Søge hjemmeside:
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.
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.
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.
