I valet av analysverktyg är priset en betydande faktor. För att underlätta ditt val har vi tagit fram en tabell som ger en överblick över potentiella kostnader för olika analyslösningar
E-BOKEN
Så här väljer du rätt analysverktyg.
Konkreta tips som hjälper dig att välja rätt analyslösning för din verksamhet.
Du är här:
ATT TÄNKA PÅ
När du väljer en ny analyslösning
Varje företag sitter på en guldgruva av data som, när den används korrekt, kan ge ovärderliga insikter för verksamheten. En bra analyslösning är avgörande för att omvandla rådata till insikter, eftersom det leder till bättre beslutsfattande och ökad effektivitet i företaget.
Men vilken analyslösning ska du egentligen välja? Utvecklingen av ny teknik går allt snabbare och det finns otaliga leverantörer och varianter av verktyg att välja mellan för att få mer kontroll över ditt företags data. Det är lätt att gå vilse i termer som data lake, molnplattform, maskininlärning och IoT.
Med en mängd olika analyslösningar att välja mellan, såväl enkla som mer komplexa, är det viktigt att börja med att förstå er nuvarande situation:
Hur utnyttjar ni data idag?
Hur vill ni kunna använda data och analys i framtiden?
De här frågorna är avgörande för att hitta rätt analyslösning för er specifika verksamhet. I den här guiden reder vi ut några vanliga begrepp och ger dig 10 konkreta tips för vad du bör tänka på när du överväger en lämplig analyslösning.
Från spannmål till bakverk
Hur din analyslösning omvandlar rådata till viktiga insikter
Att omvandla rådata till insiktsfull data kan liknas vid att förvandla råvaror till en färdig produkt, där olika analyslösningar hanterar olika steg i processen. Tänk på det som att förvandla spannmål till bakverk. Spannmålet måste skördas, bearbetas, bakas och sedan distribueras till kunderna. Vissa vill kanske ha avancerade tårtor i flera våningar, medan andra prioriterar småkakor med snabb leverans.
På samma sätt behöver du välja analysverktyg baserat på vilken "slutprodukt" du faktiskt vill ha och hur mycket data som behöver bearbetas. För enklare behov kan traditionella kalkylblad vara tillräckliga, men för mer komplexa behov och större användargrupper kan mer avancerade, specialiserade analyslösningar vara nödvändiga.
Vilka typer av analyslösningar finns?
Det finns huvudsakligen 4 olika typer av analyslösningar:
1. KALKYLARK
Kan till exempel vara Excel eller Google Sheets. Kalkylarken används för att extrahera, analysera och visualisera data. Excel har även funktioner som exempelvis Power Pivot och Power Query, som möjliggör mer avancerade analyser än de klassiska kolumn-för-kolumn-beräkningarna.
2.”OUT-OF-THE-BOX”- ANALYSLÖSNING
En "out-of-the-box"-analyslösning, som exempelvis PowerAnalyze, är en färdig, standardiserad lösning som kan tas i bruk direkt efter installation utan behov av anpassning eller konfiguration. Den här typen av lösningar är designade för att snabbt och enkelt visualisera generella KPI:er från ett eller två enkla källsystem. De fokuserar mer på finansiell data än företagsspecifika mål, vilket är fördelaktigt för snabba beslut och att få en överblick över företagets hälsa. Trots att de är enklare att implementera och kräver mindre teknisk expertis, kan de vara mindre flexibla än mer avancerade, skräddarsydda lösningar.
3. BI-VERKTYG
Ett BI (Business Intelligence)-verktyg är en programvara som kan kopplas direkt till datakällor för att sammanställa, transformera och visualisera data. De erbjuder också funktioner för säkerhet, interaktion och delning av rapporter. Exempel på sådana verktyg är Power BI, Qlik och Tableau.
Här kan du läsa mer om Power BI
4. DATAPLATTFORM MED BI-VERKTYG
Detta är det mest avancerade alternativet. Med dataplattform menar vi en centraliserad datahub som innehåller olika komponenter för lagring, sammanställning, transformation och visualisering av data. Detta kommer ofta att involvera funktionalitet från molnplattformar som tillhandahålls av företag som Microsoft, Google eller Amazon. En dataplattform ska vara dynamisk och underlätta utökade analysbehov, som maskininlärning eller databehandling i realtid.
.jpg?width=2000&height=855&name=wheat_banner_small%20(1).jpg "hand som rör vete_banner")
VILKEN ANALYSLÖSNING BÖR DU VÄLJA?
10 kartläggande frågor
Genom att överväga följande 10 frågor kan du lättare avgöra vilken analyslösning som är bäst för just ditt företag:
1. Vem ska använda analyslösningen?
Först och främst bör du identifiera vem som ska använda analyslösningen, deras roller och behov. Sker apportering endast kvartalsvis av en person? Då kanske du inte behöver en ny analyslösning. Kanske räcker det med att exportera data till ett kalkylblad, eller kanske dina befintliga system redan uppfyller dina behov? Behöver du däremot komplexa analyser för beslutsfattande, kan en mer avancerad analyslösning vara absolut nödvändig.
2. Vilken dataprodukt ska lösningen underlätta?
Vad ska analyslösningen användas till? Den kan användas för mer än bara rapportering, till exempel som datacenter för applikationer, integrationer mellan system, kundinriktad data eller djupanalys och maskininlärning för företagets analytiker. Användare och önskad dataprodukt avgör hur data ska lagras. Kraven skiljer sig åt om data ska visas på ett intuitivt sätt för företagets affärsanvändare, kunder eller analytiker. Enklare analyslösningar är ofta anpassade för rapportering, medan mer komplexa behov kräver mer avancerade lösningar.
3. Vad är analysbehovet?
När du har identifierat användarna, bör du kartlägga nuvarande rapporteringskrav och vilka KPI:er som ska mätas. Tänk både på dagens krav och framtida frågeställningar. En genomtänkt datastrategi är väldigt användbar här. Din nivå av datadrivenhet avgör vilka analysbehov du har.
—DESKRIPTIV ANALYS
Vad hände?
Denna typ av analys återger historiska fakta och är den minst komplexa analysformen. Beskrivande analys kan till exempel dra slutsatsen att “Vi presterade bättre än förra året”, men kommer inte svara på varför vi presterade bättre eller vad vi borde göra för att få lika bra resultat nästa år.
—Diagnostisk ANALYS
Varför hände det här?
Diagnostisk analys går ett steg längre och förklarar varför något hände. Den kombinerar data från olika källor för att identifiera mönster och samband. Ett exempel på en diagnostisk analys kan vara en analys som visar “Vi anställer någon viktig resurs som kan vara orsaken till de goda resultaten”.
—PREDIKTIV ANALYS
Vad kommer att hända?
Prediktiv analys använder data för att förutsäga framtida trender och händelser. Ett exempel på detta kan vara ”Det kommer att bli större efterfrågan på denna produkt under våren”.
—PRESKRIPTIV ANALYS
Vad bör vi göra?
Preskriptiv analys, den mest komplexa formen, använder data för att optimera beslut. Den tar hänsyn till alla faktorer som påverkar ett beslut för att analysera nästa steg, ofta med hjälp av maskininlärning eller optimeringsalgoritmer. Ett exempel på preskriptiv analys kan vara ”Under dessa förutsättningar kommer vi att få maximalt resultat om vi producerar så många av varje produkt”.
4. Vilken data finns och var finns den tillgänglig?
När analysbehoven väl är kartlagda, är det dags att identifiera vilka datakällor du har och hur data hämtas från dem. Kanske har du inte det underlag du behöver för att svara på alla frågorna i punkterna ovan? Då bör du se till att analyslösningen gör det enkelt att lägga till nya källsystem.
Om dina långsiktiga analysbehov skiljer sig från dina nuvarande, bör du välja en dynamisk lösning som enkelt kan utökas. Hur data hämtas från källsystemen, antingen direkt till ett Excel-ark eller via API-anrop, bör också beaktas. Från SQL-databaser är det relativt enkelt att extrahera data direkt till ett Excel-ark eller en Power BI-rapport. Om data måste hämtas via API-anrop bör man i vissa fall välja en lösning med specialiserade komponenter för omvandling och lagring av data.
5. Analysera historik som inte behandlats i källsystemet?
Kraven på historik ska också bedömas. Inte alla källsystem tar vara på historik, och om du vill bygga egen historia bör du välja en analyslösning med specialiserade komponenter för lagring och omvandling av data.
6. Hur mycket data har du och vad är kraven på prestanda och uppdateringsfrekvens?
Olika analyslösningar har olika kapacitet att bearbeta data. Mer avancerade lösningar erbjuder bättre prestanda. Om du har mycket data och höga prestandakrav, som att analysera mer än 1 miljon rader i Excel, bör du överväga en mer avancerad lösning.
7. Finns det behov av automatisk rapportering?
Behöver du automatisk rapportering? För enklare, sällan förekommande rapporter kan manuell uppdatering vara tillräcklig. Men för större och mer komplexa analysbehov kan manuell uppdatering bli oerhört tidskrävande.
Excel-baserad rapportering kan kräva mycket manuellt arbete, medan mer avancerade analyslösningar kan automatiseras och schemaläggas för regelbundna uppdateringar, vilket minimerar belastningen på källsystemen.
8. Vilka är kraven på säkerhet?
Företag har ofta specifika säkerhetskrav för data. Inte alla behöver tillgång till all information, och personkänsliga uppgifter kräver särskild hantering, som anonymisering. Excel-baserade analyslösningar har begränsade säkerhetsfunktioner. BI-verktyg och mer avancerade plattformar erbjuder omfattande säkerhetsfunktioner, som att styra åtkomst till rapporter och data, samt avancerade inloggningsfunktioner. Specialiserade komponenter för datatransformation kan också tillhandahålla nödvändig anonymisering innan rapportering.
9. Vilka är behoven för att interagera med och dela data?
Beroende på hur många som arbetar med samma rapport, är det viktigt att överväga hur du interagerar med och delar data. Om många arbetar med samma Excel-fil, kan olika versioner snabbt uppstå. Det kan leda till osäkerhet om vilken data som är korrekt.
När många arbetar med samma data är det viktigt att ha en gemensam "sanning". Centraliserade data i ett BI-verktyg eller en dataplattform ger en gemensam datakälla. Dessa verktyg tillåter flera användare att arbeta med rapporter utan att påverka vad andra ser, och erbjuder olika sätt att dela data, som automatisk e-postrapportering, inbäddning i PowerPoint eller anpassning för mobilformat.
10. Vilka kompetenser finns internt?
Har företaget analytiker som är redo för en ny analyslösning, eller är de flesta mer bekväma med grundläggande Excel-uppgifter? Hur är de anställdas dataförståelse och är de vana vid att använda data för beslutsfattande? Låg teknisk kompetens kan både argumentera för och emot en avancerad analyslösning. Å ena sidan kan det vara meningslöst att investera i en avancerad lösning om de anställda inte kan använda den.
Å andra sidan kan en bättre analyslösning göra det lättare att använda data för beslut. BI-verktyg är utformade för att presentera data på ett förståeligt sätt, vilket kan vara lättare att förstå än Excel-data. Om företaget har egna analytiker kan det vara bra att låta dem göra sina egna analyser, men med en centraliserad dataplattform för att säkerställa kvalitetssäkrade data. Det är också viktigt att överväga företagets interna kompetens och resurser för att driva en lösning, och om det finns behov av extern personal.
Ladda ner e-boken
Så här väljer du rätt analyslösning.
Vilken analyslösning passar bäst för ditt företag? Vi har skapat en vägledande e-bok fylld med detaljerade och praktiska råd för att hjälpa dig att fatta rätt beslut. Välkommen att ladda ner e-boken gratis som PDF här.