¿Qué es el software para análisis de datos estadísticos?

El software para análisis de datos estadísticos es una herramienta que ayuda a las empresas a recopilar, organizar, interpretar y presentar datos de forma significativa. Las empresas pueden analizar sus datos usando modelos matemáticos y técnicas de simulación para generar información relevante para el negocio. Esta información puede proporcionar nuevas oportunidades, ayudar a descubrir las tendencias de ventas anteriores y pronosticar la demanda futura.

¿Cuáles son las ventajas del software para análisis de datos estadísticos?

Las ventajas de los programas de estadística son:

• Gestionar grandes volúmenes de datos: los programas de análisis estadístico pueden administrar grandes cantidades de datos de distintos tipos. El software de análisis estadístico es capaz de procesar datos estructurados, no estructurados y provenientes de sensores, móviles, webs y redes sociales más rápido y de manera más precisa que las herramientas tradicionales de gestión de datos o los métodos manuales.
• Obtener información comercial valiosa: las herramientas de análisis estadístico permiten a tu empresa recopilar y analizar datos para proporcionar información práctica. Gracias a esta información, la empresa puede explorar nuevas fuentes de ingresos, identificar fallos en los flujos de trabajo actuales y estudiar patrones del pasado para predecir necesidades futuras. Un análisis concienzudo de los datos puede brindar información que acelere la toma de decisiones y optimice los flujos de trabajo actuales.

¿Cuáles son las funciones más comunes del software para análisis de datos estadísticos?

Las funciones más comunes de los programas de estadística son:

• Visualizar datos: analizar datos sin procesar y presentar la información mediante tablas y gráficos interactivos.
• Crear informes/analíticas: supervisar los datos, analizarlos y organizarlos en resúmenes informativos que se pueden imprimir y exportar a varios formatos.
• Realizar análisis de regresión: establecer una relación entre dos o más variables de interés para comprender cómo se relacionan las variables independientes con la variable dependiente.
• Realizar análisis de múltiples variables: observar y analizar simultáneamente múltiples variables dependientes en relación a otras variables.
• Registrar series temporales: captar secuencias en distintos momentos de un período concreto y realizar predicciones a partir de tendencias anteriores.
• Realizar simulación estadística: crear modelos estadísticos para imitar las operaciones de procesos o sistemas reales.

Consideraciones a la hora de comprar software para análisis de datos estadísticos

• Necesidades de la empresa: los programas de análisis estadístico modernos pueden realizar multitud de tareas, desde representaciones y cálculos sencillos hasta modelado estadístico y análisis de espectro. Sin embargo, las funciones de análisis avanzado aumentan los costes de licencia. Como comprador, debes identificar las necesidades únicas, formas de datos y tipos de modelos necesarios para el análisis de datos de tu empresa antes de comenzar a buscar programas de análisis estadístico. Identificar estos requisitos concretos puede ayudarte a seleccionar un software adecuado a tus necesidades y presupuesto, así como evitar pagar por funciones que quizá nunca necesites.
• Curva de aprendizaje: puede llevar algún tiempo familiarizarse con las funciones, códigos e interfaces de los programas de análisis estadístico. Aunque todo esto depende de la facilidad de uso del software y del ritmo de aprendizaje de los usuarios, considera la posibilidad de probar varias herramientas de análisis estadístico para hacerte una idea de la curva de aprendizaje antes de realizar la compra.

Tendencias relevantes en software para análisis de datos estadísticos

• Analíticas mejoradas con aprendizaje automático e IA: las analíticas mejoradas con inteligencia artificial y aprendizaje automático son lo último en análisis de datos. En lugar de emplear modelos estadísticos y enfoques tradicionales, el software de análisis estadístico será capaz de comprender los datos y compartir sus hallazgos e información. Gartner prevé que, en 2020, la mayoría de tareas de ciencia de datos se automatizarán, lo que permitirá a los usuarios producir un mayor volumen de analíticas avanzadas (informe disponible para clientes de Gartner).
• La analítica de autoservicio se ampliará: la analítica de autoservicio es un tipo de análisis de datos en el que se anima a los profesionales de la empresa a realizar consultas de análisis estadístico sin asistencia de los equipos de TI o análisis de datos. Esta tendencia está al alza, sobre todo en el segmento de pequeñas y medianas empresas, que sufren escasez de recursos y buscan constantemente a empleados con múltiples capacidades. Este factor clave está provocando que los proveedores de programas de análisis estadístico transformen sus productos, pasando de un software basado en programación a herramientas con interfaces gráficas orientadas al usuario. Así, los usuarios sin conocimientos técnicos pueden realizar análisis respaldados por datos sin tener que usar códigos ni lenguajes de programación.