Ett BI-verktyg är en applikation som skapats för att låta användare visa data utan att använda programmering. Dessa appar kan visa och dela data som diagram, dashboards och tabeller.
BI-verktyg och -tekniker kopplas till befintliga datakällor på ditt företag, såsom BI-plattformar som ditt CRM, datalager eller händelseanalystjänst.
Överväger du att implementera ett verktyg för affärsinformation i din organisation?
Om ja, introducerar vi gärna vanliga BI-verktyg som är användbara för att förstå affärstrender och generera insikter från er data.
Kalkylprogram: Ett kalkylprogram som Microsoft Excel eller Google Sheets är en klassisk illustration av ett BI-verktyg. Med dessa program kan du visualisera data i tabeller, pivottabeller eller diagram och dela resultaten som separata filer (eller länkar till dessa filer i molnet).
BI-plattformar: Ett BI-verktyg betraktas ofta som en app som används för datavisualisering och att skapa rapporter. Dessutom kan BI-verktyg som Metabase hantera uppgifter som datamodellering, datakatalogisering, versionshantering och behörighetshantering.
Guide för att välja ett BI-verktyg
I den här e-boken tar vi upp en rad frågor som du bör ställa dig när du väljer rätt BI-verktyg.
Skaffa BI-köparguiden Den användarvänliga delen av en datastack kan konfigureras med hjälp av olika analysverktyg, inklusive BI-verktyg. BI-plattformar kan enkelt hantera nästan samma ansvarsområden som dina andra stackdelar. Så här samverkar dessa delar:
BI-verktyg är inte datakällor; de fungerar inte som produktionsdatabaser eller datalager för datalagring som tillhör ditt företag. Genom att köra frågor och visa resultaten hämtar BI-verktyg data från databaser.
Programmeringsspråk som Python och R används av öppen källkodsapplikationer som Jupyter Notebook och RShiny för att manipulera data. Dessutom används de för att skapa rapporter och dashboards för analys, men eftersom de förlitar sig på kod snarare än ett visuellt gränssnitt betraktas de inte som BI-verktyg.
När det gäller att regelbundet importera eller transformera stora mängder data kan BI-verktyg inte ta rollen som ETL:er (eller ELT:er). Vissa BI-verktyg, som ETL:er, kan hantera datamodellering och datasömning (att koppla samman data från många databaser) genom att utföra frågor omedelbart.
Data om produktanvändning samlas in av händelse- eller webbanalysplattformar som Google Analytics, Segment eller Amplitude. Dessa tjänster betraktas inte som BI-verktyg, trots att de har ett gränssnitt för att visualisera och dela dessa data. De kan betraktas som mini-datastackar och kan användas oberoende av varandra.
LÄS MER: Hur AI-drivna chatbotar förenklar implementeringen av BI och analys för beslutsfattare