# Mejor Software de Análisis de Big Data para Empresas *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* Los productos clasificados en la categoría general Análisis de Big Data 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 Análisis de Big Data 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 Análisis de Big Data. Además de calificar para la inclusión en la categoría Software de Análisis de Big Data, para calificar para la inclusión en la categoría Empresa Comercial Software de Análisis de Big Data, un producto debe tener al menos 10 reseñas dejadas por un revisor de una empresa comercial. ## How Many Software de Análisis de Big Data Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 109 ### Category Stats (May 2026) - **Average Rating**: 4.46/5 (↑0.04 vs Apr 2026) - **New Reviews This Quarter**: 117 - **Buyer Segments**: Mercado medio 53% │ Pequeña empresa 26% │ Empresa 22% - **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155) *Last updated: May 18, 2026* ## How Does G2 Rank Software de Análisis de Big Data Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 7,500+ Reseñas auténticas - 109+ 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. ## Which Software de Análisis de Big Data Is Best for Your Use Case? - **Mejor para Pequeñas Empresas:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Mejor para Mercado Medio:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Mejor para Empresas:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Mayor Satisfacción del Usuario:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) --- **Sponsored** ### Starburst Starburst es la plataforma de datos para análisis, aplicaciones e inteligencia artificial, unificando datos a través de nubes y en las instalaciones para acelerar la innovación en IA. Organizaciones, desde startups hasta empresas Fortune 500 en más de 60 países, confían en Starburst para un acceso rápido a los datos, colaboración sin problemas y gobernanza de nivel empresarial en un data lakehouse híbrido abierto. Dondequiera que vivan los datos, Starburst desbloquea su máximo potencial, impulsando datos e IA desde el desarrollo hasta la implementación. Al preparar la arquitectura de datos para el futuro, Starburst ayuda a las empresas a impulsar la innovación con IA. 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[Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) BigQuery es una plataforma de análisis de datos completamente gestionada y lista para IA que te ayuda a maximizar el valor de tus datos y está diseñada para ser multi-motor, multi-formato y multi-nube. Almacena 10 GiB de datos y ejecuta hasta 1 TiB de consultas gratis por mes. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,157 **How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,911,199 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 38% Empresa, 35% Mediana Empresa #### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (156 reviews) - Velocidad (143 reviews) - Consulta rápida (120 reviews) - Integraciones (118 reviews) - Eficiencia de consulta (114 reviews) **Cons:** - Caro (127 reviews) - Problemas de consulta (78 reviews) - Problemas de costos (63 reviews) - Gestión de Costos (60 reviews) - Curva de aprendizaje (54 reviews) ### 2. [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) Databricks es la empresa de Datos e Inteligencia Artificial. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y más del 60% de las empresas Fortune 500, confían en Databricks para construir y escalar aplicaciones de datos e inteligencia artificial, análisis y agentes. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una Plataforma de Inteligencia de Datos unificada que incluye Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase y Unity Catalog. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 744 **How Do G2 Users Rate Databricks?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Databricks?** - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/databricks-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://databricks.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (90,496 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Datos Senior - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 44% Empresa, 40% Mediana Empresa #### What Are Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Características (288 reviews) - Facilidad de uso (278 reviews) - Integraciones (189 reviews) - Colaboración (150 reviews) - Gestión de Datos (150 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (112 reviews) - Caro (97 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (96 reviews) - Características faltantes (69 reviews) - Complejidad (64 reviews) ### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) Snowflake permite a cada organización movilizar sus datos con el AI Data Cloud de Snowflake. Los clientes utilizan el AI Data Cloud para unir datos aislados, descubrir y compartir datos de manera segura, impulsar aplicaciones de datos y ejecutar diversas cargas de trabajo de IA/ML y analíticas. Dondequiera que vivan los datos o los usuarios, Snowflake ofrece una experiencia de datos única que abarca múltiples nubes y geografías. Miles de clientes en muchas industrias, incluidos 691 de los 2000 Globales de Forbes 2023 (G2K) al 31 de enero, utilizan el AI Data Cloud de Snowflake para impulsar sus negocios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 687 **How Do G2 Users Rate Snowflake?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Snowflake?** - **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/snowflake-inc) - **Sitio web de la empresa:** https://www.snowflake.com - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** San Mateo, CA - **Twitter:** @SnowflakeDB (255 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 45% Mediana Empresa, 43% Empresa #### What Are Snowflake's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (89 reviews) - Escalabilidad (68 reviews) - Gestión de Datos (67 reviews) - Características (66 reviews) - Integraciones (61 reviews) **Cons:** - Caro (53 reviews) - Costo (36 reviews) - Gestión de Costos (32 reviews) - Curva de aprendizaje (25 reviews) - Limitaciones de características (21 reviews) ### 4. [Dataiku](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews) Dataiku es la plataforma para el éxito en IA que une a las personas, la orquestación y la gobernanza para convertir las inversiones en IA en resultados empresariales medibles. Ayuda a las organizaciones a pasar de la experimentación fragmentada a la ejecución coordinada y confiable a escala. Diseñada para el éxito en IA: Dataiku reúne a expertos en negocios y especialistas en IA en el mismo entorno, incorporando el contexto empresarial en análisis, modelos y agentes de IA. Los equipos de negocio pueden autoabastecerse e innovar, mientras que los expertos en IA construyen, despliegan y optimizan rápidamente, cerrando la brecha entre los pilotos y la producción. Orquestación que escala: Dataiku conecta datos, servicios de IA y aplicaciones empresariales a través de análisis, aprendizaje automático y agentes de IA. Los flujos de trabajo integrados ofrecen valor en cualquier nube o infraestructura sin dependencia de proveedores o fragmentación. Gobernanza en la que puedes confiar: Dataiku incorpora la gobernanza a lo largo del ciclo de vida de la IA, permitiendo a los equipos rastrear el rendimiento, el costo y el riesgo para mantener los sistemas explicables, conformes y auditables. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 185 **How Do G2 Users Rate Dataiku?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Dataiku?** - **Vendedor:** [Dataiku](https://www.g2.com/es/sellers/dataiku) - **Sitio web de la empresa:** https://Dataiku.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** New York, NY - **Twitter:** @dataiku (22,940 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Científico de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Servicios Financieros, Farmacéuticos - **Company Size:** 60% Empresa, 22% Mediana Empresa #### What Are Dataiku's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (82 reviews) - Características (82 reviews) - Usabilidad (46 reviews) - Integraciones fáciles (43 reviews) - Mejora de la productividad (42 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (45 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (26 reviews) - Rendimiento lento (24 reviews) - Aprendizaje difícil (23 reviews) - Caro (22 reviews) ### 5. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/es/products/ibm-watsonx-data/reviews) IBM® watsonx.data® te ayuda a acceder, integrar y comprender todos tus datos —estructurados y no estructurados— en cualquier entorno. Optimiza las cargas de trabajo para precio y rendimiento mientras aplica una gobernanza consistente a través de fuentes, formatos y equipos. Mira la demostración para aprender cómo watsonx.data te capacita para construir aplicaciones de IA generativa y potentes agentes de IA. Prueba gratuita disponible: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 157 **How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ibm.com/us-en - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,223 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Director Ejecutivo - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 34% Pequeña Empresa, 33% Empresa #### What Are IBM watsonx.data's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (67 reviews) - Características (47 reviews) - Gestión de Datos (41 reviews) - Integraciones (33 reviews) - Analítica (31 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (38 reviews) - Complejidad (25 reviews) - Caro (20 reviews) - Configuración difícil (17 reviews) - Dificultad (17 reviews) ### 6. [Azure Databricks](https://www.g2.com/es/products/azure-databricks/reviews) Azure Databricks es una plataforma de análisis unificada y abierta desarrollada en colaboración por Microsoft y Databricks. Construida sobre la arquitectura de lakehouse, integra sin problemas la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático dentro del ecosistema de Azure. Esta plataforma simplifica el desarrollo y la implementación de aplicaciones basadas en datos al proporcionar un espacio de trabajo colaborativo que admite múltiples lenguajes de programación, incluidos SQL, Python, R y Scala. Al aprovechar Azure Databricks, las organizaciones pueden procesar datos a gran escala de manera eficiente, realizar análisis avanzados y construir soluciones de IA, todo mientras se benefician de la escalabilidad y seguridad de Azure. Características y Funcionalidades Clave: - Arquitectura Lakehouse: Combina los mejores elementos de los lagos de datos y los almacenes de datos, permitiendo un almacenamiento y análisis de datos unificados. - Cuadernos Colaborativos: Espacios de trabajo interactivos que admiten múltiples lenguajes, facilitando el trabajo en equipo entre ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. - Motor Optimizado de Apache Spark: Mejora el rendimiento para tareas de procesamiento de grandes volúmenes de datos, asegurando análisis más rápidos y confiables. - Integración con Delta Lake: Proporciona transacciones ACID y manejo escalable de metadatos, mejorando la fiabilidad y consistencia de los datos. - Integración Perfecta con Azure: Ofrece conectividad nativa a servicios de Azure como Power BI, Azure Data Lake Storage y Azure Synapse Analytics, agilizando los flujos de trabajo de datos. - Soporte Avanzado para Aprendizaje Automático: Incluye entornos preconfigurados para el desarrollo de aprendizaje automático e IA, con soporte para marcos y bibliotecas populares. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: Azure Databricks aborda los desafíos de gestionar y analizar grandes cantidades de datos al ofrecer una plataforma escalable y colaborativa que unifica la ingeniería de datos, la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Simplifica los flujos de trabajo de datos complejos, acelera el tiempo para obtener información y permite el desarrollo de soluciones impulsadas por IA. Al integrarse sin problemas con los servicios de Azure, asegura un procesamiento de datos seguro y eficiente, ayudando a las organizaciones a tomar decisiones basadas en datos e innovar rápidamente. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 209 **How Do G2 Users Rate Azure Databricks?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Databricks?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,115,342 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 48% Empresa, 27% Mediana Empresa #### What Are Azure Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (9 reviews) - Características (8 reviews) - Integraciones (6 reviews) - Velocidad (5 reviews) - Analítica (4 reviews) **Cons:** - Complejidad (3 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) - Curva de aprendizaje (3 reviews) - Rendimiento lento (3 reviews) - Precios poco claros (3 reviews) ### 7. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos es una capa semántica para IA y BI. Ofrece a las organizaciones una vista única, coherente y amigable para los negocios de todo su patrimonio de datos. Al estandarizar cómo se define y entiende la información, Kyvos elimina la deriva de métricas entre las herramientas de BI y asegura que los LLMs y agentes de IA trabajen con semánticas de negocio gobernadas en lugar de tablas en bruto. Kyvos también ofrece análisis ultrarrápidos a gran escala y con alta concurrencia, incluyendo análisis multidimensional granular en la nube, sin los tiempos de consulta lentos y los crecientes costos de la nube que típicamente lo acompañan. Por qué las Organizaciones Usan Kyvos Fundación Semántica Unificada para IA y BI La capa semántica de Kyvos estandariza cómo se modelan las métricas, KPIs, dimensiones, jerarquías, relaciones, cálculos y reglas de negocio en toda la empresa, de modo que los paneles, herramientas de análisis, cuadernos y sistemas de IA operen con el mismo entendimiento del negocio. Kyvos permite: - Semántica compartida: un lenguaje de datos común en cada herramienta, equipo y sistema - Acceso gobernado: exploración de datos dentro de límites definidos de seguridad, roles y permisos - Interoperabilidad de plataforma: contexto semántico consistente en diversas plataformas y entornos - Preparación para IA: LLMs y agentes trabajan con semánticas de negocio gobernadas en lugar de tablas en bruto o esquemas ambiguos IA Basada en Contexto de Negocio Kyvos fundamenta los sistemas de IA en el modelo semántico gobernado, asegurando que operen en un contexto de negocio establecido en lugar de esquemas en bruto, mejorando la precisión, trazabilidad y fiabilidad de los insights generados por IA. Métricas Consistentes en Herramientas de BI Kyvos centraliza las definiciones de métricas y KPIs en la capa semántica y las aplica consistentemente en cada interfaz de análisis, eliminando la deriva de métricas y mejorando la confianza en los análisis. Análisis de Alto Rendimiento a Escala Kyvos ofrece análisis de alto rendimiento que escalan con la demanda, permitiendo: - Rendimiento de consulta en subsegundos en conjuntos de datos masivos - Alta concurrencia entre miles de usuarios y cargas de trabajo - Tiempos de respuesta consistentes independientemente del volumen de datos o concurrencia - Sin degradación del rendimiento a medida que crece la adopción - Análisis Multidimensional en la Nube Kyvos permite análisis multidimensional profundos, apoyando: - Análisis granular en miles de millones de filas - Miles de medidas y dimensiones en un solo modelo - Rápido desglose en jerarquías complejas - Profundidad analítica completa sin sacrificar la velocidad de consulta Eficiencia de Costos en la Nube Kyvos ofrece análisis a través de su capa semántica en lugar de enrutar cada consulta al almacén, reduciendo el consumo de cómputo en cargas de trabajo de análisis e IA. A medida que crece la adopción, las organizaciones pueden escalar usuarios, cargas de trabajo y complejidad analítica sin un aumento correspondiente en los costos de cómputo del almacén. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 252 **How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer?** - **Vendedor:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/es/sellers/kyvos-insights) - **Sitio web de la empresa:** https://www.kyvosinsights.com - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights (690 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 56% Mediana Empresa, 40% Empresa #### What Are Kyvos Semantic Layer's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (125 reviews) - Velocidad (92 reviews) - Rendimiento (56 reviews) - Analítica (54 reviews) - Consulta rápida (50 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (35 reviews) - Configuración difícil (34 reviews) - Complejidad (10 reviews) - Limitaciones de características (7 reviews) - Dificultad de aprendizaje (7 reviews) ### 8. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/es/products/splunk-enterprise/reviews) Descubre lo que está sucediendo en tu negocio y toma medidas significativas rápidamente con Splunk Enterprise. Automatiza la recopilación, indexación y alerta de datos de máquinas que son críticos para tus operaciones. Descubre las ideas accionables de todos tus datos, sin importar la fuente o el formato. Aprovecha la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para decisiones empresariales predictivas y proactivas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 412 **How Do G2 Users Rate Splunk Enterprise?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Splunk Enterprise?** - **Vendedor:** [Cisco](https://www.g2.com/es/sellers/cisco) - **Año de fundación:** 1984 - **Ubicación de la sede:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (721,440 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:CSCO **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Ingeniero de Software Senior - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 64% Empresa, 27% Mediana Empresa #### What Are Splunk Enterprise's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (10 reviews) - Gestión de registros (8 reviews) - Tableros de control (6 reviews) - Análisis de datos (6 reviews) - Interfaz de usuario (5 reviews) **Cons:** - Caro (8 reviews) - Curva de aprendizaje (8 reviews) - Alto Consumo de Recursos (4 reviews) - Problemas de Licencias (4 reviews) - Problemas de precios (4 reviews) ### 9. [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) 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. Análisis Guiado por IA Alteryx automatiza y simplifica cada etapa de la preparación y análisis de datos, desde la validación y enriquecimiento hasta el análisis predictivo y los conocimientos automatizados. Incorpora IA generativa directamente en tus flujos de trabajo para agilizar tareas complejas de datos y generar conocimientos más rápido. Flexibilidad inigualable, ya sea que prefieras flujos de trabajo sin código, comandos en lenguaje natural u opciones de bajo código, Alteryx se adapta a tus necesidades. Confiable. Seguro. Listo para Empresas. Alteryx es confiado por más de la mitad de las empresas del Global 2000 y 19 de los 20 principales bancos globales. Con automatización, gobernanza y seguridad integradas, tus flujos de trabajo pueden escalar y mantener el cumplimiento mientras entregan resultados consistentes. Y no importa si tus sistemas están en las instalaciones, son híbridos o están en la nube; Alteryx se adapta sin esfuerzo a tu infraestructura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. Lo que realmente distingue a Alteryx es nuestro enfoque en la eficiencia y facilidad de uso para los analistas y nuestra comunidad activa de 700,000 usuarios de Alteryx para apoyarte en cada paso de tu camino. Con integración perfecta a datos en todas partes, incluidas plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP y Salesforce, nuestra plataforma ayuda a unificar datos aislados y acelerar la obtención de conocimientos. Visita Alteryx.com para más información y para comenzar tu prueba gratuita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 651 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Alteryx?** - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/es/sellers/alteryx) - **Sitio web de la empresa:** https://www.alteryx.com - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,195 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista - **Top Industries:** Servicios Financieros, Contabilidad - **Company Size:** 62% Empresa, 23% Mediana Empresa #### What Are Alteryx's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (333 reviews) - Automatización (148 reviews) - Intuitivo (132 reviews) - Aprendizaje fácil (102 reviews) - Eficiencia (102 reviews) **Cons:** - Caro (88 reviews) - Curva de aprendizaje (80 reviews) - Características faltantes (62 reviews) - Dificultad de aprendizaje (55 reviews) - Rendimiento lento (41 reviews) ### 10. [Starburst](https://www.g2.com/es/products/starburst/reviews) Starburst es la plataforma de datos para análisis, aplicaciones e inteligencia artificial, unificando datos a través de nubes y en las instalaciones para acelerar la innovación en IA. Organizaciones, desde startups hasta empresas Fortune 500 en más de 60 países, confían en Starburst para un acceso rápido a los datos, colaboración sin problemas y gobernanza de nivel empresarial en un data lakehouse híbrido abierto. Dondequiera que vivan los datos, Starburst desbloquea su máximo potencial, impulsando datos e IA desde el desarrollo hasta la implementación. Al preparar la arquitectura de datos para el futuro, Starburst ayuda a las empresas a impulsar la innovación con IA. Aprende más en starburst.ai **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 92 **How Do G2 Users Rate Starburst?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Starburst?** - **Vendedor:** [Starburst](https://www.g2.com/es/sellers/starburst) - **Sitio web de la empresa:** https://www.starburst.io/ - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Boston, MA - **Twitter:** @starburstdata (3,457 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starburstdata/ (525 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 48% Empresa, 32% Pequeña Empresa #### What Are Starburst's Pros and Cons? **Pros:** - Consulta rápida (20 reviews) - Eficiencia de consulta (18 reviews) - Integraciones (17 reviews) - Facilidad de uso (15 reviews) - Conjuntos de datos grandes (14 reviews) **Cons:** - Problemas de consulta (14 reviews) - Rendimiento lento (13 reviews) - Complejidad (11 reviews) - Curva de aprendizaje (10 reviews) - Problemas de rendimiento (9 reviews) ### 11. [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/es/products/azure-data-lake-analytics/reviews) Azure Data Lake Analytics es una arquitectura de procesamiento de datos distribuida y basada en la nube ofrecida por Microsoft en la nube de Azure. Se basa en YARN, al igual que la plataforma de código abierto Hadoop. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 28 **How Do G2 Users Rate Azure Data Lake Analytics?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Azure Data Lake Analytics?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,115,342 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 54% Empresa, 27% Mediana Empresa ### 12. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/es/products/teradata-teradata-vantage/reviews) En Teradata, creemos que las personas prosperan cuando se les empodera con mejor información. Por eso construimos la plataforma de análisis en la nube y datos más completa para IA. Al ofrecer datos armonizados, IA confiable e innovación más rápida, elevamos y empoderamos a nuestros clientes—y a los clientes de nuestros clientes—para tomar decisiones mejores y más seguras. Las principales empresas del mundo en cada industria confían en Teradata para mejorar el rendimiento empresarial, enriquecer las experiencias de los clientes e integrar completamente los datos en toda la empresa. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 355 **How Do G2 Users Rate Teradata Vantage?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Teradata Vantage?** - **Vendedor:** [Teradata](https://www.g2.com/es/sellers/teradata) - **Sitio web de la empresa:** https://www.teradata.com - **Año de fundación:** 1979 - **Ubicación de la sede:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,169 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,884 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 68% Empresa, 22% Mediana Empresa #### What Are Teradata Vantage's Pros and Cons? **Pros:** - Rendimiento (16 reviews) - Velocidad (13 reviews) - Analítica (11 reviews) - Escalabilidad (11 reviews) - Conjuntos de datos grandes (9 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (10 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (5 reviews) - Complejidad (4 reviews) - No es fácil de usar (4 reviews) - Diseño de interfaz de usuario deficiente (4 reviews) ### 13. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/es/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews) IBM Cloud Pak® for Data es una plataforma de datos e inteligencia artificial completamente integrada que moderniza cómo las empresas recopilan, organizan y analizan datos, formando la base para infundir IA en toda su organización. Ejecutándose en Red Hat OpenShift y disponible en cualquier nube, esta plataforma unificada ayuda a las empresas a automatizar el ciclo de vida de IA de extremo a extremo. La estructura de datos inteligente en IBM Cloud Pak for Data permite consultas distribuidas automatizadas a escala sin movimiento de datos; descubrimiento y comprensión automatizados de datos listos para el negocio; políticas universales de privacidad y uso automatizadas en todo el ecosistema de datos; y entrenamiento de modelos optimizado, precisión y explicabilidad. La plataforma ofrece los siguientes casos de uso: • Acceso y disponibilidad de datos – Elimine los silos de datos y simplifique su panorama de datos para permitir una extracción de valor más rápida y rentable de sus datos. • Calidad y gobernanza de datos - Aplique soluciones y metodologías de gobernanza para ofrecer datos de negocio confiables. • Privacidad y seguridad de datos - Comprenda y gestione completamente los datos sensibles con un marco de privacidad omnipresente. • ModelOps - Automatice el ciclo de vida de IA y sincronice las aplicaciones y los pipelines de modelos para escalar los despliegues de IA. • Gobernanza de IA – Asegúrese de que su IA sea transparente, conforme y confiable con una mayor visibilidad en el desarrollo de modelos, con capacidades como IA explicable, gestión de riesgos de modelos y detección de sesgos. • IA para Operaciones Financieras - Automatice e integre la planificación en toda su organización, desde la planificación y análisis financiero hasta la planificación de la fuerza laboral, pronósticos de ventas y planificación de la cadena de suministro. • IA para Atención al Cliente - Reduzca el tiempo de resolución, disminuya el volumen de llamadas y aumente la satisfacción del cliente. IBM Watson Assistant (WA) puede proporcionar asistencia automatizada impulsada por IA y permitir que los agentes humanos manejen mejor las consultas. IBM Watson Discovery (WD) complementa a Watson Assistant y puede ayudar a desbloquear conocimientos de contenido empresarial complejo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 71 **How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, NY - **Twitter:** @IBM (709,223 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 51% Empresa, 28% Pequeña Empresa ### 14. [ILUM](https://www.g2.com/es/products/ilum-ilum/reviews) Ilum: Una Plataforma de Datos Construida por Ingenieros de Datos, para Ingenieros de Datos Ilum es una plataforma de Data Lakehouse que unifica la gestión de datos, el procesamiento distribuido, la analítica y los flujos de trabajo de IA para ingenieros de IA, ingenieros de datos, científicos de datos y analistas. Pertenece a las categorías de software de Plataforma de Datos, Data Lakehouse e Ingeniería de Datos y admite una implementación flexible en entornos de nube, locales e híbridos. Ilum permite a los equipos técnicos construir, operar y escalar infraestructura de datos moderna utilizando estándares abiertos. Integra herramientas para procesamiento por lotes, procesamiento de flujos, exploración basada en cuadernos, orquestación de flujos de trabajo e inteligencia empresarial, todo en una sola plataforma. Ilum admite formatos de tabla abiertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi y Apache Paimon. También ofrece integración nativa con Apache Spark y Trino para computación, con soporte para Apache Flink actualmente en desarrollo. Características clave incluyen: - Editor SQL: Consulta Delta, Iceberg, Hudi o Spark SQL con autocompletado, vistas previas de resultados e inspección de metadatos. - Linaje de Datos y Catálogo: Visualiza el flujo de datos usando OpenLineage y explora conjuntos de datos a través de un Catálogo de Datos buscable. - Integración de Cuadernos: Usa cuadernos Jupyter integrados preconfigurados para Spark, metadatos y tu entorno de datos para exploración o modelado. - Gestión de Trabajos Spark: Envía, monitorea y depura trabajos de Spark con registros integrados, métricas, programación y un Servidor de Historial de Spark incorporado. - Soporte para Trino: Ejecuta consultas federadas a través de múltiples fuentes de datos usando Trino directamente desde Ilum. - Tuberías Declarativas: Define tuberías ETL y analíticas repetibles, con seguimiento de dependencias y lógica de recuperación. - Diagramas ERD Automáticos: Genera instantáneamente diagramas ER a partir de esquemas para ayudar en la comprensión y adopción de datos. - Experimentación y Seguimiento de ML: Incluye MLflow para gestionar experimentos, seguir parámetros, métricas y artefactos, totalmente integrado con cuadernos y tuberías de datos para agilizar los flujos de trabajo de desarrollo de modelos. - Integración y Despliegue de IA: Soporta tanto casos de uso de ML clásico como de IA moderna, incluyendo flujos de trabajo GenAI, búsqueda vectorial y aplicaciones basadas en incrustaciones. Los modelos pueden ser registrados, versionados y desplegados para inferencia dentro de tuberías declarativas. - Interfaz de Agente de IA Incorporada: Ilum integra, proporcionando una interfaz estilo GPT para interactuar con tus datos, activar tuberías, generar SQL o explorar metadatos usando lenguaje natural, llevando capacidades GenAI directamente a tu plataforma de datos. - Tableros de BI: Soporte nativo para Apache Superset, con integración JDBC para Tableau, Power BI y otras herramientas de BI. Aspectos destacados adicionales: - Gestión de Múltiples Clústeres: Conecta múltiples clústeres de Spark o Kubernetes para escalar y aislar cargas de trabajo. - Control de Acceso Granular: Integración con LDAP, OAuth2 y Hydra para acceso seguro basado en roles. - Preparado para Híbrido: Diseñado para reemplazar Databricks o Cloudera en entornos donde la adopción de la nube es parcial, está regulada o no es posible. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 23 **How Do G2 Users Rate ILUM?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind ILUM?** - **Vendedor:** [Ilum](https://www.g2.com/es/sellers/ilum) - **Sitio web de la empresa:** https://ilum.cloud/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Santa Fe, US - **Twitter:** @IlumCloud (18 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Telecomunicaciones - **Company Size:** 52% Empresa, 35% Mediana Empresa #### What Are ILUM's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (17 reviews) - Características (17 reviews) - Integraciones (17 reviews) - Configura la facilidad (16 reviews) - Integraciones fáciles (15 reviews) **Cons:** - Configuración compleja (9 reviews) - Configuración difícil (9 reviews) - Curva de aprendizaje (9 reviews) - Mejora de UX (8 reviews) - Complejidad (7 reviews) ### 15. [Dremio](https://www.g2.com/es/products/dremio/reviews) Dremio es el pionero del Agentic Lakehouse, la única plataforma de datos construida para agentes, gestionada por agentes. Las organizaciones necesitan transformar ideas en acciones a una velocidad sin precedentes; Dremio ofrece esta agilidad equipando a los agentes de IA con acceso federado a datos, procesamiento de datos no estructurados y un rico contexto empresarial a través de su Capa Semántica de IA. En la era agentic, los equipos de ingeniería de datos no pueden ajustar manualmente el rendimiento para miles de usuarios y agentes que hacen preguntas impredecibles cada segundo. El Agentic Lakehouse de Dremio se gestiona de manera autónoma, eliminando tareas de gestión no diferenciadas, permitiendo a los ingenieros centrarse en iniciativas que impulsan resultados empresariales. El lakehouse agentic de Dremio optimiza automáticamente las consultas, reorganiza los datos y mantiene el rendimiento a cualquier escala. Dremio es confiado por miles de empresas globales, incluidas Shell, TD Bank y Michelin, y está construido sobre estándares abiertos. Dremio co-creó Apache Polaris y Apache Arrow, y es el único lakehouse construido nativamente sobre Apache Iceberg, Polaris y Arrow. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 64 **How Do G2 Users Rate Dremio?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Dremio?** - **Vendedor:** [Dremio](https://www.g2.com/es/sellers/dremio) - **Año de fundación:** 2015 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, California - **Twitter:** @dremio (5,104 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dremio/ (362 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Servicios Financieros, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 50% Empresa, 40% Mediana Empresa #### What Are Dremio's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (13 reviews) - Integraciones (10 reviews) - Rendimiento (7 reviews) - Soporte SQL (7 reviews) - Gestión de Datos (6 reviews) **Cons:** - Dificultad (5 reviews) - Pobre atención al cliente (5 reviews) - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) - Documentación deficiente (3 reviews) ### 16. [MATLAB](https://www.g2.com/es/products/matlab/reviews) MATLAB es un entorno de programación de alto nivel y computación numérica ampliamente utilizado por ingenieros y científicos para el análisis de datos, desarrollo de algoritmos y modelado de sistemas. Ofrece un entorno de escritorio optimizado para procesos de análisis y diseño iterativos, junto con un lenguaje de programación que expresa directamente las matemáticas de matrices y arreglos. La función Live Editor permite a los usuarios crear scripts que integran código, resultados y texto formateado dentro de un cuaderno ejecutable. Características y Funcionalidades Clave: - Análisis de Datos: Herramientas para explorar, modelar y analizar datos. - Gráficos: Funciones para visualizar y explorar datos a través de varios gráficos y diagramas. - Programación: Capacidades para crear scripts, funciones y clases para flujos de trabajo personalizados. - Creación de Aplicaciones: Instalaciones para desarrollar aplicaciones de escritorio y web. - Interfaces de Lenguaje Externo: Integración con lenguajes como Python, C/C++, Fortran y Java. - Conectividad de Hardware: Soporte para conectar MATLAB a varias plataformas de hardware. - Computación Paralela: Capacidad para realizar cálculos a gran escala y paralelizar simulaciones utilizando escritorios multicore, GPUs, clústeres y recursos en la nube. - Despliegue: Opciones para compartir programas de MATLAB y desplegarlos en aplicaciones empresariales, dispositivos embebidos y entornos en la nube. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: MATLAB agiliza los cálculos matemáticos complejos y las tareas de análisis de datos, permitiendo a los usuarios desarrollar algoritmos y modelos de manera eficiente. Sus completas cajas de herramientas y aplicaciones interactivas facilitan la creación rápida de prototipos y el diseño iterativo, reduciendo el tiempo de desarrollo. La escalabilidad de la plataforma permite una transición sin problemas de la investigación a la producción, apoyando el despliegue en varios sistemas sin modificaciones extensas de código. Al integrarse con múltiples lenguajes de programación y plataformas de hardware, MATLAB proporciona un entorno versátil que aborda las diversas necesidades de ingenieros y científicos en diversas industrias. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 749 **How Do G2 Users Rate MATLAB?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind MATLAB?** - **Vendedor:** [MathWorks](https://www.g2.com/es/sellers/mathworks) - **Año de fundación:** 1984 - **Ubicación de la sede:** Natick, MA - **Twitter:** @MATLAB (105,067 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudiante, Asistente de Investigación de Posgrado - **Top Industries:** Educación superior, Investigación - **Company Size:** 42% Empresa, 31% Pequeña Empresa #### What Are MATLAB's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (19 reviews) - Características (16 reviews) - Visualización de datos (13 reviews) - Variedad de herramientas (10 reviews) - Simulación (9 reviews) **Cons:** - Caro (12 reviews) - Rendimiento lento (10 reviews) - Altos requisitos del sistema (7 reviews) - Licencias caras (4 reviews) - Rendimiento rezagado (4 reviews) ### 17. [dbt](https://www.g2.com/es/products/dbt/reviews) dbt es un flujo de trabajo de transformación que permite a los equipos de datos implementar rápidamente y de manera colaborativa código analítico siguiendo las mejores prácticas de ingeniería de software como la modularidad, portabilidad, CI/CD y documentación. Ahora cualquiera que sepa SQL puede construir canalizaciones de datos de calidad de producción. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 204 **How Do G2 Users Rate dbt?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind dbt?** - **Vendedor:** [Fivetran](https://www.g2.com/es/sellers/fivetran) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** Oakland, CA - **Twitter:** @fivetran (5,737 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de Analítica - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 56% Mediana Empresa, 27% Pequeña Empresa #### What Are dbt's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (38 reviews) - Características (22 reviews) - Automatización (19 reviews) - Transformación (17 reviews) - Integraciones (15 reviews) **Cons:** - Funcionalidad limitada (14 reviews) - Problemas de dependencia (12 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (10 reviews) - Manejo de errores (9 reviews) - Informe de errores (9 reviews) ### 18. [Confluent](https://www.g2.com/es/products/confluent/reviews) Servicio nativo de la nube para datos en movimiento creado por los creadores originales de Apache Kafka® Los consumidores de hoy tienen el mundo al alcance de sus manos y mantienen una expectativa implacable de experiencias de marca en tiempo real de extremo a extremo. Los datos en movimiento son el ingrediente subyacente y fundamental para cualquier experiencia de cliente verdaderamente conectada. Proporciona un suministro continuo de flujos de eventos en tiempo real junto con el procesamiento de flujos en tiempo real para impulsar las operaciones de backend impulsadas por datos y las experiencias de frontend enriquecidas necesarias para que cualquier negocio tenga éxito en los mercados competitivos y orientados al consumidor de hoy. Confluent Cloud es un servicio totalmente gestionado y nativo de la nube para conectar y procesar todos tus datos en tiempo real, en cualquier lugar donde se necesiten. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 111 **How Do G2 Users Rate Confluent?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Confluent?** - **Vendedor:** [Confluent](https://www.g2.com/es/sellers/confluent) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: CFLT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Software Senior, Ingeniero de software - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 36% Empresa, 34% Pequeña Empresa #### What Are Confluent's Pros and Cons? **Pros:** - Computación en la nube (1 reviews) - Servicios en la Nube (1 reviews) - Conectores (1 reviews) - Integración de datos (1 reviews) - Facilidad de uso (1 reviews) **Cons:** - Estimación de costos (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Dificultades iniciales (1 reviews) - Falta de características (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 19. [DIAdem](https://www.g2.com/es/products/diadem/reviews) DIAdem es un software de gestión de datos para la agregación, inspección, análisis e informes de datos de medición. DIAdem es un software de aplicación que ayuda a los ingenieros a acelerar el post-procesamiento de datos de medición. Está optimizado para grandes conjuntos de datos e incluye herramientas para agregar y buscar rápidamente los datos que necesitas, ver e investigar esos datos, transformarlos con funciones de análisis específicas de ingeniería y compartir resultados con un potente editor de informes de arrastrar y soltar. Puedes usar DIAdem con más de mil formatos de archivos de datos utilizando DataPlugins. Puedes aprovechar scripts escritos en Python o Visual Basic Script para automatizar tus tareas repetitivas de post-procesamiento de datos y transformar tus datos de medición en conocimientos completos, precisos y procesables. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 40 **How Do G2 Users Rate DIAdem?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind DIAdem?** - **Vendedor:** [NI](https://www.g2.com/es/sellers/ni) - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Austin, TX - **Twitter:** @NIglobal (26,252 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3433 (7,996 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: NATI **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Automotriz, Ingeniería mecánica o industrial - **Company Size:** 43% Pequeña Empresa, 41% Empresa ### 20. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/es/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews) En Cloudera, creemos que los datos pueden hacer que lo que es imposible hoy, sea posible mañana. Ofrecemos una nube de datos empresarial para cualquier dato, en cualquier lugar, desde el Edge hasta la IA. Permitimos a las personas transformar grandes cantidades de datos complejos en ideas claras y accionables para mejorar sus negocios y superar sus expectativas. Cloudera está llevando a los hospitales a mejores curas para el cáncer, asegurando a las instituciones financieras contra el fraude y el cibercrimen, y ayudando a los humanos a llegar a Marte — y más allá. Impulsado por la innovación implacable de la comunidad de código abierto, Cloudera avanza la transformación digital para las empresas más grandes del mundo. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 131 **How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?** - **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/es/sellers/cloudera) - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @cloudera (106,577 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 888-789-1488 **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequeña Empresa ### 21. [Qubole](https://www.g2.com/es/products/qubole/reviews) Qubole es la empresa de lago de datos abierto que proporciona una plataforma de lago de datos simple y segura para aprendizaje automático, transmisión y análisis ad-hoc. Ninguna otra plataforma ofrece la apertura y flexibilidad de carga de trabajo de datos de Qubole mientras acelera radicalmente la adopción del lago de datos, reduce el tiempo para obtener valor y disminuye los costos del lago de datos en la nube en un 50 por ciento. La Plataforma de Qubole proporciona servicios de lago de datos de extremo a extremo, como gestión de infraestructura en la nube, gestión de datos, ingeniería de datos continua, análisis y aprendizaje automático con administración casi nula. Qubole es confiado por marcas líderes como Expedia, Disney, Oracle, Gannett y Adobe para impulsar la innovación y transformar sus negocios para la era de los grandes datos. Para más información, visítenos en www.qubole.com. **Average Rating:** 4.0/5.0 **Total Reviews:** 237 **How Do G2 Users Rate Qubole?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Qubole?** - **Vendedor:** [Qubole](https://www.g2.com/es/sellers/qubole) - **Año de fundación:** 2011 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @qubole (9,441 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (25 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Científico de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 51% Empresa, 44% Mediana Empresa ### 22. [Apache Pig](https://www.g2.com/es/products/apache-pig/reviews) Apache Pig es una plataforma para analizar grandes conjuntos de datos que consiste en un lenguaje de alto nivel para expresar programas de análisis de datos, junto con una infraestructura para evaluar estos programas. La propiedad destacada de los programas Pig es que su estructura es adecuada para una paralelización sustancial, lo que a su vez les permite manejar conjuntos de datos muy grandes. **Average Rating:** 3.9/5.0 **Total Reviews:** 20 **How Do G2 Users Rate Apache Pig?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Apache Pig?** - **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/es/sellers/the-apache-software-foundation) - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** Wakefield, MA - **Twitter:** @TheASF (66,157 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Internet - **Company Size:** 62% Empresa, 19% Mediana Empresa ## What Is Software de Análisis de Big Data? [Software de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data) ## What Software Categories Are Similar to Software de Análisis de Big Data? - [Soluciones de Almacén de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-warehouse) - [Software de Análisis Predictivo](https://www.g2.com/es/categories/predictive-analytics) - [Plataformas de Análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-platforms) - [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Sistemas de Procesamiento y Distribución de Grandes Datos](https://www.g2.com/es/categories/big-data-processing-and-distribution) - [Herramientas ETL](https://www.g2.com/es/categories/etl-tools) - [Plataformas de Integración de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data-integration-platforms) --- ## How Do You Choose the Right Software de Análisis de Big Data? ### Lo que debes saber sobre el software de análisis de grandes datos ### ¿Qué es el Software de Análisis de Big Data? La enorme cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día ha hecho casi necesario que implementen algún tipo de software de análisis para comprender mejor y actuar sobre esos datos. Implementar software de análisis de big data ha sido una iniciativa importante para las empresas que están en proceso de 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 clústeres de big data. Con la capacidad de visualizar y comprender los datos empresariales, los empleados pueden tomar decisiones informadas. Por ejemplo, los minoristas pueden usar estas herramientas para comprender mejor la distribución del inventario a través de sus canales y tomar decisiones basadas en datos. Algunas soluciones de análisis de big data pueden ofrecer características de inteligencia artificial o aprendizaje automático, como el procesamiento de lenguaje natural, como una capacidad de interfaz para ayudar aún más a los usuarios no técnicos. #### ¿Qué Tipos de Software de Análisis de Big Data Existen? Muchos tipos de soluciones de análisis de big data comparten funcionalidades superpuestas, mientras que al mismo tiempo atienden a diferentes perfiles de usuario, como analistas de datos y analistas financieros, o brindan servicios únicos. Debido a la naturaleza no estructurada de los clústeres de big data, estas soluciones de análisis requieren un lenguaje de consulta para extraer los datos del sistema de archivos. La mayoría de las bases de datos comerciales permiten consultas SQL; sin embargo, las herramientas de análisis de big data no necesariamente ofrecen tales capacidades de lenguaje SQL y pueden requerir un conocimiento más intrincado de consultas por parte de un científico de datos. Como alternativa, algunas soluciones pueden ofrecer características de autoservicio para que el empleado promedio pueda ensamblar sus propios gráficos y tablas a partir de conjuntos de datos de big data. **Herramientas de análisis de big data de autoservicio** Las herramientas de análisis de big data de autoservicio no requieren conocimientos de codificación, por lo que los usuarios finales con conocimientos limitados o nulos de codificación pueden aprovecharlas para sus necesidades de datos. 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. Las soluciones de autoservicio a menudo proporcionan funcionalidad de arrastrar y soltar para construir paneles de control, plantillas preconstruidas para consultar datos y, ocasionalmente, consultas en lenguaje natural para el descubrimiento de datos. Similar a [plataformas de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles de control interactivos para descubrir ideas accionables.  **Soluciones de análisis embebido** Las soluciones de análisis embebido ofrecen la capacidad de integrar funcionalidades de análisis propietarias dentro de otras aplicaciones empresariales. Comúnmente, las empresas integran soluciones de análisis en software como CRM, ERP y portales (por ejemplo, intranets o extranets). Las empresas pueden elegir un producto embebido para promover la adopción por parte del usuario; 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 finales empresariales promedio puedan aprovechar los datos para mejorar la toma de decisiones. ** ** ### ¿Cuáles son las Características Comunes del Software de Análisis de Big Data? El software de análisis de big data ayuda a las empresas a obtener una mejor comprensión de sus datos. Las siguientes son algunas características principales de este software:  **Conectividad de datos:** Si las empresas no pueden conectar los datos necesarios, entonces no hay uso para el software de análisis de big data. Los métodos para conectar datos incluyen Hadoop y [integración con Spark](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration), que permite flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop y Apache Spark, respectivamente. Además, este software debería permitir el análisis de datos que se almacenan en [lakes de datos](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/data-lake), almacenes de datos y lake houses de datos. **Transformación de datos:** Para que los datos sean analizados, necesitan ser limpiados y transformados adecuadamente en un formato utilizable. El software de análisis de big data proporciona características como análisis en tiempo real y consultas de datos. Con estas características, las empresas pueden obtener una vista de alto nivel de sus datos en tiempo real, lo que permite consultarlos y comprenderlos mejor. A través de lenguajes de consulta como SQL, los usuarios pueden consultar sus datos y profundizar en conjuntos de datos y puntos de datos particulares. **Operaciones de datos:** Una vez que los datos están conectados (o integrados) y transformados, pueden ser analizados. En primer lugar, es importante establecer flujos de trabajo de datos, que pueden ayudar a encadenar funciones específicas y conjuntos de datos para automatizar iteraciones de análisis. Además, el software de análisis de big data proporciona la capacidad de visualizar datos a través de paneles de control, así como [notebooks](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks) que pueden usarse para crear visualizaciones con consultas predefinidas o programadas.  No siempre es el caso que uno acceda a análisis a través de una plataforma de análisis independiente. Por lo tanto, algunos productos proporcionan [capacidades de análisis embebido](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). Esto permite a los usuarios acceder a análisis dentro de aplicaciones empresariales, lo que permite un trabajo más fluido ya que los usuarios no necesitan cambiar entre aplicaciones.  Otras Características del Software de Análisis de Big Data: [Descubrimiento Gobernado](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery), ### ¿Cuáles son los Beneficios del Software de Análisis de Big Data? Los datos son tanto comunes como invaluables y dentro de esos datos se encuentran ideas que podrían impactar los procesos y el rendimiento de una organización. Hay aparentemente infinitas ideas que una empresa puede extraer de sus datos y numerosas razones para utilizar software de análisis de big data.  El software de análisis de big data ayuda a las personas a tomar decisiones más fácilmente al permitir que los equipos obtengan una visión más profunda de sus datos. Con un aumento en la alfabetización de datos, los equipos de toda una empresa, desde ventas hasta marketing y finanzas, pueden volverse más eficientes y comprender mejor cómo pueden mejorar a través de iniciativas basadas en datos.  Con el software de análisis de big data, las empresas pueden ingerir, integrar y preparar fuentes de big data. Posteriormente, pueden conectar todas las fuentes de datos de la empresa en una sola plataforma para hacer conexiones entre departamentos, visualizar y comprender los datos de la empresa, fomentar la toma de decisiones basada en datos para la optimización empresarial y descubrir nuevas ideas que pueden mejorar el resultado final. **Permitir la toma de decisiones basada en datos:** Las empresas pueden usar software de análisis de big data para impulsar la transformación digital al aprovechar los datos para impulsar decisiones empresariales. Las empresas pueden aprovechar las herramientas de análisis y de inteligencia empresarial (BI) para comprender todos los aspectos del negocio, incluidas las previsiones de contratación, qué campaña de marketing debería usarse para dirigirse a ciertos grupos demográficos, qué prospectos de ventas abordar primero, la optimización de la cadena de suministro, entre otros. **Medir y comprender el rendimiento de la empresa:** Las organizaciones a menudo aprovechan las herramientas de visualización de datos para rastrear los indicadores clave de rendimiento (KPI) de la empresa en tiempo real. A partir de ahí, el software de análisis de big data puede usarse para determinar por qué la empresa está superando o quedándose corta en esos importantes métricas de la empresa. Cuando los interesados desarrollan una comprensión aguda de por qué la empresa está funcionando de la manera en que lo hace, pueden hacer ajustes y cambios; si un equipo no está alcanzando un objetivo, pueden examinar y ajustar los procesos según sea necesario. Una cosa es simplemente conocer el rendimiento de las ventas o los números de tráfico web, pero es otra cosa profundizar en las razones detrás de ello y adaptarse en función de lo que es exitoso y lo que no lo es. **Descubrir nuevas ideas accionables:** Las herramientas de análisis combinan datos de una variedad de fuentes, incluyendo [software de contabilidad](https://www.g2.com/categories/accounting), [software de planificación de recursos empresariales (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp), [software CRM](https://www.g2.com/categories/crm),[software de automatización de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), y otros. Los analistas de datos pueden aprovechar estos datos integrados para encontrar correlaciones entre diferentes departamentos, y sus procesos y acciones, para descubrir ideas previamente ocultas. Por ejemplo, es posible que ciertas tácticas de ventas tengan impactos variables en los números de un producto específico frente a otro.  Los analistas pueden descubrir este impacto comparando la lista de cuentas cerradas de su CRM de la empresa con los productos enviados en su sistema ERP. Los equipos generalmente están aislados y usan software dispar, por lo que estas ideas que tradicionalmente eran más difíciles de descubrir, ahora son más fáciles de encontrar.  ### ¿Quién Usa el Software de Análisis de Big Data? **Analistas de datos:** Dependiendo de la complejidad del software, es probable que se requieran analistas. Ellos pueden ayudar a configurar las consultas, paneles de control y notebooks necesarios para otros empleados y equipos. Pueden crear consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. **Equipos de operaciones y cadena de suministro:** La cadena de suministro de una empresa frecuentemente tiene muchos puntos de contacto y, como resultado, muchos puntos de datos. Por lo tanto, los empleados que trabajan en equipos de operaciones y cadena de suministro pueden usar software de análisis de big data para obtener una mejor comprensión de sus departamentos y los datos que se generan, como desde un sistema ERP. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; al ingresar datos de la cadena de suministro en este software, los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar una serie de procesos para ahorrar tiempo y recursos. **Equipos de finanzas:** Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis de big data para obtener información y comprensión de los factores que impactan el resultado final de una organización. A través de integraciones con sistemas financieros como [software de contabilidad](https://www.g2.com/categories/accounting), empleados como los directores financieros (CFO) pueden ver qué tan bien está funcionando el negocio. Como se mencionó anteriormente, es probable que estos empleados accedan al software a través de paneles de control de autoservicio que fueron configurados por analistas de datos. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas extraen ideas accionables que podrían no haber sido descubiertas mediante el uso de herramientas tradicionales. **Equipos de ventas y marketing:** Los equipos de ventas también buscan mejorar los métricas financieras y pueden beneficiarse enormemente de ser más orientados a los datos. A través del uso de herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis embebido, pueden obtener ideas sobre cuentas prospectivas, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. Usar herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos. Para los equipos de marketing, rastrear el rendimiento de las campañas es clave. Dado que 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 una ubicación central. **Consultores:** Las empresas no siempre tienen el lujo de construir, desarrollar y optimizar sus propias soluciones de análisis. Algunas empresas optan por emplear consultores externos, como [proveedores de consultoría de inteligencia empresarial (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Estos proveedores buscan comprender un negocio y sus objetivos, interpretar datos y ofrecer asesoramiento para garantizar que se cumplan los objetivos. Los consultores de BI frecuentemente tienen conocimientos específicos de la industria junto con sus antecedentes técnicos, con experiencia en atención médica, negocios y otros campos.  ### ¿Cuáles son las Alternativas al Software de Análisis de Big Data? Las alternativas al software de análisis de big data pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [Plataformas de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** Las plataformas de análisis pueden incluir integraciones de big data, pero son herramientas de enfoque más amplio que facilitan los siguientes cinco elementos: preparación de datos, modelado de datos, mezcla de datos, visualización de datos y entrega de ideas. [Software de análisis de registros](https://www.g2.com/categories/log-analysis): Las empresas que se centran en los datos de registros pueden beneficiarse de implementar software de análisis de registros, que se utiliza para analizar datos de registros de aplicaciones y sistemas. Debe tenerse en cuenta que este software es mucho más limitado en términos de tipos de datos y fuentes de datos a las que puede conectarse. Sin embargo, dado que el software de análisis de registros se centra en los registros, frecuentemente proporciona detalles más granulares sobre los datos relacionados con registros. [Software de análisis de flujo](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Cuando se buscan herramientas específicamente orientadas a analizar datos en tiempo real, el software de análisis de flujo es una solución ideal. Estas herramientas ayudan a los usuarios a analizar datos en transferencia a través de APIs, entre aplicaciones y más. Este software puede ser útil con datos de internet de las cosas (IoT), que frecuentemente se desea analizar en tiempo real. [Software de análisis predictivo](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): El software de análisis de big data de propósito amplio permite a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Las empresas que se centran en observar sus datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden usar software de análisis predictivo para una solución más afinada.  [Software de análisis de texto](https://www.g2.com/categories/text-analysis): El software de análisis de big data se centra en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y explorar números para informar decisiones empresariales. Si el usuario busca centrarse en datos no estructurados o de texto, las soluciones de análisis de texto son la mejor opción. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y extraer análisis de sentimiento, frases clave, temas y otras ideas de datos de texto no estructurados. #### Software Relacionado con el Software de Análisis de Big Data Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con el software de análisis de big data incluyen: [Software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** La mayoría de las empresas tienen una gran cantidad de fuentes de datos dispares, por lo que para integrar mejor todos sus datos, implementan un almacén de datos. Los almacenes de datos pueden albergar datos de múltiples bases de datos y aplicaciones empresariales, lo que permite a las herramientas de BI y análisis extraer todos los datos de la empresa de un solo repositorio. Esta organización es crítica para la calidad de los datos que se ingieren por el software de análisis. [Software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Una solución clave necesaria para un análisis de datos fácil es una herramienta de preparación de datos y otras herramientas de gestión de datos relacionadas. Estas soluciones permiten a los usuarios descubrir, combinar, limpiar y enriquecer datos para un análisis simple. Las herramientas de preparación de datos son a menudo utilizadas por equipos de TI o analistas de datos encargados de usar herramientas de BI. Algunas plataformas de BI ofrecen características de preparación de datos, pero las empresas con una amplia gama de fuentes de datos a menudo optan por una herramienta de preparación dedicada. ### Desafíos con el Software de Análisis de Big Data Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.  **Necesidad de empleados capacitados:** El software de análisis de big data no es necesariamente simple. A menudo, estas herramientas requieren un administrador dedicado para ayudar a implementar la solución y asistir a otros con la adopción. Sin embargo, hay una escasez de científicos de datos y analistas capacitados que están equipados para configurar tales soluciones. Además, esos mismos científicos de datos estarán encargados de derivar ideas accionables de dentro de los datos.  Sin personas capacitadas en estas áreas, las empresas no pueden aprovechar efectivamente las herramientas o sus datos. Incluso las herramientas de autoservicio, que deben ser utilizadas por el usuario empresarial promedio, requieren que alguien las ayude a implementarlas. Las empresas pueden recurrir a equipos de soporte de proveedores o consultores externos para ayudar si no pueden traer a alguien internamente. **Organización de datos:** Para obtener el máximo de las soluciones de análisis, esos datos deben estar organizados. Esto significa que las bases de datos deben configurarse correctamente e integrarse adecuadamente. Esto puede requerir la construcción de un almacén de datos, que puede almacenar datos de una variedad de aplicaciones y bases de datos en una ubicación central.  Las empresas pueden necesitar comprar un [software de preparación de datos](https://www.g2.com/categories/data-preparation) dedicado también para garantizar que los datos estén unidos y limpios para que la solución de análisis los consuma de la manera correcta. En el contexto de big data, una empresa podría querer considerar específicamente el software de procesamiento y distribución de big data. Esto a menudo requiere un analista de datos capacitado, un empleado de TI o un consultor externo para ayudar a garantizar que la calidad de los datos sea la mejor para un análisis fácil. **Adopción por parte del usuario:** No siempre es fácil transformar una empresa en una empresa orientada a los datos. Particularmente en empresas más establecidas que han hecho las cosas de la misma manera durante años, no es simple imponer herramientas de análisis a los empleados, especialmente si hay formas de evitarlas. Si hay otras opciones, como hojas de cálculo o herramientas existentes que los empleados pueden usar en lugar del software de análisis, es probable que opten por esa ruta. Sin embargo, si los gerentes y líderes aseguran que las herramientas de análisis son una necesidad en el día a día de un empleado, entonces las tasas de adopción aumentarán. ### ¿Qué Empresas Deberían Comprar Software de Análisis de Big Data? Como se ha dicho a menudo, los datos son el combustible que impulsa a las empresas modernas. Aunque es un cliché, sin duda tiene verdad. Por lo tanto, las empresas de todo el mundo y de todas las industrias deberían considerar algún tipo de solución de análisis, como el análisis de big data, para dar sentido a esos datos y comenzar a tomar decisiones basadas en datos.  **Servicios financieros:** Dentro de las instituciones financieras, como corredurías de seguros, bancos y cooperativas de crédito, es común que se utilicen una serie de sistemas diferentes. Estas empresas tienen datos que van desde registros de clientes, hasta transacciones, datos de mercado y más. Con la proliferación de sistemas viene más datos. Con una solución de análisis robusta en su lugar, pueden obtener una mejor comprensión de los datos que se están produciendo desde los diversos sistemas en toda la empresa. Como una industria que está altamente regulada, los usuarios pueden beneficiarse de capacidades de acceso gobernado que pueden ser particularmente beneficiosas, ya que pueden ayudar en la auditoría de los procesos de la empresa. **Salud:** Dentro del espacio de la salud, las malas prácticas de datos podrían tener consecuencias graves o incluso mortales. El software de análisis de big data puede ayudar a estas organizaciones a tener una visión general de sus datos, como registros de pacientes, reclamaciones de seguros, finanzas y más. A través de la implementación de análisis, las empresas de salud pueden reducir riesgos y costos, y hacer que su facturación y cobros sean más inteligentes. **Retail** : Las organizaciones de retail, ya sean B2C, B2B, D2C u otras, dependen de los datos para tomar decisiones informadas. Por ejemplo, un vendedor de impresoras, para llevar a cabo un negocio exitoso, debe realizar un seguimiento de muchas cosas, como su inventario, ventas, su equipo de ventas y devoluciones. Si todos estos datos se mantienen aislados dentro de diferentes sistemas, no hay una única fuente de verdad y los departamentos no pueden tener una conversación sobre el estado real de los datos del negocio. Con el software de análisis de big data configurado y conectado a todas las fuentes de datos relevantes, cualquier negocio de retail puede ver beneficios y tomar decisiones significativas basadas en datos. ### Cómo Comprar Software de Análisis de Big Data #### Recolección de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análisis de Big Data Si una empresa está comenzando su viaje de análisis, g2.com puede ayudar a seleccionar el mejor software para la empresa y el caso de uso particular. Dado que la solución particular puede variar según el tamaño de la empresa y la industria, G2 es un excelente lugar para clasificar y filtrar reseñas basadas en estos criterios, junto con muchos más. Como se mencionó anteriormente, la variedad, el volumen y la velocidad de los datos son vastos. Por lo tanto, los usuarios deben pensar en cómo la solución particular se ajusta a sus necesidades particulares, así como a sus necesidades futuras a medida que acumulan más datos.  Para encontrar la solución adecuada, los compradores deben determinar 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 necesitarán usar este software, ya que esto determina el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación sirve como una guía detallada que incluye tanto características necesarias como agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o en las instalaciones, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, podría ser útil producir una solicitud de información (RFI), una lista de una página con algunos puntos clave que describen lo que se necesita de un software de análisis de big data. #### Comparar Productos de Software de Análisis de Big Data **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son una parte esencial del 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 en mano, 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 demostrar 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 Software de Análisis de Big Data **Elegir un equipo de selección** Dado que el software de análisis de big data se trata de los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección esté basado en datos también. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener ideas, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas. **Negociación** Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa, no significa que no sea negociable (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer un descuento por contratos de varios años o por 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 un tamaño de muestra pequeño de usuarios. Si la herramienta es bien utilizada y bien recibida, 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 Cuesta el Software de Análisis de Big Data? Las empresas deciden implementar software de análisis de big data con el objetivo de obtener algún grado de retorno de la inversión (ROI). #### Retorno de la Inversión (ROI) Dado que buscan recuperar sus pérdidas que gastaron en el software, es fundamental comprender los costos asociados con él. Como se mencionó anteriormente, este software generalmente se factura por usuario, lo que a veces se escalona 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, tanto en términos de eficiencia como de ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el pre y el post-despliegue del software 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 propósitos internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto con el uso de la herramienta de análisis de big data. ### Implementación del Software de Análisis de Big Data **¿Cómo se Implementa el Software de Análisis de Big Data?** 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, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y cómo usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es Responsable de la Implementación del Software de Análisis de Big Data?** Puede requerir muchas personas, o muchos equipos, para desplegar adecuadamente una plataforma de análisis. Esto se debe a que los datos pueden atravesar equipos y funciones. Como resultado, es raro que una persona o incluso un equipo tenga una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional en su lugar, una empresa puede juntar sus datos y comenzar el viaje de análisis, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos. ### Tendencias del Software de Análisis de Big Data **Alfabetización de datos** Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con soluciones de análisis de big data, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, [software 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 fácil y más poderosa, proporcionando resultados más precisos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa importante para las empresas que están en proceso de 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 todas sus diversas fuentes. **Cambio a la nube** El movimiento de análisis de datos en las instalaciones a la nube ha estado en marcha durante varios años, con más y más empresas moviendo sus datos e ideas de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener ideas. El alejamiento de la infraestructura en las instalaciones 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.  **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 las ideas que están buscando usando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos significan habilitar a una base de usuarios más amplia para acceder y dar sentido a los datos de la empresa. **Aprendizaje automático** La IA está convirtiéndose rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo de todo el viaje de datos, desde la ingestión hasta las ideas. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta ideas inteligentes, en las que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las soluciones de análisis de big data están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir ideas ocultas, permitiéndoles dar sentido a los datos y ayudándoles a comprender lo que están viendo.