Dabartiniame pasaulyje internetinės svetainės duomenys yra kaip aukso kasykla. Tačiau norint gauti vertingų įžvalgų iš šios kasyklos, jums reikia specialaus įrankio – internetinės svetainės duomenų analizės programinės įrangos. Ši programinė įranga padeda įsigilinti į duomenis, atskleisti modelius ir tendencijas, kurių paviršiuje nematyti.

Internetinės svetainės duomenų analizės programinės įrangos

Kodėl svarbu turėti internetinės svetainės duomenų analizės programinės įrangą? Mūsų duomenų turtingame pasaulyje tie, kurie gali analizuoti duomenis, turi pranašumą. Jie gali priimti protingesnius sprendimus, gali greičiau pastebėti įvairias naujas galimybes ir gali laisvai konkuruoti net su labai didelėmis įmonėmis. Štai kodėl taip svarbu pasirinkti geriausią duomenų analizės programinę įrangą.

Šiame straipsnyje my-worlds.com (internetinių svetainių kūrimas) pasiners į duomenų analizės programinės įrangos pasaulį. Išnagrinėsime jos pranašumus, pažvelgsime į ateities tendencijas ir svarbiausia, atskleisime 10 geriausių 2024 m. duomenų analizės programinės įrangų.

Taigi, jei domitės duomenų analizės programine įranga, šis vadovas skirtas jums. Pasinerkite ir pradėkime tyrinėti!

9 internetinės svetainės duomenų analizės programinės įrangos privalumai

Internetinės svetainės ar internetinės parduotuvės, duomenų analizės programinė įranga turi daug privalumų, kurie gali pakeisti mūsų darbo, sprendimų priėmimo ir net pasaulio žiūrėjimo būdus. Štai keletas pagrindinių privalumų, kuriuos galite gauti, nepaisant to, kuria duomenų analizės programinę įrangą pasirinksite:

Padidinti efektyvumą našumą

Statistikos duomenimis, dauguma įmonių (64%) suprato, kad duomenų analizės naudojimas gali padaryti jų veiklą ir procesus produktyvesnius.

Duomenų analizės programinė įranga gali automatizuoti įprastas užduotis, todėl darbuotojai gali sutelkti dėmesį į sudėtingesnes problemas. Tai padidina efektyvumą ir produktyvumą, nes darbuotojai gali padaryti daugiau per trumpesnį laiką.

Pavyzdžiui, duomenų analizė gali automatizuoti duomenų rinkimą ir apdorojimą, o tai paprastai yra daug laiko reikalaujančios užduotys. Tai leidžia darbuotojams sutelkti dėmesį į duomenų interpretavimą ir strateginių sprendimų priėmimą, taip padidinant savo produktyvumą.

Priimkite greitesnius ir efektyvesnius sprendimus

Turėdami realaus laiko duomenis ir lengvai suprantamas informacijos suvestines, sprendimus priimantys asmenys gali greitai suprasti situaciją ir priimti pagrįstus sprendimus. Tai sumažina analizei skiriamą laiką ir padidina sprendimų priėmimo greitį.

Pavyzdžiui, rinkodaros vadovas gali naudoti duomenų analizę kampanijos našumui stebėti realiuoju laiku, kad galėtų greitai koreguoti rezultatus, kad optimizuotų rezultatus.

Gerinti finansinius rezultatus

Nustatydama tendencijas ir modelius, duomenų analizė gali padėti įmonėms optimizuoti savo veiklą ir sumažinti išlaidas. Tai gali padidinti finansinius rezultatus ir pelningumą. Pavyzdžiui, mažmeninės prekybos įmonė gali naudoti duomenų analizę, kad optimizuotų atsargų lygį pagal pardavimo tendencijas, sumažintų saugojimo išlaidas ir pagerintų pinigų srautus.

Nustatykite naujo produkto aptarnavimo pajamas

Duomenų analizė gali padėti įmonėms suprasti klientų poreikius ir pageidavimus, todėl galima kurti naujus produktus ir paslaugas, generuojančius papildomų pajamų. Pavyzdžiui, programinės įrangos įmonė gali naudoti duomenų analizę, kad nustatytų ypatybes, kurių dažnai prašo naudotojai, vadovaudamasi kuriant naujus šiuos poreikius atitinkančius produktus.

Pagerinti klientų išlaikymą 

Analizuodamos klientų elgesį ir atsiliepimus, įmonės gali patobulinti savo produktus ir paslaugas, kad atitiktų klientų poreikius, o tai padidintų klientų pasitenkinimą ir išlaikymą. Pavyzdžiui, telekomunikacijų įmonė gali naudoti duomenų analizę, kad nustatytų klientų trūkumo priežastis ir imtųsi taisomųjų veiksmų, kad pagerintų klientų išlaikymą.

Padidinkite klientų patirtį

Duomenų analizės programinė įranga gali suteikti įmonėms gilesnių įžvalgų apie klientų elgesį ir interesus. Tai leidžia jiems pritaikyti savo produktus ir paslaugas, kad pagerintų klientų patirtį. Pavyzdžiui, el. prekybos įmonė gali naudoti duomenų analizę, kad suasmenintų produktų rekomendacijas pagal kliento naršymo istoriją, pagerintų apsipirkimo patirtį ir padidintų pardavimus.

Padidinti konkurencinį pranašumą

Įmonės, kurios naudoja duomenų analizę, gali įgyti konkurencinį pranašumą geriau nei konkurentai suprasdami rinkos tendencijas ir klientų pageidavimus. Pavyzdžiui, restoranas gali naudoti duomenų analizę populiarioms maisto tendencijoms nustatyti ir įtraukti jas į savo valgiaraštį, pritraukti daugiau klientų ir įgyti konkurencinį pranašumą.

Numatyti tendencijų rezultatus

Duomenų analizė gali padėti įmonėms numatyti ateities tendencijas ir rezultatus remiantis istoriniais duomenimis. Tai gali padėti įmonėms priimti iniciatyvius sprendimus dėl būsimos veiklos. Pavyzdžiui, finansų įstaiga gali naudoti duomenų analizę, kad prognozuotų būsimas rinkos tendencijas ir padėtų joms priimti investicinius sprendimus, kurie duoda didesnę grąžą.

Įgyvendinkite strategija, kad sutaupytumėte išlaidas

Atlikti tyrimai parodė, kad 53 % įmonių naudoja duomenų analizę, kad patobulintų verslo strategijas, pagerintų procesus ir taupytų išlaidas. Duomenų analizė, nustatydama neefektyvumą ir tobulinimo sritis, gali padėti įmonėms sumažinti išlaidas ir padidinti pelningumą. Pavyzdžiui, gamybos įmonė gali naudoti duomenų analizę, kad optimizuotų gamybos procesus, sumažintų atliekas ir sutaupytų išlaidas.

Ateities duomenų analizės programinės įrangos tendencijos

Šiuo metu duomenų analizės programinės įrangos rinka sparčiai auga. 2022 m. pasaulinė duomenų analizės rinka buvo įvertinta 49,03 mlrd. USD, o prognozuojama, kad iki 2025 m. išaugs dar 26,7 %, o tai rodo daug žadančią ateitį.

Kai kurie toliau nurodyti pagrindiniai veiksniai skatina šį augimą:

• Mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto technologijų diegimas didėja, todėl didėja duomenų analizės programinės įrangos galimybės.
• Padidėjęs socialinių tinklų platformų pripažinimas lėmė duomenų sprogimą, suteikiant gausius analizės šaltinius.
• Individualizuotos vartotojų patirties paklausa ir didėjantis apsipirkimas internetu dar labiau pabrėžė duomenų analizės svarbą norint suprasti klientų elgesį ir tendencijas.

Atsižvelgiant į šią dabartinę aplinką, labai svarbu išnagrinėti naujausias duomenų analizės programinės įrangos tendencijas ir pamatyti, kaip šios tendencijos formuoja jos ateitį.

Čia yra tendencijos, kurias galite pastebėti duomenų analizės programinėje įrangoje šiandien ir net ateityje:

Dirbtinio intelekto (DI) mašininio mokymosi (ML) integracija

Kaip minėta anksčiau, AI/ML atsiradimas yra pagrindinis rinkos augimo variklis. Šios pažangios technologijos automatizuoja didžiulių duomenų rinkinių analizę. Atitinkamai taip lengviau atrasti įžvalgas, lengviau priimti duomenimis pagrįstus sprendimus ir teikti suasmenintą klientų patirtį, pagrįstą patikimais duomenimis.

Be įprastų AI technologijų, duomenų analizės programinėje įrangoje matėme generatyvaus AI augimą. Ši technologija iš esmės keičia tai, kaip dauguma įmonių tvarko savo duomenis.

Pažymėtina, kad kai kurios geriausios duomenų analizės programinės įrangos, tokios kaip „Tableau“, apima generatyvųjį AI, kad būtų galima demokratizuoti duomenų analizę ir supaprastinti įžvalgų naudojimą. Jame pateikiami išmanūs pasiūlymai ir gairės produkte, o verslo naudotojai gali gauti protingų, asmeninių ir kontekstualizuotų įžvalgų.

Tačiau Gartner taip pat atkreipia dėmesį į naujas rizikas, kylančias dėl vis didėjančio AI naudojimo. Tai apima etinę riziką, apsinuodijimą mokymo duomenimis arba sukčiavimo aptikimo vengimą, į kuriuos reikia atkreipti dėmesį.

Todėl dirbtinio intelekto rizikos valdymas yra ne tik būtinybė, bet ir reikalavimas. Šis valdymas nėra susijęs tik su taisyklių laikymusi. Tačiau duomenų analizės programinė įranga turi įgyvendinti veiksmingą DI valdymą ir atsakingą DI praktiką, kad būtų sukurtas suinteresuotųjų šalių pasitikėjimas ir paspartėtų etiškas DI naudojimas.

Vadinasi, dirbtinio intelekto varoma duomenų analizės programinė įranga ir toliau tarnauja kaip svarbi pagalba sprendimus priimantiems asmenims, tačiau ji jų visiškai nepakeičia priimant sprendimus.

Nuspėjama analizė

Nuspėjamosios analizės segmentas užima dominuojančią padėtį rinkoje, o pajamų dalis 2022 m. sudarė 32,4 %. Nuspėjamoji analizė suteikia tikslių ir patikimų įžvalgų. Taigi ji padeda organizacijoms spręsti problemas ir nustatyti galimybes, įskaitant sukčiavimo aptikimą, rinkodaros kampanijos optimizavimą, sprendimų priėmimo tobulinimą ir veiklos efektyvumo didinimą.

Be to, ji naudoja istorinius duomenis, statistinius algoritmus ir mašininio mokymosi metodus, kad prognozuotų būsimų rezultatų tikimybę.

Dėl šių priežasčių ji tampa esminiu įrankiu įmonėms, kurios siekia numatyti klientų elgesį, rinkos tendencijas ir veiklos efektyvumą.

Analizė realiuoju laiku

Reaguojant į didėjantį tarpusavyje sujungtų įrenginių poreikį, realiojo laiko analizės paklausa didėja.

Štai kodėl:

• Realiojo laiko analizė suteikia įmonėms galimybę nepaprastai tiksliai priimti sprendimus remiantis realaus laiko duomenimis. Rengiant duomenis pateikiama veiksmingų įžvalgų, leidžiančių įmonėms greitai reaguoti.
• Realiojo laiko analizė padeda įmonėms nustatyti ir spręsti problemas, kol jos neperauga į reikšmingas problemas. Ji taip pat gali sustiprinti rizikos valdymą realiuoju laiku aptikdama galimas problemas ar grėsmes.
• Šio tipo duomenų analizė padeda nustatyti ir ištaisyti neefektyvumą realiuoju laiku, o tai gali padidinti veiklos efektyvumą. Be to, ji suteikia suasmenintą ir svarbią informaciją, kuri gali pagerinti klientų patirtį realiuoju laiku.

Dėl šių priežasčių šiandieniniai įrankiai skirti prisijungti prie įvairių įrenginių ir programinės įrangos, kad būtų galima atlikti analizę realiuoju laiku.

Kai kurios geriausios duomenų analizės programinės įrangos, tokios kaip „Zoho Analytics“, teikia daiktų interneto platformą arba integruoja kitus įrankius, pvz., CRM arba „Google Analytics“, kad sukurtų įžvalgas realiuoju laiku, nustatytų neefektyvumą ir prognozuotų suvartojimą.

10 geriausių internetinės svetainės duomenų analizės programinės įrangų 2024 m.

Ištyrus duomenų analizės programinės įrangos pranašumus ir naujas tendencijas, akivaizdu, kad tinkamas įrankis gali pakeisti duomenų galią. Tačiau turint daugybę galimybių, kaip išsirinkti tą, kuri geriausiai atitinka jūsų poreikius?

Siekdami padėti jums naršyti šioje srityje, sukūrėme 10 geriausių 2024 m. duomenų analizės programinės įrangos sąrašą. Kiekvienas iš šių įrankių buvo pasirinktas dėl gebėjimo sudėtingus duomenis paversti veiksmingomis įžvalgomis ir atitinka mūsų aptartas tendencijas.

Pasinerkime ir tyrinėkime jas.

1) Microsoft Power BI

Microsoft Power BI duomenų analizės programinė įranga

„Microsoft Power BI“ yra pirmaujanti duomenų analizės programinė įranga, kuri puikiai vizualizuoja duomenis. Ji žinoma dėl patogios vartotojo sąsajos, todėl tai yra populiarus pasirinkimas tarp „Microsoft“ ekosistemos naudotojų.

Tvirtos „Power BI“ funkcijos apima realiojo laiko analizę, kuri leidžia vartotojams greitai priimti duomenimis pagrįstus sprendimus, ir plačias duomenų modeliavimo galimybes. Taigi vartotojai gali lengvai kurti sudėtingus duomenų modelius. Ji taip pat sklandžiai integruojama su kitais „Microsoft“ produktais, pagerindama jo naudojimą „Microsoft“ ekosistemoje.

Nors išplėstinės funkcijos iš pradžių gali atrodyti sudėtingos, jos suteikia galingų galimybių tiems, kurie nori mokytis. „Power BI“ kainodaros struktūra yra lanksti, tenkinanti tiek individualius naudotojus, tiek įmonės poreikius, todėl tai yra universalus įrankis įvairaus dydžio įmonėms.

2) Tableau

„Tableau“ yra žinomas dėl savo intuityvios sąsajos ir nuvilkimo funkcijos. Ši funkcija leidžia netechniniams naudotojams lengvai kurti duomenų vizualizacijas ir su jomis sąveikauti.

Tableau siūlo platų vizualizavimo įrankių asortimentą, todėl duomenų analizė yra prieinama ir suprantama visų techninių žinių lygių naudotojams.

Nepaisant aukštesnės klasės kainų, Tableau puikus klientų aptarnavimas ir galimybė valdyti didelius duomenų rinkinius bei sudėtingas vizualizacijas daro jį vertingu įrankiu įmonėms.

Skaityti daugiau apie šia programinę įrangą

3) Sisense

Sisense duomenų analizės programinė įranga

Sisense daugiausia dėmesio skiria patogumui ir įperkamumui. Jis ypač tinka vidutinio dydžio įmonėms, ieškančioms patikimo, bet įperkamo analizės sprendimo.

Sisense leidžia vartotojams sujungti duomenis iš kelių šaltinių ir pateikti išsamų verslo operacijų vaizdą. Naudotojai gali kurti interaktyvias informacijos suvestines, todėl duomenų analizė ir operatyvinių ataskaitų teikimas yra greitas.

Nors kai kuriems vartotojams jos sąsaja gali atrodyti ne tokia intuityvi, palyginti su kitais įrankiais, dėl galingų funkcijų ir konkurencingų kainų jis yra stiprus varžovas duomenų analizės programinės įrangos rinkoje.

Skaityti daugiau apie Sisense programinę įrangą

4) Looker

Kaip ir kita geriausia šiame sąraše esanti duomenų analizės programinė įranga, „Looker“ taip pat pasižymi duomenų tyrinėjimu ir bendradarbiavimu. Tai ypač tinka debesų terpėms ir įmonėms, norinčioms išlaikyti duomenų vientisumą visuose skyriuose. „Looker“ duomenų valdymo galimybės užtikrina, kad duomenys išliktų nuoseklūs ir tikslūs, nepaisant to, kas juos pasiekia ir kur jie naudojami.

Nors „Looker“ mokymosi kreivė yra staigi, jos galingos funkcijos, kartu su puikiu klientų aptarnavimu, yra verta investicija įmonėms, įsipareigojusioms priimti duomenimis pagrįstus sprendimus.

Skaityti daugiau apie Loocker programinę įrangą

5) Qlik Sense

Qlik Sense turi savo atminties analizę, asociatyvų duomenų tyrimą ir labai interaktyvią sąsają. Šios funkcijos ypač naudingos dirbant su sudėtingais duomenų rinkiniais ir savitarnos verslo žvalgyba (BI).

Viena išskirtinių Qlik Sense savybių yra jos mašininio mokymosi galimybės, kurias maitina Qlik AutoML. Ši funkcija leidžia analizės komandoms kurti automatizuotus eksperimentus, integruoti nuspėjamąją analizę su Qlik Sense programėlėmis ir prognozuoti realiuoju laiku.

Nepaisant staigios mokymosi kreivės, susijusios su galingomis funkcijomis, puikus Qlik Sense klientų aptarnavimas yra verta investicija. Be to, dėl keičiamos kainodaros struktūros jis yra idealus pasirinkimas bet kokio dydžio įmonėms.

6) Zoho Analytics

Zoho Analytics yra ekonomiškas ir patogus duomenų analizės įrankis, todėl jis yra idealus pasirinkimas mažoms ir vidutinėms įmonėms. Tai suteikia savitarnos verslo žvalgybos (BI) ir ataskaitų teikimo galimybes, leidžiančias vartotojams lengvai kurti įžvalgias informacijos suvestines ir duomenų vizualizacijas.

Zoho Analytics palaiko duomenų integravimą iš daugiau nei 250 duomenų šaltinių, todėl vartotojai gali analizuoti duomenis iš įvairių failų, sklaidos kanalų, duomenų bazių ir verslo programų.

Ji taip pat siūlo naršykle pagrįstą kūrimo aplinką, todėl ją galima pasiekti iš bet kurio įrenginio su žiniatinklio naršykle.

7) Domo

Domo duomenų analizės programinės įrangos

Domo yra debesies pagrindu sukurta platforma, skirta verslo žvalgybai ir duomenų saugyklai. Tai ypač tinka įmonėms, norinčioms konsoliduoti savo duomenų šaltinius ir patobulinti sprendimų priėmimo procesus.

Domo suteikia vieningą visų duomenų šaltinių vaizdą, supaprastindamas sudėtingų duomenų įžvalgų gavimo procesą.

Ji siūlo daugiau nei 1000 iš anksto sukurtų jungčių duomenims integruoti ir palaiko duomenų perrašymą, leidžiantį siųsti duomenis atgal į jūsų sistemas. Nors „Domo“ siūlo galingą funkcijų rinkinį, naujiems vartotojams gali prireikti mokymosi kreivės.

8) Google Analytics

Google analytics duomenų analizės programinė įranga

„Google Analytics“ yra žiniatinklio analizės paslauga, kurioje pagrindinis dėmesys skiriamas internetinių svetainių ir programų srauto analizei. Tai puikiai tinka norint suprasti vartotojų elgesį ir įvertinti rinkodaros kampanijų efektyvumą.

Google Analytics siūlo daugybę funkcijų, įskaitant analizę realiuoju laiku, auditorijos įžvalgas ir konversijų stebėjimą.

Ji naudoja mašininio mokymosi modelius duomenims analizuoti ir numatyti būsimus veiksmus, kurių žmonės gali imtis, pvz., pirkti ar išsinuomoti. Tačiau jo išplėstinėms funkcijoms gali prireikti tam tikro lygio techninių žinių.

9) SAS

SAS yra geriausia duomenų analizės programinė įranga, skirta pažangiai statistinei analizei, duomenų gavybai ir nuspėjamojo modeliavimo galimybėms.

Ją mėgsta didelės įmonės dėl savo patikimumo ir tvirtų funkcijų (pvz., pagrindinės aprašomosios analizės arba išplėstinių koreliacijų).

Jis siūlo intuityvią 4GL su lengvai išmokstamą sintaksę ir palaiko įvairius duomenų formatus.

Nors SAS siūlo galingą įrankių rinkinį, mažesnėms įmonėms tai gali būti brangu.

Skaityti daugiau apie SAS programinę įrangą

Altair RapidMiner

Altair RapidMiner yra duomenų mokslo platforma, siūlanti vaizdinę sąsają mašininio mokymosi modeliams ir darbo eigoms kurti.

Jis tinka tiek pradedantiesiems, tiek patyrusiems analitikams, nes siūlo daugybę duomenų paruošimo, mašininio mokymosi ir modelio diegimo funkcijų.

Altair RapidMiner supaprastina modelio kūrimą automatizuotu, vizualiniu ir kodu pagrįstu metodu.

Nors RapidMiner siūlo patogią sąsają, jos išplėstinėms funkcijoms gali prireikti mokymosi kreivės.

Kas toliau?

Duomenų pasaulyje tinkamų įrankių naudojimas gali pasikeisti. Šis vadovas supažindino jus su 10 geriausių 2024 m. duomenų analizės programinėmis įrangomis. Kiekviena iš jų turi savo stipriąsias puses, pasiruošusi padėti gilintis į duomenis, atskleisti paslėptus modelius ir priimti protingus sprendimus.

Tačiau atminkite, kad geriausia duomenų analizės programinė įranga yra ta, kuri atitinka jūsų konkrečius poreikius. Taigi, skirkite šiek tiek laiko pagalvoti, ko jums iš tikrųjų reikia. Ar lengva paruošti duomenis? Galingas mašininis mokymasis? O gal interaktyvi vizualizacija? Kai žinote, ko ieškote, pasirinkti tinkamą programinę įrangą tampa daug lengviau.

Taigi pirmyn. Grįžkite į sąrašą, ištirkite savo parinktis ir raskite jums geriausius duomenų analizės įrankius. Duomenų pasaulis laukia, o naudodami tinkamą programinę įrangą būsite pasirengę atskleisti jo paslaptis.

Manau mes atsakėme į jūsų daugelių klausimus. Kokius internetinių svetainių ir internetinių parduotuvių ir kitu duomenų analizės įrankius reikėtu naudoti.