Hvad er dataanalyseværktøjer?

Dataanalyseværktøjer er softwareløsninger, applikationer og platforme, der forenkler og fremskynder processen med at analysere store mængder data. De muliggør business intelligence (BI), analyser, datavisualisering, og rapportering til virksomheder, så de kan træffe vigtige beslutninger rettidigt.

Konceptet med dataanalyse er lige så gammelt som selve dataene. I dag er det dybt integreret i alle aspekter af forretning og beslutningstagning, hvilket driver indsigt og strategier på tværs af brancher. Big data og behovet for hurtigt at analysere store mængder data har ført til udviklingen af ​​forskellige værktøjer og platforme med en lang række funktioner. Men med overfloden af ​​forskellige typer dataanalyseværktøjer på markedet, er det, der skulle være en simpel opgave, blevet en kompleks opgave.

Denne artikel har til formål at forenkle processen med at finde den dataanalyseplatform, der opfylder din organisations specifikke behov. Ud over at give en liste over nogle af de bedste dataanalyseværktøjer, der er tilgængelige på markedet i dag, nævner den også de vigtige faktorer, som du bør overveje, inden du træffer en købsbeslutning. Til formålet med denne artikel vil udtrykkene "dataanalyseværktøjer" og "dataanalyseværktøjer" blive brugt i flæng for at undgå enhver forvirring.

Bruger dine teams timer på manuelt at rense og forberede data til analyse?

Forestil dig at have data, der allerede er formateret, renset og klar til brug. Astera leverer analyseklare data til din BI- og analyseplatform, så dine teams kan fokusere på indsigt, ikke manuel dataforberedelse.

Download 14-dages gratis prøveversion

De bedste dataanalyseværktøjer at overveje i 2025

Her er vores liste over de bedste værktøjer til dataanalyse, visualisering, rapportering og BI med fordele og ulemper, så du kan træffe en informeret beslutning:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI er en af ​​de bedste business intelligence-platforme på markedet i dag. Tilbydes af Microsoft og har en visuel brugergrænseflade (UI), der gør det nemmere at visualisere data og dele indsigt på tværs af organisationen. BI og dataanalytikere bruger Power BI til at oprette forbindelse til datakilder, transformere rå data til meningsfuld indsigt og bygge interaktive rapporter og dashboards. Som Microsofts eget tilbud giver Power BI den mest problemfri integration med andre Microsoft-værktøjer og det bredere Azure-økosystem.

FORDELE

• Robust integration med andre Microsoft-applikationer og -tjenester
• Understøttelse af avancerede analyseteknikker som automatiseret maskinlæring (AutoML) og prædiktiv modellering
• Microsoft tilbyder en gratis version med grundlæggende funktioner og skalerbare prismuligheder, der passer til organisationens behov.

ULEMPER

• Brugere på populære anmeldelseswebsteder, f.eks Gartner, rapporter, at dashboards nemt kan blive rodet.
• Selvom det tilbyder en grafisk brugergrænseflade, datamodellering er stadig kompleks for ikke-tekniske brugere.
• Tilbyder en begrænset oplevelse med Mac OS.

Ideel til: skabe datavisualiseringer og rapporter til virksomheder i alle størrelser, med brugere lige fra tekniske begyndere til analytikere.

Tableau

Tableau (erhvervet af Salesforce i 2019) er en anden topplatform for business intelligence og visualisering. Det bruger kunstig intelligens (AI) aktiverede funktioner til at demokratisere dataanalyse og fremskynde opdagelsen af ​​indsigt. Med Tableau kan brugere hurtigt oprette forbindelse til forskellige datakilder, rense og forberede data, skabe interaktive visualiseringer og bygge omfattende dashboards. Den udmærker sig ved at udforske data, opdage trends og afdække skjulte mønstre.

FORDELE

• Et af de nemmeste analyseværktøjer at bruge, selv for nye brugere.
• Tableau kan integreres med R og andre værktøjer for at udnytte avancerede analysefunktioner.
• Ad-hoc analysefunktioner giver brugerne mulighed for at stille spørgsmål om deres data og få svar hurtigt.

ULEMPER

• Et af de dyreste værktøjer til analyse, især for organisationer med mange brugere.
• Brugere på anmeldelseswebsteder rapporterer træg ydeevne med store datasæt.
• Datamodelleringsfunktioner er ikke så robuste som dem, der tilbydes af Power BI.

Ideel til: avanceret datavisualisering og -udforskning, ideel til mellemstore og store virksomheder, der har datateams med en vis erfaring med dataanalyseværktøjer.

QlikSense

QlikSense er en AI- og ML-drevet BI- og analyseplatform, der gør det muligt for brugere at skabe datavisualiseringer, rapporter og dashboards ved hjælp af dens træk-og-slip-baserede grænseflade. Qliks Associative Engine giver brugerne mulighed for frit at etablere relationer inden for data i stedet for at stole på foruddefinerede forespørgsler.

FORDELE

• Tilbyder problemfrit samarbejde, da brugere hurtigt kan dele rapporter og dashboards.
• Faciliterer undersøgende dataanalyse og muliggør hurtig opdagelse af indsigt med sin associative datamodel.
• Evnen til at automatisere processen med at skabe maskinlæringsmodeller (ML) med AutoML.

ULEMPER

• Den indledende læringskurve for ikke-tekniske brugere er en udfordring.
• Blandt et af de dyreste dataanalyseværktøjer.
• Brugergrænsefladetilpasning er ikke på niveau med andre værktøjer.

Ideel til: brugervenlig data efterforskning og selvbetjeningsanalyse, velegnet til virksomheder i alle størrelser med fokus på intuitiv dataopdagelse.

SAS Viya

SAS Viya er en AI-drevet analysemaskine i hukommelsen, der tilbyder datavisualisering, rapportering og analyser til virksomheder. Brugere får forenklet dataadgang og integration fra forskellige kilder med værktøjer til datakvalitet og data afstamning sporing indbygget i platformen.

FORDELE

• Automatiseret modelvalg gør det nemmere at afdække skjulte indsigter og lave forudsigelser.
• Tilbyder granulær adgangskontrol til vedligeholdelse dataintegritet og overholdelse af lovgivningen.
• Brugere kan nemt integrere R og Python.

ULEMPER

• SAS Viya er et af de dyreste dataanalyseværktøjer.
• Brugere oplever, at SAS-dokumentation mangler, hvilket komplicerer fejlfinding.
• At migrere fra SAS 9.4 til SAS Viya er ikke ligetil og har en indlæringskurve.

Ideel til: avanceret analyse og datavidenskab, der henvender sig til store virksomheder med et stærkt fokus på statistik og et team af data scientists.

Sisense

Sisense er en BI- og dataanalyseløsning, der henvender sig til både tekniske og forretningsbrugere. Ligesom andre værktøjer giver det brugere mulighed for at oprette forbindelse til forskellige datakilder, både lokale og cloud-baserede, kombinere data og bygge dashboards og rapporter for at kommunikere resultater. Sisense integrerer AI-egenskaber til automatisk generering af indsigt og forudsigelig analyse.

FORDELE

• Det kan integreres i apps og software for at muliggøre dataudforskning inden for eksisterende arbejdsgange.
• Sisense Mobile BI giver brugerne adgang til og interagerer med dashboards og rapporter hvor som helst.
• Elasticube, Sisenses unikke datastruktur, optimerer databehandling og analyse selv med store datasæt.

ULEMPER

• Tilpasning (f.eks. til almindelige diagrammer) kræver kodning, som forretningsbrugerne ikke er dygtige til.
• En masse nyttige funktioner skal købes separat, da de ikke kommer indbygget.
• Dens funktionssæt er ikke så omfattende som nogle af de etablerede spillere.

Ideel til: virksomheder i alle størrelser, der ønsker at styrke deres teams med analyser uanset deres tekniske ekspertise.

Er dine data spredt på tværs af forskellige kilder og påvirker analyser? Prøve Astera.

Udførelse af en holistisk analyse kræver adgang til et konsolideret datasæt. Astera's forenede datastak giver dine datateams mulighed for at kombinere data fra flere kilder til et centraliseret datavarehus, hvilket gør det tilgængeligt for dit dataanalyseværktøj og forenkler analyser.

Se demo

SAP BI Suite

SAP tilbyder flere analyse- og BI-løsninger. SAP'er BusinessObjects BI Suite er til on-premises datarapportering, visualisering og deling. SAP Analytics Cloud tager det et skridt videre med funktioner som udvidet analyse og integration med andre cloud-baserede SAP-løsninger. Virksomheder, der ønsker at migrere fuldt ud til skyen og udnytte en mere moderne analyseplatform, bør overveje SAP Analytics Cloud.

FORDELE

• Mulighed for at få adgang til både cloud og on-premises data via en enkelt platform.
• Robust integration med andre SAP-værktøjer (produkter og tjenester).
• Skræddersyede dashboards imødekommer specifikke brugerbehov og leverer målrettet indsigt til forskellige afdelinger.

ULEMPER

• Sammenlignet med andre analyseværktøjer er implementering af SAP en udfordring.
• For at få det ønskede niveau af dybde i indsigtsoversigten skal brugerne indsende en meget raffinerede stykke information.
• Bredden af ​​funktioner fører til en stejl indlæringskurve.

Ideel til: store virksomheder med et komplekst datalandskab og en blanding af tekniske og ikke-tekniske brugere.

Looker

Looker er Googles enterprise-grade BI- og analyseplatform, der gør det muligt for brugere at grave frem og dele indsigt i realtid. Brugere kan udnytte Looker til at skabe interaktive dashboards og rapporter og få indsigt i forskellige aspekter af deres virksomhed. Det betyder, at de kan oprette forbindelse til forskellige datakilder, bygge datamodeller og udføre ad hoc-analyser for at besvare specifikke spørgsmål.

FORDELE

• Gemini i Looker fremskynder analytiske arbejdsgange.
• Mulighed for at oprette brugerdefinerede dataprodukter og tjene penge på data.
• En af de mest brugervenlige platforme til analyse og BI.

ULEMPER

• Looker er dyrere sammenlignet med andre analyseværktøjer.
• Brugere på anmeldelseskanaler rapporterer at have præstationsproblemer i specifikke situationer.
• Datamodellering via LookML er ikke den mest intuitive eller brugervenlige.

Ideel til: indlejring af analyser direkte i applikationer til udviklere og dataanalytikere, der arbejder i mellemstore og store virksomheder.

R

I modsætning til kommercielle dataanalyseværktøjer med intuitive træk-og-slip brugergrænseflader, R er et gratis, open source programmeringssprog, som statistikere, dataforskere og forskere bruger til komplekse statistiske analyser, datavisualisering og udvikling af statistiske modeller. Det tilbyder et stort bibliotek af pakker til at udføre specialiserede opgaver som maskinlæring og tidsserieanalyse.

FORDELE

• Brugere kan skrive deres egne funktioner og manipulere data på indviklede måder.
• Rs aktive fællesskab betyder, at støtte er let tilgængelig.
• I stand til at udføre en uhyre bred vifte af analytiske opgaver og modelleringsopgaver.

ULEMPER

• R har en meget stejl indlæringskurve og henvender sig til folk, der er dygtige til at kode.
• Det er betydeligt langsommere med store datasæt sammenlignet med andre kompilerede sprog (f.eks. Python).
• Tilbyder meget begrænset indbygget support til BI og kræver integration med andre værktøjer.

Ideel til: statistisk databehandling og avanceret analyse af dataforskere og statistikere.

Python

Python er et andet programmeringssprog, der i vid udstrækning anvendes til dataanalyse, maskinlæring og videnskabelig databehandling. Dens biblioteker, som NumPy og Pandas, giver effektive værktøjer til databehandling, rengøringog udforskning. Dets relative brugervenlighed, datavidenskabelige biblioteker og visualiseringsmuligheder gør det til et topdataanalyseværktøj for erfarne dataforskere.

FORDELE

• Python integreres godt med populære BI-værktøjer.
• Brugere kan nemt automatisere gentagne opgaver.
• Dens maskinlæringsfunktioner (ML) gør det til et fremragende valg for dataforskere.

ULEMPER

• At mestre avancerede dataanalyse- og visualiseringsteknikker kræver tid og kræfter.
• Python er ikke den bedste mulighed for brug med meget store datasæt.
• Skræddersyede løsninger med Python kræver løbende vedligeholdelse og support.

Ideel til: dataanalyse, datavidenskab og maskinlæring af dataforskere og programmører på tværs af virksomheder i alle størrelser.

Microsoft Excel

Excel er et regnearkssoftware kendt for dets dataorganisering, analyse og visualiseringsmuligheder. Brugere kan udføre grundlæggende beregninger såvel som komplekse analyser.

FORDELE

• Excel tilbyder et rigt bibliotek af statistiske, matematiske, økonomiske og tekstfunktioner.
• Robust integration med andre Microsoft-applikationer.
• Pivottabeller giver brugerne mulighed for at opsummere og analysere store datasæt.

ULEMPER

• Excel kæmper med meget store datasæt.
• Den mangler avancerede statistiske modelleringsmuligheder.
• Det tilbyder begrænset datatransformation kapaciteter.

Ideel til: grundlæggende dataanalyse og rapportering, velegnet til alle virksomhedsstørrelser og brugere med varierende tekniske færdigheder.

Bruger dine teams timer på manuelt at rense og forberede data til analyse?

Forestil dig at have data, der allerede er formateret, renset og klar til brug. Astera leverer analyseklare data til din BI- og analyseplatform, så dine teams kan fokusere på indsigt, ikke manuel dataforberedelse.

Download 14-dages gratis prøveversion

KNIME Analytics-platform

KNIME, et akronym for Konstanz Information Miner, er en populær open source-dataanalyseplatform designet til at strømline dataintensive processer. Det tilbyder dataforskere, analytikere, forskere og alle, der er involveret i datadrevet beslutningstagning, en visuel brugergrænseflade til at udforske, rense, analysere og visualisere data.

FORDELE

• KNIME er gratis til kommerciel brug.
• Dets store og aktive samfund er en pålidelig kilde til støtte.
• Brugere kan bygge brugerdefinerede arbejdsgange, der er skræddersyet til deres forretningsbehov.

ULEMPER

• At mestre KNIME's UI kræver betydelig træning.
• KNIMEs rapporterings- og visualiseringsmuligheder er begrænsede sammenlignet med værktøjer som Tableau og Power BI.
• Arbejde med ustrukturerede data er kompleks.

Ideel til: dataanalyse og Workflow automation, rettet mod brugere med moderat teknisk ekspertise.

RapidMiner

Næste på vores liste over dataanalyseværktøjer er RapidMiner, en datavidenskabsplatform, der har til formål at forenkle data mining behandle. Dataforskere, analytikere og forretningsbrugere bruger RapidMiner til dataforberedelse, udforskning, modellering, evaluering og implementering.

FORDELE

• Det tilbyder automatiseret modelbygning og optimeringsfunktioner.
• Værktøjet integreres nemt med store datakilder.
• RapidMiner tilbyder indbyggede funktioner til at justere variabler for højere nøjagtighed.

ULEMPER

• Sammenlignet med andre analyseværktøjer er RapidMiner dyrt.
• Indlæringskurven er stejlere, især med avancerede funktioner.
• Håndtering af datavidenskabelige arbejdsgange kræver dygtige fagfolk.

Ideel til: data scientists og analytikere i virksomheder af alle størrelser for datastrid, minedrift, modellering, udforskning og prædiktiv analyse.

Orange

Orange er et andet open source-maskinelærings- og dataminingværktøj primært rettet mod dataforskere, forskere og studerende med fokus på dataanalyse og visualisering. Analyseværktøjet bruger visuel programmering til at forenkle data mining.

FORDELE

• Brugere finder det ligetil at installere og bruge.
• Orange integreres let med Python.
• Det giver en række plots og diagrammer til dataudforskning og visualisering.

ULEMPER

• Ifølge brugeranmeldelser mangler dokumentationen dybde.
• En høj grad af afhængighed af Pythons eksterne biblioteker.
• Kundesupport er ikke en af ​​Oranges stærke sider.

Ideel til: datavisualisering og maskinlæring, velegnet til dataanalytikere og forskere på alle erfaringsniveauer.

Domo Data Experience Platform

Domo er et cloud-baseret dataanalyseværktøj, der gør data tilgængelige for alle i en organisation. Som andre værktøjer til dataanalyse har Domo en visuel brugergrænseflade, der gør det muligt for brugere at oprette visualiseringer, rapporter og dashboards uden at kræve omfattende tekniske færdigheder.

FORDELE

• Brugere kan udforske data uafhængigt uden at stole på IT.
• Domo håndterer store datasæt og leverer indsigt i realtid.
• Det tilbyder en interaktiv mobil dataanalyseapplikation.

ULEMPER

• Da Domo er et cloud-baseret analyseværktøj, kan det nemt blive dyrt.
• Vejledningerne er ikke så effektive i betragtning af kompleksiteten af ​​avancerede funktioner.
• Domo er muligvis ikke den bedste mulighed for organisationer, der er afhængige af lokal infrastruktur.

Ideel til: forenet datastyring, business intelligence og samarbejde, målrettet mellemstore til store virksomheder.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics er en business intelligence (BI) og analyser platform, der henvender sig til en bred vifte af brugere, såsom ledere, forretningsanalytikere og dataforskere.

FORDELE

• Tilbyder muligheden for at udforske data via samtaleforespørgsler baseret på naturlig sprogbehandling (NLP).
• Det er ligetil at bygge og tilpasse dashboards.
• Bruger AI til automatisk at give dybere indsigt.

ULEMPER

• Bredden af ​​funktioner fører til en stejl indlæringskurve.
• Brugergrænsefladen for mobilanalyseappen er ikke poleret.
• Brugere på anmeldelseskanaler rapporterer præstationsproblemer, når de har at gøre med meget store datasæt.

Ideel til: AI-drevet analyse og selvbetjeningsrapportering i virksomhedsklasse, ideel til store virksomheder med en blanding af tekniske og ikke-tekniske brugere.

Er dine data spredt på tværs af forskellige kilder og påvirker analyser? Prøve Astera.

Udførelse af en holistisk analyse kræver adgang til et konsolideret datasæt. Astera's forenede datastak giver dine datateams mulighed for at kombinere data fra flere kilder til et centraliseret datavarehus, hvilket gør det tilgængeligt for dit dataanalyseværktøj og forenkler analyser.

Se demo

Hvad gør et dataanalyseværktøj fantastisk?

Softwarepakker til dataanalyse kommer med forskellige funktionssæt og muligheder. Mens nogle tilbyder en komplet end-to-end analyseløsning, herunder dataintegration, rengøring, analyse og visualisering, andre fokuserer mere snævert på specifikke aspekter såsom avanceret statistisk modellering eller realtidsdatabehandling.

Som en tommelfingerregel kombinerer et fantastisk dataanalyseværktøj i dag dataindtagelse, forberedelse, udforskning, analyse, visualisering og samarbejde i en enkelt, brugervenlig pakke.

Derudover skal værktøjet:

• være let at navigere, selv for dem uden omfattende teknisk viden
• være fleksibel nok til at give brugerne mulighed for at skræddersy den til deres specifikke behov og præferencer
• tilbyde en række visualiserings- og rapporteringsmuligheder
• være i stand til at oprette forbindelse til forskellige datakilder (databaser, regneark, API'er osv.)
• tilbyde muligheden for at håndtere og manipulere store datasæt
• har indbyggede funktioner til håndtering af manglende data, afvigelser og uoverensstemmelser
• har funktioner til at udføre flere typer analyser

Hvordan vælger man et dataanalyseværktøj til ubesværet BI og analyse?

Enhver virksomhed ønsker at udstyre sit team af data- og forretningsanalytikere med de bedste værktøjer til dataanalyse for at træffe beslutninger støttet af pålidelige data. Men da ikke to virksomheder har identiske databehov, er det lige usandsynligt, at en enkelt analyseløsning opfylder begge krav fuldt ud. Og derfor er det organisationens pligt at evaluere sine databehov og vælge et værktøj, der imødekommer dem mest effektivt.

Bestem, hvilken type data din organisation håndterer

Forskellige værktøjer udmærker sig ved at håndtere forskellige typer dataformater. For eksempel er nogle værktøjer dygtige til at behandle store mængder ustrukturerede tekstdata til sentimentanalyse, mens andre specialiserer sig i relationelle databaser til specifik dataanalyse. Så som det første skridt skal du overveje, hvilken type data din organisation skal analysere og de datakilder, den kommer fra. Er det strukturerede data fra databaser og regneark, semi-strukturerede data som logfiler og JSON-filer eller ustrukturerede data såsom tekstdokumenter og sociale medier feeds?

Vurder, om du har brug for et dedikeret værktøj til dataintegration

Dette fører os til det faktum, at et værktøj designet udelukkende til analyse og rapportering ikke kan håndtere alle nuancer af data og næsten altid har brug for en dataintegrationsplatform som bro. Disse værktøjer er specialiserede i udtrække data fra forskellige kilder, transformere det til et samlet format og indlæse det til et datalager eller analysemiljø, alt imens det sikres datakvalitet og tilgængelighed, som er afgørende for nøjagtige og pålidelige analyser.

Overvej slutbrugerens krav og ekspertise

Du skal også overveje slutbrugerens tekniske ekspertise – vil en ikke-teknisk bruger (forretningsanalytiker) eller en mere teknisk velfunderet bruger (dataanalytiker eller dataforsker) bruge det? Mens nogle platforme leverer funktioner, der imødekommer kravene fra begge brugergrupper, henvender andre værktøjer kun til den ene eller den anden. Værktøjer drevet af en visuel træk-og-slip brugergrænseflade appellerer til forretningsbrugere, mens dataforskere generelt har brug for mere kontrol og derfor foretrækker analyseløsninger, der tilbyder en blanding af kodning (normalt SQL) og peg-og-klik-funktioner.

Andre faktorer, du bør overveje, er:

• Værktøjets prisstruktur.
• Kvaliteten af ​​kundesupport.
• Dybden af ​​dokumentation.
• Potentiel leverandørlåsning.

Hvilke use cases kan du tage højde for med et dataanalyseværktøj?

En omfattende dataanalyseplatform bør være i stand til at levere en bred vifte af use cases.

Data visualisering

Det er, når virksomheder skal omsætte data til visuelle repræsentationer (diagrammer, grafer, kort) for at forstå mønstre og tendenser. For at visualisere data har du brug for værktøjer med en bred vifte af diagramtyper, interaktivitet, tilpasningsmuligheder og integration med andre dataanalyseværktøjer.

Business Intelligence (BI)

BI transformerer data til handlingsvenlig indsigt for at understøtte strategisk beslutningstagning. Til BI har du brug for dataanalyseværktøjer, der forenkler datamodellering, rapportering og visualisering og tilbyder samarbejdsfunktioner.

Rapportering

Rapportering involverer oprettelse af foruddefinerede, formaterede dataoversigter til regelmæssigt forbrug. Det kræver værktøjer med rapportskabeloner, planlægning, distribution og dataeksportmuligheder.

Avanceret dataanalyse

Nogle gange er virksomheder nødt til at anvende komplekse statistiske og maskinlæringsteknikker for at udtrække skjulte mønstre og indsigter. Til avanceret dataanalyse har du brug for specialiserede dataanalyseværktøjer med statistiske funktioner, maskinlæringsalgoritmer, forudsigelige modelleringsfunktioner og dataminingfunktioner.

Udforskende dataanalyse (EDA)

Det involverer at undersøge data for at opdage mønstre og anomalier uden foruddefinerede hypoteser. EDA kan udføres med værktøjer, der tilbyder dataprofilering og visualiseringsfunktioner, statistiske oversigter og interaktive udforskningsmuligheder.

Data mining

For at opdage mønstre, der er skjult i store datasæt, har virksomheder brug for dataanalyseværktøjer med data forbehandling, associeringsreglens minedrift, klyngedannelse, klassificering og forudsigelse.

Datateknik

Mange virksomheder designer og bygger datainfrastruktur til at understøtte dataanalyse. For at forenkle processen har de brug for specifikke værktøjer til data ekstraktion, transformation, lastning (ETL), data warehousing, data sø administration og cloud integration.

Mange moderne dataanalyseværktøjer tilbyder en kombination af disse muligheder for at give en omfattende løsning. For eksempel inkluderer et BI-værktøj typisk datavisualisering, rapportering og grundlæggende analysefunktioner, mens en datavidenskabsplatform fokuserer på avanceret analyse, maskinlæring og datateknik.

Bruger dine teams timer på manuelt at rense og forberede data til analyse?

Forestil dig at have data, der allerede er formateret, renset og klar til brug. Astera leverer analyseklare data til din BI- og analyseplatform, så dine teams kan fokusere på indsigt, ikke manuel dataforberedelse.

Download 14-dages gratis prøveversion

 Astera leverer analyseklare data til din BI- og analyseplatform

En analyses pålidelighed er kun så god som de data, den er baseret på. To krav for at træffe nøjagtige og rettidige forretningsbeslutninger er: data af høj kvalitet og problemfri adgang til det. I betragtning af den stigende kompleksitet af data, kommer værktøjer fokuseret på analyse og rapportering ofte til kort, når det kommer til at integrere de forskellige datakilder og forberede dataene til analyse.

Det er her Astera viser sig at være uvurderlig. Det er en AI-drevet datastyringsplatform, der giver dig mulighed for at kombinere data fra flere kilder til den destination, du vælger, uanset om det er på stedet eller i skyen. Prøv Astera gratis eller planlæg en demo at se det i aktion.