HINWEIS: Skai hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen.
Unternehmensteams wollen ständig wissen, wie ihr Unternehmen abschneidet - im Vergleich zu ihren internen Zielen und denen des Marktes, auf dem sie konkurrieren. Sie vergleichen ihre Leistung mit früheren Ergebnissen, mit den Wünschen ihrer Kunden, mit dem, was ihre Kunden kaufen, und idealerweise mit dem, was ihre Kunden kaufen werden . Um Antworten zu erhalten, verlassen sich Unternehmen in der Regel auf interne Datenquellen, die den Entscheidungsträgern nur einen Teil des Bildes zeigen.
Das gehört jetzt der Vergangenheit an. Durch eine strategische Partnerschaft machen es Signals Analytics und Sisense heute einfach, externe Datenanalysen in die BI-Umgebung eines Unternehmens zu integrieren. Das Ergebnis ist ein breiterer, ganzheitlicherer Blick auf den Markt, verbunden mit besser verwertbaren und detaillierteren Erkenntnissen. Durch die Einbindung dieser Analysen wird die Datennutzung und der Zugang zu wichtigen Erkenntnissen im gesamten Unternehmen demokratisiert.
Warum externe Datenanalytik?
Die Integration von Signals Analytics in die Sisense-Plattform löst das Versprechen fortschrittlicher Analytik ein, indem sie Informationen zur richtigen Zeit am richtigen Ort bereitstellt, Standardentscheidungen in strategische Entscheidungen umwandelt und die Zeit bis zum Einsatz verkürzt. Durch die Kombination interner und externer Daten werden aussagekräftige Erkenntnisse gewonnen, die Innovationen, Produktentwicklung, Marketing, Partnerschaften, Übernahmen und vieles mehr vorantreiben können.
Hauptanwendungsfälle für externe Datenanalysen
Externe Daten eignen sich hervorragend, um Entscheidungen über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg zu treffen, von der Identifizierung unerfüllter Bedürfnisse bis hin zur Vorhersage von Verkaufszahlen für bestimmte Eigenschaften, der Positionierung gegenüber der Konkurrenz, der Messung von Ergebnissen und vielem mehr. Durch die Einbeziehung einer Vielzahl externer Datenquellen, die miteinander verknüpft und kontextualisiert sind, erhalten die Nutzer/innen ein ganzheitlicheres Bild des Marktes.
Wenn zum Beispiel Produktbewertungen, Produktlisten, soziale Medien, Blogs, Foren, Nachrichtenseiten und mehr mit Verkaufsdaten kombiniert werden, steigt die Trefferquote für Predictive Analytics von 36% auf über 70%. Ähnliche Ergebnisse werden erzielt, wenn man von Social Listening allein zu einem vollständig verknüpften und kontextualisierten externen Datensatz übergeht, um Vorhersagen zu treffen.
Die Partnerschaft von Sisense und Signals Analytics: Was du wissen musst
- Signals Analytics liefert die verknüpften und kontextualisierten Datensätze für bestimmte Kategorien von schnelldrehenden Konsumgütern (FMCG)
- Sisense-Benutzer können auf einen der umfangreichsten verfügbaren externen Datensätze zugreifen und die Leistungsfähigkeit dieser verknüpften Daten in ihren Sisense-Dashboards entfesseln
- Der ROI der Analytik-Investition steigt dramatisch, wenn historische Daten, Verkaufs-, Bestands- und Kundendaten mit Signals Analytics-Daten kombiniert werden
Integriere in drei einfachen Schritten externe Datenanalysen in deine Sisense-Umgebung
Schritt 1: Verbinden
Verwende den Snowflake-Datenkonnektor in deiner Sisense-Benutzeroberfläche, um dich mit dem Skai Data Mart zu verbinden. Die Daten können live im Sisense ElastiCube abgefragt werden.
Schritt 2: Wähle
Sobald die Datenverbindung hergestellt ist, wählst du die benötigten Datentypen aus, indem du den entsprechenden "Katalog" filterst.
Schritt 3: Visualisieren
Wähle die Dimensionen, Kennzahlen und Filter aus, die du anwenden willst, und visualisiere sie dann.
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*DieserBlogbeitrag erschien ursprünglich auf Signals-Analytics.com. Skai hat Signals-Analytics im Dezember 2020 übernommen. Lies die Pressemitteilung.
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