Die führenden Anbieter von erweiterten Analysetools

Analytics- und BI-Plattformen sind dank KI und maschinellem Lernen in eine neue Ära eingetreten. Augmented Analytics-Tools helfen Datenanalysten, Geschäftsanalysten und Endbenutzern dabei, schneller und einfacher qualitativ bessere Erkenntnisse zu gewinnen.

"Sie könnten argumentieren, dass es keinen besseren Zeitpunkt für Augmented Analytics gibt", sagte Kjell Carlsson, Principal Analyst bei Forrester Research. "In diesen unsicheren Zeiten wird es umso größer sein, als Sie verstehen können, wie sich Ihre Kunden verändern, oder wenn Ihre Lieferkette aus dem Gleichgewicht gerät, was natürlich der Fall sein wird."

Lieferantenlandschaft

Erweitert Analysetools hatten in diesem Jahr einen größeren Einfluss auf den 2020 Gartner Magic Quadrant für Analytics- und Business Intelligence-Plattformen als 2019. Zum einen sind die Funktionen jetzt weiter entwickelt.

Zwei der Hauptmerkmale sind die Abfrage natürlicher Sprachen und die Funktionen zur Erzeugung natürlicher Sprachen . Durch das Abfragen in natürlicher Sprache können Benutzer Einblicke gewinnen, ohne eine Abfragesprache wie SQL verstehen zu müssen. Die Generierung natürlicher Sprachen ermöglicht es Plattformen, auf Anfragen im Klartext zu antworten und Grafiken zu "erzählen", damit Benutzer besser verstehen können, was die Daten sagen.

BI und Analytics werden zunehmend gesprächiger, obwohl Abfragefunktionen in der Regel textbasiert sind anstatt sprachaktiviert. Benutzer müssen die Form ihrer Abfragen möglicherweise noch an die Einschränkungen der Plattform anpassen, obwohl die Funktionen im Laufe der Zeit immer ausgefeilter werden.

"In Tableau können Sie die verschiedenen Variablen nicht per Drag & Drop abfragen, sondern als Sie würden eine Suchmaschine wie Google verwenden und diese Daten nicht nur zurückziehen, sondern automatisch Visualisierungen generieren, die zum Verständnis der Daten geeignet sind ", sagte Carlsson. "Bei diesen Funktionen geht es nicht um Analytik oder KI an sich – es handelt sich um eine kognitivere Suche oder mehr regelbasierte Automatisierungstechniken als zuvor."

Eine weitere erweiterte Analysefunktion sind automatisierte Erkenntnisse, die unterschiedliche Formen annehmen können. Qlik ergänzt Abfragen durch Vorschläge und Einblicke in die Oberfläche, die der Benutzer möglicherweise nicht berücksichtigt hat. Sisense kann Einblicke gewinnen, die auf der Rolle eines Benutzers, der Branche, in der der Benutzer gearbeitet hat, und den Aktivitäten ähnlicher Benutzer basieren.

"Wir sehen eine Verschiebung der Benutzererfahrung von einer Dashboard-zentrierten zu einer weit entfernten dynamischer und dreht sich um dynamisch generierte Datengeschichten ", sagte Rita Sallam, Analystin und Fellow bei Gartner. "Anstatt jeden Tag oder jede Stunde zu einem Dashboard zu gehen, um zu sehen, was in dem Aspekt des Geschäfts vor sich geht, der mir wichtig ist, könnte ich diese dynamischen Datengeschichten erhalten, die die Pointe erreichen."

 Beispiel für eine Abfrage in natürlicher Sprache
Das Abfragen in natürlicher Sprache erleichtert das Abrufen von Daten.
  

Ein weiteres Merkmal einiger der implementierten Plattformen ist die automatisierte Datenaufbereitung.

"Augmented Analytics nutzt im Wesentlichen maschinelles Lernen und KI-Techniken, um die mit der Aufbereitung von Daten verbundenen Aufgaben zu automatisieren oder zu erweitern – Profilerstellung, Bereinigung, Verknüpfung it – um die Aufgaben rund um das Generieren von Erkenntnissen und das Erklären von Einsichten zu automatisieren und damit den Unternehmer, der möglicherweise ein Analyst oder ein Verbraucher ist, von der manuellen Untersuchung von Daten zu entlasten ", sagte Sallam.

Sallam warnt jedoch Diese erweiterte Analyse kann Unternehmen ein falsches Sicherheitsgefühl vermitteln, da sie einfacher zu verwenden sind als frühere Versionen der Plattformen.

"Es gibt ein Paradoxon, bei dem wir glauben, je mehr wir automatisieren, desto weniger müssen wir Mitarbeiter schulen." , aber es ist eigentlich das Gegenteil ", sagte Sallam. "Je mehr wir in Bezug auf die Generierung von Erkenntnissen automatisieren, desto mehr müssen wir den Verbrauchern beibringen, wie sie diese Leistung in ihrem Kontext nutzen können. Wir sind daher der Ansicht, dass ihr volles Potenzial angemessene Investitionen in Daten- und Analyse-Communities sowie Benutzeraktivierung und -kompetenz erfordert um sicherzustellen, dass diese Funktionen voll ausgeschöpft werden können. "

Eines der Kriterien, die Gartner in seinem Magic Quadrant 2020 verwendet, besteht darin, sicherzustellen, dass Benutzer verstehen können, wie ein Einblick generiert wurde, ob potenzielle Einblicke in den Einblick oder potenzielle Privatsphäre bestehen Verletzungsrisiken mit den zugrunde liegenden Daten.

Power BI zielt auf eine Milliarde Benutzer ab.

Power BI hat einen unfairen Wettbewerbsvorteil, da es die Stärke von Microsoft hat. Insbesondere können Azure, SQL Server und Microsoft Office der BI-Gruppe gemeinsam helfen, ihr Ziel von einer Milliarde Power BI-Benutzern zu erreichen.

Die BI-Gruppe umfasst auch AI-Fortschritte, die 3.000 bis 4.000 Personen im AI-Team bei der Objekterkennung vornehmen. Spracherkennung, maschinelle Übersetzung und maschinelles Verständnis. Arun Ulagaratchagan, Corporate Vice President von Power BI, sagte, sein Team nutze diese Innovationen und schaffe Geschäftsbenutzererlebnisse, die die KI nutzen.

"Power BI [has been] ein Cloud-Service vom ersten Tag an", sagte Ulagaratchagan. "Es kann eine Verbindung zu jeder Datenquelle vor Ort oder in der Cloud herstellen, und Sie können Analysen auf jedem Gerät, wie eingebettet oder in HoloLens, verwenden."

Power BI unterstützt derzeit 43 Sprachen und verfügt über 40 primäre und Backup-Rechenzentren die Welt. Die Plattform hat auch fast jede Art von Zertifizierung, die man sich vorstellen kann. Einige der anderen Vorteile laut Ulagaratchagan sind:

  • Affinität der Benutzeroberfläche zu PowerPoint und Excel – gemeinsame Nutzung der gleichen Multifunktionsleiste wie Microsoft Office, sodass Endbenutzer nichts Neues lernen müssen;
  • High Mobile App Bewertungen;
  • native Integration mit Microsoft Teams für eine sichere Zusammenarbeit – Microsoft Information Protection, mit dem Benutzer einen Bericht als vertraulich kennzeichnen oder verschlüsselte Daten gemäß den Active Directory-Anmeldeinformationen in PowerPoint, Excel oder PDF exportieren können;
  • Power Apps-Low-Code-Anwendung Entwicklung und Power Automate Automatisierung von Geschäftsprozessen mit geringem Code;
  • mehr als 150 Konnektoren;
  • integriert in Azure Synapse Analytics, der nächsten Generation von Azure SQL Data Warehouse, mit der Möglichkeit, Berichte in Synapse Studio zu erstellen, damit Kunden dies können Komponenten der großen BI-Systeme an einem Ort ausbauen; und
  • wettbewerbsfähige Preise: Das Authoring-Tool ist kostenlos, Power BI Pro kostet 10 US-Dollar pro Benutzer und Monat und Power BI Premium 4 bis 5 US-Dollar.

Qlik schlägt vor, was Sie nicht berücksichtigt haben.

Josh Good, Laut Qlik, Vice President für Produktmarketing und Datenanalyse bei Qlik, arbeitet das Unternehmen seit drei oder vier Jahren an erweiterten Analysetools. Eines der Dinge, die das Unternehmen bemerkte, war, dass maschinengenerierte Erkenntnisse häufig keinen Kontext und keine menschlichen Intuitionen aufweisen.

"Da Qlik Augmented [analytics] in die Dinge einbringt, betrachten wir dies sehr als eine Möglichkeit, Menschen stärker in die Analytik einzubeziehen. Auftauchende Erkenntnisse, die sie möglicherweise nicht leicht finden [and] um ihre analytischen Fähigkeiten zu verbessern ", sagte Good. "Wir sprechen davon, dass Augmented Analytics ein Vektor für Datenkompetenz ist."

Qliks Cognitive Engine arbeitet mit seiner Associative Engine zusammen, die die Daten versteht. Wenn ein Benutzer nach den Verkäufen des letzten Quartals fragt, erhält er keine einfache Antwort. Darin heißt es: "Hier ist Ihr Verkaufstrend und so sehen Ihre Verkaufstrends nach Regionen aus."

Qlik zeigt Daten aus verschiedenen Perspektiven an, damit Benutzer kritischer über Datenanalysen nachdenken können. Wenn die Plattform ein Balkendiagramm anzeigt, der Benutzer jedoch ein Kreisdiagramm bevorzugen würde, generiert die Plattform nicht nur eines. Es informiert den Benutzer darüber, warum das Balkendiagramm gegenüber dem Kreisdiagramm empfohlen wird.

Ein Vorteil der erweiterten Analysetools von Qlik besteht darin, dass Benutzer nicht auf den Umfang ihrer Abfragen beschränkt sind. Laut Good haben Qlik folgende weitere Vorteile:

  • Qlik ist es egal, wo sich Ihre Daten befinden, das Unternehmen speichert Ihre Daten nicht und beansprucht kein Eigentum an Ihren Daten in seinem System.
  • Es bietet benutzerfreundliche webbasierte und Desktop-Tools.
  • Die Daten bleiben in der Infrastruktur Ihrer Wahl sicher.
  • Die Associative Engine verwaltet den Kontext der Abfrage, sodass Benutzer die Antwort auf eine Abfrage und andere relevante Erkenntnisse erhalten , einschließlich mehrerer Datenvisualisierungen.
  • Es kann in Spracherkennungswerkzeuge von Drittanbietern (Amazon, Google, Apple) integriert werden.
  • Qlik unterstützt die Erzeugung natürlicher Sprachen von Drittanbietern ; Qlik jedoch auch Entwicklung eines eigenen Tableaus.

Tableau entwickelt sich weiter

Tableau ist wie Qlik seit vielen Jahren eine wichtige Kraft im Bereich BI und Analytics. Letztes Jahr hat Salesforce Tableau übernommen, aber die Unternehmen haben nicht bekannt gegeben, welche Auswirkungen die Akquisition auf einzelne Produkte haben wird. In der Vergangenheit war Tableau mit beeindruckenden Datenvisualisierungen verbunden, aber da diese Funktion standardisiert wurde, verfeinert Tableau die Benutzererfahrungen kontinuierlich.

"Tableau hat einen einzigartigen Fokus, um Menschen zu helfen, Daten zu sehen und zu verstehen", sagte Charles Schaefer, Senior Manager von Competitive Intelligenz bei Tableau. "Dies war unsere Mission seit der Gründung des Unternehmens, aber es war noch nie so wichtig wie jetzt."

Einige Vorteile von Tableau laut Schaefer sind:

  • die Fähigkeit zur Abfrage natürlicher Daten in Ask Data, die Benutzern ermöglicht um eine Frage einzugeben und eine interaktive Visualisierung zu erhalten;
  • Erklären Sie Daten, die Kunden von "Was" zu "Warum" führen, indem Sie automatisch den Wert bestimmter Datenpunkte aufdecken und erklären und automatisch die relevantesten Faktoren erklären, die einen bestimmten Datenpunkt steuern.
  • 19659023] Sprachinteraktion auf der Roadmap, die führende Sprachdienste wie den Einstein Voice Assistant von Salesforce integriert;
  • Erweiterungen von AutoML-Lösungen, einschließlich DataRobot, Aible und Ople; und
  • erweiterte Funktionen, die in den gesamten Prozess integriert sind – von der Datenaufbereitung und -verwaltung bis hin zu Empfehlungen, die Benutzer zum richtigen Inhalt führen.

Sisense: Für anspruchsvolle Builder

Im Gegensatz zu Power BI, Qlik und Tableau ist Sisense zielgerichtet bei anspruchsvolleren Benutzern als Business Analysten oder Business Professionals. Es ermöglicht "Buildern" – BI-Teams, Produktteams, Cloud-Datenteams -, benutzerdefinierte Datenerlebnisse für ihre Benutzer zu erstellen.

Laut Harry Glaser, Chief Marketing Officer bei Sisense, verfügt das Unternehmen über ein gut besetztes KI-Labor Angeführt von bekannten Forschungen, damit seine Plattform jeden Teil des Produkts mit AI erweitern kann.

Einige der Vorteile von Sisense laut Glaser umfassen:

  • automatische Vorhersagen in Diagrammen, sodass historische Trends durch eine Vorhersage ergänzt werden, die Folgendes umfasst Fehlerbalken;
  • Automatische Deduplizierung bei der Modellierung – Wenn beispielsweise in einer Spalte "SF" und in einer anderen Spalte "San Francisco" steht, wird das Problem von der Plattform automatisch behoben.
  • Abfragen in natürlicher Sprache, wodurch Benutzer Antworten in natürlicher Sprache erhalten Anstatt in einer Point-and-Click-Weise zu interagieren,
  • hat Sisense ein integriertes Wissensdiagramm entwickelt, das die Kundennutzung anonym verfolgt, um Erkenntnisse zu antizipieren, die auf der Rolle, der Branche und der Art der Daten basieren, die Peers normalerweise betrachten. [19659023] Integration mit Amazon Alexa;
  • Partnerschaft mit Narrative Science zur Erzeugung natürlicher Sprache – obwohl Sisense seine eigenen Fähigkeiten aufbaut; und
  • automatisierte Datenaufbereitung.

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