¿Qué es lo que más te gusta de ThoughtSpot?
La búsqueda en lenguaje natural permite a los usuarios consultar datos usando inglés simple, reduciendo significativamente los tiempos de análisis de horas a minutos. Esto hace que el análisis de autoservicio sea accesible para los interesados no técnicos.
Las consultas en tiempo real son posibles a través de una conexión en vivo al almacén Redshift en AWS, proporcionando resultados casi instantáneos incluso al trabajar con cientos de miles de millones de filas.
La seguridad y el gobierno se mejoran con el acceso basado en roles (RBA) y la seguridad a nivel de fila (RLS), lo que le da a Thoughtspot una ventaja de cumplimiento y reduce la complejidad que a menudo se encuentra en otras soluciones de BI.
La escalabilidad para cargas empresariales es otra fortaleza, ya que el sistema está diseñado para gestionar conjuntos de datos masivos y complejos de numerosas fuentes de datos. Su arquitectura nativa en la nube ayuda a evitar los problemas de rendimiento que pueden ocurrir con herramientas de BI heredadas.
El ecosistema de flujo de trabajo unificado también es notable. Analyst Studio reúne SQL, Python, R y visualizaciones en un solo entorno, lo que aumenta enormemente la productividad y apoya el análisis de extremo a extremo sin perder el contexto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
¿Qué es lo que no te gusta de ThoughtSpot?
Política de Precios Altos y Opacos: El modelo de precios personalizados de ThoughtSpot puede ser un shock para los presupuestos de BI, especialmente para aquellos que buscan integrar o escalar la plataforma, con costos que superan los $500K anuales para implementaciones a gran escala. En contraste con los niveles asequibles por usuario de Power BI o la licencia transparente de Tableau, los precios de ThoughtSpot pueden parecer impredecibles y pueden representar una barrera significativa para startups más pequeñas y PYMEs.
Opciones Limitadas de Visualización y Personalización: Los paneles carecen del refinamiento y la variedad que se encuentran en las capacidades avanzadas de gráficos de Tableau o Power BI. Los visuales autogenerados de ThoughtSpot a menudo parecen básicos y pueden sentirse lentos durante un análisis en profundidad. La interfaz de usuario puede ser tediosa, haciéndola menos adecuada para informes listos para presentación en comparación con los diseños perfectos de píxeles que ofrecen los competidores.
Limitaciones de IA y PNL en Escenarios del Mundo Real: La función de búsqueda en lenguaje natural puede tener dificultades con consultas complejas o matizadas a menos que haya un modelado sustancial previo. Se queda atrás de herramientas como Sigma, que ofrecen una intuición similar a una hoja de cálculo, o opciones más nuevas como Zenlytic para una exploración genuina ad-hoc. Lograr un verdadero autoservicio aún requiere un equipo dedicado de profesionales de datos para asegurar la precisión completa de los resultados, a diferencia de las capacidades más amplias de Power BI Copilot.
Problemas de Rendimiento y Estabilidad: Aunque ThoughtSpot es rápido para consultas en vivo y respuestas individuales, los liveboards (paneles) pueden volverse lentos o no responder al manejar conjuntos de datos masivos y numerosas visualizaciones durante el trabajo exploratorio. Esto contrasta con el renderizado confiable de Tableau o el manejo eficiente de consultas de Looker.
También hay varias brechas de características y errores ocasionales, lo que puede hacer que ThoughtSpot sea menos confiable para un uso empresarial en tiempo real de alto riesgo en comparación con otras alternativas bien establecidas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.