Embedded Analytics ist eine Methodik, die Datenanalyse- und Business-Intelligence-Tools in Unternehmenssoftwareanwendungen integriert. Dies ermöglicht es Endbenutzern, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, ohne ihre gewohnte Arbeitsumgebung zu verlassen.
Der Ursprung und die historische Reise eingebetteter Analysen
Das Konzept der eingebetteten Analyse hat seine Wurzeln in den Anfängen des Internets, etwa in den 1990er Jahren, als Unternehmen begannen, die Notwendigkeit einer Datenanalyse in ihren täglichen Abläufen zu erkennen. Die ersten Erwähnungen eingebetteter Analysen lassen sich bis in die späten 2000er Jahre zurückverfolgen. Mit dem Aufkommen von Big Data und der digitalen Transformationswelle Mitte der 2010er Jahre gewann es jedoch wirklich an Bedeutung.
Die steigende Nachfrage nach Echtzeit-Datenanalyse und Entscheidungsfindung trieb die Entwicklung und Einführung eingebetteter Analysen voran. Unternehmen erkannten das Potenzial der Nutzung von Daten in ihren betrieblichen Anwendungen, um die Leistung zu optimieren, Trends vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Embedded Analytics verstehen
Bei eingebetteter Analyse geht es um mehr als nur die Integration von Dashboards oder Berichten in eine vorhandene Softwareanwendung. Dabei geht es um die tiefe Integration von Analysen in die Software, sodass Benutzer im Kontext ihrer Arbeit auf Dateneinblicke zugreifen können.
Drei Hauptkomponenten der eingebetteten Analyse sind:
- Datenaggregation: Hierbei werden Daten aus verschiedenen Quellen zur Analyse gesammelt.
- Datenanalyse: Hierbei handelt es sich um den Prozess der Untersuchung, Bereinigung, Transformation und Modellierung von Daten, um nützliche Informationen zu ermitteln, Schlussfolgerungen zu ziehen und die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
- Datenvisualisierung: Dabei geht es um die Darstellung von Daten in einem visuellen Kontext wie Diagrammen, Grafiken und Karten, um Trends, Ausreißer und Muster in Daten zu verstehen.
Arbeitsmechanismus von Embedded Analytics
Der eingebettete Analyseprozess beginnt mit der Datenerfassung. Daten werden aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Cloud-Speicher, externen APIs und Benutzereingaben gesammelt. Anschließend wird es gereinigt und in ein für die Analyse geeignetes Format umgewandelt.
Anschließend werden analytische Algorithmen auf diese Daten angewendet, um Erkenntnisse, Muster und Trends aufzudecken. Diese Erkenntnisse werden dann in einem benutzerfreundlichen, visuellen Format wie Diagrammen, Grafiken, Dashboards oder Berichten dargestellt. Dieser gesamte Prozess ist nahtlos in den Arbeitsablauf des Benutzers in seiner Betriebssoftware integriert, sodass er einfach auf Dateneinblicke zugreifen und diese verstehen kann, ohne die Plattform wechseln zu müssen.
Hauptmerkmale von Embedded Analytics
Embedded Analytics zeichnet sich durch mehrere Besonderheiten aus:
- Nahtlose Integration: Es ist in die bevorzugte Software des Benutzers integriert und bietet kontextbezogene Einblicke, ohne den Arbeitsablauf zu stören.
- Echtzeitanalyse: Es bietet eine Datenanalyse in Echtzeit und ermöglicht so eine zeitnahe Entscheidungsfindung.
- Benutzerfreundliche Visualisierungen: Es stellt Daten in leicht verständlichen Formaten wie Diagrammen, Grafiken und Dashboards dar.
- Anpassbar: Es ermöglicht die Anpassung an die Geschäftsanforderungen.
- Skalierbar: Es kann skaliert werden, um wachsende Datenmengen und -komplexität zu bewältigen.
Arten eingebetteter Analysen
Eingebettete Analysen können basierend auf ihrer Funktionalität in vier Haupttypen eingeteilt werden:
- Eingebettete Berichterstellung: Stellt statische, vordefinierte Berichte innerhalb der Anwendung bereit.
- Eingebettete Dashboards: Bietet interaktive visuelle Schnittstellen zur Verfolgung wichtiger Kennzahlen.
- Integrierte Self-Service-Analyse: Ermöglicht Benutzern die Erstellung eigener Berichte und Dashboards, ohne dass technisches Fachwissen erforderlich ist.
- Embedded Advanced Analytics: Verwendet fortschrittliche statistische Methoden und prädiktive Modellierung zur Datenanalyse.
Anwendungen und Herausforderungen eingebetteter Analysen
Eingebettete Analysen können in verschiedenen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel, der Fertigung und der IT eingesetzt werden, unter anderem für Aufgaben wie Leistungsverfolgung, Prognosen, Risikobewertung und Analyse des Kundenverhaltens.
Bei der Implementierung können jedoch einige Herausforderungen auftreten, darunter Datenschutzbedenken, der Bedarf an technischem Fachwissen, Integrationskomplexität sowie die Verwaltung von Datenvolumen und -vielfalt. Die Lösung dieser Probleme liegt in der Auswahl der richtigen eingebetteten Analysetools, der Gewährleistung sicherer Datenpraktiken, der Schulung der Benutzer und der Einführung skalierbarer Technologien.
Eingebettete Analysen im Vergleich zu ähnlichen Begriffen
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| Eingebettete Analyse | Integriert BI-Tools in Unternehmenssoftware für kontextbezogene Dateneinblicke. |
| Traditionelles BI | Erfordert den Wechsel zu separaten Plattformen für die Datenanalyse. |
| Datenanalyse | Bezieht sich im Großen und Ganzen auf alle Techniken zur Datenanalyse. Eingebettete Analysen sind eine Teilmenge davon. |
| Ad-hoc-Berichterstattung | Ermöglicht die Erstellung benutzerdefinierter Berichte bei Bedarf. Es kann eine Funktion eingebetteter Analysen sein. |
Zukunftsperspektiven und Technologien in der Embedded Analytics
Zu den zukünftigen Trends in der eingebetteten Analyse gehören der verstärkte Einsatz von KI und maschinellem Lernen für prädiktive Analysen, der Aufstieg der Echtzeitanalyse, eine verbesserte Anpassung und die Integration der Verarbeitung natürlicher Sprache für sprachaktivierte Analysen. Darüber hinaus werden eingebettete Analysen mit dem Aufkommen des IoT eine Schlüsselrolle bei der Analyse der riesigen Datenmengen spielen, die von vernetzten Geräten generiert werden.
Proxyserver und eingebettete Analysen
Proxyserver können die Funktionalität und Sicherheit eingebetteter Analysen verbessern. Sie können Anonymität für sichere Datentransaktionen bieten, die Last ausgleichen, um die Leistung zu verbessern, und den Zugriff auf regionsspezifische Daten ermöglichen. Darüber hinaus können sie zum Zwischenspeichern von Daten verwendet werden, wodurch die Latenz reduziert und die Geschwindigkeit der Datenanalyse in eingebetteten Analysesystemen weiter optimiert wird.
