Anhand der Bedürfnisse und Anwendungsfälle von Geschäftsanwendern gesteuerte Analysen sind ein Analyseansatz. Er ermöglicht Datenanalysten und Geschäftsanwendern die Erstellung von Visualisierungen, die als Entscheidungshilfen dienen. Sie können gesteuerte Analysen direkt oder als Vorlage für die Entwicklung eigener, individueller Anwendungen nutzen.
Unternehmensmanager und traditionelle BI-Ansätze haben zunehmend Schwierigkeiten, mit dem sich ständig wandelnden Datenumfeld Schritt zu halten, die Effizienz zu steigern, einen ROI zu erzielen und den Geschäftswert zu erhöhen. Unternehmen müssen die Kluft zwischen Data Scientists, Business-Analysten und den dazwischenliegenden Systemen überbrücken, um den Wert von Daten zu maximieren, zukünftige Entwicklungen vorherzusagen und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Mithilfe geführter Analysen können Endnutzer die in Dashboards dargestellten Erkenntnisse und Informationen schnell erfassen. Dashboards müssen informativ und benutzerfreundlich sein, damit sich jeder schnell zurechtfindet und die Zusammenhänge versteht. Indem Nutzern vielfältige Optionen zur Datenanalyse und -dokumentation geboten werden, erhalten sie ein tieferes Verständnis der Daten.
Geführte Analysen tragen außerdem dazu bei, dass die Teams auf dem gleichen Stand bleiben, indem alle Geschäftsdaten an einem zentralen Ort zentralisiert werden, wo jeder darauf zugreifen kann.
Guided Analytics kann sowohl als eigenständige Anwendung als auch als eingebettetes Analyseprodukt zur App-Entwicklung eingesetzt werden. Ein eingebettetes Analyseprodukt integriert Echtzeitberichte, interaktive Datenvisualisierung und/oder erweiterte Analysen direkt in die Benutzeroberfläche einer Anwendung, einschließlich KI und maschinellem Lernen.
Die Integration von Analysetools in Ihre Apps bietet viele Vorteile. Einer davon ist, dass Sie Ihren Entwicklern Zeit und Mühe ersparen, da sie die Analysetools nicht für jede Anwendung von Grund auf neu entwickeln müssen.
Darüber hinaus ermöglicht die geführte Datenanalyse den Nutzern, den gesamten Datensatz in einer sicheren Umgebung zu erkunden, was ihr Vertrauen stärkt, die für ihre Entscheidungsfindung notwendigen handlungsrelevanten Erkenntnisse zu gewinnen.
Geführte Analysen im Bankwesen
Im Bankwesen helfen Datenanalysen Banken dabei, interne und externe Kundendaten zusammenzuführen und so ein aussagekräftiges Profil jedes einzelnen Kunden zu erstellen. Dadurch können Banken potenzielle Risiken bei der Kreditvergabe an Kunden mit geringer Bonität erkennen. Darüber hinaus nutzen Banken Analysen, um zu verstehen, wie ihre Kunden ihre Konten nutzen und um Trends zu identifizieren, die ihnen helfen, benutzerfreundliche Services zu entwickeln und zu pflegen.
Geführte Analysen in der IT-Branche
Finanzanalysen können die Unternehmensleistung aufzeigen, finanzielle Situationen anhand verschiedener, dem System zur Analyse vorgegebener Szenarien vorhersagen und vieles mehr im Finanzsektor ermöglichen. Wie kann die IT-Branche von Datenanalysen profitieren?
Indem IT-Unternehmen die Lücke zwischen Daten, Erkenntnissen und Maßnahmen schließen, können sie uns in der heutigen modernen Technologiewelt besser unterstützen. Durch die Nutzung von Echtzeit-Dateneinblicken können IT-Abteilungen fundiertere, datengestützte Entscheidungen treffen und so ihre Services und Angebote wettbewerbsfähig halten, indem sie Trends im Betriebsablauf erkennen.
Geführte Analytik in der Fertigungsindustrie
Fertigungs- und Geschäftsprozesse bergen enormes Potenzial für die Geschäftsentwicklung. Fertigungsanalytik , einschließlich Algorithmen für maschinelles Lernen, fortgeschrittener Analytik und anderer Datenanalysemethoden und -werkzeuge, eröffnet Herstellern vielfältige Möglichkeiten. Zu den Zielen gehören unter anderem die vorbeugende Instandhaltung zur Senkung der Instandhaltungskosten, die Maximierung der Anlageneffektivität, die Verbesserung der Logistik im Kundenservice, die Automatisierung von Maschinenabläufen zur Minimierung von Ausfallzeiten sowie die Steigerung der Genauigkeit in Vertrieb und Marketing.