# Migliori strumenti e software di analisi predittiva - Pagina 10 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Il software di analisi predittiva estrae e analizza i modelli di dati storici per prevedere risultati futuri estraendo informazioni dai set di dati per determinare modelli e tendenze. Utilizzando una gamma di analisi statistiche e algoritmi, gli analisti usano strumenti di analisi predittiva per costruire modelli decisionali, che i manager aziendali possono utilizzare per pianificare il miglior risultato possibile. Analisti, utenti aziendali, data scientist e sviluppatori utilizzano tutti soluzioni di analisi predittiva per comprendere meglio clienti, prodotti e partner e per identificare potenziali rischi e opportunità per un'azienda. Le piattaforme di analisi predittiva consentono alle organizzazioni di utilizzare i big data (sia archiviati che in tempo reale) per passare da una visione storica a una prospettiva orientata al futuro del cliente. Questi strumenti e tecniche possono essere implementati sia in sede (di solito per utenti aziendali) che nel cloud. Sebbene la maggior parte del software di analisi predittiva sia proprietario, esistono versioni basate su tecnologia open-source. Le tendenze recenti nel software per l'analisi predittiva mostrano la sua integrazione con [piattaforme di business intelligence](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-platforms), [sistemi ERP](https://www.g2.com/categories/erp-systems) o altri [software di analisi digitale](https://www.g2.com/categories/digital-analytics). Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria Analisi Predittiva, un prodotto deve: - Estrarre e analizzare dati strutturati e/o non strutturati - Creare set di dati e/o visualizzazioni di dati dai dati compilati - Creare modelli predittivi per prevedere probabilità future - Adattarsi ai cambiamenti e alle revisioni - Consentire l'importazione e l'esportazione da suite per ufficio o altri canali di raccolta dati ## Top Software di analisi predittiva at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,551 reviews) | Raccontare storie con dati visivi con previsioni drag-and-drop | "[Visualizzazioni potenti e flessibili con lievi ritardi nelle prestazioni](https://www.g2.com/it/survey_responses/tableau-review-11907092)" | | 2 | [Clari](https://www.g2.com/it/products/clari/reviews) | 4.6/5.0 (5,501 reviews) | Previsioni di entrate guidate dall'IA all'interno dei pipeline di Salesforce | "[Gestisci le chiamate senza sforzo con Clari](https://www.g2.com/it/survey_responses/clari-review-12786353)" | | 3 | [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/it/products/google-cloud-bigquery/reviews) | 4.5/5.0 (1,147 reviews) | Modellazione ML basata su SQL su dataset di scala petabyte | "[BigQuery scalabile e sicuro che si connette senza problemi tra i servizi](https://www.g2.com/it/survey_responses/google-cloud-bigquery-review-12638747)" | | 4 | [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Enterprise ML model governance with low-code deployment | "[Potente e Trasformare i Dati in Decisioni—Senza Sforzo e Intelligentemente.](https://www.g2.com/it/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 5 | [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/it/products/ibm-cognos-analytics/reviews) | 4.1/5.0 (432 reviews) | Enterprise forecasting with governed data models | "[Piattaforma di Analisi Potente con Funzionalità di Reporting Avanzate](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12920998)" | | 6 | [Adobe Analytics](https://www.g2.com/it/products/adobe-analytics/reviews) | 4.2/5.0 (1,148 reviews) | Cross-channel customer journey analytics with Adobe integration | "[Utile per rispondere a "Perché è cambiato questo?"](https://www.g2.com/it/survey_responses/adobe-analytics-review-12918139)" | | 7 | [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/it/products/amazon-quicksight/reviews) | 4.3/5.0 (675 reviews) | AWS-native dashboards with ML-powered forecasting | "[Trasforma i dati grezzi in dashboard interattive per un migliore monitoraggio delle tendenze](https://www.g2.com/it/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)" | | 8 | [IBM SPSS Statistics](https://www.g2.com/it/products/ibm-spss-statistics/reviews) | 4.2/5.0 (893 reviews) | Point-and-click statistical modeling for non-programmers | "[Piattaforma potente e facile da usare per l'analisi avanzata dei dati e la creazione di report](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-spss-statistics-review-12803842)" | | 9 | [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/it/products/sap-analytics-cloud/reviews) | 4.2/5.0 (750 reviews) | — | "[Strumento di analisi affidabile e facile da usare](https://www.g2.com/it/survey_responses/sap-analytics-cloud-review-12885706)" | | 10 | [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/it/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) | 4.3/5.0 (521 reviews) | Analisi predittiva in tempo reale sui dati transazionali SAP | "[Potente Analisi in Tempo Reale con Prestazioni Flessibili e Scalabili.](https://www.g2.com/it/survey_responses/sap-hana-cloud-review-12631916)" | ## How Many Software di analisi predittiva Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 290 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.44/5 The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 149 - **Buyer Segments**: Impresa 36% │ Mercato Medio 34% │ Piccola Impresa 30% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: KNIME (+0.8%) - Among all products in this category, KNIME recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank Software di analisi predittiva Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 30,400+ Recensioni autentiche - 290+ 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. ## Which Software di analisi predittiva Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews) - **Miglior performer:** [Nixtla](https://www.g2.com/it/products/nixtla/reviews) - **Più facile da usare:** [Nixtla](https://www.g2.com/it/products/nixtla/reviews) - **Più in voga:** [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Altair AI Studio](https://www.g2.com/it/products/rapidminer-studio/reviews) --- **Sponsored** ### Zoho Analytics Zoho Analytics è una piattaforma di BI e analisi self-service potenziata da GenAI che aiuta le aziende a raccogliere, preparare, analizzare e presentare approfondimenti dai loro dati, tutto in pochi minuti. Integra con oltre 500 fonti di dati native, come file, feed, database locali e cloud, archiviazione cloud e app aziendali popolari. Pulisci, trasforma, arricchisci e cataloga i dati con le nostre capacità di preparazione e gestione dei dati self-service potenziate da AI. Crea e gestisci complessi pipeline di dati ETL utilizzando il nostro costruttore di pipeline visivo, elabora dati in streaming per analisi in tempo reale e imposta un solido strato di metriche per analisi e gestione di qualità. Zoho Analytics viene fornito con oltre 100 report e dashboard predefiniti specifici per dominio, modelli NLQ pre-addestrati, dati modellati e combinati in modo intelligente tra le applicazioni aziendali e molto altro. Usa il nostro costruttore di visualizzazioni intuitivo drag-and-drop per creare report e dashboard interattivi e perspicaci utilizzando una vasta gamma di componenti visivi, come grafici, widget, tabelle pivot, viste tabellari e altro ancora. Genera report e dashboard personalizzati utilizzando un linguaggio naturale semplice con il nostro agente conversazionale potenziato da AI, Zia. 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[Features](https://www.g2.com/it/products/features/reviews) Le funzionalità trasformano eventi e condizioni del mondo reale in input strutturati che i sistemi di previsione e pianificazione possono utilizzare direttamente. Fornisce ai modelli dei clienti un contesto reale aggregato in modo che possano tenere conto di fattori esterni che influenzano la domanda. **Who Is the Company Behind Features?** - **Venditore:** [PredictHQ](https://www.g2.com/it/sellers/predicthq) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @PredictHQ (1,154 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/predicthq (51 dipendenti su LinkedIn®) ### 2. [Firmnav](https://www.g2.com/it/products/firmnav/reviews) Scopri e comprendi il mondo delle aziende e dei mercati come mai prima d'ora con la piattaforma di ricerca e analisi di nuova generazione. **Who Is the Company Behind Firmnav?** - **Venditore:** [Firmnav](https://www.g2.com/it/sellers/firmnav) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Copenhagen , DK - **Pagina LinkedIn®:** http://www.linkedin.com/company/firmnav (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 3. [FitLogic](https://www.g2.com/it/products/fitlogic/reviews) Combina regole potenti e semplificate con analisi avanzate per garantire che ogni decisione sia intelligente, consapevole del contesto e informata con il nostro software per la decisione del credito. **Who Is the Company Behind FitLogic?** - **Venditore:** [C&R Software](https://www.g2.com/it/sellers/c-r-software) - **Anno di Fondazione:** 2021 - **Sede centrale:** Fairfax, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/candrsoftware/ (296 dipendenti su LinkedIn®) ### 4. [Forecasts](https://www.g2.com/it/products/forecasts/reviews) Le previsioni generano previsioni di domanda prospettiche per una località e un orizzonte temporale specificati utilizzando dati storici di domanda, modelli di base e stagionali, caratteristiche di eventi ingegnerizzate automaticamente e rilevanza calibrata da Beam quando disponibile. **Who Is the Company Behind Forecasts?** - **Venditore:** [PredictHQ](https://www.g2.com/it/sellers/predicthq) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @PredictHQ (1,154 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/predicthq (51 dipendenti su LinkedIn®) ### 5. [Fundamental NEXUS](https://www.g2.com/it/products/fundamental-nexus/reviews) I modelli sono sempre stati lì. Ora NEXUS può vederli. Si integra con la tua infrastruttura esistente. Sicuro per i tuoi dati più sensibili. **Who Is the Company Behind Fundamental NEXUS?** - **Venditore:** [Fundamental Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/fundamental-technologies) - **Anno di Fondazione:** 2024 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fundamentalhq/ (37 dipendenti su LinkedIn®) ### 6. [G2M Platform](https://www.g2.com/it/products/g2m-platform/reviews) La piattaforma G2M è un'offerta software-as-a-service di G2M Insights focalizzata a rendere l'analisi del machine learning semplice e sicura per i clienti di medie dimensioni e aziendali che potrebbero non avere un team di data science completo. Per la maggior parte delle analisi predittive di vendita e marketing B2B, la piattaforma G2M fornisce una soluzione semplificata che collega le fonti di dati, i modelli predittivi e i sistemi di produzione con analisi predittive in tempo reale. **Who Is the Company Behind G2M Platform?** - **Venditore:** [G2M Insights](https://www.g2.com/it/sellers/g2m-insights) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Denver, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/g2mai (31 dipendenti su LinkedIn®) ### 7. [GAINSystems](https://www.g2.com/it/products/gainsystems/reviews) La piattaforma di ottimizzazione delle prestazioni GAINS per la progettazione e la pianificazione della catena di fornitura offre risultati rapidi sbloccando il capitale circolante, riducendo i costi operativi e migliorando il servizio. Con GAINS, i team della catena di fornitura possono prendere tutte le decisioni giuste con velocità e scala, dimensionare correttamente l'inventario, migliorare le prestazioni e mantenere le promesse ai clienti. Aziende di tutte le dimensioni nei settori della distribuzione, produzione, vendita al dettaglio e parti di ricambio si affidano alla nostra automazione decisionale, supportata da ML, AI e metodologia GAINS (P3)SM. Per saperne di più su GAINS, seguiteci su LinkedIn o visitate www.gainsystems.com. come Graybar, Honda Motors, Menards, Rockwell Automation, Stuller e Textron Aviation. GAINS® è un marchio registrato e Move Forward FasterSM e Proven-Path-to-Performance (P3) SM sono marchi di servizio di GAINSystems. Altri prodotti menzionati in questo documento sono registrati, marchiati o marchi di servizio dai rispettivi proprietari. **Average Rating:** 3.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **Who Is the Company Behind GAINSystems?** - **Venditore:** [GAINSystems](https://www.g2.com/it/sellers/gainsystems) - **Anno di Fondazione:** 1971 - **Sede centrale:** Atlanta, Georgia, United States - **Twitter:** @GAINSystemsInc (181 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gainsystems/ (159 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 67% Enterprise, 33% Mid-Market ### 8. [Goedle.io](https://www.g2.com/it/products/goedle-io/reviews) Goedle.io utilizza l'IA per prevedere il comportamento dei clienti, automatizzare il coinvolgimento dei clienti e aiutare le aziende a incrementare il valore a vita del cliente. **Who Is the Company Behind Goedle.io?** - **Venditore:** [Goedle.io](https://www.g2.com/it/sellers/goedle-io) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 100% Mid-Market ### 9. [GoodWork.ai](https://www.g2.com/it/products/goodwork-ai/reviews) L'AI di analisi più potente mai creata per il settore retail\_ · Progettata per i team di merchandising, finanza e operazioni. **Who Is the Company Behind GoodWork.ai?** - **Venditore:** [GoodWork.ai](https://www.g2.com/it/sellers/goodwork-ai) - **Sede centrale:** Sydney, AU - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/goodwork-ai/ (18 dipendenti su LinkedIn®) ### 10. [Graphite Note](https://www.g2.com/it/products/graphite-note/reviews) Graphite Note è un'analisi predittiva senza codice per team focalizzati sulla crescita senza competenze AI. Costruisci modelli AI dai tuoi dati in pochi minuti e colma il divario tra AI e competenza aziendale. - Predici i risultati aziendali con precisione. #AnalisiPredittiva - Trasforma i dati in piani d'azione decisivi in pochi clic. #ScienzaDecisionale - Ideale per analisti di dati ed esperti di settore senza competenze AI. #SenzaCodice **Who Is the Company Behind Graphite Note?** - **Venditore:** [Hrvoje Smolic](https://www.g2.com/it/sellers/hrvoje-smolic) - **Sede centrale:** Killarney, IE - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/graphite-note/ (5 dipendenti su LinkedIn®) ### 11. [GridCure](https://www.g2.com/it/products/gridcure/reviews) GridCure è un SaaS basato su analisi predittive che si occupa di concetti e pratiche di big data per le utility elettriche. **Who Is the Company Behind GridCure?** - **Venditore:** [GridCure](https://www.g2.com/it/sellers/gridcure) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 12. [Harmony-Business-Ai](https://www.g2.com/it/products/harmony-business-ai/reviews) Il tuo Stratega del Profitto Aziendale — Sistemi di intelligenza artificiale per l'intelligenza aziendale, l'analisi e le decisioni aziendali per prodotto, strategia, mercato, finanza e produzione. Progettato dopo ricerche di mercato su oltre 1100 aziende sotto un quadro di brevetto dal fondatore. **Who Is the Company Behind Harmony-Business-Ai?** - **Venditore:** [Harmony-Business-Ai](https://www.g2.com/it/sellers/harmony-business-ai) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 13. [IBM Z Anomaly Analytics](https://www.g2.com/it/products/ibm-z-anomaly-analytics/reviews) IBM Z Anomaly Analytics è un software che fornisce un rilevamento intelligente delle anomalie per identificare proattivamente i problemi operativi nel tuo ambiente aziendale. IBM Z Anomaly Analytics utilizza dati storici di log e metriche di IBM Z per costruire un modello di comportamento operativo normale. I dati in tempo reale vengono quindi valutati rispetto al modello per rilevare e avvisare le operazioni IT di comportamenti anomali. **Who Is the Company Behind IBM Z Anomaly Analytics?** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM ### 14. [Imubit](https://www.g2.com/it/products/imubit/reviews) Imubit è il principale fornitore di ottimizzazione dei processi AI per raffinerie e operatori chimici. La piattaforma Imubit Closed-loop Neural Network esegue continuamente e costantemente le strategie operative redditizie degli impianti. La piattaforma di Imubit interconnette varie unità di processo mentre allinea pianificazione ed economia, ingegneria di processo, controllo di processo e operazioni attorno alle opportunità di maggior valore per l'ottimizzazione a ciclo chiuso. Per saperne di più su Imubit, visita imubit.com. **Who Is the Company Behind Imubit?** - **Venditore:** [Imubit](https://www.g2.com/it/sellers/imubit) - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** Houston, US - **Twitter:** @Imubit1 (43 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/imubit/ (172 dipendenti su LinkedIn®) ### 15. [InBet](https://www.g2.com/it/products/inbet/reviews) INBET è un algoritmo che utilizza l'IA per navigare tra migliaia di punti dati e fornire le migliori previsioni per le prossime partite. L'algoritmo è sempre stato redditizio in qualsiasi periodo di 3 mesi e, pertanto, siamo sicuri di garantire un rimborso di $100 nel caso in cui gli algoritmi non siano redditizi in un periodo di 3 mesi. **Who Is the Company Behind InBet?** - **Venditore:** [InBet](https://www.g2.com/it/sellers/inbet) - **Anno di Fondazione:** 2018 - **Sede centrale:** Porto, PT - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/inbet-sports-betting/ (3 dipendenti su LinkedIn®) ### 16. [Insightaga](https://www.g2.com/it/products/insightaga/reviews) Gemello Digitale: Testa le Strategie Prima di Impegnare Capitale Crea un modello virtuale delle dinamiche della tua organizzazione. Simula diversi approcci strategici e prevedi i risultati con un'accuratezza superiore all'80%. Analisi "E allora?": Trasforma l'analisi delle cause principali in calcoli di impatto finanziario e raccomandazioni di azione prioritarie, automaticamente. Il tuo team identifica problemi nelle interviste con i clienti, ma i dirigenti pongono sempre la stessa domanda: "E allora?" Senza un impatto finanziario quantificato e raccomandazioni chiare, le intuizioni muoiono in PowerPoint. Vedi esattamente quanto fatturato è a rischio per ogni causa principale. Elementi d'azione generati dall'IA classificati per impatto e fiducia. Ciò che richiedeva settimane ora richiede secondi. Matrice di Sforzo: Visualizza il ROI delle iniziative su una matrice sforzo/impatto. Calibra con i parametri della tua azienda. Costruisci roadmap di esecuzione. Tutto quantificato in pochi secondi. Il tuo team di leadership chiede "Quali iniziative dovremmo affrontare per prime?" Hai bisogno di dati, non di opinioni. La Matrice di Sforzo trasforma la tua Analisi "E allora?" in un ottimizzatore di portafoglio visivo con proiezioni di ROI calibrate e tempistiche di implementazione. **Who Is the Company Behind Insightaga?** - **Venditore:** [Insightaga](https://www.g2.com/it/sellers/insightaga) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** Dallas, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/insightaga/ (5 dipendenti su LinkedIn®) ### 17. [InsightLoop](https://www.g2.com/it/products/insightloop/reviews) Coresystems AG è stata fondata nel 2006 con l'obiettivo di creare soluzioni di servizio innovative, inizialmente come moduli aggiuntivi per il sistema ERP SAP Business One. Con Coresuite, l'azienda ha costruito una suite di prodotti per aiutare i clienti a condurre le loro operazioni di servizio in modo più efficiente e con meno compiti ripetitivi. Successivamente, l'azienda ha riconosciuto il potenziale delle soluzioni cloud e mobile per i tecnici e ha sviluppato una soluzione di gestione dei servizi sul campo (FSM) che ha digitalizzato i processi di servizio ed è diventata un concetto per il software FSM. Il successo di Coresystems è stato riconosciuto quando la loro soluzione FSM è stata acquisita da SAP nel 2018 ed è ora un prodotto standard nel portafoglio SAP. Coresystems è stata riconosciuta come un'azienda leader nella gestione dei servizi sul campo, offrendo soluzioni innovative che hanno spinto l'industria in avanti. Recentemente hanno sfruttato il potere dell'IA e del Machine Learning per servire clienti di medie e grandi dimensioni in tutti i settori e indipendentemente da un sistema ERP specifico con strumenti di insight organizzativo e mirano a diventare il principale fornitore in questo dominio. La piattaforma avanzata di Coresystems aiuta i clienti a risparmiare sui costi e migliorare le loro prestazioni di servizio utilizzando i dati per generare insight azionabili. Sfruttando i dati esistenti e le moderne tecniche di machine learning, le aziende sono in grado di ottimizzare le loro operazioni identificando le cause principali dei problemi prima che il tecnico arrivi sul posto. Coresystems si concentra sulla risoluzione proattiva dei problemi e sull'ottimizzazione dei pezzi di ricambio, aiutando i clienti a snellire i loro processi e migliorare l'efficienza. Con una profonda comprensione delle esigenze uniche di ciascun cliente, offrono soluzioni su misura che forniscono risultati misurabili e aumentano il loro vantaggio competitivo. **Who Is the Company Behind InsightLoop?** - **Venditore:** [Coresystems Ag](https://www.g2.com/it/sellers/coresystems-ag) - **Anno di Fondazione:** 2006 - **Sede centrale:** Stadtkreis 9, CH - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coresystems-ag (37 dipendenti su LinkedIn®) ### 18. [Intersect Labs](https://www.g2.com/it/products/intersect-labs/reviews) Intersect Labs consente a chiunque di fare machine learning in 3 clic. Aziende grandi e piccole utilizzano Intersect Labs per permettere agli utenti aziendali di convertire i loro dati storici in previsioni, consentendo decisioni intelligenti basate sui dati. **Who Is the Company Behind Intersect Labs?** - **Venditore:** [Intersect Labs](https://www.g2.com/it/sellers/intersect-labs) - **Sede centrale:** N/A - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 dipendenti su LinkedIn®) ### 19. [Iron Mountain InSight Digital Experience Platform](https://www.g2.com/it/products/iron-mountain-insight-digital-experience-platform/reviews) Combinando l'analisi dei contenuti, la gestione dei dati e l'esperienza nella governance delle informazioni di Iron Mountain con le capacità di Machine Learning (ML) e Intelligenza Artificiale (AI) di Google Cloud, puoi esplorare i tuoi dati per scoprire nuove opportunità di flussi di entrate e risparmi sui costi. Iron Mountain InSight è una piattaforma di servizi di contenuti nativa del cloud che utilizza ML e AI per classificare, estrarre e arricchire automaticamente i contenuti fisici e digitali. **Who Is the Company Behind Iron Mountain InSight Digital Experience Platform?** - **Venditore:** [Iron Mountain](https://www.g2.com/it/sellers/iron-mountain) - **Anno di Fondazione:** 1951 - **Sede centrale:** Boston, Massachusetts - **Twitter:** @IronMountain (9,267 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3780/ (24,300 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** FRA:I5M ### 20. [Juris Mindcraft](https://www.g2.com/it/products/juris-mindcraft/reviews) Una società di soluzioni IT con sede in Malesia specializzata in software di gestione finanziaria (origination, scoring creditizio e comportamentale, e recupero crediti). **Who Is the Company Behind Juris Mindcraft?** - **Venditore:** [Juris Collect](https://www.g2.com/it/sellers/juris-collect) - **Anno di Fondazione:** 2003 - **Sede centrale:** Kuala Lumpur, Federal Territory of Kuala Lumpur, Malaysia - **Twitter:** @myjuristech (100 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/juris-technologies/ (347 dipendenti su LinkedIn®) ### 21. [Kahuna AI](https://www.g2.com/it/products/kahuna-ai/reviews) Kahuna Labs è il leader nell'AI prescrittiva per il supporto tecnico complesso, sfruttando l'AI agentica per automatizzare la diagnosi dei problemi e la risoluzione delle questioni. Analizzando la definizione del problema, il contesto del cliente e la semantica e le classificazioni dei ticket di supporto, Kahuna costruisce una Mappa di Risoluzione dei Problemi™, fornendo un Navigatore per gli ingegneri del supporto, Auto Risoluzione per i problemi noti e Kai, un ingegnere di supporto AI, per il self-service. I clienti di Kahuna stanno riducendo il tempo di risposta del 50%+, tagliando il tempo di risoluzione del 10-15% ed eliminando fino al 50% delle escalation di sviluppo. **Who Is the Company Behind Kahuna AI?** - **Venditore:** [Kahuna Labs](https://www.g2.com/it/sellers/kahuna-labs) - **Anno di Fondazione:** 2023 - **Sede centrale:** San Jose, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kahuna-labs/ (18 dipendenti su LinkedIn®) ### 22. [MarraData](https://www.g2.com/it/products/marradata/reviews) Da MARRA Data, ci specializziamo nel fornire soluzioni di data science all'avanguardia che guidano il successo aziendale. Il nostro team di esperti è dedicato ad aiutarti a trasformare i dati in intuizioni pratiche. Il nostro team in MarraData.ai lavora con vari strumenti software utilizzando la nostra esperienza in Data Science e Big Data. **Who Is the Company Behind MarraData?** - **Venditore:** [MarraData](https://www.g2.com/it/sellers/marradata) - **Anno di Fondazione:** 2015 - **Sede centrale:** Carlsbad, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/marra-data (7 dipendenti su LinkedIn®) ### 23. [METACODER](https://www.g2.com/it/products/metacoder/reviews) Metacoder è utilizzato principalmente per assistere i professionisti dell'analisi predittiva nel loro lavoro. Offriamo interfacce per integrazioni di database, pulizia dei dati, pre-elaborazione, modellazione e visualizzazione/interpretazione dei risultati. Aiutiamo le organizzazioni a distribuire il loro lavoro in modo trasparente consentendo la condivisione dei modelli, e rendiamo facile la gestione del pipeline di machine learning per apportare modifiche. Presto includeremo soluzioni senza codice per dati di immagini, audio, video e biomedici. **Who Is the Company Behind METACODER?** - **Venditore:** [METACODER](https://www.g2.com/it/sellers/metacoder) - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Michigan, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/metacoder-ai (4 dipendenti su LinkedIn®) ### 24. [Monument](https://www.g2.com/it/products/monument/reviews) Monument è una piattaforma di intelligenza artificiale senza codice, che offre agli utenti una capacità senza precedenti per l'analisi dei dati storici + ML + dati batch o in streaming, tutto in un ambiente ad alta produttività. Gli utenti nei settori della finanza, assicurazioni, vendita al dettaglio e operazioni godono della possibilità di applicare analisi predittive senza un enorme budget IT e senza un ampio personale di data scientist e "ML ops". Gli utenti in ambienti ad alta sicurezza e alta privacy apprezzano le prestazioni e la portabilità tra cloud, cloud ibrido e macchine locali. Monument è altamente ottimizzato per le prestazioni hardware su set di dati grandi o piccoli. Può scalare senza problemi su un laptop o nel cloud. I modelli di intelligenza artificiale sono completamente portabili tra hardware da IoT a HPC, senza complessi riaddestramenti e modifiche intricate del codice. **Who Is the Company Behind Monument?** - **Venditore:** [MonumentAI](https://www.g2.com/it/sellers/monumentai) - **Anno di Fondazione:** 2017 - **Sede centrale:** New York, US - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1341331 (2 dipendenti su LinkedIn®) ### 25. [Moveo One](https://www.g2.com/it/products/moveo-one/reviews) Moveo One può prevedere qualsiasi comportamento all'interno della tua app - dalla perdita di clienti e conversioni agli abbandoni durante l'onboarding, l'uso delle funzionalità, l'intento di acquisto, le scelte di paywall e gli eventi personalizzati. Piuttosto che riportare dati passati, prevede azioni future utilizzando l'IA, le neuroscienze e la modellazione comportamentale. Puoi collegare Moveo One a strumenti come PostHog, Mixpanel o Amplitude, oppure utilizzarlo come piattaforma autonoma. L'installazione richiede solo pochi minuti con un frammento di tracciamento leggero, dopodiché i modelli iniziano ad apprendere immediatamente. Il risultato è chiaro: conversioni più elevate, riduzione della perdita di clienti e un potente vantaggio predittivo. **Who Is the Company Behind Moveo One?** - **Venditore:** [Moveo One](https://www.g2.com/it/sellers/moveo-one) - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** Grad Beograd, rs - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/divs-neuroinformatics/ (7 dipendenti su LinkedIn®) ## What Is Software di analisi predittiva? [Strumenti e software di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Software di analisi predittiva? - [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms) - [Software di apprendimento automatico](https://www.g2.com/it/categories/machine-learning) - [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Software di analisi predittiva? ### Cosa Dovresti Sapere sul Software di Analisi Predittiva ### Cosa sono gli strumenti e i software di analisi predittiva? Il software di analisi predittiva riguarda la possibilità di rendere prevedibili i risultati aziendali. Gli scienziati dei dati e gli analisti dei dati possono farlo utilizzando il data mining e la modellazione predittiva per analizzare i dati storici. Comprendendo meglio il passato, le aziende possono ottenere informazioni sul futuro. [L'analisi predittiva](https://www.g2.com/articles/predictive-analytics) è un passo avanti rispetto alla [business intelligence](https://www.g2.com/glossary/business-intelligence-definition) generale, che le aziende utilizzano per ottenere informazioni utili dai loro set di dati. Invece, gli utenti possono sviluppare [algoritmi di machine learning](https://www.g2.com/articles/what-is-machine-learning) e modelli predittivi per aiutare a prevedere e raggiungere numeri aziendali critici. Il motivo per cui le aziende possono raggiungere quei numeri critici e diventare più predittive è dovuto al boom dei big data. Le aziende possono sfruttare i loro dati come mai prima d'ora. Registrando e possedendo sempre più dati storici e in tempo reale, gli scienziati dei dati hanno campioni più grandi con cui lavorare, il che significa che possono essere molto più precisi. Inoltre, le aziende che investono nell'analisi predittiva senza garantire che i loro dati siano accurati, puliti e accessibili finiranno per sprecare il loro tempo. Tuttavia, coloro che riescono a gestire correttamente i loro dati creeranno un vantaggio competitivo significativo e avranno un vantaggio sul mercato. ### Vantaggi dell'uso degli strumenti di analisi predittiva - Prevedere e prevedere accuratamente i numeri di ricavi basati su una vasta gamma di variabili - Comprendere e tenere conto del churn e della fidelizzazione dei clienti - Prevedere il churn dei dipendenti basato su fattori storici di turnover - Prendere decisioni più precise e basate sui dati in tutti i dipartimenti basate sui dati disponibili - Determinare sia i rischi che le opportunità che altrimenti erano nascosti nei dati aziendali ### Perché utilizzare soluzioni di analisi predittiva? Ci sono numerose applicazioni per il software di analisi predittiva e motivi per cui le aziende dovrebbero adottarle, ma tutto si riduce a comprendere cosa è successo in passato, cosa potrebbe accadere in futuro e cosa dovrebbe essere fatto per garantire risultati aziendali positivi. Questi sono considerati [analisi descrittive, analisi predittive e analisi prescrittive](https://www.g2.com/articles/types-of-data-analytics). **Analisi Descrittive (comprendere il passato) —** L'analisi descrittiva si occupa di comprendere cosa è successo in passato e come ha influenzato la posizione attuale di un'azienda. Ciò significa effettuare il data mining sui dati storici di un'azienda. Questo tipo di analisi può essere ottenuto utilizzando strumenti di business intelligence, analisi dei big data o dati di serie temporali. Indipendentemente da come viene ottenuta, fornire analisi descrittive è una base fondamentale dell'analisi predittiva e della creazione di processi decisionali basati sui dati. Richiede una preparazione accurata dei dati e l'organizzazione dei dati per una facile analisi descrittiva. **Analisi Predittive (sapere cosa è possibile) —** L'analisi predittiva consente agli utenti e alle aziende di conoscere e anticipare i potenziali risultati. Costruire modelli predittivi basati sull'analisi descrittiva può garantire che le aziende non commettano lo stesso errore due volte. Può anche fornire previsioni e pianificazioni più accurate, che aiutano a ottimizzare l'efficienza. In definitiva, questa analisi rende noto l'ignoto. **Analisi Prescrittive (e ora cosa?) —** L'ultimo passo e il motivo finale per utilizzare strumenti di analisi predittiva è prendere azioni chiare basate sui suggerimenti e le raccomandazioni dei modelli predittivi. È qui che entrano in gioco le funzionalità di machine learning e deep learning. Alcune soluzioni di analisi predittiva possono fornire informazioni utili senza intervento umano. Ad esempio, può fornire un elenco breve di account di vendita che dovrebbero chiudersi rapidamente basato su diverse variabili. Diventare prescrittivi porta l'analisi un passo avanti ed è il motivo finale per adottare analisi predittive avanzate. ### Chi utilizza le piattaforme di analisi predittiva? Per sfruttare appieno le piattaforme di analisi predittiva, le aziende devono assumere scienziati dei dati altamente qualificati con conoscenze nello sviluppo di machine learning e modellazione predittiva. Questi lavoratori qualificati non sono abbondanti, quindi spesso sono ben pagati. Dedicare risorse finanziarie a queste posizioni potrebbe non essere un'opzione per ogni azienda, ma coloro che possono permettersi scienziati dei dati hanno un vantaggio sulla concorrenza. Mentre gli scienziati dei dati o gli analisti dei dati sono i dipendenti incaricati di utilizzare il software di analisi predittiva, ci sono molte industrie e dipartimenti che possono essere influenzati dall'uso dell'analisi predittiva: **Produzione e Catena di Fornitura—** Un'area che può essere notevolmente migliorata utilizzando l'analisi predittiva è la pianificazione della domanda per le aziende manifatturiere. Con previsioni più accurate, le aziende possono evitare rischi come carenze e surplus. Inoltre, le aziende possono diventare predittive sulla gestione della qualità e sui problemi di produzione. Analizzando ciò che ha causato fallimenti di produzione in passato, le aziende possono anticipare ed evitare guasti di produzione in futuro. La distribuzione è un altro aspetto importante della catena di fornitura che può essere ulteriormente ottimizzato con la modellazione predittiva. Stimando meglio dove i beni dovranno essere consegnati e i rischi che potrebbero ritardare le modalità di distribuzione, le aziende possono fornire un servizio migliore e consegnare i loro prodotti ai clienti in modo più efficiente. Tenendo conto dei dati storici, come il meteo, il traffico e i registri degli incidenti, la spedizione può diventare una scienza più precisa. **Retail —** Il retail è un'altra industria che è matura per l'ottimizzazione con l'aiuto dell'analisi predittiva. L'analisi predittiva nel retail può fornire alle aziende informazioni su tutto, dall'ottimizzazione dei prezzi alla comprensione di come i clienti navigano nei negozi fisici per una migliore organizzazione della merce in negozio. Le aziende di e-commerce possono tracciare questi fattori in modo molto più efficiente. Tutte le interazioni di e-commerce possono essere registrate in un database e influenzate dai modelli predittivi. Questo è uno dei motivi principali per cui Amazon ha avuto tanto successo e ha sconvolto i rivenditori fisici. Ogni decisione può essere resa predittiva con l'aiuto dei dati. **Marketing e Vendite —** Essere in grado di prevedere le azioni dei clienti e dei potenziali clienti è un servizio inestimabile per qualsiasi azienda. I team di marketing possono sfruttare il software di analisi predittiva per proiettare come potrebbero performare le campagne di marketing, quale segmento di potenziali clienti mirare con gli annunci e i potenziali tassi di conversione di ciascuna campagna. Comprendere come questi sforzi influenzano il risultato finale è fondamentale per il successo dei team di marketing e si traduce in un team di vendita molto più efficiente e produttivo. Allo stesso tempo, i team di vendita possono sfruttare la modellazione predittiva in aree come il punteggio dei lead, determinando quali account mirare per primi perché hanno una maggiore probabilità di chiudere. Garantire che i rappresentanti di vendita lavorino in modo più intelligente anziché più duro significa più entrate. Alcune [soluzioni CRM](https://www.g2.com/categories/crm) e [soluzioni di automazione del marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation) forniscono un certo livello di funzionalità predittive, ma gli scienziati dei dati possono separatamente convogliare quei dati in strumenti di analisi predittiva dedicati per trovare correlazioni interdipartimentali. **Servizi Finanziari—** L'industria bancaria è da tempo matura per la disgregazione, ma le amministrazioni finanziarie stanno utilizzando soluzioni di analisi predittiva per prevedere meglio il rischio. I dati storici possono alimentare il software di analisi predittiva per prevedere transazioni fraudolente e determinare i rischi di credito, tra le altre funzioni. ### Tipi di software di analisi predittiva La modellazione predittiva è una scienza complessa che richiede anni di formazione per essere compresa. C'è un motivo per cui gli scienziati dei dati sono molto richiesti: non molte persone hanno una comprensione completa di come costruire modelli predittivi. Ci sono due tipi principali di modelli predittivi: modelli di classificazione e modelli di regressione. **Modelli di Classificazione—** In parole semplici, la classificazione mette un pezzo di dati in un secchio o una classe e lo etichetta come tale. I modelli di classificazione essenzialmente etichettano i dati in base a ciò che un algoritmo ha già appreso. L'obiettivo finale dei modelli di classificazione è di classificare accuratamente nuovi punti dati nelle classi appropriate in modo che i dati possano diventare predittivi e prescrittivi. **Modelli di Regressione—** I modelli di regressione analizzano la relazione tra due punti dati separati e aiutano a prevedere cosa accade quando vengono messi uno accanto all'altro. Ad esempio, nel baseball, le squadre possono eseguire un'analisi di regressione sulla relazione tra il numero di fastball lanciati e il numero di home run colpiti. **Alberi Decisionali —** Un tipo comune di modello di classificazione è un albero decisionale. Questi modelli prevedono diversi possibili risultati basati su una varietà di input. Ad esempio, se un team di vendita costruisce 1 milione di dollari in pipeline, possono chiudere 100.000 dollari in ricavi, ma se creano 10 milioni di dollari in pipeline, dovrebbero essere in grado di chiudere 1 milione di dollari in ricavi. **Reti Neurali—** Le reti neurali, conosciute nel mondo dell'IA come reti neurali artificiali, sono modelli predittivi estremamente complessi. Questi modelli possono prevedere e analizzare relazioni non strutturate e non lineari tra punti dati. Queste soluzioni forniscono riconoscimento dei modelli e possono aiutare a tracciare anomalie. Le reti neurali artificiali sono state originariamente create e costruite per imitare le sinapsi e gli aspetti neurali del cervello umano. Sono uno dei fattori che contribuiscono alla crescita accelerata dell'intelligenza artificiale e del deep learning. Altri tipi di modellazione predittiva includono l'analisi bayesiana, il ragionamento basato sulla memoria, il k-nearest neighbor, le macchine a vettori di supporto e il data mining di serie temporali. ### Problemi potenziali con le soluzioni software di analisi predittiva **Mancanza di Dipendenti Qualificati—** Il problema principale con l'adozione del software di analisi predittiva è la necessità di uno scienziato dei dati qualificato per interagire con i dati e costruire i modelli. C'è un divario di competenze distinto in termini di trovare utenti che comprendano come estrarre dati e costruire modelli e le implicazioni che i dati hanno sull'azienda nel suo complesso. Per questo motivo, gli scienziati dei dati sono molto richiesti e, quindi, costosi. **Organizzazione dei Dati—** Molte aziende affrontano la sfida di organizzare i dati in modo che possano essere facilmente accessibili. Sfruttare set di big data che contengono dati storici e in tempo reale non è facile nel mondo di oggi. Le aziende spesso devono costruire un data warehouse o un data lake che possa combinare tutte le fonti di dati disparate per un facile accesso. Anche questo richiede dipendenti altamente competenti. ### Software e servizi correlati agli strumenti di analisi predittiva Il software di analisi predittiva è correlato a molte altre categorie di software di analisi e [intelligenza artificiale](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence). [**Software di Machine Learning**](https://www.g2.com/categories/machine-learning) **—** Gli algoritmi di machine learning sono un componente chiave per costruire modelli predittivi efficaci. Molti algoritmi di machine learning sono costruiti per fornire raccomandazioni o suggerimenti, che è anche l'obiettivo finale del software di analisi predittiva. Gli sviluppatori utilizzano questi strumenti per incorporare il machine learning all'interno delle applicazioni, spesso per fornire analisi predittive e prescrittive. [**Piattaforme di Business Intelligence**](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) **—** Questi strumenti sono le soluzioni di analisi tradizionali utilizzate per comprendere i dati di un'azienda. Gli analisti dei dati utilizzano le piattaforme BI per visualizzare e comprendere come azioni specifiche influenzano le iniziative aziendali critiche. Alcune di queste piattaforme offrono funzionalità predittive, ma il loro scopo principale non è la modellazione predittiva. [**Analisi dei Big Data**](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics) **—** Il software di analisi dei big data, come le piattaforme di business intelligence, spesso fornisce funzionalità di modellazione predittiva. Tuttavia, queste soluzioni sono utilizzate più per tracciare dati in tempo reale che per comprendere i dati storici. Il software di analisi dei big data si connette a Hadoop o a distribuzioni Hadoop proprietarie per comprendere meglio i dati strutturati e non strutturati. Queste stesse fonti di dati possono essere importanti per gli scienziati dei dati incaricati di costruire modelli predittivi.