Use Case
Ermöglichen Sie es Data-Science-Teams und Geschäftsanwender:innen, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten zu konzentrieren, die dann in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden.
Entlasten Sie IT- und Data-Science-Teams von langen Bearbeitungsstaus bei Analyse- und Datenbereinigungsaufgaben.
Ermöglichen Sie es Ihren Beschäftigten, sich auf hochwertige Projekte und fortschrittliche Analysen zu konzentrieren, anstatt ihre Zeit mit stumpfsinnigen Aufgaben zu verbringen.
Reduzieren Sie alltägliche, sich wiederholende Aufgaben und verbinden Sie Datenquellen automatisch.
Vermeiden Sie Fehler durch die Automatisierung sich wiederholender, manueller Aufgaben.
Aufgrund des schnellen Datenwachstums können sich Unternehmen nicht mehr auf Tools der letzten Generation wie Tabellenkalkulationen und Pivot-Tabellen verlassen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Mit diesen Tools kann man zwar eine Momentaufnahme historischer Daten untersuchen. Aber sie sind nicht leistungsfähig genug, um Einblicke in neue Trends zu gewinnen oder Vorhersagen zu treffen. Selbst in ihrer robustesten Form sind die Analysen in solchen Tools arbeitsintensiv, und bis Führungskräfte Erkenntnisse daraus gewonnen haben, sind viele Chancen bereits verstrichen.
Wenn Analysen automatisiert werden, haben sie das Potenzial, Entscheider:innen einen Kontext rund um Daten zu bieten und Daten in nützliche Informationen zu wandeln. Automatisierung eliminiert die repetitive, manuelle Arbeit, Daten in Erkenntnisse zu wandeln. Unternehmen, die Analysen automatisieren, können ihren Datenbetrieb auf die digitale Transformation ausrichten.
Die Automatisierung von Berechnungen ist nur eine der vielen Aufgaben, die mit Analytics bewältigt werden können. Workflows können Analysen miteinander verketten, um komplexe Aufgaben in einer Reihe auszuführen, die dann wiederholbar gemacht werden können. Beispielsweise besteht der Monatsabschluss in der Buchhaltung aus ähnlichen Schritten, Berechnungen und Berichtsformaten. Automatisierte Analysen wären ideal, um die mit dem Monatsabschluss verbundene Arbeitskomponente zu eliminieren.
Benutzer:innen können mit automatisierten Analysetools auf übergreifendem Niveau arbeiten, ohne die Mathematik, Statistiken und Algebra verstehen zu müssen, die unter der Oberfläche stattfinden. Die Tools ermöglichen es Wissensarbeitern mit Fachkenntnissen über geschäftliche Probleme, Analysen zu nutzen, ohne über Data-Science-Kenntnisse verfügen zu müssen.
Mit Alteryx ist Folgendes möglich:
