Scopri di più su Software di analisi dei Big Data
Che cos'è il software di analisi dei Big Data?
La grande quantità di dati accessibili alle aziende oggi ha reso quasi necessario per loro implementare un qualche tipo di software di analisi per comprendere meglio e agire su quei dati. Implementare software di analisi dei big data è stata una grande iniziativa per le aziende che stanno attraversando una trasformazione digitale, poiché questi strumenti offrono una visibilità più profonda sui dati di un'organizzazione. Le aziende adottano queste soluzioni per dare un senso a grandi set di dati raccolti da cluster di big data.
Con la capacità di visualizzare e comprendere i dati aziendali, i dipendenti possono prendere decisioni informate. Ad esempio, i rivenditori possono utilizzare questi strumenti per comprendere meglio la distribuzione dell'inventario attraverso i loro canali e prendere decisioni basate sui dati in base a questi dati. Alcune soluzioni di analisi dei big data possono offrire funzionalità di intelligenza artificiale o apprendimento automatico, come l'elaborazione del linguaggio naturale, come capacità di interfaccia per aiutare ulteriormente gli utenti non tecnici.
Quali tipi di software di analisi dei Big Data esistono?
Molti tipi di soluzioni di analisi dei big data condividono funzionalità sovrapposte, mentre contemporaneamente si rivolgono a diversi profili di utenti come analisti di dati e analisti finanziari o forniscono servizi unici.
A causa della natura non strutturata dei cluster di big data, queste soluzioni di analisi richiedono un linguaggio di query per estrarre i dati dal file system. La maggior parte dei database commerciali a tabelle consente query SQL; tuttavia, gli strumenti di analisi dei big data non offrono necessariamente tali capacità di linguaggio SQL e possono richiedere una conoscenza più intricata delle query da parte di un data scientist. In alternativa, alcune soluzioni possono offrire funzionalità self-service in modo che il dipendente medio possa assemblare i propri grafici e diagrammi dai set di dati di big data.
Strumenti di analisi dei big data self-service
Gli strumenti di analisi dei big data self-service non richiedono conoscenze di programmazione, quindi gli utenti finali con conoscenze di programmazione limitate o nulle possono trarne vantaggio per le loro esigenze di dati. Questo consente agli utenti aziendali come rappresentanti di vendita, manager delle risorse umane, marketer e altri membri del team non dedicati ai dati di prendere decisioni basate su dati aziendali rilevanti. Le soluzioni self-service spesso forniscono funzionalità di trascinamento per la creazione di dashboard, modelli predefiniti per l'interrogazione dei dati e, occasionalmente, interrogazioni in linguaggio naturale per la scoperta dei dati. Simile alle piattaforme di analisi, le organizzazioni utilizzano questi strumenti per costruire dashboard interattivi per scoprire intuizioni azionabili.
Soluzioni di analisi incorporate
Le soluzioni di analisi incorporate offrono la possibilità di integrare funzionalità di analisi proprietarie all'interno di altre applicazioni aziendali. Comunemente, le aziende integrano soluzioni di analisi in software come CRM, ERP e portali (ad esempio, intranet o extranet). Le aziende possono scegliere un prodotto incorporato per promuovere l'adozione da parte degli utenti; posizionando l'analisi all'interno del software utilizzato regolarmente, le aziende consentono ai dipendenti di sfruttare i dati disponibili. Queste soluzioni forniscono funzionalità self-service in modo che gli utenti aziendali medi possano sfruttare i dati per migliorare il processo decisionale.
Quali sono le caratteristiche comuni del software di analisi dei Big Data?
Il software di analisi dei big data aiuta le aziende a ottenere una migliore comprensione dei loro dati. Di seguito sono riportate alcune caratteristiche principali di questo software:
Connettività dei dati: Se le aziende non possono connettere i dati richiesti, allora non c'è utilità per il software di analisi dei big data. I metodi per connettere i dati includono Hadoop e integrazione Spark che consente flussi di lavoro di elaborazione e distribuzione sopra Apache Hadoop e Apache Spark, rispettivamente. Inoltre, questo software dovrebbe consentire l'analisi dei dati memorizzati in data lake, data warehouse e data lake house.
Trasformazione dei dati: Perché i dati possano essere analizzati, devono essere adeguatamente puliti e trasformati in un formato utilizzabile. Il software di analisi dei big data fornisce funzionalità come l'analisi in tempo reale e l'interrogazione dei dati. Con queste funzionalità, le aziende possono ottenere una visione di alto livello dei loro dati in tempo reale, consentendo di interrogarli e comprenderli meglio. Attraverso linguaggi di query come SQL, gli utenti possono interrogare i loro dati e approfondire set di dati e punti dati particolari.
Operazioni sui dati: Una volta che i dati sono connessi (o integrati) e trasformati, possono essere analizzati. Innanzitutto, è importante stabilire flussi di lavoro dei dati, che possono aiutare a concatenare funzioni specifiche e set di dati per automatizzare le iterazioni di analisi. Inoltre, il software di analisi dei big data fornisce la possibilità di visualizzare i dati attraverso dashboard, così come notebook che possono essere utilizzati per creare visualizzazioni con query predefinite o programmate.
Non è sempre il caso che si acceda all'analisi tramite una piattaforma di analisi autonoma. Pertanto, alcuni prodotti forniscono capacità di analisi incorporate. Questo consente agli utenti di accedere all'analisi all'interno delle applicazioni aziendali, il che consente un lavoro più snello poiché gli utenti non devono passare da un'applicazione all'altra.
Altre caratteristiche del software di analisi dei Big Data: Scoperta Governata,
Quali sono i vantaggi del software di analisi dei Big Data?
I dati sono sia comuni che inestimabili e all'interno di quei dati si trovano intuizioni che potrebbero influenzare i processi e le prestazioni di un'organizzazione. Ci sono apparentemente infinite intuizioni che un'azienda può trarre dai propri dati e numerose ragioni per utilizzare il software di analisi dei big data.
Il software di analisi dei big data aiuta le persone a prendere decisioni più facilmente consentendo ai team di ottenere una comprensione più profonda dei loro dati. Con una maggiore alfabetizzazione dei dati, i team di un'azienda, dalle vendite al marketing alla finanza, possono diventare più efficienti e comprendere meglio come possono migliorare attraverso iniziative basate sui dati.
Con il software di analisi dei big data, le aziende possono ingerire, integrare e preparare fonti di big data. Successivamente, possono connettere tutte le fonti di dati aziendali in un'unica piattaforma per creare connessioni tra i dipartimenti, visualizzare e comprendere i dati aziendali, incoraggiare il processo decisionale basato sui dati per l'ottimizzazione aziendale e scoprire nuove intuizioni che possono migliorare il risultato finale.
Abilitare il processo decisionale basato sui dati: Le aziende possono utilizzare il software di analisi dei big data per alimentare la trasformazione digitale sfruttando i dati per guidare le decisioni aziendali. Le aziende possono sfruttare strumenti di analisi e business intelligence (BI) per comprendere tutti gli aspetti dell'azienda, inclusi previsioni di assunzione, quale campagna di marketing dovrebbe essere utilizzata per targetizzare determinati segmenti demografici, quali prospettive di vendita targetizzare per prime, ottimizzazione della catena di approvvigionamento e molti altri.
Misurare e comprendere le prestazioni aziendali: Le organizzazioni spesso sfruttano strumenti di visualizzazione dei dati per monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI) aziendali in tempo reale. Da lì, il software di analisi dei big data può essere utilizzato per determinare perché l'azienda sta superando o non raggiungendo quei metriche aziendali importanti. Quando le parti interessate sviluppano una comprensione acuta del perché l'azienda sta performando in un certo modo, possono apportare aggiustamenti e cambiamenti; se un team non raggiunge un obiettivo, possono esaminare e adattare i processi secondo necessità. È una cosa sapere semplicemente le prestazioni delle vendite o i numeri del traffico web, ma è un'altra scavare nei motivi dietro di esso e adattarsi in base a ciò che è efficace e ciò che non lo è.
Scoprire nuove intuizioni azionabili: Gli strumenti di analisi combinano dati da una varietà di fonti, inclusi software di contabilità, software di pianificazione delle risorse aziendali (ERP), software CRM, software di automazione del marketing, e altri. Gli analisti di dati possono sfruttare questi dati integrati per trovare correlazioni tra diversi dipartimenti, e i loro processi e azioni, per scoprire intuizioni precedentemente nascoste. Ad esempio, è possibile che certe tattiche di vendita abbiano impatti variabili sui numeri per un prodotto specifico rispetto a un altro.
Gli analisti possono scoprire questo impatto confrontando l'elenco dei conti chiusi dal loro CRM aziendale con i prodotti spediti nel loro sistema ERP. I team sono generalmente isolati e utilizzano software disparati, quindi queste intuizioni che erano tradizionalmente più difficili da scoprire, ora sono rese più facili.
Chi utilizza il software di analisi dei Big Data?
Analisti di dati: A seconda della complessità del software, è probabile che siano richiesti analisti. Possono aiutare a impostare le query, i dashboard e i notebook necessari per altri dipendenti e team. Possono creare query complesse all'interno delle piattaforme per ottenere una comprensione più profonda dei dati aziendali critici.
Team operativi e della catena di approvvigionamento: La catena di approvvigionamento di un'azienda ha spesso molti punti di contatto e, di conseguenza, molti punti dati. Pertanto, i dipendenti che lavorano nei team operativi e della catena di approvvigionamento possono utilizzare il software di analisi dei big data per ottenere una migliore comprensione dei loro dipartimenti e dei dati generati, come da un sistema ERP. Queste applicazioni tracciano tutto, dalla contabilità alla catena di approvvigionamento e distribuzione; inserendo i dati della catena di approvvigionamento in questo software, i manager della catena di approvvigionamento possono ottimizzare numerosi processi per risparmiare tempo e risorse.
Team finanziari: I team finanziari sfruttano il software di analisi dei big data per ottenere intuizioni e comprensione dei fattori che influenzano il risultato finale di un'organizzazione. Attraverso integrazioni con sistemi finanziari come software di contabilità, dipendenti come i direttori finanziari (CFO) possono vedere quanto bene sta performando l'azienda. Come menzionato sopra, questi dipendenti accederanno probabilmente al software tramite dashboard self-service impostati dagli analisti di dati. Integrando i dati finanziari con le vendite, il marketing e altri dati operativi, i team di contabilità e finanza traggono intuizioni azionabili che potrebbero non essere state scoperte attraverso l'uso di strumenti tradizionali.
Team di vendita e marketing: I team di vendita cercano anche di migliorare le metriche finanziarie e possono beneficiare enormemente dall'essere più orientati ai dati. Attraverso l'uso di strumenti di analisi self-service e soluzioni di analisi incorporate, possono ottenere intuizioni sui conti prospettici, le prestazioni di vendita e la previsione del pipeline, tra molti altri casi d'uso. Utilizzare strumenti di analisi in un team di vendita può aiutare le aziende a ottimizzare i loro processi di vendita e influenzare i ricavi.
Per i team di marketing, monitorare le prestazioni delle campagne è fondamentale. Poiché gestiscono diversi tipi di campagne, tra cui email marketing, pubblicità digitale o anche campagne pubblicitarie tradizionali, gli strumenti di analisi consentono ai team di marketing di monitorare le prestazioni di quelle campagne in un'unica posizione centrale.
Consulenti: Le aziende non sempre hanno il lusso di costruire, sviluppare e ottimizzare le proprie soluzioni di analisi. Alcune aziende optano per impiegare consulenti esterni, come fornitori di consulenza in business intelligence (BI). Questi fornitori cercano di comprendere un'azienda e i suoi obiettivi, interpretare i dati e offrire consigli per garantire che gli obiettivi siano raggiunti. I consulenti BI hanno spesso conoscenze specifiche del settore insieme ai loro background tecnici, con esperienza in sanità, affari e altri campi.
Quali sono le alternative al software di analisi dei Big Data?
Le alternative al software di analisi dei big data possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente:
Piattaforme di analisi: Le piattaforme di analisi potrebbero includere integrazioni di big data, ma sono strumenti a più ampio spettro che facilitano i seguenti cinque elementi: preparazione dei dati, modellazione dei dati, fusione dei dati, visualizzazione dei dati e consegna delle intuizioni.
Software di analisi dei log: Le aziende che si concentrano sui dati di log potrebbero beneficiare dell'implementazione di software di analisi dei log, che viene utilizzato per analizzare i dati di log da applicazioni e sistemi. Si dovrebbe tenere presente che questo software è molto più limitato in termini di tipi di dati e fonti di dati a cui può essere connesso. Tuttavia, poiché il software di analisi dei log si concentra sui log, fornisce frequentemente dettagli più granulari sui dati relativi ai log.
Software di analisi dei flussi: Quando si cercano strumenti specificamente orientati all'analisi dei dati in tempo reale, il software di analisi dei flussi è una soluzione di riferimento. Questi strumenti aiutano gli utenti ad analizzare i dati in trasferimento tramite API, tra applicazioni e altro. Questo software può essere utile con i dati dell'internet delle cose (IoT), che si desidera frequentemente analizzare in tempo reale.
Software di analisi predittiva: Il software di analisi dei big data a scopo generale consente alle aziende di condurre varie forme di analisi, come prescrittiva, descrittiva e predittiva. Le aziende che si concentrano sull'osservazione dei loro dati passati e presenti per prevedere risultati futuri possono utilizzare il software di analisi predittiva per una soluzione più affinata.
Software di analisi del testo: Il software di analisi dei big data si concentra su dati strutturati o numerici, consentendo agli utenti di approfondire e scavare nei numeri per informare le decisioni aziendali. Se l'utente desidera concentrarsi su dati non strutturati o testuali, le soluzioni di analisi del testo sono la scelta migliore. Questi strumenti aiutano gli utenti a comprendere rapidamente e trarre analisi del sentiment, frasi chiave, temi e altre intuizioni dai dati testuali non strutturati.
Software correlato al software di analisi dei Big Data
Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di analisi dei big data includono:
Software di data warehouse: La maggior parte delle aziende ha un gran numero di fonti di dati disparate, quindi per integrare al meglio tutti i loro dati, implementano un data warehouse. I data warehouse possono ospitare dati da più database e applicazioni aziendali, il che consente agli strumenti di BI e analisi di estrarre tutti i dati aziendali da un unico repository. Questa organizzazione è fondamentale per la qualità dei dati che vengono ingeriti dal software di analisi.
Software di preparazione dei dati: Una soluzione chiave necessaria per un'analisi dei dati semplice è uno strumento di preparazione dei dati e altri strumenti di gestione dei dati correlati. Queste soluzioni consentono agli utenti di scoprire, combinare, pulire e arricchire i dati per un'analisi semplice. Gli strumenti di preparazione dei dati sono spesso utilizzati dai team IT o dagli analisti di dati incaricati di utilizzare strumenti di BI. Alcune piattaforme di BI offrono funzionalità di preparazione dei dati, ma le aziende con una vasta gamma di fonti di dati spesso optano per uno strumento di preparazione dedicato.
Sfide con il software di analisi dei Big Data
Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.
Necessità di dipendenti qualificati: Il software di analisi dei big data non è necessariamente semplice. Spesso, questi strumenti richiedono un amministratore dedicato per aiutare a implementare la soluzione e assistere gli altri nell'adozione. Tuttavia, c'è una carenza di data scientist e analisti qualificati che sono attrezzati per impostare tali soluzioni. Inoltre, gli stessi data scientist saranno incaricati di derivare intuizioni azionabili dai dati.
Senza persone qualificate in queste aree, le aziende non possono sfruttare efficacemente gli strumenti o i loro dati. Anche gli strumenti self-service, che devono essere utilizzati dall'utente aziendale medio, richiedono qualcuno che li aiuti a implementarli. Le aziende possono rivolgersi ai team di supporto dei fornitori o a consulenti di terze parti per assistenza se non sono in grado di portare qualcuno internamente.
Organizzazione dei dati: Per ottenere il massimo dalle soluzioni di analisi, quei dati devono essere organizzati. Ciò significa che i database devono essere impostati correttamente e integrati adeguatamente. Questo potrebbe richiedere la costruzione di un data warehouse, che può memorizzare dati da una varietà di applicazioni e database in un'unica posizione centrale.
Le aziende potrebbero dover acquistare un software di preparazione dei dati dedicato per garantire che i dati siano uniti e puliti per essere consumati dalla soluzione di analisi nel modo giusto. Nel contesto dei big data, un'azienda potrebbe voler considerare specificamente il software di elaborazione e distribuzione dei big data. Questo richiede spesso un analista di dati qualificato, un dipendente IT o un consulente esterno per garantire che la qualità dei dati sia al massimo per un'analisi semplice.
Adozione da parte degli utenti: Non è sempre facile trasformare un'azienda in un'azienda orientata ai dati. In particolare nelle aziende più consolidate che hanno fatto le cose allo stesso modo per anni, non è semplice imporre strumenti di analisi ai dipendenti, specialmente se ci sono modi per evitarlo. Se ci sono altre opzioni, come fogli di calcolo o strumenti esistenti che i dipendenti possono utilizzare invece del software di analisi, probabilmente seguiranno quella strada. Tuttavia, se i manager e i leader garantiscono che gli strumenti di analisi siano una necessità nel giorno per giorno di un dipendente, allora i tassi di adozione aumenteranno.
Quali aziende dovrebbero acquistare il software di analisi dei Big Data?
Come è stato spesso detto, i dati sono il carburante che guida le aziende moderne. Sebbene sia un cliché, non c'è dubbio che sia vero. Pertanto, le aziende in tutto il mondo e in tutti i settori dovrebbero considerare una qualche forma di soluzione di analisi, come l'analisi dei big data, per dare un senso a quei dati e iniziare a prendere decisioni basate sui dati.
Servizi finanziari: All'interno delle istituzioni finanziarie, come le agenzie di assicurazione, le banche e le cooperative di credito, è comune utilizzare una serie di sistemi diversi. Queste aziende hanno dati che vanno dai record dei clienti, alle transazioni, ai dati di mercato e altro ancora. Con la proliferazione dei sistemi arriva più dati. Con una soluzione di analisi robusta in atto, possono ottenere una migliore comprensione dei dati che vengono prodotti dai vari sistemi in tutta l'azienda. Come un settore fortemente regolamentato, gli utenti possono beneficiare delle capacità di accesso governato che possono essere particolarmente utili, poiché possono assistere nell'audit dei processi aziendali.
Sanità: Nel settore sanitario, pratiche di dati errate potrebbero avere conseguenze gravi o addirittura mortali. Il software di analisi dei big data può aiutare queste organizzazioni ad avere una visione globale dei loro dati, come i record dei pazienti, le richieste di assicurazione, le finanze e altro ancora. Attraverso l'implementazione di analisi, le aziende sanitarie possono ridurre i rischi e i costi e rendere più intelligenti le loro operazioni di fatturazione e riscossione.
Retail: Le organizzazioni di vendita al dettaglio, che siano B2C, B2B, D2C o altre, si affidano ai dati per prendere decisioni informate. Ad esempio, un venditore di stampanti, per gestire un'attività di successo, deve tenere traccia di molte cose come il loro inventario, le vendite, il loro team di vendita e i resi. Se tutti questi dati sono mantenuti isolati all'interno di sistemi diversi, non c'è una singola fonte di verità e i dipartimenti non possono avere una conversazione sullo stato effettivo dei dati dell'azienda. Con il software di analisi dei big data impostato e connesso a tutte le fonti di dati rilevanti, qualsiasi azienda di vendita al dettaglio può vedere benefici e prendere decisioni significative basate sui dati.
Come acquistare il software di analisi dei Big Data
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di analisi dei Big Data
Se un'azienda sta appena iniziando il suo percorso di analisi, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software per l'azienda e il caso d'uso particolare. Poiché la soluzione particolare potrebbe variare in base alle dimensioni dell'azienda e al settore, G2 è un ottimo posto per ordinare e filtrare le recensioni in base a questi criteri, insieme a molti altri.
Come menzionato sopra, la varietà, il volume e la velocità dei dati sono vasti. Pertanto, gli utenti dovrebbero pensare a come la soluzione particolare si adatta alle loro esigenze particolari, così come alle loro esigenze future man mano che accumulano più dati.
Per trovare la soluzione giusta, gli acquirenti dovrebbero determinare i punti critici e annotarli. Questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che avranno bisogno di utilizzare questo software, poiché questo determina il numero di licenze che probabilmente acquisteranno.
Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia funzionalità necessarie che desiderabili, tra cui budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora.
A seconda della portata della distribuzione, potrebbe essere utile produrre una richiesta di informazioni (RFI), un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da un software di analisi dei big data.
Confrontare i prodotti di software di analisi dei Big Data
Creare un elenco lungo
Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto dopo che tutte le dimostrazioni sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.
Creare un elenco breve
Dall'elenco lungo dei fornitori, è utile restringere l'elenco dei fornitori e creare un elenco più breve di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questo elenco in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni.
Condurre dimostrazioni
Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nell'elenco breve con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza.
Selezione del software di analisi dei Big Data
Scegliere un team di selezione
Poiché il software di analisi dei big data riguarda i dati, l'utente deve assicurarsi che il processo di selezione sia guidato dai dati. Il team di selezione dovrebbe confrontare note e fatti e cifre che hanno annotato durante il processo, come il tempo per ottenere intuizioni, il numero di visualizzazioni e la disponibilità di capacità di analisi avanzate.
Negoziazione
Solo perché qualcosa è scritto sulla pagina dei prezzi di un'azienda, non significa che non sia negoziabile (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.
Decisione finale
Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno.
Quanto costa il software di analisi dei Big Data?
Le aziende decidono di implementare il software di analisi dei big data con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ritorno sull'investimento (ROI).
Ritorno sull'investimento (ROI)
Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati ad esso. Come menzionato sopra, questo software è tipicamente fatturato per utente, che a volte è a livelli a seconda delle dimensioni dell'azienda. Più utenti si tradurranno tipicamente in più licenze, il che significa più denaro.
Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di ricavi. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-implementazione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso dello strumento di analisi dei big data.
Implementazione del software di analisi dei Big Data
Come viene implementato il software di analisi dei Big Data?
L'implementazione differisce drasticamente a seconda della complessità e della scala dei dati. Nelle organizzazioni con grandi quantità di dati in fonti disparate (ad esempio, applicazioni, database, ecc.), è spesso saggio utilizzare una parte esterna, che sia uno specialista di implementazione del fornitore o una consulenza di terze parti. Con vasta esperienza, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e come utilizzare il software in modo efficiente ed efficace.
Chi è responsabile dell'implementazione del software di analisi dei Big Data?
Potrebbe richiedere molte persone, o molti team, per distribuire correttamente una piattaforma di analisi. Questo perché i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, è raro che una persona o anche un team abbia una comprensione completa di tutte le risorse di dati di un'azienda. Con un team trasversale in atto, un'azienda può mettere insieme i propri dati e iniziare il percorso di analisi, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati.
Tendenze del software di analisi dei Big Data
Alfabetizzazione dei dati
I dati aziendali non sono più bloccati in silos. Con le soluzioni di analisi dei big data, più utenti in un'azienda possono trovare, accedere e analizzare questi dati. Inoltre, software di intelligenza artificiale (AI) come software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano a rendere la ricerca attraverso e per i dati più facile e potente, fornendo risultati più accurati.
Implementare software di analisi è stata una grande iniziativa per le aziende che stanno attraversando una trasformazione digitale poiché questi strumenti offrono una visibilità più profonda sui dati di un'organizzazione. Le aziende adottano queste soluzioni per dare un senso a grandi set di dati raccolti da tutte le loro varie fonti.
Passaggio al cloud
Il passaggio dall'analisi dei dati on-premises al cloud è in corso da diversi anni, con sempre più aziende che spostano i loro dati e le intuizioni sui dati nel cloud. Questo sta avvenendo per vari motivi, come il tempo per ottenere intuizioni. L'allontanamento dall'infrastruttura on-premises ha aiutato molte aziende a consentire il lavoro sui dati ovunque si abbia accesso al cloud—ovunque ci sia accesso a internet.
AI conversazionale
Storicamente, per interrogare i dati all'interno di una soluzione di analisi, gli utenti dovevano padroneggiare un linguaggio di query come SQL. Con l'ascesa delle interfacce conversazionali, gli utenti scoprono i dati e le intuizioni che stanno cercando utilizzando un linguaggio intuitivo. Metodi intuitivi di interrogazione dei dati significano consentire a una base di utenti più ampia di accedere e dare un senso ai dati aziendali.
Apprendimento automatico
L'AI sta rapidamente diventando una caratteristica promettente delle soluzioni di analisi durante tutto il percorso dei dati, dall'ingestione alle intuizioni. Dalla preparazione dei dati potenziata dall'AI alle intuizioni intelligenti, in cui la piattaforma suggerisce visualizzazioni all'utente finale, le soluzioni di analisi dei big data stanno rapidamente diventando più potenti. L'apprendimento automatico sta aiutando gli utenti finali a scoprire intuizioni nascoste, permettendo loro di dare un senso ai dati e aiutandoli a comprendere ciò che stanno vedendo.
