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嵌入式BI软件为不同的分析创造了共同的基础

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嵌入式BI和分析应用程序加快了工作流程,洞察访问

嵌入式BI正迅速成为分析使用的焦点,因为数据分析师、开发人员和业务用户可以享受更快的处理、更少的工作负载和更好的结果。

嵌入商业智能的应用程序允许数据分析师,开发人员和业务用户深入钻取,访问和分析数据而不打开单独的工具,导致更无缝的分析工作流程。

嵌入式分析减少了用户在业务应用程序和分析工具之间切换的时间量,这会为增值活动创造更多时间,并提高用户采用分析应用程序,“虚拟基础设施提供商Hypori的Product Manager由智能波和前者的产品经理U.S. Navy Reserve intelligence officer.

菲尔还发现嵌入式BI帮助减少其分析团队的工作量,这在开发流行的应用程序后,通常会在商业用户的特设请求中获得一个上升。“嵌入式自助分析”解释说,“最终用户提供了更快的方式来获得他们所需要的洞察,同时允许分析团队专注于有助于增长和区分业务的新产品。”

咨询公司LatentView analytics的联合创始人兼首席技术官Ramesh Hariharan表示,嵌入式BI和分析技术也在改善和加快分析师和工程师的工作流程,帮助他们建立新的分析能力。分析师和工程师不需要使用定制软件,也不需要担心可伸缩性和安全性问题为最终用户提供见解。仪表板和其他可视化可以集成到没有代码或库的应用程序中。

民主化访问见解

将仪表板作为小部件集成到web门户或自定义应用程序中,打开了对分析结果的访问用户范围更广和决策者。Hariharan说,LatentView为一家大型科技公司的营销团队创建了一个应用程序,帮助他们分析多渠道营销活动的有效性。嵌入式BI和分析通过将多个仪表板放在一起,允许用户深入到各个细分市场,并查看与该细分市场相关的其他信息,从而帮助创建一个故事。Hariharan指出:“来自数据的见解很容易嵌入到企业用户的日常工作流程中。”

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但改进的分析工作流程并不一定如此带来更好的商业成果。“嵌入式双人简单地有助于将洞察力集成到不同的交付渠道中,”Hariharan说。结果取决于数据质量和准备,可以从分析和所产生的洞察和行动中收集收集的故事 - 所有这些都可以制造或打破业务决策。

“嵌入式BI简化了整个公司的分析交付,”SPR的Elena Goryainova,高级数据和分析顾问。她补充说,整个数据分析生命周期缩小,因为一旦建立了内部公司使用的应用程序发布过程,它可以扩展到客户面向客户的嵌入式分析。

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这是一个核心原则DataOps,这样DevOps法则就可以应用到分析的生命周期中。因此,新的分析举措是更自动化而且速度更快。Goryainova说:“通常情况下,业务用户可以开发用于内部使用的仪表盘,这些仪表盘稍后可以与客户端共享,并发布在嵌入式BI平台上。”

个性化情报

嵌入式BI和分析方面最显著的发展是使用ai.VED raj,ValeCoders.com的Ved Raj表示个性化。“我们和其他分析师可以将设置更改为杂草垃圾数据,只看到我们真正需要分析和解释的数据,”他推出。

一些最新的嵌入式BI和分析工具也使用AI来提供见解否则就需要花时间来仔细研究所有数据。但事实并非总是如此。拉杰说:“有时候,我对整个算法感到怀疑,这让我想自己处理数字,完成一些任务。”

在开发应用程序之前,RAJ重视解决特定问题的可能性,产生的开发成本嵌入式BI的功能。“BI工具永远不会打算解决创建的冗余问题,以寻找利用数据的借口,”他说。“嵌入式BI工具中的个性化是使整个分析过程对我难以置信的。”

嵌入式BI正在展开

电子表格长期以来一直是数据处理和分析的支柱,仍然是嵌入式分析的主要竞争对手。

“分析师和业务用户继续使用电子表格,因为电子表格仍然具有有效的用途,”Hypori跌倒了。“它们对于具有小数据集和更少的数据源的临时分析很好。事实上,电子表格中的分析通常用作更强大的分析产品的原型。”

但它们也有明显的缺点,包括数据是静态的;数据验证方法不足;数据损毁风险高;创造了多个事实来源,特别是当团队成员通过电子表格的副本发送给他们时;而可操作的宏往往会在最糟糕的时候因为无法追溯的原因而失败。

当一个电子表格分析证明其商业价值Fell建议,“分析师应该将产品迁移到一个更可靠的分析环境,支持嵌入、用户自助服务、多个数据源和自动数据准备。”

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