# Migliori Piattaforme di Analisi *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Le piattaforme di analisi forniscono un insieme di strumenti per le aziende per trasformare i dati grezzi in intuizioni significative e azionabili. Consentono alle organizzazioni di esplorare i dati, scoprire tendenze, prevedere risultati futuri e supportare decisioni informate. A differenza degli strumenti limitati alla reportistica delle prestazioni passate, le piattaforme di analisi spesso includono capacità avanzate come la modellazione predittiva, l'analisi statistica e il machine learning (ML). Queste piattaforme sono progettate per essere flessibili e scalabili, supportando una vasta gamma di casi d'uso in tutta l'azienda. Queste piattaforme sono utilizzate in quasi tutte le funzioni aziendali, dal marketing e vendite alla finanza, operazioni e risorse umane, supportando sia la pianificazione strategica che il monitoraggio delle prestazioni quotidiane. Dagli analisti di dati e scienziati agli stakeholder aziendali e dirigenti, le piattaforme di analisi sono utilizzate da una vasta gamma di persone. Mentre gli analisti si concentrano sull'esplorazione dei dati e sulla generazione di intuizioni, gli strumenti self-service ora consentono agli utenti non tecnici di interagire direttamente con i dati. I team IT supportano l'integrazione e la sicurezza della piattaforma, riflettendo la crescente spinta a democratizzare l'accesso ai dati e incorporare l'analisi nel processo decisionale quotidiano in tutta l'organizzazione. Le piattaforme di analisi supportano funzioni critiche come il blending e la modellazione dei dati, consentendo agli utenti di combinare dati da fonti diverse e costruire modelli di dati robusti e interconnessi. Gli output visivi — dashboard, report e grafici interattivi — aiutano gli utenti a esplorare le tendenze, approfondire i dettagli granulari e comunicare le intuizioni in modo chiaro. A differenza degli strumenti di visualizzazione dei dati standalone, che sono limitati alla presentazione delle informazioni, le piattaforme di analisi comprendono l'intero flusso di lavoro analitico. Molte offrono anche capacità avanzate come l'analisi incorporata, la query in linguaggio naturale e l'analisi aumentata, che sfruttano il ML per automatizzare la scoperta delle intuizioni e rendere l'esplorazione dei dati più accessibile a un pubblico più ampio. Le piattaforme di analisi e il [software di business intelligence (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) spesso lavorano in tandem per supportare le organizzazioni guidate dai dati. Mentre gli strumenti BI si concentrano sul monitoraggio e la reportistica delle prestazioni storiche attraverso dashboard e indicatori chiave di prestazione (KPI), le piattaforme di analisi forniscono capacità più ampie che supportano l'analisi esplorativa e la pianificazione strategica. La BI risponde a "cosa è successo", mentre le piattaforme di analisi aiutano gli utenti a capire perché è successo e cosa potrebbe succedere dopo. Piuttosto che sostituire la BI, le piattaforme di analisi la completano consentendo intuizioni più profonde e potenziando una gamma più ampia di utenti in tutta l'organizzazione. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Piattaforme di Analisi, un prodotto deve: - Acquisire e integrare dati da una vasta gamma di fonti strutturate e semi-strutturate - Preparare e trasformare i dati utilizzando strumenti integrati per la pulizia, l'arricchimento e la formattazione - Supportare connessioni a fonti di dati diverse, inclusi caricamenti di file, database, interfacce di programmazione delle applicazioni (API) e app SaaS - Consentire agli utenti di modellare le relazioni tra i dati, unire set di dati ed esplorare i dati in modo interattivo - Offrire strumenti per costruire report aziendali significativi, dashboard e visualizzazioni - Consentire la creazione e la condivisione di applicazioni analitiche interne o intuizioni incorporate tra i team ## Top Piattaforme di analisi at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/it/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) | 4.5/5.0 (1,586 reviews) | Dashboard interattivi connessi a Microsoft | "[Dashboard senza codice con trasformazioni dati facili e pubblicazione con un clic](https://www.g2.com/it/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)" | | 2 | [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,574 reviews) | Esplorazione flessibile del cruscotto visivo | "[Tableau rende la visualizzazione dei dati facile con forti integrazioni](https://www.g2.com/it/survey_responses/tableau-review-12975791)" | | 3 | [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (1,277 reviews) | Analisi del lakehouse governato e flussi di lavoro di ML | "[Potente Lakehouse per Big Data, Collaborazione ed Efficienti Pipeline](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-12946286)" | | 4 | [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Analisi cloud per la scienza dei dati governata | "[Potente e Trasformare i Dati in Decisioni—Senza Sforzo e Intelligentemente.](https://www.g2.com/it/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 5 | [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (789 reviews) | Preparazione e automazione dei dati senza codice | "[Automazione dei dati facile e che fa risparmiare tempo con i flussi di lavoro drag-and-drop di Alteryx](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-12594796)" | | 6 | [Looker](https://www.g2.com/it/products/looker/reviews) | 4.4/5.0 (1,583 reviews) | Metriche BI condivise governate | "[Trasforma i dati, ma è impegnativo per i principianti](https://www.g2.com/it/survey_responses/looker-review-12784757)" | | 7 | [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/it/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | 4.8/5.0 (261 reviews) | Accelerazione del livello semantico per la BI aziendale | "[Kyvos ha unificato la nostra logica aziendale con un unico modello semantico](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)" | | 8 | [Domo](https://www.g2.com/it/products/domo/reviews) | 4.3/5.0 (989 reviews) | Dashboard aziendali self-service centralizzati | "[Piattaforma All-in-One per Analisi in Tempo Reale e Dashboard](https://www.g2.com/it/survey_responses/domo-review-12676104)" | | 9 | [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/it/products/amazon-quicksight/reviews) | 4.3/5.0 (675 reviews) | Dashboard BI serverless nativi AWS | "[Trasforma i dati grezzi in dashboard interattive per un migliore monitoraggio delle tendenze](https://www.g2.com/it/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)" | | 10 | [Sigma](https://www.g2.com/it/products/sigma-computing-sigma/reviews) | 4.4/5.0 (543 reviews) | Analisi in stile foglio di calcolo nativa per magazzino | "[Lo strumento BI più semplice: dati Snowflake in un'esperienza simile a un foglio di calcolo](https://www.g2.com/it/survey_responses/sigma-review-12573150)" | ## How Many Piattaforme di analisi Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 348 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.49/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 820 - **Buyer Segments**: Mercato Medio 40% │ Impresa 33% │ Piccola Impresa 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Diver Platform (+3.71%) - Among all products in this category, Diver Platform recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank Piattaforme di analisi Products? **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 28,300+ Recensioni autentiche - 348+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Which Piattaforme di analisi Is Best for Your Use Case? - **Leader:** [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/it/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) - **Miglior performer:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/it/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Più facile da usare:** [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) - **Più in voga:** [Hex](https://www.g2.com/it/products/hex-tech-hex/reviews) - **Miglior software gratuito:** [Tableau](https://www.g2.com/it/products/tableau/reviews) --- **Sponsored** ### Lightdash Lightdash è il modo più veloce per i team di dati moderni di costruire e scalare analisi self-service potenziate dall'IA. Consente agli analisti di definire metriche e renderle accessibili agli utenti non tecnici, che possono esplorare i dati e costruire dashboard senza scrivere SQL. Lightdash si integra con stack di dati moderni, supporta un livello semantico governato e offre funzionalità amichevoli per gli sviluppatori come i flussi di lavoro basati su Git. È progettato per ridurre il carico di mantenimento degli strumenti BI, semplificare le definizioni metriche e migliorare l'accesso a dati coerenti tra i team. Lightdash è utilizzato e considerato affidabile da aziende di tutte le dimensioni, dalle start-up alle organizzazioni internazionali quotate in borsa. [Visita il sito web](https://www.g2.com/it/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1215392&secure%5Bresource_id%5D=620&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fit%2Fcategories%2Fanalytics-platforms&secure%5Btoken%5D=0a6aa935f391578318275b56d3973b4a6ff807c765d1de172240ca2c1b4a377f&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.lightdash.com%2F&secure%5Burl_type%5D=company_website) --- ## What Are the Top-Rated Piattaforme di analisi Products in 2026? ### 1. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/it/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) Power BI Desktop mette l'analisi visiva a portata di mano. Con questo potente strumento di creazione, puoi creare visualizzazioni di dati interattive e report. Connetti, combina, modella e visualizza i tuoi dati. Posiziona i visual esattamente dove vuoi, analizza ed esplora i tuoi dati e condividi i contenuti con altri pubblicando sul servizio web di Power BI. Power BI Desktop fa parte della suite di prodotti Power BI. Per monitorare i dati chiave e condividere dashboard e report, usa il servizio web di Power BI. Per visualizzare e interagire con i tuoi dati su qualsiasi dispositivo mobile, scarica l'app Power BI Mobile su AppStore, Google Play o Microsoft Store. Per incorporare report e visualizzazioni sorprendenti e completamente interattivi nelle tue applicazioni, usa Power BI Embedded. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,586 **How Do G2 Users Rate Microsoft Power BI?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Microsoft Power BI?** - **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft) - **Anno di Fondazione:** 1975 - **Sede centrale:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,091,954 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 42% Enterprise, 37% Mid-Market #### What Are Microsoft Power BI's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (137 reviews) - Data Visualization (125 reviews) - Integrations (66 reviews) - Powerful BI (63 reviews) - Charting Features (49 reviews) **Cons:** - Learning Curve (75 reviews) - Slow Performance (65 reviews) - Performance Issues (29 reviews) - Complex Data Modeling (27 reviews) - Limited Customization (25 reviews) ### 2. [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:** 3,574 **How Do G2 Users Rate Tableau?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Tableau?** - **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 (579,511 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (83,223 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Business Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 41% Enterprise, 36% Mid-Market #### What Are Tableau's Pros and 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) ### 3. [Databricks](https://www.g2.com/it/products/databricks/reviews) Databricks è una piattaforma unificata di dati e AI che aiuta le organizzazioni a costruire, governare e scalare pipeline di dati, analisi, machine learning, applicazioni AI e agenti. Più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo — tra cui adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e il 70% delle Fortune 500 — si affidano a Databricks per lavorare con dati aziendali e AI su larga scala. Con sede a San Francisco e oltre 30 uffici in tutto il mondo, Databricks offre una piattaforma unificata che include Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie e Unity Catalog. Fondata nel 2013 dai creatori originali di Apache Spark™, Delta Lake, MLflow e Unity Catalog, Databricks è costruita su un'architettura open lakehouse che unisce dati, analisi e AI. La piattaforma è utilizzata da ingegneri dei dati, data scientist, analisti, sviluppatori, team di machine learning, team di AI e utenti aziendali per collaborare lungo l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI. Le principali capacità di Databricks includono: - Ingegneria dei dati: costruire, automatizzare e gestire pipeline di dati batch, streaming e in tempo reale affidabili. - Analisi e business intelligence: eseguire analisi SQL, creare dashboard e consentire ai team aziendali di esplorare i dati. - Governance dei dati: scoprire, proteggere e gestire dati e asset AI tra team, cloud e carichi di lavoro. - Machine learning e AI: sviluppare modelli, costruire applicazioni AI generative e creare agenti AI di livello produttivo. - Applicazioni di dati: costruire e distribuire applicazioni guidate dai dati utilizzando dati aziendali governati. Disponibile su AWS, Azure e Google Cloud, Databricks aiuta le organizzazioni a lavorare tra i cloud, ridurre i silos di dati e semplificare la collaborazione tra team e strumenti. I clienti utilizzano Databricks per casi d'uso come personalizzazione del cliente, rilevamento delle frodi, manutenzione predittiva, analisi in tempo reale, cybersecurity, ricerca sanitaria, gestione del rischio finanziario, ottimizzazione della catena di approvvigionamento e decisioni potenziate dall'AI. Databricks è utilizzato in settori tra cui servizi finanziari, sanità e scienze della vita, retail, manifatturiero, energia e settore pubblico. Le organizzazioni utilizzano la piattaforma per modernizzare l'infrastruttura dei dati, accelerare l'adozione dell'AI e trasformare i dati aziendali in valore commerciale. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 1,277 **How Do G2 Users Rate Databricks?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Databricks?** - **Venditore:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/databricks-inc) - **Sito web dell'azienda:** https://databricks.com - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (91,542 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (15,627 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 48% Enterprise, 38% Mid-Market #### What Are Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Features (288 reviews) - Ease of Use (278 reviews) - Integrations (189 reviews) - Collaboration (150 reviews) - Data Management (150 reviews) **Cons:** - Learning Curve (112 reviews) - Expensive (97 reviews) - Steep Learning Curve (96 reviews) - Missing Features (69 reviews) - Complexity (64 reviews) ### 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:** 758 **How Do G2 Users Rate SAS Viya?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Viya?** - **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 (60,863 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Statistical Programmer - **Top Industries:** Prodotti farmaceutici, Bancario - **Company Size:** 33% Enterprise, 33% Piccola impresa #### What Are SAS Viya's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (234 reviews) - Features (218 reviews) - Analytics (196 reviews) - Data Analysis (166 reviews) - Intuitive (145 reviews) **Cons:** - Learning Difficulty (151 reviews) - Learning Curve (144 reviews) - Complexity (143 reviews) - Difficult Learning (117 reviews) - Expensive (108 reviews) ### 5. [Alteryx](https://www.g2.com/it/products/alteryx/reviews) Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 789 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Alteryx?** - **Venditore:** [Alteryx](https://www.g2.com/it/sellers/alteryx) - **Sito web dell'azienda:** https://www.alteryx.com - **Anno di Fondazione:** 1997 - **Sede centrale:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,153 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità - **Company Size:** 63% Enterprise, 21% Mid-Market #### What Are Alteryx's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (333 reviews) - Automation (148 reviews) - Intuitive (132 reviews) - Easy Learning (102 reviews) - Efficiency (102 reviews) **Cons:** - Expensive (88 reviews) - Learning Curve (80 reviews) - Missing Features (62 reviews) - Learning Difficulty (55 reviews) - Slow Performance (41 reviews) ### 6. [Looker](https://www.g2.com/it/products/looker/reviews) Looker, la piattaforma di business intelligence di Google Cloud, ti consente di interagire con i tuoi dati. Le organizzazioni si rivolgono a Looker per BI self-service e governata, per costruire applicazioni personalizzate con metriche affidabili o per integrare la modellazione di Looker nel loro ambiente esistente. Il risultato è un'efficienza migliorata nell'ingegneria dei dati e una vera trasformazione aziendale. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 1,583 **How Do G2 Users Rate Looker?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Looker?** - **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google) - **Anno di Fondazione:** 1998 - **Sede centrale:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,901,456 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Data Engineer - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 60% Mid-Market, 20% Enterprise #### What Are Looker's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (108 reviews) - Insights (64 reviews) - Easy Integrations (57 reviews) - Integrations (54 reviews) - Analytics (51 reviews) **Cons:** - Learning Curve (52 reviews) - Learning Difficulty (38 reviews) - Slow Loading (29 reviews) - Slow Performance (29 reviews) - Complexity (27 reviews) ### 7. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/it/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos è uno strato semantico per l'AI e la BI. Fornisce alle organizzazioni una visione unica, coerente e user-friendly del loro intero patrimonio di dati. Standardizzando il modo in cui i dati sono definiti e compresi, Kyvos elimina la deriva dei metrici tra gli strumenti di BI e garantisce che gli LLM e gli agenti AI lavorino con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze. Kyvos offre anche analisi rapidissime su larga scala e alta concorrenza — inclusa l'analisi multidimensionale granulare sul cloud — senza i tempi di query lenti e i costi crescenti del cloud che di solito ne derivano. Perché le Organizzazioni Usano Kyvos Fondazione Semantica Unificata per AI e BI Lo strato semantico di Kyvos standardizza il modo in cui metriche, KPI, dimensioni, gerarchie, relazioni, calcoli e regole aziendali sono modellati in tutta l'impresa — in modo che dashboard, strumenti di analisi, notebook e sistemi AI operino tutti sulla stessa comprensione del business. Kyvos consente: - Semantica condivisa — un linguaggio dati comune per ogni strumento, team e sistema - Accesso governato — esplorazione dei dati entro confini di sicurezza, ruoli e permessi definiti - Interoperabilità della piattaforma — contesto semantico coerente su piattaforme e ambienti diversi - Prontezza AI — LLM e agenti lavorano con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze o schemi ambigui AI Radicata nel Contesto Aziendale Kyvos radica i sistemi AI nel modello semantico governato, garantendo che operino su un contesto aziendale stabilito piuttosto che su schemi grezzi — migliorando l'accuratezza, la tracciabilità e l'affidabilità degli insight generati dall'AI. Metriche Coerenti tra gli Strumenti di BI Kyvos centralizza le definizioni di metriche e KPI nello strato semantico e le applica in modo coerente su ogni interfaccia di analisi — eliminando la deriva dei metrici e migliorando la fiducia nelle analisi. Analisi ad Alte Prestazioni su Larga Scala Kyvos offre analisi ad alte prestazioni che si scalano con la domanda, consentendo: - Prestazioni di query in frazioni di secondo su dataset massicci - Alta concorrenza tra migliaia di utenti e carichi di lavoro - Tempi di risposta coerenti indipendentemente dal volume di dati o dalla concorrenza - Nessun degrado delle prestazioni con la crescita dell'adozione - Analisi Multidimensionale sul Cloud Kyvos consente analisi multidimensionali profonde, supportando: - Analisi granulare su miliardi di righe - Migliaia di misure e dimensioni in un unico modello - Drill-down veloce attraverso gerarchie complesse - Piena profondità analitica senza sacrificare la velocità delle query Efficienza dei Costi del Cloud Kyvos fornisce analisi attraverso il suo strato semantico piuttosto che instradare ogni query al magazzino — riducendo il consumo di calcolo tra carichi di lavoro di analisi e AI. Con la crescita dell'adozione, le organizzazioni possono scalare utenti, carichi di lavoro e complessità analitica senza un corrispondente aumento dei costi di calcolo del magazzino. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 261 **How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer?** - **Venditore:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/it/sellers/kyvos-insights) - **Sito web dell'azienda:** https://www.kyvosinsights.com - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights (689 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (152 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer, Senior Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 57% Mid-Market, 39% Enterprise #### What Are Kyvos Semantic Layer's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (120 reviews) - Speed (88 reviews) - Performance (54 reviews) - Analytics (53 reviews) - Fast Querying (50 reviews) **Cons:** - Learning Curve (34 reviews) - Difficult Setup (33 reviews) - Complexity (9 reviews) - Feature Limitations (7 reviews) - Connectivity Issues (6 reviews) ### 8. [Domo](https://www.g2.com/it/products/domo/reviews) La piattaforma di prodotti AI e dati di Domo consente alle organizzazioni di trasformare i dati in informazioni e soluzioni attuabili. Permette agli utenti di connettere senza problemi diverse fonti di dati, preparare i dati per l'uso e generare report e visualizzazioni dinamiche, tutto all'interno di un'unica interfaccia. Con funzionalità di AI e automazione integrate, i team possono facilmente costruire e utilizzare agenti AI, ottimizzare i flussi di lavoro e creare soluzioni su misura. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 989 **How Do G2 Users Rate Domo?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Domo?** - **Venditore:** [Domo](https://www.g2.com/it/sellers/domo) - **Sito web dell'azienda:** https://www.domo.com - **Anno di Fondazione:** 2010 - **Sede centrale:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,526 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,305 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Business Analyst - **Top Industries:** Software per computer, Marketing e pubblicità - **Company Size:** 49% Mid-Market, 29% Enterprise #### What Are Domo's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (248 reviews) - Data Visualization (116 reviews) - Intuitive (95 reviews) - Easy Integrations (93 reviews) - Integrations (88 reviews) **Cons:** - Learning Curve (66 reviews) - Missing Features (59 reviews) - Data Management Issues (55 reviews) - Expensive (45 reviews) - Complexity (43 reviews) ### 9. [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:** 675 **How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Amazon QuickSight?** - **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 (2,231,239 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **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 #### What Are Amazon QuickSight's Pros and Cons? **Pros:** - Integrations (69 reviews) - Ease of Use (62 reviews) - Easy Integrations (57 reviews) - Data Visualization (41 reviews) - Dashboard Management (39 reviews) **Cons:** - Limited Customization (62 reviews) - Learning Curve (36 reviews) - Limited Visualization (26 reviews) - Missing Features (20 reviews) - Poor Interface Design (20 reviews) ### 10. [Sigma](https://www.g2.com/it/products/sigma-computing-sigma/reviews) Sigma è la piattaforma di app e analisi AI connessa al data warehouse cloud. Utilizzando Sigma, i team aziendali e tecnici possono creare app AI intelligenti e pronte per la produzione che accelerano e automatizzano i flussi di lavoro operativi. Sigma fornisce un'interfaccia a foglio di calcolo, editor SQL e Python, costruttori visivi e AI nativa per aiutare i team a trasformare i dati live in applicazioni interattive, analisi, report ed esperienze incorporate. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 543 **How Do G2 Users Rate Sigma?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Sigma?** - **Venditore:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/it/sellers/sigma-computing) - **Sito web dell'azienda:** https://www.sigmacomputing.com/ - **Anno di Fondazione:** 2014 - **Sede centrale:** San Francisco, California - **Twitter:** @sigmacomputing (1,556 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/7801411/ (1,415 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Customer Success Manager - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 58% Mid-Market, 21% Enterprise #### What Are Sigma's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (73 reviews) - User Interface (29 reviews) - Customer Support (27 reviews) - Data Visualization (27 reviews) - Data Handling (26 reviews) **Cons:** - Slow Loading (23 reviews) - Slow Performance (22 reviews) - Limited Customization (20 reviews) - Learning Curve (17 reviews) - Missing Features (14 reviews) ### 11. [Hex](https://www.g2.com/it/products/hex-tech-hex/reviews) Hex è la piattaforma di analisi AI preferita al mondo. Con Hex, chiunque può esplorare i dati utilizzando il linguaggio naturale, con o senza codice, tutto in un contesto affidabile, su un'unica piattaforma potenziata dall'AI.[Inizia ora](https://app.hex.tech/signup?source=g2)[Richiedi una demo](https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2) **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 397 **How Do G2 Users Rate Hex?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Hex?** - **Venditore:** [Hex Tech](https://www.g2.com/it/sellers/hex-tech) - **Sito web dell'azienda:** https://hex.tech/ - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,952 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (249 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Data Scientist - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 54% Mid-Market, 22% Piccola impresa #### What Are Hex's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (130 reviews) - SQL Queries (81 reviews) - Data Management (79 reviews) - SQL Querying (74 reviews) - Data Analysis (62 reviews) **Cons:** - Limited Features (45 reviews) - Missing Features (41 reviews) - Lacking Features (38 reviews) - Limited Visualization (30 reviews) - Data Management Issues (29 reviews) ### 12. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/it/products/ibm-cognos-analytics/reviews) IBM Cognos Analytics è una soluzione di business intelligence e analisi che utilizza l'IA agentica per aiutare i team a trasformare dati affidabili in approfondimenti azionabili, costruire applicazioni analitiche governate e prendere decisioni migliori. I team possono esplorare i dati, monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI), analizzare le prestazioni, prevedere le tendenze e condividere approfondimenti in tutta l'azienda. La soluzione è progettata per leader aziendali, analisti, autori di report, team IT e team di governance dei dati che necessitano di reportistica governata, analisi self-service, modellazione dei dati e opzioni di distribuzione flessibili. Gli usi comuni includono reportistica aziendale, reportistica operativa, reportistica finanziaria, creazione di dashboard, gestione delle prestazioni, previsione e analisi self-service governata. Supporta sia i team di BI centralizzati che gli utenti distribuiti che necessitano di un accesso coerente ad analisi affidabili. Capacità chiave: 1. Crea report e dashboard governati: Crea, pianifica, distribuisci e gestisci report, dashboard e visualizzazioni per team, dirigenti e stakeholder. Supporta la reportistica di routine, le revisioni aziendali e le applicazioni analitiche costruite per uno scopo con informazioni coerenti. 2. Esplora i dati con controllo: Usa analisi self-service, modelli di dati certificati, metriche governate, controlli di accesso e auditabilità per mantenere la coerenza della reportistica tra team e dipartimenti. 3. Analizza e prevedi più velocemente: Usa assistenza in linguaggio naturale, approfondimenti automatizzati e previsioni per aiutare gli utenti a comprendere i dati più rapidamente nelle versioni e distribuzioni supportate. 4. Metti al lavoro gli Agenti di Reportistica: Usa le capacità di IA agentica nelle versioni e distribuzioni supportate per trovare report, riassumere risultati, condividere approfondimenti e creare o affinare report usando il linguaggio naturale. 5. Distribuisci dove l'azienda ne ha bisogno: Esegui Cognos Analytics in ambienti on-premises, ospitati da IBM, ibridi o in container certificati per allinearti ai requisiti di infrastruttura, sicurezza e governance. Cognos Analytics aiuta le organizzazioni a ridurre il lavoro ripetitivo di reportistica, migliorare la coerenza tra metriche e dashboard e rendere più facile l'accesso all'analisi dei dati governati in tutta l'azienda. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 435 **How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Sito web dell'azienda:** https://www.ibm.com - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Software Engineer, Analyst - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 58% Enterprise, 26% Mid-Market #### What Are IBM Cognos Analytics's Pros and 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) ### 13. [IBM Business Analytics Enterprise](https://www.g2.com/it/products/ibm-business-analytics-enterprise/reviews) IBM Business Analytics Enterprise è una suite completa progettata per unificare e semplificare i processi di business intelligence, pianificazione, budgeting, reporting e previsione all'interno delle organizzazioni. Integrando dati da più fonti e fornitori in un unico hub di contenuti senza codice, consente agli utenti di prendere decisioni informate e basate sui dati in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Dashboard Composite: Consolida le risorse di contenuto da vari strumenti di business intelligence in una vista unificata e integrata accessibile a tutti gli utenti. - Decisioni Informate: Sfrutta metriche reali e approfondimenti per prendere decisioni aziendali sicure, eliminando le congetture. - Collaborazione Facile: Facilita una collaborazione senza soluzione di continuità in tutta l'organizzazione, permettendo ai team di scalare e adattare gli obiettivi aziendali senza dover ristrutturare i processi esistenti. - Servizio Clienti Migliorato: Ottimizza l'allocazione delle risorse e le decisioni di produzione per fornire una consegna più snella ai clienti. - Gestione dei Dati: Integra più risorse da diverse fonti di dati in un'unica dashboard per un facile accesso e decisioni più rapide. - Livello di Visualizzazione: Scopri, accedi, personalizza e raccomanda contenuti attraverso più fornitori e soluzioni di BI da un hub centralizzato. - Personalizzazione: Utilizza l'IA per raccomandare contenuti agli utenti e consentire ricerche personalizzate, allineando la piattaforma con il branding organizzativo e l'esperienza del cliente. - Ottimizzazione delle Previsioni: Integra la pianificazione operativa, di redditività e finanziaria con strumenti automatizzati per ottimizzare il processo decisionale, utilizzando l'analisi predittiva per identificare tendenze e modelli stagionali. - Pianificazione Integrata: Adatta i piani e le previsioni organizzative in tempo reale, rispondendo rapidamente alle richieste in evoluzione con una pianificazione e analisi estese infuse di IA. - Reporting Aziendale: Fornisce report scalabili per migliorare la cultura dell'analisi dei dati, consegnando i dati giusti alle persone giuste al momento giusto. Valore Primario e Soluzioni Fornite: IBM Business Analytics Enterprise affronta la sfida dei silos di dati offrendo una piattaforma unificata che integra vari strumenti di analisi e pianificazione. Questa consolidazione consente alle organizzazioni di: - Abbattere i Silos di Dati: Fornire un unico punto di accesso per gli utenti per accedere ai dati di cui hanno bisogno, migliorando la collaborazione e la coerenza dei dati. - Migliorare il Processo Decisionale: Dotare i team di approfondimenti completi, consentendo decisioni informate che guidano le prestazioni aziendali. - Migliorare l'Efficienza Operativa: Semplificare i processi di pianificazione e previsione, permettendo alle organizzazioni di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle richieste operative. Integrando strumenti di analisi in un ambiente coeso, IBM Business Analytics Enterprise consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati, promuovendo una cultura di decisioni informate e agilità strategica. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate IBM Business Analytics Enterprise?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Business Analytics Enterprise?** - **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm) - **Anno di Fondazione:** 1911 - **Sede centrale:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 43% Piccola impresa, 29% Enterprise #### What Are IBM Business Analytics Enterprise's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (5 reviews) - Data Visualization (3 reviews) - Scalability (3 reviews) - Customer Support (2 reviews) - Flexibility (2 reviews) **Cons:** - Complexity (3 reviews) - Complex Usage (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) - Bugs (1 reviews) - Dependency Issues (1 reviews) ### 14. [GoodData.AI](https://www.g2.com/it/products/gooddata-ai/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:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 589 **How Do G2 Users Rate GoodData.AI?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.4/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind GoodData.AI?** - **Venditore:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/it/sellers/gooddata-ai) - **Sito web dell'azienda:** https://www.gooddata.ai/ - **Anno di Fondazione:** 2007 - **Sede centrale:** San Francisco, CA - **Twitter:** @gooddata - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (282 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Product Manager - **Top Industries:** Software per computer, Servizi al consumatore - **Company Size:** 44% Mid-Market, 40% Piccola impresa #### What Are GoodData.AI's Pros and 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) ### 15. [Yellowfin BI](https://www.g2.com/it/products/yellowfin-bi/reviews) Yellowfin è l'unica suite di analisi che combina con successo dashboard basate su azioni con analisi automatizzata leader nel settore e narrazione dei dati. Fornendo la migliore esperienza analitica, Yellowfin offre ai tuoi utenti modi unici per interagire e agire sui loro dati, e risponde alle esigenze di analisti di dati, utenti aziendali, clienti e sviluppatori che vogliono costruire, distribuire o utilizzare esperienze analitiche straordinarie. Analisi per aziende di software Integra e incorpora analisi con una differenza nella tua app, a modo tuo \* Sostituisci strumenti di reporting legacy o sviluppati internamente \* Incorpora una suite di analisi moderna e self-service \* Offri un'esperienza cliente eccezionale Analisi per imprese Ottieni più valore dai tuoi dati in modi nuovi e innovativi \* Migra dai fogli di calcolo a una piattaforma di analisi moderna \* Sostituisci applicazioni BI legacy \* Incorpora analisi nei flussi di lavoro operativi Costruttori di Applicazioni Analitiche Sfrutta la tua esperienza nel dominio per creare prodotti di dati che deliziano \* Crea applicazioni uniche basate sui dati \* Chiudi il cerchio sull'analisi \* Offri approfondimenti come servizio **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 418 **How Do G2 Users Rate Yellowfin BI?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Yellowfin BI?** - **Venditore:** [Yellowfin](https://www.g2.com/it/sellers/yellowfin) - **Anno di Fondazione:** 2003 - **Sede centrale:** Austin, Texas - **Twitter:** @YellowfinBI (5,783 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/358856/ (63 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** General Manager, Business Analyst - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 46% Piccola impresa, 35% Mid-Market #### What Are Yellowfin BI's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (69 reviews) - Dashboard Customization (35 reviews) - Data Visualization (34 reviews) - Intuitive (32 reviews) - User Interface (26 reviews) **Cons:** - Learning Curve (33 reviews) - Large Data Handling (26 reviews) - Slow Performance (23 reviews) - Performance Issues (19 reviews) - Limited Customization (17 reviews) ### 16. [Oracle Analytics Cloud](https://www.g2.com/it/products/oracle-analytics-cloud/reviews) Oracle Analytics Cloud è una piattaforma di analisi cloud completa che ti consente di cambiare radicalmente il modo in cui analizzi e agisci sulle informazioni. Dai potere ai leader, agli analisti e all'IT di accedere ai dati ovunque si trovino, anche utilizzando dispositivi mobili. Oracle Analytics Cloud aiuta le organizzazioni a scoprire intuizioni uniche più velocemente con l'apprendimento automatico. Con l'analisi aumentata, combina i dati della tua organizzazione con dati di terze parti e automatizza compiti importanti e dispendiosi in termini di tempo come la preparazione dei dati, la visualizzazione, la previsione e la creazione di report. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 293 **How Do G2 Users Rate Oracle Analytics Cloud?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Oracle Analytics Cloud?** - **Venditore:** [Oracle](https://www.g2.com/it/sellers/oracle) - **Anno di Fondazione:** 1977 - **Sede centrale:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (828,032 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (208,078 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE:ORCL **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 61% Enterprise, 27% Mid-Market #### What Are Oracle Analytics Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Analytics (3 reviews) - Data Visualization (3 reviews) - Ease of Use (3 reviews) - Scalability (3 reviews) - Business Improvement (2 reviews) **Cons:** - Learning Curve (4 reviews) - Complexity (2 reviews) - Complex Usage (2 reviews) - Limited Customization (2 reviews) - Bugs (1 reviews) ### 17. [FICO Analytics Workbench™](https://www.g2.com/it/products/fico-analytics-workbencha/reviews) FICO® Analytics Workbench™ è uno strumento completo di analisi predittiva progettato per potenziare le aziende nello sviluppo e nella distribuzione di modelli di machine learning spiegabili. Si rivolge sia agli utenti aziendali che ai data scientist, facilitando l'esplorazione dei dati, la manipolazione visiva dei dati, la progettazione di strategie decisionali e il machine learning all'interno di un ambiente unificato. La piattaforma è costruita sulla piattaforma ad alte prestazioni FICO® Decision Management Platform, garantendo scalabilità e integrazione con le operazioni aziendali in tempo reale. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Toolkit AI Spiegabile: Fornisce trasparenza nelle decisioni derivate dall'AI, consentendo agli utenti di convalidare e interpretare efficacemente i modelli di machine learning. - Ambiente di Sviluppo Integrato: Combina alberi decisionali, scorecard e tecniche di machine learning, offrendo un toolkit versatile per lo sviluppo di modelli. - Interfaccia Intuitiva: Progettata per utenti con competenze diverse, dagli analisti aziendali ai data scientist, promuovendo collaborazione e produttività. - Distribuzione Basata su Cloud: Offre una soluzione pronta per il cloud, consentendo opzioni di distribuzione scalabili e flessibili. - Supporto alla Conformità Normativa: Automatizza la produzione della documentazione necessaria per soddisfare i requisiti di revisione interna e normativa esterna. Valore Primario e Risoluzione dei Problemi: FICO® Analytics Workbench™ risponde alla crescente necessità di modelli AI trasparenti e interpretabili nel processo decisionale aziendale. Fornendo strumenti che rendono spiegabili i modelli di machine learning, aiuta le organizzazioni a rispettare gli standard normativi e a costruire fiducia nelle decisioni guidate dall'AI. Il design intuitivo della piattaforma e le sue caratteristiche complete consentono un tempo più rapido per ottenere valore, una maggiore produttività e migliori risultati aziendali attraverso decisioni potenziate analiticamente. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate FICO Analytics Workbench™?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind FICO Analytics Workbench™?** - **Venditore:** [FICO](https://www.g2.com/it/sellers/fico) - **Anno di Fondazione:** 1956 - **Sede centrale:** Bozeman, Montana - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fico/ (3,806 dipendenti su LinkedIn®) - **Proprietà:** NYSE:FICO - **Ricavi Totali (USD mln):** $1,294 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 45% Enterprise, 27% Mid-Market #### What Are FICO Analytics Workbench™'s Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (1 reviews) ### 18. [Count](https://www.g2.com/it/products/count/reviews) Count è una moderna piattaforma di collaborazione sui dati che aiuta i team di dati a lavorare effettivamente insieme. Combina un taccuino di dati con una tela collaborativa in tempo reale per l'analisi e la visualizzazione, in modo che tutti possano interrogare, eseguire il debug ed esplorare i dati in un unico posto. Count sostituisce il caos degli strumenti disconnessi con un unico spazio di lavoro dove analisti, ingegneri e stakeholder possono scrivere SQL o Python, creare visualizzazioni e condividere istantaneamente le intuizioni. Puoi importare ed eseguire il debug di modelli dbt, vedere i risultati in tempo reale dai CTE connessi ed esportare nuovamente su dbt Cloud, GitHub o script SQL completi. Utilizzato da oltre 500 team di dati, tra cui Accenture, Cleo AI e Too Good To Go, Count aiuta i team a superare i dashboard statici e a concentrarsi sulla risoluzione di veri problemi aziendali. È una collaborazione sui dati che funziona davvero. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 102 **How Do G2 Users Rate Count?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.5/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Count?** - **Venditore:** [Count Technologies](https://www.g2.com/it/sellers/count-technologies) - **Sito web dell'azienda:** https://count.co/ - **Anno di Fondazione:** 2016 - **Sede centrale:** London, United Kingdom - **Twitter:** @counthq (2,104 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/counthq/ (26 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Analyst, Analytics Engineer - **Top Industries:** Servizi finanziari, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 79% Mid-Market, 10% Enterprise #### What Are Count's Pros and Cons? **Pros:** - Team Collaboration (34 reviews) - Ease of Use (28 reviews) - Customer Support (20 reviews) - Flexibility (20 reviews) - Data Visualization (19 reviews) **Cons:** - Learning Curve (18 reviews) - Slow Performance (9 reviews) - Limited Customization (7 reviews) - Missing Features (7 reviews) - Layout Issues (5 reviews) ### 19. [Deepnote](https://www.g2.com/it/products/deepnote/reviews) Deepnote è uno spazio di lavoro per i dati dove agenti e umani lavorano insieme. È progettato per semplificare l'esplorazione dei dati, accelerare l'analisi e fornire rapidamente intuizioni azionabili per te e il tuo team. A differenza degli strumenti obsoleti come Jupyter, Deepnote è costruito pensando al prossimo decennio. Deepnote dà a chiunque lavori con i dati dei superpoteri. Unifica il tuo flusso di lavoro dei dati attraverso uno strato semantico integrato, preparando i tuoi dati per applicazioni AI avanzate. Puoi anche sfruttare il nostro copilota AI per i dati per chattare con i tuoi dati, creare grafici, scrivere codice o trasformare i tuoi notebook AI in dashboard o app di dati completamente sviluppate. Combina dati, codice SQL o Python e visualizzazioni fianco a fianco su una tela flessibile - migliorata con modelli di ragionamento AI all'avanguardia. 🤖 Analizza con AI • Genera codice e visualizzazioni descrivendo il tuo obiettivo. • Scrivi automaticamente, esegui e correggi il codice con l'AI. • Muoviti più velocemente con suggerimenti AI contestuali. 🔗 Unifica • Connettiti a oltre 60 fonti di dati come BigQuery, Snowflake e PostgreSQL. • Combina Python e SQL in un unico notebook. • Costruisci moduli ETL, analitici e metrici riutilizzabili. • Crea uno strato semantico con definizioni condivise e metriche affidabili. ⚖️ Scala • Aumenta istantaneamente la potenza di calcolo, più inclusa rispetto a Colab. • Pianifica lavori e ricevi notifiche con risultati aggiornati. • Organizza il lavoro in progetti e cartelle per la chiarezza del team. • Gestisci i flussi di lavoro tramite REST API. 🚀 Lancia • Trasforma i notebook in dashboard o app di dati, nativamente o con Streamlit. • Lascia che gli utenti esplorino i dati con input interattivi. • Condividi app sicure e live con un solo clic. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 377 **How Do G2 Users Rate Deepnote?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Deepnote?** - **Venditore:** [Deepnote](https://www.g2.com/it/sellers/deepnote) - **Sito web dell'azienda:** https://www.deepnote.com - **Anno di Fondazione:** 2019 - **Sede centrale:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,241 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (17 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Student, Data Analyst - **Top Industries:** Software per computer, Istruzione superiore - **Company Size:** 68% Piccola impresa, 24% Mid-Market #### What Are Deepnote's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (170 reviews) - Collaboration (120 reviews) - Easy Integrations (76 reviews) - Team Collaboration (76 reviews) - Data Management (67 reviews) **Cons:** - Slow Performance (61 reviews) - Limited Features (32 reviews) - Data Management Issues (29 reviews) - Missing Features (26 reviews) - Lacking Features (25 reviews) ### 20. [Incorta](https://www.g2.com/it/products/incorta/reviews) Incorta è la prima e unica piattaforma di consegna dati aperta che consente l'analisi in tempo reale di dati dettagliati e attivi su tutti i sistemi di registrazione, senza la necessità di processi ETL complessi. Consentendo l'analisi diretta su dati grezzi e identici alla fonte, Incorta fornisce intuizioni più rapide e accurate, eliminando le barriere all'esplorazione. Con strumenti intuitivi a basso codice/senza codice, interrogazioni potenziate dall'IA tramite Nexus e applicazioni di dati aziendali predefinite, i team aziendali possono rapidamente far emergere intuizioni, superare ostacoli tecnici e prendere decisioni più intelligenti senza un grande sforzo ingegneristico. Per ulteriori informazioni, visitare www.incorta.com. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Incorta?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Incorta?** - **Venditore:** [Incorta](https://www.g2.com/it/sellers/incorta) - **Sito web dell'azienda:** https://www.incorta.com/ - **Anno di Fondazione:** 2013 - **Sede centrale:** San Mateo, CA - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/incorta/ (348 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 56% Enterprise, 29% Mid-Market #### What Are Incorta's Pros and Cons? **Pros:** - Data Integration (1 reviews) - Easy Integrations (1 reviews) - Integrations (1 reviews) **Cons:** - Bugs (1 reviews) ### 21. [Dataiku](https://www.g2.com/it/products/dataiku/reviews) Dataiku è la piattaforma per il successo dell'IA: il livello di orchestrazione dell'IA dove le imprese costruiscono, implementano e governano analisi, modelli e agenti su larga scala. Si posiziona sopra le piattaforme di dati, i cloud e i servizi di IA che già utilizzi, lavorando su tutti senza vincolarti a nessuno. Dataiku amplia chi può costruire IA di produzione, mettendo gli strumenti giusti nelle mani sia dei data scientist che degli esperti di dominio, dai analisti delle frodi ai pianificatori della domanda. Orchestri machine learning, regole, LLM e agenti come un unico sistema governato, costruito su oltre un decennio di esecuzione di IA di produzione. La governance è parte integrante della costruzione piuttosto che qualcosa aggiunto successivamente, quindi i team spediscono più velocemente mantenendo sotto controllo prestazioni, costi e rischi. Il risultato: IA che passa dalla sperimentazione a un'esecuzione affidabile e misurabile ora, non tra 18 mesi. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 196 **How Do G2 Users Rate Dataiku?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Dataiku?** - **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 (22,922 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,619 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Scientist, Data Analyst - **Top Industries:** Servizi finanziari, Prodotti farmaceutici - **Company Size:** 58% Enterprise, 23% Mid-Market #### What Are Dataiku's Pros and 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) ### 22. [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:** 750 **How Do G2 Users Rate SAP Analytics Cloud?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAP Analytics Cloud?** - **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 (297,052 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Senior Consultant, Consultant - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer - **Company Size:** 49% Enterprise, 28% Mid-Market #### What Are SAP Analytics Cloud's Pros and 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) ### 23. [Coefficient](https://www.g2.com/it/products/coefficient/reviews) Coefficient è un nuovo modo per lavorare con i dati della tua azienda in modo migliore, più veloce e più accurato senza mai lasciare il tuo foglio di calcolo, integrandosi con gli strumenti che già utilizzi. Installa l'estensione Coefficient per Excel o Google Sheets e usala in un foglio nuovo o esistente in pochi secondi. Una volta installato, Coefficient vive come un compagno nella barra laterale, così i dati della tua azienda sono sempre a pochi clic di distanza. Qualsiasi fonte di dati con cui lavori è disponibile direttamente nella tua barra laterale di Coefficient – come Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL e Looker – con la possibilità di consolidare i tuoi dati da più sistemi in un unico foglio di calcolo. Usa i filtri di Coefficient per personalizzare facilmente le tue importazioni per lavorare solo con i dati di cui hai bisogno, mantenendo i tuoi fogli di calcolo performanti. Torna rapidamente in qualsiasi momento per aggiungere più dati nello stesso report. Non ricostruire mai due volte la stessa analisi mantenendo i tuoi dati aggiornati con aggiornamenti programmati. E usa gli avvisi di Coefficient per attivare messaggi su Slack o email ogni volta che il tuo foglio di calcolo si aggiorna. Ora, puoi trasformare il tuo foglio di calcolo nel sistema di monitoraggio più flessibile e potente per tutti i dati della tua azienda. Dì “addio” ai flussi di lavoro manuali dei dati e “ciao” ai fogli di calcolo connessi. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 188 **How Do G2 Users Rate Coefficient?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Coefficient?** - **Venditore:** [Coefficient](https://www.g2.com/it/sellers/coefficient) - **Sito web dell'azienda:** https://coefficient.io/ - **Anno di Fondazione:** 2020 - **Sede centrale:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @coefficient_io (345 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi - **Company Size:** 47% Mid-Market, 36% Piccola impresa #### What Are Coefficient's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (72 reviews) - Automation (42 reviews) - Integrations (42 reviews) - Time-saving (36 reviews) - Easy Integrations (31 reviews) **Cons:** - Limited Features (18 reviews) - Feature Limitations (17 reviews) - Limitations (13 reviews) - Missing Features (12 reviews) - Integration Issues (11 reviews) ### 24. [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/it/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews) La piattaforma di conoscenza autonoma di Teradata attiva l'intelligenza aziendale unificando dati, conoscenza e contesto aziendale per raggiungere risultati tangibili. Con Teradata, le organizzazioni possono fornire agli agenti il contesto completo per avere un impatto quando è importante. La nostra soluzione consente alle aziende di connettersi e scalare in sede, nel cloud o attraverso un approccio ibrido. Teradata offre un reale valore aziendale con l'IA. Scopri di più su Teradata.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 355 **How Do G2 Users Rate Teradata Autonomous Knowledge Platform?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Teradata Autonomous Knowledge Platform?** - **Venditore:** [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/it/sellers/teradata-autonomous-knowledge-platform) - **Sito web dell'azienda:** https://www.teradata.com - **Anno di Fondazione:** 1979 - **Sede centrale:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,113 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,880 dipendenti su LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Data Engineer, Software Engineer - **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari - **Company Size:** 69% Enterprise, 22% Mid-Market #### What Are Teradata Autonomous Knowledge Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Performance (14 reviews) - Analytics (11 reviews) - Scalability (11 reviews) - Speed (11 reviews) - Large Datasets (9 reviews) **Cons:** - Learning Curve (9 reviews) - Steep Learning Curve (5 reviews) - Complexity (4 reviews) - Cost (3 reviews) - Expensive (3 reviews) ### 25. [SAS Enterprise Guide](https://www.g2.com/it/products/sas-enterprise-guide/reviews) SAS Enterprise Guide è un'applicazione client basata su Windows che offre un'interfaccia user-friendly, point-and-click, alle potenti capacità analitiche del software SAS. Progettato per soddisfare sia gli utenti principianti che quelli esperti, facilita l'accesso, la gestione, l'analisi e la reportistica dei dati senza la necessità di una conoscenza approfondita della programmazione. Integrando una vasta gamma di compiti analitici con un'interfaccia grafica intuitiva, SAS Enterprise Guide consente agli utenti di condurre analisi complesse in modo efficiente e di condividere i risultati all'interno della loro organizzazione. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Interfaccia Intuitiva e Wizard: Offre accesso guidato alle capacità di SAS, dalla reportistica di base alle analisi avanzate, attraverso wizard flessibili e una struttura di diagramma di flusso di processo intuitiva. - Compiti Analitici Completi: Include oltre 100 compiti predefiniti per statistiche descrittive, modellazione predittiva, analisi di regressione e altro, permettendo agli utenti di eseguire analisi complesse senza scrivere codice. - Gestione dei Dati: Fornisce un potente costruttore di query grafico per accedere e manipolare vari tipi di dati, inclusi dataset SAS e tipi di dati nativi di Windows, senza richiedere competenze SQL. - Accesso e Visualizzazione OLAP: Supporta il slicing dinamico, il drilling e il pivoting dei dati per l'esplorazione, con capacità di integrazione per SAS OLAP Server e altri fornitori terzi che supportano OLE DB per OLAP. - Distribuzione e Condivisione dei Risultati: Facilita la distribuzione dei risultati attraverso diversi canali, inclusi il repository di report/contenuti SAS BI, documenti Microsoft Office e email, garantendo una condivisione e collaborazione senza soluzione di continuità. - Calcolo ad Alte Prestazioni e Abilitazione alla Griglia: Rileva automaticamente gli ambienti di griglia per un'elaborazione efficiente, analizza i programmi SAS per ottimizzare le prestazioni e consente l'esecuzione parallela dei compiti sullo stesso server. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: SAS Enterprise Guide risponde alla necessità di un ambiente di analisi self-service che consente agli analisti aziendali e ad altri utenti di eseguire analisi dati sofisticate senza dipendere pesantemente dai dipartimenti IT. Fornendo accesso guidato all'integrazione, preparazione, analisi e reportistica dei dati, consente agli utenti di accedere rapidamente ai dati, condurre analisi e distribuire i risultati, accelerando così i processi decisionali. L'integrazione con SAS Viya ne potenzia ulteriormente le capacità, permettendo agli utenti di sfruttare piattaforme moderne e basate su cloud per analisi scalabili ed efficienti. Questo set di strumenti completo aiuta infine le organizzazioni a sfruttare efficacemente i loro dati, portando a decisioni aziendali più informate e a un'efficienza operativa migliorata. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 112 **How Do G2 Users Rate SAS Enterprise Guide?** - **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) - **Passaggi per rispondere:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaccia dei Rapporti:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campi Calcolati:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Enterprise Guide?** - **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Anno di Fondazione:** 1976 - **Sede centrale:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 follower su Twitter) - **Pagina LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 dipendenti su LinkedIn®) - **Telefono:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Bancario, Ospedali e assistenza sanitaria - **Company Size:** 57% Enterprise, 26% Mid-Market #### What Are SAS Enterprise Guide's Pros and Cons? **Pros:** - Ease of Use (8 reviews) - User Interface (4 reviews) - Data Analysis (3 reviews) - Data Visualization (2 reviews) - Ease of Learning (2 reviews) **Cons:** - Slow Performance (3 reviews) - Complex Usage (2 reviews) - Learning Curve (2 reviews) - Bugs (1 reviews) - Integration Issues (1 reviews) ## What Is Piattaforme di analisi? [Strumenti e software di analisi](https://www.g2.com/it/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Piattaforme di analisi? - [Strumenti di Visualizzazione dei Dati](https://www.g2.com/it/categories/data-visualization-tools) - [Software di analisi predittiva](https://www.g2.com/it/categories/predictive-analytics) - [Software di Business Intelligence Integrato](https://www.g2.com/it/categories/embedded-business-intelligence) - [Software di analisi del marketing](https://www.g2.com/it/categories/marketing-analytics) - [Piattaforme di Data Science e Machine Learning](https://www.g2.com/it/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Strumenti ETL](https://www.g2.com/it/categories/etl-tools) - [Software di preparazione dei dati](https://www.g2.com/it/categories/data-preparation) --- ## How Do You Choose the Right Piattaforme di analisi? ### Cosa Dovresti Sapere Sulle Piattaforme di Analisi ### Cosa sono le piattaforme software di analisi? Le piattaforme di analisi, note anche come piattaforme di business intelligence (BI), consentono alle aziende di ottenere visibilità sui propri dati attraverso l'integrazione, la pulizia, la fusione, l'arricchimento, la scoperta dei dati e altro ancora. Questi strumenti sono sistemi robusti che a volte richiedono competenze IT e di data science per accedere e decifrare i dati aziendali tramite query personalizzate. Le piattaforme di analisi offrono una visione completa dei dati di un'azienda estraendo da fonti di dati strutturati e non strutturati attraverso query dettagliate. Anche gli utenti aziendali occasionali beneficiano delle piattaforme di analisi, che offrono dashboard personalizzabili e la possibilità di approfondire particolari punti dati e tendenze. ### Quali tipi di strumenti e piattaforme di analisi esistono? #### **Software tutto-in-uno** ##### **Piattaforme di analisi self-service** Le piattaforme di analisi self-service non richiedono conoscenze di programmazione, quindi gli utenti finali aziendali possono utilizzarle per le loro esigenze di dati. Il software di analisi aziendale basato su cloud spesso fornisce funzionalità di trascinamento per costruire dashboard, modelli predefiniti per interrogare i dati e, occasionalmente, interrogazioni in linguaggio naturale per la scoperta dei dati. ##### **Software BI integrato** Il software BI integrato può integrare funzionalità di analisi proprietarie all'interno di altre applicazioni aziendali. Le aziende possono scegliere un prodotto integrato per promuovere l'adozione da parte degli utenti; posizionando l'analisi all'interno del software utilizzato regolarmente, le aziende consentono ai dipendenti di sfruttare i dati disponibili. Queste soluzioni forniscono funzionalità self-service in modo che gli utenti aziendali medi possano utilizzare i dati per migliorare il processo decisionale. #### **Soluzioni puntuali** ##### **Analisi delle cause principali** Le aziende di tutte le dimensioni producono enormi quantità di dati da una serie di fonti diverse. Può essere difficile tenere traccia dei flussi e riflussi dei dati e individuare anomalie e tendenze tra decine, se non centinaia (a volte anche migliaia) di fonti di dati. Alcune soluzioni forniscono all'utente una visione d'insieme dei propri dati e lo avvisano in modo intelligente dei cambiamenti in tempo reale. Una volta avvisati, sono in grado di approfondire per valutare la situazione e risolverla. ### Quali sono le caratteristiche comuni delle soluzioni di analisi? Le piattaforme software di analisi sono un grande aiuto per qualsiasi organizzazione che necessiti di una visualizzazione tempestiva dei dati di analisi di alto livello. Di seguito sono riportate alcune caratteristiche fondamentali all'interno delle piattaforme di analisi che possono aiutare gli utenti a sfruttarle al meglio: **Preparazione dei dati:** Sebbene esistano software di preparazione dei dati autonomi che assistono nella scoperta, fusione, combinazione, pulizia e arricchimento dei dati—così i grandi set di dati possono essere facilmente integrati, consumati e analizzati—le piattaforme di analisi devono incorporare queste funzionalità nella loro offerta principale. In particolare, le piattaforme di analisi devono supportare la fusione e la modellazione dei dati, consentendo all'utente finale di combinare dati provenienti da diversi database e altre fonti di dati e di sviluppare modelli di dati robusti di questi dati. Questo è un passaggio critico per dare un senso al caos combinando dati da varie fonti. **Gestione dei dati:** Una volta che i dati sono correttamente integrati, devono essere gestiti. Questo include la restrizione dell'accesso ai dati a determinati utenti, per esempio. Sebbene alcune aziende optino per una soluzione di gestione dei dati autonoma, come un data warehouse, le piattaforme di analisi devono, per definizione, fornire un certo livello di gestione dei dati. **Modellazione e fusione dei dati:** Come menzionato, non è efficiente e spesso non è efficace esaminare i dati quando sono sparsi su molti sistemi. Come cloud aziendale, le piattaforme di analisi aiutano le aziende a consolidare i dati e combinare i punti dati per comprendere la relazione tra i dati e ottenere approfondimenti profondi. **Report e dashboard:** I dashboard multilivello e in tempo reale sono una caratteristica centrale delle piattaforme di analisi. Gli utenti possono programmare il loro software di analisi per visualizzare le metriche di loro scelta e creare più dashboard che mostrano analisi relative a team o iniziative specifiche. Dall'analisi predittiva del traffico del sito web ai tassi di conversione dei clienti in un periodo specificato, gli utenti possono scegliere le metriche preferite da includere nei dashboard e creare quanti più dashboard necessario. Gli amministratori possono regolare le autorizzazioni di diversi dashboard in modo che siano accessibili agli utenti dell'azienda che ne hanno più bisogno. Gli utenti possono condividere specifici dashboard sui monitor dell'ufficio o fare screenshot dei dashboard per salvarli e condividerli secondo necessità. Alcuni prodotti di piattaforme di analisi possono consentire agli utenti di esplorare i dashboard sui loro dispositivi mobili. [**Self service**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Le organizzazioni utilizzano questi strumenti per costruire dashboard interattivi per scoprire approfondimenti azionabili. Questo consente agli utenti aziendali come rappresentanti di vendita, manager delle risorse umane, marketer e altri membri del team non di dati di prendere decisioni basate su dati aziendali rilevanti. **Analisi avanzata:** Molte soluzioni di analisi stanno incorporando funzionalità avanzate, a volte chiamate analisi aumentata, per comprendere meglio i dati di un'azienda, anche senza supporto IT. Queste possono includere capacità di analisi predittiva e scoperta dei dati, che includono suggerimenti intelligenti per la visualizzazione dei dati e suggerimenti basati su machine learning per approfondimenti più profondi. Altre caratteristiche includono [Rilevamento delle anomalie](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Basato su query](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Ricerca](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Tradizionale](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional) ### 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 reportistica 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)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) e [software di gestione delle relazioni con i clienti (CRM)](https://www.g2.com/categories/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 autonomi 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 diversificati 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 le parti interessate interne ed esterne. ### **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 l'azienda. 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](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) 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 un'analisi dei dati prima o vogliono ottimizzare i report 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**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** 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 considerare soluzioni di analisi del marketing costruite appositamente per questo. [**Software di analisi delle vendite**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Sebbene i dati di vendita come le previsioni di ricavi e le vendite chiuse possano essere importati e analizzati in piattaforme di analisi generali, 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**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** 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 i record e l'analisi. [**Software di analisi predittiva**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** 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 focalizzate 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**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** 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**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** 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**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Le piattaforme di analisi sono piattaforme autonome 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**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** 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](https://www.g2.com/categories/big-data) ai tradizionali [database relazionali](https://www.g2.com/categories/relational-databases) 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 servirebbero a molto 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. **Eccessiva dipendenza:** 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 interne ed esterne all'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 in modo di monitorare queste connessioni e eventuali potenziali problemi di prestazioni in tutto il loro stack software per garantire che 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 loro 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 determina 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 dimostrazioni sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore. **Creare un elenco breve** Dall'elenco lungo dei fornitori, è utile restringere l'elenco dei fornitori e creare un elenco più breve di contendenti, preferibilmente non più di tre-cinque. Con questo elenco, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni. **Condurre dimostrazioni** Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ciascuna soluzione nell'elenco breve con lo stesso caso d'uso e set di dati. Questo permetterà all'azienda di valutare come ciascun fornitore si confronta con la concorrenza. #### Selezione 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-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 potrebbe essere più piccolo nelle aziende più piccole, con meno partecipanti, multitasking e assumendo più responsabilità. **Analizzare i dati** Poiché le piattaforme di analisi riguardano 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 maggiori 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)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) come [software di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) aiutano a rendere la ricerca attraverso e per i dati più 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 l'assistenza sanitaria, regolamenti rigorosi come il [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) 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. **Machine learning** L'AI sta rapidamente diventando una caratteristica promettente delle soluzioni di analisi lungo 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. Il machine learning sta aiutando gli utenti finali a scoprire approfondimenti nascosti, permettendo loro di dare un senso ai dati e comprendere ciò che stanno vedendo.