# Mejor Software de Análisis de Big Data - Página 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* El software de análisis de big data proporciona información sobre grandes y complejos conjuntos de datos recopilados de clústeres de big data, ayudando a los usuarios empresariales a entender tendencias, patrones y anomalías a través de visualizaciones, informes y paneles, a menudo requiriendo lenguajes de consulta para extraer datos de sistemas de archivos no estructurados. ### Capacidades Principales del Software de Análisis de Big Data Para calificar para la inclusión en la categoría de Análisis de Big Data, un producto debe: - Consumir datos, consultar sistemas de archivos y conectarse directamente a clústeres de big data - Permitir a los usuarios preparar conjuntos de datos complejos de big data en visualizaciones de datos útiles y comprensibles - Crear informes, visualizaciones y paneles aplicables a negocios basados en descubrimientos dentro de los conjuntos de datos ### Casos de Uso Comunes para el Software de Análisis de Big Data Ingenieros de datos, analistas y equipos de inteligencia empresarial utilizan el software de análisis de big data para extraer valor de entornos de datos no estructurados a gran escala. Los casos de uso comunes incluyen: - Consultar y analizar grandes clústeres de datos Hadoop o distribuidos para descubrir información empresarial - Detectar patrones y anomalías en conjuntos de datos de alto volumen para la toma de decisiones operativas o estratégicas - Construir gráficos y paneles de autoservicio para partes interesadas no técnicas a partir de fuentes de big data ### Cómo el Software de Análisis de Big Data se Distingue de Otras Herramientas El software de análisis de big data se centra exclusivamente en manipular clústeres de datos complejos y a gran escala en visualizaciones comprensibles, diferenciándose de las [plataformas de análisis](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), que soportan una amplia gama de fuentes de datos y conectores más allá del big data. Las dos categorías son mutuamente excluyentes. Las herramientas de análisis de big data se utilizan comúnmente en empresas que ejecutan Hadoop junto con [software de procesamiento y distribución de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) e integran con [software de almacén de datos](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) como el centro central para datos integrados. Algunas soluciones también aprovechan el [aprendizaje automático](https://www.g2.com/categories/machine-learning) y el [procesamiento de lenguaje natural](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) para habilitar consultas en lenguaje natural. ### Perspectivas de G2 sobre el Software de Análisis de Big Data Basado en las tendencias de categoría en G2, la flexibilidad de consulta y la escalabilidad para grandes conjuntos de datos destacan como capacidades destacadas. La generación más rápida de información a partir de entornos de datos complejos se destaca como el principal beneficio de la adopción. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 109 ## Trust & Credibility Stats **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 7,400+ 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. ## Best Software de Análisis de Big Data At A Glance - **Líder:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/es/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Snowflake](https://www.g2.com/es/products/snowflake/reviews) - **Tendencia Principal:** [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** ### Kpow for Apache Kafka® Kpow es una herramienta sofisticada de gestión de Kafka empresarial diseñada para mejorar la experiencia de los equipos de ingeniería al proporcionar una solución integral para gestionar, monitorear, explorar y asegurar entornos de Kafka. Esta aplicación web basada en JVM sirve como una consola todo en uno, empoderando a los ingenieros de Kafka con las capacidades que necesitan para agilizar sus operaciones y mejorar la productividad. Dirigido principalmente a equipos de ingeniería que trabajan con Kafka, Kpow aborda las complejidades de gestionar múltiples clústeres de Kafka, registros de esquemas e instalaciones de conexión. Con Kpow, los usuarios pueden monitorear y controlar eficientemente sus recursos de Kafka desde una única interfaz, simplificando el proceso de gestión y reduciendo el tiempo dedicado a tareas rutinarias. La herramienta es particularmente beneficiosa para organizaciones que dependen en gran medida de Kafka para la transmisión y procesamiento de datos, ya que proporciona funcionalidades esenciales que mejoran la observabilidad y la eficiencia operativa. Una de las características destacadas de Kpow es su capacidad de monitoreo y visualización en tiempo real. Los usuarios pueden identificar rápidamente brokers desequilibrados y obtener información sobre cómo se distribuyen los datos a través de sus topologías de Kafka Streams. Este nivel de visibilidad es crucial para diagnosticar problemas de producción y optimizar el rendimiento. Las funcionalidades avanzadas de búsqueda de Kpow, incluyendo Data Inspect, Streaming Search y kREPL, permiten a los usuarios buscar a través de grandes cantidades de mensajes a velocidades notables, permitiendo una rápida resolución de problemas y análisis de datos. Kpow también prioriza la seguridad y el control de acceso, haciéndolo adecuado para entornos empresariales. Se integra perfectamente con proveedores de autenticación estándar y ofrece controles de acceso basados en roles, asegurando que las acciones de los usuarios puedan ajustarse finamente para cumplir con los requisitos de seguridad organizacional. Características de seguridad adicionales, como el enmascaramiento de datos y los registros de auditoría, mejoran aún más la capacidad de la herramienta para operar en entornos sensibles, incluidas las instalaciones aisladas. La instalación de Kpow es sencilla, requiriendo solo un único contenedor Docker o archivo JAR, que opera eficientemente con requisitos mínimos de recursos de 1GB de memoria y 1 CPU para uso en producción. Esta facilidad de implementación, combinada con sus potentes características, posiciona a Kpow como un activo valioso para organizaciones que buscan maximizar su infraestructura de Kafka mientras mantienen un control operativo y de seguridad robusto. [Visitar el sitio web de la empresa](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1041&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1041&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1041&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=133071&secure%5Bresource_id%5D=1041&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fbig-data-analytics%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=96ea0d457e2e6efbbd00eb972e3b545a25fd9c0f953c6bd1477cc26eac28fcc5&secure%5Burl%5D=http%3A%2F%2Ffactorhouse.io%2F&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [ShareInsights](https://www.g2.com/es/products/shareinsights/reviews) Accelerite Share Insights es una plataforma de análisis de big data de extremo a extremo que unifica diferentes operaciones de análisis como el procesamiento de datos, almacenamiento y visualización. Ofrece ventajas únicas como el desarrollo de análisis, gestión del ciclo de vida de los análisis y preparación para el futuro. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (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:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Accelerite](https://www.g2.com/es/sellers/accelerite) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @Accelerite (1,090 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5118410 (18 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Mediana Empresa, 33% Empresa ### 2. [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 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido 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) **Seller Details:** - **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 (66,154 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Internet - **Company Size:** 62% Empresa, 19% Mediana Empresa ### 3. [Tinybird](https://www.g2.com/es/products/tinybird/reviews) Tinybird es un servicio de ClickHouse® totalmente gestionado, diseñado para desarrolladores de software y equipos de productos nativos de IA, permitiéndoles crear proyectos de análisis en tiempo real a gran escala con un esfuerzo mínimo. Tinybird simplifica, acelera y hace más confiable la integración de la base de datos de código abierto ClickHouse en aplicaciones, permitiendo a los ingenieros centrarse en el desarrollo de características en lugar de en la gestión de infraestructura. Tinybird elimina las complejidades asociadas con la gestión tradicional de bases de datos, convirtiéndose en una opción ideal para equipos que buscan aprovechar el poder de ClickHouse sin la carga del mantenimiento de servidores y las preocupaciones de escalado. El público objetivo de Tinybird incluye desarrolladores de software, ingenieros de datos, fundadores técnicos y equipos de productos nativos de IA que construyen capacidades de análisis en tiempo real en sus aplicaciones. Con la creciente demanda de procesamiento de datos en tiempo real, Tinybird atiende a equipos que necesitan entregar insights de manera rápida y eficiente. Los casos de uso de Tinybird abarcan diversas industrias, incluyendo SaaS, comercio electrónico, finanzas, criptomonedas, IA e IoT, donde el análisis de datos en tiempo real es crucial para la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Al proporcionar un servicio gestionado, Tinybird permite a los ingenieros de software desplegar características analíticas en días en lugar de meses, acelerando significativamente los plazos de los proyectos. Las características clave de Tinybird incluyen una base de datos ClickHouse alojada más capas de ingestión de datos y API gestionadas, que simplifican el proceso de integrar análisis en aplicaciones. Las herramientas de autenticación integradas mejoran la seguridad y la privacidad de los datos, con soporte para políticas de acceso a nivel de fila usando JWTs. El almacenamiento y consulta de registros de observabilidad gratuitos permiten a los usuarios monitorear el uso y el rendimiento. Las características nativas de IA, incluyendo Tinybird Code - un agente CLI con profunda experiencia en ClickHouse - además del Tinybird MCP Server, hacen que la integración de características analíticas en aplicaciones LLM sea más sencilla y robusta. Además, la arquitectura de Tinybird está diseñada para manejar el escalado automáticamente, permitiendo a los equipos centrarse en sus tareas de desarrollo principales sin preocuparse por entender una nueva base de datos o preocuparse por los detalles de infraestructura. Para aquellos que desean control sobre la infraestructura, Tinybird ofrece un despliegue autogestionado, de forma gratuita. Esta combinación única de características permite a los usuarios implementar características impulsadas por datos rápidamente mientras mantienen un alto rendimiento y fiabilidad. Tinybird se destaca en el panorama de bases de datos de análisis en tiempo real al proporcionar el rendimiento de una de las bases de datos OLAP más rápidas del mundo sin la complejidad asociada. Al abstraer los desafíos técnicos de gestionar clústeres y aprovisionar recursos, Tinybird empodera a los equipos para innovar e iterar en sus productos más rápidamente. El énfasis del servicio en la facilidad de uso y el despliegue rápido lo convierte en una opción atractiva para organizaciones que buscan aprovechar el poder del análisis en tiempo real sin la carga de una sobrecarga operativa extensa. Con Tinybird, los usuarios pueden desbloquear el potencial de sus datos y generar insights impactantes, todo mientras disfrutan de una experiencia de desarrollo fluida y eficiente. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Tinybird](https://www.g2.com/es/sellers/tinybird) - **Sitio web de la empresa:** https://tinybird.co - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** New York, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (52 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 50% Mediana Empresa, 36% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (6 reviews) - Analítica (4 reviews) - Integraciones fáciles (4 reviews) - Características (4 reviews) - Integraciones (4 reviews) **Cons:** - Pobre atención al cliente (3 reviews) - Falta de características (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Dificultad de aprendizaje (2 reviews) - Personalización limitada (2 reviews) ### 4. [StarTree](https://www.g2.com/es/products/startree/reviews) StarTree Cloud es un servicio de base de datos como servicio (DBaaS) de análisis en tiempo real orientado al usuario, totalmente gestionado, diseñado para OLAP a una velocidad y escala masivas. Basado en Apache Pinot™, StarTree Cloud proporciona fiabilidad de nivel empresarial y capacidades avanzadas como almacenamiento jerárquico, además de índices y conectores adicionales. Se integra perfectamente con bases de datos transaccionales y plataformas de transmisión de eventos, ingiriendo datos a millones de eventos por segundo e indexándolos para respuestas de consultas ultrarrápidas. StarTree Cloud está disponible en tu nube pública favorita o para implementación privada de SaaS. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 29 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [StarTree](https://www.g2.com/es/sellers/startree) - **Sitio web de la empresa:** https://www.startree.ai/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @startreedata (2,267 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios Financieros - **Company Size:** 38% Pequeña Empresa, 31% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Analítica (4 reviews) - Consulta rápida (4 reviews) - Conjuntos de datos grandes (4 reviews) - Rendimiento (4 reviews) - Manejo de Big Data (3 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Configuración compleja (3 reviews) - Configuración difícil (3 reviews) - Documentación insuficiente (3 reviews) - Documentación deficiente (3 reviews) ### 5. [Gathr.ai](https://www.g2.com/es/products/gathr-ai/reviews) Gathr.ai potencia la IA con un contexto de datos completo para una inteligencia de mayor calidad. Con un discurso de datos de alta fidelidad desde el primer día, los usuarios pueden obtener respuestas respaldadas por datos a las preguntas de 'por qué', 'qué pasaría si' y 'cómo hago para' que impulsan los KPI empresariales hacia adelante. Esta inteligencia se entrega de forma nativa sobre el patrimonio de datos existente de la organización, incluyendo almacenes de datos, bases de datos, motores SQL federados y sistemas operativos. Empresas líderes en diversas industrias también confían en Gathr.ai para construir canalizaciones de datos de alto rendimiento, soluciones personalizadas de Datos+IA y experiencias analíticas orientadas a la acción. Diseñado para constructores, Gathr.ai ofrece agilidad, rendimiento y control. Se integra en la pila existente, integrando sistemas ascendentes y descendentes sin necesidad de instalaciones adicionales. Proporciona a los desarrolladores velocidad de kit de inicio y libertad de extensión total. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 33 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/es/sellers/gathr-ai) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** Los Gatos, CA, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Ingeniero de Software Asociado - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 79% Mediana Empresa, 21% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integraciones (9 reviews) - Gestión de Datos (7 reviews) - Arrastra (6 reviews) - Facilidad de uso (6 reviews) - Integraciones fáciles (6 reviews) **Cons:** - Problemas de acceso (1 reviews) - Problemas de conexión (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Falta de datos en tiempo real (1 reviews) - Optimización del rendimiento (1 reviews) ### 6. [Plotly Dash Enterprise](https://www.g2.com/es/products/plotly-dash-enterprise/reviews) Dash es la solución confiable para operacionalizar modelos de Python, permitiendo a los equipos de ciencia de datos centrarse en los datos y modelos, mientras producen y despliegan aplicaciones listas para la empresa. Lo que típicamente requeriría un equipo de desarrolladores de back-end, desarrolladores de front-end y TI, todo se puede hacer con Dash. Permite a los equipos de ciencia de datos construir, diseñar, desplegar y gestionar de manera segura aplicaciones impulsadas por datos que se alinean con los objetivos de su negocio. Las empresas pueden cumplir con sus iniciativas de datos, analítica e inteligencia artificial de manera rápida y efectiva, sin necesidad de JavaScript, CSS, CronJobs o DevOps. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 36 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Plotly](https://www.g2.com/es/sellers/plotly) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Montréal, CA - **Twitter:** @plotlygraphs (41,370 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3327684/ (108 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora - **Company Size:** 47% Pequeña Empresa, 31% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Características de gráficos (1 reviews) - Facilidad de codificación (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) - Gestión del Panel de Control (1 reviews) - Visualización de datos (1 reviews) ### 7. [Strategy Mosaic](https://www.g2.com/es/products/strategy-mosaic/reviews) Strategy Mosaic, de Strategy (anteriormente MicroStrategy), es una solución de capa semántica universal de nivel empresarial diseñada para mejorar las capacidades de la Inteligencia Artificial (IA) y la Inteligencia de Negocios (BI) dentro de las organizaciones. Aborda desafíos críticos como la fragmentación de datos y métricas inconsistentes, que conducen a respuestas de IA no confiables, riesgos de cumplimiento y costos descontrolados en la nube. La capa semántica universal que proporciona Mosaic sirve como un repositorio centralizado para definiciones de negocio, jerarquías y reglas de seguridad, asegurando que todos los usuarios accedan a métricas y KPIs consistentes independientemente de las herramientas que empleen. Esta única fuente de verdad es monitoreada activamente por nuestra capa integrada Sentinel, que te mueve de auditorías reactivas a una gobernanza proactiva y en tiempo real. Sentinel proporciona inteligencia inmediata sobre posibles brechas de datos, riesgos de cumplimiento y oportunidades de ahorro de costos, ayudándote a optimizar el gasto en la nube y prevenir violaciones antes de que ocurran. Además, Mosaic empodera a las organizaciones para construir una base auditable para la IA. Al proporcionar una capa de contexto empresarial rico y definiciones consistentes y legibles por humanos, Mosaic da a los modelos de IA la comprensión profunda necesaria para proporcionar respuestas más precisas y verificables. Esto acelera el tiempo para obtener información, te permite terminar con el bloqueo de proveedores y reduce drásticamente el costo total de propiedad (TCO) al eliminar el costoso retrabajo de datos y optimizar los procesos de gestión de datos. En resumen, Strategy Mosaic se destaca al abordar los problemas fundamentales de fragmentación de datos y gobernanza. Su conectividad robusta, capa semántica centralizada y enfoque en entregar datos confiables lo convierten en una herramienta invaluable para las organizaciones que buscan mejorar sus capacidades analíticas y aprovechar la IA de manera efectiva. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Strategy (formerly MicroStrategy)](https://www.g2.com/es/sellers/strategy-formerly-microstrategy) - **Sitio web de la empresa:** https://www.strategy.com/software - **Año de fundación:** 1989 - **Ubicación de la sede:** Tysons Corner, VA - **Twitter:** @MicroStrategy (302,977 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/strategy/ (3,444 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (2 reviews) - Características (2 reviews) - Informando (2 reviews) - Análisis de datos (1 reviews) - Modelado de datos (1 reviews) **Cons:** - Insectos (2 reviews) - Problemas de errores (1 reviews) - Depuración de problemas (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Curva de aprendizaje (1 reviews) ### 8. [Savant Labs](https://www.g2.com/es/products/savant-labs/reviews) Savant es una plataforma de automatización de IA diseñada para equipos de finanzas, impuestos y contabilidad de empresas. Convierte el trabajo manual y desordenado de datos como la extracción, preparación, conciliación e informes en flujos de trabajo gobernados centralmente, para que los equipos puedan ser más eficientes sin sacrificar precisión, control o cumplimiento. Confiado por empresas Fortune 500, Savant detecta errores antes de que se presenten, asegura la preparación para auditorías sin prisas y devuelve el tiempo a los equipos de finanzas. QUÉ DISTINGUE A SAVANT A diferencia de las herramientas de IA de propósito general o las plataformas de análisis heredadas, Savant fue construido específicamente para flujos de trabajo financieros donde el 99% de precisión no es suficiente, porque errores del 1% a gran escala se convierten en hallazgos de auditoría, reexpresiones y exposición al cumplimiento. Tres cosas hacen que Savant sea diferente: - Determinista, no probabilístico: Savant utiliza agentes de IA basados en reglas, no conjeturas de LLM. Entradas consistentes producen salidas consistentes. - La gobernanza está integrada, no añadida: Rastro de auditoría, linaje de datos, controles SOX y acceso basado en roles son estándar, no complementos. - Maneja los datos que otras herramientas no pueden: Procesamiento nativo para PDFs, documentos escaneados y facturas: los datos no estructurados que rompen los flujos de trabajo heredados. CARACTERÍSTICAS CLAVE - Automatización de datos impulsada por IA: Automatiza cualquier tarea de datos de principio a fin: preparación, mezcla, transformación, publicación y alertas. Funciona con datos estructurados y no estructurados, incluidos PDFs, documentos escaneados y extractos de ERP. - Motor de flujo de trabajo determinista: Los agentes de IA siguen una lógica paso a paso con validación en cada etapa. Las mismas entradas producen las mismas salidas, cada vez: sin cajas negras, sin conjeturas probabilísticas. - Rastro de auditoría y linaje de datos integrados: Cada paso del flujo de trabajo se registra automáticamente. Linaje completo de datos desde la fuente hasta la salida. Sin documentación manual, sin reconstrucción de pasos a través de cadenas de correo electrónico. - Cumplimiento SOX por diseño: Segregación de funciones, control de versiones, gestión de aprobaciones e historial de actividad del usuario están integrados desde el primer día. - Manejo de excepciones con intervención humana: Savant señala proactivamente las excepciones para revisión humana, permitiendo a los analistas detectar errores antes de que lleguen a una presentación. La IA aprende de los juicios humanos con el tiempo. - Más de 500 conectores empresariales: Conéctese a sus ERPs, CRMs, plataformas BI, sistemas de archivos, correo electrónico y más existentes de inmediato. - Interfaz fácil de usar: Sin SQL, sin código, sin tickets de TI. Si su equipo puede usar Excel, puede construir y ejecutar flujos de trabajo en Savant. - Seguridad de nivel empresarial: SOC 2 Tipo II, SOC 1 Tipo II, ISO 27001. SSO/SAML, control de acceso basado en roles, implementación en nube privada y VPC disponible. CASOS DE USO - Automatización de cierres de fin de mes y fin de año - Conciliaciones financieras y ajustes - Preparación de provisiones fiscales - Cálculos de distribución estatal - Conciliación de impuestos sobre ventas y uso - Extracción de datos de PDFs, facturas y documentos escaneados - Consolidación de datos de ERP a través de múltiples sistemas - Contabilidad intercompañía e informes multi-entidad - Preparación de paquetes de evidencia de auditoría - Publicación de informes y paneles recurrentes **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 39 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.2/10 (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) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Savant Labs](https://www.g2.com/es/sellers/savant-labs) - **Sitio web de la empresa:** https://www.savantlabs.io - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/savant-labs (62 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computadora, Logística y cadena de suministro - **Company Size:** 48% Mediana Empresa, 30% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (14 reviews) - Atención al Cliente (9 reviews) - Interfaz de usuario (7 reviews) - Integraciones (6 reviews) - Escalabilidad (6 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (7 reviews) - Dificultad de aprendizaje (6 reviews) - Problemas de integración (3 reviews) - Problemas de acceso (2 reviews) - Gestión de Datos (2 reviews) ### 9. [Datacoves](https://www.g2.com/es/products/datacoves/reviews) Datacoves es una plataforma empresarial de DataOps con dbt Core y Airflow gestionados para la transformación y orquestación de datos. Ofrecemos VS Code en el navegador para el desarrollo de dbt con la capacidad de incluir extensiones preferidas de VS Code y bibliotecas de Python, como la extensión oficial de Snowflake y Snowpark. También puede usar opcionalmente nuestro Airbyte y Superset gestionados para una solución completa de extremo a extremo. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datacoves Inc](https://www.g2.com/es/sellers/datacoves-inc) - **Año de fundación:** 2021 - **Ubicación de la sede:** Thousand Oaks, California - **Twitter:** @datacoves (478 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datacoves/ (13 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Empresa, 29% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integración de API (1 reviews) - Mejora continua (1 reviews) - Atención al Cliente (1 reviews) - Tableros de control (1 reviews) - Centralización de datos (1 reviews) **Cons:** - Sobrecarga de alertas (1 reviews) - Problemas del panel de control (1 reviews) - Problemas de integración (1 reviews) - Falta de información (1 reviews) - Visualización limitada (1 reviews) ### 10. [Keboola](https://www.g2.com/es/products/keboola/reviews) Keboola es la plataforma unificada de orquestación de IA y datos que permite a las organizaciones convertir datos en valor empresarial más rápido y de manera más segura que nunca. Actúa como tu copiloto de IA agente para flujos de trabajo de datos, automatizando todo, desde la integración hasta la obtención de información. Con Keboola, los equipos de ingeniería, los nativos digitales, los CTO de startups y los líderes de innovación pueden construir y gestionar rápidamente productos de datos, aplicaciones, agentes de IA y equipos autónomos sin problemas, sin sacrificar el cumplimiento o la seguridad. Diseñado para cada persona de datos: ya seas un ingeniero de datos experimentado o un analista de negocios, Keboola está diseñado para hacerte exitoso. A los ingenieros de datos les encanta la extensibilidad abierta: programar en SQL, Python, R, o usar nuestra API/CLI para personalizar cualquier paso. A los analistas y no programadores les encanta la interfaz de autoservicio: ensamblaje de tuberías de datos con apuntar y hacer clic, transformaciones de arrastrar y soltar con texto a SQL en la capa semántica, y despliegue con un solo clic de flujos de trabajo preconstruidos. La colaboración es fluida, con espacios de trabajo compartidos y entornos de prueba que permiten a los equipos construir y compartir productos de datos libremente sin afectar la producción. ¿Qué nos diferencia? Con Keboola, puedes construir y gestionar productos de datos, aplicaciones, agentes de IA y equipos autónomos sin problemas, sin sacrificar el cumplimiento o la seguridad. 🔗 Conectividad Unificada: Conéctate sin esfuerzo a más de 700 fuentes de datos (bases de datos, aplicaciones SaaS y APIs). Flujos en tiempo real, captura de datos de cambio o por lotes. 🤖 Orquestación de IA Agente: El motor impulsado por IA de Keboola orquesta automáticamente las tuberías de datos y los flujos de trabajo de ML. Puede activar los siguientes pasos basados en eventos de datos o verificaciones de calidad, y asignar recursos dinámicamente. Piénsalo como un piloto automático para tus datos e IA, asegurando que las tuberías funcionen de manera óptima y se recuperen por sí solas de contratiempos. 🛡️ Gobernanza y Seguridad Integradas: Cada conjunto de datos y proceso en Keboola está gobernado. Los controles de acceso detallados, el seguimiento de linaje y los registros de auditoría son nativos de la plataforma. El cumplimiento se simplifica: SOC 2, GDPR y estándares de la industria son compatibles de manera predeterminada. 🚀 Desarrollo y Prototipado Rápido: Innova sin restricciones. Crea entornos de desarrollo/prueba aislados en segundos para prototipar nuevos productos de datos o modelos de IA. 🌎 Escalabilidad Multi-Nube: Construido sobre una arquitectura nativa de la nube, Keboola se escala con tus necesidades. Despliega en tu nube preferida (AWS, Azure, GCP) y deja que Keboola se encargue del trabajo pesado: computación elástica, procesamiento paralelo y optimización de carga de trabajo. Comienza pequeño y escala a cargas de trabajo empresariales a nivel global, sin re-arquitecturar. 💡 Activación de Información de Extremo a Extremo: Debido a que Keboola unifica tus tuberías de datos, análisis y ML, puedes pasar de datos en bruto a información impulsada por IA en tiempo récord. Por qué Keboola: En lugar de juntar múltiples herramientas para integración, ETL/ELT, catálogos de datos, automatización e IA, Keboola ofrece una plataforma única que lo hace todo, con una facilidad e inteligencia sin precedentes. Nuestros clientes han reemplazado de 5 a 10 herramientas dispares con la solución unificada de Keboola, acelerando drásticamente la entrega. Únete a más de 30,000 empresas y líderes de la industria que usan Keboola para potenciar sus equipos de datos. Ya sea que necesites entregar datos a agentes de IA, simplificar un complejo patrimonio de datos, o construir y compartir productos de datos con el negocio, la plataforma de orquestación de IA de Keboola se adapta a tus necesidades, liberándote para enfocarte en la innovación y el crecimiento empresarial. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Keboola](https://www.g2.com/es/sellers/keboola) - **Sitio web de la empresa:** https://www.keboola.com - **Año de fundación:** 2008 - **Ubicación de la sede:** Prague - **Twitter:** @keboola (2,006 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keboola/ (113 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Marketing y publicidad - **Company Size:** 64% Mediana Empresa, 21% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (34 reviews) - Características (27 reviews) - Gestión de Datos (25 reviews) - Integraciones (25 reviews) - Atención al Cliente (24 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (13 reviews) - Complejidad (12 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (10 reviews) - Gestión de Datos (9 reviews) - Caro (8 reviews) ### 11. [Deep.BI](https://www.g2.com/es/products/deep-bi/reviews) Deep.BI mide las métricas de consumo de contenido y proporciona puntuaciones de compromiso del usuario para impulsar la entrega de contenido de los editores, herramientas de marketing y muros de pago para crecer, involucrar y retener audiencias. Deep.BI recopila todo tipo de datos de eventos en bruto relacionados con la publicación, como el comportamiento del lector y el rendimiento del contenido, y analiza estos datos en tiempo real (latencia de sub-segundo entre la ingestión y la visualización de datos). Al recopilar datos en bruto de primera mano (sin muestreo ni agregación), los editores obtienen una flexibilidad sin precedentes para construir sus propias métricas, informes y diferentes estrategias para diferentes tipos de contenido. Esto también permite a los editores probar rápidamente hipótesis tanto en datos en vivo como históricos. Estos paneles e informes son compartibles y personalizables entre equipos, lo que aligera considerablemente la carga de trabajo de los analistas y les da la capacidad de entregar lo que quieren entregar de la manera que desean y a velocidades relámpago. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deep.BI](https://www.g2.com/es/sellers/deep-bi) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @_DeepBI (965 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deep-bi/ (20 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequeña Empresa, 40% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Analítica (2 reviews) - Perspectivas (2 reviews) - Generación de ideas (2 reviews) - Compromiso del público (1 reviews) - Automatización (1 reviews) **Cons:** - Dificultad de codificación (1 reviews) - Interfaz confusa (1 reviews) - No intuitivo (1 reviews) - Diseño de interfaz deficiente (1 reviews) - Diseño de interfaz de usuario deficiente (1 reviews) ### 12. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/es/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews) HyperAspect Cognitive Cloud es una plataforma empresarial de análisis y automatización de inteligencia artificial que permite a los usuarios aprovechar los grandes datos para impulsar la toma de decisiones estratégicas y eficientes en todos los departamentos. Traemos inteligencia artificial responsable y procesamiento de lenguaje natural a los procesos centrales de una organización con los marcos de cumplimiento de seguridad requeridos dentro de industrias intensivas en datos como la salud, finanzas, seguros, legal, marketing, comercio minorista, servicios digitales profesionales. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [HyperAspect](https://www.g2.com/es/sellers/hyperaspect) - **Año de fundación:** 2017 - **Ubicación de la sede:** Washinghton , US - **Página de LinkedIn®:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Mediana Empresa, 33% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de la IA (3 reviews) - Integración de IA (3 reviews) - Computación en la nube (3 reviews) - Atención al Cliente (3 reviews) - Integraciones fáciles (3 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Problemas de precios (1 reviews) ### 13. [BellaDati](https://www.g2.com/es/products/belladati/reviews) Análisis ágil y herramienta de informes, que permite a los usuarios empresariales tomar decisiones informadas a partir de datos empresariales en tiempo real. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BellaDati](https://www.g2.com/es/sellers/belladati) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Singapore, SG - **Twitter:** @BellaDati (291 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/belladati (14 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 866-668-0180 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Pequeña Empresa ### 14. [BIRD Analytics](https://www.g2.com/es/products/bird-analytics/reviews) ¡Perspectivas ultrarrápidas a escala empresarial! La plataforma de BIRD Analytics proporciona perspectivas en tiempo real sobre cualquier dato, ya sea datos por lotes o datos en movimiento. Con sus capacidades nativas de la nube de pila completa, almacén de datos empresariales escalable incorporado, más de 100 conectores listos para usar con paneles de control impulsados por KPI, aceleradores ERP y capacidades de transmisión/eventos, tenga la seguridad de que sus inversiones están aseguradas en la plataforma tecnológica adecuada para el futuro cercano. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BirdAnalytics](https://www.g2.com/es/sellers/birdanalytics) - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Newark, US - **Twitter:** @BIRDanalytics (71 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/birdanalytics/about/ (17 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa ### 15. [CUBO iQ® Enterprise](https://www.g2.com/es/products/cubo-iq-enterprise/reviews) La globalización y la aparición de nuevas aplicaciones exigen correlaciones precisas entre los registros de entidades, que se han expresado con diferentes esquemas, formatos, campos y atributos. En una entidad privada, una vista única de sus clientes es esencial para la Inteligencia de Negocios (BI) y más. La resolución de identidad también se utiliza en aplicaciones relacionadas con la calidad de los datos, como la Gestión de Datos de Clientes (CDM) y la Gestión de Datos Maestros (MDM). En contextos como la seguridad nacional, es posible identificar perfiles peligrosos mediante el cribado de patrones, proporcionando coincidencias visibles en tiempo real. En el caso de los servicios financieros, puede identificar a clientes asociados con actividades ilícitas como el terrorismo, el lavado de dinero y el fraude (mediante la realización de verificaciones de antecedentes). La mayoría de los países desarrollados requieren el cumplimiento de las regulaciones de Conozca a su Cliente (KYC), Persona Políticamente Expuesta (PEP) y la Oficina de Control de Activos Extranjeros (OFAC). Para el sector de la salud, permite la construcción de un panorama completo de la información relacionada con los pacientes. Las capacidades de la resolución de identidad automatizada son precisas, rápidas y escalables, abordando específicamente estos y otros requisitos de coincidencia de entidades. Visión. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datos Maestros™](https://www.g2.com/es/sellers/datos-maestros) - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** Bogotá, CO - **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/datosmaestros (13 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Pequeña Empresa, 20% Mediana Empresa ### 16. [Jethro](https://www.g2.com/es/products/jethro/reviews) Jethro hace que la Inteligencia de Negocios interactiva funcione en Big Data. Jethro permite a los usuarios de Inteligencia de Negocios analizar y visualizar Big Data en tiempo real y su Motor de Aceleración SQL se integra perfectamente con herramientas de BI como Tableau o Qlik. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Jethro](https://www.g2.com/es/sellers/jethro) - **Año de fundación:** 2012 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @JethroData (2,004 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2894649 (45 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (1 reviews) - Consulta rápida (1 reviews) - Rendimiento (1 reviews) - Poderoso (1 reviews) - Escalado (1 reviews) **Cons:** - Caro (2 reviews) - Complejidad (1 reviews) - Configuración difícil (1 reviews) - Problemas de mantenimiento (1 reviews) ### 17. [Polyture](https://www.g2.com/es/products/polyture/reviews) Polyture combina todos los elementos principales del moderno conjunto de datos en una aplicación que es intuitiva y gratuita. La plataforma consta de cuatro módulos: Almacenamiento, Flujos de Datos, Aprendizaje Automático Automatizado y Tableros. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Polyture](https://www.g2.com/es/sellers/polyture) - **Ubicación de la sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @PolytureData (25 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ### 18. [Website Development, Web Development, Product Development](https://www.g2.com/es/products/website-development-web-development-product-development/reviews) Acerca de Incentius: Una empresa de tecnología de nueva era que crea soluciones innovadoras de inteligencia empresarial habilitadas por la nube y plataformas innovadoras para startups utilizando tecnologías seguras y escalables. Somos un proveedor de servicios de ingeniería de productos y análisis de datos para la gestión del crecimiento empresarial de próxima generación, permitiendo la innovación mediante tecnologías seguras y productos empresariales estándar. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Incentius](https://www.g2.com/es/sellers/incentius) - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** Pune, IN - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/incentius (40 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Mediana Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Aprendizaje fácil (1 reviews) - Ahorro de tiempo (1 reviews) ### 19. [CelerData Cloud](https://www.g2.com/es/products/celerdata-cloud/reviews) CelerData Cloud es el motor analítico más rápido y seguro que impulsa análisis orientados al cliente y basados en IA a gran escala, ofreciendo un rendimiento consistentemente confiable e inigualable con una arquitectura a prueba de futuro, asegurando acceso en tiempo real a datos abiertos sin retrasos en la ingesta o costosas canalizaciones de datos. Impulsado por StarRocks, CelerData ofrece 3 veces el rendimiento/costo de cualquier otra solución en el mercado y es la única plataforma diseñada exclusivamente para permitir a los usuarios simplificar su arquitectura de lakehouse y eliminar la necesidad de un almacén de datos. CelerData es utilizado en todo el mundo por marcas líderes del mercado, incluyendo Coinbase, Pinterest, Demandbase y Expedia, para generar nuevos conocimientos críticos para estas empresas impulsadas por datos. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis en tiempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [CelerData](https://www.g2.com/es/sellers/celerdata) - **Sitio web de la empresa:** https://celerdata.com - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** Menlo Park, US - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starrocks (65 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequeña Empresa, 33% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Atención al Cliente (3 reviews) - Consulta rápida (3 reviews) - Rendimiento (3 reviews) - Comunicación rápida (2 reviews) - Procesamiento rápido (2 reviews) ### 20. [DoubleCloud](https://www.g2.com/es/products/doublecloud/reviews) DoubleCloud está reduciendo sus operaciones. La empresa dejó de crear nuevas cuentas el 1 de octubre de 2024 y cerrará completamente el 1 de marzo de 2025. DoubleCloud se especializó en infraestructura de análisis de datos, ofreciendo servicios gestionados para tecnologías de datos de código abierto. A lo largo de sus operaciones, DoubleCloud proporcionó herramientas para construir canalizaciones de datos, incluidas soluciones para la ingesta de datos, almacenamiento, orquestación, ELT y visualización en tiempo real. La empresa estaba comprometida a ayudar a las empresas a simplificar y optimizar sus operaciones de datos con tecnologías potentes basadas en código abierto. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (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) **Seller Details:** - **Vendedor:** [DoubleCloud](https://www.g2.com/es/sellers/doublecloud) - **Año de fundación:** 2022 - **Ubicación de la sede:** Dubai, AE - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/doublecloudplatform/ (6 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Pequeña Empresa, 25% Mediana Empresa ### 21. [Exploratory](https://www.g2.com/es/products/exploratory/reviews) Exploratory permite a los usuarios comprender los datos al transformarlos, visualizarlos y aplicar estadísticas avanzadas y algoritmos de aprendizaje automático. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 3.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Exploratory](https://www.g2.com/es/sellers/exploratory) - **Ubicación de la sede:** N/A - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Modelado de ML (1 reviews) - Resolución de problemas (1 reviews) - Mejora de la productividad (1 reviews) ### 22. [Kinetica](https://www.g2.com/es/products/kinetica/reviews) Kinetica es la base de datos para el tiempo y el espacio. Kinetica facilita y acelera: - la ingestión de grandes cantidades de datos de IoT y otros conjuntos de datos contextuales - la fusión de conjuntos de datos utilizando uniones espaciales y temporales - el análisis de datos utilizando análisis basados en SQL para análisis espaciales, de grafos y de series temporales o la ejecución de modelos de ML en contenedores **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kinetica](https://www.g2.com/es/sellers/kinetica) - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** Arlington, Virginia, United States - **Twitter:** @KineticaHQ (3,470 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Mediana Empresa ### 23. [SAS Visual Statistics](https://www.g2.com/es/products/sas-visual-statistics/reviews) Múltiples usuarios pueden explorar datos, luego crear y refinar modelos predictivos de manera interactiva. El procesamiento distribuido en memoria reduce el tiempo de desarrollo de modelos, revelando rápidamente valiosos conocimientos sobre los que se puede actuar. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 24 **User Satisfaction Scores:** - **Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análisis de múltiples fuentes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (61,004 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 1-800-727-0025 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 52% Empresa, 32% Pequeña Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidad de uso (3 reviews) - Analítica (2 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) - Aprendizaje Automático (2 reviews) - Informando (2 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Dificultad de aprendizaje (2 reviews) - Costo (1 reviews) - Dificultad de personalización (1 reviews) - Dificultad del análisis de datos (1 reviews) ### 24. [Timbr](https://www.g2.com/es/products/timbr/reviews) Timbr es la capa semántica basada en ontologías utilizada por las principales empresas para tomar decisiones más rápidas y mejores con ontologías que transforman datos estructurados en conocimiento listo para IA. Al unificar los datos empresariales en un grafo de conocimiento consultable con SQL, Timbr hace que las relaciones, métricas y contexto sean explícitos, permitiendo tanto a humanos como a IA razonar sobre los datos con precisión y rapidez. Su arquitectura abierta y modular se conecta directamente a las fuentes de datos existentes, virtualizándolas y gobernándolas sin replicación. El resultado es un modelo dinámico y fácilmente accesible que impulsa análisis, automatización y LLMs a través de SQL, APIs, SDKs y lenguaje natural. Timbr permite a las organizaciones operacionalizar la IA en sus datos, de manera segura, transparente y sin dependencia de plataformas propietarias, maximizando el ROI de los datos y permitiendo a los equipos centrarse en resolver problemas en lugar de gestionar la complejidad. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 7 **User Satisfaction Scores:** - **Análisis de múltiples fuentes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Timbr.ai](https://www.g2.com/es/sellers/timbr-ai) - **Año de fundación:** 2018 - **Ubicación de la sede:** Raanana , IL - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timbr-ai (9 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 63% Pequeña Empresa, 38% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Características (2 reviews) - Soporte SQL (2 reviews) - Automatización (1 reviews) - Análisis de datos (1 reviews) - Gestión de Datos (1 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Usabilidad compleja (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Personalización limitada (1 reviews) ### 25. [Axiom](https://www.g2.com/es/products/axiom-inc-axiom/reviews) Almacene y consulte datos ilimitados de máquinas con la plataforma de información de datos nativa de la nube de Axiom. **Average Rating:** 2.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Análisis de múltiples fuentes:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análisis en tiempo real:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Flujo de trabajo de datos:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Axiom](https://www.g2.com/es/sellers/axiom-fc226ec4-02fa-4efe-a8ac-3e1c49b513a9) - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Página de LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/axiomhq (61 empleados en LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequeña Empresa ## Parent Category [Software de Big Data](https://www.g2.com/es/categories/big-data) ## Related Categories - [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) --- ## Buyer Guide ### 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.