<img height="1" width="1" src="" data consent-src="https://www.facebook.com/tr?id=1624799804485330&amp;ev=PageView &amp;noscript=1" data-category-consent="cookie_cat_marketing">

Søge hjemmeside:

Close modal

Side 2 Toppbanner analyse 2 1920x607

EN PRAKTISK GUIDE TIL HVORDAN DU TRANSFORMERE DINE DATA TIL VÆRDIFULD INDSIGT

E-bog: Sådan vælger du den rigtige analyseløsning.

Download

E-bog

Hvilken analyseløsning bør du vælge?

Alle virksomheder har data, som med korrekt raffinering kan blive den nye drivkraft til  virksomhedens vækst. Men for mange virksomheder er information spredt i forskellige kildesystemer og Excel-ark i et utal af forskellige udgaver, hvilket betyder, at den værdi, man kan få ved at omsætte data til indsigt, endnu ikke er frigivet. Denne indsigt kan du opnå ved at anskaffe den rigtige analyseløsning. Men hvordan kan du vide, hvilken type analyseløsning der passer til din virksomhed?


Udviklingen af ​​ny teknologi går stadig hurtigere, og der er et utal af leverandører og varianter af værktøjer, der lover, at de kan  præcis det, du skal bruge for at få kontrol over din virksomheds data. Det er nemt at fare vild i forhold som data-lake, cloud platform, machine learning og IoT.

I vores e-bog forsøger vi at udrede nogle af disse begreber og giver dig 10 konkrete tips til, hvad du bør tænke på, når du overvejer en analyseløsning. Afhængigt af de svar, du giver på de 10 spørgsmål, er der i e/bogen en oversigt, der kan hjælpe virksomheden med at forstå, hvornår de enkelte analyseløsninger er egnet. Du får også en enkel introduktion til omkostningsbilledet for hver enkelt analyseløsning og tips til valg af leverandør og implementeringspartner.

4 typer analyseløsninger

I denne e-bog vil vi belyse de 4 mest almindelige typer af analyseløsninger, forklare hvor de er forskellige og give nogle konkrete eksempler på, hvornår hver enkelt bør bruges:

  1. Regneark
  2. "Out-of-the-box" analyseløsninger
  3. BI-værktøjer
  4. Dataplatform med BI-værktøj

 

analyse

DOWNLOAD E-BOGEN

Sådan vælger du analyseløsning.

Vi tager dig igennem de 4 mest almindelige analyseløsninger og forklarer forskellene mellem dem. Du får konkrete tips, der gør det nemmere for dig at vælge den rigtige analyseløsning til dig og din virksomhed.

10 spørgsmål for at kortlægge, hvilken analyseløsning du bør vælge.

1. Hvem skal bruge analyseløsningen?
Det første du bør kortlægge er, hvem der skal bruge løsningen. Hvilke roller de forskellige brugere har, og hvilke behov hver rolle har.

2. Hvilket dataprodukt skal løsningen facilitere?
Med dataprodukt mener vi, hvad analyseløsningen skal bruges til. En analyseløsning kan bruges til mere end blot traditionel rapportering. 

3. Hvad er analysebehovet?
Vi skelner mellem 4 typer analyseløsninger. Generelt kan vi sige, at jo mere komplekse analysebehov du har, jo mere avanceret analyseløsning bør du vælge.

  • Beskrivende analyse: Hvad skete der?
  • Diagnostisk analyse: Hvorfor skete det?
  • Prædiktiv analyse: Hvad kommer der til at ske?
  • Præskriptiv analyse: Hvad bør vi gøre?

4. Hvilke data er til stede, og hvor er disse data tilgængelige?
Når analysebehovene er kortlagt, bliver næste skridt at kortlægge hvilke datakilder du har, og hvordan data hentes fra systemerne.

5. Skal der analyseres historik?
Kravene til historik skal også vurderes. Ikke alle kildesystemer tager sig af historikken, og hvis du vil bygge din egen historik, bør du vælge en analyseløsning med specialiserede komponenter til lagring og transformation af data.

6. Størrelse på datamængden, og krav til ydeevne og opdatering?
Forskellige typer analyseløsninger har forskellige evner til at behandle data. Jo mere avanceret analyseløsning du vælger, jo bedre ydeevne vil du typisk få.

7. Er der brug for automatisk rapportering?
Hvis du sjældent rapporterer, og kun bruger simple analyser, kan det være en god idé at bruge lidt tid på at opdatere rapporter manuelt. Men med større og mere komplekse analysebehov kan det hurtigt blive en tidskrævende opgave at lave manuelle forespørgsler og opdatere rapporter. 

8. Hvad er kravene til sikkerhed?
Virksomheder har ofte forskellige sikkerhedskrav, når det kommer til data. Det er ikke alle i organisationen, der skal have adgang til alle oplysninger, og hvis personfølsomme data skal analyseres, skal man tænke på ting som anonymisering.

9. Hvilke behov er der for at interagere med og dele data?
Afhængigt af hvor mange der arbejder på den samme rapport, er det vigtigt at tage højde for, hvordan du interagerer med og deler data. 

10. Hvilken kompetencer er der internt i virksomheden? 
Har virksomheden sine egne analytikere, der ikke kan vente med at komme i gang med en ny analyseløsning? Eller er der mere spredte computer- færdigheder, hvor de fleste synes, det er kompliceret nok at bruge Excel til simple udregninger.