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Wie Acterys im Vergleich zu Spotlight, Datadear und Futrli abschneidet

Acterys, Spotlight, DataDear und Futrli vergleichen

Bei cloudbasierten Buchhaltungssystemen wie Xero, QuickBooks und Myob sind Datenanalyse und Berichtswesen in der Regel begrenzt. Aus diesem Grund gibt es eine Reihe von Add-ons wie Spotlight, Datadear und Futrli, die die begrenzten Möglichkeiten der Software selbst ausgleichen. Dies wird noch dringlicher, wenn Sie die Daten in diesen Systemen mit anderen Datenquellen kombinieren müssen.

Webdienste „von der Stange“

Für Anforderungen, bei denen die Nutzer genau das suchen, was die Webanwendung bietet, können sie eine gute Wahl sein. Insbesondere dann, wenn nur ein besseres Reporting und eine einfache Planung mit zusammengefassten Abrechnungsdaten im Vordergrund stehen und der benötigte Prozess mit dem in der App angebotenen übereinstimmt. Was in diesem Zusammenhang in der Regel fehlt, sind Flexibilität und Möglichkeiten zur individuellen Anpassung. Da Webdienste mehr oder weniger geschlossen sind, lassen sie sich nur schwer über die Funktionen hinaus anpassen, die sie von Haus aus bieten.

Power-BI-Performance-Management-Architektur
Data Warehouse-Architektur auf Basis von Standard SQL Server

Acterys erweiterbare Architektur, die Power BI, Excel und andere Frontends integriert

Im Gegensatz zu einer geschlossenen Standard-Webanwendung verwendet Acterys einen Standard-Datenbankansatz, bei dem alle Daten aus dem Quellsystem (Xero, QuickBooks, Myob, HubSpot usw.) in das Data Warehouse geladen werden, von wo aus die Daten mit dem Front-End-Tool der Wahl abgerufen werden können: Webbrowser, Excel, Power BI, Tableau, etc.

Die wichtigsten Vorteile dieses Ansatzes sind:

Offen: Der Standarddatenbankansatz gewährleistet, dass Sie mit nahezu jedem Tool auf die Daten zugreifen können und nicht von einem einzigen Softwareanbieter abhängig sind.

Skalierbarkeit: Die Datenmengen und die Verarbeitungsleistung können je nach Bedarf unbegrenzt erhöht werden. Dazu gehören die Anzahl der hinzugefügten Unternehmen, die Nutzer, das Datenvolumen und die Verarbeitungsleistung.

Flexibilität: Das Datenmodell kann nach Bedarf angepasst und erweitert werden. Von ihren eigenen Mappings bis hin zum Hinzufügen anderer Datenquellen nach Bedarf.

Backup: Die Nutzer haben ein vollständiges Backup ihrer Daten in dem verknüpften SaaS-Dienst. Dies hilft in Notfällen, wenn das Hauptsystem nicht verfügbar ist, aber auch bei der Migration ihres Systems auf eine andere Plattform

Nachfolgend vergleichen wir im Detail, wie sich der Full-Data-Warehouse-Ansatz “ von Standard-Webdiensten im Bereich Analyse und Planung von cloudbasierter Buchhaltung neben Anwendungen wie QuickBooks, Xero, MYOB und anderen unterscheidet.

Skalierbarkeit und große Anzahl von Entitäten

Webanwendungen sind von Natur aus begrenzt, wenn es um die Skalierung geht. Sobald mehrere Unternehmen beteiligt sind, steigt das Datenvolumen (bei Acterys haben wir Kunden mit 1,7 Mio.(!) Journalen pro Monat) oder Daten aus anderen Quellen, z.B. aus CRM-Systemen, Marketingdaten (z.B. Google Analytics) und andere Webanwendungen integriert werden müssen, stößt der Web-App-Ansatz an seine Grenzen

Die Anpassung typischerweise geschlossener Anwendungen – ohne API oder extern zugängliche Datenspeicherung – ist in den meisten Fällen unmöglich.

Sicherheit

Webanwendungen für Berichte bieten in der Regel keine Kontrolle über Ihre Daten. Die Nutzer müssen die angebotene Speicherart und den Speicherort akzeptieren (abgesehen von den Download-Optionen in Excel, die viele anbieten) und haben in der Regel keinen Zugriff auf die Daten, außer über die Webanwendung selbst. Im Gegensatz dazu nutzt Acterys die marktführende Azure-Cloud-Plattform mit der Option, dass die Kunden ihre Daten vollständig selbst verwalten können. Sie können ihren „eigenen“ Mieter kontrollieren, können genau entscheiden, wo die Daten gehostet werden, z.B. in einem Rechenzentrum in ihrem Land. Der Seelenfrieden wird durch die wahrscheinlich fortschrittlichsten Sicherheitsmechanismen wie Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA), IP-Whitelisting (nur Benutzer mit speziell zugelassenen IP-Adressen können auf Daten zugreifen) usw. gewährleistet.

Datenmodellorientierter Ansatz

Ein an einem „offenen Datenmodell“ orientierter Ansatz geht in der Regel auf diese Herausforderungen ein. Hier werden Daten aus ERP-, Buchhaltungs- und anderen Systemen in ein separates „Data Warehouse“ geladen, das für Analysen optimiert ist. Dies geschieht in der Regel in einem Sternschema, in dem Transaktionstabellen (z. B. GL-Transaktionen, Rechnungen usw.) mit gemeinsamen Dimensionen (z. B. Kalender, Produkte, Kunden, Konten usw.) kombiniert werden.

Dies ermöglicht es den Benutzern, die Metadaten einmal zu definieren, z. B. wie Zeiträume oder Konten organisiert und abgebildet werden sollen, und die daraus resultierenden Definitionen und Hierarchien können dann für alle Transaktionstabellen verwendet werden. Der Vorteil dieses Ansatzes besteht darin, dass der Nutzer nicht von der Gnade eines Anbieters abhängig ist. Eine relationale Datenbank, z.B. Microsoft SQL Server, kann mit nahezu jedem Client-Tool (Excel, Power BI, Qlik, etc., etc.) verwendet werden und bietet zudem die Möglichkeit, die Daten in benutzerdefinierte Anwendungen zu integrieren (z.B. mit PowerApps und Microsoft Flow)

Acterys - Datenmodellorientierter Ansatz

Analyse Leistung

Der Ansatz des offenen Datenmodells ermöglicht es den Nutzern, die Analyselösung ihrer Wahl zu verwenden und nicht von einem bestimmten Anbieter abhängig zu sein. Die Acterys Power BI-Integration beispielsweise ermöglicht es Anwendern, von der derzeit leistungsstärksten Analyselösung der Welt zu profitieren, die Teil des unvergleichlichen Microsoft-Ökosystems ist. Das bedeutet, dass Sie von interaktiven Dashboards über Abfragen in natürlicher Sprache bis hin zu fortschrittlichem maschinellem Lernen alles zur Hand haben. Ganz zu schweigen von der nahtlosen Integration in die Office-Produktivitätslösung und den neuen no-code Workflows und App-Entwicklungsoptionen wie Microsoft Flow und PowerApps.

Filtern von benutzerdefinierten QuickInfos in Power BI
Filtern von benutzerdefinierten QuickInfos in Power BI

Was sind die Vorteile?

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Vorteile einer offenen (d. h. von den Benutzern bearbeitbaren und nicht in einem proprietären Format in einer geschlossenen Webanwendung) Datenmodellarchitektur folgende sind:

  • Deutlich verbesserte Leistung und Skalierbarkeit, da unternehmensfähige Plattformen (z. B. Microsoft Azure) verwendet werden, mit optimaler Datenspeicherung für Analyse und Simulation
  • Unübertroffene Sicherheitsoptionen
  • Keine Begrenzung des abgefragten Volumens aufgrund von API-Aufrufgrenzen pro Tag
  • Datenstrukturen können nach Bedarf bearbeitetwerden
  • Keine Einschränkung bei der Hinzufügung anderer Datenquellen (CRM, POS, Marketing, Inventar, etc. etc.)
  • Flexible Client-Optionen (z. B. Datenermittlungstools wie Power BI, Tableau, Qlik oder Excel), die nicht auf eine Webanwendung beschränkt sind
  • Planung & Workflows genau nach Bedarf konfigurierbar

Zugegeben, dieser Ansatz ist nicht für jeden geeignet: Die Nutzer müssen über Know-how in den erforderlichen Tools (Power BI, Excel, Datenmodellierung) verfügen oder benötigen externes Fachwissen, um Dinge einzurichten, die vom Standard abweichen oder die Integration anderer Datenquellen erfordern.

In der folgenden Tabelle haben wir die wichtigsten Akteure im Bereich der KMU-Analyse- und Planungszusatzlösungen für cloudbasiertes Rechnungswesen und ihre Architektur dargestellt. Wir sind zugegebenermaßen nicht unvoreingenommen. Sollte eine der folgenden Informationen ergänzt werden müssen oder sachlich falsch sein, lassen Sie es uns bitte wissen und wir werden sie überarbeiten.

Wie Spotlight, Futrli, Fathom und Datadear im Vergleich zu Acterys abschneiden

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