Más Información Sobre Software de Análisis Estadístico
¿Qué es el Software de Análisis Estadístico?
Las herramientas de análisis estadístico informan decisiones basadas en datos, ya sea en un contexto de investigación o empresarial. Las empresas han comenzado a reconocer la importancia de acceder y combinar todos los datos críticos para el negocio para obtener una mejor comprensión de cómo funciona una empresa. Conectar sistemas dispares para hacer que los datos sean consumibles es un proceso complejo, pero una vez hecho, las empresas están habilitadas para utilizar soluciones de análisis estadístico junto con otras técnicas de análisis de datos. Esto les ayuda a visualizar e interpretar los datos de una manera fácilmente digerible. Una empresa no puede transformarse en una empresa nativa digital hasta que use sus datos para tomar decisiones inteligentes. Estas decisiones basadas en datos proporcionan una ventaja importante y ayudan a diferenciar a una empresa de sus competidores.
Las empresas medianas y grandes enfrentan desafíos sin precedentes al gestionar y analizar datos. Algunos de estos desafíos son el crecimiento exponencial del volumen de datos empresariales y su creciente complejidad causada por nuevas tecnologías como las redes sociales y el internet de las cosas (IoT). Para abordar estos desafíos, las empresas necesitan recopilar y analizar grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, de diferentes fuentes. Las empresas necesitan encontrar tendencias y patrones en datos históricos mientras identifican oportunidades y riesgos futuros. Tampoco pueden permitirse pasar mucho tiempo analizando datos que pierden su relevancia rápidamente. Los procedimientos estadísticos avanzados y la visualización proporcionan una plataforma robusta, fácil de usar e integrada para comprender los datos empresariales y resolver problemas complejos de negocios e investigación.
¿Qué Tipos de Software de Análisis Estadístico Existen?
El análisis estadístico viene en muchos sabores diferentes, siendo cada tipo apropiado o beneficioso para diferentes casos de uso. Aunque los métodos son muchos, el objetivo final del análisis se divide en tres tipos: descriptivo, prescriptivo y predictivo. El análisis descriptivo simplemente observa los datos tal como son, pero no se refiere ni recomienda ningún resultado futuro. El análisis prescriptivo utiliza datos históricos para recomendar un resultado particular. Finalmente, el análisis predictivo utiliza datos históricos para predecir datos o resultados futuros. Aparte de estos métodos generales, el software de análisis estadístico puede realizar los siguientes tipos de análisis:
Análisis de regresión
Este tipo de análisis permite realizar varios métodos de regresión como mínimos cuadrados ordinarios (OLS), mínimos cuadrados ponderados (WLS) o modelo lineal generalizado (GLM).
Análisis predictivo
El análisis predictivo extrae y analiza patrones de datos históricos para predecir resultados futuros extrayendo información de conjuntos de datos para determinar patrones y tendencias. Usando una variedad de análisis estadísticos y algoritmos, los analistas utilizan productos de análisis predictivo para construir modelos de decisión que los gerentes de negocios utilizan para planificar el mejor resultado posible.
Análisis de supervivencia
Este tipo de análisis permite la evaluación de duraciones, eventos y confiabilidad en relación con el análisis estadístico.
Análisis de series temporales
El análisis de series temporales permite a los usuarios identificar patrones dentro de conjuntos de datos de series temporales masivas y continuas para realizar informes, pronósticos y análisis predictivo.
Análisis bayesiano
Este método de inferencia estadística permite combinar información previa sobre un parámetro estadístico con evidencia de información contenida en una muestra para guiar el proceso de inferencia estadística.
Árboles de decisión
Un tipo común de modelo de clasificación es un árbol de decisión. Estos modelos predicen una serie de posibles resultados basados en una variedad de entradas. Por ejemplo, si un equipo de ventas construye $1 millón en pipeline, pueden cerrar $100,000 en ingresos, pero si construyen $10 millones en pipeline, deberían poder cerrar $1 millón en ingresos.
¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Análisis Estadístico?
Las herramientas de análisis estadístico permiten a los usuarios extraer y analizar datos estructurados o no estructurados. A través del proceso de análisis, se crean conjuntos de datos y visualizaciones a partir de los datos recopilados.
Preparación de datos: Para analizar los datos, deben estar debidamente limpiados y ser de alta calidad. Esta preparación consiste en la eliminación de duplicados, limpieza y anexado de los datos para el análisis estadístico. No todo el análisis se logra en la superficie. En cambio, las herramientas de análisis estadístico robustas extraen datos de bases de datos y los preparan para el análisis.
Muestreo de datos: El muestreo de datos permite a los usuarios seleccionar muestras de datos para procedimientos definidos.
Modelado estadístico: El modelado estadístico implica crear un modelo matemático que incorpora un conjunto de supuestos estadísticos sobre la creación de datos de muestra que pueden usarse para obtener una mejor idea sobre la composición y distribución de los datos.
Pruebas de hipótesis: Las herramientas de análisis estadístico a menudo proporcionan características de pruebas de hipótesis para asegurar que el análisis sea consistente con los datos y correcto según factores predeterminados. Esto ayuda al investigador, científico de datos o estadístico a evaluar el resultado basado en su hipótesis inicial.
Visualización de datos: Además de las entradas y salidas numéricas, el software de análisis estadístico frecuentemente permite al usuario visualizar resultados mediante gráficos, tablas e informes. Esto no solo ayuda al usuario final a comprenderlos mejor, sino que también ayuda a comunicar estos resultados con la empresa en general.
¿Cuáles son los Beneficios del Software de Análisis Estadístico?
Independientemente del tipo de manipulación o análisis de datos complejo que se realice, las herramientas de análisis estadístico permiten a los estadísticos o profesionales de negocios encontrar correlación, regresión, análisis de varianza y más con facilidad. Con estos conocimientos en mano, las empresas pueden dar sentido a sus datos y tomar decisiones informadas basadas en ellos. Estas herramientas ayudan a identificar duplicados y casos inusuales que pueden surgir durante la limpieza y curación de datos y obtener informes de análisis de datos detallados.
Gestionar grandes volúmenes de datos: El software de análisis estadístico le da a uno la capacidad de preparar, mezclar y analizar fácilmente los datos de la empresa utilizando un flujo de trabajo repetible, luego desplegar y compartir análisis a escala para obtener conocimientos más profundos.
Obtener información sobre los datos de la empresa: A través de la minería de datos y el análisis estadístico, especialmente cuando se combina con otras tecnologías como el aprendizaje automático, los profesionales de datos pueden obtener información sobre los datos.
Comprender mejor los posibles resultados y escenarios: Con el análisis estadístico, especialmente del tipo predictivo, las empresas comprenden mejor cómo diferentes variables las afectarán y pueden planificar en consecuencia.
¿Quién Usa el Software de Análisis Estadístico?
Analistas de datos: Dependiendo de la complejidad del software, es probable que se requieran analistas. Pueden ayudar a configurar las consultas, paneles y cuadernos necesarios para otros empleados y equipos. Pueden crear consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio.
Consultores: Las empresas no siempre tienen el lujo de construir, desarrollar y optimizar sus propias soluciones de análisis. Algunas empresas optan por emplear consultores externos, como proveedores de consultoría de inteligencia empresarial (BI). Estos proveedores buscan entender un negocio y sus objetivos, interpretar datos y ofrecer consejos para asegurar que se cumplan los objetivos. Los consultores de BI frecuentemente tienen conocimientos específicos de la industria junto con sus antecedentes técnicos, con experiencia en salud, negocios y otros campos.
¿Cuáles son las Alternativas al Software de Análisis Estadístico?
Las alternativas al software de análisis estadístico pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Plataformas de análisis: Las plataformas de análisis pueden incluir análisis estadístico, pero son herramientas de enfoque más amplio que facilitan los siguientes cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, mezcla de datos, visualización de datos y entrega de conocimientos.
Software de análisis de big data: El software de análisis de big data se conecta a Hadoop o distribuciones propietarias de Hadoop para comprender mejor los datos estructurados y no estructurados. Estas mismas fuentes de datos pueden ser importantes para los científicos de datos que tienen la tarea de construir modelos predictivos.
Software de análisis de registros: Las empresas que se centran en los datos de registros pueden beneficiarse de implementar software de análisis de registros, que se utiliza para analizar datos de registros de aplicaciones y sistemas. Debe tenerse en cuenta que este software es mucho más limitado en términos de tipos de datos y fuentes de datos a las que puede conectarse. Sin embargo, dado que el software de análisis de registros se centra en los registros, frecuentemente proporciona detalles más granulares sobre los datos relacionados con los registros.
Software de análisis de flujo: Cuando se buscan herramientas específicamente orientadas a analizar datos en tiempo real, el software de análisis de flujo es una solución ideal. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de API, entre aplicaciones y más. Este software puede ser útil con datos de IoT, que frecuentemente se desea analizar en tiempo real.
Software de análisis predictivo: El software de análisis estadístico de propósito general permite a las empresas realizar diversas formas de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Las empresas que se centran en observar sus datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden usar software de análisis predictivo para una solución más afinada.
Software de análisis de texto: El software de análisis estadístico se centra en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y explorar números para informar decisiones empresariales. Si el usuario busca centrarse en datos no estructurados o de texto, las soluciones de análisis de texto son la mejor opción. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y extraer análisis de sentimiento, frases clave, temas y otros conocimientos de datos de texto no estructurados.
Software Relacionado con el Software de Análisis Estadístico
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de análisis estadístico incluyen:
Software de almacén de datos: La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares, por lo que para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos pueden albergar datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite a las herramientas de BI y análisis extraer todos los datos de la empresa de un único repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que son ingeridos por el software de análisis.
Software de preparación de datos: Una solución clave necesaria para un análisis de datos fácil es una herramienta de preparación de datos y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Las herramientas de preparación de datos son frecuentemente utilizadas por equipos de TI o analistas de datos encargados de usar herramientas de BI. Algunas plataformas de BI ofrecen características de preparación de datos, pero las empresas con una amplia gama de fuentes de datos a menudo optan por una herramienta de preparación dedicada.
Software de aprendizaje automático: Los algoritmos de aprendizaje automático son un componente clave para construir modelos estadísticos efectivos. Muchos algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para proporcionar recomendaciones o sugerencias, lo cual es particularmente relevante para el análisis predictivo.
Desafíos con el Software de Análisis Estadístico
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Necesidad de empleados capacitados: El software de análisis estadístico no es necesariamente simple. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado para ayudar a implementar la solución y asistir a otros con la adopción. Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas capacitados que estén equipados para configurar tales soluciones. Además, esos mismos científicos de datos tendrán la tarea de derivar conocimientos accionables de los datos.
Sin personas capacitadas en estas áreas, las empresas no pueden aprovechar efectivamente las herramientas o sus datos. Incluso las herramientas de autoservicio, que deben ser utilizadas por el usuario promedio de negocios, requieren que alguien las implemente. Las empresas pueden recurrir a equipos de soporte de proveedores o consultores externos para ayudar si no pueden traer a alguien internamente.
Organización de datos: Para obtener el máximo de las soluciones de análisis, esos datos deben estar organizados. Esto significa que las bases de datos deben estar configuradas correctamente e integradas adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos, que puede almacenar datos de una variedad de aplicaciones y bases de datos en una ubicación central.
Las empresas pueden necesitar comprar un software de preparación de datos dedicado también para asegurar que los datos estén unidos y limpios para que la solución de análisis los consuma de la manera correcta. En el contexto de big data, una empresa podría querer considerar específicamente el procesamiento y distribución de big data. Esto a menudo requiere un analista de datos capacitado, un empleado de TI o un consultor externo para ayudar a asegurar que la calidad de los datos sea óptima para un análisis fácil.
Adopción por parte del usuario: No siempre es fácil transformar una empresa en una empresa impulsada por datos. Particularmente en empresas más establecidas que han hecho las cosas de la misma manera durante años, no es simple imponer herramientas de análisis a los empleados, especialmente si hay formas de evitarlas. Si hay otras opciones, como hojas de cálculo o herramientas existentes que los empleados pueden usar en lugar del software de análisis, es probable que opten por esa ruta. Sin embargo, si los gerentes y líderes aseguran que las herramientas de análisis son una necesidad en el día a día de un empleado, entonces las tasas de adopción aumentarán.
¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Análisis Estadístico?
En la era digital, los datos son ubicuos. Ya sea en la educación superior o en la industria de la salud, es probable que haya una gran cantidad de datos involucrados. Las herramientas de software de análisis estadístico son típicamente utilizadas por científicos de datos y matemáticos, pero proporcionan características específicas de la industria. Estas pueden ser características adaptadas a la investigación científica, modelado de costos o ciencias de la salud.
Educación superior: Los usuarios de la industria de la educación superior utilizan herramientas de análisis estadístico para analizar datos, obtener conocimientos rápidamente y encontrar tendencias relevantes en los datos.
Empresas de investigación de mercado: Los investigadores recurren al análisis estadístico para resolver problemas de investigación difíciles. Pueden usar estas herramientas para profundizar en sus hallazgos de investigación y encontrar tendencias históricas. Con el software de análisis estadístico, los investigadores de mercado están habilitados para manejar un gran volumen de datos en múltiples formatos.
Cuidado de la salud: Para los profesionales de la salud, el tiempo no es solo dinero, también significa la diferencia entre la vida y la muerte. Estos trabajadores buscan herramientas de análisis estadístico para comprender mejor los datos relacionados con la salud y mejorar las eficiencias en los hospitales, gestionar y contener enfermedades, y mucho más.
Cómo Comprar Software de Análisis Estadístico
Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análisis Estadístico
Si una empresa está comenzando su viaje de análisis, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software para la empresa y caso de uso particular. Dado que la solución particular puede variar según el tamaño de la empresa y la industria, G2 es un excelente lugar para clasificar y filtrar reseñas basadas en estos criterios, junto con muchos más.
La variedad, volumen y velocidad de los datos son vastos. Por lo tanto, los usuarios deben pensar en cómo la solución particular se ajusta a sus necesidades particulares, así como a sus necesidades futuras a medida que acumulan más datos.
Para encontrar la solución adecuada, los compradores deben determinar los puntos de dolor y anotarlos. Estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitarán usar este software, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán.
Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir una solicitud de información (RFI), una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita del software de análisis estadístico.
Comparar Productos de Software de Análisis Estadístico
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del proceso de compra de software. Para facilitar la comparación después de que todas las demostraciones estén completas, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista en mano, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de Software de Análisis Estadístico
Elegir un equipo de selección
Dado que el software de análisis estadístico se trata de los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección esté impulsado por datos también. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener información, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas.
Negociación
Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que no sea negociable (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a dar un descuento por contratos de varios años o por recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto Cuesta el Software de Análisis Estadístico?
Las empresas deciden implementar software de análisis estadístico con el objetivo de obtener algún grado de retorno de inversión (ROI).
Retorno de Inversión (ROI)
Dado que buscan recuperar sus pérdidas que gastaron en el software, es crítico entender los costos asociados con él. Este software generalmente se factura por usuario, lo que a veces se escalona dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.
Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y post-despliegue del software para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la herramienta de análisis estadístico.
Implementación del Software de Análisis Estadístico
¿Cómo se Implementa el Software de Análisis Estadístico?
La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia, pueden ayudar a las empresas a entender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es Responsable de la Implementación del Software de Análisis Estadístico?
Puede requerir muchas personas, o muchos equipos, para desplegar adecuadamente una plataforma de análisis. Esto se debe a que los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, es raro que una persona o incluso un equipo tenga una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede juntar sus datos y comenzar el viaje de análisis, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos.
Tendencias del Software de Análisis Estadístico
Autoservicio
Al igual que con otros tipos de herramientas de análisis (como las plataformas de análisis), hay una tendencia creciente para que el software sea de naturaleza autoservicio. Esto significa que los no profesionales deberían poder usar la herramienta fácilmente con poco o ningún soporte de TI para configurarla. Con interfaces de arrastrar y soltar o configuraciones altamente personalizables, los usuarios promedio de negocios están siendo empoderados por capacidades de análisis estadístico.
Análisis aumentado
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático están haciendo incursiones en la mayoría de las industrias y casos de uso empresarial, y las estadísticas no son una excepción. Con el aprendizaje automático impulsando el análisis estadístico, los usuarios pueden descubrir datos, determinar el mejor tipo de análisis para desplegar para un conjunto de datos o problema particular, y más. Con el análisis aumentado, los analistas pueden obtener una mejor comprensión de sus datos, permitiéndoles profundizar y explorar más a fondo las tendencias y patrones. Por ejemplo, el software podría alertar al usuario sobre una anomalía en los datos que pueden investigar para rectificar el problema o informar a las personas relevantes al respecto.
