Migliori Piattaforme di Analisi

Cosa sono le piattaforme software di analisi?

Quali tipi di strumenti e piattaforme di analisi esistono?

Quali sono le caratteristiche comuni delle soluzioni di analisi?

Quali sono i vantaggi dell'utilizzo delle piattaforme di analisi?

Sostituire software vecchi o disparati: Le aziende possono sostituire soluzioni di archiviazione dati obsolete e strumenti di reporting e migrare a un cloud aziendale all-inclusive come piattaforma di analisi. Tuttavia, la migrazione dei dati non è essenziale per implementare una soluzione di analisi, poiché le aziende potrebbero non avere il tempo o le risorse per farlo. Pertanto, va notato che queste piattaforme possono integrarsi con una vasta gamma di soluzioni, come sistemi di pianificazione delle risorse aziendali (ERP) e software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM).

Migliorare la produttività: I giorni in cui si doveva passare attraverso decine, se non centinaia, di sistemi e richiedere un enorme supporto IT sono passati. Con le piattaforme di analisi (soprattutto quelle self-service e con funzionalità come la ricerca in linguaggio naturale), chiunque cerchi dati e analisi dei dati, inclusi gli utenti aziendali medi, può ottenere approfondimenti dai propri dati.

Risparmiare tempo (automazione): Per la maggior parte delle piattaforme di analisi, gli utenti non hanno più bisogno di una solida conoscenza dei linguaggi di query. Invece, la scoperta dei dati e l'analisi delle cause principali consentono agli utenti di ricevere automaticamente avvisi e approfondimenti sui propri dati e di essere notificati se i dati sono cambiati in modo significativo.

Ridurre gli errori: Sebbene gli strumenti di preparazione dei dati standalone possano essere la soluzione giusta per le aziende con dati particolarmente complessi, le piattaforme di analisi consentono agli utenti di pulire e preparare i propri dati attraverso metodi di mappatura dei dati e deduplicazione.

Consolidare i dati: In quest'era guidata dai dati, praticamente ogni programma e dispositivo che un'azienda possiede produce dati massicci. Per comprendere questi dati diversi nel modo migliore possibile, spesso è necessario combinarli attraverso metodi come la fusione dei dati, che consente agli utenti di integrare dati da più fonti in un set di dati funzionante.

Migliorare i processi: Senza una piattaforma di analisi da utilizzare in tutta l'azienda, i processi possono essere lenti e inefficienti poiché le parti interessate cercano dati da fonti disparate e richiedono dati a varie persone. Le piattaforme di analisi possono aiutare un utente aziendale ad accedere rapidamente ai dati e all'analisi dei dati e condividerli con stakeholder interni ed esterni.

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.

Software e servizi correlati alle piattaforme di analisi

Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme alle piattaforme di analisi includono:

Software di business intelligence integrato: Le piattaforme di analisi sono piattaforme standalone che aiutano le aziende ad analizzare i dati. Le aziende che vogliono costruire capacità di analisi nelle applicazioni, sia per uso interno che esterno, possono utilizzare il software BI integrato per raggiungere questo obiettivo.

Software di database: Esistono una miriade di soluzioni per archiviare, organizzare e condividere grandi quantità di dati che possono essere successivamente accessibili e analizzati dagli strumenti di analisi. Il software di database include tutto, dal software di big data ai tradizionali database relazionali basati su tabelle. Le aziende dovrebbero ricercare e implementare gli strumenti di database che hanno più senso per i loro particolari tipi di dati o esigenze analitiche.

Quando si considera una soluzione di analisi, gli utenti dovrebbero indagare quali database possono integrarsi con lo strumento per fare la scelta di prodotto più logica per la loro situazione. I prodotti di analisi non avrebbero molto scopo senza uno o più database aziendali da cui estrarre dati quando arriva il momento.

Sfide con le piattaforme di analisi

Configurazione: Le soluzioni di analisi possono avere un processo di configurazione altamente tecnico, richiedendo competenze IT o di sviluppo. Quando si cerca di implementare una di queste piattaforme senza un data scientist interno o un professionista IT, gli utenti possono avere difficoltà a far partire la tecnologia, integrarla con le soluzioni appropriate e creare query per la raccolta dei dati. Questo potrebbe significare una significativa perdita di risorse e l'incapacità di utilizzare lo strumento come previsto. Gli utenti possono contattare i fornitori di consulenza BI per assistenza nell'impostazione di un programma o, in alcuni casi, per gestire l'intero reporting BI.

Dipendenza eccessiva: Concentrarsi troppo sui dati e sull'analisi può anche essere problematico. Le decisioni basate sui dati sono fondamentali per il successo di un'azienda, ma le decisioni basate solo sui dati ignorano le varie voci all'interno e all'esterno dell'organizzazione. Le aziende di successo combinano un'analisi rigorosa con narrazioni aneddotiche e conversazioni ponderate sul successo e sui componenti dell'azienda.

Integrazioni: Se lo strumento di analisi non si integra completamente con il software esistente, diventa difficile ottenere una visione completa delle prestazioni operative di un'azienda. Allo stesso modo, se un'integrazione sperimenta un errore di comunicazione o un altro problema durante una query di dati, causa una lettura errata o incompleta. Gli utenti dovrebbero fare un punto di monitorare queste connessioni e eventuali potenziali problemi di prestazioni in tutto il loro stack software per garantire che le informazioni corrette, complete e aggiornate vengano elaborate e visualizzate sui dashboard.

Sicurezza dei dati: Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti giusti vedano i dati corretti e garantire una rigorosa sicurezza dei dati. Le soluzioni di analisi efficaci dovrebbero offrire opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma in base alla loro autorizzazione di sicurezza o al livello di anzianità.

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.

Quanto costano le piattaforme software di analisi?

Come menzionato sopra, le piattaforme di analisi sono disponibili sia come soluzioni on-premises che cloud. I prezzi tra i due potrebbero differire, con il primo che spesso comporta costi iniziali più elevati per l'impostazione dell'infrastruttura.

Come con qualsiasi software, le piattaforme di analisi sono frequentemente disponibili in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime spesso non avranno tante funzionalità e potrebbero avere limiti sull'uso. I fornitori potrebbero avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo potrebbe includere un certo supporto, che potrebbe essere illimitato o limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione.

Una volta impostate, le piattaforme di analisi, specialmente quelle distribuite nel cloud, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi.

Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a ottenere approfondimenti dai loro dati e ottenere il massimo dal software.

Ritorno sull'investimento (ROI)

Le aziende implementano piattaforme di analisi per ottenere un ritorno sull'investimento (ROI). Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i suoi costi. Come menzionato sopra, le piattaforme di analisi sono tipicamente fatturate per utente, a volte a livelli, a seconda della dimensione dell'azienda. Più utenti generalmente si traducono in più licenze, il che significa più denaro.

Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato in termini di efficienza e ricavi. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il software pre e post-implementazione per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un case study (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'utilizzo di uno strumento di analisi.

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.