Die Demokratisierung von Daten mag sich wie ein weiteres Modewort aus der Geschäftswelt anhören. Aber abgesehen von der Begeisterung, steht sie für ein wichtiges Konzept: Wenn Ihre Mitarbeiter keinen Zugang zu den Daten haben, die sie für die Entscheidungsfindung benötigen, geraten Entscheidungen ins Stocken und Ihr Unternehmen wird darunter leiden.
Es ist eine ständige Herausforderung, aus Ihren Daten einen Nutzen zu ziehen und diesen im gesamten Unternehmen bereitzustellen. Laut einer Umfrage von Gartner®:
„Weniger als die Hälfte der Führungskräfte im Bereich Daten und Analytik (44 %) gaben an, dass ihr Team tatsächlich einen Mehrwert für ihr Unternehmen schafft.“1
Es ist nicht leicht, das Richtige zu tun, und zu viele Datenlösungen stecken voller leerer Versprechungen. Dies wiederum führt dazu, dass Führungskräfte zu viel versprechen, Geschäftsanwendern zu viel versprochen wird und die IT-Abteilung mit einem weiteren Produkt belastet wird, das die Erwartungen nicht erfüllt.
Deshalb investiert Appian in Funktionen und Fähigkeiten, die selbst für die komplexesten Datenökosysteme einen greifbaren Mehrwert bieten. Und in unserer Version 23.4 haben wir eine Vorschau auf die Self-Service-Analysen von Appian Data Fabric vorgestellt, einen speziellen Bereich für Geschäftsanwender, in dem sie Unternehmensdaten untersuchen und Berichte erstellen können.
Self-Service-Analysen auf einen Blick
Mit vielen Business Intelligence-Lösungen können Sie individuelle Berichte erstellen. Der Nachteil ist jedoch, dass es sich nur um BI-Lösungen handelt.
Die Appian Plattform bietet eine durchgängige Prozessautomatisierung, die durch Ihre Unternehmensdaten und KI unterstützt wird. Und Self-Service-Analysen sind nur eine von vielen leistungsstarken Funktionen dieser Plattform, mit denen Sie den Wert Ihrer Daten und Prozesse weiter steigern können.
Da Self-Service-Analysen auf einer zugrunde liegenden Data Fabric basieren, lösen sie viele der häufigsten Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, wenn sie versuchen, den Datenzugriff zu demokratisieren. Dazu zählen Sicherheitsbedenken, Datenverfügbarkeit und fehlender Zugriff in Echtzeit. Und da die Low-Code-Designfunktionen der Appian Plattform genutzt werden, ist die Verwendung unglaublich einfach – ohne jegliche Vorkenntnisse in Appian oder Entwicklungsarbeit.
Sind Sie bereit? Lesen Sie weiter und erhalten Sie ein paar Ideen, wie Sie diese neue Funktion nutzen können. Oder wenden Sie sich an unser Team für eine individuelle Demo.
Anwendungsfall Nr. 1: Zugang zu großen Datenbeständen ohne Sicherheitsbedenken ermöglichen
Mit Self-Service-Analysen können Geschäftsanwender Daten in ihrer Appian Data Fabric untersuchen und analysieren sowie einen Katalog von Datenbasen durchsuchen, der durch rollenspezifische Berechtigungen und Sicherheit auf Zeilenebene geschützt ist.
Wenn beispielsweise eine Privatkundenbank ihre Kundenbindung und ihre Cross-Selling-Maßnahmen verbessern möchte, kann sie Self-Service-Analysen nutzen, um das Kundenverhalten besser zu verstehen und Möglichkeiten für Upselling und die Reduzierung der Kundenabwanderung zu erkennen.
Da die erforderlichen Daten bereits in der zugrunde liegenden Appian Data Fabric zusammengeführt wurden, können die Analyse- und Geschäftsanwender der Bank nun auf der Grundlage ihrer Benutzerrechte mit den verfügbaren Daten interagieren. Sie können beispielsweise Kundeninformationen segmentieren und Möglichkeiten für Cross-Selling aufzeigen. Mit zuverlässigen Benutzerberechtigungen und starken Sicherheitsnachweisen gewährleistet Appian, dass nur berechtigte Personen auf Ihre Daten zugreifen können.
Anwendungsfall Nr. 2: Daten untersuchen und Berichte erstellen ohne eine steile Lernkurve oder Hilfe von der IT-Abteilung
Mit Self-Service-Analysen können Benutzer schnell Berichte mit Rastern und Diagrammen erstellen, um Daten nach Bedarf zu aggregieren, zu filtern, zu sortieren und zu formatieren.
In Anlehnung an das Beispiel der Privatkundenbank in Anwendungsfall Nr. 1 können die Analyse- und Geschäftsanwender der Bank auch Datenvisualisierungen erstellen, um z. B. die häufigsten Transaktionen, die Haupttransaktionszeiten und die demografischen Daten der wichtigsten Kunden anzuzeigen.
Von daher können sie die Wirksamkeit ihrer Initiativen und Kampagnen im Laufe der Zeit verfolgen und ihre Strategien optimieren, ihre Kundschaft besser kennenlernen und datengestützte Entscheidungen in Echtzeit treffen.
Anwendungsfall Nr. 3: KI-gestützte Einblicke einholen, ohne Ihre Daten preiszugeben
Die Self-Service-Analysefunktionen von Appian umfassen außerdem Appian AI Copilot, einen KI-Assistenten, der Fragen beantworten und Einblicke in Ihre Daten geben kann.
Und für zusätzliche Sicherheit sorgt die BYOK-Verschlüsselung (Bring your own Key), mit der Sie Ihre Datenbasis vertraulich halten können. So werden die Fragen, die Sie im Chat eingeben, und die Daten, die Sie in Ihre Berichte aufnehmen möchten, nur an Ihre eigene Instanz von OpenAI GPT-4 gesendet.
Benutzer können AI Copilot beispielsweise Fragen zu einem Bericht stellen, wie etwa:
Welche zwei Maßnahmen kann ich auf der Grundlage dieses Berichts ergreifen?
Welche Bereiche können verbessert werden?
Was sind die Ausnahmefälle in diesem Bericht und wie kann ich sie verbessern?
[ Erfahren Sie mehr über den KI-Ansatz von Appian. Laden Sie unseren Leitfaden zur Implementierung privater KI herunter. ]
Entdecken Sie weitere neue Funktionen von Appian 23.4
Weitere Highlights finden Sie auf der Seite Neuerungen und Sie können sich bei Bedarf das Produktankündigungswebinar ansehen, das von Malcolm Ross, SVP of Product Strategy von Appian, geleitet wird.
1Gartner Pressemitteilung, Gartner Survey Reveals Less Than Half of Data and Analytics Teams Effective Provide Value to the Organization, März 2023.
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