Scopri di più su Software di analisi statistica
Che cos'è il software di analisi statistica?
Gli strumenti di analisi statistica informano le decisioni basate sui dati, sia in un contesto di ricerca che aziendale. Le imprese hanno iniziato a riconoscere l'importanza di accedere e combinare tutti i dati critici per l'azienda per ottenere una migliore comprensione delle prestazioni di un'azienda. Collegare sistemi disparati per rendere i dati fruibili è un processo complesso, ma una volta fatto, le aziende sono in grado di utilizzare soluzioni di analisi statistica insieme ad altre tecniche di analisi dei dati. Questo le aiuta a visualizzare e interpretare i dati in modo facilmente digeribile. Un'azienda non può trasformarsi in un'impresa nativa digitale finché non utilizza i suoi dati per prendere decisioni intelligenti. Queste decisioni basate sui dati forniscono un vantaggio importante e aiutano a distinguere un'azienda dai suoi concorrenti.
Le aziende di medie e grandi dimensioni stanno affrontando sfide senza precedenti nella gestione e analisi dei dati. Alcune di queste sfide sono la crescita esponenziale del volume dei dati aziendali e la loro crescente complessità causata da nuove tecnologie come i social media e l'internet delle cose (IoT). Per affrontare queste sfide, le aziende devono raccogliere e analizzare grandi volumi di dati, sia strutturati che non strutturati, da diverse fonti. Le aziende devono trovare tendenze e modelli nei dati storici mentre identificano opportunità e rischi futuri. Non possono nemmeno permettersi di spendere molto tempo ad analizzare dati che perdono rapidamente la loro rilevanza. Procedure statistiche avanzate e visualizzazione forniscono una piattaforma robusta, facile da usare e integrata per comprendere i dati aziendali e risolvere problemi complessi aziendali e di ricerca.
Quali tipi di software di analisi statistica esistono?
L'analisi statistica si presenta in molte varianti, ognuna delle quali è appropriata o vantaggiosa per diversi casi d'uso. Sebbene i metodi siano molti, l'obiettivo finale dell'analisi è suddiviso in tre tipi: descrittivo, prescrittivo e predittivo. L'analisi descrittiva guarda semplicemente ai dati così come sono, ma non si riferisce né raccomanda alcun risultato futuro. L'analisi prescrittiva utilizza i dati storici per raccomandare un particolare risultato. Infine, l'analisi predittiva utilizza i dati storici per prevedere dati o risultati futuri. Oltre a questi metodi generali, il software di analisi statistica può eseguire i seguenti tipi di analisi:
Analisi di regressione
Questo tipo di analisi consente di condurre vari metodi di regressione come i minimi quadrati ordinari (OLS), i minimi quadrati ponderati (WLS) o il modello lineare generalizzato (GLM).
Analisi predittiva
L'analisi predittiva estrae e analizza i modelli di dati storici per prevedere risultati futuri estraendo informazioni dai set di dati per determinare modelli e tendenze. Utilizzando una gamma di analisi statistiche e algoritmi, gli analisti utilizzano prodotti di analisi predittiva per costruire modelli decisionali che i manager aziendali utilizzano per pianificare il miglior risultato possibile.
Analisi di sopravvivenza
Questo tipo di analisi consente la valutazione delle durate, degli eventi e dell'affidabilità in relazione all'analisi statistica.
Analisi delle serie temporali
L'analisi delle serie temporali consente agli utenti di identificare modelli all'interno di enormi set di dati di serie temporali continue per eseguire reportistica, previsione e analisi predittiva.
Analisi bayesiana
Questo metodo di inferenza statistica consente di combinare informazioni precedenti su un parametro statistico con prove provenienti da informazioni contenute in un campione per guidare il processo di inferenza statistica.
Alberi decisionali
Un tipo comune di modello di classificazione è un albero decisionale. Questi modelli prevedono un numero di possibili risultati basati su una varietà di input. Ad esempio, se un team di vendita costruisce un pipeline da 1 milione di dollari, può chiudere 100.000 dollari di ricavi, ma se costruisce un pipeline da 10 milioni di dollari, dovrebbe essere in grado di chiudere 1 milione di dollari di ricavi.
Quali sono le caratteristiche comuni del software di analisi statistica?
Gli strumenti di analisi statistica consentono agli utenti di estrarre e analizzare dati strutturati o non strutturati. Attraverso il processo di analisi, vengono creati set di dati e visualizzazioni dai dati compilati.
Preparazione dei dati: Per analizzare i dati, devono essere adeguatamente puliti e di alta qualità. Questa preparazione consiste nella deduplicazione, pulizia e aggiunta dei dati per l'analisi statistica. Non tutta l'analisi viene eseguita in superficie. Invece, strumenti di analisi statistica robusti estraggono dati dai database e li preparano per l'analisi.
Campionamento dei dati: Il campionamento dei dati consente agli utenti di selezionare campioni di dati per procedure definite.
Modellazione statistica: La modellazione statistica comporta la creazione di un modello matematico che incorpora un insieme di assunzioni statistiche riguardanti la creazione di dati campione che possono essere utilizzati per ottenere una migliore idea della composizione e distribuzione dei dati.
Test delle ipotesi: Gli strumenti di analisi statistica spesso forniscono funzionalità di test delle ipotesi per garantire che l'analisi sia coerente con i dati e corretta in base a fattori predeterminati. Questo aiuta il ricercatore, il data scientist o lo statistico a valutare il risultato in base alla loro ipotesi iniziale.
Visualizzazione dei dati: Oltre agli input e output numerici, il software di analisi statistica consente frequentemente all'utente di visualizzare i risultati tramite grafici, diagrammi e report. Questo non solo aiuta l'utente finale a comprenderli meglio, ma aiuta anche a comunicare questi risultati all'intera azienda.
Quali sono i vantaggi del software di analisi statistica?
Indipendentemente dal tipo di manipolazione o analisi complessa dei dati che viene eseguita, gli strumenti di analisi statistica consentono agli statistici o ai professionisti aziendali di trovare correlazioni, regressioni, analisi della varianza e altro con facilità. Con queste intuizioni a portata di mano, le aziende possono dare un senso ai loro dati e prendere decisioni informate basate su di essi. Questi strumenti aiutano a identificare duplicati e casi insoliti che possono sorgere durante la pulizia e la cura dei dati e ottenere report di analisi dei dati dettagliati.
Gestire grandi volumi di dati: Il software di analisi statistica offre la possibilità di preparare, mescolare e analizzare facilmente i dati aziendali utilizzando un flusso di lavoro ripetibile, quindi distribuire e condividere analisi su larga scala per approfondimenti più profondi.
Ottenere informazioni sui dati aziendali: Attraverso l'estrazione dei dati e l'analisi statistica, specialmente quando combinati con altre tecnologie come il machine learning, i professionisti dei dati sono in grado di ottenere informazioni sui dati.
Comprendere meglio i potenziali risultati e scenari: Con l'analisi statistica, specialmente di tipo predittivo, le aziende comprendono meglio come le diverse variabili le influenzeranno e sono in grado di pianificare di conseguenza.
Chi utilizza il software di analisi statistica?
Analisti dei 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 critici per l'azienda.
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 oltre al loro background tecnico, con esperienza in sanità, affari e altri campi.
Quali sono le alternative al software di analisi statistica?
Le alternative al software di analisi statistica possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente:
Piattaforme di analisi: Le piattaforme di analisi potrebbero includere l'analisi statistica, 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 degli approfondimenti.
Software di analisi dei big data: Il software di analisi dei big data si connette a Hadoop o a distribuzioni Hadoop proprietarie per comprendere meglio i dati strutturati e non strutturati. Queste stesse fonti di dati possono essere importanti per i data scientist incaricati di costruire modelli predittivi.
Software di analisi dei log: Le aziende che si concentrano sui dati di log potrebbero trarre vantaggio dall'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 collegato. 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 ideale. 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 IoT, che si desidera spesso analizzare in tempo reale.
Software di analisi predittiva: Il software di analisi statistica a scopo generale consente alle aziende di condurre varie forme di analisi, come prescrittiva, descrittiva e predittiva. Le aziende che si concentrano sull'analisi dei loro dati passati e presenti per prevedere risultati futuri possono utilizzare il software di analisi predittiva per una soluzione più mirata.
Software di analisi del testo: Il software di analisi statistica 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 a estrarre analisi del sentiment, frasi chiave, temi e altri approfondimenti dai dati testuali non strutturati.
Software correlato al software di analisi statistica
Soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di analisi statistica 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 dei 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.
Software di machine learning: Gli algoritmi di machine learning sono un componente chiave per costruire modelli statistici efficaci. Molti algoritmi di machine learning sono costruiti per fornire raccomandazioni o suggerimenti, il che è particolarmente rilevante per l'analisi predittiva.
Sfide con il software di analisi statistica
Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.
Necessità di personale qualificato: Il software di analisi statistica 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 in grado di impostare tali soluzioni. Inoltre, quegli 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 in casa.
Organizzazione dei dati: Per ottenere il massimo dalle soluzioni di analisi, i 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 affinché la soluzione di analisi possa consumarli 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 dei 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 guidata dai 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 nella giornata lavorativa di un dipendente, allora i tassi di adozione aumenteranno.
Quali aziende dovrebbero acquistare software di analisi statistica?
Nell'era digitale, i dati sono onnipresenti. Che si tratti di istruzione superiore o del settore sanitario, è probabile che siano coinvolti molti dati. Gli strumenti di analisi statistica sono tipicamente utilizzati da data scientist e matematici, ma forniscono funzionalità specifiche per il settore. Queste possono essere funzionalità su misura per la ricerca scientifica, la modellazione dei costi o la scienza della salute.
Istruzione superiore: Gli utenti del settore dell'istruzione superiore utilizzano strumenti di analisi statistica per analizzare i dati, ottenere rapidamente intuizioni e trovare tendenze rilevanti nei dati.
Aziende di ricerca di mercato: I ricercatori si rivolgono all'analisi statistica per risolvere problemi di ricerca difficili. Sono in grado di utilizzare questi strumenti per approfondire i loro risultati di ricerca e trovare tendenze storiche. Con il software di analisi statistica, i ricercatori di mercato sono in grado di gestire un grande volume di dati in più formati.
Sanità: Per i professionisti della sanità, il tempo non è solo denaro, ma significa anche la differenza tra la vita e la morte. Questi lavoratori si rivolgono agli strumenti di analisi statistica per comprendere meglio i dati sanitari e migliorare le efficienze negli ospedali, gestire e contenere le malattie e molto altro.
Come acquistare software di analisi statistica
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di analisi statistica
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 specifico. 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.
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 specifiche, 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 ciò determina il numero di licenze che è probabile che acquistino.
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 dell'ambito 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 statistica.
Confrontare i prodotti di software di analisi statistica
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 arrivare a 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 statistica
Scegliere un team di selezione
Poiché il software di analisi statistica 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 andare fino in fondo, 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 statistica?
Le aziende decidono di implementare il software di analisi statistica 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. 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 statistica.
Implementazione del software di analisi statistica
Come viene implementato il software di analisi statistica?
L'implementazione varia 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 statistica?
Potrebbe essere necessario un gran numero di 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 tutti gli asset di dati di un'azienda. Con un team trasversale in atto, un'azienda può mettere insieme i suoi dati e iniziare il percorso di analisi, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati.
Tendenze del software di analisi statistica
Self service
Come con altri tipi di strumenti di analisi (come le piattaforme di analisi), c'è una tendenza crescente affinché il software sia di natura self-service. Ciò significa che i non professionisti dovrebbero essere in grado di utilizzare lo strumento facilmente con poco o nessun supporto IT per configurarlo. Con interfacce drag-and-drop o configurazioni altamente personalizzabili, gli utenti aziendali medi vengono potenziati dalle capacità di analisi statistica.
Analisi aumentata
L'intelligenza artificiale e il machine learning stanno facendo progressi in quasi tutti i settori e casi d'uso aziendali, con le statistiche che non fanno eccezione. Con il machine learning che alimenta l'analisi statistica, gli utenti sono in grado di scoprire dati, determinare il miglior tipo di analisi da utilizzare per un particolare set di dati o problema e altro ancora. Con l'analisi aumentata, gli analisti possono ottenere una migliore comprensione dei loro dati, consentendo loro di approfondire e immergersi più a fondo in tendenze e modelli. Ad esempio, il software potrebbe avvisare l'utente di un'anomalia nei dati che può esaminare per rettificare il problema o informare le persone rilevanti al riguardo.
