Cosa sono i software per analisi statistica?

I software per analisi statistica aiutano le aziende a raccogliere, organizzare, interpretare e presentare i dati in modo significativo. Consentono di analizzare i dati esistenti, utilizzando modelli matematici e tecniche di simulazione e di generare spunti di riflessione rilevanti per l'azienda. Inoltre, un programma di statistica rende più facile individuare nuove opportunità, studiare le tendenze di vendita passate e prevedere la domanda futura.

Quali sono i vantaggi dei software per analisi statistica?

• Gestione di grandi volumi di dati: i software per analisi statistica possono gestire grandi quantità e vari tipi di dati. I programmi per analisi statistica possono elaborare dati strutturati, non strutturati, sensoriali, mobili, web e social più rapidamente e con maggiore precisione rispetto ai tradizionali strumenti di gestione dei dati e/o alle attività manuali.
• Informazioni commerciali preziose: i programmi di analisi statistica dei dati consentono alle aziende di raccogliere e analizzare i dati. Lo scopo è quello di ottenere indicazioni concrete, che possono aiutarle a esplorare nuovi flussi di entrate, a identificare lacune nei flussi di lavoro attuali e a studiare modelli passati per prevedere le esigenze future. Un'attenta analisi dei dati può fornire informazioni che accelerano il processo decisionale e ottimizzano i workflow interni.

Quali sono le funzionalità tipiche dei software per analisi statistica?

• Visualizzazione dei dati: analisi di dati non elaborati, con la possibilità di fornire indicazioni tramite grafici e diagrammi interattivi.
• Creazione di report/analisi: tracciamento e analisi dei dati, con la possibilità di organizzarli creando documenti di riepilogo delle informazioni, che possono essere stampati ed esportati in vari formati.
• Analisi di regressione: possibilità di stabilire una relazione tra due o più variabili di interesse e di comprendere come delle variabili indipendenti siano correlate alla variabile dipendente.
• Analisi multivariata: osservazione e analisi simultanea di più variabili dipendenti in relazione ad altre variabili.
• Serie storiche: registrazione di sequenze che si verificano in vari punti entro un periodo specificato e creazione di previsioni basate sulle tendenze passate.
• Simulazione statistica: creazione di modelli statistici che simulano le operazioni di un processo o di un sistema nel mondo reale.

Quali considerazioni fare prima di acquistare un software per analisi statistica?

• Esigenze aziendali: i moderni software per analisi statistica offrono molte funzionalità, che vanno dai semplici calcoli e grafici alla modellazione statistica e all'analisi dello spettro. Tuttavia, i costi delle licenze aumentano di pari passo con la presenza di funzionalità di analisi più avanzate. È bene che gli acquirenti identifichino attentamente i propri requisiti aziendali, i moduli e i tipi di modelli necessari per l'analisi dei propri dati prima di iniziare la ricerca di un software per analisi statistica. Identificare requisiti specifici può aiutare gli acquirenti a selezionare un software che soddisfi le loro esigenze nel rispetto del budget, evitando di pagare per funzionalità che potrebbero non essere mai utilizzate.
• Curva di apprendimento: imparare a usare un programma per analisi statistica e familiarizzare con le sue funzionalità, l'interfaccia grafica e la programmazione può richiedere tempo. Per questo, prima di effettuare un acquisto è consigliabile provare diversi strumenti per analisi statistica, al fine di ottenere un'idea approssimativa della curva di apprendimento relativa a ciascuno di essi. Bisogna tenere presente che questo dipende dalla facilità d'uso del software e dalla velocità di apprendimento degli utenti.

Alcuni dei trend più rilevanti legati ai software per analisi statistica

• Analisi potenziata dal machine learning e dall'intelligenza artificiale: l'analisi potenziata dal machine learning e dall'intelligenza artificiale sarà la prossima grande novità nel campo dell'analisi dei dati. I programmi per analisi statistica saranno in grado di comprendere i dati e condividere scoperte e spunti di riflessione, invece di utilizzare modelli statistici standard e adottare approcci tradizionali, . Già nel 2017, Gartner prevedeva che la maggior parte delle attività di data science sarebbero state automatizzate entro il 2020, consentendo agli utenti di produrre un volume maggiore di analisi avanzate (ricerca disponibile per i clienti Gartner).
• I sistemi di analisi dei dati self-service sono destinati a crescere: l'analisi self-service è una forma di analisi dei dati in cui i professionisti aziendali sono incoraggiati a eseguire query di analisi statistica in maniera autonoma, senza l'assistenza dei dipartimenti IT o dei team di analisi dei dati. Questa tendenza è in aumento, soprattutto nel segmento delle piccole e medie imprese, che devono ottimizzare l'impiego delle proprie risorse e sono sempre alla ricerca di dipendenti con molteplici competenze. Questo è un fattore chiave, che spinge i produttori di software per analisi statistica a spostare i propri prodotti da strumenti basati sulla programmazione a strumenti basati sulle interfacce utente grafiche (Graphical User Interface, GUI). Sono progettati per aiutare gli utenti senza una formazione tecnica a eseguire analisi supportate dai dati, senza dover dipendere dalla conoscenza dei codici o dei linguaggi di programmazione.