# Mejores plataformas de análisis *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Las plataformas de análisis proporcionan un conjunto de herramientas para que las empresas transformen datos en bruto en información significativa y procesable. Permiten a las organizaciones explorar datos, descubrir tendencias, prever resultados futuros y apoyar la toma de decisiones informadas. A diferencia de las herramientas limitadas a informar sobre el rendimiento pasado, las plataformas de análisis a menudo incluyen capacidades avanzadas como modelado predictivo, análisis estadístico y aprendizaje automático (ML). Estas plataformas están diseñadas para ser flexibles y escalables, apoyando una amplia gama de casos de uso en toda la empresa. Estas plataformas se utilizan en casi todas las funciones empresariales, desde marketing y ventas hasta finanzas, operaciones y recursos humanos, apoyando tanto la planificación estratégica como el monitoreo del rendimiento diario. Desde analistas de datos y científicos hasta partes interesadas empresariales y ejecutivos, las plataformas de análisis son utilizadas por una amplia gama de personas. Mientras que los analistas se centran en explorar datos y generar información, las herramientas de autoservicio ahora permiten a los usuarios no técnicos interactuar directamente con los datos. Los equipos de TI apoyan la integración y seguridad de la plataforma, reflejando el creciente impulso para democratizar el acceso a los datos e integrar el análisis en la toma de decisiones diaria en toda la organización. Las plataformas de análisis apoyan funciones críticas como la combinación y modelado de datos, permitiendo a los usuarios combinar datos de diversas fuentes y construir modelos de datos robustos e interconectados. Los resultados visuales —tableros, informes y gráficos interactivos— ayudan a los usuarios a explorar tendencias, profundizar en detalles granulares y comunicar información claramente. A diferencia de las herramientas de visualización de datos independientes, que están limitadas a presentar información, las plataformas de análisis abarcan todo el flujo de trabajo analítico. Muchas también ofrecen capacidades avanzadas como análisis embebido, consulta en lenguaje natural y análisis aumentados, que aprovechan el ML para automatizar el descubrimiento de información y hacer que la exploración de datos sea más accesible para un público más amplio. Las plataformas de análisis y el [software de inteligencia empresarial (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) a menudo trabajan en conjunto para apoyar a las organizaciones impulsadas por datos. Mientras que las herramientas de BI se centran en rastrear e informar sobre el rendimiento histórico a través de tableros e indicadores clave de rendimiento (KPI), las plataformas de análisis proporcionan capacidades más amplias que apoyan el análisis exploratorio y la planificación estratégica. BI responde "qué sucedió", mientras que las plataformas de análisis ayudan a los usuarios a entender por qué sucedió y qué podría suceder a continuación. En lugar de reemplazar a BI, las plataformas de análisis lo complementan al permitir una comprensión más profunda y empoderar a un rango más amplio de usuarios en toda la organización. Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Análisis, un producto debe: - Ingerir e integrar datos de una amplia gama de fuentes estructuradas y semiestructuradas - Preparar y transformar datos utilizando herramientas integradas para limpieza, enriquecimiento y formateo - Soportar conexiones a diversas fuentes de datos, incluyendo cargas de archivos, bases de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y aplicaciones SaaS - Permitir a los usuarios modelar relaciones de datos, unir conjuntos de datos y explorar datos interactivamente - Ofrecer herramientas para construir informes empresariales significativos, tableros y visualizaciones - Permitir la creación y el intercambio de aplicaciones analíticas internas o información embebida entre equipos ## Top Plataformas de Análisis at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) | 4.5/5.0 (1,585 reviews) | Paneles interactivos conectados a Microsoft | "[Paneles sin código con transformaciones de datos fáciles y publicación con un solo clic](https://www.g2.com/es/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)" | | 2 | [Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,551 reviews) | Exploración flexible de paneles visuales | "[Visualizaciones poderosas y flexibles con retrasos menores en el rendimiento](https://www.g2.com/es/survey_responses/tableau-review-11907092)" | | 3 | [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Analítica en la nube para ciencia de datos gobernada | "[Potente y transformando datos en decisiones, de manera fácil e inteligente.](https://www.g2.com/es/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 4 | [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (784 reviews) | Análisis de lakehouse gobernado y flujos de trabajo de ML | "[Potente Lakehouse para Big Data, Colaboración y Pipelines Eficientes](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-12946286)" | | 5 | [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (781 reviews) | Preparación de datos sin código y automatización | "[Automatización de datos fácil y que ahorra tiempo con los flujos de trabajo de arrastrar y soltar de Alteryx](https://www.g2.com/es/survey_responses/alteryx-review-12594796)" | | 6 | [Looker](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews) | 4.4/5.0 (1,581 reviews) | Métricas de BI compartidas y gobernadas | "[Transforma datos, pero es desafiante para principiantes](https://www.g2.com/es/survey_responses/looker-review-12784757)" | | 7 | [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/es/products/amazon-quicksight/reviews) | 4.3/5.0 (675 reviews) | Paneles de BI sin servidor nativos de AWS | "[Convierte datos en bruto en paneles interactivos para un mejor monitoreo de tendencias](https://www.g2.com/es/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)" | | 8 | [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | 4.8/5.0 (260 reviews) | Aceleración de la capa semántica para BI empresarial | "[Kyvos unificó nuestra lógica empresarial con un único modelo semántico](https://www.g2.com/es/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)" | | 9 | [Domo](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews) | 4.3/5.0 (987 reviews) | Paneles de control empresariales de autoservicio centralizados | "[Plataforma Todo-en-Uno para Análisis en Tiempo Real y Paneles de Control](https://www.g2.com/es/survey_responses/domo-review-12676104)" | | 10 | [Sigma](https://www.g2.com/es/products/sigma-computing-sigma/reviews) | 4.4/5.0 (543 reviews) | Análisis de estilo hoja de cálculo nativo de almacén | "[La herramienta de BI más fácil: Datos de Snowflake en una experiencia similar a una hoja de cálculo](https://www.g2.com/es/survey_responses/sigma-review-12573150)" | ## How Many Plataformas de Análisis Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 346 ### Category Stats (Jun 2026) - **Average Rating**: 4.49/5 (↑0.01 vs May 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **New Reviews This Quarter**: 820 - **Buyer Segments**: Mercado medio 40% │ Empresa 33% │ Pequeña empresa 27% Represents the distribution of reviewers across all products in this category. - **Top Trending Product**: Diver Platform (+3.71%) - Among all products in this category, Diver Platform recorded the largest rating increase compared to last month *Last updated: June 09, 2026* ## How Does G2 Rank Plataformas de Análisis Products? **Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:** - 30 Analistas y Expertos en Datos - 28,200+ Reseñas auténticas - 346+ 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 Plataformas de Análisis Is Best for Your Use Case? - **Líder:** [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) - **Mejor Desempeño:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Más Fácil de Usar:** [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) - **Tendencia Principal:** [Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) - **Mejor Software Gratuito:** [Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews) --- **Sponsored** ### Alteryx Alteryx, a través de su plataforma Alteryx One, ayuda a las empresas a transformar datos complejos y desconectados en un estado limpio y listo para la IA. Ya sea que estés creando pronósticos financieros, analizando el rendimiento de proveedores, segmentando datos de clientes, analizando la retención de empleados o construyendo aplicaciones de IA competitivas a partir de tus datos propios, Alteryx One facilita la limpieza, combinación y análisis de datos para desbloquear los conocimientos únicos que impulsan decisiones impactantes. 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. [Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=989&secure%5Bresource_id%5D=620&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fanalytics-platforms&secure%5Btoken%5D=2ec6c01914c41b5e1da74ba9b656469fad2d32d5a1b64920d2f3bd4cc5935214&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.alteryx.com%2Ftrial%3Futm_source%3Dg2%26utm_medium%3Dreviewsite%26utm_campaign%3DFY25_Global_AllRegions_AlwaysOn_AllPersonas_IndustryAgnostic%26utm_content%3Dg2_freetrial&secure%5Burl_type%5D=free_trial) --- ## What Are the Top-Rated Plataformas de Análisis Products in 2026? ### 1. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) Power BI Desktop pone el análisis visual al alcance de tu mano. Con esta poderosa herramienta de autoría, puedes crear visualizaciones de datos interactivas e informes. Conecta, combina, modela y visualiza tus datos. Coloca visuales exactamente donde los desees, analiza y explora tus datos, y comparte contenido con otros publicando en el servicio web de Power BI. Power BI Desktop es parte del conjunto de productos de Power BI. Para monitorear datos clave y compartir paneles e informes, utiliza el servicio web de Power BI. Para ver e interactuar con tus datos en cualquier dispositivo móvil, obtén la aplicación Power BI Mobile en la AppStore, Google Play o la Microsoft Store. Para incrustar informes y visuales impresionantes y totalmente interactivos en tus aplicaciones, utiliza Power BI Embedded. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,585 **How Do G2 Users Rate Microsoft Power BI?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Microsoft Power BI?** - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,091,954 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 42% Empresa, 37% Mediana Empresa #### What Are Microsoft Power BI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (137 reviews) - Visualización de datos (125 reviews) - Integraciones (66 reviews) - BI poderoso (63 reviews) - Características de gráficos (49 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (75 reviews) - Rendimiento lento (65 reviews) - Problemas de rendimiento (29 reviews) - Modelado de datos complejo (27 reviews) - Personalización limitada (25 reviews) ### 2. [Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews) Tableau es la plataforma de análisis impulsada por IA líder en el mundo. Ya sea que seas un usuario de negocios o un analista, Tableau convierte datos confiables en información procesable. Con nuestra plataforma flexible e interoperable, puedes: Convertir datos en acción a escala con la colaboración humana y de agentes. Tableau Next ofrece IA agéntica para flujos de trabajo de datos-insight-acción más rápidos. Destaca insights, proporciona recomendaciones proactivas y te ayuda a tomar acción en el flujo de trabajo. Escalar insights basados en datos con total confianza operativa. Tableau Cloud permite análisis completamente gestionados a escala. Acelera tu tiempo para obtener valor y te da acceso a las últimas innovaciones impulsadas por IA. Desplegar análisis visuales de autoservicio con un control y flexibilidad incomparables. Tableau Server satisface las necesidades de gobernanza y seguridad de tu organización. Proporciona análisis de autoservicio de nivel empresarial en las instalaciones o en tu nube privada. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 3,551 **How Do G2 Users Rate Tableau?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Tableau?** - **Vendedor:** [Salesforce](https://www.g2.com/es/sellers/salesforce) - **Sitio web de la empresa:** https://www.salesforce.com/ - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @salesforce (579,511 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (83,223 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista de Negocios - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 41% Empresa, 36% Mediana Empresa #### What Are Tableau's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (634 reviews) - Visualización de datos (563 reviews) - Visualización (424 reviews) - Características (351 reviews) - Intuitivo (317 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (282 reviews) - Dificultad de aprendizaje (240 reviews) - Caro (225 reviews) - Rendimiento lento (155 reviews) - Dificultad (139 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya es una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa de la nube que permite a los equipos construir, desplegar y escalar inteligencia artificial explicable que impulsa decisiones confiables y seguras. Une todo el ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial y empodera a los equipos para innovar rápidamente mientras equilibra velocidad, automatización y gobernanza por diseño. Viya unifica la gestión de datos, análisis avanzado y toma de decisiones en una sola plataforma, para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación a la producción con confianza, entregando un impacto empresarial medible que es seguro, explicable y escalable en cualquier entorno. Las capacidades clave requeridas para entregar decisiones confiables incluyen: • Claridad de extremo a extremo a lo largo del ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial, con linaje incorporado, auditabilidad y monitoreo continuo para apoyar decisiones defendibles. • Gobernanza por diseño, que permite una supervisión consistente a través de datos, modelos y decisiones para reducir el riesgo y acelerar la adopción. • Inteligencia artificial explicable a escala, para que los conocimientos y resultados puedan ser entendidos, validados y confiados tanto por las empresas como por los reguladores. • Análisis operacionalizado, asegurando que el valor continúe más allá del despliegue a través del monitoreo, reentrenamiento y gestión del ciclo de vida. • Despliegue flexible y nativo de la nube, permitiendo a las organizaciones comenzar en cualquier lugar y escalar en todas partes mientras mantienen el control. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 758 **How Do G2 Users Rate SAS Viya?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Viya?** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sas.com/ - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudiante, Programador Estadístico - **Top Industries:** Farmacéuticos, Banca - **Company Size:** 33% Empresa, 33% Pequeña Empresa #### What Are SAS Viya's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (234 reviews) - Características (218 reviews) - Analítica (196 reviews) - Análisis de datos (166 reviews) - Intuitivo (145 reviews) **Cons:** - Dificultad de aprendizaje (151 reviews) - Curva de aprendizaje (144 reviews) - Complejidad (143 reviews) - Aprendizaje difícil (117 reviews) - Caro (108 reviews) ### 4. [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) Databricks es una plataforma unificada de datos e inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones a construir, gobernar y escalar canalizaciones de datos, análisis, aprendizaje automático, aplicaciones de IA y agentes. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y el 70% de las empresas Fortune 500, confían en Databricks para trabajar con datos empresariales e inteligencia artificial a gran escala. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie y Unity Catalog. Fundada en 2013 por los creadores originales de Apache Spark™, Delta Lake, MLflow y Unity Catalog, Databricks está construida sobre una arquitectura de lakehouse abierta que reúne datos, análisis e inteligencia artificial. La plataforma es utilizada por ingenieros de datos, científicos de datos, analistas, desarrolladores, equipos de aprendizaje automático, equipos de inteligencia artificial y usuarios de negocios para colaborar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial. Las capacidades clave de Databricks incluyen: - Ingeniería de datos: Construir, automatizar y gestionar canalizaciones de datos por lotes, en streaming y en tiempo real de manera confiable. - Análisis e inteligencia empresarial: Ejecutar análisis SQL, crear paneles de control y permitir que los equipos de negocios exploren datos. - Gobernanza de datos: Descubrir, asegurar y gestionar activos de datos e inteligencia artificial a través de equipos, nubes y cargas de trabajo. - Aprendizaje automático e inteligencia artificial: Desarrollar modelos, construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa y crear agentes de inteligencia artificial de grado de producción. - Aplicaciones de datos: Construir y desplegar aplicaciones impulsadas por datos utilizando datos empresariales gobernados. Disponible en AWS, Azure y Google Cloud, Databricks ayuda a las organizaciones a trabajar a través de nubes, reducir silos de datos y simplificar la colaboración entre equipos y herramientas. Los clientes utilizan Databricks para casos de uso como personalización del cliente, detección de fraude, mantenimiento predictivo, análisis en tiempo real, ciberseguridad, investigación en salud, gestión de riesgos financieros, optimización de la cadena de suministro y toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial. Databricks se utiliza en industrias como servicios financieros, salud y ciencias de la vida, comercio minorista, manufactura, energía y el sector público. Las organizaciones utilizan la plataforma para modernizar la infraestructura de datos, acelerar la adopción de inteligencia artificial y convertir los datos empresariales en valor de negocio. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 784 **How Do G2 Users Rate Databricks?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.6/10 (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 (91,542 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (15,627 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 47% Empresa, 39% 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) ### 5. [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:** 781 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.9/10 (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 (26,153 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista - **Top Industries:** Servicios Financieros, Contabilidad - **Company Size:** 64% Empresa, 21% 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) ### 6. [Looker](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews) Looker, la plataforma de inteligencia empresarial de Google Cloud, te permite conversar con tus datos. Las organizaciones recurren a Looker para BI de autoservicio y gobernado, para construir aplicaciones personalizadas con métricas confiables, o para llevar el modelado de Looker a su entorno existente. El resultado es una mayor eficiencia en la ingeniería de datos y una verdadera transformación empresarial. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 1,581 **How Do G2 Users Rate Looker?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Looker?** - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,901,456 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 60% Mediana Empresa, 20% Empresa #### What Are Looker's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (108 reviews) - Perspectivas (64 reviews) - Integraciones fáciles (57 reviews) - Integraciones (54 reviews) - Analítica (51 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (52 reviews) - Dificultad de aprendizaje (38 reviews) - Carga lenta (29 reviews) - Rendimiento lento (29 reviews) - Complejidad (27 reviews) ### 7. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/es/products/amazon-quicksight/reviews) Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial (BI) unificado basado en la nube a hiperescala. Con QuickSight, todos los usuarios pueden satisfacer diversas necesidades analíticas desde la misma fuente de verdad a través de paneles interactivos modernos, informes paginados, consultas en lenguaje natural y análisis integrados. Con Amazon Q en QuickSight, los analistas de negocios y los usuarios empresariales pueden usar lenguaje natural para construir, descubrir y compartir ideas significativas en segundos, convirtiendo ideas en impacto más rápido. Más de 100,000 clientes utilizan Amazon QuickSight. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 675 **How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Amazon QuickSight?** - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,231,239 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 40% Pequeña Empresa, 37% Mediana Empresa #### What Are Amazon QuickSight's Pros and Cons? **Pros:** - Integraciones (69 reviews) - Facilidad de uso (62 reviews) - Integraciones fáciles (57 reviews) - Visualización de datos (41 reviews) - Gestión del Panel de Control (39 reviews) **Cons:** - Personalización limitada (62 reviews) - Curva de aprendizaje (36 reviews) - Visualización limitada (26 reviews) - Características faltantes (20 reviews) - Diseño de interfaz deficiente (20 reviews) ### 8. [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:** 260 **How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 9.4/10 (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 (689 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (152 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, 39% Empresa #### What Are Kyvos Semantic Layer's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (120 reviews) - Velocidad (88 reviews) - Rendimiento (54 reviews) - Analítica (53 reviews) - Consulta rápida (50 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (34 reviews) - Configuración difícil (33 reviews) - Complejidad (9 reviews) - Limitaciones de características (7 reviews) - Problemas de conectividad (6 reviews) ### 9. [Domo](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews) La plataforma de productos de IA y datos de Domo permite a las organizaciones convertir datos en conocimientos y soluciones accionables. Permite a los usuarios conectar sin problemas diversas fuentes de datos, preparar datos para su uso y generar informes y visualizaciones dinámicas, todo dentro de una única interfaz. Con capacidades de IA y automatización integradas, los equipos pueden construir y utilizar fácilmente agentes de IA, optimizar flujos de trabajo y crear soluciones personalizadas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 987 **How Do G2 Users Rate Domo?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Domo?** - **Vendedor:** [Domo](https://www.g2.com/es/sellers/domo) - **Sitio web de la empresa:** https://www.domo.com - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,526 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,305 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista de Negocios - **Top Industries:** Software de Computadora, Marketing y publicidad - **Company Size:** 49% Mediana Empresa, 29% Empresa #### What Are Domo's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (248 reviews) - Visualización de datos (116 reviews) - Intuitivo (95 reviews) - Integraciones fáciles (93 reviews) - Integraciones (88 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (66 reviews) - Características faltantes (59 reviews) - Problemas de gestión de datos (55 reviews) - Caro (45 reviews) - Complejidad (43 reviews) ### 10. [Sigma](https://www.g2.com/es/products/sigma-computing-sigma/reviews) Sigma es la plataforma de aplicaciones y análisis de IA conectada al almacén de datos en la nube. Usando Sigma, los equipos de negocio y técnicos pueden construir aplicaciones de IA inteligentes y listas para producción que aceleran y automatizan los flujos de trabajo operativos. Sigma proporciona una interfaz de hoja de cálculo, editores de SQL y Python, constructores visuales e IA nativa para ayudar a los equipos a convertir datos en vivo en aplicaciones interactivas, análisis, informes y experiencias integradas. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 543 **How Do G2 Users Rate Sigma?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Sigma?** - **Vendedor:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/es/sellers/sigma-computing) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sigmacomputing.com/ - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @sigmacomputing (1,556 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/7801411/ (1,415 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Gerente de Éxito del Cliente - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 58% Mediana Empresa, 21% Empresa #### What Are Sigma's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (73 reviews) - Interfaz de usuario (29 reviews) - Atención al Cliente (27 reviews) - Visualización de datos (27 reviews) - Manejo de datos (26 reviews) **Cons:** - Carga lenta (23 reviews) - Rendimiento lento (22 reviews) - Personalización limitada (20 reviews) - Curva de aprendizaje (17 reviews) - Características faltantes (14 reviews) ### 11. [Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) Hex es la plataforma de análisis de IA favorita del mundo. Con Hex, cualquiera puede explorar datos usando lenguaje natural, con o sin código, todo en un contexto confiable, en una plataforma potenciada por IA. Empieza ahora \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Obtén una demostración \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2 **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 394 **How Do G2 Users Rate Hex?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Hex?** - **Vendedor:** [Hex Tech](https://www.g2.com/es/sellers/hex-tech) - **Sitio web de la empresa:** https://hex.tech/ - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,952 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (249 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Científico de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 54% Mediana Empresa, 22% Pequeña Empresa #### What Are Hex's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (130 reviews) - Consultas SQL (81 reviews) - Gestión de Datos (79 reviews) - Consultas SQL (74 reviews) - Análisis de datos (62 reviews) **Cons:** - Características limitadas (45 reviews) - Características faltantes (41 reviews) - Faltan características (38 reviews) - Visualización limitada (30 reviews) - Problemas de gestión de datos (29 reviews) ### 12. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/es/products/ibm-cognos-analytics/reviews) IBM Cognos Analytics es una solución de inteligencia empresarial y analítica que utiliza IA agéntica para ayudar a los equipos a transformar datos confiables en información procesable, construir aplicaciones analíticas gobernadas y tomar mejores decisiones. Los equipos pueden explorar datos, monitorear KPI, analizar el rendimiento, prever tendencias y compartir información en toda la empresa. La solución está diseñada para líderes empresariales, analistas, autores de informes, equipos de TI y equipos de gobernanza de datos que necesitan informes gobernados, analítica de autoservicio, modelado de datos y opciones de implementación flexibles. Los casos de uso comunes incluyen informes empresariales, informes operativos, informes financieros, creación de paneles, gestión del rendimiento, previsión y analítica de autoservicio gobernada. Soporta tanto a equipos de BI centralizados como a usuarios distribuidos que necesitan acceso consistente a analíticas confiables. Capacidades clave: 1. Crear informes y paneles gobernados: Construir, programar, distribuir y gestionar informes, paneles y visualizaciones para equipos, ejecutivos y partes interesadas. Apoyar informes rutinarios, revisiones empresariales y aplicaciones analíticas diseñadas con información consistente. 2. Explorar datos con control: Utilizar analítica de autoservicio, modelos de datos certificados, métricas gobernadas, controles de acceso y auditabilidad para mantener la consistencia de los informes en equipos y departamentos. 3. Analizar y prever más rápido: Utilizar asistencia en lenguaje natural, información automatizada y previsión para ayudar a los usuarios a entender los datos más rápido en versiones y despliegues compatibles. 4. Poner a trabajar a los Agentes de Informes: Utilizar capacidades de IA agéntica en versiones y despliegues compatibles para encontrar informes, resumir resultados, compartir información y crear o refinar informes usando lenguaje natural. 5. Desplegar donde el negocio lo necesite: Ejecutar Cognos Analytics en entornos locales, alojados por IBM, híbridos o en contenedores certificados para alinearse con los requisitos de infraestructura, seguridad y gobernanza. Cognos Analytics ayuda a las organizaciones a reducir el trabajo repetitivo de informes, mejorar la consistencia en métricas y paneles, y facilitar el acceso a la analítica de datos gobernada en toda la empresa. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 429 **How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Sitio web de la empresa:** https://www.ibm.com - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Analista - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 58% Empresa, 26% Mediana Empresa #### What Are IBM Cognos Analytics's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (36 reviews) - Generación de informes (17 reviews) - Analítica (15 reviews) - Visualización de datos (15 reviews) - Interfaz de usuario (12 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (18 reviews) - Dificultad de aprendizaje (10 reviews) - Rendimiento lento (9 reviews) - Complejidad (8 reviews) - Uso complejo (6 reviews) ### 13. [IBM Business Analytics Enterprise](https://www.g2.com/es/products/ibm-business-analytics-enterprise/reviews) IBM Business Analytics Enterprise es un conjunto integral diseñado para unificar y agilizar los procesos de inteligencia empresarial, planificación, presupuestación, informes y pronósticos en las organizaciones. Al integrar datos de múltiples fuentes y proveedores en un único centro de contenido sin código, permite a los usuarios tomar decisiones informadas y basadas en datos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Tableros Compuestos: Consolida activos de contenido de varias herramientas de inteligencia empresarial en una vista unificada e integrada accesible para todos los usuarios. - Toma de Decisiones Informada: Aprovecha métricas reales y conocimientos para tomar decisiones empresariales con confianza, eliminando conjeturas. - Colaboración Fácil: Facilita la colaboración sin problemas en toda la organización, permitiendo a los equipos escalar y ajustar objetivos empresariales sin reformar procesos existentes. - Servicio al Cliente Mejorado: Optimiza la asignación de recursos y las decisiones de fabricación para proporcionar una entrega más eficiente a los clientes. - Gestión de Datos: Integra múltiples activos de diferentes fuentes de datos en un único tablero para un acceso fácil y una toma de decisiones más rápida. - Capa de Visualización: Descubre, accede, personaliza y recomienda contenido a través de múltiples proveedores y soluciones de BI desde un centro centralizado. - Personalización: Utiliza IA para recomendar contenido a los usuarios y permitir búsquedas personalizadas, alineando la plataforma con la marca organizacional y la experiencia del cliente. - Optimización de Pronósticos: Integra la planificación operativa, de rentabilidad y financiera con herramientas automatizadas para optimizar la toma de decisiones, utilizando análisis predictivos para identificar tendencias y patrones estacionales. - Planificación Integrada: Ajusta planes y pronósticos organizacionales en tiempo real, adaptándose rápidamente a las demandas cambiantes con planificación y análisis extendidos infundidos con IA. - Informes Empresariales: Proporciona informes escalables para mejorar la cultura de análisis de datos, entregando los datos correctos a las personas adecuadas en el momento adecuado. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: IBM Business Analytics Enterprise aborda el desafío de los silos de datos al ofrecer una plataforma unificada que integra diversas herramientas de análisis y planificación. Esta consolidación permite a las organizaciones: - Romper los Silos de Datos: Proporcionar un único punto de entrada para que los usuarios accedan a los datos que necesitan, mejorando la colaboración y la consistencia de los datos. - Mejorar la Toma de Decisiones: Equipar a los equipos con conocimientos completos, permitiendo decisiones informadas que impulsan el rendimiento empresarial. - Mejorar la Eficiencia Operativa: Agilizar los procesos de planificación y pronóstico, permitiendo a las organizaciones responder rápidamente a los cambios del mercado y las demandas operativas. Al integrar herramientas de análisis en un entorno cohesivo, IBM Business Analytics Enterprise empodera a las organizaciones para aprovechar todo el potencial de sus datos, fomentando una cultura de toma de decisiones informada y agilidad estratégica. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 21 **How Do G2 Users Rate IBM Business Analytics Enterprise?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Business Analytics Enterprise?** - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** SWX:IBM **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 43% Pequeña Empresa, 29% Empresa #### What Are IBM Business Analytics Enterprise's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (5 reviews) - Visualización de datos (3 reviews) - Escalabilidad (3 reviews) - Atención al Cliente (2 reviews) - Flexibilidad (2 reviews) **Cons:** - Complejidad (3 reviews) - Uso complejo (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Insectos (1 reviews) - Problemas de dependencia (1 reviews) ### 14. [GoodData.AI](https://www.g2.com/es/products/gooddata-ai/reviews) GoodData es la plataforma de inteligencia de decisiones nativa de IA y de pila completa que ayuda a las empresas a convertir datos en información procesable de nivel empresarial. Diseñada para análisis gobernados y escalables, GoodData permite a las organizaciones construir, operacionalizar e integrar decisiones, flujos de trabajo y agentes de IA directamente dentro de productos y flujos de trabajo empresariales. La plataforma combina Analytics as Code, una capa semántica y de métricas gobernada, APIs, SDKs e interoperabilidad abierta de IA para ayudar a los equipos a crear experiencias de análisis y de IA componibles a través de productos, flujos de trabajo y entornos de clientes. Desde análisis y paneles integrados hasta asistentes, flujos de trabajo de IA y agentes interoperables, GoodData proporciona a los equipos la base para pasar de la información a la acción con gobernanza, rendimiento y flexibilidad de implementación incorporados. Hoy en día, GoodData atiende a más de 140,000 empresas y 3.2 millones de usuarios en todo el mundo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 586 **How Do G2 Users Rate GoodData.AI?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.4/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind GoodData.AI?** - **Vendedor:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/es/sellers/gooddata-ai) - **Sitio web de la empresa:** https://www.gooddata.ai/ - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @gooddata - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (282 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Gerente de Producto - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios al Consumidor - **Company Size:** 44% Mediana Empresa, 40% Pequeña Empresa #### What Are GoodData.AI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (52 reviews) - Visualización de datos (34 reviews) - Integraciones (34 reviews) - Intuitivo (30 reviews) - Personalización (28 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (28 reviews) - Dificultad de aprendizaje (19 reviews) - Características faltantes (19 reviews) - Complejidad (13 reviews) - Personalización limitada (12 reviews) ### 15. [Yellowfin BI](https://www.g2.com/es/products/yellowfin-bi/reviews) Yellowfin es la única suite de análisis que combina con éxito paneles de control basados en acciones con análisis automatizado líder en la industria y narración de datos. Al ofrecer la mejor experiencia analítica, Yellowfin proporciona a sus usuarios formas únicas de interactuar y actuar sobre sus datos, y aborda las necesidades de analistas de datos, usuarios de negocios, clientes y desarrolladores que desean construir, implementar o utilizar experiencias analíticas asombrosas. Analítica para empresas de software Integre e incorpore análisis con una diferencia en su aplicación, a su manera Analítica para empresas Obtenga más valor de sus datos de maneras nuevas e innovadoras Constructores de aplicaciones analíticas Aproveche su experiencia en el dominio para crear productos de datos que deleiten **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 418 **How Do G2 Users Rate Yellowfin BI?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Yellowfin BI?** - **Vendedor:** [Yellowfin](https://www.g2.com/es/sellers/yellowfin) - **Año de fundación:** 2003 - **Ubicación de la sede:** Austin, Texas - **Twitter:** @YellowfinBI (5,783 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/358856/ (63 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Gerente General, Analista de Negocios - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 46% Pequeña Empresa, 35% Mediana Empresa #### What Are Yellowfin BI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (69 reviews) - Personalización del panel de control (35 reviews) - Visualización de datos (34 reviews) - Intuitivo (32 reviews) - Interfaz de usuario (26 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (33 reviews) - Manejo de grandes datos (26 reviews) - Rendimiento lento (23 reviews) - Problemas de rendimiento (19 reviews) - Personalización limitada (17 reviews) ### 16. [Oracle Analytics Cloud](https://www.g2.com/es/products/oracle-analytics-cloud/reviews) Oracle Analytics Cloud es una plataforma de análisis en la nube integral que te permite cambiar fundamentalmente cómo analizas y actúas sobre la información. Líderes, analistas y TI pueden acceder a datos desde donde estén, incluso utilizando dispositivos móviles. Oracle Analytics Cloud ayuda a las organizaciones a descubrir conocimientos únicos más rápido con aprendizaje automático. Con análisis aumentados, combina datos de toda tu organización con datos de terceros y automatiza tareas importantes y que consumen mucho tiempo, como la preparación de datos, visualización, pronósticos e informes. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 293 **How Do G2 Users Rate Oracle Analytics Cloud?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Oracle Analytics Cloud?** - **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/es/sellers/oracle) - **Año de fundación:** 1977 - **Ubicación de la sede:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle (828,032 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1028/ (208,078 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE:ORCL **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 61% Empresa, 27% Mediana Empresa #### What Are Oracle Analytics Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Analítica (3 reviews) - Visualización de datos (3 reviews) - Facilidad de uso (3 reviews) - Escalabilidad (3 reviews) - Mejora Empresarial (2 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (4 reviews) - Complejidad (2 reviews) - Uso complejo (2 reviews) - Personalización limitada (2 reviews) - Insectos (1 reviews) ### 17. [FICO Analytics Workbench™](https://www.g2.com/es/products/fico-analytics-workbencha/reviews) FICO® Analytics Workbench™ es una herramienta integral de análisis predictivo diseñada para capacitar a las empresas en el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático explicables. Atiende tanto a usuarios de negocios como a científicos de datos, facilitando la exploración de datos, la manipulación visual de datos, el diseño de estrategias de decisión y el aprendizaje automático dentro de un entorno unificado. La plataforma está construida sobre la plataforma de gestión de decisiones de alto rendimiento FICO®, asegurando escalabilidad e integración con operaciones comerciales en tiempo real. Características y Funcionalidad Clave: - Kit de Herramientas de IA Explicable: Proporciona transparencia en las decisiones derivadas de la IA, permitiendo a los usuarios validar e interpretar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva. - Entorno de Desarrollo Integrado: Combina árboles de decisión, tarjetas de puntuación y técnicas de aprendizaje automático, ofreciendo un conjunto de herramientas versátil para el desarrollo de modelos. - Interfaz Amigable para el Usuario: Diseñada para usuarios con diferentes niveles de habilidad, desde analistas de negocios hasta científicos de datos, promoviendo la colaboración y la productividad. - Despliegue en la Nube: Ofrece una solución preparada para la nube, permitiendo opciones de despliegue escalables y flexibles. - Soporte de Cumplimiento Regulatorio: Automatiza la producción de la documentación necesaria para cumplir con los requisitos de revisión interna y regulaciones externas. Valor Principal y Resolución de Problemas: FICO® Analytics Workbench™ aborda la creciente necesidad de modelos de IA transparentes e interpretables en la toma de decisiones empresariales. Al proporcionar herramientas que hacen que los modelos de aprendizaje automático sean explicables, ayuda a las organizaciones a cumplir con los estándares regulatorios y a generar confianza en las decisiones impulsadas por la IA. El diseño intuitivo de la plataforma y sus características integrales permiten un tiempo más rápido para obtener valor, una mayor productividad y mejores resultados comerciales a través de decisiones impulsadas analíticamente. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 11 **How Do G2 Users Rate FICO Analytics Workbench™?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind FICO Analytics Workbench™?** - **Vendedor:** [FICO](https://www.g2.com/es/sellers/fico) - **Año de fundación:** 1956 - **Ubicación de la sede:** Bozeman, Montana - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fico/ (3,806 empleados en LinkedIn®) - **Propiedad:** NYSE:FICO - **Ingresos totales (MM USD):** $1,294 **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 45% Empresa, 27% Mediana Empresa #### What Are FICO Analytics Workbench™'s Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (1 reviews) ### 18. [Count](https://www.g2.com/es/products/count/reviews) Count es una plataforma moderna de colaboración de datos que ayuda a los equipos de datos a trabajar realmente juntos. Combina un cuaderno de datos con un lienzo colaborativo en tiempo real para análisis y visualización, de modo que todos puedan consultar, depurar y explorar datos en un solo lugar. Count reemplaza el desorden de herramientas desconectadas con un espacio de trabajo único donde analistas, ingenieros y partes interesadas pueden escribir SQL o Python, crear visualizaciones y compartir ideas al instante. Puedes importar y depurar modelos dbt, ver resultados en vivo de CTEs conectados y exportar de nuevo a dbt Cloud, GitHub o scripts SQL completos. Utilizado por más de 500 equipos de datos, incluidos Accenture, Cleo AI y Too Good To Go, Count ayuda a los equipos a ir más allá de los paneles estáticos y centrarse en resolver problemas reales de negocio. Es colaboración de datos que realmente funciona. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 102 **How Do G2 Users Rate Count?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.5/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Count?** - **Vendedor:** [Count Technologies](https://www.g2.com/es/sellers/count-technologies) - **Sitio web de la empresa:** https://count.co/ - **Año de fundación:** 2016 - **Ubicación de la sede:** London, United Kingdom - **Twitter:** @counthq (2,104 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/counthq/ (26 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de Analítica - **Top Industries:** Servicios Financieros, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 79% Mediana Empresa, 10% Empresa #### What Are Count's Pros and Cons? **Pros:** - Colaboración en equipo (34 reviews) - Facilidad de uso (28 reviews) - Atención al Cliente (20 reviews) - Flexibilidad (20 reviews) - Visualización de datos (19 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (18 reviews) - Rendimiento lento (9 reviews) - Personalización limitada (7 reviews) - Características faltantes (7 reviews) - Problemas de diseño (5 reviews) ### 19. [Deepnote](https://www.g2.com/es/products/deepnote/reviews) Deepnote es un espacio de trabajo de datos donde agentes y humanos trabajan juntos. Está diseñado para simplificar la exploración de datos, acelerar el análisis y entregar rápidamente ideas accionables para ti y tu equipo. A diferencia de herramientas obsoletas como Jupyter, Deepnote está construido pensando en la próxima década. Deepnote otorga superpoderes a cualquiera que trabaje con datos. Unifica tu flujo de trabajo de datos a través de una capa semántica integrada, preparando tus datos para aplicaciones avanzadas de IA. También puedes aprovechar nuestro copiloto de datos de IA para chatear con tus datos, crear gráficos, escribir código o convertir tus cuadernos de IA en paneles de datos o aplicaciones completamente desarrolladas. Combina datos, código SQL o Python, y visualizaciones lado a lado en un lienzo flexible, mejorado con modelos de razonamiento de IA de vanguardia. 🤖 Analiza con IA • Genera código y visualizaciones describiendo tu objetivo. • Escribe, ejecuta y depura código automáticamente con IA. • Avanza más rápido con sugerencias de IA conscientes del contexto. 🔗 Unifica • Conéctate a más de 60 fuentes de datos como BigQuery, Snowflake y PostgreSQL. • Combina Python y SQL en un solo cuaderno. • Construye módulos reutilizables de ETL, analítica y métricas. • Crea una capa semántica con definiciones compartidas y métricas confiables. ⚖️ Escala • Aumenta instantáneamente la potencia de cómputo, más incluida que Colab. • Programa trabajos y recibe notificaciones con resultados frescos. • Organiza el trabajo en proyectos y carpetas para claridad del equipo. • Gestiona flujos de trabajo a través de la API REST. 🚀 Lanza • Convierte cuadernos en paneles o aplicaciones de datos, de forma nativa o con Streamlit. • Permite a los usuarios explorar datos con entradas interactivas. • Comparte aplicaciones seguras y en vivo con un solo clic. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 377 **How Do G2 Users Rate Deepnote?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Deepnote?** - **Vendedor:** [Deepnote](https://www.g2.com/es/sellers/deepnote) - **Sitio web de la empresa:** https://www.deepnote.com - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,241 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (17 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Estudiante, Analista de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Educación superior - **Company Size:** 68% Pequeña Empresa, 24% Mediana Empresa #### What Are Deepnote's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (170 reviews) - Colaboración (120 reviews) - Integraciones fáciles (76 reviews) - Colaboración en equipo (76 reviews) - Gestión de Datos (67 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (61 reviews) - Características limitadas (32 reviews) - Problemas de gestión de datos (29 reviews) - Características faltantes (26 reviews) - Faltan características (25 reviews) ### 20. [Incorta](https://www.g2.com/es/products/incorta/reviews) Incorta es la primera y única plataforma de entrega de datos abierta que permite el análisis en tiempo real de datos detallados en vivo a través de todos los sistemas de registro, sin la necesidad de procesos ETL complejos. Al permitir el análisis directo de datos en bruto, idénticos a la fuente, Incorta proporciona insights más rápidos y precisos mientras elimina barreras para la exploración. Con herramientas intuitivas de bajo código/sin código, consultas impulsadas por IA a través de Nexus y aplicaciones de datos empresariales preconstruidas, los equipos empresariales pueden rápidamente descubrir insights, superar obstáculos técnicos y tomar decisiones más inteligentes sin un gran esfuerzo de ingeniería. Para más información, por favor visite www.incorta.com. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 55 **How Do G2 Users Rate Incorta?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.4/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 9.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 9.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Incorta?** - **Vendedor:** [Incorta](https://www.g2.com/es/sellers/incorta) - **Sitio web de la empresa:** https://www.incorta.com/ - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Mateo, CA - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/incorta/ (348 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 56% Empresa, 29% Mediana Empresa #### What Are Incorta's Pros and Cons? **Pros:** - Integración de datos (1 reviews) - Integraciones fáciles (1 reviews) - Integraciones (1 reviews) **Cons:** - Insectos (1 reviews) ### 21. [Dataiku](https://www.g2.com/es/products/dataiku/reviews) Dataiku es la plataforma para el éxito de la IA: la capa de orquestación de IA donde las empresas construyen, implementan y gobiernan análisis, modelos y agentes a escala. Se sitúa sobre las plataformas de datos, nubes y servicios de IA que ya utilizas, trabajando a través de todos ellos sin encerrarte en ninguno. Dataiku amplía quién puede construir IA de producción, poniendo las herramientas adecuadas en manos de científicos de datos y expertos en el dominio por igual, desde analistas de fraude hasta planificadores de demanda. Orquesta el aprendizaje automático, reglas, LLMs y agentes como un sistema gobernado, construido sobre más de una década de ejecución de IA de producción. La gobernanza es parte de la construcción en lugar de algo añadido después, por lo que los equipos envían más rápido mientras mantienen el rendimiento, el costo y el riesgo bajo control. El resultado: IA que pasa de la experimentación a una ejecución confiable y medible ahora, no en 18 meses. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 191 **How Do G2 Users Rate Dataiku?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 7.8/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (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 (22,922 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,619 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Científico de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Servicios Financieros, Farmacéuticos - **Company Size:** 59% Empresa, 24% 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) ### 22. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/es/products/sap-analytics-cloud/reviews) Con la solución SAP Analytics Cloud, puedes reunir análisis y planificación con una integración única a las aplicaciones de SAP y un acceso fluido a fuentes de datos heterogéneas. Como la solución de análisis y planificación dentro de SAP Business Technology Platform, SAP Analytics Cloud respalda conocimientos confiables y procesos de planificación integrados a nivel empresarial para ayudarte a tomar decisiones sin dudas. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 750 **How Do G2 Users Rate SAP Analytics Cloud?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAP Analytics Cloud?** - **Vendedor:** [SAP](https://www.g2.com/es/sellers/sap) - **Sitio web de la empresa:** https://www.sap.com/ - **Año de fundación:** 1972 - **Ubicación de la sede:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,052 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Consultor Senior, Consultor - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 49% Empresa, 28% Mediana Empresa #### What Are SAP Analytics Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (68 reviews) - Análisis de datos (52 reviews) - Visualización de datos (51 reviews) - Integraciones fáciles (40 reviews) - Analítica (39 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (36 reviews) - Curva de aprendizaje (35 reviews) - Dificultad de aprendizaje (33 reviews) - Problemas de rendimiento (32 reviews) - Manejo de grandes conjuntos de datos (30 reviews) ### 23. [Coefficient](https://www.g2.com/es/products/coefficient/reviews) El coeficiente es una nueva forma de trabajar con los datos de tu empresa de manera mejor, más rápida y precisa sin salir de tu hoja de cálculo, integrándose con las herramientas que ya usas. Una vez instalado, Coefficient vive como un compañero en la barra lateral, por lo que los datos de tu empresa están a solo un par de clics de distancia en cualquier momento. Cualquier fuente de datos con la que trabajes está disponible directamente en tu barra lateral de Coefficient, como Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL y Looker, con la capacidad de consolidar tus datos de múltiples sistemas en una sola hoja de cálculo. Usa los filtros de Coefficient para personalizar fácilmente tus importaciones y trabajar solo con los datos que necesitas, manteniendo tus hojas de cálculo eficientes. Vuelve rápidamente en cualquier momento para agregar más datos en el mismo informe. Nunca reconstruyas el mismo análisis dos veces manteniendo tus datos actualizados con actualizaciones programadas. Y utiliza las alertas de Coefficient para activar mensajes de Slack o correo electrónico cada vez que se actualice tu hoja de cálculo. Ahora, puedes convertir tu hoja de cálculo en el sistema de monitoreo más flexible y poderoso en todos los datos de tu empresa. Di “adiós” a los flujos de trabajo de datos manuales y “hola” a las hojas de cálculo conectadas. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 188 **How Do G2 Users Rate Coefficient?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Coefficient?** - **Vendedor:** [Coefficient](https://www.g2.com/es/sellers/coefficient) - **Sitio web de la empresa:** https://coefficient.io/ - **Año de fundación:** 2020 - **Ubicación de la sede:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @coefficient_io (345 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 empleados en LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 47% Mediana Empresa, 36% Pequeña Empresa #### What Are Coefficient's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (72 reviews) - Automatización (42 reviews) - Integraciones (42 reviews) - Ahorro de tiempo (36 reviews) - Integraciones fáciles (31 reviews) **Cons:** - Características limitadas (18 reviews) - Limitaciones de características (17 reviews) - Limitaciones (13 reviews) - Características faltantes (12 reviews) - Problemas de integración (11 reviews) ### 24. [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/es/products/teradata-autonomous-knowledge-platform/reviews) La Plataforma de Conocimiento Autónomo de Teradata activa la inteligencia empresarial unificando datos, conocimiento y contexto empresarial para lograr resultados tangibles. Con Teradata, las organizaciones pueden proporcionar a los agentes el contexto completo para tener impacto cuando importa. Nuestra solución permite a las empresas conectarse y escalar en las instalaciones, en la nube o a través de un enfoque híbrido. Teradata ofrece un valor comercial real con IA. Aprende más en Teradata.com. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 355 **How Do G2 Users Rate Teradata Autonomous Knowledge Platform?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 7.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Teradata Autonomous Knowledge Platform?** - **Vendedor:** [Teradata Autonomous Knowledge Platform](https://www.g2.com/es/sellers/teradata-autonomous-knowledge-platform) - **Sitio web de la empresa:** https://www.teradata.com - **Año de fundación:** 1979 - **Ubicación de la sede:** San Diego, CA - **Twitter:** @Teradata (93,113 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,880 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:** 69% Empresa, 22% Mediana Empresa #### What Are Teradata Autonomous Knowledge Platform's Pros and Cons? **Pros:** - Rendimiento (14 reviews) - Analítica (11 reviews) - Escalabilidad (11 reviews) - Velocidad (11 reviews) - Conjuntos de datos grandes (9 reviews) **Cons:** - Curva de aprendizaje (9 reviews) - Curva de aprendizaje pronunciada (5 reviews) - Complejidad (4 reviews) - Costo (3 reviews) - Caro (3 reviews) ### 25. [SAS Enterprise Guide](https://www.g2.com/es/products/sas-enterprise-guide/reviews) SAS Enterprise Guide es una aplicación cliente basada en Windows que proporciona una interfaz fácil de usar, de apuntar y hacer clic, a las potentes capacidades analíticas del software SAS. Diseñada para atender tanto a usuarios novatos como experimentados, facilita el acceso, la gestión, el análisis y la generación de informes de datos sin necesidad de un amplio conocimiento de programación. Al integrar una amplia gama de tareas analíticas con una interfaz gráfica intuitiva, SAS Enterprise Guide permite a los usuarios realizar análisis complejos de manera eficiente y compartir resultados en toda su organización. Características y Funcionalidades Clave: - Interfaz Intuitiva y Asistentes: Ofrece acceso guiado a las capacidades de SAS, desde informes básicos hasta análisis avanzados, a través de asistentes flexibles y una instalación de diagrama de flujo de procesos intuitiva. - Tareas Analíticas Completas: Incluye más de 100 tareas preconstruidas para estadísticas descriptivas, modelado predictivo, análisis de regresión y más, lo que permite a los usuarios realizar análisis complejos sin escribir código. - Gestión de Datos: Proporciona un potente generador de consultas gráficas para acceder y manipular varios tipos de datos, incluidos conjuntos de datos SAS y tipos de datos nativos de Windows, sin requerir experiencia en SQL. - Acceso y Visualización OLAP: Soporta el corte, perforación y pivoteo dinámico de datos para la exploración, con capacidades de integración para SAS OLAP Server y otros proveedores de terceros que soportan OLE DB para OLAP. - Distribución y Compartición de Resultados: Facilita la distribución de resultados a través de múltiples canales, incluyendo el repositorio de informes/contenidos de SAS BI, documentos de Microsoft Office y correo electrónico, asegurando una compartición y colaboración sin problemas. - Computación de Alto Rendimiento y Habilitación de Grid: Detecta automáticamente entornos de grid para un procesamiento eficiente, analiza programas SAS para optimizar el rendimiento y permite la ejecución paralela de tareas en el mismo servidor. Valor Principal y Soluciones para el Usuario: SAS Enterprise Guide aborda la necesidad de un entorno de análisis de autoservicio que empodera a los analistas de negocios y otros usuarios para realizar análisis de datos sofisticados sin depender en gran medida de los departamentos de TI. Al proporcionar acceso guiado a la integración, preparación, análisis e informes de datos, permite a los usuarios acceder rápidamente a los datos, realizar análisis y distribuir resultados, acelerando así los procesos de toma de decisiones. La integración con SAS Viya mejora aún más sus capacidades, permitiendo a los usuarios aprovechar plataformas modernas basadas en la nube para análisis escalables y eficientes. Este conjunto de herramientas integral ayuda en última instancia a las organizaciones a aprovechar sus datos de manera efectiva, lo que lleva a decisiones comerciales más informadas y una mayor eficiencia operativa. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 112 **How Do G2 Users Rate SAS Enterprise Guide?** - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) - **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interfaz de informes:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Enterprise Guide?** - **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 (60,863 seguidores en Twitter) - **Página de LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 empleados en LinkedIn®) - **Teléfono:** 1-800-727-0025 **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Banca, Atención hospitalaria y sanitaria - **Company Size:** 57% Empresa, 26% Mediana Empresa #### What Are SAS Enterprise Guide's Pros and Cons? **Pros:** - Facilidad de uso (8 reviews) - Interfaz de usuario (4 reviews) - Análisis de datos (3 reviews) - Visualización de datos (2 reviews) - Facilidad de aprendizaje (2 reviews) **Cons:** - Rendimiento lento (3 reviews) - Uso complejo (2 reviews) - Curva de aprendizaje (2 reviews) - Insectos (1 reviews) - Problemas de integración (1 reviews) ## What Is Plataformas de Análisis? [Herramientas y software de análisis](https://www.g2.com/es/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Plataformas de Análisis? - [Herramientas de Visualización de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-visualization-tools) - [Software de Análisis Predictivo](https://www.g2.com/es/categories/predictive-analytics) - [Software de Inteligencia de Negocios Integrado](https://www.g2.com/es/categories/embedded-business-intelligence) - [Software de Análisis de Marketing](https://www.g2.com/es/categories/marketing-analytics) - [Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático](https://www.g2.com/es/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Herramientas ETL](https://www.g2.com/es/categories/etl-tools) - [Software de Preparación de Datos](https://www.g2.com/es/categories/data-preparation) --- ## How Do You Choose the Right Plataformas de Análisis? ### Lo que debes saber sobre las plataformas de análisis ### ¿Qué son las plataformas de software de análisis? Las plataformas de análisis, también conocidas como plataformas de inteligencia empresarial (BI), permiten a las empresas obtener visibilidad de sus datos a través de la integración, limpieza, combinación, enriquecimiento, descubrimiento de datos y más. Estas herramientas son sistemas robustos que a veces requieren habilidades de TI y ciencia de datos para acceder y descifrar los datos de la empresa a través de consultas personalizadas.  Las plataformas de análisis ofrecen una visión integral de los datos de una empresa al extraer de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas a través de consultas detalladas. Los usuarios empresariales ocasionales también se benefician de las plataformas de análisis, que ofrecen paneles personalizables y la capacidad de profundizar en puntos de datos y tendencias particulares. ### ¿Qué tipos de herramientas y plataformas de análisis existen? #### **Software todo en uno** ##### **Plataformas de análisis de autoservicio** Las plataformas de análisis de autoservicio no requieren conocimientos de codificación, por lo que los usuarios finales empresariales pueden utilizarlas para sus necesidades de datos. El software de análisis empresarial basado en la nube a menudo proporciona funcionalidad de arrastrar y soltar para construir paneles, plantillas preconstruidas para consultar datos y, ocasionalmente, consultas en lenguaje natural para el descubrimiento de datos.  ##### **Software de BI integrado** El software de BI integrado puede integrar funcionalidades analíticas propietarias dentro de otras aplicaciones empresariales. Las empresas pueden elegir un producto integrado para promover la adopción por parte de los usuarios; al colocar el análisis dentro del software que se usa regularmente, las empresas permiten a los empleados aprovechar los datos disponibles. Estas soluciones proporcionan funcionalidad de autoservicio para que los usuarios finales empresariales promedio puedan usar datos para mejorar la toma de decisiones. #### **Soluciones puntuales** ##### **Análisis de causa raíz** Las empresas de todos los tamaños producen grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes diferentes. Puede ser difícil seguir el ritmo de los flujos y reflujos de datos y detectar valores atípicos y tendencias a través de decenas, si no cientos (a veces incluso miles) de fuentes de datos. Algunas soluciones proporcionan al usuario una vista panorámica de sus datos y les alertan inteligentemente sobre cambios en tiempo real. Una vez alertados, pueden profundizar para evaluar la situación y resolverla. ### ¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de análisis? Las plataformas de software de análisis son una gran ayuda para cualquier organización que necesite visualización de datos oportuna de análisis de alto nivel. Las siguientes son algunas características centrales dentro de las plataformas de análisis que pueden ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de ellas: **Preparación de datos:** Aunque existe software de preparación de datos independiente que ayuda en el descubrimiento, combinación, combinación, limpieza y enriquecimiento de datos, para que los grandes conjuntos de datos puedan integrarse, consumirse y analizarse fácilmente, las plataformas de análisis deben incorporar estas funcionalidades en su oferta principal. En particular, las plataformas de análisis deben admitir la combinación y modelado de datos, permitiendo al usuario final combinar datos de diferentes bases de datos y otras fuentes de datos y desarrollar modelos de datos robustos de estos datos. Este es un paso crítico para dar sentido al caos al combinar datos de varias fuentes. **Gestión de datos:** Una vez que los datos están correctamente integrados, deben gestionarse. Esto incluye restringir el acceso a los datos a ciertos usuarios, por ejemplo. Aunque algunas empresas optan por una solución de gestión de datos independiente, como un almacén de datos, las plataformas de análisis deben, por definición, proporcionar algún nivel de gestión de datos. **Modelado y combinación de datos:** Como se mencionó, no es eficiente y a menudo no es efectivo examinar datos cuando están dispersos en muchos sistemas. Como una nube empresarial, las plataformas de análisis ayudan a las empresas a consolidar datos y combinar puntos de datos para comprender la relación entre los datos y obtener información profunda. **Informes y paneles:** Los paneles en tiempo real y de múltiples capas son una característica central de las plataformas de análisis. Los usuarios pueden programar su software de análisis para mostrar métricas de su elección y crear múltiples paneles que muestren análisis relacionados con equipos o iniciativas específicas. Desde análisis predictivos de tráfico web hasta tasas de conversión de clientes durante un período especificado, los usuarios pueden elegir sus métricas preferidas para presentar en los paneles y crear tantos paneles como sea necesario.  Los administradores pueden ajustar los permisos de diferentes paneles para que sean accesibles a los usuarios de la empresa que más los necesiten. Los usuarios pueden compartir paneles específicos en monitores de oficina o tomar capturas de pantalla de los paneles para guardar y compartir según sea necesario. Algunos productos de plataformas de análisis pueden permitir a los usuarios explorar paneles en sus dispositivos móviles. [**Autoservicio**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles interactivos para descubrir información procesable. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, especialistas en marketing y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes. **Análisis avanzados:** Muchas soluciones de análisis están incorporando características avanzadas, a veces llamadas análisis aumentados, para comprender mejor los datos de una empresa, incluso sin soporte de TI. Estos pueden incluir capacidades de análisis predictivo y descubrimiento de datos, que incluyen sugerencias inteligentes para la visualización de datos y sugerencias impulsadas por aprendizaje automático para obtener información más profunda. Otras características incluyen [Detección de anomalías](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Basado en consultas](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Búsqueda](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Tradicional](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional) ### ¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de análisis? **Reemplazar software antiguo o dispar:** Las empresas pueden reemplazar soluciones de almacenamiento de datos obsoletas y herramientas de informes y migrar a una nube empresarial todo incluido como una plataforma de análisis. Sin embargo, la migración de datos no es esencial para implementar una solución de análisis, ya que las empresas pueden no tener el tiempo o los recursos para hacerlo. Por lo tanto, se debe tener en cuenta que estas plataformas pueden integrarse con una gran cantidad de soluciones, como [sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) y [software de gestión de relaciones con clientes (CRM)](https://www.g2.com/categories/crm). **Mejorar la productividad:** Los días de clasificar entre decenas, si no cientos, de sistemas y necesitar un inmenso soporte de TI han pasado. Con las plataformas de análisis (especialmente aquellas que son de autoservicio y tienen características como la búsqueda en lenguaje natural), cualquiera que busque datos y análisis de datos, incluidos los usuarios empresariales promedio, puede obtener información de sus datos. **Ahorrar tiempo (automatización):** Para la mayoría de las plataformas de análisis, los usuarios ya no necesitan un sólido conocimiento en lenguajes de consulta. En su lugar, el descubrimiento de datos y el análisis de causa raíz permiten a los usuarios recibir automáticamente alertas e información sobre sus datos y ser notificados si los datos han cambiado significativamente. **Reducir errores:** Aunque las herramientas de preparación de datos independientes pueden ser la solución adecuada para empresas con datos particularmente complejos, las plataformas de análisis permiten a los usuarios limpiar y preparar sus datos a través de métodos de mapeo de datos y deduplicación. **Consolidar datos:** En esta era impulsada por los datos, esencialmente cada programa y dispositivo que una empresa tiene produce datos masivos. Para comprender estos datos diversos de la mejor manera posible, a menudo es necesario combinarlos a través de métodos como la combinación de datos, que permite a los usuarios integrar datos de múltiples fuentes en un conjunto de datos funcional. **Mejorar procesos:** Sin una plataforma de análisis para ser utilizada en toda una empresa, los procesos pueden ser lentos e ineficientes a medida que las partes interesadas buscan datos de fuentes dispares y solicitan datos de varias personas. Las plataformas de análisis pueden ayudar a un usuario empresarial a acceder rápidamente a datos y análisis de datos y compartirlos con partes interesadas internas y externas. ### **¿Quién utiliza herramientas de análisis?** Las plataformas de análisis pueden tener tanto usuarios internos como externos.  #### **Usuarios internos** **Analistas de datos y científicos de datos:** Estos empleados son generalmente los usuarios avanzados de las herramientas de análisis, creando consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. Estos equipos también pueden tener la tarea de construir paneles de autoservicio para distribuir a otros equipos. **Equipos de ventas:** Los equipos de ventas utilizan herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis integradas para obtener información sobre cuentas potenciales, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. El uso de herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos. **Equipos de marketing:** Los equipos de marketing a menudo ejecutan diferentes tipos de campañas, incluidas campañas de marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas de publicidad tradicional. Las herramientas de análisis permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en un lugar central. **Equipos de finanzas:** Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis para obtener información sobre los factores que afectan el resultado final de una organización. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas obtienen información procesable que podría no haber sido descubierta utilizando herramientas tradicionales. **Equipos de operaciones y cadena de suministro:** Las soluciones de análisis a menudo utilizan el sistema ERP de una empresa como fuente de datos. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar varios procesos para ahorrar tiempo y recursos al ingresar datos de la cadena de suministro en una plataforma de análisis.  #### **Usuarios externos** **Consultores:** Las empresas, especialmente las más grandes, no siempre comprenden la amplitud y profundidad de sus datos, tal vez ni siquiera saben por dónde empezar. Un consultor externo que maneje una plataforma de análisis poderosa puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus datos y, como resultado, tomar decisiones empresariales más informadas.  Los usuarios pueden considerar contactar a [socios de consultoría de BI](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) para ayudar a determinar los análisis y datos más relevantes para capturar sobre el éxito general de su empresa. Después de una consulta adecuada, estas agencias pueden ofrecer asistencia con la configuración o elección de herramientas de BI. Varias de estas agencias pueden ayudar a las empresas con todo el proceso de BI, desde el análisis completo de datos hasta la configuración de procesos o protocolos relacionados con la recopilación de datos. Una relación con estos consultores puede resultar altamente beneficiosa para los usuarios que nunca han realizado análisis de datos antes o desean optimizar los informes de su empresa. **Socios:** Las asociaciones entre empresas a menudo implican el intercambio de datos y la colaboración entre empresas. Como resultado, un repositorio centralizado de datos, que permitiría la gestión de datos, consultas de datos y obtención de información, puede proporcionar una herramienta esencial para que estas empresas tengan éxito juntas, proporcionándoles una vista panorámica de sus datos. ### **¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de análisis?** Las alternativas a las plataformas de análisis pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente: [**Software de análisis de marketing**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Las empresas que buscan herramientas orientadas a casos de uso de marketing y datos de marketing (por ejemplo, relacionados con la segmentación de prospectos) deben considerar soluciones de análisis de marketing que estén diseñadas específicamente para esto. [**Software de análisis de ventas**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Aunque los datos de ventas, como las previsiones de ingresos y los acuerdos cerrados, pueden importarse y analizarse en plataformas de análisis de propósito general, las plataformas de análisis de ventas pueden proporcionar un análisis más detallado de los datos relacionados con las ventas y podrían tener mejores integraciones con herramientas de ventas como los CRM.  [**Software de análisis de registros**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Si una empresa desea centrarse en analizar sus datos de registro de aplicaciones y sistemas, podría beneficiarse del software de análisis de registros, que ayuda a habilitar la documentación de archivos de registro de aplicaciones para registros y análisis. [**Software de análisis predictivo**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Las plataformas de análisis de propósito general permiten a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Dado que las plataformas de análisis permiten estos diferentes tipos de análisis, es posible que no proporcionen las características más robustas para ningún tipo. Por lo tanto, las empresas que se centran en observar datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden utilizar software de análisis predictivo para una solución más afinada.  [**Software de análisis de texto**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Las plataformas de análisis se centran en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y explorar números para informar decisiones empresariales. Las soluciones de análisis de texto son la mejor opción si el usuario desea centrarse en datos no estructurados o de texto. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y extraer análisis de sentimientos, frases clave, temas y otros conocimientos de datos de texto no estructurados. [**Software de visualización de datos**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Las herramientas de visualización de datos pueden ser un excelente lugar para que las empresas comiencen cuando buscan comprender mejor sus datos. Con capacidades que incluyen paneles e informes, el software de visualización de datos a menudo puede configurarse de manera rápida y fácil y es frecuentemente más barato que las plataformas de análisis más robustas.  Sin embargo, es esencial reconocer sus limitaciones. Las soluciones de visualización de datos hacen lo que dicen en la caja: visualización. No proporcionan al usuario una solución de análisis de extremo a extremo desde la preparación de datos hasta la obtención de información, ni ofrecen capacidades significativas de gestión de datos. ### **Software y servicios relacionados con plataformas de análisis** Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las plataformas de análisis incluyen: [**Software de inteligencia empresarial integrada**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Las plataformas de análisis son plataformas independientes que ayudan a las empresas a analizar datos. Las empresas que desean construir capacidades analíticas en aplicaciones, ya sea para uso interno o externo, pueden usar software de BI integrado para lograr este objetivo. [**Software de bases de datos**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** Hay una plétora de soluciones para almacenar, organizar y compartir grandes cantidades de datos que luego pueden ser accedidos y analizados por herramientas de análisis. El software de bases de datos incluye desde [software de big data](https://www.g2.com/categories/big-data) hasta [bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) tradicionales basadas en tablas. Las empresas deben investigar e implementar las herramientas de bases de datos que tengan más sentido para sus tipos de datos particulares o necesidades analíticas.  Al considerar una solución de análisis, los usuarios deben investigar qué bases de datos pueden integrarse con la herramienta para hacer la elección de producto más lógica para su situación. Los productos de análisis no servirían de mucho sin una o más bases de datos de la empresa de las que extraer datos cuando llegue el momento. ### Desafíos con las plataformas de análisis **Configuración:** Las soluciones de análisis pueden tener un proceso de configuración altamente técnico, requiriendo experiencia en TI o desarrollo. Al intentar implementar una de estas plataformas sin un científico de datos interno o un profesional de TI, los usuarios pueden tener dificultades para poner en marcha la tecnología, integrarla con las soluciones adecuadas y crear consultas para la recopilación de datos. Esto podría significar una pérdida significativa de recursos y una incapacidad para usar la herramienta como se pretende. Los usuarios pueden contactar a proveedores de consultoría de BI para obtener asistencia en la configuración de un programa o, en algunos casos, para manejar la totalidad de los informes de BI. **Dependencia excesiva:** Centrarse demasiado en los datos y el análisis también puede ser problemático. Las decisiones basadas en datos son críticas para el éxito de una empresa, pero las decisiones basadas únicamente en datos ignoran las diversas voces dentro y fuera de la organización. Las empresas exitosas combinan un análisis riguroso con narrativas anecdóticas y conversaciones reflexivas sobre el éxito y los componentes del negocio. **Integraciones:** Si la herramienta de análisis no se integra completamente con el software existente, obtener una visión completa del rendimiento operativo de una empresa se vuelve desafiante. Del mismo modo, si una integración experimenta un error de comunicación u otro problema durante una consulta de datos, causa una lectura incorrecta o incompleta. Los usuarios deben hacer un esfuerzo por monitorear estas conexiones y cualquier problema potencial de rendimiento en toda su pila de software para garantizar que se procesen y muestren en los paneles información correcta, completa y actualizada. **Seguridad de datos:** Las empresas deben considerar las opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos y garantizar una estricta seguridad de los datos. Las soluciones de análisis efectivas deben ofrecer opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma según su autorización de seguridad o nivel de antigüedad. ### Cómo elegir las mejores herramientas de análisis #### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de análisis Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera plataforma de análisis, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor plataforma de análisis. Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con todo el trabajo manual que debe completarse. Si la empresa ha acumulado una gran cantidad de datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitan este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán. Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a dar el salto para crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación es una guía detallada con características necesarias y agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más. Dependiendo del alcance de la implementación, puede ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de análisis. #### Comparar productos de plataformas de análisis **Crear una lista larga** Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son esenciales para el proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor. **Crear una lista corta** De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones. **Realizar demostraciones** Para garantizar 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 plataformas de análisis **Elegir un equipo de selección** Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el tomador de decisiones principal, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en la materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. El equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño en empresas más pequeñas, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades. **Analizar los datos** Dado que las plataformas de análisis se centran en los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección también esté basado en datos. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener información, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas. **Negociación** Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea evangelio (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer descuentos en contratos de varios años o recomendar el producto a otros. **Decisión final** Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza y recibe bien, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo. ### ¿Cuánto cuestan las plataformas de software de análisis? Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis vienen tanto como soluciones locales como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales para configurar la infraestructura.  Como con cualquier software, las plataformas de análisis están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras a menudo no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa de los usuarios, el número de usuarios o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación. Una vez configuradas, las plataformas de análisis, especialmente aquellas implementadas en la nube, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos. Dado que estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a obtener información de sus datos y sacar el máximo provecho del software. #### Retorno de la inversión (ROI) Las empresas implementan plataformas de análisis para obtener un retorno de la inversión (ROI). Dado que buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es fundamental comprender sus costos. Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas, dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero. Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana en términos de eficiencia e ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el software antes y después de la implementación para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para fines internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto al usar una herramienta de análisis. ### Implementación de soluciones de software de análisis **¿Cómo se implementan los software de análisis?** La implementación varía 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 una vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y usar el software de manera eficiente y efectiva. **¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma de análisis?** Desplegar adecuadamente una plataforma de análisis puede requerir muchas personas o equipos. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden abarcar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje analítico, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos. ### Tendencias emergentes relacionadas con las plataformas de análisis **Aumentar la accesibilidad de los datos** Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con las plataformas de análisis, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, [herramientas de inteligencia artificial (IA)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) como [software de procesamiento de lenguaje natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más accesible y poderosa, proporcionando resultados más precisos. Con la cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día, es casi una necesidad que implementen algún tipo de software de análisis para comprender y actuar mejor sobre esos datos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa significativa para las empresas que están llevando a cabo una transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a los grandes conjuntos de datos recopilados de varias fuentes. **Cambio de local a la nube** El cambio de análisis de datos locales a la nube ha estado en marcha durante varios años, con cada vez más empresas trasladando sus datos y conocimientos de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener información. Alejarse de la infraestructura local ha ayudado a muchas empresas a habilitar el trabajo de datos en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a Internet. Sin embargo, no todos los usuarios de datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluidas la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En industrias como la atención médica, regulaciones estrictas como la [Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) requieren que los datos sean seguros. Aunque es posible garantizar esta seguridad en la nube, puede ser más complicado. **IA conversacional** Históricamente, para consultar datos dentro de una solución de análisis, los usuarios necesitaban dominar un lenguaje de consulta como SQL. Con el auge de las interfaces conversacionales, los usuarios descubren los datos y conocimientos que buscan utilizando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos permiten que una base de usuarios más amplia acceda y comprenda los datos de la empresa. **Aprendizaje automático** La IA se está convirtiendo rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo del viaje de los datos, desde la ingestión hasta la obtención de información. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta conocimientos inteligentes, en los que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las plataformas de análisis están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir conocimientos ocultos, permitiéndoles dar sentido a los datos y comprender lo que están viendo. ### Preguntas frecuentes sobre plataformas de análisis #### **¿Qué plataformas de análisis tienen una interfaz de usuario intuitiva que los usuarios no técnicos adoptan sin necesidad de formación extensa?** Busqué plataformas de análisis que faciliten encontrar lo que necesitas y también permitan una colaboración fácil. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Tiene una construcción de gráficos de arrastrar y soltar sin SQL ni código que lo hace fácil de usar. Los usuarios pueden conectar Excel, SharePoint y correos electrónicos sin ayuda técnica.  - [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Los usuarios pueden crear paneles con uso limitado y sin un profundo conocimiento técnico. La incorporación es tan simple como compartir los enlaces y dar el acceso adecuado. - [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** La interfaz de usuario similar a una hoja de cálculo proporciona la historia de adopción no técnica más distintiva. Los usuarios pueden extraer datos y trabajar con ellos de maneras complicadas que no requieren codificación. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** El enfoque de capa semántica significa que los usuarios empresariales interactúan con métricas predefinidas en lenguaje sencillo en lugar de tablas sin procesar o SQL, que es el mecanismo fundamental para la adopción no técnica.  #### **¿Cuáles son las mejores plataformas de análisis para equipos empresariales que acceden a información sin habilidades de SQL o ciencia de datos?** El acceso sin SQL significa que los usuarios empresariales pueden explorar, filtrar y crear sus propias vistas sin depender de analistas.  - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Los usuarios no técnicos pueden construir paneles poderosos rápidamente sin SQL. El Editor de Consultas de Power BI maneja las transformaciones de datos a través de clics de botones. La capa DAX existe para usuarios avanzados, pero no es necesaria para informes estándar de autoservicio. - [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** El diferenciador específico de Sigma para el acceso sin SQL es su interfaz similar a una hoja de cálculo en datos de almacén en vivo. Para equipos que ya están en Snowflake o almacenes en la nube, Sigma elimina completamente la barrera de SQL en la capa de análisis. - [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** La plataforma sin código es fácil de usar para equipos no técnicos. Los usuarios pueden aplicar filtros y cambios de rango de fechas sin ninguna codificación. El ecosistema de más de 1000 conectores significa que los datos llegan automáticamente, por lo que los usuarios empresariales interactúan con paneles en lugar de consultas.  - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** El modelo semántico define métricas en lenguaje sencillo; los usuarios empresariales consultan dimensiones y medidas preconstruidas sin escribir una sola línea de SQL.  #### **¿Qué plataformas de análisis admiten paneles colaborativos, anotaciones y acceso móvil para obtener información sobre la marcha?** Busqué herramientas con análisis colaborativo, paneles compartidos, discusión en la plataforma, anotaciones y acceso móvil listo. - [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** Los equipos de ventas pueden acceder a datos y contactos en tiempo real en sus teléfonos. Tiene discusión nativa de la plataforma, compartición de informes y anotación de información como parte del flujo de trabajo diario.  - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** El acceso web y móvil son características de uso diario. La plataforma permite la colaboración para que todos puedan ver el mismo informe al mismo tiempo, actualizado en tiempo real. - [Yellowfin BI](https://www.g2.com/products/yellowfin-bi/reviews) **:** Diseñado en torno a BI colaborativo con características integradas de historia, anotación y transmisión para compartir información con audiencias empresariales.  - [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** Viene con entrega programada de informes, por lo que los números semanales automatizados llegan a las bandejas de entrada sin que nadie ejecute nada manualmente. Los informes por correo electrónico y las notificaciones de métricas pueden configurarse como características del flujo de trabajo diario.  #### **¿Qué soluciones de análisis proporcionan respuesta rápida a consultas y capacidad de profundización para la exploración ad-hoc?** La exploración ad-hoc rápida significa que los usuarios pueden profundizar, pivotar y filtrar sin esperar y sin escribir una nueva consulta cada vez. - [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Los usuarios pueden profundizar en los datos sin escribir consultas. Los conjuntos de datos extraídos funcionan significativamente mejor para el trabajo ad-hoc. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** La capa semántica pre-agrega en la capa de almacén para que las consultas ad-hoc contra conjuntos de datos masivos devuelvan resultados rápidos sin escaneos completos de tablas.  - [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Su enfoque de mapeo de datos directos elimina la capa de agregación que ralentiza la mayoría de las plataformas de BI durante las consultas ad-hoc. Para organizaciones donde la latencia de consulta en conjuntos de datos complejos y de múltiples fuentes es el principal problema, Incorta es una buena opción. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Proporciona filtrado intuitivo a través de países, equipos y períodos de tiempo dentro de los paneles existentes sin la participación de analistas. El modo de conexión Direct Lake reduce específicamente la latencia de consultas ad-hoc. #### **¿Qué soluciones de análisis se integran sin problemas con Snowflake, BigQuery y Redshift?** Las conexiones nativas y en vivo a almacenes de datos modernos, donde las consultas se ejecutan en el almacén en lugar de en la herramienta de BI, es lo que realmente significa una integración sin problemas para los equipos de datos. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** La integración con Active Directory, SharePoint y el ecosistema de Microsoft Fabric se describe como realmente sin problemas para organizaciones que ya están en el stack de Microsoft. - [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Construido para ejecutarse directamente en Snowflake (y BigQuery/Redshift) sin extraer datos. La arquitectura significa que las consultas en vivo del almacén son el modo predeterminado, no una característica opcional. - [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** Es la capa de almacén en sí misma para muchas organizaciones, no una herramienta de BI que se conecta a un almacén, lo que significa que la integración es inherentemente nativa. Para organizaciones que tratan a Databricks como la capa de procesamiento y las herramientas de BI como la capa de visualización en la parte superior, las propias características analíticas de Databricks (a través de SQL Warehouses y notebooks) eliminan la necesidad de una capa de integración separada. - [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** BigQuery es el almacén de datos más mencionado en la base de reseñas de Looker. La arquitectura de SQL push-down de LookML significa que todas las consultas se ejecutan en el almacén (Snowflake, BigQuery, Redshift) en lugar de ser extraídas en Looker. #### **¿Qué soluciones de análisis vienen con almacenamiento en caché robusto y optimización de rendimiento para mantener velocidades rápidas a escala?** El almacenamiento en caché y la optimización del rendimiento son importantes cuando los conjuntos de datos son grandes, los paneles son complejos y los usuarios empresariales no pueden esperar a que se resuelvan las consultas. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** La capa semántica pre-agrega en la capa de almacén específicamente para hacer que las consultas de conjuntos de datos grandes sean rápidas. Para organizaciones donde la latencia de consulta en conjuntos de datos de miles de millones de filas es el problema bloqueante, Kyvos es la opción más diseñada y mejor validada en la categoría en estas dimensiones. - [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** El motor Photon, el almacenamiento en caché de Delta Lake y la arquitectura de computación de escalado automático son los mecanismos de rendimiento a escala.  - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** La seguridad a nivel de fila, la capacidad Premium y las tablas de agregación son el kit de herramientas de optimización a escala. El rendimiento a escala en Power BI es alcanzable pero requiere una arquitectura deliberada, no automática. - [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** El mapeo de datos directos elimina el paso de pre-agregación que crea cuellos de botella de escala en la mayoría de las herramientas de BI, permitiendo que las consultas ad-hoc contra grandes conjuntos de datos transaccionales se ejecuten sin un caché de agregación separado.  #### **¿Qué plataformas de análisis previenen conclusiones incorrectas al aplicar la gobernanza de datos y prevenir la manipulación de métricas?** Busqué plataformas de análisis con características sólidas de gobernanza de datos.  - [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** La gobernanza de LookML, el acceso a datos en tiempo real y la integración sin problemas con almacenes de datos modernos juntos crean el entorno de análisis gobernado que las empresas necesitan para prevenir la deriva de métricas entre equipos. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Aborda la gobernanza a través de la seguridad a nivel de fila, permisos de espacio de trabajo y conjuntos de datos certificados, que restringen qué datos pueden ver los usuarios individuales y previenen la redefinición no autorizada de métricas. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Define métricas una vez a nivel del modelo semántico y aplica esas definiciones para cada consulta y panel descendente.  - [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** El enfoque de gobernanza se basa en Tableau Server y Tableau Cloud, donde las fuentes de datos publicadas se convierten en la capa de métricas certificadas que los creadores de informes individuales consumen en lugar de crear.