Mehr über Statistische Analysesoftware erfahren
Was ist statistische Analysesoftware?
Statistische Analysetools informieren datengetriebene Entscheidungen, sei es im Forschungs- oder Geschäftskontext. Unternehmen haben begonnen, die Bedeutung des Zugriffs auf alle geschäftskritischen Daten und deren Kombination zu erkennen, um ein besseres Verständnis dafür zu bekommen, wie ein Unternehmen funktioniert. Die Verbindung von unterschiedlichen Systemen, um Daten konsumierbar zu machen, ist ein komplexer Prozess, aber einmal abgeschlossen, sind Unternehmen in der Lage, statistische Analysetools zusammen mit anderen Datenanalysetechniken zu nutzen. Dies hilft ihnen, die Daten auf eine leicht verständliche Weise zu visualisieren und zu interpretieren. Ein Unternehmen kann sich nicht in ein digital natives Unternehmen verwandeln, bis es seine Daten nutzt, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Diese datengetriebenen Entscheidungen bieten einen wichtigen Vorteil und helfen, ein Unternehmen von seinen Wettbewerbern zu unterscheiden.
Mittelgroße und große Unternehmen stehen vor beispiellosen Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse von Daten. Einige dieser Herausforderungen sind das exponentielle Wachstum des Volumens von Unternehmensdaten und deren zunehmende Komplexität, verursacht durch neue Technologien wie soziale Medien und das Internet der Dinge (IoT). Um diese Herausforderungen zu bewältigen, müssen Unternehmen große Datenmengen, sowohl strukturierte als auch unstrukturierte, aus verschiedenen Quellen sammeln und analysieren. Unternehmen müssen Trends und Muster in historischen Daten finden, während sie zukünftige Chancen und Risiken identifizieren. Sie können es sich auch nicht leisten, viel Zeit mit der Analyse von Daten zu verbringen, die schnell an Relevanz verlieren. Fortschrittliche statistische Verfahren und Visualisierungen bieten eine robuste, benutzerfreundliche und integrierte Plattform, um Geschäftsdaten zu verstehen und komplexe Geschäfts- und Forschungsprobleme zu lösen.
Welche Arten von statistischer Analysesoftware gibt es?
Statistische Analyse gibt es in vielen verschiedenen Ausprägungen, wobei jede Art für unterschiedliche Anwendungsfälle geeignet oder vorteilhaft ist. Obwohl es viele Methoden gibt, wird das ultimative Ziel der Analyse in drei Typen unterteilt: deskriptiv, präskriptiv und prädiktiv. Deskriptive Analyse betrachtet einfach die Daten, wie sie sind, ohne sich auf ein zukünftiges Ergebnis zu beziehen oder es zu empfehlen. Präskriptive Analyse verwendet historische Daten, um ein bestimmtes Ergebnis zu empfehlen. Schließlich verwendet prädiktive Analyse historische Daten, um zukünftige Daten oder Ergebnisse vorherzusagen. Abgesehen von diesen breiten Methoden kann statistische Analysesoftware die folgenden Arten von Analysen durchführen:
Regressionsanalyse
Diese Art der Analyse ermöglicht die Durchführung verschiedener Regressionsmethoden wie der Methode der kleinsten Quadrate (OLS), der gewichteten kleinsten Quadrate (WLS) oder des verallgemeinerten linearen Modells (GLM).
Prädiktive Analytik
Prädiktive Analytik durchsucht und analysiert historische Datenmuster, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, indem Informationen aus Datensätzen extrahiert werden, um Muster und Trends zu bestimmen. Mithilfe einer Reihe von statistischen Analysen und Algorithmen verwenden Analysten prädiktive Analyseprodukte, um Entscheidungsmodelle zu erstellen, die Geschäftsmanager nutzen, um das bestmögliche Ergebnis zu planen.
Überlebenszeitanalyse
Diese Art der Analyse ermöglicht die Bewertung von Dauern, Ereignissen und Zuverlässigkeit im Zusammenhang mit statistischer Analyse.
Zeitreihenanalyse
Zeitreihenanalyse ermöglicht es Benutzern, Muster innerhalb massiver, kontinuierlicher Zeitreihendatensätze zu identifizieren, um Berichte, Prognosen und prädiktive Analysen durchzuführen.
Bayessche Analyse
Diese Methode der statistischen Inferenz ermöglicht es, frühere Informationen über einen statistischen Parameter mit Beweisen aus Informationen in einer Stichprobe zu kombinieren, um den Prozess der statistischen Inferenz zu leiten.
Entscheidungsbäume
Ein häufiges Klassifikationsmodell ist ein Entscheidungsbaum. Diese Modelle sagen eine Reihe möglicher Ergebnisse basierend auf einer Vielzahl von Eingaben voraus. Zum Beispiel, wenn ein Verkaufsteam 1 Million Dollar im Pipeline aufbaut, können sie 100.000 Dollar Umsatz abschließen, aber wenn sie 10 Millionen Dollar im Pipeline aufbauen, sollten sie in der Lage sein, 1 Million Dollar Umsatz abzuschließen.
Was sind die häufigsten Merkmale von statistischer Analysesoftware?
Statistische Analysetools ermöglichen es Benutzern, strukturierte oder unstrukturierte Daten zu durchsuchen und zu analysieren. Durch den Analyseprozess werden Datensätze und Visualisierungen aus den zusammengestellten Daten erstellt.
Datenvorbereitung: Um die Daten zu analysieren, müssen sie ordnungsgemäß bereinigt und von hoher Qualität sein. Diese Vorbereitung besteht aus der Duplikatentfernung, Bereinigung und Ergänzung der Daten für die statistische Analyse. Nicht alle Analysen werden an der Oberfläche durchgeführt. Stattdessen durchsuchen robuste statistische Analysetools Daten aus Datenbanken und bereiten sie für die Analyse vor.
Datenstichproben: Datenstichproben ermöglichen es Benutzern, Datenproben für definierte Verfahren auszuwählen.
Statistische Modellierung: Statistische Modellierung beinhaltet die Erstellung eines mathematischen Modells, das eine Reihe von statistischen Annahmen über die Erstellung von Stichprobendaten verkörpert, die verwendet werden können, um eine bessere Vorstellung über die Zusammensetzung und Verteilung der Daten zu bekommen.
Hypothesentests: Statistische Analysetools bieten oft Hypothesentestfunktionen, um sicherzustellen, dass die Analyse mit den Daten konsistent und basierend auf vorbestimmten Faktoren korrekt ist. Dies hilft dem Forscher, Datenwissenschaftler oder Statistiker, das Ergebnis basierend auf ihrer ursprünglichen Hypothese zu bewerten.
Datenvisualisierung: Zusätzlich zu numerischen Eingaben und Ausgaben ermöglicht statistische Analysesoftware häufig dem Benutzer, Ergebnisse durch Diagramme, Grafiken und Berichte zu visualisieren. Dies hilft nicht nur dem Endbenutzer, sie besser zu verstehen, sondern unterstützt auch die Kommunikation dieser Ergebnisse mit dem breiteren Unternehmen.
Was sind die Vorteile von statistischer Analysesoftware?
Unabhängig von der Art der komplexen Datenmanipulation oder Analyse, die durchgeführt wird, ermöglichen statistische Analysetools Statistikern oder Geschäftsleuten, Korrelationen, Regressionen, Varianzanalysen und mehr mit Leichtigkeit zu finden. Mit diesen Erkenntnissen in der Hand können Unternehmen ihre Daten verstehen und fundierte Entscheidungen darauf basierend treffen. Diese Tools helfen, Duplikate und ungewöhnliche Fälle zu identifizieren, die während der Datenbereinigung und Datenkurierung auftreten können, und detaillierte Datenanalyseberichte zu erhalten.
Verwalten großer Datenmengen: Statistische Analysesoftware gibt einem die Möglichkeit, Unternehmensdaten einfach vorzubereiten, zu mischen und zu analysieren, indem ein wiederholbarer Workflow verwendet wird, dann Analysen in großem Maßstab bereitzustellen und zu teilen, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Einblicke in Unternehmensdaten gewinnen: Durch Datenmining und statistische Analyse, insbesondere in Verbindung mit anderen Technologien wie maschinellem Lernen, können Datenprofis Einblicke in Daten gewinnen.
Bessere Verständnis potenzieller Ergebnisse und Szenarien: Mit statistischer Analyse, insbesondere der prädiktiven Art, verstehen Unternehmen besser, wie sich verschiedene Variablen auf sie auswirken werden, und können entsprechend planen.
Wer nutzt statistische Analysesoftware?
Datenanalysten: Je nach Komplexität der Software ist es wahrscheinlich, dass Analysten benötigt werden. Sie können helfen, die erforderlichen Abfragen, Dashboards und Notebooks für andere Mitarbeiter und Teams einzurichten. Sie können komplexe Abfragen innerhalb der Plattformen erstellen, um ein tieferes Verständnis für geschäftskritische Daten zu gewinnen.
Berater: Unternehmen haben nicht immer den Luxus, ihre eigenen Analyselösungen zu entwickeln, zu optimieren und zu implementieren. Einige Unternehmen entscheiden sich dafür, externe Berater zu beschäftigen, wie z.B. Business Intelligence (BI) Beratungsanbieter. Diese Anbieter versuchen, ein Unternehmen und seine Ziele zu verstehen, Daten zu interpretieren und Ratschläge zu geben, um sicherzustellen, dass die Ziele erreicht werden. BI-Berater verfügen häufig über branchenspezifisches Wissen neben ihrem technischen Hintergrund, mit Erfahrung im Gesundheitswesen, im Geschäft und in anderen Bereichen.
Was sind die Alternativen zu statistischer Analysesoftware?
Alternativen zu statistischer Analysesoftware können diese Art von Software entweder teilweise oder vollständig ersetzen:
Analyseplattformen: Analyseplattformen können statistische Analysen umfassen, sind jedoch breiter fokussierte Tools, die die folgenden fünf Elemente erleichtern: Datenvorbereitung, Datenmodellierung, Datenmischung, Datenvisualisierung und Einsichtslieferung.
Big Data Analysesoftware: Big Data Analysesoftware verbindet sich mit Hadoop oder proprietären Hadoop-Distributionen, um strukturierte und unstrukturierte Daten besser zu verstehen. Diese gleichen Datenquellen können wichtig für Datenwissenschaftler sein, die mit dem Aufbau prädiktiver Modelle beauftragt sind.
Log-Analysesoftware: Unternehmen, die sich auf Log-Daten konzentrieren, könnten von der Bereitstellung von Log-Analysesoftware profitieren, die zur Analyse von Log-Daten aus Anwendungen und Systemen verwendet wird. Es sollte beachtet werden, dass diese Software in Bezug auf Datentypen und Datenquellen, mit denen sie verbunden werden kann, viel eingeschränkter ist. Da Log-Analysesoftware jedoch auf Logs fokussiert ist, bietet sie häufig detailliertere Informationen zu logbezogenen Daten.
Stream-Analysesoftware: Wenn man nach Tools sucht, die speziell auf die Analyse von Daten in Echtzeit ausgerichtet sind, ist Stream-Analysesoftware eine bevorzugte Lösung. Diese Tools helfen Benutzern, Daten im Transfer über APIs, zwischen Anwendungen und mehr zu analysieren. Diese Software kann bei IoT-Daten hilfreich sein, die man häufig in Echtzeit analysieren möchte.
Prädiktive Analysesoftware: Breitzweckstatistische Analysesoftware ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Formen der Analyse durchzuführen, wie präskriptive, deskriptive und prädiktive. Unternehmen, die sich darauf konzentrieren, ihre vergangenen und gegenwärtigen Daten zu betrachten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen, können prädiktive Analysesoftware für eine fein abgestimmte Lösung verwenden.
Textanalysesoftware: Statistische Analysesoftware konzentriert sich auf strukturierte oder numerische Daten und ermöglicht es Benutzern, in Zahlen einzutauchen, um Geschäftsentscheidungen zu informieren. Wenn der Benutzer sich auf unstrukturierte oder Textdaten konzentrieren möchte, sind Textanalysetools die beste Wahl. Diese Tools helfen Benutzern, schnell Sentimentanalysen, Schlüsselphrasen, Themen und andere Einblicke aus unstrukturierten Textdaten zu ziehen.
Software im Zusammenhang mit statistischer Analysesoftware
Verwandte Lösungen, die zusammen mit statistischer Analysesoftware verwendet werden können, umfassen:
Data-Warehouse-Software: Die meisten Unternehmen haben eine große Anzahl unterschiedlicher Datenquellen, daher implementieren sie ein Data-Warehouse, um alle ihre Daten am besten zu integrieren. Data-Warehouses können Daten aus mehreren Datenbanken und Geschäftsanwendungen speichern, was es BI- und Analysetools ermöglicht, alle Unternehmensdaten aus einem einzigen Repository abzurufen. Diese Organisation ist entscheidend für die Qualität der Daten, die von Analysetools aufgenommen werden.
Datenvorbereitungssoftware: Eine wichtige Lösung, die für eine einfache Datenanalyse erforderlich ist, ist ein Datenvorbereitungstool und andere verwandte Datenmanagement-Tools. Diese Lösungen ermöglichen es Benutzern, Daten zu entdecken, zu kombinieren, zu bereinigen und anzureichern, um eine einfache Analyse zu ermöglichen. Datenvorbereitungstools werden häufig von IT-Teams oder Datenanalysten verwendet, die mit der Nutzung von BI-Tools beauftragt sind. Einige BI-Plattformen bieten Datenvorbereitungsfunktionen, aber Unternehmen mit einer Vielzahl von Datenquellen entscheiden sich oft für ein dediziertes Vorbereitungstool.
Maschinelles Lernen Software: Maschinelle Lernalgorithmen sind ein wesentlicher Bestandteil beim Aufbau effektiver statistischer Modelle. Viele maschinelle Lernalgorithmen sind darauf ausgelegt, Empfehlungen oder Vorschläge zu geben, was besonders relevant für prädiktive Analysen ist.
Herausforderungen mit statistischer Analysesoftware
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Bedarf an qualifizierten Mitarbeitern: Statistische Analysesoftware ist nicht unbedingt einfach. Oft erfordern diese Tools einen dedizierten Administrator, um die Lösung zu implementieren und anderen bei der Einführung zu helfen. Es gibt jedoch einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern und Analysten, die in der Lage sind, solche Lösungen einzurichten. Darüber hinaus werden dieselben Datenwissenschaftler damit beauftragt, umsetzbare Erkenntnisse aus den Daten abzuleiten.
Ohne in diesen Bereichen qualifizierte Personen können Unternehmen die Tools oder ihre Daten nicht effektiv nutzen. Selbst die Self-Service-Tools, die von durchschnittlichen Geschäftsanwendern verwendet werden sollen, erfordern jemanden, der bei der Bereitstellung hilft. Unternehmen können sich an Support-Teams von Anbietern oder externe Berater wenden, wenn sie nicht in der Lage sind, jemanden intern einzustellen.
Datenorganisation: Um das Beste aus Analysetools herauszuholen, müssen die Daten organisiert sein. Das bedeutet, dass Datenbanken korrekt eingerichtet und ordnungsgemäß integriert werden sollten. Dies kann den Aufbau eines Data-Warehouses erfordern, das Daten aus verschiedenen Anwendungen und Datenbanken an einem zentralen Ort speichern kann.
Unternehmen müssen möglicherweise eine dedizierte Datenvorbereitungssoftware erwerben, um sicherzustellen, dass die Daten verbunden und für die Analysetools in der richtigen Weise bereinigt sind. Im Kontext von Big Data könnte ein Unternehmen speziell Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware in Betracht ziehen. Dies erfordert oft einen qualifizierten Datenanalysten, IT-Mitarbeiter oder einen externen Berater, um sicherzustellen, dass die Datenqualität für eine einfache Analyse optimal ist.
Benutzerakzeptanz: Es ist nicht immer einfach, ein Unternehmen in ein datengetriebenes Unternehmen zu verwandeln. Besonders in etablierten Unternehmen, die seit Jahren auf die gleiche Weise arbeiten, ist es nicht einfach, Analysetools den Mitarbeitern aufzuzwingen, insbesondere wenn es Möglichkeiten gibt, dies zu vermeiden. Wenn es andere Optionen gibt, wie Tabellenkalkulationen oder bestehende Tools, die Mitarbeiter anstelle von Analysetools verwenden können, werden sie höchstwahrscheinlich diesen Weg gehen. Wenn Manager und Führungskräfte jedoch sicherstellen, dass Analysetools im Alltag eines Mitarbeiters notwendig sind, werden die Akzeptanzraten steigen.
Welche Unternehmen sollten statistische Analysesoftware kaufen?
Im digitalen Zeitalter sind Daten allgegenwärtig. Ob es sich um Hochschulbildung oder die Gesundheitsbranche handelt, es ist wahrscheinlich, dass viele Daten involviert sind. Statistische Analysesoftwaretools werden typischerweise von Datenwissenschaftlern und Mathematikern verwendet, bieten jedoch branchenspezifische Funktionen. Diese können Funktionen sein, die auf wissenschaftliche Forschung, Kostenmodellierung oder Gesundheitswissenschaften zugeschnitten sind.
Hochschulbildung: Benutzer aus der Hochschulbildung nutzen statistische Analysetools, um Daten zu analysieren, schnell Einblicke zu gewinnen und relevante Trends in Daten zu finden.
Marktforschungsunternehmen: Forscher wenden sich an statistische Analysen, um schwierige Forschungsprobleme zu lösen. Sie können diese Tools verwenden, um in ihre Forschungsergebnisse einzutauchen und historische Trends zu finden. Mit statistischer Analysesoftware können Marktforscher große Datenmengen in mehreren Formaten verarbeiten.
Gesundheitswesen: Für Fachleute im Gesundheitswesen bedeutet Zeit nicht nur Geld, sondern auch den Unterschied zwischen Leben und Tod. Diese Mitarbeiter nutzen statistische Analysetools, um gesundheitsbezogene Daten besser zu verstehen und Effizienzen in Krankenhäusern zu verbessern, Krankheiten zu verwalten und einzudämmen und vieles mehr.
Wie kauft man statistische Analysesoftware?
Anforderungserfassung (RFI/RFP) für statistische Analysesoftware
Wenn ein Unternehmen gerade erst mit seiner Analyse-Reise beginnt, kann g2.com bei der Auswahl der besten Software für das jeweilige Unternehmen und den Anwendungsfall helfen. Da die jeweilige Lösung je nach Unternehmensgröße und Branche variieren kann, ist G2 ein großartiger Ort, um Bewertungen basierend auf diesen Kriterien sowie vielen weiteren zu sortieren und zu filtern.
Die Vielfalt, das Volumen und die Geschwindigkeit der Daten sind enorm. Daher sollten Benutzer darüber nachdenken, wie die jeweilige Lösung zu ihren spezifischen Bedürfnissen passt, sowie zu ihren zukünftigen Bedürfnissen, wenn sie mehr Daten ansammeln.
Um die richtige Lösung zu finden, sollten Käufer Schmerzpunkte bestimmen und sie notieren. Diese sollten verwendet werden, um eine Checkliste von Kriterien zu erstellen. Darüber hinaus muss der Käufer die Anzahl der Mitarbeiter bestimmen, die diese Software nutzen müssen, da dies die Anzahl der Lizenzen bestimmt, die sie wahrscheinlich kaufen werden.
Ein ganzheitlicher Überblick über das Unternehmen und die Identifizierung von Schmerzpunkten kann dem Team helfen, in die Erstellung einer Checkliste von Kriterien einzusteigen. Die Checkliste dient als detaillierter Leitfaden, der sowohl notwendige als auch wünschenswerte Funktionen umfasst, einschließlich Budget, Funktionen, Anzahl der Benutzer, Integrationen, Sicherheitsanforderungen, Cloud- oder On-Premises-Lösungen und mehr.
Je nach Umfang der Bereitstellung kann es hilfreich sein, eine Anfrage nach Informationen (RFI) zu erstellen, eine einseitige Liste mit einigen Aufzählungspunkten, die beschreiben, was von einer statistischen Analysesoftware benötigt wird.
Vergleich von statistischen Analysesoftware-Produkten
Erstellen Sie eine Longlist
Von der Erfüllung der Geschäftsanforderungen bis zur Implementierung sind Anbieterevaluierungen ein wesentlicher Bestandteil des Softwarekaufprozesses. Um den Vergleich nach Abschluss aller Demos zu erleichtern, hilft es, eine konsistente Liste von Fragen zu spezifischen Bedürfnissen und Bedenken vorzubereiten, die jedem Anbieter gestellt werden sollen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Aus der Longlist der Anbieter ist es hilfreich, die Liste der Anbieter einzugrenzen und eine kürzere Liste von Kandidaten zu erstellen, vorzugsweise nicht mehr als drei bis fünf. Mit dieser Liste in der Hand können Unternehmen eine Matrix erstellen, um die Funktionen und Preise der verschiedenen Lösungen zu vergleichen.
Führen Sie Demos durch
Um sicherzustellen, dass der Vergleich gründlich ist, sollte der Benutzer jede Lösung auf der Shortlist mit dem gleichen Anwendungsfall und den gleichen Datensätzen vorführen. Dies ermöglicht es dem Unternehmen, gleichwertig zu bewerten und zu sehen, wie sich jeder Anbieter im Vergleich zur Konkurrenz schlägt.
Auswahl von statistischer Analysesoftware
Wählen Sie ein Auswahlteam
Da es bei statistischer Analysesoftware um Daten geht, muss der Benutzer sicherstellen, dass der Auswahlprozess datengesteuert ist. Das Auswahlteam sollte Notizen und Fakten und Zahlen vergleichen, die sie während des Prozesses notiert haben, wie Zeit bis zur Einsicht, Anzahl der Visualisierungen und Verfügbarkeit von erweiterten Analysefunktionen.
Verhandlung
Nur weil etwas auf der Preisseite eines Unternehmens steht, bedeutet das nicht, dass es nicht verhandelbar ist (obwohl einige Unternehmen nicht nachgeben werden). Es ist wichtig, ein Gespräch über Preise und Lizenzen zu eröffnen. Zum Beispiel könnte der Anbieter bereit sein, einen Rabatt für mehrjährige Verträge oder für die Empfehlung des Produkts an andere zu gewähren.
Endgültige Entscheidung
Nach dieser Phase und bevor man sich vollständig engagiert, wird empfohlen, einen Testlauf oder ein Pilotprogramm durchzuführen, um die Akzeptanz mit einer kleinen Stichprobengröße von Benutzern zu testen. Wenn das Tool gut genutzt und gut angenommen wird, kann der Käufer sicher sein, dass die Auswahl korrekt war. Wenn nicht, könnte es an der Zeit sein, zurück ans Reißbrett zu gehen.
Was kostet statistische Analysesoftware?
Unternehmen entscheiden sich für die Bereitstellung von statistischer Analysesoftware mit dem Ziel, einen gewissen Grad an Return on Investment (ROI) zu erzielen.
Return on Investment (ROI)
Da sie versuchen, ihre Verluste, die sie für die Software ausgegeben haben, wieder hereinzuholen, ist es wichtig, die damit verbundenen Kosten zu verstehen. Diese Software wird typischerweise pro Benutzer abgerechnet, was manchmal je nach Unternehmensgröße gestaffelt ist. Mehr Benutzer bedeuten in der Regel mehr Lizenzen, was mehr Geld bedeutet.
Benutzer müssen berücksichtigen, wie viel ausgegeben wird und dies mit dem vergleichen, was gewonnen wird, sowohl in Bezug auf Effizienz als auch auf Umsatz. Daher können Unternehmen Prozesse vor und nach der Bereitstellung der Software vergleichen, um besser zu verstehen, wie Prozesse verbessert wurden und wie viel Zeit gespart wurde. Sie können sogar eine Fallstudie (entweder für interne oder externe Zwecke) erstellen, um die Gewinne zu demonstrieren, die sie durch die Nutzung des statistischen Analysetools erzielt haben.
Implementierung von statistischer Analysesoftware
Wie wird statistische Analysesoftware implementiert?
Die Implementierung unterscheidet sich drastisch je nach Komplexität und Umfang der Daten. In Organisationen mit großen Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen (z.B. Anwendungen, Datenbanken usw.) ist es oft ratsam, eine externe Partei zu nutzen, sei es ein Implementierungsspezialist des Anbieters oder eine Drittanbieterberatung. Mit umfangreicher Erfahrung können sie Unternehmen helfen zu verstehen, wie sie ihre Datenquellen verbinden und konsolidieren und wie sie die Software effizient und effektiv nutzen können.
Wer ist für die Implementierung von statistischer Analysesoftware verantwortlich?
Es kann viele Menschen oder viele Teams erfordern, um eine Analyseplattform ordnungsgemäß bereitzustellen. Dies liegt daran, dass Daten über Teams und Funktionen hinweg geschnitten werden können. Daher ist es selten, dass eine Person oder sogar ein Team ein vollständiges Verständnis aller Datenressourcen eines Unternehmens hat. Mit einem funktionsübergreifenden Team an Ort und Stelle kann ein Unternehmen seine Daten zusammenfügen und die Reise der Analyse beginnen, beginnend mit ordnungsgemäßer Datenvorbereitung und -verwaltung.
Trends in der statistischen Analysesoftware
Self-Service
Wie bei anderen Arten von Analysetools (wie Analyseplattformen) gibt es einen zunehmenden Trend, dass Software von der Self-Service-Natur ist. Das bedeutet, dass Nicht-Profis das Tool einfach mit wenig bis keiner IT-Unterstützung für die Einrichtung nutzen können sollten. Mit Drag-and-Drop-Oberflächen oder hochgradig anpassbaren Setups werden durchschnittliche Geschäftsanwender durch statistische Analysefähigkeiten befähigt.
Erweiterte Analytik
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen machen in den meisten Branchen und Geschäftsanwendungsfällen Fortschritte, wobei die Statistik keine Ausnahme bildet. Mit maschinellem Lernen, das die statistische Analyse antreibt, können Benutzer Daten entdecken, die beste Art der Analyse für einen bestimmten Datensatz oder ein Problem bestimmen und mehr. Mit erweiterter Analytik können Analysten ein besseres Verständnis ihrer Daten erlangen, sodass sie in Trends und Muster eintauchen und tiefer eintauchen können. Zum Beispiel könnte die Software den Benutzer auf eine Anomalie in den Daten aufmerksam machen, die sie untersuchen können, um das Problem zu beheben oder relevante Personen darüber zu informieren.
