<img height="1" width="1" src="" data consent-src="https://www.facebook.com/tr?id=1921535648103199&amp;ev=PageView &amp;noscript=1" data-category-consent="cookie_cat_marketing">

Søk på dette nettstedet:

Close modal

Side 2 Toppbanner analyse 2 1920x607

GJØR DINE DATA OM TIL VERDIFULL INNSIKT

Hvordan velge rett analyseverktøy.

Last ned e-boken

LAST NED DEN PRAKTISKE E-bokEN

Hvilket analyseverktøy bør du velge?

Alle bedrifter har data, og med korrekt raffinering kan dette være den nye oljen. For mange bedrifter ligger informasjon spredt i forskjellige kildesystemer og Excel-ark i uendelige versjoner, noe som betyr at den verdien du får ved å gjøre om data til innsikt ennå ikke er frigitt. Denne innsikten kan du oppnå ved å anskaffe det rette analyseverktøyet. Men, hvordan kan du vite hvilket analyseverktøy som passer din bedrift? 

Utvikling av ny teknologi går stadig raskere og det er utallige leverandører og varianter av verktøy som lover at de er akkurat det du trenger for å få kontroll på bedriftens data. Det er lett å gå seg vill i begreper som data lake, skyplattform, maskinlæring og IoT.

I denne e-boken forsøker vi å nøste opp i noen av disse begrepene og gi deg 10 konkrete tips til hva du bør tenke på når du skal vurdere et analyseverktøy. Avhengig av hvilke svar du får på de 10 spørsmålene nedenfor har vi laget en veileder som kan hjelpe deg  å forstå når hver analyseløsning passer. Du også en enkel innføring i kostnadsbildet på hvert analyseverktøy og tips for valg av leverandør og implementeringspartner. 

4 typer analyseverktøy.

I denne e-boken vil vi ta deg gjennom de 4 vanligste typene av analyseverktøy, forklare hva som er forskjellen på dem og gi deg konkrete eksempler på når hver av de bør brukes:

  1. Regneark
  2. «Out-of-the-box» analyseverktøy
  3. BI-verktøy
  4. Dataplattform med BI-verktøy

 

Ebok-Analyseverktoy_260_transparent

LAST NED E-BOK

E-bok: Hvordan velge rett analyseverktøy.

Vi tar vi deg gjennom de 4 vanligste analyseverktøyene og forklarer forskjellene mellom disse. Du får konkrete tips som gjør det enklere for deg å velge rett analyseverktøy for deg og din virksomhet. 

10 spørsmål for å kartlegge hvilket analyseverktøy du bør velge.

1. Hvem er brukerne av analyseverktøyet?
Det første du bør kartlegge er hvem som skal bruke analyseverktøyet, hvilke roller de forskjellige brukerne har, og hva slags behov hver rolle har.

2. Hvilket dataprodukt skal løsningen legge til rette for?
Med dataprodukt mener vi hva analyseløsningen skal brukes til. En analyseverktøy kan brukes til mer en bare tradisjonell rapportering. 

3. Hva er deres analysebehov?
Vi skiller mellom 4 typer analyseverktøy. Generelt kan vi si at jo mer komplekse analysebehov du har, jo mer avansert analyseløsning burde du velge.

  • Deskriptiv analyse: Hva skjedde?
  • Diagnostisk analyse: Hvorfor skjedde det?
  • Prediktiv analyse: Hva kommer til å skje?
  • Preskriptiv analyse: Hva bør vi gjøre? 

4. Hvilken data har dere og hvor tilgjengelig er denne ?
Når analysebehovene er kartlagt vil neste steg være å kartlegge hvilke datakilder du har og hvordan du henter ut data fra disse systemene.

5. Ønsker du å analysere historikk?
Du må vurdere deres krav til historikk. Ikke alle kildesystemer tar vare på historikk, og dersom du ønsker å bygge egen historikk bør du velge et analyseverktøy med spesialiserte komponenter for lagring og transformasjon av data.

6. Hvor mye data har dere, og hva er deres krav til ytelse og oppdateringsfrekvens?
Forskjellig typer analyseverktøy har forskjellig evne til å prosessere data. Jo mer avansert analyseverktøy du velger, jo bedre ytelse vil du typisk ha. 

7. Har dere behov for automatisk rapportering?
Hvis du rapporterer sjeldent med enkle analyser går det kanskje greit å bruke litt tid på å oppdatere rapporter manuelt. Men ved større og mer komplekse analysebehov kan det fort blir en tidkrevende og kjedelig oppgave å gjøre manuelle spørringer og oppdatering av rapporter.

8. Hva er deres krav til sikkerhet? 
Bedrifter har ofte ulike krav til sikkerhet når det kommer til data. Ikke alle i organisasjonen skal ha tilgang til all informasjon, og dersom du skal analysere personsensitiv data må du tenke på ting som anonymisering. 

9. Hvordan ønsker dere å samhandle med og dele data?
Avhengig av hvor mange som jobber med samme rapport er det viktig å ta hensyn til hvordan man samhandler med og deler data. 

10. Hvilken kompetanse har dere internt? 
Har bedriften egne analytikere som klør i fingrene etter å ta i bruk et nytt analyseverktøy? Eller er det mer spredt datakompetanse, der de fleste synes det er mer enn komplisert nok å bruke Excel til enkle beregninger?