# Mejor Plataformas de Análisis para Empresas - Página 3 *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Los productos clasificados en la categoría general Plataformas de Análisis son similares en muchos aspectos y ayudan a empresas de todos los tamaños a resolver sus problemas comerciales. Sin embargo, las características, precios, configuración e instalación de empresas de tamaño empresarial difieren de las empresas de otros tamaños, por eso emparejamos a los compradores con la Empresa Comercial Plataformas de Análisis adecuada para satisfacer sus necesidades. Compare las calificaciones de los productos basadas en reseñas de usuarios empresariales o conecte con uno de los asesores de compra de G2 para encontrar las soluciones adecuadas dentro de la categoría Empresa Comercial Plataformas de Análisis. Además de calificar para la inclusión en la categoría Plataformas de Análisis, para calificar para la inclusión en la categoría Empresa Comercial Plataformas de Análisis, un producto debe tener al menos 10 reseñas dejadas por un revisor de una empresa comercial. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 328 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 27,100+ Reseñas auténticas - 328+ Productos - Clasificaciones Imparciales Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría. --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, a través de su plataforma Alteryx One, ayuda a las empresas a transformar datos complejos y desconectados en un estado limpio y listo para la IA. Ya sea que estés creando pronósticos financieros, analizando el rendimiento de proveedores, segmentando datos de clientes, analizando la retención de empleados o construyendo aplicaciones de IA competitivas a partir de tus datos propios, Alteryx One facilita la limpieza, combinación y análisis de datos para desbloquear los conocimientos únicos que impulsan decisiones impactantes. 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[Pentaho](https://www.g2.com/es/products/pentaho/reviews) Pentaho es una plataforma modular de nivel empresarial que facilita la gestión de datos complejos, ya sea en las instalaciones, en la nube o en entornos híbridos. Ya sean estructurados o no estructurados, sus datos se convierten en un activo confiable que los equipos pueden usar para operar con confianza, agilidad y control. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 48 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 6.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 7.7/10 (Category avg: 8.6/10) - **Campos calculados:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Pentaho](https://www.g2.com/es/sellers/pentaho-d1c9c8d5-c72c-42b5-967d-4a0985833684) - **Año de fundación:** 2004 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/pentaho/ (151 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Internet - **Company Size:** 48% Mediana Empresa, 30% Empresa ### 2. [Tellius](https://www.g2.com/es/products/tellius/reviews) Inteligencia Agente Empresarial para Obtener Información y Acciones Más Rápidas y Profundas Tellius es la plataforma de inteligencia agente que ayuda a las organizaciones a entender el rendimiento, explicar qué cambió y tomar acción, de manera automática y a gran escala. Unificamos el lenguaje natural, el razonamiento automatizado, las ideas explicables y la automatización de flujos de trabajo en una única capa de decisión utilizada por equipos comerciales, financieros, operativos y de análisis. Esto es automatización de decisiones empresariales: transparente, gobernada y construida para la complejidad del mundo real. Qué Hace Tellius: Las empresas no carecen de paneles de control, carecen de una forma rápida y confiable de entender el rendimiento empresarial con la profundidad y granularidad necesarias para tomar decisiones. Tellius resuelve eso automatizando el ciclo completo: Pregunta → Razonamiento → Información Profunda → Explicación → Acción Recomendada Los equipos obtienen respuestas en minutos en lugar de días, con total transparencia sobre cómo Tellius llegó a sus conclusiones. Cómo es Diferente Tellius: 1. Inteligencia Agente de Extremo a Extremo Automatiza todo el ciclo desde la pregunta de negocio hasta la explicación y la acción posterior, sin necesidad de unir herramientas manualmente. 2. Construido para Múltiples Fuentes de Datos y Múltiples Equipos Se conecta a través de diversas fuentes de datos (reclamaciones, CRM, POS, sindicados, SAP, Snowflake, Redshift, Databricks) y apoya a múltiples equipos de negocio con diferentes KPI, flujos de trabajo e idiomas. 3. Información Profunda y Explicable Análisis de impulsores, anomalías, comparaciones, segmentación y narrativas que van mucho más allá de los paneles de control o los chatbots LLM. 4. Gobernado por Analistas, Listo para Negocios Los analistas definen la capa semántica, los KPI, las relaciones de datos y la gobernanza, mientras que los usuarios de negocio obtienen ideas guiadas, explicaciones y acciones recomendadas que se mantienen consistentes con la lógica definida por los analistas. 5. Confianza, Seguridad y Manejo de la Complejidad de Datos a Nivel Empresarial Diseñado para datos empresariales del mundo real: maneja modelos de múltiples fuentes, múltiples granos y alta cardinalidad, con seguridad a nivel de fila incorporada, registros de auditoría, SQL transparente y acceso controlado a LLM para un despliegue seguro y conforme. 6. Conocimiento Semántico y Conciencia del Contexto Empresarial Entiende la terminología de su negocio, jerarquías, KPI y lógica específica del dominio, permitiendo interpretaciones ricas en contexto, razonamiento preciso y respuestas consistentes en todos los equipos. 7. Aceleradores de Flujos de Trabajo para Dominios de Alto Valor Efectividad de Ventas de Campo, Acceso al Mercado, Reclamaciones, Comercio Minorista, Optimización de Marketing y Variación Financiera. Lo que Obtienes con Tellius: 1. Análisis ad-hoc 5–10× más rápido en equipos comerciales y financieros 2. Más de 50 horas ahorradas por analista/mes en análisis profundos recurrentes 3. Diagnóstico de KPI 30–40% más rápido en Acceso, Reclamaciones y Ejecución de Campo 4. Hasta un 60% de reducción en la acumulación de análisis y trabajo manual 5. Proporciona 10–50× más información granular y explicable a un nivel mucho más allá de los paneles de control o herramientas solo LLM 6. Aumento significativo en la adopción debido a las ideas explicables y los flujos de trabajo multi-equipo Por Qué los Clientes Eligen Tellius: - Un sistema único que conecta preguntas de negocio con explicaciones y acciones recomendadas - IA transparente y confiable que trabaja con (no en contra de) la gobernanza de datos existente - Realización rápida de valor sin necesidad de contratar más analistas - Construido para entornos empresariales multi-equipo, multi-fuente, regulados y complejos **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 22 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.4/10 (Category avg: 8.6/10) - **Campos calculados:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Tellius](https://www.g2.com/es/sellers/tellius) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Reston, Virginia - **Twitter:** @TelliusData (536 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/tellius/ (129 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 27% Pequeña Empresa ## Parent Category [Herramientas y software de análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-tools-software) ## Related Categories - [Herramientas de Visualización de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-visualization-tools) - [Software de Análisis Predictivo](https://www.g2.com/es/categories/predictive-analytics) - [Software de Inteligencia de Negocios Integrado](https://www.g2.com/es/categories/embedded-business-intelligence) --- ## Buyer Guide ### Lo que debes saber sobre las plataformas de análisis ### ¿Qué son las plataformas de software de análisis? Las plataformas de análisis, también conocidas como plataformas de inteligencia empresarial (BI), permiten a las empresas obtener visibilidad de sus datos a través de la integración, limpieza, combinación, enriquecimiento, descubrimiento de datos y más. Estas herramientas son sistemas robustos que a veces requieren habilidades de TI y ciencia de datos para acceder y descifrar los datos de la empresa a través de consultas personalizadas. Las plataformas de análisis ofrecen una visión integral de los datos de una empresa al extraer de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas a través de consultas detalladas. Los usuarios empresariales ocasionales también se benefician de las plataformas de análisis, que ofrecen paneles personalizables y la capacidad de profundizar en puntos de datos y tendencias particulares. ### ¿Qué tipos de herramientas y plataformas de análisis existen? #### **Software todo en uno** ##### **Plataformas de análisis de autoservicio** Las plataformas de análisis de autoservicio no requieren conocimientos de codificación, por lo que los usuarios finales empresariales pueden utilizarlas para sus necesidades de datos. El software de análisis empresarial basado en la nube a menudo proporciona funcionalidad de arrastrar y soltar para crear paneles, plantillas preconstruidas para consultar datos y, ocasionalmente, consultas en lenguaje natural para el descubrimiento de datos. ##### **Software BI integrado** El software BI integrado puede integrar funcionalidad de análisis propietaria dentro de otras aplicaciones empresariales. Las empresas pueden elegir un producto integrado para promover la adopción por parte de los usuarios; al colocar el análisis dentro del software que se usa regularmente, las empresas permiten a los empleados aprovechar los datos disponibles. Estas soluciones proporcionan funcionalidad de autoservicio para que los usuarios empresariales promedio puedan usar los datos para mejorar la toma de decisiones. #### **Soluciones puntuales** ##### **Análisis de causa raíz** Las empresas de todos los tamaños producen grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes diferentes. Puede ser difícil seguir el ritmo de los flujos de datos y detectar anomalías y tendencias en decenas, si no cientos (a veces incluso miles) de fuentes de datos. Algunas soluciones proporcionan al usuario una vista panorámica de sus datos y les alertan inteligentemente sobre cambios en tiempo real. Una vez alertados, pueden profundizar para evaluar la situación y resolverla. ### ¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de análisis? Las plataformas de software de análisis son una gran ayuda para cualquier organización que necesite visualización de datos oportuna de análisis de alto nivel. Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de análisis que pueden ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de ellas: **Preparación de datos:** Aunque existe software de preparación de datos independiente que ayuda a descubrir, combinar, combinar, limpiar y enriquecer datos, para que los grandes conjuntos de datos puedan integrarse, consumirse y analizarse fácilmente, las plataformas de análisis deben incorporar estas funcionalidades en su oferta principal. En particular, las plataformas de análisis deben admitir la combinación y modelado de datos, permitiendo al usuario final combinar datos de diferentes bases de datos y otras fuentes de datos y desarrollar modelos de datos robustos de estos datos. Este es un paso crítico para dar sentido al caos al combinar datos de varias fuentes. **Gestión de datos:** Una vez que los datos están debidamente integrados, deben gestionarse. Esto incluye restringir el acceso a los datos a ciertos usuarios, por ejemplo. Aunque algunas empresas optan por una solución de gestión de datos independiente, como un almacén de datos, las plataformas de análisis deben, por definición, proporcionar algún nivel de gestión de datos. **Modelado y combinación de datos:** Como se mencionó, no es eficiente y a menudo no es efectivo examinar los datos cuando están dispersos en muchos sistemas. Como una nube empresarial, las plataformas de análisis ayudan a las empresas a consolidar datos y combinar puntos de datos para comprender la relación entre los datos y obtener información profunda. **Informes y paneles:** Los paneles en tiempo real y de múltiples capas son una característica central de las plataformas de análisis. Los usuarios pueden programar su software de análisis para mostrar métricas de su elección y crear múltiples paneles que muestren análisis relacionados con equipos o iniciativas específicas. Desde análisis predictivos de tráfico web hasta tasas de conversión de clientes durante un período especificado, los usuarios pueden elegir sus métricas preferidas para presentar en los paneles y crear tantos paneles como sea necesario. Los administradores pueden ajustar los permisos de diferentes paneles para que sean accesibles a los usuarios de la empresa que más los necesiten. Los usuarios pueden compartir paneles específicos en monitores de oficina o tomar capturas de pantalla de los paneles para guardar y compartir según sea necesario. Algunos productos de plataformas de análisis pueden permitir a los usuarios explorar paneles en sus dispositivos móviles. [**Autoservicio**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles interactivos para descubrir información procesable. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, especialistas en marketing y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes. **Análisis avanzados:** Muchas soluciones de análisis están incorporando características avanzadas, a veces llamadas análisis aumentados, para comprender mejor los datos de una empresa, incluso sin soporte de TI. Estos pueden incluir capacidades de análisis predictivo y descubrimiento de datos, que incluyen sugerencias inteligentes para la visualización de datos y sugerencias impulsadas por aprendizaje automático para obtener información más profunda. Otras características incluyen [Detección de anomalías](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Basado en consultas](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Búsqueda](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Tradicional](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional) ### ¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de análisis? **Reemplazar software antiguo o dispares:** Las empresas pueden reemplazar soluciones de almacenamiento de datos obsoletas y herramientas de informes y migrar a una nube empresarial todo incluido como plataforma de análisis. Sin embargo, la migración de datos no es esencial para implementar una solución de análisis, ya que las empresas pueden no tener el tiempo o los recursos para hacerlo. Por lo tanto, se debe tener en cuenta que estas plataformas pueden integrarse con una gran cantidad de soluciones, como [planificación de recursos empresariales (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) y [software de gestión de relaciones con clientes (CRM)](https://www.g2.com/categories/crm). **Mejorar la productividad:** Los días de clasificar entre decenas, si no cientos, de sistemas y necesitar un inmenso apoyo de TI han pasado. Con las plataformas de análisis (especialmente aquellas que son de autoservicio y tienen características como la búsqueda en lenguaje natural), cualquier persona que busque datos y análisis de datos, incluidos los usuarios empresariales promedio, puede obtener información de sus datos. **Ahorrar tiempo (automatización):** Para la mayoría de las plataformas de análisis, los usuarios ya no necesitan un sólido conocimiento de los lenguajes de consulta. En su lugar, el descubrimiento de datos y el análisis de causa raíz permiten a los usuarios recibir automáticamente alertas e información sobre sus datos y ser notificados si los datos han cambiado significativamente. **Reducir errores:** Aunque las herramientas de preparación de datos independientes pueden ser la solución adecuada para empresas con datos particularmente complejos, las plataformas de análisis permiten a los usuarios limpiar y preparar sus datos a través de métodos de mapeo de datos y deduplicación. **Consolidar datos:** En esta era impulsada por los datos, esencialmente cada programa y dispositivo que una empresa tiene produce datos masivos. Para comprender estos datos diversos de la mejor manera posible, a menudo es necesario combinarlos a través de métodos como la combinación de datos, que permite a los usuarios integrar datos de múltiples fuentes en un conjunto de datos funcional. **Mejorar procesos:** Sin una plataforma de análisis para ser utilizada en toda una empresa, los procesos pueden ser lentos e ineficientes a medida que las partes interesadas buscan datos de fuentes dispares y solicitan datos de varias personas. Las plataformas de análisis pueden ayudar a un usuario empresarial a acceder rápidamente a datos y análisis de datos y compartirlos con partes interesadas internas y externas. ### **¿Quién usa herramientas de análisis?** Las plataformas de análisis pueden tener tanto usuarios internos como externos. #### **Usuarios internos** **Analistas de datos y científicos de datos:** Estos empleados son generalmente los usuarios avanzados de las herramientas de análisis, creando consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. Estos equipos también pueden estar encargados de construir paneles de autoservicio para distribuir a otros equipos. **Equipos de ventas:** Los equipos de ventas utilizan herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis integradas para obtener información sobre cuentas potenciales, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. El uso de herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos. **Equipos de marketing:** Los equipos de marketing a menudo ejecutan diferentes tipos de campañas, incluyendo marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas publicitarias tradicionales. Las herramientas de análisis permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en un lugar central. **Equipos de finanzas:** Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis para obtener información sobre los factores que afectan el resultado final de una organización. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas obtienen información procesable que podría no haberse descubierto utilizando herramientas tradicionales. **Equipos de operaciones y cadena de suministro:** Las soluciones de análisis a menudo utilizan el sistema ERP de una empresa como fuente de datos. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar varios procesos para ahorrar tiempo y recursos al ingresar datos de la cadena de suministro en una plataforma de análisis. #### **Usuarios externos** **Consultores:** Las empresas, especialmente las más grandes, no siempre comprenden la amplitud y profundidad de sus datos, tal vez ni siquiera saben por dónde empezar. Un consultor externo que maneje una plataforma de análisis poderosa puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus datos y, como resultado, tomar decisiones empresariales más informadas. Los usuarios pueden considerar contactar a [socios de consultoría de BI](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) para ayudar a determinar los análisis y datos más relevantes para capturar sobre el éxito general de su empresa. Después de una consulta adecuada, estas agencias pueden ofrecer asistencia con la configuración o elección de herramientas de BI. Varias de estas agencias pueden ayudar a las empresas con todo el proceso de BI, desde el análisis completo de datos hasta la configuración de procesos o protocolos relacionados con la recopilación de datos. Una relación con estos consultores puede resultar altamente beneficiosa para los usuarios que nunca han realizado análisis de datos antes o desean optimizar los informes de su empresa. **Socios:** Las asociaciones entre empresas a menudo implican el intercambio de datos y la colaboración entre empresas. Como resultado, un repositorio centralizado de datos, que permitiría la gestión de datos, consultas de datos y obtención de información, puede proporcionar una herramienta esencial para que estas empresas tengan éxito juntas, proporcionándoles una vista panorámica de sus datos. ### **¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de análisis?** Las alternativas a las plataformas de análisis pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [**Software de análisis de marketing**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Las empresas que buscan herramientas orientadas a casos de uso de marketing y datos de marketing (por ejemplo, relacionados con la segmentación de prospectos) deben considerar soluciones de análisis de marketing que estén diseñadas específicamente para esto. [**Software de análisis de ventas**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Aunque los datos de ventas, como pronósticos de ingresos y acuerdos cerrados, pueden importarse y analizarse en plataformas de análisis de propósito general, las plataformas de análisis de ventas pueden proporcionar un análisis más detallado de los datos relacionados con las ventas y podrían tener mejores integraciones con herramientas de ventas como los CRM. [**Software de análisis de registros**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Si una empresa quiere centrarse en analizar sus datos de registro de aplicaciones y sistemas, podría beneficiarse del software de análisis de registros, que ayuda a habilitar la documentación de archivos de registro de aplicaciones para registros y análisis. [**Software de análisis predictivo**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Las plataformas de análisis de propósito general permiten a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Dado que las plataformas de análisis permiten estos diferentes tipos de análisis, es posible que no proporcionen las características más robustas para ningún tipo. Por lo tanto, las empresas que se centran en examinar datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden utilizar software de análisis predictivo para una solución más afinada. [**Software de análisis de texto**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Las plataformas de análisis se centran en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y analizar números para informar decisiones empresariales. Las soluciones de análisis de texto son la mejor opción si el usuario busca centrarse en datos no estructurados o de texto. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y obtener análisis de sentimientos, frases clave, temas y otros conocimientos de datos de texto no estructurados. [**Software de visualización de datos**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Las herramientas de visualización de datos pueden ser un excelente lugar para que las empresas comiencen cuando buscan comprender mejor sus datos. Con capacidades que incluyen paneles e informes, el software de visualización de datos a menudo puede configurarse rápida y fácilmente y es frecuentemente más barato que las plataformas de análisis más robustas. Sin embargo, es esencial reconocer sus limitaciones. Las soluciones de visualización de datos hacen lo que dicen en la caja: visualización. No proporcionan al usuario una solución de análisis de extremo a extremo desde la preparación de datos hasta la obtención de información, ni ofrecen capacidades significativas de gestión de datos. ### **Software y servicios relacionados con plataformas de análisis** Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las plataformas de análisis incluyen: [**Software de inteligencia empresarial integrada**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Las plataformas de análisis son plataformas independientes que ayudan a las empresas a analizar datos. Las empresas que desean construir capacidades de análisis en aplicaciones, ya sea para uso interno o externo, pueden usar software de BI integrado para lograr este objetivo. [**Software de bases de datos**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** Hay una plétora de soluciones para almacenar, organizar y compartir grandes cantidades de datos que luego pueden ser accedidos y analizados por herramientas de análisis. El software de bases de datos incluye desde [software de big data](https://www.g2.com/categories/big-data) hasta bases de datos relacionales tradicionales basadas en tablas [bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases). Las empresas deben investigar e implementar las herramientas de bases de datos que tengan más sentido para sus tipos de datos particulares o necesidades analíticas. Al considerar una solución de análisis, los usuarios deben investigar qué bases de datos pueden integrarse con la herramienta para hacer la elección de producto más lógica para su situación. Los productos de análisis no servirían de mucho sin una o más bases de datos de la empresa de las cuales extraer datos cuando llegue el momento. ### Desafíos con las plataformas de análisis **Configuración:** Las soluciones de análisis pueden tener un proceso de configuración altamente técnico, requiriendo experiencia en TI o desarrollo. Al intentar implementar una de estas plataformas sin un científico de datos interno o un profesional de TI, los usuarios pueden tener dificultades para poner en marcha la tecnología, integrarla con las soluciones adecuadas y crear consultas para la recopilación de datos. Esto podría significar una pérdida significativa de recursos y una incapacidad para usar la herramienta como se pretende. Los usuarios pueden contactar a proveedores de consultoría de BI para obtener asistencia en la configuración de un programa o, en algunos casos, para manejar la totalidad de los informes de BI. **Dependencia excesiva:** Centrarse demasiado en los datos y el análisis también puede ser problemático. Las decisiones basadas en datos son críticas para el éxito de una empresa, pero las decisiones basadas únicamente en datos ignoran las diversas voces dentro y fuera de la organización. Las empresas exitosas combinan análisis rigurosos con narrativas anecdóticas y conversaciones reflexivas sobre el éxito y los componentes del negocio. **Integraciones:** Si la herramienta de análisis no se integra completamente con el software existente, obtener una visión completa del rendimiento operativo de una empresa se vuelve desafiante. Del mismo modo, si una integración experimenta un error de comunicación u otro problema durante una consulta de datos, causa una lectura incorrecta o incompleta. Los usuarios deben hacer un esfuerzo por monitorear estas conexiones y cualquier posible problema de rendimiento en toda su pila de software para garantizar que la información correcta, completa y actualizada se procese y muestre en los paneles. **Seguridad de datos:** Las empresas deben considerar las opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos y garantizar una estricta seguridad de los datos. Las soluciones de análisis efectivas deben ofrecer opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma según su autorización de seguridad o nivel de antigüedad. ### Cómo elegir las mejores herramientas de análisis #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de análisis Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera plataforma de análisis, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor plataforma de análisis. Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con todo el trabajo manual que debe completarse. Si la empresa ha acumulado muchos datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitan este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación es una guía detallada con características necesarias y agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, puede ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos que describan lo que se necesita de una plataforma de análisis. #### Comparar productos de plataformas de análisis **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son esenciales para el proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor. **Crear una lista corta** De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones. **Realizar demostraciones** Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe realizar una demostración de cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia. #### Selección de plataformas de análisis **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el tomador de decisiones principal, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. El equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño en empresas más pequeñas, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades. **Analizar los datos** Dado que las plataformas de análisis se centran en los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección también esté basado en datos. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener información, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas. **Negociación** El hecho de que algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea evangelio (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer descuentos en contratos de varios años o recomendar el producto a otros. **Decisión final** Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza y recibe bien, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo. ### ¿Cuánto cuestan las plataformas de software de análisis? Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis vienen tanto en soluciones locales como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales para configurar la infraestructura. Como con cualquier software, las plataformas de análisis están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras a menudo no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, al número de usuarios o a ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación. Una vez configuradas, las plataformas de análisis, especialmente aquellas desplegadas en la nube, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos. Dado que estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a obtener información de sus datos y sacar el máximo provecho del software. #### Retorno de la inversión (ROI) Las empresas implementan plataformas de análisis para obtener un retorno de la inversión (ROI). Dado que buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es crítico comprender sus costos. Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas, dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana en términos de eficiencia e ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el software antes y después de la implementación para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para fines internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto al usar una herramienta de análisis. ### Implementación de soluciones de software de análisis **¿Cómo se implementa el software de análisis?** La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo sus cinturones, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma de análisis?** Desplegar adecuadamente una plataforma de análisis puede requerir muchas personas o equipos. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden abarcar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje de análisis, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos. ### Tendencias emergentes relacionadas con las plataformas de análisis **Aumentar la accesibilidad de los datos** Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con las plataformas de análisis, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, [herramientas de inteligencia artificial (IA)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) como [software de procesamiento de lenguaje natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más accesible y poderosa, proporcionando resultados más precisos. Con la cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día, es casi una necesidad que implementen algún tipo de software de análisis para comprender y actuar mejor sobre esos datos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa significativa para las empresas que están llevando a cabo una transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a grandes conjuntos de datos recopilados de diversas fuentes. **Cambio de local a la nube** El cambio de análisis de datos locales a la nube ha estado en marcha durante varios años, con cada vez más empresas moviendo sus datos y conocimientos de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener información. Alejarse de la infraestructura local ha ayudado a muchas empresas a habilitar el trabajo de datos en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a Internet. Sin embargo, no todos los usuarios de datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En industrias como la atención médica, regulaciones estrictas como la [Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) requieren que los datos sean seguros. Aunque es posible garantizar esta seguridad en la nube, puede ser más complicado. **IA conversacional** Históricamente, para consultar datos dentro de una solución de análisis, los usuarios necesitaban dominar un lenguaje de consulta como SQL. Con el auge de las interfaces conversacionales, los usuarios descubren los datos y conocimientos que buscan utilizando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos permiten que una base de usuarios más amplia acceda y comprenda los datos de la empresa. **Aprendizaje automático** La IA está convirtiéndose rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo del viaje de los datos, desde la ingestión hasta la obtención de información. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta conocimientos inteligentes, en los que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las plataformas de análisis están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir conocimientos ocultos, permitiéndoles dar sentido a los datos y comprender lo que están viendo.