Embedded Analytics (eingebettete Analysen)

Was ist Embedded Analytics (eingebettete Analysen)?

Embedded Analytics, auf Deutsch eingebettete Analysen, ist eine Datenanalysetechnologie, die Analysefunktionen in eine Unternehmenssoftwareanwendung, -plattform oder ein Webportal statt in ein separates Tool integriert.

Embedded Analytics wird auch als Embedded Business Intelligence oder Embedded BI bezeichnet und bringt Datenanalyse- und Datenvisualisierungsfunktionen in die Anwendungen oder Plattformen, die Mitarbeiter zur Ausführung von Prozessen und Aufgaben verwenden. Dadurch wird eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglicht, ohne dass Führungskräfte und andere Benutzer auf Business-Intelligence-Plattformen (BI) zugreifen müssen, um Daten zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen.

Eingebettete Analysen sind oft Teil von Anwendungen, die bestimmte Prozesse ermöglichen, wie zum Beispiel die Planung des Lagerbedarfs oder die Umwandlung von Vertriebskontakten. Sie sind oft auch in Kernanwendungen von Unternehmen integriert, wie zum Beispiel in Software für Customer Relationship (CRM) und in Systeme für die Enterprise Resource Planning (ERP). Darüber hinaus bauen Unternehmen, die ihren Kunden einen Mehrwert bieten möchten, häufig eingebettete Analyse-Tools in kundenorientierte digitale Produkte und Software ein.

Wie funktionieren eingebettete Analysen?

Viele Mitarbeiter, die eingebettete Analysen im Rahmen ihrer Arbeit nutzen, erkennen sie möglicherweise nicht als separate Funktion. Das liegt daran, dass eingebettete Analysen in den meisten Fällen vollständig in die Software und den Workflow integriert sind.

Um dieses Maß an nahtloser Integration zu erreichen, ist jedoch viel Arbeit seitens des Unternehmens, des mit der Implementierung der eingebetteten Analysefunktionen beauftragten Technologieteams und der Geschäftsanwender, die davon profitieren werden, erforderlich.

Eine Organisation muss die Prozesse und Anwendungsfälle ermitteln, bei denen eingebettete Analysefunktionen den größten Nutzen bringen. Anschließend muss sie eine Strategie erstellen und umsetzen, um Folgendes sicherzustellen:

• Es steht die richtige Menge an hochwertigen Daten zur Verfügung, die in das eingebettete Analyse-Tool einfließen können.
• Das für den Anwendungsfall ausgewählte oder entwickelte eingebettete Analyse-Tool ist das geeignete.
• Die Mitarbeiter werden darin geschult, die neuen Analysefunktionen zur Unterstützung ihrer Entscheidungsfindung zu nutzen.

Im Rahmen dieser Strategie müssen das Technologieteam und die entsprechenden Geschäftsbereichsmitarbeiter entscheiden, welche der folgenden Maßnahmen sie ergreifen sollten:

• Kauf von Software mit eingebetteten Analysefunktionen.
• Kauf von eingebetteten Funktionen zur Integration in die verwendete Software.
• Erstellung eigener eingebetteter Funktionen zur Integration in die Software.

Eingebettete Analysen funktionieren, indem sie Daten aus dem System, in das sie eingebettet sind, und auch Daten – in der Regel über Programmierschnittstellen (API) – aus anderen Systemen, Datenbanken oder Data Warehouses abrufen. Eingebettete Analysen analysieren dann die Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die in Datenvisualisierungen, BI-Dashboards und Berichten dargestellt werden können.

Da sie eingebettet sind, erfolgen die Datenerfassung, -analyse und -visualisierung als Teil der Prozesse, die durch die Software ermöglicht werden, die die eingebetteten Analysefunktionen hostet. Das bedeutet, dass Benutzer die Analyse nicht als separate Komponente sehen, sondern als Teil des Workflows oder der Aufgabe, die sie ausführen.

Um sicherzustellen, dass eingebettete Analysen einen optimalen Nutzen bieten, sollten die IT- und BI-Teams, die die Technologie bereitstellen, sicherstellen, dass die Benutzer verstehen, wie sie die Funktionen der Technologie als Teil der von ihnen ausgeführten Prozesse oder Aufgaben nutzen können. Sie sollten auch sicherstellen, dass die eingebetteten Analysefunktionen für die Benutzer wirklich integriert und nahtlos sind.

Vorteile eingebetteter Analyse-Tools

Organisationen können zahlreiche Vorteile nutzen, wenn sie BI- und Analysetechnologien, einschließlich eingebetteter Analysen, einsetzen, um Erkenntnisse aus den gesammelten Daten zu gewinnen. Der größte Vorteil ist eine verbesserte Entscheidungsfindung, da Analysen es Menschen ermöglichen, faktenbasierte Entscheidungen zu treffen, anstatt sich auf Intuition, Vermutungen oder persönliche Erfahrungen zu verlassen. Zu den daraus resultierenden Vorteilen gehören häufig eine verbesserte betriebliche Effizienz, eine bessere Risikominderung und optimierte Abläufe. Dies wiederum kann zu einem Wettbewerbsvorteil und letztlich zu höheren Einnahmen führen.

Wie andere Formen der Analytik kann auch die eingebettete Analytik diese Vorteile bieten. Die eingebettete Analytik bietet jedoch auch einige einzigartige Vorteile, die sich aus ihrer Platzierung innerhalb anderer Softwaresysteme und -plattformen ergeben. Zu den spezifischen Vorteilen der eingebetteten Analytik gehören:

• Verbesserte Erfahrungen für Benutzer. Die eingebettete Analytik kann den BI- und Analytikprozess optimieren, was zu einer besseren Benutzererfahrung mit weniger Frustration und Ärger führt.
• Nahtloser Zugriff auf Erkenntnisse. Da eingebettete Analysen in die Software integriert sind, die die Benutzer zur Ausführung der erforderlichen Aufgaben verwenden, müssen sie für die Datenanalyse nicht von einem Softwaresystem zu einem anderen wechseln.
• Keine Unterbrechung des Arbeitsablaufs. Durch die integrierte Art der eingebetteten Analysen können Benutzer bei der Arbeit bleiben und dennoch die Dateneinblicke erhalten, die sie unterstützen, effektiver zu arbeiten.
• Schnellere Anwendung datengestützter Erkenntnisse. Da eingebettete Analysen Teil eines Arbeitsablaufs sind, können Benutzer die gewonnenen Erkenntnisse sofort umsetzen.
• Höhere Produktivität. Da Benutzer Daten schneller analysieren und visualisieren können, können sie ihre Gesamtproduktivität steigern.

Anwendungsfälle für eingebettete Analysen

Anwendungsfälle für eingebettete Analysen finden sich in Standard-Geschäftsprozessen – wie Personal- und Finanzprozessen –, die in Organisationen und branchenspezifischen Prozessen üblich sind. Zu den anschaulichen Anwendungsfällen für eingebettete Analysen gehören die folgenden Beispiele:

• Vertriebsteams verwenden eingebettete Analysen in ihren CRM-Anwendungen nicht nur, um Berichte über vergangene Verkaufszahlen zu erstellen, sondern auch, um aktuelle und zukünftige Chancen zu identifizieren, indem sie Daten zum Kundenverhalten nutzen, um Muster zu erkennen.
• Lieferkettenmanager können solche Funktionen in ihren bestehenden Lieferkettenmanagementsystemen nutzen, um Echtzeitanalysen zu Marktbedingungen durchzuführen und Bedarfsprognosen zu erstellen, die genauer und schneller sind als die von menschlichen Planern erstellten.
• Personalabteilungen können eingebettete Analysen einsetzen, um die Demografie der Mitarbeiter zu untersuchen, den Erfolg von Bindungsstrategien zu analysieren und Einblicke in den Personalbedarf des Unternehmens zu gewinnen. Sie können auch einfacher und schneller auf solche Analysen zugreifen, da die Funktionen in die Software integriert sind.
• Unternehmen können eingebettete Analysefunktionen zu ihren kundenorientierten Softwareprodukten oder digitalen Tools hinzufügen und so den Wert dieser Produkte für ihre Kunden steigern. Unternehmen, die digitale Tools als Teil anderer Dienstleistungen, wie zum Beispiel Finanzplanung, anbieten, könnten diese Funktionen in ihrem Webportal bereitstellen, um Self-Service-Analysefunktionen für ihre Kunden zu erstellen.

Eingebettete Analysefunktionen versus konventionelle BI

Eingebettete Analysen und herkömmliche BI sind insofern ähnlich, als dass sie beide Daten sammeln, analysieren und visualisieren, um Erkenntnisse zu vermitteln, die Einzelpersonen nutzen können, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. BI ist jedoch ein eigenständiger Prozess, sowohl in seiner traditionellen Form, die von qualifizierten BI-Fachleuten geleitet wird, als auch in Self-Service-BI-Umgebungen, in denen Geschäftsanwender die Daten selbst analysieren können. BI verwendet in der Regel Daten, die von den verschiedenen Systemen in einer Organisation generiert werden, aber die in der Business-Intelligence-Funktion verwendeten Tools und Prozesse sind von diesen Systemen getrennt.

Bei eingebetteten Analysen hingegen sind die BI- und Analyseprozesse in die Systeme integriert, die Mitarbeiter – und in einigen Fällen auch Kunden – zur Erledigung ihrer Aufgaben verwenden. Daher müssen Benutzer von eingebetteten Analysen nicht die von ihnen verwendete Anwendung verlassen oder zu einer anderen Ansicht wechseln, um analytische Erkenntnisse zu erhalten.

Wichtige Funktionen und Merkmale eingebetteter Analysen

Organisationen, die eingebettete Analysen in bereits verwendete Software integrieren oder im Rahmen eines Neukaufs erwerben möchten, sollten auf folgende Funktionen und Merkmale achten:

• Datenerkennung und -aufbereitung, um sicherzustellen, dass die von den eingebetteten Analysen verwendeten Daten korrekt, sauber und vollständig sind
• automatisierte Optionen
• Collaboration-Funktionen
• Interaktive Berichte, damit Benutzer für zusätzliche Informationen einen Drilldown durchführen, Daten abfragen, Datenpunkte vergleichen und verschiedene visuelle Darstellungen erstellen können
• Integrationsfunktionen, die den Anforderungen der Organisation entsprechen
• Mobile Funktionen, wie zum Beispiel die Möglichkeit, Berichte auf Mobilgeräten anzuzeigen
• Sicherheitsfunktionen
• benutzerfreundliche Funktionen, einschließlich Toolkits, mit denen Benutzer die Benutzeroberfläche anpassen können
• Optionen zur Datenvisualisierung

Darüber hinaus sollten Organisationen nach eingebetteten Analyseplattformen und -tools suchen, die über KI-Funktionen verfügen, einschließlich Augmented-Analytics-Funktionen und Algorithmen für maschinelles Lernen.

Anbieter von eingebetteten Analysen

Zahlen von Verified Market Research beziffern den Wert des Marktes für eingebettete Analysen im Jahr 2024 auf 54,95 Milliarden US-Dollar. Das Unternehmen prognostiziert, dass der Markt bis 2031 149 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Zahlen der IMARC Group zeigen einen noch größeren Markt, da das Unternehmen den globalen Markt für eingebettete Analysen im Jahr 2023 auf 62 Milliarden US-Dollar beziffert und schätzt, dass er bis 2032 175,3 Milliarden US-Dollar erreichen wird.

Nachfolgend finden Sie eine alphabetische Auswahl von Anbietern, die eingebettete Analysen bereitstellen:

• Domo
• Entrinsik
• GoodData
• Infor
• Infragistics
• Logi Analytics, Teil von Insightsoftware
• Looker, Teil von Google
• Luzmo
• Metabase
• Microsoft
• MicroStrategy
• Preset
• Qlik
• Qrvey
• Sigma Computing
• Sisense
• Tableau, Teil von Salesforce
• ThoughtSpot
• Yellowfin, Teil von Idera
• Zoho