DataBrain Funktionen
DataBrain ist eine KI-gestützte Embedded-Analytics-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, schnell kundenorientierte Berichte und Dashboards zu erstellen, wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Mehr anzeigenHauptfunktionen von DataBrain
DataBrain ist eine KI-gestützte Embedded-Analytics-Plattform, die es Unternehmen ermöglicht, schnell kundenorientierte Berichte, Analysen und Dashboards zu erstellen. Sie bietet Self-Service-Analysen, reduziert Ad-hoc-Berichterstattung, ermöglicht die Veröffentlichung von Erkenntnissen über verschiedene Plattformen, stellt ein modulares SDK für eine einfache Integration bereit, unterstützt White-Labeling und gewährleistet Unternehmenssicherheit. DataBrain verbindet sich mit mehreren Datenquellen, hilft bei der Modellierung von Daten, ermöglicht die Anpassung von Dashboards und veröffentlicht interaktive Daten-Apps.
Self-Service-Analysen: Ermöglicht es Teams in verschiedenen Abteilungen, in Sekundenschnelle eigene Erkenntnisse zu gewinnen, wodurch die Abhängigkeit von Datenanalysten verringert wird.
Modulares SDK: Bietet ein erstklassiges SDK und ein No-Code-Datenstudio, damit Produktteams einfach Endbenutzer-Analyseerlebnisse erstellen können.
White-Labeling: Ermöglicht die Erstellung von pixelgenauen Dashboards, die dem Look and Feel der Plattform des Kunden entsprechen.
Unternehmenssicherheit: Bietet feingranulare Sicherheitskontrollen, Rollen und Berechtigungen und ist SOC 2- und ISO 27001-konform.
Datenmodellierung: Ermöglicht die Erstellung einer sauberen, einzigen Quelle der Wahrheit für Metriken, definiert Beziehungen und erstellt eine semantische Schicht.
Anwendungsfälle von DataBrain
Verbesserung von SaaS-Produkten: Integration von DataBrain in SaaS-Produkte, um Endbenutzern Embedded-Analytics-Funktionen bereitzustellen, den Produktwert zu steigern und die Benutzerbindung zu verbessern.
Finanzberichterstattung: Ermöglicht es Finanzteams, aussagekräftige Berichte und Dashboards zu erstellen und zu teilen, ohne stark auf Datenanalysten angewiesen zu sein.
Kundenorientierte Analysen: Ermöglicht es Unternehmen, ihren Kunden Self-Service-Analysefunktionen anzubieten und das gesamte Produktangebot zu verbessern.
Betriebliche Effizienz: Nutzung der Analysen von DataBrain zur Identifizierung von Ineffizienzen in Geschäftsprozessen, wie z.B. in der Logistik oder im Lieferkettenmanagement.
Vorteile
Reduziert Ad-hoc-Berichterstattung um bis zu 90 %, wodurch Ressourcen des Datenteams freigesetzt werden
Bietet schnelle Integration und Markteinführungszeit für Analysefunktionen
Bietet Unternehmenssicherheit und Compliance-Maßnahmen
Nachteile
Kann einige technische Kenntnisse für erweiterte Anpassungen erfordern
Preisinformationen sind nicht leicht verfügbar, was die Zugänglichkeit für kleinere Unternehmen potenziell einschränkt
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