Auswählen von Self-Service-BI-Tools mithilfe von Analystenberichten

Viele Unternehmen verwenden Self-Service-BI-Tools, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu verbessern. Im Laufe der Zeit sind mehrere Schichten aufgetreten, einschließlich der Funktionen, die die Tools bieten, und der Art und Weise, wie sie bereitgestellt werden.

Vor nicht allzu langer Zeit waren die besten Self-Service-BI-Tools ein Synonym für Berichte, während Analyseplattformen ein Synonym für Dashboards waren. Früher war es einfach, Anbieter anhand ihrer individuellen Fähigkeiten zu klassifizieren. Wählen Sie Tableau für großartige Datenvisualisierungen. Benötigen Sie solide Berichtsfunktionen? Geh mit Qlik. Wenn es sich bei Ihrer Organisation um einen Microsoft-Shop handelt, wählen Sie Power BI aus, auch wenn die Funktionen nicht wettbewerbsfähig sind. Und Sisense war noch nicht einmal auf der Karte.

Schneller Vorlauf bis heute und die Landschaft hat sich erheblich verändert. BI- und Analytics-Anbieter sind sich eher ähnlich als unterschiedlich. Wenn ein Anbieter eine neuartige Funktion einführt, werden wahrscheinlich die anderen folgen. Darüber hinaus verlagern Unternehmen immer mehr Daten und Vorgänge in die Cloud, was sich auch in den Strategien der Anbieter widerspiegelt. Diese Ähnlichkeiten sind sowohl ein Segen als auch ein Fluch, da dies die Navigation in Ihren verfügbaren Optionen erschweren kann.

Was Forrester sagt

Forrester Research veröffentlichte im dritten Quartal 2019 zwei Berichte zu Self-Service-BI-Tools. Der Bericht “Forrester Wave: Enterprise BI-Plattformen (Client-verwaltet)” enthält Microsoft, Qlik, Tableau und Sisense. Von den vier war Qlik der einzige, der in der “Forrester Wave: Enterprise BI-Plattformen (Vendor-Managed)” weggelassen wurde.

In beiden Berichten wurden Tableau und Sisense unter den “Marktführern” hervorgehoben. Microsoft wurde am höchsten bewertet, weil es eine stärkere Strategie und ein stärkeres aktuelles Angebot als andere Anbieter hat.

 Boris Evelson von Forrester Research
Boris Evelson

Analyst bei Forrester Research

Boris Evelson, VP und Principal Analyst bei Forrester und Autor beider Berichte, lehnte es ab, Anbieter zu vergleichen. In einem früheren Interview schlug er vor, Faktoren zu berücksichtigen, die nicht mit Funktionen zusammenhängen, wie z. B. die Beziehung eines Unternehmens zu einem Anbieter und die Preisgestaltung.

Kjell Carlsson, Principal Analyst bei Forrester, unterteilt Anbieter in drei Typen: BI Analytics-Anbieter, diejenigen mit Wurzeln des maschinellen Lernens – wie Statistica, das 2017 von Tibco Software übernommen wurde – und kleinere Nischenanbieter wie Anodot, die sich auf die Erkennung und Vorhersage von Anomalien konzentrieren.

Angesichts der weitreichenden Auswirkungen des COVID-19 Carlsson sagte, er sei besorgt über die letzte Gruppe.

 Kjell Carlsson von Forrester Research
Kjell Carlsson

Analyst bei Forrester Research

“Ich mache mir Sorgen um [niche players] weil es schwierig ist, neue Produkte herauszubringen, wenn Sie in Zeiten der Unsicherheit einen kleinen Kundenstamm haben, weil Sie weniger bekannt sind, sodass die Verkaufszyklen länger sind und das Wertversprechen geringer ist klar “, sagte Carlsson. “Meine Annahme – und Hoffnung – für diese kleineren Anbieter ist [that] dass sie kurzfristig aufgekauft und dann als zusätzliche Differenzierungsfunktion im Namen der Tableaus und Qliks und anderer aufgenommen werden.”

The Das Problem mit diesem potenziellen Szenario besteht darin, dass Unternehmen die Erkennung und Prognose von Anomalien nicht so verstehen wie Self-Service-BI-Tools. Darüber hinaus ist der enge Fokus potenzieller Akquisitionsziele wie Marketing oder Cybersicherheit möglicherweise nicht für große BI- und Analytics-Unternehmen geeignet, die ihre Angebote so vermarkten, dass sie mit Daten alles und jeden tun können.

Was Gartner sagt [19659005] Gartner hat kürzlich seinen Magic Quadrant 2020 veröffentlicht. Der Hauptanalyst Austin Kronz sagte, dass Augmented Analytics in diesem Jahr eine größere Rolle gespielt habe, weigerte sich jedoch, vor Veröffentlichung des Berichts ausführliche Kommentare abzugeben.

“2019 haben wir uns wirklich auf diese Idee der Augmented Analytics konzentriert, insbesondere auf das visionäre Element.” Mithilfe von maschinellem Lernen und KI können beispielsweise automatisierte Erkenntnisse [and] automatisiert werden “, sagte Kronz. “Viele dieser Funktionen waren wirklich darauf ausgerichtet, den Analysten zu unterstützen. Ab 2020 verlagern sich viele dieser visionären Elemente, glaube ich, mehr in Richtung Verbraucher.”

Ein weiterer Trend unter den besten Selbstbedienern Von Kronz erwähnte BI-Tools waren die Unvermeidlichkeit von Datenmanagement und -analyse in der Cloud.

“Alles bewegt sich in diese Richtung – nicht nur, um in der Cloud zu sein, sondern um Multicloud oder Intercloud unterstützen zu können”, sagte Kronz. “Power BI hat natürlich seine Umgebung und ist einer der wichtigsten Cloud-Anbieter.”

Microsoft Power BI ist auch “der Elefant im Raum”, fügte er hinzu. Das Produkt hat die Konkurrenz eingeholt und verfügt über eine massive installierte Basis.

Qlik und Sisense sind nicht an einen einzelnen Cloud-Anbieter gebunden, und Tableau war es auch nicht, bis es von Salesforce übernommen wurde. Die Akquisition war zum Zeitpunkt der Veröffentlichung des Gartner Magic Quadrant 2020 noch nicht abgeschlossen, sodass Tableau und Salesforce separat in der Tabelle angezeigt werden.

Lesen des Magic Quadrant von Gartner

Der Magic Quadrant ist eine Streudiagrammgrafik, die die Ergebnisse von widerspiegelt verschiedene Bewertungsalgorithmen, die auf verschiedene Arten von Daten angewendet werden. Das Diagramm sollte nicht als Kaufleitfaden verwendet werden, da es nicht den Kontext des Berichts enthält, in dem es enthalten ist.

Der Bericht enthält eine Marktübersicht, Beschreibungen der jeweiligen Stärken und Schwächen der Anbieter, eine Definition der einzelnen Quadranten und eine allgemeine Zusammenfassung der verwendeten Kriterien. Was in diesem Artikel enthalten ist, wurde aus einem Interview mit Kronz entnommen.

Gartner-Analysten sagen sehr schnell, dass Magic Quadrant-Berichte nicht als einziges Kriterium für eine Kaufentscheidung verwendet werden sollten. Andere Faktoren spielen eine Rolle.

Kleinere Anbieter verfügen nur über begrenzte Ressourcen als größere. Daher konzentrieren sie sich eng auf das Ziel, dort erfolgreich zu sein und möglicherweise auf andere Märkte zu expandieren. Der Quadrant, in dem Anbieter in der Tabelle angezeigt werden, hängt von ihrer Vollständigkeit der Vision und ihrer Fähigkeit ab, diese Vision auszuführen. Im “2020 Magic Quadrant für Analytics- und Business Intelligence-Plattformen” werden Power BI, Tableau und Qlik beispielsweise im Leaders-Quadranten platziert, während sich Sisense im Visionaries-Quadranten befindet. Herausforderer und Nischenspieler runden die verbleibenden Quadranten ab.

Die Fähigkeit zur Ausführung berücksichtigt die Produktfunktionalität, die Marktfähigkeit, den Verkaufsansatz, die Art und Weise, wie das Produkt geliefert wird, die Marktreaktivität, das Kundenerlebnis und andere betriebliche Elemente. Während Analysten einen gewissen Input haben, berücksichtigt Gartner auch Kundenreferenzdaten, die durch Telefonanrufe und Umfragen gesammelt wurden.

Die Vollständigkeit der Vision berücksichtigt Innovationen wie erweiterte Analysefunktionen sowie den Vertriebsansatz und die nächste Möglichkeit, den Benutzern Analysen bereitzustellen. [19659006] “Es ist eine relative Analyse von Jahr zu Jahr, was bedeutet, dass wir uns ändern, wenn sich der Markt ändert. Während also viele Anbieter und viele Kunden von 2018 bis 2020 gerne sagen, hat Anbieter X eine bestimmte Richtung eingeschlagen – und es gibt eine gewisse Gültigkeit Gleichzeitig könnten die Bewertungsmodelle sehr unterschiedlich sein “, sagte Kronz.

Andere Faktoren, die die Position eines Anbieters beeinflussen, sind die Reaktion auf Veränderungen, die Zukunftsorientierung des Unternehmens und die Umsetzung der Strategie historisch und wie es sich an seine aktuelle Strategie anpasst.

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