En savoir plus sur Logiciel d'analyse statistique
Qu'est-ce que le logiciel d'analyse statistique ?
Les outils d'analyse statistique informent les décisions basées sur les données, que ce soit dans un contexte de recherche ou d'affaires. Les entreprises ont commencé à reconnaître l'importance d'accéder et de combiner toutes les données critiques pour l'entreprise afin de mieux comprendre comment une entreprise fonctionne. Connecter des systèmes disparates pour rendre les données consommables est un processus complexe, mais une fois fait, les entreprises sont en mesure d'utiliser des solutions d'analyse statistique ainsi que d'autres techniques d'analyse de données. Cela les aide à visualiser et interpréter les données de manière facilement compréhensible. Une entreprise ne peut se transformer en une entreprise native numérique tant qu'elle n'utilise pas ses données pour prendre des décisions intelligentes. Ces décisions basées sur les données fournissent un avantage important et aident à distinguer une entreprise de ses concurrents.
Les entreprises de taille moyenne et grande font face à des défis sans précédent lorsqu'il s'agit de gérer et d'analyser des données. Certains de ces défis sont la croissance exponentielle du volume de données d'entreprise et sa complexité croissante causée par de nouvelles technologies comme les réseaux sociaux et l'internet des objets (IoT). Pour relever ces défis, les entreprises doivent rassembler et analyser de grands volumes de données, à la fois structurées et non structurées, provenant de différentes sources. Les entreprises doivent trouver des tendances et des modèles dans les données historiques tout en identifiant les opportunités et les risques futurs. Elles ne peuvent pas non plus se permettre de passer beaucoup de temps à analyser des données qui perdent rapidement leur pertinence. Les procédures statistiques avancées et la visualisation fournissent une plateforme robuste, conviviale et intégrée pour comprendre les données commerciales et résoudre des problèmes commerciaux et de recherche complexes.
Quels types de logiciels d'analyse statistique existent ?
L'analyse statistique se décline en de nombreuses variantes, chacune étant appropriée ou bénéfique pour différents cas d'utilisation. Bien que les méthodes soient nombreuses, l'objectif ultime de l'analyse se divise en trois types : descriptif, prescriptif et prédictif. L'analyse descriptive se contente d'examiner les données telles qu'elles sont, mais ne fait référence ni ne recommande aucun résultat futur. L'analyse prescriptive utilise des données historiques pour recommander un résultat particulier. Enfin, l'analyse prédictive utilise des données historiques pour prédire des données ou des résultats futurs. En dehors de ces méthodes générales, le logiciel d'analyse statistique peut effectuer les types d'analyse suivants :
Analyse de régression
Ce type d'analyse permet de réaliser diverses méthodes de régression telles que les moindres carrés ordinaires (OLS), les moindres carrés pondérés (WLS) ou le modèle linéaire généralisé (GLM).
Analyse prédictive
L'analyse prédictive extrait et analyse les modèles de données historiques pour prédire les résultats futurs en extrayant des informations à partir de jeux de données pour déterminer des modèles et des tendances. En utilisant une gamme d'analyses statistiques et d'algorithmes, les analystes utilisent des produits d'analyse prédictive pour construire des modèles de décision que les gestionnaires d'entreprise utilisent pour planifier le meilleur résultat possible.
Analyse de survie
Ce type d'analyse permet d'évaluer les durées, les événements et la fiabilité en relation avec l'analyse statistique.
Analyse de séries temporelles
L'analyse de séries temporelles permet aux utilisateurs d'identifier des modèles au sein de vastes ensembles de données de séries temporelles continues pour effectuer des rapports, des prévisions et des analyses prédictives.
Analyse bayésienne
Cette méthode d'inférence statistique permet de combiner des informations préalables sur un paramètre statistique avec des preuves provenant d'informations contenues dans un échantillon pour guider le processus d'inférence statistique.
Arbres de décision
Un type courant de modèle de classification est un arbre de décision. Ces modèles prédisent un certain nombre de résultats possibles en fonction de diverses entrées. Par exemple, si une équipe de vente construit un pipeline de 1 million de dollars, elle peut conclure 100 000 dollars de revenus, mais si elle construit un pipeline de 10 millions de dollars, elle devrait être en mesure de conclure 1 million de dollars de revenus.
Quelles sont les fonctionnalités courantes des logiciels d'analyse statistique ?
Les outils d'analyse statistique permettent aux utilisateurs d'extraire et d'analyser des données structurées ou non structurées. Grâce au processus d'analyse, des ensembles de données et des visualisations sont créés à partir des données compilées.
Préparation des données : Pour analyser les données, elles doivent être correctement nettoyées et de haute qualité. Cette préparation consiste à dédupliquer, nettoyer et compléter les données pour l'analyse statistique. Toutes les analyses ne sont pas réalisées en surface. Au lieu de cela, des outils d'analyse statistique robustes extraient des données des bases de données et les préparent pour l'analyse.
Échantillonnage des données : L'échantillonnage des données permet aux utilisateurs de sélectionner des échantillons de données pour des procédures définies.
Modélisation statistique : La modélisation statistique implique la création d'un modèle mathématique qui incarne un ensemble d'hypothèses statistiques concernant la création de données d'échantillon qui peuvent être utilisées pour mieux comprendre la composition et la distribution des données.
Test d'hypothèse : Les outils d'analyse statistique offrent souvent des fonctionnalités de test d'hypothèse pour garantir que l'analyse est cohérente avec les données et correcte en fonction de facteurs prédéterminés. Cela aide le chercheur, le data scientist ou le statisticien à évaluer le résultat en fonction de leur hypothèse initiale.
Visualisation des données : En plus des entrées et sorties numériques, le logiciel d'analyse statistique permet souvent à l'utilisateur de visualiser les résultats au moyen de graphiques, de diagrammes et de rapports. Cela aide non seulement l'utilisateur final à mieux les comprendre, mais aussi à communiquer ces résultats à l'ensemble de l'entreprise.
Quels sont les avantages des logiciels d'analyse statistique ?
Indépendamment du type de manipulation ou d'analyse de données complexe effectuée, les outils d'analyse statistique permettent aux statisticiens ou aux professionnels de l'entreprise de trouver des corrélations, des régressions, des analyses de variance, et plus encore, avec facilité. Avec ces informations en main, les entreprises peuvent donner un sens à leurs données et prendre des décisions éclairées basées sur celles-ci. Ces outils aident à identifier les doublons et les cas inhabituels qui peuvent survenir lors du nettoyage et de la curation des données et à obtenir des rapports d'analyse de données détaillés.
Gérer de grands volumes de données : Le logiciel d'analyse statistique permet de préparer, mélanger et analyser facilement les données de l'entreprise en utilisant un flux de travail répétable, puis de déployer et de partager des analyses à grande échelle pour des insights plus approfondis.
Obtenir des insights sur les données de l'entreprise : Grâce à l'exploration de données et à l'analyse statistique, en particulier lorsqu'elles sont associées à d'autres technologies telles que l'apprentissage automatique, les professionnels des données peuvent obtenir des insights sur les données.
Mieux comprendre les résultats et scénarios potentiels : Avec l'analyse statistique, en particulier de type prédictif, les entreprises comprennent mieux comment différentes variables les affecteront et peuvent planifier en conséquence.
Qui utilise le logiciel d'analyse statistique ?
Analystes de données : En fonction de la complexité du logiciel, il est probable que des analystes seront nécessaires. Ils peuvent aider à configurer les requêtes, tableaux de bord et carnets de notes requis pour d'autres employés et équipes. Ils peuvent créer des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise.
Consultants : Les entreprises n'ont pas toujours le luxe de construire, développer et optimiser leurs propres solutions d'analyse. Certaines entreprises choisissent d'employer des consultants externes, tels que des fournisseurs de conseil en intelligence d'affaires (BI). Ces fournisseurs cherchent à comprendre une entreprise et ses objectifs, à interpréter les données et à offrir des conseils pour s'assurer que les objectifs sont atteints. Les consultants en BI ont souvent des connaissances spécifiques à l'industrie en plus de leurs antécédents techniques, avec une expérience dans les soins de santé, les affaires et d'autres domaines.
Quelles sont les alternatives au logiciel d'analyse statistique ?
Les alternatives au logiciel d'analyse statistique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement :
Plateformes d'analyse : Les plateformes d'analyse peuvent inclure l'analyse statistique, mais sont des outils à portée plus large qui facilitent les cinq éléments suivants : préparation des données, modélisation des données, mélange des données, visualisation des données et livraison des insights.
Logiciel d'analyse de big data : Le logiciel d'analyse de big data se connecte à Hadoop ou à des distributions Hadoop propriétaires pour mieux comprendre les données structurées et non structurées. Ces mêmes sources de données peuvent être importantes pour les data scientists chargés de construire des modèles prédictifs.
Logiciel d'analyse de journaux : Les entreprises qui se concentrent sur les données de journaux peuvent bénéficier du déploiement d'un logiciel d'analyse de journaux, qui est utilisé pour analyser les données de journaux provenant d'applications et de systèmes. Il convient de garder à l'esprit que ce logiciel est beaucoup plus limité en termes de types de données et de sources de données auxquelles il peut être connecté. Cependant, comme le logiciel d'analyse de journaux se concentre sur les journaux, il fournit souvent des détails plus granulaires sur les données liées aux journaux.
Logiciel d'analyse de flux : Lorsqu'on recherche des outils spécifiquement conçus pour analyser les données en temps réel, le logiciel d'analyse de flux est une solution de choix. Ces outils aident les utilisateurs à analyser les données en transfert via des API, entre applications, et plus encore. Ce logiciel peut être utile avec les données IoT, que l'on souhaite souvent analyser en temps réel.
Logiciel d'analyse prédictive : Le logiciel d'analyse statistique à usage général permet aux entreprises de réaliser diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Les entreprises qui se concentrent sur l'examen de leurs données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser un logiciel d'analyse prédictive pour une solution plus affinée.
Logiciel d'analyse de texte : Le logiciel d'analyse statistique se concentre sur les données structurées ou numériques, permettant aux utilisateurs d'approfondir et d'explorer les chiffres pour éclairer les décisions commerciales. Si l'utilisateur souhaite se concentrer sur des données non structurées ou textuelles, les solutions d'analyse de texte sont le meilleur choix. Ces outils aident les utilisateurs à comprendre rapidement et à extraire l'analyse des sentiments, les phrases clés, les thèmes et d'autres insights à partir de données textuelles non structurées.
Logiciels liés au logiciel d'analyse statistique
Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec le logiciel d'analyse statistique incluent :
Logiciel d'entrepôt de données : La plupart des entreprises ont un grand nombre de sources de données disparates, donc pour mieux intégrer toutes leurs données, elles mettent en place un entrepôt de données. Les entrepôts de données peuvent héberger des données provenant de plusieurs bases de données et applications commerciales, ce qui permet aux outils de BI et d'analyse de récupérer toutes les données de l'entreprise à partir d'un seul référentiel. Cette organisation est essentielle à la qualité des données ingérées par le logiciel d'analyse.
Logiciel de préparation des données : Une solution clé nécessaire pour une analyse de données facile est un outil de préparation des données et d'autres outils de gestion des données connexes. Ces solutions permettent aux utilisateurs de découvrir, combiner, nettoyer et enrichir les données pour une analyse simple. Les outils de préparation des données sont souvent utilisés par les équipes informatiques ou les analystes de données chargés d'utiliser les outils de BI. Certaines plateformes de BI offrent des fonctionnalités de préparation des données, mais les entreprises avec une large gamme de sources de données optent souvent pour un outil de préparation dédié.
Logiciel d'apprentissage automatique : Les algorithmes d'apprentissage automatique sont un composant clé de la construction de modèles statistiques efficaces. De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus pour fournir des recommandations ou des suggestions, ce qui est particulièrement pertinent pour l'analyse prédictive.
Défis avec le logiciel d'analyse statistique
Les solutions logicielles peuvent présenter leur propre ensemble de défis.
Besoin d'employés qualifiés : Le logiciel d'analyse statistique n'est pas nécessairement simple. Souvent, ces outils nécessitent un administrateur dédié pour aider à mettre en œuvre la solution et aider les autres à l'adopter. Cependant, il y a une pénurie de data scientists et d'analystes qualifiés pour mettre en place de telles solutions. De plus, ces mêmes data scientists seront chargés de tirer des insights exploitables à partir des données.
Sans personnes qualifiées dans ces domaines, les entreprises ne peuvent pas utiliser efficacement les outils ou leurs données. Même les outils en libre-service, qui doivent être utilisés par l'utilisateur moyen de l'entreprise, nécessitent quelqu'un pour les déployer. Les entreprises peuvent se tourner vers les équipes de support des fournisseurs ou des consultants tiers pour obtenir de l'aide si elles ne peuvent pas embaucher quelqu'un en interne.
Organisation des données : Pour tirer le meilleur parti des solutions d'analyse, les données doivent être organisées. Cela signifie que les bases de données doivent être correctement configurées et intégrées. Cela peut nécessiter la construction d'un entrepôt de données, qui peut stocker des données provenant de diverses applications et bases de données dans un emplacement central.
Les entreprises peuvent avoir besoin d'acheter un logiciel de préparation des données dédié pour s'assurer que les données sont jointes et nettoyées pour que la solution d'analyse puisse les consommer correctement. Dans le contexte du big data, une entreprise pourrait vouloir envisager spécifiquement un logiciel de traitement et de distribution de big data. Cela nécessite souvent un analyste de données qualifié, un employé informatique ou un consultant externe pour s'assurer que la qualité des données est optimale pour une analyse facile.
Adoption par les utilisateurs : Il n'est pas toujours facile de transformer une entreprise en une entreprise axée sur les données. En particulier dans les entreprises plus établies qui ont fait les choses de la même manière pendant des années, il n'est pas simple d'imposer des outils d'analyse aux employés, surtout s'il existe des moyens de les éviter. S'il existe d'autres options, telles que des feuilles de calcul ou des outils existants que les employés peuvent utiliser à la place du logiciel d'analyse, ils choisiront probablement cette voie. Cependant, si les gestionnaires et les dirigeants s'assurent que les outils d'analyse sont une nécessité dans le quotidien d'un employé, alors les taux d'adoption augmenteront.
Quelles entreprises devraient acheter un logiciel d'analyse statistique ?
À l'ère numérique, les données sont omniprésentes. Que ce soit dans l'enseignement supérieur ou dans l'industrie de la santé, il est probable qu'une grande quantité de données soit impliquée. Les outils de logiciel d'analyse statistique sont généralement utilisés par les data scientists et les mathématiciens, mais ils offrent des fonctionnalités spécifiques à l'industrie. Celles-ci peuvent être des fonctionnalités adaptées à la recherche scientifique, à la modélisation des coûts ou à la science de la santé.
Enseignement supérieur : Les utilisateurs de l'industrie de l'enseignement supérieur utilisent des outils d'analyse statistique pour analyser les données, obtenir des insights rapidement et trouver des tendances pertinentes dans les données.
Firms de recherche de marché : Les chercheurs se tournent vers l'analyse statistique pour résoudre des problèmes de recherche difficiles. Ils peuvent utiliser ces outils pour approfondir leurs résultats de recherche et trouver des tendances historiques. Avec le logiciel d'analyse statistique, les chercheurs de marché sont en mesure de gérer un grand volume de données dans plusieurs formats.
Soins de santé : Pour les professionnels de la santé, le temps n'est pas seulement de l'argent, cela signifie aussi la différence entre la vie et la mort. Ces travailleurs se tournent vers les outils d'analyse statistique pour mieux comprendre les données liées à la santé et pour améliorer l'efficacité dans les hôpitaux, gérer et contenir les maladies, et bien plus encore.
Quel est le coût du logiciel d'analyse statistique ?
Les entreprises décident de déployer un logiciel d'analyse statistique dans le but d'obtenir un certain retour sur investissement (ROI).
Retour sur investissement (ROI)
Comme elles cherchent à récupérer leurs pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est essentiel de comprendre les coûts associés. Ce logiciel est généralement facturé par utilisateur, ce qui est parfois échelonné en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent.
Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné, à la fois en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus avant et après le déploiement du logiciel pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés grâce à leur utilisation de l'outil d'analyse statistique.
Mise en œuvre du logiciel d'analyse statistique
Comment le logiciel d'analyse statistique est-il mis en œuvre ?
La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données dans des sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, que ce soit un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et comment utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente.
Qui est responsable de la mise en œuvre du logiciel d'analyse statistique ?
Il peut nécessiter beaucoup de personnes, ou de nombreuses équipes, pour déployer correctement une plateforme d'analyse. Cela est dû au fait que les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, il est rare qu'une seule personne ou même une seule équipe ait une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle en place, une entreprise peut assembler ses données et commencer le parcours de l'analyse, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données.
Tendances du logiciel d'analyse statistique
Libre-service
Comme avec d'autres types d'outils d'analyse (tels que les plateformes d'analyse), il y a une tendance croissante pour que le logiciel soit de nature libre-service. Cela signifie que les non-professionnels devraient pouvoir utiliser l'outil facilement avec peu ou pas de support informatique pour le configurer. Avec des interfaces glisser-déposer ou des configurations hautement personnalisables, les utilisateurs moyens de l'entreprise sont habilités par les capacités d'analyse statistique.
Analyse augmentée
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique font leur chemin dans la plupart des industries et des cas d'utilisation commerciale, les statistiques ne faisant pas exception. Avec l'apprentissage automatique alimentant l'analyse statistique, les utilisateurs peuvent découvrir des données, déterminer le meilleur type d'analyse à déployer pour un ensemble de données ou un problème particulier, et plus encore. Avec l'analyse augmentée, les analystes peuvent mieux comprendre leurs données, leur permettant d'approfondir et d'explorer les tendances et les modèles. Par exemple, le logiciel peut alerter l'utilisateur d'une anomalie dans les données qu'il peut examiner pour rectifier le problème ou informer les personnes concernées à ce sujet.
Comment acheter un logiciel d'analyse statistique
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour le logiciel d'analyse statistique
Si une entreprise commence tout juste son parcours analytique, g2.com peut aider à sélectionner le meilleur logiciel pour l'entreprise et le cas d'utilisation particulier. Étant donné que la solution particulière peut varier en fonction de la taille de l'entreprise et de l'industrie, G2 est un excellent endroit pour trier et filtrer les avis en fonction de ces critères, ainsi que de nombreux autres.
La variété, le volume et la vitesse des données sont vastes. Par conséquent, les utilisateurs doivent réfléchir à la manière dont la solution particulière répond à leurs besoins particuliers, ainsi qu'à leurs besoins futurs à mesure qu'ils accumulent plus de données.
Pour trouver la bonne solution, les acheteurs doivent déterminer les points de douleur et les noter. Ceux-ci doivent être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés qui auront besoin d'utiliser ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils sont susceptibles d'acheter.
Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste sert de guide détaillé qui inclut à la fois les fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore.
En fonction de l'ampleur du déploiement, il peut être utile de produire une demande d'information (RFI), une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'un logiciel d'analyse statistique.
Comparer les produits de logiciel d'analyse statistique
Créer une liste longue
De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont une partie essentielle du processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur.
Créer une liste courte
À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste en main, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions.
Réaliser des démonstrations
Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur doit démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence.
Sélection du logiciel d'analyse statistique
Choisir une équipe de sélection
Comme le logiciel d'analyse statistique concerne les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection doit comparer les notes et les faits et chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps nécessaire pour obtenir des insights, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analyse avancées.
Négociation
Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que ce n'est pas négociable (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction pour les contrats pluriannuels ou pour recommander le produit à d'autres.
Décision finale
Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un test ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et bien reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin.