Software de análisis avanzado: la facilidad de uso es el factor más importante

El 52 por ciento de las empresas afirma que la usabilidad es una razón para que los científicos de datos elijan su software. Al mismo tiempo, la usabilidad es muy importante para los analistas de negocio, ya que el 51 por ciento de las empresas la citan como motivo de compra.

Otros factores importantes para los compradores de software son la cobertura de requisitos específicos (46%), un entorno sin código (39%) y un rendimiento convincente (36%).

En cambio, el hecho de que el programa tenga funciones y conceptos de gobernanza sólo influye en una pequeña proporción de empresas (12%).

"Los usuarios de software analítico pertenecen a un grupo heterogéneo:

Desde científicos de datos con orientación técnica e ingenieros de aprendizaje automático que trabajan en el análisis de datos hasta analistas empresariales que se centran más en el análisis visual y la exploración de datos.

Este último grupo, que prefiere las interfaces visuales de usuario a la programación, es cada vez más importante".

afirma Sebastian Dervish, analista de BARC y coautor del estudio.

"Por este motivo, los proveedores de software intentan cada vez más ofrecer interfaces de usuario sin código y orientación al usuario para que la analítica sea lo más accesible posible para los usuarios."

Los beneficios conseguidos por los usuarios de código abierto y los de software comercial son en gran medida congruentes, pero con algunas excepciones interesantes.

El 48% de los usuarios de software comercial de análisis consiguen una mayor transparencia en el uso de los datos, mientras que la cifra correspondiente en la comunidad de código abierto es sólo del 36%. Además, los usuarios de software comercial informan con más frecuencia de una mayor satisfacción de los empleados.

Sólo un tercio de los usuarios de código abierto consigue una mayor reducción de costes.

"Teniendo en cuenta que el software de código abierto es gratuito, es sorprendente que no se ahorren costes más a menudo"

Derviche comenta.

"Una posible razón es que ejecutar software de código abierto puede requerir un esfuerzo adicional. Otra explicación podría ser que a menudo faltan Data Scientists con conocimientos de lenguajes de código abierto y, por tanto, cuestan más."

El código abierto puntúa con la funcionalidad, el software comercial tiene otras ventajas.