Verwertbare Daten schnell -gezielt- nutzbar machen mit dem richtigen BI-System.
Wie können Sie allen Ihren Mitarbeiter:innen die Möglichkeit – und die Gelegenheit – bieten, optimale Entscheidungen zu treffen, unabhängig davon, wie „wichtig“ die Entscheidung ist? Ob Sie BI-Führungskraft, Business Analyst, IT-Manager sind oder gerade erst begonnen haben, mit Daten zu arbeiten: Von Ihnen wird zunehmend erwartet, dass Sie Daten besser nutzen, um so Mehrwert zu schaffen und Wettbewerbsvorteile auszubauen. Im Leitfaden moderner Datenanalyse, 7 Wege …, finden Sie wertvolle Tipps, wie moderne Analysen Entscheidungsprozesse verbessern, und wie Ihr Unternehmen mehr Mitarbeiter:innen ermöglichen kann, die richtigen Maßnahmen zu ergreifen. Ein Punkt, der dabei immer mehr greifen wird ist Active Intelligence.
Was ist Active Intelligence? Ein permanent hoher Informationsstand, bei dem Technologie und Prozesse auf Basis aktueller Echtzeitdaten helfen, sofort Maßnahmen einzuleiten.
Active Intelligence Punkt 1 im Leitfaden
Die nächste Generation der Datenanalyse berücksichtigt
stärker „Data in Motion“.
Traditionelle BI mit vorkonfigurierten, kuratierten Datensätzen ist dafür gedacht, auf Geschehenes zurückzublicken und dann über entsprechende Maßnahmen zu informieren. Diese historischen Daten sind zwar wichtig, reichen aber nicht mehr aus. Heute müssen wir in der Lage sein, in Echtzeit auf Veränderungen zu reagieren. Die nächste Generation der Datenanalyse berücksichtigt
immer stärker „Data in Motion“. Dazu gehört auch, die richtigen Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen und über die jeweilige Situation in Echtzeit im Bilde zu sein. Mit anderen Worten: Anwender:innen wird
ermöglicht, zu jedem beliebigen Zeitpunkt gezielte Maßnahmen anzustoßen, die auf Veränderungen in ihren Daten basieren.
7 Wege. Weitere Inhalte des Leitfadens moderner Datenanalyse
Qlik Sense®. Damit Unternehmen die Herausforderungen von heute und morgen meistern können, gilt es, die Mitarbeiter:innen mit allem auszustatten, was sie für den Erfolg brauchen.
- Was versteht man unter Augmented Analytics
- Tunnelblick vs. peripheres Sehen
- Expertenunterstützung vs. Eigenständigkeit
- Im Dunkeln vs. in den Daten
- Verwirrung vs. Klarheit
- Datendschungel vs. Datenkompetenz
