7 Tipps für den Erfolg mit Big Data 2014

Gerade, als Sie dachten, die Datenmengen könnten nicht mehr größer werden, wurden sie noch größer. Unabhängig von ihrer tatsächlichen Größe erweisen große Datenmengen ihren Wert. Überall gibt es Organisationen mit großen Datenmengen aller Art und Größe. Sie erkennen die Bedeutung, die Chance und sehen die Beachtung ihrer Daten sogar als absolutes Muss. Mittlerweile steht außer

Visualisierung: Mehr Unabhängigkeit bei der Anwendung von Analysen

Tools für visuelle Datenerkennung (siehe Definition in der Seitenleiste) sind relative Neuzugänge unter den Business Intelligence-Lösungen. Gemäß den von Aberdeen Group im Februar 2012 erhobenen Daten („Picture this: Self-Service BI through Data Discovery & Visualization“) können Mitarbeiter in Unternehmen, die visuelle Datenentdeckung einsetzen, benötigte Informationen mit höherer Wahrscheinlichkeit genau zum Zeitpunkt des Bedarfs finden. Außerdem

Tableau in The BI Survey

The BI Survey 13 is based on findings from the world’s largest and most comprehensive survey of business intelligence end-users, conducted earlier this year. In total, 3,149 people responded to The Survey with 2,298 answering a series of detailed questions about their usage of a named product. Altogether, 30 products or groups of products received

Top 10 Trends in Business Intelligence for 2014

The end of data scientists. Data science moves from the specialist to the everyman. Familiarity with data analysis becomes part of the skill set of ordinary business users, not experts with “analyst” in their titles. Organizations that use data to make decisions are more successful, and those that don’t use data begin to fall behind.

5 Best Practices für mobile Business Intelligence

Mobile Business Intelligence unterscheidet sich grundlegend von traditioneller Business Intelligence. Die Geräte sind unterschiedlich (Tablet-PCs anstelle von Desktop-PCs), die Bedürfnisse sind unterschiedlich (Abrufen der Details des anwesenden Kunden und nicht aller Kunden) und die Aufmerksamkeitsspanne der Benutzer ist unterschiedlich (unterwegs, wahrscheinlich abgelenkt). Die potenziellen Vorteile sind jedoch enorm. Zum einen können Sie keine Entscheidungen ohne

Business Intelligence-Anforderungen für die IT

Geschäftsanwender und Unternehmen müssen in der Lage sein, ihre Daten schnell zu analysieren, um Probleme, Ursachen und Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren. Sobald diese Analysen durchgeführt wurden, müssen die Erkenntnisse überwacht und oftmals für andere Benutzer bereitgestellt werden. Bei herkömmlichen Business Intelligence-Ansätzen (BI) kann die Definition und die Entwicklung effektiver Analysen einige Monate in Anspruch nehmen. Zudem

Excel: Hervorragender Hammer, enttäuschender Schraubenzieher

Durch die Allgegenwärtigkeit von Excel ist dieses Programm häufig das Standard-Analysewerkzeug der Wahl. Ob Drehen von Pivottabellen, Erstellen von Makros oder Ausführen des Funktionsassistenten – der Instinkt, Excel für Analyseaufgaben zu verwenden, lässt sich nicht leugnen. Doch so nützlich Excel auch sein kann, dieses Programm schafft nicht alles. Im Kontrast zu dem, worin Excel wirklich

Warum Geschäftsanalysen in der Cloud? Erwägungen für Business Intelligence in der Cloud

Viele Unternehmen definieren ihre Infrastruktur heute neu, um schneller und flexibler arbeiten zu können. Es fand eine massive Übernahme von Cloud-Diensten – von Salesforce zu Workday bis hin zu Google Analytics – statt. Aber ist dies die richtige Lösung für Ihre Geschäftsanalysen? Und passt sie zu Ihrem Unternehmen? Welche Faktoren sollten bedacht werden, bevor Sie