# Migliori strumenti e software di analisi predittiva

  *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





## Category Overview

**Total Products under this Category:** 285


## Trust & Credibility Stats

**Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:**

- 30 Analisti ed Esperti di Dati
- 29,900+ Recensioni autentiche
- 285+ 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 predittiva At A Glance

- **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)

## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score)
  ### 1. [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews)
  Tableau è la piattaforma di analisi leader mondiale alimentata dall'IA. Che tu sia un utente aziendale o un analista, Tableau trasforma dati affidabili in intuizioni azionabili. Con la nostra piattaforma flessibile e interoperabile, puoi: Trasformare i dati in azioni su larga scala con la collaborazione umana e degli agenti. Tableau Next offre un'IA agentica per flussi di lavoro dati-intuizione-azione più rapidi. Fa emergere intuizioni, fornisce raccomandazioni proattive e ti aiuta a prendere azioni nel flusso di lavoro. Scalare intuizioni basate sui dati con completa fiducia operativa. Tableau Cloud consente analisi completamente gestite su larga scala. Accelera il tuo tempo per ottenere valore e ti dà accesso alle ultime innovazioni alimentate dall'IA. Distribuire analisi visive e self-service con controllo e flessibilità impareggiabili. Tableau Server soddisfa le esigenze di governance e sicurezza della tua organizzazione. Fornisce analisi self-service di livello enterprise on-premise o nel tuo cloud privato.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 3,495

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Salesforce](https://www.g2.com/it/sellers/salesforce)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.salesforce.com/
- **Anno di Fondazione:** 1999
- **Sede centrale:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce (581,281 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (88,363 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Business Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 41% Enterprise, 35% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (634 reviews)
- Data Visualization (563 reviews)
- Visualization (424 reviews)
- Features (351 reviews)
- Intuitive (317 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (282 reviews)
- Learning Difficulty (240 reviews)
- Expensive (225 reviews)
- Slow Performance (155 reviews)
- Difficulty (139 reviews)

  ### 2. [Clari](https://www.g2.com/it/products/clari/reviews)
  La piattaforma di ricavi di Clari migliora l'efficienza, la prevedibilità e la crescita in tutto il processo di ricavi. Clari offre ai team di ricavi una visibilità totale sul loro business per guidare la rigorosità del processo, allineare acquirenti e venditori, individuare rischi e opportunità nel pipeline, aumentare l'accuratezza delle previsioni e migliorare l'efficienza complessiva. Centinaia di migliaia di professionisti dei ricavi in aziende leader, tra cui Okta, Adobe, Workday, Zoom e Finastra, utilizzano Clari per rendere il loro processo di ricavi più connesso, efficiente e prevedibile. Visitateci su clari.com e seguiteci @clari su LinkedIn.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 5,493

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algoritmi:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Salesloft](https://www.g2.com/it/sellers/salesloft)
- **Sito web dell'azienda:** https://salesloft.com
- **Anno di Fondazione:** 2011
- **Sede centrale:** Atlanta, GA
- **Twitter:** @Salesloft (18,445 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,137 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Account Executive, Account Manager
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 47% Mid-Market, 41% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (241 reviews)
- Features (180 reviews)
- Helpful (171 reviews)
- Forecasting (139 reviews)
- Salesforce Integration (125 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (80 reviews)
- Limitations (63 reviews)
- Missing Features (61 reviews)
- Limited Customization (59 reviews)
- Not Intuitive (57 reviews)

  ### 3. [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: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 7.8/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 7.5/10 (Category avg: 8.1/10)


**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)

  ### 4. [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews)
  SAS Viya è una piattaforma di dati e AI nativa del cloud che consente ai team di costruire, distribuire e scalare AI spiegabile che guida decisioni fidate e sicure. Unisce l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI e permette ai team di innovare rapidamente bilanciando velocità, automazione e governance per design. Viya unifica la gestione dei dati, l'analisi avanzata e il decisioning in un'unica piattaforma, così le organizzazioni possono passare dall'esperimentazione alla produzione con fiducia, offrendo un impatto aziendale misurabile che è sicuro, spiegabile e scalabile in qualsiasi ambiente. Le capacità chiave necessarie per fornire decisioni fidate includono: • Chiarezza end-to-end attraverso il ciclo di vita dei dati e dell'AI, con tracciabilità integrata, auditabilità e monitoraggio continuo per supportare decisioni difendibili. • Governance per design, che consente una supervisione coerente su dati, modelli e decisioni per ridurre il rischio e accelerare l'adozione. • AI spiegabile su larga scala, in modo che intuizioni e risultati possano essere compresi, convalidati e fidati sia dalle aziende che dai regolatori. • Analisi operativizzata, garantendo che il valore continui oltre la distribuzione attraverso monitoraggio, riaddestramento e gestione del ciclo di vita. • Distribuzione flessibile e nativa del cloud, permettendo alle organizzazioni di iniziare ovunque e scalare ovunque mantenendo il controllo.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 707

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 6.3/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.sas.com/
- **Anno di Fondazione:** 1976
- **Sede centrale:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware (60,996 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,238 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student, Statistical Programmer
  - **Top Industries:** Prodotti farmaceutici, Software per computer
  - **Company Size:** 33% Piccola impresa, 32% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (316 reviews)
- Features (218 reviews)
- Analytics (196 reviews)
- Data Analysis (166 reviews)
- User Interface (147 reviews)

**Cons:**

- Learning Difficulty (151 reviews)
- Learning Curve (144 reviews)
- Complexity (143 reviews)
- Difficult Learning (117 reviews)
- Expensive (108 reviews)

  ### 5. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/it/products/amazon-quicksight/reviews)
  Amazon QuickSight è un servizio di business intelligence (BI) unificato basato su cloud a iperscala. Con QuickSight, tutti gli utenti possono soddisfare diverse esigenze analitiche dalla stessa fonte di verità attraverso dashboard interattivi moderni, report impaginati, query in linguaggio naturale e analisi incorporate. Con Amazon Q in QuickSight, analisti aziendali e utenti aziendali possono utilizzare il linguaggio naturale per costruire, scoprire e condividere approfondimenti significativi in pochi secondi, trasformando gli approfondimenti in impatto più velocemente. Oltre 100.000 clienti utilizzano Amazon QuickSight. [Scopri di più](https://quicksight.aws).


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 668

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.2/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Software Engineer
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 40% Piccola impresa, 37% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Integrations (72 reviews)
- Ease of Use (71 reviews)
- Easy Integrations (60 reviews)
- Data Visualization (44 reviews)
- Dashboard Management (42 reviews)

**Cons:**

- Limited Customization (69 reviews)
- Learning Curve (38 reviews)
- Limited Visualization (28 reviews)
- Missing Features (22 reviews)
- Poor Interface Design (20 reviews)

  ### 6. [Adobe Analytics](https://www.g2.com/it/products/adobe-analytics/reviews)
  Adobe Analytics offre ai team di marketing, prodotto e business le informazioni necessarie per comprendere i loro clienti e i percorsi che intraprendono attraverso canali digitali, prodotti, contenuti e servizi. Dalla raccolta di dati digitali e l'elaborazione di clickstream relazionali all'analisi approfondita e alla reportistica, Adobe Analytics ti aiuta a comprendere il coinvolgimento dei visitatori sulle tue proprietà digitali, rendendo possibile ottimizzare le strategie di marketing digitale, migliorare l'esperienza utente e stimolare la crescita aziendale. Caratteristiche: - Raccogli e acquisisci dati comportamentali in tempo reale dai tuoi canali web e mobile. - Converti automaticamente i dati grezzi per un'analisi illimitata per scoprire modelli di comportamento dei clienti, individuare anomalie, identificare attriti nelle tue esperienze digitali e scoprire approfondimenti dai percorsi digitali. - Fornisci a marketer e analisti capacità di intelligenza artificiale che accelerano le analisi in modo che possano generare rapidamente e con sicurezza approfondimenti per migliorare l'esperienza digitale. - Integra e condividi approfondimenti, segmenti e output dai tuoi dati attraverso altre applicazioni aziendali.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 1,128

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 9.1/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Adobe](https://www.g2.com/it/sellers/adobe)
- **Sito web dell'azienda:** https://adobe.com
- **Anno di Fondazione:** 1982
- **Sede centrale:** San Jose, CA
- **Twitter:** @Adobe (956,297 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1480/ (41,539 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst
  - **Top Industries:** Marketing e pubblicità, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 43% Enterprise, 30% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Insights (84 reviews)
- Analytics (77 reviews)
- Ease of Use (74 reviews)
- Features (59 reviews)
- Reporting (37 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (51 reviews)
- Steep Learning Curve (27 reviews)
- Expensive (23 reviews)
- Slow Performance (23 reviews)
- Complexity (18 reviews)

  ### 7. [IBM SPSS Statistics](https://www.g2.com/it/products/ibm-spss-statistics/reviews)
  IBM SPSS Statistics è una soluzione statistica completa che semplifica l'analisi statistica avanzata in vari settori per utenti di qualsiasi livello di competenza statistica. Offre risorse complete, supporto esperto e affidabilità comprovata per trasformare dati complessi in decisioni significative. La recente versione 31 di IBM SPSS Statistics introduce potenti nuove funzionalità come l'Assistente AI per l'Output, miglioramenti dell'esperienza utente e della sicurezza e algoritmi avanzati. IBM SPSS Statistics • offre un'interfaccia facile da usare con funzionalità di trascinamento e rilascio insieme all'Assistente AI per l'Output per interpretare output statistici complessi in linguaggio semplice. • semplifica l'analisi di dati complessi utilizzando tecniche statistiche avanzate che eseguono la preparazione e la gestione dei dati, fino all'analisi e alla reportistica. • esegue analisi predittive utilizzando procedure di previsione avanzate per scoprire modelli e prevedere tendenze future. • crea rappresentazioni visive accattivanti per identificare tendenze, derivare conclusioni accurate e fornire grafici e report pronti per la presentazione. Esplora come sia gli individui che le organizzazioni in vari settori possono semplificare test statistici complessi attraverso una soluzione facile da usare, accurata, affidabile e sicura. Casi d'uso 1. Ricerca di Mercato - Procedure statistiche che evidenziano come fare ricerca di mercato con IBM SPSS 2. Acquisizione Clienti – Sottolinea come le organizzazioni possono acquisire più clienti e comprendere il comportamento dei consumatori 3. Previsione – Analizza i dati storici di vendita, valuta le tendenze chiave, prevede risultati rilevanti per la pianificazione dell'inventario 4. Sanità - Consentire alle organizzazioni sanitarie di migliorare i risultati per i pazienti 5. Governo - Potenziare le istituzioni governative per prendere decisioni politiche più intelligenti 6. Catena di Fornitura - Utilizzare algoritmi statistici per prendere decisioni basate sui dati in ambito di approvvigionamento, inventario, logistica e pianificazione della domanda. Visita qui per vedere le novità della versione 31 - https://www.ibm.com/products/spss-statistics/whats-new


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 889

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)


**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:** Research Assistant, Assistant Professor
  - **Top Industries:** Istruzione superiore, Ricerca
  - **Company Size:** 43% Enterprise, 30% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (33 reviews)
- Statistical Analysis (19 reviews)
- Data Management (15 reviews)
- User Interface (13 reviews)
- Analysis Capabilities (12 reviews)

**Cons:**

- Expensive (19 reviews)
- Poor Visualization (12 reviews)
- Learning Curve (11 reviews)
- Outdated Interface (7 reviews)
- Performance Issues (7 reviews)

  ### 8. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/it/products/ibm-cognos-analytics/reviews)
  IBM Cognos Analytics agisce come il tuo fidato copilota per il business con l'obiettivo di renderti più intelligente, veloce e sicuro nelle tue decisioni basate sui dati. IBM Cognos Analytics offre a ogni utente — che sia un data scientist, un analista aziendale o uno specialista non IT — più potere per eseguire analisi pertinenti in modo che si ricolleghino agli obiettivi organizzativi. Accorcia il percorso di ogni utente da analisi semplici a sofisticate, permettendo loro di sfruttare i dati per esplorare l'ignoto, identificare nuove relazioni, ottenere una comprensione più profonda dei risultati e sfidare lo status quo. Crea report, dashboard, visualizza, analizza, integrando reportistica, modellazione, dashboard, esplorazione dei dati e condividi approfondimenti azionabili sui tuoi dati con chiunque nella tua organizzazione con IBM Cognos Analytics.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 393

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 7.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.1/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)


**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:** Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari
  - **Company Size:** 59% Enterprise, 26% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (36 reviews)
- Report Generation (17 reviews)
- Analytics (15 reviews)
- Data Visualization (15 reviews)
- User Interface (12 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (18 reviews)
- Learning Difficulty (10 reviews)
- Slow Performance (9 reviews)
- Complexity (8 reviews)
- Complex Usage (6 reviews)

  ### 9. [Amazon Forecast](https://www.g2.com/it/products/amazon-forecast/reviews)
  Amazon Forecast è un servizio completamente gestito che utilizza l'apprendimento automatico per fornire previsioni altamente accurate.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 100

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.8/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 9.6/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud (2,223,984 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 50% Piccola impresa, 36% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (14 reviews)
- Forecasting Accuracy (13 reviews)
- Accuracy (11 reviews)
- Machine Learning (10 reviews)
- Quality (7 reviews)

**Cons:**

- Expensive (11 reviews)
- Complexity (9 reviews)
- Learning Curve (6 reviews)
- Cost Issues (5 reviews)
- Large Dataset Handling (5 reviews)

  ### 10. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/it/products/sap-analytics-cloud/reviews)
  Con la soluzione SAP Analytics Cloud, puoi unire analisi e pianificazione con un'integrazione unica alle applicazioni SAP e un accesso fluido a fonti di dati eterogenee. Come soluzione di analisi e pianificazione all'interno della SAP Business Technology Platform, SAP Analytics Cloud supporta approfondimenti affidabili e processi di pianificazione integrati a livello aziendale per aiutarti a prendere decisioni senza dubbi.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 729

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.9/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.7/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [SAP](https://www.g2.com/it/sellers/sap)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.sap.com/
- **Anno di Fondazione:** 1972
- **Sede centrale:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,227 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Senior Consultant, Consultant
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 49% Enterprise, 28% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (68 reviews)
- Data Analysis (52 reviews)
- Data Visualization (51 reviews)
- Easy Integrations (40 reviews)
- Analytics (39 reviews)

**Cons:**

- Slow Performance (36 reviews)
- Learning Curve (35 reviews)
- Learning Difficulty (33 reviews)
- Performance Issues (32 reviews)
- Large Dataset Handling (30 reviews)

  ### 11. [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/it/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews)
  SAP HANA Cloud è un moderno database-as-a-service (DBaaS) che alimenta la prossima generazione di applicazioni intelligenti per i dati. SAP HANA Cloud offre un vantaggio competitivo incorporando strumenti avanzati di machine learning e predittivi basati sulla moderna scienza dei dati. La sua potente performance in-memory garantisce un'elaborazione efficiente dei dati. Archiviando in modo sicuro grandi quantità di dati con il suo storage multitier integrato e gestendo vari tipi su una singola copia nel suo database multi-modello nativo, SAP HANA Cloud semplifica la gestione dei dati e si connette ad altre fonti di dati. L'integrazione senza soluzione di continuità di queste capacità in una base affidabile e unificata rende più facile per gli sviluppatori costruire app intelligenti per i dati ad alta domanda.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 509

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 7.2/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 6.9/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [SAP](https://www.g2.com/it/sellers/sap)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.sap.com/
- **Anno di Fondazione:** 1972
- **Sede centrale:** Walldorf
- **Twitter:** @SAP (297,227 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,341 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Consultant, SAP Consultant
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 61% Enterprise, 26% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (55 reviews)
- Easy Integrations (41 reviews)
- Integrations (40 reviews)
- Speed (39 reviews)
- Scalability (35 reviews)

**Cons:**

- Complexity (33 reviews)
- Expensive (32 reviews)
- Learning Curve (30 reviews)
- Difficult Learning (28 reviews)
- Complex Setup (20 reviews)

  ### 12. [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: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.6/10 (Category avg: 8.1/10)


**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)

  ### 13. [Pure1 AIOps](https://www.g2.com/it/products/pure1-aiops/reviews)
  Pure1 Meta è un'intelligenza globale costruita da una vasta raccolta di dati sulla salute e le prestazioni degli array di archiviazione. Scansionando continuamente la telemetria call-home dalla base installata di Pure, Pure1 Meta utilizza l'analisi predittiva del machine learning per aiutare a risolvere potenziali problemi e ottimizzare i tuoi carichi di lavoro.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 12

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.2/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Pure Storage](https://www.g2.com/it/sellers/pure-storage)
- **Anno di Fondazione:** 2009
- **Sede centrale:** Santa Clara, US
- **Twitter:** @purestorage (65,773 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pure-storage/ (6,976 dipendenti su LinkedIn®)
- **Proprietà:** PSTG

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 42% Mid-Market, 33% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Customer Support (1 reviews)
- Ease of Use (1 reviews)
- Implementation Ease (1 reviews)
- Security (1 reviews)

**Cons:**

- Cost Issues (1 reviews)
- Expensive (1 reviews)

  ### 14. [Minitab Statistical Software](https://www.g2.com/it/products/minitab-statistical-software/reviews)
  Il software statistico Minitab® è una soluzione completa per l'analisi dei dati progettata per assistere gli utenti nel prendere decisioni informate e basate sui dati attraverso visualizzazioni, analisi statistiche e analisi predittive. Questo software si rivolge a un pubblico diversificato, consentendo a individui e organizzazioni—indipendentemente dalla loro competenza statistica o posizione geografica—di sfruttare il potere dell'analisi dei dati con strumenti facili da usare. Il software è particolarmente utile per aziende e istituzioni che cercano di identificare tendenze, risolvere problemi complessi e ottenere preziose intuizioni dai loro dati. Con quasi 50 anni di esperienza nel settore, Minitab si è affermato come un partner fidato per organizzazioni di tutte le dimensioni, comprese molte delle principali aziende Fortune 500. La sua suite di strumenti, che include Minitab Engage®, Minitab Workspace™, Minitab Connect®, Quality Trainer® e Salford Predictive Modeler®, è progettata per semplificare il processo di analisi dei dati e miglioramento dei processi in vari settori. Le caratteristiche principali del software statistico Minitab® includono una vasta gamma di test statistici, rappresentazioni grafiche e capacità di modellazione predittiva. Gli utenti possono facilmente creare visualizzazioni che aiutano a chiarire set di dati complessi, rendendo più semplice identificare modelli e tendenze. Il software offre anche strumenti di analisi statistica robusti che consentono agli utenti di eseguire test di ipotesi, analisi di regressione e grafici di controllo, tra le altre funzioni. Queste caratteristiche permettono agli utenti di prendere decisioni più rapide e accurate, guidando infine l'eccellenza aziendale. Minitab si distingue nella sua categoria per la sua impareggiabile facilità d'uso, che consente agli utenti con diversi livelli di conoscenza statistica di interagire efficacemente con il software. L'interfaccia intuitiva e le risorse di supporto complete assicurano che gli utenti possano rapidamente imparare a sfruttare le capacità del software per affrontare le loro esigenze specifiche. Fornendo accesso a potenti strumenti analitici, Minitab consente alle organizzazioni di promuovere una cultura di decisioni basate sui dati, portando a un'efficienza operativa migliorata e a una pianificazione strategica avanzata. In sintesi, il software statistico Minitab® è uno strumento essenziale per le organizzazioni che cercano di migliorare le loro capacità di analisi dei dati. Offrendo una suite di potenti funzionalità progettate per utenti di tutti i background, Minitab non solo semplifica il processo di analisi dei dati, ma consente anche alle organizzazioni di sbloccare il pieno potenziale dei loro dati per decisioni informate.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 218

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.6/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 7.4/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Minitab](https://www.g2.com/it/sellers/minitab-14ca02fe-fdeb-44c4-b0db-904058d0221b)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.minitab.com
- **Anno di Fondazione:** 1972
- **Sede centrale:** State College, Pennsylvania, United States
- **Twitter:** @Minitab (5,025 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/39142/ (706 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Quality Manager
  - **Top Industries:** Automobilistico, Produzione
  - **Company Size:** 46% Enterprise, 32% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (63 reviews)
- Data Analysis (54 reviews)
- Statistical Analysis (39 reviews)
- Analysis (32 reviews)
- Analysis Capabilities (30 reviews)

**Cons:**

- Expensive (23 reviews)
- Learning Curve (22 reviews)
- Not User-Friendly (14 reviews)
- Complexity (13 reviews)
- Limited Features (11 reviews)

  ### 15. [Nixtla](https://www.g2.com/it/products/nixtla/reviews)
  TimeGPT è un modello di base all'avanguardia specificamente progettato per la previsione di serie temporali e il rilevamento di anomalie. Questa soluzione innovativa consente agli utenti di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati di serie temporali, permettendo decisioni più informate in vari ambiti. Con le sue capacità avanzate, TimeGPT si distingue come uno strumento fondamentale per le organizzazioni che cercano di ottimizzare le loro strategie basate sui dati. Rivolto a data scientist, analisti e decisori aziendali, TimeGPT si adatta a una vasta gamma di settori, tra cui finanza, energia e meteorologia. La sua capacità di elaborare e analizzare grandi quantità di dati di serie temporali lo rende una risorsa inestimabile per coloro che cercano di migliorare l'efficienza operativa, aumentare la precisione delle previsioni e identificare schemi insoliti che potrebbero indicare problemi sottostanti. Che si tratti di prevedere i prezzi delle azioni, prevedere il consumo energetico o analizzare le tendenze meteorologiche, TimeGPT fornisce gli strumenti necessari per affrontare sfide complesse delle serie temporali. Una delle caratteristiche chiave di TimeGPT è la sua capacità di inferenza zero-shot, che consente agli utenti di generare previsioni e rilevare anomalie senza la necessità di dati di addestramento precedenti. Questa caratteristica riduce significativamente il tempo e le risorse tipicamente richiesti per l'addestramento del modello, permettendo agli utenti di ottenere rapidamente informazioni dai loro dati. Inoltre, TimeGPT è stato ampiamente addestrato su oltre 100 miliardi di punti dati di serie temporali, garantendo che possa fornire previsioni affidabili e accurate in vari contesti. TimeGPT offre anche opzioni di fine-tuning, permettendo agli utenti di adattare il modello ai loro dataset specifici. Questa flessibilità garantisce che le organizzazioni possano personalizzare il modello in base alle loro caratteristiche uniche delle serie temporali, migliorandone le prestazioni predittive. Inoltre, il modello supporta l'integrazione di variabili esogene, che possono migliorare l'accuratezza delle previsioni tenendo conto di fattori esterni che possono influenzare i dati. Con un accesso API robusto, TimeGPT può essere integrato senza problemi nelle applicazioni esistenti, rendendo facile per le organizzazioni sfruttare le sue capacità. È anche compatibile con Azure Studio e può essere distribuito su infrastrutture private, offrendo agli utenti la flessibilità di scegliere il metodo di distribuzione che meglio si adatta alle loro esigenze. La capacità di prevedere più serie temporali contemporaneamente ottimizza ulteriormente i flussi di lavoro, permettendo alle organizzazioni di gestire le risorse in modo efficace migliorando le loro capacità analitiche. Oltre alla sua abilità di previsione, TimeGPT eccelle nel rilevamento delle anomalie, identificando automaticamente schemi insoliti nei dati di serie temporali. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per le organizzazioni che devono monitorare i sistemi in tempo reale e rispondere rapidamente a potenziali problemi. Incorporando caratteristiche esogene, gli utenti possono ulteriormente migliorare le prestazioni del modello, garantendo di essere attrezzati per gestire le complessità dei loro dati di serie temporali.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 47

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 4.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 4.6/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Nixtla](https://www.g2.com/it/sellers/nixtla)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.nixtla.io/
- **Anno di Fondazione:** 2021
- **Sede centrale:** San Francisco, US
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/nixtlainc (26 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Scientist
  - **Top Industries:** Software per computer, Vendita al dettaglio
  - **Company Size:** 49% Enterprise, 32% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (31 reviews)
- Easy Integrations (16 reviews)
- Customer Support (15 reviews)
- Machine Learning (13 reviews)
- Implementation Ease (12 reviews)

**Cons:**

- Missing Features (7 reviews)
- Expensive (6 reviews)
- Lack of Guidance (5 reviews)
- Limited Features (5 reviews)
- Learning Curve (3 reviews)

  ### 16. [Salesloft](https://www.g2.com/it/products/salesloft/reviews)
  Salesloft alimenta la crescita sostenibile dei ricavi per le aziende più esigenti del mondo. La piattaforma leader del settore per l'orchestrazione dei ricavi utilizza un'IA appositamente progettata per aiutare i team orientati al mercato a dare priorità e agire su ciò che conta di più, dal primo contatto alla vendita aggiuntiva e al rinnovo. Rivolgendosi a un pubblico diversificato che include professionisti delle vendite, team di marketing e leader delle operazioni sui ricavi, Salesloft è utilizzato con successo da organizzazioni di tutte le dimensioni. Più di 5.000 clienti, tra cui Google, 3M, IBM, Shopify, Square e Cisco, ottengono un moltiplicatore di forza prestazionale con Salesloft passando a un modello di coinvolgimento dei ricavi sostenibile, aiutandoli a risolvere le complessità delle vendite B2B moderne e a sbloccare l'efficienza dei ricavi. Salesloft fornisce una suite di capacità e soluzioni progettate per supportare i team di vendita moderni, tra cui analisi avanzate, previsione delle vendite, automazione delle vendite, coaching delle vendite, gestione delle trattative, intelligenza dei ricavi, coinvolgimento delle vendite, intelligenza delle conversazioni e capacità di comunicazione integrate. Con la piattaforma di orchestrazione dei ricavi di Salesloft che alimenta un modello di coinvolgimento dei ricavi sostenibile, le aziende possono sbloccare una crescita redditizia ed efficiente. Per ulteriori informazioni visita www.salesloft.com.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 4,148

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Salesloft](https://www.g2.com/it/sellers/salesloft)
- **Sito web dell'azienda:** https://salesloft.com
- **Anno di Fondazione:** 2011
- **Sede centrale:** Atlanta, GA
- **Twitter:** @Salesloft (18,445 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2296178/ (1,137 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Account Executive, Sales Development Representative
  - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 56% Mid-Market, 23% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (256 reviews)
- Helpful (158 reviews)
- Features (155 reviews)
- Automation (146 reviews)
- Time-saving (138 reviews)

**Cons:**

- Missing Features (95 reviews)
- Call Issues (65 reviews)
- Integration Issues (62 reviews)
- Learning Curve (60 reviews)
- Limitations (55 reviews)

  ### 17. [APEX](https://www.g2.com/it/products/leandna-apex/reviews)
  APEX di LeanDNA è la piattaforma focalizzata sulla fabbrica per l'esecuzione esperta potenziata dall'IA per stabilire il controllo della pianificazione dell'approvvigionamento e della gestione dei materiali. Alimenta decisioni e operazioni ottimizzate attraverso la visibilità dei materiali, intuizioni predittive, collaborazione con i fornitori e azioni raccomandate. APEX sincronizza persone, materiali e siti con la centralizzazione dei dati, l'IA e l'apprendimento automatico per analizzare le condizioni di approvvigionamento, prevedere i rischi, connettersi tra i fornitori e delineare le migliori azioni per proteggere e ottimizzare la produzione. Con capacità principali che spaziano dalla visibilità dei dati e dall'IA, alle intuizioni sull'approvvigionamento, alla gestione degli acquisti e all'ottimizzazione dell'inventario, APEX trasforma dati frammentati in intelligenza della catena di approvvigionamento che guida un'esecuzione sicura e precisa. I team eliminano le congetture operative, rispondono più rapidamente alle interruzioni e migliorano le prestazioni con una priorità più intelligente e strategie di approvvigionamento ottimizzate.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 128

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 6.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 7.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 6.2/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [LeanDNA](https://www.g2.com/it/sellers/leandna)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.leandna.com
- **Anno di Fondazione:** 2014
- **Sede centrale:** Austin, Texas, United States
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/leandna/ (100 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Approvisionneur
  - **Top Industries:** Produzione, Aviazione e aerospaziale
  - **Company Size:** 51% Mid-Market, 38% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (31 reviews)
- Customer Support (21 reviews)
- Inventory Management (20 reviews)
- Features (15 reviews)
- Time-saving (13 reviews)

**Cons:**

- Complex Usability (10 reviews)
- Limited Customization (6 reviews)
- Missing Features (6 reviews)
- Data Inaccuracy (5 reviews)
- Learning Curve (5 reviews)

  ### 18. [JMP](https://www.g2.com/it/products/jmp/reviews)
  JMP, software di analisi dei dati per Mac e Windows, combina la forza della visualizzazione interattiva con potenti statistiche. Importare e elaborare i dati è facile. L'interfaccia drag-and-drop, i grafici collegati dinamicamente, le librerie di funzionalità analitiche avanzate, il linguaggio di scripting e i modi di condividere i risultati con altri, permettono agli utenti di esplorare a fondo i loro dati, con maggiore facilità e velocità. Sviluppato originariamente negli anni '80 per catturare il nuovo valore dell'interfaccia grafica per i computer personali, JMP rimane dedicato ad aggiungere metodi statistici all'avanguardia e tecniche di analisi speciali da una varietà di settori alla funzionalità del software con ogni rilascio. Il fondatore dell'organizzazione, John Sall, serve ancora come Chief Architect. Per vedere un elenco completo dei connettori di dati, visita https://www.jmp.com/en/software/analytic-workflow/data-connectors


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 206

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 10.0/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [JMP Statistical Discovery](https://www.g2.com/it/sellers/jmp-statistical-discovery)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.jmp.com
- **Anno di Fondazione:** 1989
- **Sede centrale:** Cary, North Carolina
- **Twitter:** @JMP_software (2,759 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/jmp/ (1,002 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Student
  - **Top Industries:** Istruzione superiore, Tecnologia dell'informazione e servizi
  - **Company Size:** 42% Enterprise, 33% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (10 reviews)
- Data Visualization (9 reviews)
- Statistical Analysis (5 reviews)
- Visualization (5 reviews)
- User Interface (4 reviews)

**Cons:**

- Expensive (6 reviews)
- Learning Curve (4 reviews)
- Limited Flexibility (4 reviews)
- Learning Difficulty (3 reviews)
- Limitations in Storage (2 reviews)

  ### 19. [Microland smartThink](https://www.g2.com/it/products/microland-smartthink/reviews)
  Gestisci problemi IT specifici relativi a reti, server, archiviazione, applicazioni, middleware, IoT, implementazioni cloud, ecc., con analisi e correlazione dei dati in tempo reale.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 10

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 9.0/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 9.4/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Microland](https://www.g2.com/it/sellers/microland-1ab552b6-0e70-41c3-8841-1de035fc3822)
- **Anno di Fondazione:** 1989
- **Sede centrale:** Bangalore
- **Twitter:** @MicrolandLtd (2,256 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microland (6,416 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Company Size:** 40% Enterprise, 30% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Business Growth (1 reviews)
- Customization (1 reviews)
- Dashboard Management (1 reviews)
- Ease of Learning (1 reviews)
- Ease of Use (1 reviews)

**Cons:**

- Compatibility Issues (1 reviews)
- Cost Issues (1 reviews)
- Lack of Guidance (1 reviews)

  ### 20. [Pecan](https://www.g2.com/it/products/pecan/reviews)
  Pecan AI è una piattaforma di analisi predittiva che aiuta i team aziendali a capire cosa è probabile che accada in seguito, mentre c'è ancora tempo per agire. Con l'Agente AI Predittivo di Pecan, i team possono trasformare le domande aziendali in previsioni affidabili per casi d'uso come l'abbandono dei clienti, la previsione della domanda e il valore a vita, senza dover fare affidamento su progetti di data science lunghi e complessi. La piattaforma gestisce automaticamente la preparazione dei dati, l'ingegneria delle caratteristiche, la modellazione, la validazione e la consegna, e fornisce previsioni trasparenti e spiegabili che si integrano in strumenti come Salesforce, HubSpot, Snowflake e sistemi BI per guidare risultati aziendali reali.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 35

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 9.0/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algoritmi:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.0/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Pecan.ai](https://www.g2.com/it/sellers/pecan-ai)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.pecan.ai
- **Anno di Fondazione:** 2018
- **Sede centrale:** US, Israel
- **Twitter:** @pecan_ai (1,141 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pecan-ai/ (83 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Vendita al dettaglio
  - **Company Size:** 53% Mid-Market, 21% Enterprise


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (25 reviews)
- Customer Support (18 reviews)
- Speed (15 reviews)
- Problem Solving (13 reviews)
- Implementation Ease (11 reviews)

**Cons:**

- Learning Difficulty (9 reviews)
- Limitations (8 reviews)
- Limited Features (8 reviews)
- Learning Curve (7 reviews)
- Limited Customization (5 reviews)

  ### 21. [Qlik Sense](https://www.g2.com/it/products/qlik-sense/reviews)
  Qlik Sense consente alle persone di prendere decisioni migliori basate sui dati e di agire. La soluzione fornisce analisi aumentate per ogni esigenza aziendale, dalla visualizzazione e dashboard all'analisi del linguaggio naturale, analisi personalizzate e incorporate, reportistica e avvisi. La nostra tecnologia associativa unica potenzia l'intuizione umana con approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale, offrendo capacità impareggiabili per combinare dati ed esplorare informazioni. Indicizza le associazioni nei tuoi dati ed espone valori correlati e non correlati mentre clicchi, rivelando intuizioni nascoste che sarebbero perse con strumenti basati su query. E esegue calcoli velocemente quanto puoi pensare. Qlik Sense aiuta gli utenti a passare da analisi passive ad attive per la collaborazione e l'azione in tempo reale. E ottieni un'integrazione dati robusta, automazione delle applicazioni e la comodità del SaaS con capacità multi-cloud ibride. Scopri perché siamo stati nominati Leader nel Magic Quadrant di Gartner per le piattaforme di analisi e BI per 11 anni consecutivi. Visita il nostro sito su [https://www.qlik.com/us/](-\thttps://www.qlik.com/us/products/qlik-sense?utm_medium=referral&utm_source=G2&utm_team=DIG&utm_term=QlikSense&utm_mpt_id=CKMP5D)


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 759

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.5/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.5/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Qlik](https://www.g2.com/it/sellers/qlik)
- **Anno di Fondazione:** 1993
- **Sede centrale:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,285 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 dipendenti su LinkedIn®)
- **Telefono:** 1 (888) 994-9854

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Consultant
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 41% Enterprise, 41% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (55 reviews)
- Data Visualization (31 reviews)
- Analytics (28 reviews)
- Insights Discovery (24 reviews)
- Features (22 reviews)

**Cons:**

- Limited Features (17 reviews)
- Missing Features (16 reviews)
- Expensive (14 reviews)
- Data Management (13 reviews)
- Learning Curve (13 reviews)

  ### 22. [Qlik Predict](https://www.g2.com/it/products/qlik-predict/reviews)
  Qlik AutoML (apprendimento automatico automatizzato) porta modelli di apprendimento automatico generati dall'IA e analisi predittive direttamente alla comunità più ampia di utenti e team di analisi della tua organizzazione, in un'esperienza utente semplice focalizzata sull'augmentare la loro intuizione attraverso l'intelligenza artificiale. Con AutoML, puoi facilmente generare modelli di apprendimento automatico, fare previsioni e pianificare decisioni, tutto all'interno di un'interfaccia utente intuitiva e senza codice. L'apprendimento automatico (ML) è un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) focalizzato sul processo di riconoscimento di schemi nei dati storici per prevedere risultati futuri. L'ML utilizza dati osservati storicamente come input, applica un processo matematico a tali dati e crea un output chiamato modello di apprendimento automatico basato su schemi nei dati storici. Questo modello può quindi essere utilizzato per fare previsioni future e testare scenari.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 78

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.9/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 6.7/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Qlik](https://www.g2.com/it/sellers/qlik)
- **Anno di Fondazione:** 1993
- **Sede centrale:** Radnor, PA
- **Twitter:** @qlik (64,285 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/10162/ (4,529 dipendenti su LinkedIn®)
- **Telefono:** 1 (888) 994-9854

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst
  - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
  - **Company Size:** 38% Enterprise, 31% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Automation (5 reviews)
- Ease of Use (5 reviews)
- AI Integration (4 reviews)
- Machine Learning (4 reviews)
- AI Capabilities (3 reviews)

**Cons:**

- Limited Customization (4 reviews)
- Deployment Issues (2 reviews)
- Lacking Features (2 reviews)
- Required Knowledge (2 reviews)
- Tool Limitations (2 reviews)

  ### 23. [GoodData](https://www.g2.com/it/products/gooddata/reviews)
  GoodData è la piattaforma di intelligenza decisionale full-stack e nativa dell'IA che aiuta le aziende a trasformare i dati in approfondimenti azionabili di livello enterprise. Progettata per analisi scalabili e governate, GoodData consente alle organizzazioni di costruire, operazionalizzare e incorporare decisioni, flussi di lavoro e agenti IA direttamente all'interno di prodotti e flussi di lavoro aziendali. La piattaforma combina Analytics as Code, un livello semantico e di metriche governato, API, SDK e interoperabilità aperta con l'IA per aiutare i team a creare esperienze di analisi e IA componibili attraverso prodotti, flussi di lavoro e ambienti dei clienti. Dalle analisi incorporate e dashboard agli assistenti, flussi di lavoro IA e agenti interoperabili, GoodData offre ai team la base per passare dall'intuizione all'azione con governance, prestazioni e flessibilità di distribuzione integrate. Oggi, GoodData serve oltre 140.000 aziende e 3,2 milioni di utenti in tutto il mondo.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 555

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.4/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Algoritmi:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [GoodData](https://www.g2.com/it/sellers/gooddata)
- **Anno di Fondazione:** 2007
- **Sede centrale:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @gooddata (12,647 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (283 dipendenti su LinkedIn®)
- **Telefono:**  (415) 200-0186

**Reviewer Demographics:**
  - **Who Uses This:** Data Analyst, Product Manager
  - **Top Industries:** Software per computer, Servizi al consumatore
  - **Company Size:** 44% Mid-Market, 39% Piccola impresa


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Ease of Use (52 reviews)
- Data Visualization (34 reviews)
- Integrations (34 reviews)
- Intuitive (30 reviews)
- Customization (28 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (28 reviews)
- Learning Difficulty (19 reviews)
- Missing Features (19 reviews)
- Complexity (13 reviews)
- Limited Customization (12 reviews)

  ### 24. [IBM SPSS Modeler](https://www.g2.com/it/products/ibm-spss-modeler/reviews)
  Il IBM SPSS Modeler è una soluzione leader, visiva per la scienza dei dati e il machine learning. Aiuta le imprese ad accelerare il tempo per ottenere valore e risultati desiderati velocizzando i compiti operativi per i data scientist. Le organizzazioni leader a livello mondiale si affidano a IBM per la scoperta dei dati, l'analisi predittiva, la gestione e il deployment dei modelli, e il machine learning per monetizzare i beni dati. Il IBM SPSS Modeler consente alle organizzazioni di sfruttare i beni dati e le applicazioni moderne con algoritmi e modelli completi, pronti all'uso, adatti per ambienti ibridi e multi-cloud con una postura di governance e sicurezza robusta. • Approfitta dell'innovazione basata su open source, inclusi R o Python • Potenzia i data scientist di tutte le competenze – programmatiche e visive • Sfrutta l'approccio multi-cloud - on-premise, cloud pubblici o privati • Inizia in piccolo e scala verso un approccio aziendale, governato


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 128

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.3/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 7.3/10 (Category avg: 8.1/10)


**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:** Istruzione superiore, Gestione dell'istruzione
  - **Company Size:** 53% Enterprise, 24% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Analysis Capabilities (1 reviews)
- Analytics (1 reviews)
- Data Access (1 reviews)
- Data Management (1 reviews)
- Data Visualization (1 reviews)

**Cons:**

- Expensive (1 reviews)
- Expensive Licensing (1 reviews)

  ### 25. [Coveo](https://www.g2.com/it/products/coveo/reviews)
  Coveo è una piattaforma di ricerca AI componibile e di esperienza generativa. È lo strato di intelligenza che alimenta esperienze individualizzate, affidabili e connesse. Puoi deliziare i clienti, aumentare le capacità dei dipendenti e ottenere risultati aziendali superiori con la ricerca semantica, le raccomandazioni AI, la personalizzazione unificata e le risposte GenAI. Cosa fa: Porta il contenuto più rilevante a qualsiasi interfaccia per la ricerca, le raccomandazioni e le esperienze agentiche, in modo che le persone trovino sempre ciò che le aiuta di più. La nostra piattaforma SaaS unica e la robusta suite di modelli AI e GenAI sono specificamente costruite per trasformare l'esperienza totale: dal CX all'EX attraverso siti web, commercio, servizio e luogo di lavoro. Approfondisci la personalizzazione dei contenuti attraverso più punti di contatto. Personalizza le interazioni per migliorare le conversioni, la soddisfazione del cliente, la scoperta dei contenuti – o tutto quanto sopra. Con un motore di personalizzazione dei contenuti potente come Coveo, puoi iniziare in piccolo e pianificare in grande. Rimani un passo avanti con un raccomandatore intelligente. Dalla navigazione alla ricerca, utilizza il motore di raccomandazione all'avanguardia di Coveo per aiutare le persone a scoprire contenuti, prodotti e servizi che desiderano o di cui potrebbero aver bisogno in seguito. L'AI generativa è potente, ma ha bisogno di contenuti freschi per funzionare. Per avere successo con GenAI, hai bisogno di una soluzione che unifichi la conoscenza e recuperi il contenuto più rilevante per fornire risposte affidabili mentre si scala in modo sicuro. Incontra Relevance Generative Answering (RGA), la prossima evoluzione della ricerca AI: produrre risposte utilizzando il miglior contenuto della tua azienda e adattato al tuo contesto unico. Gestiamo l'AI e gli LLM, così puoi concentrarti sull'innovazione. Disponibile per i clienti in 4-6 settimane. Inizia da zero o accelera lo sviluppo con integrazioni pre-costruite e strumenti per ogni stack. La nostra architettura guidata da API ti consente di integrare ed estendere la piattaforma di rilevanza Coveo per soddisfare le tue esigenze. La nostra piattaforma è certificata ISO 27001, conforme a HIPAA, conforme a SOC2 e resiliente al 99,999% SLA. Siamo un partner ISV Salesforce Summit, un'app approvata SAPⓇ e un partner Gold Adobe.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 142

**User Satisfaction Scores:**

- **the product è stato un buon partner negli affari?:** 8.8/10 (Category avg: 9.0/10)
- **Riassunto del testo AI:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)
- **Algoritmi:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Generazione di Testo AI:** 8.3/10 (Category avg: 8.1/10)


**Seller Details:**

- **Venditore:** [Coveo Solutions Inc](https://www.g2.com/it/sellers/coveo-solutions-inc)
- **Sito web dell'azienda:** https://www.coveo.com
- **Anno di Fondazione:** 2005
- **Sede centrale:** Quebec City, Canada
- **Twitter:** @coveo (4,302 follower su Twitter)
- **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coveo (829 dipendenti su LinkedIn®)

**Reviewer Demographics:**
  - **Top Industries:** Vendita al dettaglio, Software per computer
  - **Company Size:** 54% Enterprise, 39% Mid-Market


#### Pros & Cons

**Pros:**

- Search Efficiency (27 reviews)
- Ease of Use (26 reviews)
- Search Functionality (19 reviews)
- Analytics (18 reviews)
- Features (18 reviews)

**Cons:**

- Learning Curve (13 reviews)
- Difficult Learning (11 reviews)
- Learning Difficulty (10 reviews)
- High Learning Curve (8 reviews)
- Poor Customer Support (8 reviews)



## Parent Category

[Strumenti e software di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-tools-software)



## Related Categories

- [Piattaforme di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-platforms)
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## Buyer Guide

### 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.