Was bedeutet "Embedded Analytics"?
Unter Embedded Analytics versteht man Funktionen, die kundenorientierte analytische Inhalte von eigenständigen Plattformen direkt in Anwendungen, Portale oder Websites einbetten. Hierbei unterstützt Embedded Analytics Unternehmen bei der Bereitstellung eines modernen Datenerlebnisses durch die Integration von Berichten, Dashboards, Modellen, Datenvisualisierungen und anderen Formen von Business Intelligence (BI) in eine einzige Benutzeroberfläche. Und das, ohne die Anwendung verlassen zu müssen.
Embedded Analytics und Power BI
Das Konzept von Embedded Analytics ist in den letzten Jahren immer beliebter geworden, und Microsoft Power BI hat sich zu einer der führenden Plattformen dafür entwickelt. Denn Microsoft Power BI ist nämlich eine Cloud-basierte Business-Intelligence-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, Daten in Echtzeit zu analysieren und zu visualisieren. Dabei ist die Plattform benutzerfreundlich gestaltet und bietet eine Reihe von Funktionen, darunter interaktive Visualisierungen, Dashboards und Berichte.
Welche Vorteile bietet Power BI bei Embedded Analytics?
Power BI bietet außerdem eine Reihe von robusten Datenkonnektoren, die es den Benutzern ermöglichen, Daten aus einer Vielzahl von Quellen wie Excel, SharePoint und anderen einzubinden. Im Hinblick auf Embedded Analytics bietet Microsoft Power BI eine flexible und skalierbare Lösung für Unternehmen, die Datenanalysefunktionen in ihre Anwendungen integrieren möchten. Die Plattform bietet eine Reihe von APIs und Tools, mit denen Unternehmen Power BI-Berichte und -Dashboards direkt in ihre Anwendungen einbetten können. Dies ermöglicht den Benutzern einen einfachen Zugriff auf Daten und Einblicke sowie die Möglichkeit, die Daten in Echtzeit zu untersuchen und mit ihnen zu interagieren.
Embedded Analytics mit Power BI unterstützt Unternehmen beim Treffen datengestützter Geschäftsentscheidungen.
Was ist der Vorteil von Embedded Analytics mit Power BI?
Einer der Hauptvorteile der Embedded Analytics mit Power BI besteht darin, dass Unternehmen ihren Kunden und Benutzern datengestützte Einblicke bieten können. Auf diese Weise können Unternehmen ihren Kunden ein persönlicheres und ansprechenderes Erlebnis bieten und die Kundenzufriedenheit und -treue erhöhen. Darüber hinaus können Unternehmen durch Embedded Analytics mit Power BI die Genauigkeit ihrer Entscheidungsfindung verbessern. Denn dadurch können sie direkt in ihren Anwendungen auf Echtzeitdaten und Erkenntnisse zugreifen. Außerdem besteht ein weiterer Vorteil von Embedded Analytics mit Power BI darin, dass Unternehmen Zeit sparen und die Effizienz steigern können. Denn Unternehmen müssen nun nicht mehr zwischen Anwendungen wechseln. Durch die Einbettung von Power BI-Berichten und -Dashboards direkt in ihre Anwendungen können Benutzer auf die benötigten Daten zugreifen, ohne zu einer separaten Plattform navigieren zu müssen. Folglich kann dies Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und die Gesamtproduktivität zu verbessern.
Was ist der Unterschied zwischen traditioneller Business Intelligence (BI) und Embedded Business Intelligence (BI)?
Arbeiten auf einer Plattform
Traditionelle Business Intelligence (BI) bezieht sich auf die Verwendung von Tools wie Berichten und Dashboards zur Analyse und Visualisierung von Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Bei herkömmlicher BI werden in der Regel eigenständige Tools und Anwendungen verwendet, die von den Hauptgeschäftsprozessen und Arbeitsabläufen getrennt sind. Embedded Business Intelligence (BI) hingegen beinhaltet die Integration von Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen direkt in die Anwendungen und Plattformen, mit denen die Benutzer täglich arbeiten. Somit können mit Embedded BI Benutzer auf Daten zugreifen, sie visualisieren und mit ihnen interagieren, ohne die Anwendung verlassen zu müssen. Dadurch wird der Prozess des Zugriffs auf und der Analyse von Daten zusätzlich optimiert.
Integration in die wichtigsten Geschäftsprozesse
Der Hauptunterschied zwischen herkömmlicher BI und Embedded BI besteht darin, dass herkömmliche BI ein separater Prozess und ein separates Toolset ist, während Embedded BI in die wichtigsten Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe integriert ist. Daraus ergeben sich für Unternehmen, die sich für Embedded BI entscheiden, mehrere wichtige Vorteile. Darunter fallen eine höhere Effizienz, eine bessere Entscheidungsfindung und eine stärkere Einbeziehung der Benutzer.
Anpassbarkeit
Ein weiterer Unterschied zwischen herkömmlicher BI und Embedded BI ist der Grad der Anpassung und Kontrolle, den Unternehmen über ihre Datenanalyse- und Visualisierungsfunktionen haben. Denn bei herkömmlicher BI sind Unternehmen oft auf die Verwendung vorgefertigter Berichte und Dashboards beschränkt. Bei Embedded BI jedoch können benutzerdefinierte Berichte und Dashboards erstellt werden, die spezifischen Bedürfnissen und Anforderungen entsprechen.
Implementierung von Embedded Analytics - Schritte für einen leichteren Einstieg
Die Implementierung von Embedded Analytics kann wie eine beängstigende Aufgabe erscheinen. Mit dem richtigen Ansatz jedoch, sowie den richtigen Tools, kann es ein unkomplizierter und lohnender Prozess sein. Im Folgenden listen wir einige Schritte auf, die den Einstieg in die Implementierung von Embedded Analytics erleichtern:
1. Anforderungen definieren
Der erste Schritt bei der Implementierung eingebetteter Analysefunktionen ist die Definition Ihrer Anforderungen. Auf diese Weise können Sie die Art der zu erfassenden Daten, die Datenquellen, mit denen Sie eine Verbindung herstellen müssen, und die Art der zu implementierenden Analyse- und Visualisierungsfunktionen bestimmen. Vergewissern Sie sich, dass Sie ein klares Verständnis der geschäftlichen Probleme haben, die Sie zu lösen versuchen, und der Erkenntnisse, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Im Folgenden finden Sie einige Schlüsselfaktoren, die Sie bei der Definition Ihrer Anforderungen berücksichtigen sollten:
Geschäftsprobleme und Einblicke: Beginnen Sie damit, die spezifischen Geschäftsprobleme, die Sie zu lösen versuchen, und die Erkenntnisse, die Sie benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, zu ermitteln. Auf diese Weise können Sie die Art der zu erfassenden Daten, die zu verknüpfenden Datenquellen und die Art der zu implementierenden Analyse- und Visualisierungsfunktionen bestimmen.
Benutzeranforderungen: Bei der Festlegung Ihrer Anforderungen für eingebettete Analysen sind auch die Benutzeranforderungen wichtig. Berücksichtigen Sie die spezifischen Bedürfnisse Ihrer Benutzer, z. B. die Art der Analysen und Visualisierungen, die sie benötigen, den Grad der Anpassung und Kontrolle, den sie über die Daten benötigen, und die Benutzerfreundlichkeit der Analyseplattform. Stellen Sie sicher, dass Ihre Analyseplattform die Anforderungen Ihrer Benutzer erfüllt und eine nahtlose Benutzererfahrung bietet.
2. Bewertung der aktuellen Infrastruktur
Die Bewertung der aktuellen Infrastruktur im Unternehmen hilft, Lücken oder Einschränkungen zu erkennen, die sich auf die Implementierung von Embedded Analytics auswirken können. Dazu gehört die Bewertung der Qualität und Genauigkeit Ihrer Daten, der Datenspeicher- und -abrufsysteme sowie der vorhandenen Analysetools und -plattformen. Im Folgenden listen wir einige Schlüsselfaktoren auf, die man der Bewertung der internen Infrastruktur berücksichtigen sollte:
Analysetools und -plattformen: Bewerten Sie die vorhandenen Analysetools und -plattformen, die Sie derzeit verwenden, einschließlich der Art der Analysen, des Grads der Anpassung und der Benutzerfreundlichkeit Ihrer Analyseplattform. Stellen Sie sicher, dass Ihre vorhandenen Analysetools und -plattformen mit Ihrer neuen eingebetteten Analyseplattform kompatibel sind und nahtlos zusammenarbeiten können.
IT-Ressourcen und Unterstützung: Berücksichtigen Sie die IT-Ressourcen und den Support, über die Sie derzeit verfügen, einschließlich der Fähigkeiten und des Fachwissens Ihres IT-Teams, der verfügbaren Bandbreite und Rechenleistung sowie der Support- und Wartungsanforderungen für Ihre Analyseplattform. Vergewissern Sie sich, dass Ihr IT-Team über die notwendigen Ressourcen und den nötigen Support verfügt, um Ihre eingebettete Analyseplattform zu warten und zu unterstützen.
3. Planung für Sicherheit, Authentifizierung und Datenschutz:
Sicherheit, Authentifizierung und Datenschutz sind wesentliche Bestandteile jeder eingebetteten Analyseimplementierung. Dazu gehört die Planung einer sicheren Datenspeicherung, Datenzugriffskontrolle und Authentifizierungsmechanismen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten vor unbefugtem Zugriff und Verstößen geschützt sind. Ziehen Sie den Einsatz von Datenverschlüsselung und Firewalls in Betracht, um sensible Daten zu schützen, und stellen Sie sicher, dass Sie über Backup- und Wiederherstellungspläne verfügen.
Anwendung der Embedded Analytics
Embedded Analytics bietet den Endbenutzern zahlreiche Vorteile, da sie verschiedene Self-Service-BI-Aufgaben innerhalb einer einzigen Anwendung durchführen können - ohne zwischen verschiedenen Systemen wechseln zu müssen. Dies macht die Datenanalyse, die gemeinsame Nutzung und die Gewinnung von Erkenntnissen wesentlich bequemer und effizienter.
Im Folgenden bringen wir einige Beispiele dafür, was mit Embedded Analytics alles möglich ist:
- Erstellen und Einbetten visuell ansprechender Berichte mit dynamischen und intelligenten Diagrammen und Grafiken.
- Entwerfen von benutzerdefinierten Dashboards, Berichten, visueller Darstellungen und Datenmodelle, die die neuesten Leistungskennzahlen widerspiegeln.
- Daten konsolidieren aus verschiedenen Quellen in einer einheitlichen, einzigen "Quelle der Wahrheit" (auch "Single Point of Truth" genannt).
- Personalisierung des Erscheinungsbildes von Datenpräsentationen mit der eigenen Marke und einer White-Label-Benutzeroberfläche.
- Leistung mit historischen Branchendaten vergleichen durch Benchmarking.
- Jedem Benutzer die Durchführung von Self-Service- oder Ad-hoc-BI-Analysen ermöglichen.
- Sichern eines zuverlässigen Zugangs zum mobilen Reporting.
- Gewährleistung der Datensicherheit durch Überwachung des Benutzerzugriffs und Einhaltung von Compliance-Standards.
Mit eingebetteter Datenvisualisierung lassen sich intelligentere Geschäftsentscheidungen treffen, die zu höherer Effizienz sowie Kundenzufriedenheit führen.
Fazit - Einbettung von Datenvisualisierungen verhelfen zu höherer Effizienz und Kundenzufriedenheit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Embedded Analytics Microsoft Power BI Unternehmen eine flexible und skalierbare Lösung für die Integration von Datenanalysefunktionen in ihre Anwendungen bieten. Denn die Plattform bietet eine Reihe von Vorteilen, darunter eine verbesserte Kundenbindung, eine bessere Entscheidungsfindung und eine höhere Effizienz. Durch die Einbettung von Power BI-Berichten und -Dashboards direkt in ihre Anwendungen können Unternehmen ihren Anwendern einen einfachen Zugang zu Echtzeitdaten und -einblicken bieten. Schließlich können sie so datengesteuerte Entscheidungen treffen und das Unternehmenswachstum vorantreiben.
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