Scopri di più su Piattaforme di analisi
Quali sono le caratteristiche comuni delle soluzioni di analisi?
Le piattaforme software di analisi sono un grande aiuto per qualsiasi organizzazione che necessiti di una visualizzazione tempestiva dei dati di analisi di alto livello. Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle piattaforme di analisi che possono aiutare gli utenti a sfruttarle al meglio:
Preparazione dei dati: Sebbene esistano software di preparazione dei dati standalone che assistono nella scoperta, fusione, combinazione, pulizia e arricchimento dei dati—così i grandi set di dati possono essere facilmente integrati, consumati e analizzati—le piattaforme di analisi devono incorporare queste funzionalità nella loro offerta principale. In particolare, le piattaforme di analisi devono supportare la fusione e la modellazione dei dati, consentendo all'utente finale di combinare dati provenienti da diversi database e altre fonti di dati e di sviluppare modelli di dati robusti di questi dati. Questo è un passaggio critico per dare un senso al caos combinando dati da varie fonti.
Gestione dei dati: Una volta che i dati sono stati correttamente integrati, devono essere gestiti. Questo include la restrizione dell'accesso ai dati a determinati utenti, per esempio. Sebbene alcune aziende optino per una soluzione di gestione dei dati standalone, come un data warehouse, le piattaforme di analisi devono, per definizione, fornire un certo livello di gestione dei dati.
Modellazione e fusione dei dati: Come menzionato, non è efficiente e spesso non è efficace esaminare i dati quando sono sparsi su molti sistemi. Come cloud aziendale, le piattaforme di analisi aiutano le aziende a consolidare i dati e combinare i punti dati per comprendere la relazione tra i dati e ottenere approfondimenti profondi.
Report e dashboard: I dashboard multilivello in tempo reale sono una caratteristica centrale delle piattaforme di analisi. Gli utenti possono programmare il loro software di analisi per visualizzare le metriche di loro scelta e creare più dashboard che mostrano analisi relative a team o iniziative specifiche. Dall'analisi predittiva del traffico del sito web ai tassi di conversione dei clienti in un periodo specificato, gli utenti possono scegliere le metriche preferite da includere nei dashboard e creare quanti più dashboard necessario.
Gli amministratori possono regolare le autorizzazioni di diversi dashboard in modo che siano accessibili agli utenti dell'azienda che ne hanno più bisogno. Gli utenti possono condividere specifici dashboard sui monitor dell'ufficio o fare screenshot dei dashboard per salvarli e condividerli secondo necessità. Alcuni prodotti di piattaforme di analisi possono consentire agli utenti di esplorare i dashboard sui loro dispositivi mobili.
Self service: Le organizzazioni utilizzano questi strumenti per costruire dashboard interattivi per scoprire approfondimenti azionabili. Questo consente agli utenti aziendali come rappresentanti di vendita, manager delle risorse umane, marketer e altri membri del team non di dati di prendere decisioni basate su dati aziendali rilevanti.
Analisi avanzata: Molte soluzioni di analisi stanno incorporando funzionalità avanzate, a volte chiamate analisi aumentata, per comprendere meglio i dati di un'azienda, anche senza supporto IT. Queste possono includere capacità di analisi predittiva e scoperta dei dati, che includono suggerimenti intelligenti per la visualizzazione dei dati e suggerimenti basati su machine learning per approfondimenti più profondi.
Altre caratteristiche includono Rilevamento delle anomalie, Basato su query, Ricerca, Tradizionale
Chi utilizza gli strumenti di analisi?
Le piattaforme di analisi possono avere utenti sia interni che esterni.
Utenti interni
Analisti dei dati e data scientist: Questi dipendenti sono generalmente gli utenti esperti degli strumenti di analisi, creando query complesse all'interno delle piattaforme per ottenere una comprensione più approfondita dei dati critici per il business. Questi team possono anche essere incaricati di costruire dashboard self-service da distribuire ad altri team.
Team di vendita: I team di vendita utilizzano strumenti di analisi self-service e soluzioni di analisi integrate per ottenere approfondimenti su account potenziali, prestazioni di vendita e previsioni di 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.
Team di marketing: I team di marketing spesso 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.
Team finanziari: I team finanziari sfruttano il software di analisi per ottenere informazioni sui fattori che influenzano il risultato economico di un'organizzazione. Integrando i dati finanziari con i dati di vendita, marketing e altre operazioni, i team di contabilità e finanza ottengono approfondimenti azionabili che potrebbero non essere stati scoperti utilizzando strumenti tradizionali.
Team operativi e della catena di approvvigionamento: Le soluzioni di analisi spesso utilizzano il sistema ERP di un'azienda come fonte di dati. Queste applicazioni tracciano tutto, dalla contabilità alla catena di approvvigionamento e distribuzione; i manager della catena di approvvigionamento possono ottimizzare diversi processi per risparmiare tempo e risorse inserendo i dati della catena di approvvigionamento in una piattaforma di analisi.
Utenti esterni
Consulenti: Le aziende, specialmente quelle più grandi, non comprendono sempre l'ampiezza e la profondità dei loro dati, forse non sapendo nemmeno da dove iniziare. Un consulente esterno che utilizza una potente piattaforma di analisi può aiutare le aziende a comprendere meglio i loro dati e, di conseguenza, a prendere decisioni aziendali più informate.
Gli utenti possono considerare di contattare partner di consulenza BI per aiutare a determinare le analisi e i dati più rilevanti da catturare sul successo complessivo della loro azienda. Dopo una corretta consulenza, queste agenzie possono offrire assistenza nell'impostazione o nella scelta degli strumenti BI. Un certo numero di queste agenzie può assistere le aziende in tutto il processo BI, dall'analisi completa dei dati alla definizione di processi o protocolli relativi alla raccolta dei dati. Una relazione con questi consulenti può risultare altamente vantaggiosa per gli utenti che non hanno mai eseguito analisi dei dati prima o che vogliono ottimizzare il reporting della loro azienda.
Partner: Le partnership tra aziende spesso comportano la condivisione dei dati e la collaborazione tra aziende. Di conseguenza, un repository centralizzato di dati, che consentirebbe la gestione dei dati, l'interrogazione dei dati e gli approfondimenti sui dati, può fornire uno strumento essenziale per il successo di queste aziende insieme, fornendo loro una visione d'insieme dei loro dati.
Quali sono le alternative alle piattaforme di analisi?
Le alternative alle piattaforme di analisi possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente:
Software di analisi del marketing: Le aziende che cercano strumenti orientati ai casi d'uso del marketing e ai dati di marketing (ad esempio, relativi al targeting dei potenziali clienti) dovrebbero esaminare le soluzioni di analisi del marketing che sono costruite appositamente per questo.
Software di analisi delle vendite: Sebbene i dati di vendita come le previsioni di ricavi e le trattative chiuse possano essere importati e analizzati in piattaforme di analisi generiche, le piattaforme di analisi delle vendite possono fornire un'analisi più dettagliata dei dati relativi alle vendite e potrebbero avere migliori integrazioni con strumenti di vendita come i CRM.
Software di analisi dei log: Se un'azienda vuole concentrarsi sull'analisi dei propri dati di log da applicazioni e sistemi, potrebbe beneficiare del software di analisi dei log, che aiuta a documentare i file di log delle applicazioni per registri e analisi.
Software di analisi predittiva: Le piattaforme di analisi a scopo generale consentono alle aziende di condurre varie forme di analisi, come prescrittiva, descrittiva e predittiva. Poiché le piattaforme di analisi consentono queste diverse tipologie di analisi, potrebbero non fornire le funzionalità più robuste per nessun tipo. Pertanto, le aziende che si concentrano sull'analisi dei dati passati e presenti per prevedere risultati futuri possono utilizzare il software di analisi predittiva per una soluzione più mirata.
Software di analisi del testo: Le piattaforme di analisi sono focalizzate su dati strutturati o numerici, consentendo agli utenti di approfondire e scavare nei numeri per informare le decisioni aziendali. Le soluzioni di analisi del testo sono la scelta migliore se l'utente vuole concentrarsi su dati non strutturati o testuali. Questi strumenti aiutano gli utenti a comprendere rapidamente e ottenere analisi del sentiment, frasi chiave, temi e altri approfondimenti dai dati testuali non strutturati.
Software di visualizzazione dei dati: Gli strumenti di visualizzazione dei dati possono essere un ottimo punto di partenza per le aziende che cercano di comprendere meglio i propri dati. Con capacità che includono dashboard e reportistica, il software di visualizzazione dei dati può spesso essere rapido e facile da configurare ed è frequentemente più economico delle piattaforme di analisi più robuste.
Tuttavia, è essenziale riconoscere i loro limiti. Le soluzioni di visualizzazione dei dati fanno ciò che dicono sulla scatola: visualizzazione. Non forniscono all'utente una soluzione di analisi end-to-end dalla preparazione dei dati agli approfondimenti sui dati, né offrono significative capacità di gestione dei dati.
Come scegliere i migliori strumenti di analisi
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per le piattaforme di analisi
Se un'azienda sta appena iniziando e cerca di acquistare la prima piattaforma di analisi, o forse un'organizzazione ha bisogno di aggiornare un sistema legacy—ovunque si trovi un'azienda nel suo processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare la migliore piattaforma di analisi.
I particolari punti dolenti aziendali potrebbero essere legati a tutto il lavoro manuale che deve essere completato. Se l'azienda ha accumulato molti dati, deve cercare una soluzione che possa crescere con l'organizzazione. Gli utenti dovrebbero pensare ai punti dolenti e annotarli; questi dovrebbero essere utilizzati per aiutare a creare un elenco di criteri. Inoltre, l'acquirente deve determinare il numero di dipendenti che necessitano di questo software, poiché questo guida il numero di licenze che probabilmente acquisteranno.
Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti dolenti può aiutare il team a lanciarsi nella creazione di un elenco di criteri. L'elenco è una guida dettagliata con funzionalità necessarie e desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora.
A seconda dell'ambito di implementazione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di analisi.
Confrontare i prodotti delle piattaforme di analisi
Creare un elenco lungo
Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono essenziali per il processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che tutte le demo 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, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni.
Condurre demo
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 delle piattaforme di analisi
Scegliere un team di selezione
Prima di iniziare, è cruciale creare un team vincente che lavorerà insieme durante tutto il processo, dall'identificazione dei punti dolenti all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione con gli interessi, le competenze e il tempo giusti per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre o cinque persone che ricoprano ruoli come il decisore principale, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, nonché un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo nelle aziende più piccole, con meno partecipanti, multitasking e assumendo più responsabilità.
Analizzare i dati
Poiché le piattaforme di analisi riguardano tutti i dati, l'utente deve assicurarsi che il processo di selezione sia anche 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 approfondimenti, 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 sia vangelo (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 scontare contratti pluriennali o a 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 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.
Implementazione delle soluzioni software di analisi
Come vengono implementati i software di analisi?
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, sia uno specialista di implementazione del fornitore che una consulenza di terze parti. Con una vasta esperienza alle spalle, possono aiutare le aziende a comprendere come connettere e consolidare le loro fonti di dati e utilizzare il software in modo efficiente ed efficace.
Chi è responsabile dell'implementazione della piattaforma di analisi?
Distribuire correttamente una piattaforma di analisi può richiedere molte persone o team. Questo perché, come menzionato, i dati possono attraversare team e funzioni. Di conseguenza, una persona o anche un team raramente ha una comprensione completa di tutte le risorse di dati di un'azienda. Con un team cross-funzionale, un'azienda può iniziare a mettere insieme i propri dati e iniziare il viaggio di analisi, a partire dalla corretta preparazione e gestione dei dati.
Tendenze emergenti relative alle piattaforme di analisi
Aumentare l'accessibilità dei dati
I dati aziendali non sono più bloccati in silos. Con le piattaforme di analisi, più utenti all'interno di un'azienda possono trovare, accedere e analizzare questi dati. Inoltre, strumenti di intelligenza artificiale (AI) come software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) aiutano a rendere la ricerca attraverso e per i dati più accessibile e potente, fornendo risultati più accurati.
Con la quantità di dati accessibili alle aziende oggi, è quasi una necessità che implementino qualche tipo di software di analisi per comprendere e agire meglio su quei dati. Implementare software di analisi è stata un'iniziativa significativa 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 ai grandi set di dati raccolti da varie fonti.
Passaggio da on-premises a 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 approfondimenti sui dati nel cloud. Questo avviene per vari motivi, come il tempo per ottenere approfondimenti. Allontanarsi 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. Tuttavia, non tutti gli utenti di dati hanno il lusso di lavorare nel cloud per diversi motivi, tra cui la sicurezza dei dati e problemi legati alla latenza. In settori come la sanità, regolamenti rigorosi come il Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) richiedono che i dati siano sicuri. Sebbene sia possibile garantire questa sicurezza nel cloud, può essere più complicato.
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 gli approfondimenti che cercano utilizzando un linguaggio intuitivo. Metodi intuitivi di interrogazione dei dati consentono 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 agli approfondimenti. Dalla preparazione dei dati potenziata dall'AI agli approfondimenti intelligenti, in cui la piattaforma suggerisce visualizzazioni all'utente finale, le piattaforme di analisi stanno rapidamente diventando più potenti. L'apprendimento automatico sta aiutando gli utenti finali a scoprire approfondimenti nascosti, permettendo loro di dare un senso ai dati e comprendere ciò che stanno vedendo.
