht leisten können, große Teams von Datenanalysten einzustellen. Der Einsatz von Augmented Analytics versetzt also Unternehmen in die Lage, ihre Daten in einem völlig neuen Umfang zu nutzen.

Sehen Sie sich die ganze Geschichte in dieser Infografik an - öffnet sich als PDF in einem neuen Fenster:

 

 

Um zu erfahren, wie auch Sie von Oracle Analytics profitieren können, besuchen Sie ganz einfach Oracle.com/analytics

Oder sprechen Sie mit mir, per E-MailLinkedInXing oder Twitter. Sabine Leitner, Sr. Marketing Manager.

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