Saiba Mais Sobre Software de Análise Estatística
O que é Software de Análise Estatística?
Ferramentas de análise estatística informam decisões baseadas em dados, seja em um contexto de pesquisa ou de negócios. As empresas começaram a reconhecer a importância de acessar e combinar todos os dados críticos para os negócios para obter uma melhor compreensão de como uma empresa está se saindo. Conectar sistemas díspares para tornar os dados consumíveis é um processo complexo, mas uma vez feito, as empresas estão habilitadas a utilizar soluções de análise estatística juntamente com outras técnicas de análise de dados. Isso as ajuda a visualizar e interpretar os dados de uma maneira facilmente digerível. Um negócio não pode se transformar em uma empresa nativa digital até que use seus dados para tomar decisões inteligentes. Essas decisões baseadas em dados fornecem uma vantagem importante e ajudam a separar um negócio de seus concorrentes.
Empresas médias e grandes estão enfrentando desafios sem precedentes ao gerenciar e analisar dados. Alguns desses desafios são o crescimento exponencial do volume de dados empresariais e sua complexidade crescente causada por novas tecnologias como mídias sociais e a internet das coisas (IoT). Para enfrentar esses desafios, as empresas precisam reunir e analisar grandes volumes de dados, tanto estruturados quanto não estruturados, de diferentes fontes. As empresas precisam encontrar tendências e padrões em dados históricos enquanto identificam oportunidades e riscos futuros. Elas também não podem se dar ao luxo de gastar muito tempo analisando dados que perdem sua relevância rapidamente. Procedimentos estatísticos avançados e visualização fornecem uma plataforma robusta, amigável e integrada para entender dados de negócios e resolver problemas complexos de negócios e pesquisa.
Quais Tipos de Software de Análise Estatística Existem?
A análise estatística vem em muitos sabores diferentes, com cada tipo sendo apropriado ou benéfico para diferentes casos de uso. Embora os métodos sejam muitos, o objetivo final da análise é dividido em três tipos: descritiva, prescritiva e preditiva. A análise descritiva simplesmente olha para os dados como eles são, mas não se refere ou recomenda qualquer resultado futuro. A análise prescritiva usa dados históricos para recomendar um resultado particular. Finalmente, a análise preditiva usa dados históricos para prever dados ou resultados futuros. Além desses métodos amplos, o software de análise estatística pode realizar os seguintes tipos de análise:
Análise de regressão
Este tipo de análise permite a condução de vários métodos de regressão, como mínimos quadrados ordinários (OLS), mínimos quadrados ponderados (WLS) ou modelo linear generalizado (GLM).
Análise preditiva
A análise preditiva minera e analisa padrões de dados históricos para prever resultados futuros, extraindo informações de conjuntos de dados para determinar padrões e tendências. Usando uma gama de análises estatísticas e algoritmos, analistas usam produtos de análise preditiva para construir modelos de decisão que os gerentes de negócios usam para planejar o melhor resultado possível.
Análise de sobrevivência
Este tipo de análise permite a avaliação de durações, eventos e confiabilidade em relação à análise estatística.
Análise de séries temporais
A análise de séries temporais permite que os usuários identifiquem padrões dentro de conjuntos de dados de séries temporais massivos e contínuos para realizar relatórios, previsões e análises preditivas.
Análise Bayesiana
Este método de inferência estatística permite combinar informações prévias sobre um parâmetro estatístico com evidências de informações contidas em uma amostra para guiar o processo de inferência estatística.
Árvores de decisão
Um tipo comum de modelo de classificação é uma árvore de decisão. Esses modelos preveem uma série de possíveis resultados com base em uma variedade de entradas. Por exemplo, se uma equipe de vendas constrói $1 milhão em pipeline, eles podem fechar $100.000 em receita, mas se eles construírem $10 milhões em pipeline, devem ser capazes de fechar $1 milhão em receita.
Quais são as Características Comuns do Software de Análise Estatística?
Ferramentas de análise estatística permitem que os usuários minem e analisem dados estruturados ou não estruturados. Através do processo de análise, conjuntos de dados e visualizações são criados a partir dos dados compilados.
Preparação de dados: Para analisar os dados, eles devem ser devidamente limpos e devem ser de alta qualidade. Esta preparação consiste em desduplicação, limpeza e complementação dos dados para análise estatística. Nem toda análise é alcançada na superfície. Em vez disso, ferramentas robustas de análise estatística mineram dados de bancos de dados e os preparam para análise.
Amostragem de dados: A amostragem de dados permite que os usuários selecionem amostras de dados para procedimentos definidos.
Modelagem estatística: A modelagem estatística envolve a criação de um modelo matemático que incorpora um conjunto de suposições estatísticas sobre a criação de dados amostrais que podem ser usados para obter uma melhor ideia sobre a composição e distribuição dos dados.
Teste de hipóteses: Ferramentas de análise estatística frequentemente fornecem recursos de teste de hipóteses para garantir que a análise seja consistente com os dados e correta com base em fatores predeterminados. Isso ajuda o pesquisador, cientista de dados ou estatístico a avaliar o resultado com base em sua hipótese inicial.
Visualização de dados: Além de entradas e saídas numéricas, o software de análise estatística frequentemente permite que o usuário visualize resultados por meio de gráficos, tabelas e relatórios. Isso não apenas ajuda o usuário final a entendê-los melhor, mas também auxilia na comunicação desses resultados com a empresa em geral.
Quais são os Benefícios do Software de Análise Estatística?
Independentemente do tipo de manipulação ou análise de dados complexa que está sendo realizada, ferramentas de análise estatística permitem que estatísticos ou profissionais de negócios encontrem correlação, regressão, análise de variância e mais com facilidade. Com esses insights em mãos, as empresas podem dar sentido aos seus dados e tomar decisões informadas com base neles. Essas ferramentas ajudam a identificar duplicatas e casos incomuns que podem surgir durante a limpeza e curadoria de dados e obter relatórios detalhados de análise de dados.
Gerenciar grandes volumes de dados: O software de análise estatística dá a capacidade de preparar, misturar e analisar dados da empresa usando um fluxo de trabalho repetível, depois implantar e compartilhar análises em escala para obter insights mais profundos.
Obter insights sobre dados da empresa: Através da mineração de dados e análise estatística, especialmente quando combinados com outras tecnologias como aprendizado de máquina, profissionais de dados são capazes de obter insights sobre os dados.
Compreender melhor potenciais resultados e cenários: Com a análise estatística, especialmente do tipo preditivo, as empresas compreendem melhor como diferentes variáveis as afetarão e são capazes de planejar de acordo.
Quem Usa Software de Análise Estatística?
Analistas de dados: Dependendo da complexidade do software, é provável que analistas sejam necessários. Eles podem ajudar a configurar as consultas, painéis e cadernos necessários para outros funcionários e equipes. Eles podem criar consultas complexas dentro das plataformas para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios.
Consultores: As empresas nem sempre têm o luxo de construir, desenvolver e otimizar suas próprias soluções de análise. Algumas empresas optam por empregar consultores externos, como provedores de consultoria em inteligência de negócios (BI). Esses provedores buscam entender um negócio e seus objetivos, interpretar dados e oferecer conselhos para garantir que os objetivos sejam alcançados. Consultores de BI frequentemente têm conhecimento específico da indústria juntamente com seus antecedentes técnicos, com experiência em saúde, negócios e outros campos.
Quais são as Alternativas ao Software de Análise Estatística?
Alternativas ao software de análise estatística podem substituir este tipo de software, seja parcial ou completamente:
Plataformas de análise: Plataformas de análise podem incluir análise estatística, mas são ferramentas de foco mais amplo que facilitam os seguintes cinco elementos: preparação de dados, modelagem de dados, mistura de dados, visualização de dados e entrega de insights.
Software de análise de big data: O software de análise de big data se conecta ao Hadoop ou distribuições proprietárias do Hadoop para entender melhor dados estruturados e não estruturados. Essas mesmas fontes de dados podem ser importantes para cientistas de dados que são encarregados de construir modelos preditivos.
Software de análise de logs: Empresas que estão focadas em dados de log podem se beneficiar do uso de software de análise de logs, que é usado para analisar dados de log de aplicativos e sistemas. Deve-se ter em mente que este software é muito mais limitado em termos de tipos de dados e fontes de dados aos quais pode ser conectado. No entanto, como o software de análise de logs se concentra em logs, ele frequentemente fornece detalhes mais granulares sobre dados relacionados a logs.
Software de análise de fluxo: Quando se procura por ferramentas especificamente voltadas para analisar dados em tempo real, o software de análise de fluxo é uma solução ideal. Essas ferramentas ajudam os usuários a analisar dados em transferência através de APIs, entre aplicativos e mais. Este software pode ser útil com dados de IoT, que frequentemente se deseja analisar em tempo real.
Software de análise preditiva: O software de análise estatística de propósito amplo permite que as empresas realizem várias formas de análise, como prescritiva, descritiva e preditiva. Empresas que estão focadas em olhar para seus dados passados e presentes para prever resultados futuros podem usar software de análise preditiva para uma solução mais afinada.
Software de análise de texto: O software de análise estatística é focado em dados estruturados ou numéricos, permitindo que os usuários aprofundem e explorem números para informar decisões de negócios. Se o usuário estiver procurando focar em dados não estruturados ou de texto, as soluções de análise de texto são a melhor aposta. Essas ferramentas ajudam os usuários a entender rapidamente e extrair análise de sentimento, frases-chave, temas e outros insights de dados de texto não estruturados.
Software Relacionado ao Software de Análise Estatística
Soluções relacionadas que podem ser usadas juntamente com o software de análise estatística incluem:
Software de data warehouse: A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares, então para integrar melhor todos os seus dados, elas implementam um data warehouse. Data warehouses podem abrigar dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de BI e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Esta organização é crítica para a qualidade dos dados que são ingeridos pelo software de análise.
Software de preparação de dados: Uma solução chave necessária para uma análise de dados fácil é uma ferramenta de preparação de dados e outras ferramentas de gerenciamento de dados relacionadas. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para uma análise simples. Ferramentas de preparação de dados são frequentemente usadas por equipes de TI ou analistas de dados encarregados de usar ferramentas de BI. Algumas plataformas de BI oferecem recursos de preparação de dados, mas empresas com uma ampla gama de fontes de dados frequentemente optam por uma ferramenta de preparação dedicada.
Software de aprendizado de máquina: Algoritmos de aprendizado de máquina são um componente chave para construir modelos estatísticos eficazes. Muitos algoritmos de aprendizado de máquina são construídos para fornecer recomendações ou sugestões, o que é particularmente relevante para a análise preditiva.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Análise Estatística?
Na era digital, os dados são onipresentes. Seja no ensino superior ou na indústria de saúde, é provável que muitos dados estejam envolvidos. Ferramentas de software de análise estatística são tipicamente usadas por cientistas de dados e matemáticos, mas fornecem recursos específicos da indústria. Estes podem ser recursos adaptados para pesquisa científica, modelagem de custos ou ciência da saúde.
Ensino superior: Usuários da indústria de ensino superior usam ferramentas de análise estatística para analisar dados, obter insights rapidamente e encontrar tendências relevantes nos dados.
Empresas de pesquisa de mercado: Pesquisadores recorrem à análise estatística para resolver problemas de pesquisa difíceis. Eles são capazes de usar essas ferramentas para explorar suas descobertas de pesquisa e encontrar tendências históricas. Com o software de análise estatística, pesquisadores de mercado são habilitados a lidar com um grande volume de dados em múltiplos formatos.
Saúde: Para profissionais de saúde, tempo não é apenas dinheiro—também significa a diferença entre vida e morte. Esses trabalhadores procuram ferramentas de análise estatística para entender melhor os dados relacionados à saúde e melhorar as eficiências em hospitais, gerenciar e conter doenças, e muito mais.
Como Comprar Software de Análise Estatística
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análise Estatística
Se uma empresa está apenas começando sua jornada de análise, o g2.com pode ajudar na seleção do melhor software para a empresa e caso de uso particular. Como a solução particular pode variar com base no tamanho da empresa e na indústria, o G2 é um ótimo lugar para classificar e filtrar avaliações com base nesses critérios, juntamente com muitos outros.
A variedade, volume e velocidade dos dados são vastos. Portanto, os usuários devem pensar em como a solução particular se encaixa em suas necessidades particulares, bem como em suas necessidades futuras à medida que acumulam mais dados.
Para encontrar a solução certa, os compradores devem determinar pontos problemáticos e anotá-los. Estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.
Tomar uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a lançar-se na criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um pedido de informações (RFI), uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de um software de análise estatística.
Comparar Produtos de Software de Análise Estatística
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Análise Estatística
Escolha uma equipe de seleção
Como o software de análise estatística é tudo sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção seja orientado por dados também. A equipe de seleção deve comparar notas e fatos e números que anotaram durante o processo, como tempo para insight, número de visualizações e disponibilidade de capacidades de análise avançada.
Negociação
Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa, não significa que não seja negociável (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de ir com tudo, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno tamanho de amostra de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Análise Estatística?
As empresas decidem implantar software de análise estatística com o objetivo de obter algum grau de retorno sobre o investimento (ROI).
Retorno sobre o Investimento (ROI)
Como estão procurando recuperar suas perdas que gastaram no software, é crítico entender os custos associados a ele. Este software é tipicamente cobrado por usuário, que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.
Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da ferramenta de análise estatística.
Implementação de Software de Análise Estatística
Como o Software de Análise Estatística é Implementado?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sábio utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é Responsável pela Implementação do Software de Análise Estatística?
Pode ser necessário muitas pessoas, ou muitas equipes, para implantar adequadamente uma plataforma de análise. Isso porque os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode juntar seus dados e começar a jornada de análise, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados.
Tendências do Software de Análise Estatística
Autoatendimento
Assim como outros tipos de ferramentas de análise (como plataformas de análise), há uma tendência crescente para que o software seja de natureza de autoatendimento. Isso significa que não profissionais devem ser capazes de usar a ferramenta facilmente com pouco ou nenhum suporte de TI para configurá-la. Com interfaces de arrastar e soltar ou configurações altamente personalizáveis, usuários de negócios médios estão sendo capacitados por capacidades de análise estatística.
Análise aumentada
Inteligência artificial e aprendizado de máquina estão fazendo incursões em quase todas as indústrias e casos de uso de negócios, com estatísticas não sendo exceção. Com aprendizado de máquina alimentando a análise estatística, os usuários são capazes de descobrir dados, determinar o melhor tipo de análise a ser implantada para um conjunto de dados ou problema particular, e mais. Com análise aumentada, os analistas podem obter uma melhor compreensão de seus dados, permitindo que eles se aprofundem e mergulhem mais fundo em tendências e padrões. Por exemplo, o software pode alertar o usuário sobre uma anomalia nos dados que eles podem investigar para corrigir o problema ou informar indivíduos relevantes sobre isso.
