# Migliori Software di analisi dei Big Data *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Il software di analisi dei big data fornisce approfondimenti su grandi e complessi set di dati raccolti da cluster di big data, aiutando gli utenti aziendali a comprendere le tendenze, i modelli e le anomalie dei dati attraverso visualizzazioni, report e dashboard, spesso richiedendo linguaggi di query per estrarre dati da sistemi di file non strutturati. ### Capacità principali del software di analisi dei big data Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di analisi dei big data, un prodotto deve: - Consumare dati, interrogare sistemi di file e connettersi direttamente a cluster di big data - Consentire agli utenti di preparare complessi set di dati di big data in visualizzazioni di dati utili e comprensibili - Creare report, visualizzazioni e dashboard applicabili al business basati sulle scoperte all'interno dei set di dati ### Casi d'uso comuni per il software di analisi dei big data Ingegneri dei dati, analisti e team di business intelligence utilizzano il software di analisi dei big data per estrarre valore da ambienti di dati non strutturati su larga scala. I casi d'uso comuni includono: - Interrogare e analizzare grandi cluster di dati Hadoop o distribuiti per far emergere approfondimenti aziendali - Rilevare modelli e anomalie in set di dati ad alto volume per decisioni operative o strategiche - Costruire grafici e dashboard self-service per stakeholder non tecnici da fonti di big data ### Come il software di analisi dei big data si differenzia da altri strumenti Il software di analisi dei big data è focalizzato esclusivamente sulla manipolazione di cluster di dati complessi e su larga scala in visualizzazioni comprensibili, differenziandosi dalle [piattaforme di analisi](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), che supportano una vasta gamma di fonti di dati e connettori oltre ai big data. Le due categorie sono mutuamente esclusive. Gli strumenti di analisi dei big data sono comunemente utilizzati in aziende che eseguono Hadoop in combinazione con [software di elaborazione e distribuzione dei big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) e si integrano con [software di data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) come hub centrale per dati integrati. Alcune soluzioni sfruttano anche [l'apprendimento automatico](https://www.g2.com/categories/machine-learning) e [l'elaborazione del linguaggio naturale](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) per abilitare query in linguaggio naturale. ### Approfondimenti da G2 sul software di analisi dei big data Basandosi sulle tendenze di categoria su G2, la flessibilità delle query e la scalabilità per grandi set di dati si distinguono come capacità eccezionali. La generazione più rapida di approfondimenti da ambienti di dati complessi emerge come il principale vantaggio dell'adozione. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 110 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 7,400+ Recensioni autentiche - 110+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Software di analisi dei Big Data At A Glance - **Leader:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Miglior performer:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/it/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Più facile da usare:** [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) - **Più in voga:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery è una piattaforma di analisi dei dati completamente gestita e pronta per l'IA che ti aiuta a massimizzare il valore dei tuoi dati ed è progettata per essere multi-motore, multi-formato e multi-cloud. Archivia 10 GiB di dati ed esegui fino a 1 TiB di query gratuitamente al mese. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,157 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.8/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,885,216 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 37% Enterprise, 35% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (156 reviews) - Speed (143 reviews) - Fast Querying (120 reviews) - Integrations (118 reviews) - Query Efficiency (114 reviews) **Cons:** - Expensive (127 reviews) - Query Issues (78 reviews) - Cost Issues (63 reviews) - Cost Management (60 reviews) - Learning Curve (54 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) Databricks è l'azienda di Data e AI. Più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo — tra cui adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e oltre il 60% delle aziende Fortune 500 — si affidano a Databricks per costruire e scalare app di dati e AI, analisi e agenti. Con sede a San Francisco e oltre 30 uffici in tutto il mondo, Databricks offre una piattaforma unificata di Data Intelligence che include Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase e Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 731 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/databricks-inc) - **Sito web dell'azienda:** https://databricks.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (89,652 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Senior Data Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 44% Enterprise, 40% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Features (288 reviews) - Ease of Use (278 reviews) - Integrations (189 reviews) - Collaboration (150 reviews) - Data Management (150 reviews) **Cons:** - Learning Curve (112 reviews) - Expensive (97 reviews) - Steep Learning Curve (96 reviews) - Missing Features (69 reviews) - Complexity (64 reviews) ### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/it/products/snowflake/reviews) Snowflake rende l'IA aziendale facile, efficiente e affidabile. Migliaia di aziende in tutto il mondo, comprese centinaia delle più grandi al mondo, utilizzano l'AI Data Cloud di Snowflake per condividere dati, creare applicazioni e alimentare il loro business con l'IA. L'era dell'IA aziendale è qui. Scopri di più su snowflake.com (NYSE: SNOW). **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 666 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/snowflake-inc) - **Sito web dell'azienda:** https://www.snowflake.com - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (240 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 44% Mid-Market, 43% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (89 reviews) - Scalability (68 reviews) - Data Management (67 reviews) - Features (66 reviews) - Integrations (61 reviews) **Cons:** - Expensive (53 reviews) - Cost (36 reviews) - Cost Management (32 reviews) - Learning Curve (25 reviews) - Feature Limitations (21 reviews) ### 4. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/it/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® ti aiuta ad accedere, integrare e comprendere tutti i tuoi dati — strutturati e non strutturati — in qualsiasi ambiente. Ottimizza i carichi di lavoro per prezzo e prestazioni, garantendo al contempo una governance coerente tra fonti, formati e team. Guarda la demo per scoprire come watsonx.data ti consente di creare app di intelligenza artificiale generativa e potenti agenti di intelligenza artificiale. Prova gratuita disponibile: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 156 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 7.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Sito web dell'azienda:** https://www.ibm.com/us-en - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, CEO - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 34% Piccola impresa, 33% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (67 reviews) - Features (47 reviews) - Data Management (41 reviews) - Integrations (33 reviews) - Analytics (31 reviews) **Cons:** - Learning Curve (38 reviews) - Complexity (25 reviews) - Expensive (20 reviews) - Difficult Setup (17 reviews) - Difficulty (17 reviews) ### 5. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/it/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos è uno strato semantico per l'AI e la BI. Fornisce alle organizzazioni una visione unica, coerente e user-friendly del loro intero patrimonio di dati. Standardizzando il modo in cui i dati sono definiti e compresi, Kyvos elimina la deriva dei metrici tra gli strumenti di BI e garantisce che gli LLM e gli agenti AI lavorino con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze. Kyvos offre anche analisi rapidissime su larga scala e alta concorrenza — inclusa l'analisi multidimensionale granulare sul cloud — senza i tempi di query lenti e i costi crescenti del cloud che di solito ne derivano. Perché le Organizzazioni Usano Kyvos Fondazione Semantica Unificata per AI e BI Lo strato semantico di Kyvos standardizza il modo in cui metriche, KPI, dimensioni, gerarchie, relazioni, calcoli e regole aziendali sono modellati in tutta l'impresa — in modo che dashboard, strumenti di analisi, notebook e sistemi AI operino tutti sulla stessa comprensione del business. Kyvos consente: - Semantica condivisa — un linguaggio dati comune per ogni strumento, team e sistema - Accesso governato — esplorazione dei dati entro confini di sicurezza, ruoli e permessi definiti - Interoperabilità della piattaforma — contesto semantico coerente su piattaforme e ambienti diversi - Prontezza AI — LLM e agenti lavorano con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze o schemi ambigui AI Radicata nel Contesto Aziendale Kyvos radica i sistemi AI nel modello semantico governato, garantendo che operino su un contesto aziendale stabilito piuttosto che su schemi grezzi — migliorando l'accuratezza, la tracciabilità e l'affidabilità degli insight generati dall'AI. Metriche Coerenti tra gli Strumenti di BI Kyvos centralizza le definizioni di metriche e KPI nello strato semantico e le applica in modo coerente su ogni interfaccia di analisi — eliminando la deriva dei metrici e migliorando la fiducia nelle analisi. Analisi ad Alte Prestazioni su Larga Scala Kyvos offre analisi ad alte prestazioni che si scalano con la domanda, consentendo: - Prestazioni di query in frazioni di secondo su dataset massicci - Alta concorrenza tra migliaia di utenti e carichi di lavoro - Tempi di risposta coerenti indipendentemente dal volume di dati o dalla concorrenza - Nessun degrado delle prestazioni con la crescita dell'adozione - Analisi Multidimensionale sul Cloud Kyvos consente analisi multidimensionali profonde, supportando: - Analisi granulare su miliardi di righe - Migliaia di misure e dimensioni in un unico modello - Drill-down veloce attraverso gerarchie complesse - Piena profondità analitica senza sacrificare la velocità delle query Efficienza dei Costi del Cloud Kyvos fornisce analisi attraverso il suo strato semantico piuttosto che instradare ogni query al magazzino — riducendo il consumo di calcolo tra carichi di lavoro di analisi e AI. Con la crescita dell'adozione, le organizzazioni possono scalare utenti, carichi di lavoro e complessità analitica senza un corrispondente aumento dei costi di calcolo del magazzino. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 249 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/it/sellers/kyvos-insights) - **Sito web dell'azienda:** https://www.kyvosinsights.com - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights (691 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 55% Mid-Market, 40% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (125 reviews) - Speed (92 reviews) - Performance (56 reviews) - Analytics (54 reviews) - Fast Querying (50 reviews) **Cons:** - Learning Curve (35 reviews) - Difficult Setup (34 reviews) - Complexity (10 reviews) - Feature Limitations (7 reviews) - Learning Difficulty (7 reviews) ### 6. [Azure Databricks](https://www.g2.com/it/products/azure-databricks/reviews) Azure Databricks è una piattaforma di analisi unificata e aperta sviluppata in collaborazione da Microsoft e Databricks. Costruita sull'architettura lakehouse, integra perfettamente l'ingegneria dei dati, la scienza dei dati e il machine learning all'interno dell'ecosistema Azure. Questa piattaforma semplifica lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni basate sui dati fornendo uno spazio di lavoro collaborativo che supporta più linguaggi di programmazione, tra cui SQL, Python, R e Scala. Sfruttando Azure Databricks, le organizzazioni possono elaborare in modo efficiente dati su larga scala, eseguire analisi avanzate e costruire soluzioni AI, beneficiando al contempo della scalabilità e della sicurezza di Azure. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Architettura Lakehouse: Combina i migliori elementi dei data lake e dei data warehouse, consentendo unificati archiviazione e analisi dei dati. - Notebook Collaborativi: Spazi di lavoro interattivi che supportano più linguaggi, facilitando il lavoro di squadra tra ingegneri dei dati, scienziati dei dati e analisti. - Motore Apache Spark Ottimizzato: Migliora le prestazioni per i compiti di elaborazione dei big data, garantendo analisi più veloci e affidabili. - Integrazione Delta Lake: Fornisce transazioni ACID e gestione scalabile dei metadati, migliorando l'affidabilità e la coerenza dei dati. - Integrazione Senza Soluzione di Continuità con Azure: Offre connettività nativa ai servizi Azure come Power BI, Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics, semplificando i flussi di lavoro dei dati. - Supporto Avanzato per il Machine Learning: Include ambienti preconfigurati per lo sviluppo di machine learning e AI, con supporto per framework e librerie popolari. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Databricks affronta le sfide della gestione e analisi di grandi quantità di dati offrendo una piattaforma scalabile e collaborativa che unifica l'ingegneria dei dati, la scienza dei dati e il machine learning. Semplifica i flussi di lavoro complessi dei dati, accelera il tempo per ottenere insight e consente lo sviluppo di soluzioni guidate dall'AI. Integrandosi perfettamente con i servizi Azure, assicura un'elaborazione dei dati sicura ed efficiente, aiutando le organizzazioni a prendere decisioni basate sui dati e a innovare rapidamente. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 206 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 48% Enterprise, 26% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (9 reviews) - Features (8 reviews) - Integrations (6 reviews) - Speed (5 reviews) - Analytics (4 reviews) **Cons:** - Complexity (3 reviews) - Difficult Setup (3 reviews) - Learning Curve (3 reviews) - Slow Performance (3 reviews) - Unclear Pricing (3 reviews) ### 7. [Dataiku](https://www.g2.com/it/products/dataiku/reviews) Dataiku è la piattaforma per il successo dell'IA che unisce persone, orchestrazione e governance per trasformare gli investimenti in IA in risultati aziendali misurabili. Aiuta le organizzazioni a passare da sperimentazioni frammentate a un'esecuzione coordinata e affidabile su larga scala. Costruito per il successo dell'IA: Dataiku riunisce esperti aziendali e specialisti dell'IA nello stesso ambiente, integrando il contesto aziendale in analisi, modelli e agenti IA. I team aziendali possono auto-servirsi e innovare, mentre gli esperti di IA costruiscono, distribuiscono e ottimizzano rapidamente, colmando il divario tra piloti e produzione. Orchestrazione che scala: Dataiku connette dati, servizi IA e app aziendali attraverso analisi, apprendimento automatico e agenti IA. I flussi di lavoro integrati offrono valore su qualsiasi cloud o infrastruttura senza vincoli di fornitore o frammentazione. Governance di cui ti puoi fidare: Dataiku integra la governance lungo l'intero ciclo di vita dell'IA, consentendo ai team di monitorare prestazioni, costi e rischi per mantenere i sistemi spiegabili, conformi e verificabili. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 186 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Dataiku](https://www.g2.com/it/sellers/dataiku) - **Sito web dell'azienda:** https://Dataiku.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,941 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Scientist, Data Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Prodotti farmaceutici - **Company Size:** 59% Enterprise, 22% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (82 reviews) - Features (82 reviews) - Usability (46 reviews) - Easy Integrations (43 reviews) - Productivity Improvement (42 reviews) **Cons:** - Learning Curve (45 reviews) - Steep Learning Curve (26 reviews) - Slow Performance (24 reviews) - Difficult Learning (23 reviews) - Expensive (22 reviews) ### 8. [Azure Synapse Analytics](https://www.g2.com/it/products/azure-synapse-analytics/reviews) Azure Synapse Analytics è un Enterprise Data Warehouse (EDW) basato su cloud che sfrutta l'elaborazione massivamente parallela (MPP) per eseguire rapidamente query complesse su petabyte di dati. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 37 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 45% Mid-Market, 32% Enterprise #### Pros & Cons **Pros:** - Analytics (1 reviews) - Automation (1 reviews) - Cloud Integration (1 reviews) - Cost-Effective (1 reviews) - Data Integration (1 reviews) **Cons:** - Cost Estimation (1 reviews) - Cost Management (1 reviews) - Debugging Issues (1 reviews) - Difficult Debugging (1 reviews) - Expensive (1 reviews) ### 9. [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 648 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Alteryx](https://www.g2.com/it/sellers/alteryx) - **Sito web dell'azienda:** https://www.alteryx.com - **Anno di Fondazione:** 1997 - **Sede centrale:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,220 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità - **Company Size:** 62% Enterprise, 22% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (333 reviews) - Automation (148 reviews) - Intuitive (132 reviews) - Easy Learning (102 reviews) - Efficiency (102 reviews) **Cons:** - Expensive (88 reviews) - Learning Curve (80 reviews) - Missing Features (62 reviews) - Learning Difficulty (55 reviews) - Slow Performance (41 reviews) ### 10. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/it/products/splunk-enterprise/reviews) Scopri cosa sta succedendo nella tua azienda e prendi rapidamente azioni significative con Splunk Enterprise. Automatizza la raccolta, l'indicizzazione e l'allerta dei dati macchina che sono critici per le tue operazioni. Scopri le intuizioni attuabili da tutti i tuoi dati, indipendentemente dalla fonte o dal formato. Sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per decisioni aziendali predittive e proattive. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 411 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Cisco](https://www.g2.com/it/sellers/cisco) - **Anno di Fondazione:** 1984 - **Sede centrale:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (721,388 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:CSCO **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 64% Enterprise, 27% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (10 reviews) - Log Management (8 reviews) - Dashboards (6 reviews) - Data Analysis (6 reviews) - User Interface (5 reviews) **Cons:** - Expensive (8 reviews) - Learning Curve (8 reviews) - High Resource Consumption (4 reviews) - Licensing Issues (4 reviews) - Pricing Issues (4 reviews) ### 11. [dbt](https://www.g2.com/it/products/dbt/reviews) dbt è un flusso di lavoro di trasformazione che consente ai team di dati di distribuire rapidamente e in modo collaborativo codice analitico seguendo le migliori pratiche di ingegneria del software come modularità, portabilità, CI/CD e documentazione. Ora chiunque conosca SQL può costruire pipeline di dati di livello produttivo. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 199 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Fivetran](https://www.g2.com/it/sellers/fivetran) - **Anno di Fondazione:** 2012 - **Sede centrale:** Oakland, CA - **Twitter:** @fivetran (5,735 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analytics Engineer, Data Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 57% Mid-Market, 28% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (38 reviews) - Features (22 reviews) - Automation (19 reviews) - Transformation (17 reviews) - Integrations (15 reviews) **Cons:** - Limited Functionality (14 reviews) - Dependency Issues (12 reviews) - Steep Learning Curve (10 reviews) - Error Handling (9 reviews) - Error Reporting (9 reviews) ### 12. [Starburst](https://www.g2.com/it/products/starburst/reviews) Starburst è la piattaforma dati per analisi, applicazioni e AI, che unifica i dati tra cloud e on-premises per accelerare l'innovazione AI. Le organizzazioni—dalle startup alle imprese Fortune 500 in oltre 60 paesi—si affidano a Starburst per un accesso rapido ai dati, una collaborazione senza interruzioni e una governance di livello enterprise su un data lakehouse ibrido aperto. Ovunque si trovino i dati, Starburst ne sblocca il pieno potenziale, alimentando dati e AI dallo sviluppo al deployment. Rendendo l'architettura dei dati a prova di futuro, Starburst aiuta le aziende a stimolare l'innovazione con l'AI. Scopri di più su starburst.ai **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 92 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Starburst](https://www.g2.com/it/sellers/starburst) - **Sito web dell'azienda:** https://www.starburst.io/ - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** Boston, MA - **Twitter:** @starburstdata (3,461 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starburstdata/ (525 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 48% Enterprise, 32% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Fast Querying (20 reviews) - Query Efficiency (18 reviews) - Integrations (17 reviews) - Ease of Use (15 reviews) - Large Datasets (14 reviews) **Cons:** - Query Issues (14 reviews) - Slow Performance (13 reviews) - Complexity (11 reviews) - Learning Curve (10 reviews) - Performance Issues (9 reviews) ### 13. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/it/products/teradata-teradata-vantage/reviews) Da Teradata, crediamo che le persone prosperino quando sono dotate di migliori informazioni. Ecco perché abbiamo costruito la piattaforma di analisi cloud e dati più completa per l'IA. Fornendo dati armonizzati, IA affidabile e innovazione più rapida, eleviamo e potenziamo i nostri clienti—e i clienti dei nostri clienti—per prendere decisioni migliori e più sicure. Le principali aziende mondiali in ogni settore si affidano a Teradata per migliorare le prestazioni aziendali, arricchire le esperienze dei clienti e integrare completamente i dati in tutta l'impresa. Scopri perché su Teradata.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 340 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Teradata](https://www.g2.com/it/sellers/teradata) - **Sito web dell'azienda:** https://www.teradata.com - **Anno di Fondazione:** 1979 - **Sede centrale:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,183 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,872 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 70% Enterprise, 21% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Performance (16 reviews) - Speed (13 reviews) - Analytics (11 reviews) - Scalability (11 reviews) - Large Datasets (9 reviews) **Cons:** - Learning Curve (10 reviews) - Steep Learning Curve (5 reviews) - Complexity (4 reviews) - Not User-Friendly (4 reviews) - Poor UI Design (4 reviews) ### 14. [Confluent](https://www.g2.com/it/products/confluent/reviews) Servizio cloud-native per dati in movimento creato dagli autori originali di Apache Kafka® I consumatori di oggi hanno il mondo a portata di mano e nutrono un'aspettativa inflessibile per esperienze di marca in tempo reale end-to-end. I dati in movimento sono l'ingrediente fondamentale e sottostante a qualsiasi esperienza cliente veramente connessa. Forniscono un flusso continuo di eventi in tempo reale abbinato a un'elaborazione di flussi in tempo reale per alimentare le operazioni di backend guidate dai dati e le esperienze ricche di frontend necessarie affinché qualsiasi azienda possa avere successo nei mercati competitivi e orientati al consumatore di oggi. Metti in movimento i tuoi dati evitando i mal di testa della gestione dell'infrastruttura e concentrati su ciò che conta di più: la tua attività. Creato dagli autori originali di Apache Kafka, Confluent Cloud è un servizio completamente gestito e cloud-native per connettere ed elaborare tutti i tuoi dati in tempo reale, ovunque siano necessari. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Confluent](https://www.g2.com/it/sellers/confluent) - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,597 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: CFLT **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 36% Enterprise, 34% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Cloud Computing (1 reviews) - Cloud Services (1 reviews) - Connectors (1 reviews) - Data Integration (1 reviews) - Ease of Use (1 reviews) **Cons:** - Cost Estimation (1 reviews) - Expensive (1 reviews) - Initial Difficulties (1 reviews) - Lack of Features (1 reviews) - Learning Curve (1 reviews) ### 15. [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/it/products/azure-data-lake-analytics/reviews) Azure Data Lake Analytics è un'architettura di elaborazione dati distribuita basata su cloud offerta da Microsoft nel cloud Azure. Si basa su YARN, lo stesso della piattaforma open-source Hadoop. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,105,844 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 54% Enterprise, 27% Mid-Market ### 16. [MATLAB](https://www.g2.com/it/products/matlab/reviews) MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 746 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.7/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [MathWorks](https://www.g2.com/it/sellers/mathworks) - **Anno di Fondazione:** 1984 - **Sede centrale:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (103,739 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Student, Graduate Research Assistant - **Top Industries:** Istruzione superiore, Ricerca - **Company Size:** 42% Enterprise, 31% Piccola impresa #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (19 reviews) - Features (16 reviews) - Data Visualization (13 reviews) - Tools Variety (10 reviews) - Simulation (9 reviews) **Cons:** - Expensive (12 reviews) - Slow Performance (10 reviews) - High System Requirements (7 reviews) - Expensive Licensing (4 reviews) - Lagging Performance (4 reviews) ### 17. [EXASOL](https://www.g2.com/it/products/exasol/reviews) Exasol è il motore di analisi più potente al mondo, progettato appositamente per gestire i carichi di lavoro dati più esigenti con un rapporto prezzo/prestazioni senza pari. **Architettura in-memory** Vuoi elaborare 3 miliardi di righe in 3 secondi, non in 3 ore? Exasol gestisce automaticamente la cache di memoria, portando nel database solo ciò che è necessario per tempi di accesso drammaticamente più veloci. **Ottimizzazione automatica delle query** Goditi prestazioni ottimizzate riducendo al minimo il sovraccarico di amministrazione dei dati. Exasol utilizza algoritmi intelligenti e proprietari per auto-ottimizzare le query al volo, aggiungendo e rimuovendo indici automaticamente, così puoi portare il vero BI self-service nella tua organizzazione.**Funzioni definite dall'utente (UDF)**Quando hai bisogno di più di una semplice istruzione SQL, gli script UDF ti permettono di programmare la tua analisi. Porta i tuoi script unici di machine learning e ingestione dati scritti in Python, R e Lua, ed eseguili nel nostro motore di database. Attraverso gli script UDF, avrai un'interfaccia altamente flessibile per quasi ogni esigenza, permettendoti di importare rapidamente i dati da qualsiasi luogo si trovino. Oltre ad essere il più veloce, Exasol è anche leader nelle metriche di prezzo-prestazioni TPC, il che significa che tutti nella tua organizzazione possono beneficiare di una velocità in-memory senza rivali a un prezzo basso. E, a differenza dei nostri concorrenti, Exasol ti permette di scegliere la destinazione di distribuzione. Distribuisci nel cloud, on-premises o in modalità ibrida per soddisfare le esigenze uniche della tua organizzazione e i fornitori preferiti. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 9.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 9.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [EXASOL](https://www.g2.com/it/sellers/exasol) - **Anno di Fondazione:** 2000 - **Sede centrale:** Nurnberg, Bayern - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1741694/ (215 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 39% Enterprise, 32% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Performance (2 reviews) - Query Efficiency (2 reviews) - Analytics (1 reviews) - Cost-Effective (1 reviews) - Customer Support (1 reviews) **Cons:** - Complexity (1 reviews) - Debugging Issues (1 reviews) - Difficult Setup (1 reviews) - Limited Visualization (1 reviews) - Performance Issues (1 reviews) ### 18. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/it/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data è una piattaforma di dati e AI completamente integrata che modernizza il modo in cui le aziende raccolgono, organizzano e analizzano i dati, formando la base per infondere l'AI in tutta l'organizzazione. Funzionando su Red Hat OpenShift e disponibile su qualsiasi cloud, questa piattaforma unificata aiuta le aziende ad automatizzare il ciclo di vita dell'AI end-to-end. Il tessuto intelligente dei dati in IBM Cloud Pak for Data consente query distribuite automatizzate su larga scala senza spostamento dei dati; scoperta e comprensione automatizzate dei dati pronti per il business; politiche universali di privacy e utilizzo automatizzate in tutto l'ecosistema dei dati; e ottimizzazione dell'addestramento dei modelli, della precisione e della spiegabilità. Guarda la demo: https://mediacenter.ibm.com/media/1\_je41fqqz. La piattaforma offre i seguenti casi d'uso: • Accesso e disponibilità dei dati – Elimina i silos di dati e semplifica il tuo panorama dei dati per consentire un'estrazione di valore più rapida e conveniente dai tuoi dati. • Qualità e governance dei dati - Applica soluzioni e metodologie di governance per fornire dati aziendali affidabili. • Privacy e sicurezza dei dati - Comprendi e gestisci completamente i dati sensibili con un quadro di privacy pervasivo. • ModelOps - Automatizza il ciclo di vita dell'AI e sincronizza le pipeline di applicazioni e modelli per scalare le implementazioni di AI. • Governance dell'AI – Assicura che la tua AI sia trasparente, conforme e affidabile con una maggiore visibilità nello sviluppo dei modelli, con capacità come AI spiegabile, gestione del rischio dei modelli e rilevamento dei bias. • AI per le operazioni finanziarie - Automatizza e integra la pianificazione in tutta la tua organizzazione, dalla pianificazione e analisi finanziaria alla pianificazione della forza lavoro, previsione delle vendite e pianificazione della catena di approvvigionamento. • AI per l'assistenza clienti - Riduci il tempo di risoluzione, diminuisci il volume delle chiamate e aumenta la soddisfazione del cliente. IBM Watson Assistant (WA) può fornire assistenza automatizzata potenziata dall'AI e consentire agli agenti umani di gestire meglio le richieste. IBM Watson Discovery (WD) completa Watson Assistant e può aiutare a sbloccare intuizioni da contenuti aziendali complessi. Scopri gli acceleratori di settore di IBM Cloud Pak for Data: https://dataplatform.cloud.ibm.com/gallery?context=cpdaas Guarda un caso di studio: https://mediacenter.ibm.com/media/1\_sr6lx8sz Prova senza costi: http://ibm.biz/dataplatformtrial **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 71 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,023 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 51% Enterprise, 28% Piccola impresa ### 19. [ILUM](https://www.g2.com/it/products/ilum-ilum/reviews) Ilum: Una Piattaforma Dati Creata da Ingegneri Dati, per Ingegneri Dati Ilum è una piattaforma Data Lakehouse che unifica la gestione dei dati, l'elaborazione distribuita, l'analisi e i flussi di lavoro AI per ingegneri AI, ingegneri dati, data scientist e analisti. Appartiene alle categorie di software Piattaforma Dati, Data Lakehouse e Ingegneria Dati e supporta un'implementazione flessibile su cloud, on-premise e ambienti ibridi. Ilum consente ai team tecnici di costruire, operare e scalare infrastrutture dati moderne utilizzando standard aperti. Integra strumenti per l'elaborazione batch, l'elaborazione in streaming, l'esplorazione basata su notebook, l'orchestrazione dei flussi di lavoro e l'intelligenza aziendale, tutto in un'unica piattaforma. Ilum supporta formati di tabelle aperti moderni come Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Offre anche un'integrazione nativa con Apache Spark e Trino per il calcolo, con il supporto per Apache Flink attualmente in sviluppo. Caratteristiche principali includono: - Editor SQL: Interroga Delta, Iceberg, Hudi o Spark SQL con completamento automatico, anteprime dei risultati e ispezione dei metadati. - Lineage & Catalogo Dati: Visualizza il flusso dei dati utilizzando OpenLineage ed esplora i dataset attraverso un catalogo dati ricercabile. - Integrazione Notebook: Usa notebook Jupyter integrati preconfigurati per Spark, metadati e il tuo ambiente dati per esplorazione o modellazione. - Gestione Job Spark: Invia, monitora e esegui il debug dei job Spark con log integrati, metriche, pianificazione e un server di cronologia Spark integrato. - Supporto Trino: Esegui query federate su più fonti di dati utilizzando Trino direttamente all'interno di Ilum. - Pipeline Dichiarative: Definisci pipeline ETL e di analisi ripetibili, con tracciamento delle dipendenze e logica di recupero. - Diagrammi ERD Automatici: Genera istantaneamente diagrammi ER da schemi per aiutare nella comprensione e onboarding dei dati. - Sperimentazione & Tracciamento ML: Include MLflow per gestire esperimenti, tracciare parametri, metriche e artefatti, completamente integrato con notebook e pipeline dati per semplificare i flussi di lavoro di sviluppo dei modelli. - Integrazione & Distribuzione AI: Supporta sia casi d'uso ML classici che AI moderni, inclusi flussi di lavoro GenAI, ricerca vettoriale e applicazioni basate su embedding. I modelli possono essere registrati, versionati e distribuiti per inferenza all'interno di pipeline dichiarative. - Interfaccia Agente AI Integrata: Ilum integra, fornendo un'interfaccia in stile GPT per interagire con i tuoi dati, attivare pipeline, generare SQL o esplorare metadati usando il linguaggio naturale, portando le capacità GenAI direttamente nella tua piattaforma dati. - Dashboard BI: Supporto nativo per Apache Superset, con integrazione JDBC per Tableau, Power BI e altri strumenti BI. Ulteriori punti salienti: - Gestione Multi-Cluster: Connetti più cluster Spark o Kubernetes per scalare e isolare i carichi di lavoro. - Controllo Accesso Granulare: Integrazione LDAP, OAuth2 e Hydra per un accesso sicuro basato su ruoli. - Pronto per l'Ibrido: Progettato per sostituire Databricks o Cloudera in ambienti dove l'adozione del cloud è parziale, regolamentata o non possibile. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Ilum](https://www.g2.com/it/sellers/ilum) - **Sito web dell'azienda:** https://ilum.cloud/ - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (19 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Telecomunicazioni - **Company Size:** 52% Enterprise, 35% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (17 reviews) - Features (17 reviews) - Integrations (17 reviews) - Setup Ease (16 reviews) - Easy Integrations (15 reviews) **Cons:** - Complex Setup (9 reviews) - Difficult Setup (9 reviews) - Learning Curve (9 reviews) - UX Improvement (8 reviews) - Complexity (7 reviews) ### 20. [Dremio](https://www.g2.com/it/products/dremio/reviews) Dremio è il pioniere del Lakehouse Agentico, l'unica piattaforma dati costruita per agenti, gestita da agenti. Le organizzazioni hanno bisogno di trasformare le idee in azioni a una velocità senza precedenti: Dremio offre questa agilità dotando gli agenti AI di accesso ai dati federati, elaborazione di dati non strutturati e un ricco contesto aziendale attraverso il suo AI Semantic Layer. Nell'era agentica, i team di ingegneria dei dati non possono ottimizzare manualmente le prestazioni per migliaia di utenti e agenti che pongono domande imprevedibili ogni secondo. Il Lakehouse Agentico di Dremio si gestisce autonomamente, eliminando compiti di gestione non differenziati, permettendo agli ingegneri di concentrarsi su iniziative che guidano i risultati aziendali. Il lakehouse agentico di Dremio ottimizza automaticamente le query, riorganizza i dati e mantiene le prestazioni a qualsiasi scala. Dremio è fidato da migliaia di imprese globali tra cui Shell, TD Bank e Michelin, ed è costruito su standard aperti. Dremio ha co-creato Apache Polaris e Apache Arrow, ed è l'unico lakehouse costruito nativamente su Apache Iceberg, Polaris e Arrow. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 63 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Dremio](https://www.g2.com/it/sellers/dremio) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Santa Clara, California - **Twitter:** @dremio (5,094 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dremio/ (362 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Servizi finanziari, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 49% Enterprise, 41% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (13 reviews) - Integrations (10 reviews) - Performance (7 reviews) - SQL Support (7 reviews) - Data Management (6 reviews) **Cons:** - Difficulty (5 reviews) - Poor Customer Support (5 reviews) - Learning Curve (4 reviews) - Difficult Setup (3 reviews) - Poor Documentation (3 reviews) ### 21. [Omniscope Evo](https://www.g2.com/it/products/omniscope-evo/reviews) Visokio sviluppa Omniscope Evo, un software BI completo ed estensibile per l'elaborazione, l'analisi e la reportistica dei dati. Un'esperienza intelligente su qualsiasi dispositivo. Inizia da qualsiasi dato in qualsiasi forma, caricalo, fondilo, trasformalo ed esploralo, estrai intuizioni attraverso algoritmi di ML, quindi produci report e dashboard interattivi per condividere le tue scoperte. Omniscope non è solo uno strumento BI self-service all-in-one con un'interfaccia utente reattiva su tutti i dispositivi moderni, ma anche una piattaforma potente ed estensibile: puoi aumentare i flussi di lavoro dei dati con script Python / R e migliorare i report con qualsiasi visualizzazione JS. Che tu sia un manager dei dati, uno scienziato o un analista, Omniscope è la tua soluzione completa: dai dati, attraverso l'analisi fino alla visualizzazione. 🧽 Preparazione dei dati, ETL: costruisci flussi di lavoro per caricare, trasmettere, fondere e trasformare qualsiasi dato. 🔍 Analisi: sfrutta il machine learning, estrai intuizioni ed esegui esplorazioni visive. 📊 Visualizzazione: progetta report interattivi, pubblica e condividi i tuoi risultati. 📜 Estensibile: aumenta le pipeline di dati con i tuoi script Python / R, migliora i report con qualsiasi visualizzazione basata su JS. 🚀 Scalabile: preparazione di big data e dashboard di query live su database SQL. 🤝 Collaborazione: modifiche sincronizzate multiutente su flussi di lavoro e dashboard. 🤖 API di automazione: programma aggiornamenti di dati parametrizzati e aggiornamenti di report, attiva attività, avvisi, modifica e interroga i dati. 💐 Universale: un'esperienza fresca e intelligente su qualsiasi dispositivo: Windows, Mac, Linux, Android, iOS. 🏢 Distribuzione: on-premises o sul tuo cloud. Permessi utente integrati / OIDC / SSO 🎨 White-label: ospita soluzioni di dati con marchio e analisi incorporate. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 21 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Visokio](https://www.g2.com/it/sellers/visokio) - **Anno di Fondazione:** 2002 - **Sede centrale:** London, GB - **Twitter:** @Visokio (257 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/658108 (8 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 65% Piccola impresa, 17% Enterprise ### 22. [DIAdem](https://www.g2.com/it/products/diadem/reviews) DIAdem è un software di gestione dei dati per l'aggregazione, l'ispezione, l'analisi e la creazione di report sui dati di misurazione. DIAdem è un software applicativo che aiuta gli ingegneri ad accelerare l'elaborazione post-misurazione dei dati. È ottimizzato per grandi set di dati e include strumenti per aggregare e cercare rapidamente i dati necessari, visualizzare e indagare quei dati, trasformarli con funzioni di analisi specifiche per l'ingegneria e condividere i risultati con un potente editor di report drag-and-drop. Puoi utilizzare DIAdem con oltre mille formati di file di dati utilizzando i DataPlugins. Puoi sfruttare script scritti in Python o Visual Basic Script per automatizzare i tuoi compiti ripetitivi di elaborazione post-misurazione dei dati e trasformare i tuoi dati di misurazione in intuizioni complete, accurate e azionabili. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 40 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [NI](https://www.g2.com/it/sellers/ni) - **Anno di Fondazione:** 1976 - **Sede centrale:** Austin, TX - **Twitter:** @NIglobal (26,273 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3433 (8,003 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: NATI **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Automobilistico, Ingegneria meccanica o industriale - **Company Size:** 43% Piccola impresa, 41% Enterprise ### 23. [Qubole](https://www.g2.com/it/products/qubole/reviews) Qubole è l'azienda del data lake aperto che fornisce una piattaforma di data lake semplice e sicura per l'apprendimento automatico, lo streaming e l'analisi ad hoc. Nessun'altra piattaforma offre l'apertura e la flessibilità dei carichi di lavoro dei dati di Qubole, accelerando radicalmente l'adozione del data lake, riducendo il tempo per ottenere valore e abbassando i costi del data lake nel cloud del 50 percento. La piattaforma di Qubole fornisce servizi di data lake end-to-end come gestione dell'infrastruttura cloud, gestione dei dati, ingegneria continua dei dati, analisi e apprendimento automatico con amministrazione quasi zero. Qubole è fidata da marchi leader come Expedia, Disney, Oracle, Gannett e Adobe per stimolare l'innovazione e trasformare le loro attività per l'era dei big data. Per ulteriori informazioni, visitaci su www.qubole.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 237 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Qubole](https://www.g2.com/it/sellers/qubole) - **Anno di Fondazione:** 2011 - **Sede centrale:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @qubole (9,456 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (25 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Software Engineer, Data Scientist - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 51% Enterprise, 44% Mid-Market ### 24. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/it/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) In Cloudera, crediamo che i dati possano rendere possibile domani ciò che è impossibile oggi. Forniamo un cloud di dati aziendali per qualsiasi dato, ovunque, dall'Edge all'AI. Consentiamo alle persone di trasformare enormi quantità di dati complessi in intuizioni chiare e attuabili per migliorare le loro attività e superare le loro aspettative. Cloudera sta guidando gli ospedali verso cure migliori per il cancro, proteggendo le istituzioni finanziarie contro le frodi e il crimine informatico, e aiutando gli esseri umani ad arrivare su Marte — e oltre. Alimentata dall'innovazione incessante della comunità open-source, Cloudera avanza la trasformazione digitale per le più grandi imprese del mondo. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 130 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 7.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Cloudera](https://www.g2.com/it/sellers/cloudera) - **Anno di Fondazione:** 2008 - **Sede centrale:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,618 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 dipendenti su LinkedIn®) - **Telefono:** 888-789-1488 **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 43% Enterprise, 33% Piccola impresa ### 25. [Gigasheet](https://www.g2.com/it/products/gigasheet/reviews) Gigasheet è una piattaforma di analisi progettata appositamente per l'intelligence di mercato nel settore sanitario. Gigasheet analizza i file di trasparenza dei prezzi e le tariffe negoziate dai pagatori su larga scala. Utilizzato da pagatori, consulenti e organizzazioni di fornitori, Gigasheet facilita l'esplorazione dei dati sui rimborsi, il confronto dei prezzi tra pagatori e regioni, e l'identificazione di valori anomali utilizzando un'interfaccia familiare di foglio di calcolo. La piattaforma supporta miliardi di righe e si connette direttamente a data warehouse, archiviazione cloud e file piatti, consentendo un'intelligenza rapida sui prezzi sanitari senza gravare sulle risorse IT. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **the product è stato un buon partner negli affari?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Analisi Multi-Sorgente:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Analisi in tempo reale:** 10.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Flusso di lavoro dei dati:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Venditore:** [Gigasheet](https://www.g2.com/it/sellers/gigasheet) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Washington DC Area - **Twitter:** @gigasheet (410 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gigasheet/ (11 dipendenti su LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Marketing e pubblicità - **Company Size:** 65% Piccola impresa, 17% Mid-Market #### Pros & Cons **Pros:** - Ease of Use (6 reviews) - Usability (4 reviews) - Customer Support (3 reviews) - Large Datasets (3 reviews) - Features (2 reviews) **Cons:** - Expensive (1 reviews) ## Parent Category [Software per Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data) ## Related Categories - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms) - [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Sistemi di Elaborazione e Distribuzione dei Big Data](https://www.g2.com/it/categories/big-data-processing-and-distribution) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sul 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](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), 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](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration) 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](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/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](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks) 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](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). 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](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery), ### 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](https://www.g2.com/categories/accounting), [software di pianificazione delle risorse aziendali (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp), [software CRM](https://www.g2.com/categories/crm),[software di automazione del marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), 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](https://www.g2.com/categories/accounting), 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)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). 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](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** 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](https://www.g2.com/categories/log-analysis): 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](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** 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](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): 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](https://www.g2.com/categories/text-analysis): 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](https://www.g2.com/categories/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](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** 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](https://www.g2.com/categories/data-preparation) 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)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) come [software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-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.