# Meilleur Plateformes d'analyse pour les petites entreprises *By [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)* Les produits classés dans la catégorie globale Plateformes d'analyse sont similaires à bien des égards et aident les entreprises de toutes tailles à résoudre leurs problèmes commerciaux. Cependant, les fonctionnalités, les tarifs, la configuration et l'installation des petites entreprises diffèrent de celles des autres tailles d'entreprises, c'est pourquoi nous aidons les acheteurs à trouver le bon produit pour les petites entreprises Plateformes d'analyse afin de répondre à leurs besoins. Comparez les évaluations de produits basées sur les avis des utilisateurs d'entreprise ou contactez l'un des conseillers d'achat de G2 pour trouver les bonnes solutions dans la catégorie petites entreprises Plateformes d'analyse. En plus de répondre aux critères d'inclusion dans la catégorie Plateformes d'analyse, pour être inclus dans la catégorie petites entreprises Plateformes d'analyse, un produit doit avoir au moins 10 avis laissés par un évaluateur d'une petite entreprise. ## Top Plateformes d'analyse at a Glance | # | Product | Rating | Best For | What Users Say | |---|---------|--------|----------|----------------| | 1 | [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) | 4.5/5.0 (1,586 reviews) | Tableaux de bord interactifs connectés à Microsoft | "[Tableaux de bord sans code avec des transformations de données faciles et une publication en un clic](https://www.g2.com/fr/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12864007)" | | 2 | [Tableau](https://www.g2.com/fr/products/tableau/reviews) | 4.4/5.0 (3,574 reviews) | Exploration flexible du tableau de bord visuel | "[Visualisations puissantes et flexibles avec de légers retards de performance](https://www.g2.com/fr/survey_responses/tableau-review-11907092)" | | 3 | [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) | 4.6/5.0 (1,277 reviews) | Analytique et flux de travail ML gouvernés dans un lakehouse | "[Lac de données puissant pour le Big Data, la collaboration et des pipelines efficaces](https://www.g2.com/fr/survey_responses/databricks-review-12946286)" | | 4 | [SAS Viya](https://www.g2.com/fr/products/sas-sas-viya/reviews) | 4.3/5.0 (758 reviews) | Analytique en nuage pour la science des données régie | "[Puissant et transformer les données en décisions—sans effort et intelligemment.](https://www.g2.com/fr/survey_responses/sas-viya-review-12682824)" | | 5 | [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews) | 4.6/5.0 (789 reviews) | Préparation et automatisation des données sans code | "[Automatisation des données facile et rapide avec les flux de travail glisser-déposer d'Alteryx](https://www.g2.com/fr/survey_responses/alteryx-review-12594796)" | | 6 | [Looker](https://www.g2.com/fr/products/looker/reviews) | 4.4/5.0 (1,583 reviews) | Gouverné des métriques BI partagées | "[Transforme les données, mais difficile pour les débutants](https://www.g2.com/fr/survey_responses/looker-review-12784757)" | | 7 | [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/fr/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | 4.8/5.0 (261 reviews) | Accélération de la couche sémantique pour la BI d'entreprise | "[Kyvos a unifié notre logique métier avec un modèle sémantique unique](https://www.g2.com/fr/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12797024)" | | 8 | [Domo](https://www.g2.com/fr/products/domo/reviews) | 4.3/5.0 (989 reviews) | Tableaux de bord d'entreprise en libre-service centralisés | "[Plateforme tout-en-un pour l'analyse en temps réel et les tableaux de bord](https://www.g2.com/fr/survey_responses/domo-review-12676104)" | | 9 | [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/fr/products/amazon-quicksight/reviews) | 4.3/5.0 (675 reviews) | Tableaux de bord BI sans serveur natifs AWS | "[Transforme les données brutes en tableaux de bord interactifs pour une meilleure surveillance des tendances](https://www.g2.com/fr/survey_responses/amazon-quicksight-review-12740199)" | | 10 | [Sigma](https://www.g2.com/fr/products/sigma-computing-sigma/reviews) | 4.4/5.0 (543 reviews) | Analytique de type feuille de calcul native à l'entrepôt | "[Outil BI le plus simple : Données Snowflake en direct dans une expérience semblable à un tableur](https://www.g2.com/fr/survey_responses/sigma-review-12573150)" | ## How Many Plateformes d'analyse Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 348 ### 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**: Marché intermédiaire 40% │ Entreprise 33% │ Petite entreprise 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 Plateformes d'analyse Products? **Pourquoi vous pouvez faire confiance aux classements de logiciels de G2:** - 30 Analystes et experts en données - 28,300+ Avis authentiques - 348+ Produits - Classements impartiaux Les classements de logiciels de G2 sont basés sur des avis d'utilisateurs vérifiés, une modération rigoureuse et une méthodologie de recherche cohérente maintenue par une équipe d'analystes et d'experts en données. Chaque produit est mesuré selon les mêmes critères transparents, sans placement payant ni influence du vendeur. Bien que les avis reflètent des expériences utilisateur réelles, qui peuvent être subjectives, ils offrent un aperçu précieux de la performance des logiciels entre les mains de professionnels. Ensemble, ces contributions alimentent le G2 Score, une manière standardisée de comparer les outils dans chaque catégorie. --- **Sponsored** ### Credo AI Credo AI est la plateforme de gouvernance de l'IA pour les entreprises qui ont besoin de déployer l'IA avec contrôle, responsabilité et preuve. La plateforme aide les entreprises à découvrir, évaluer, gouverner et surveiller les systèmes d'IA tout au long de leur cycle de vie — y compris les modèles, applications, agents, flux de travail et fournisseurs d'IA tiers. 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[Tableau](https://www.g2.com/fr/products/tableau/reviews) Tableau est la plateforme d'analytique alimentée par l'IA la plus avancée au monde. Que vous soyez un utilisateur professionnel ou un analyste, Tableau transforme des données fiables en informations exploitables. Avec notre plateforme flexible et interopérable, vous pouvez : Transformez les données en actions à grande échelle grâce à la collaboration humaine et agent. Tableau Next offre une IA agentique pour des flux de travail données-aperçu-action plus rapides. Il fait émerger des insights, fournit des recommandations proactives et vous aide à agir dans le flux de travail. Évoluez les insights basés sur les données avec une confiance opérationnelle totale. Tableau Cloud permet des analyses entièrement gérées à grande échelle. Il accélère votre temps de rentabilisation et vous donne accès aux dernières innovations alimentées par l'IA. Déployez des analyses visuelles en libre-service avec un contrôle et une flexibilité inégalés. Tableau Server répond aux besoins de gouvernance et de sécurité de votre organisation. Il fournit des analyses en libre-service de niveau entreprise sur site ou dans votre cloud privé. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 3,574 **How Do G2 Users Rate Tableau?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Tableau?** - **Vendeur:** [Salesforce](https://www.g2.com/fr/sellers/salesforce) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.salesforce.com/ - **Année de fondation:** 1999 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @salesforce (579,511 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3185/ (83,223 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste d'affaires - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 41% Entreprise, 36% Marché intermédiaire #### What Are Tableau's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (634 reviews) - Visualisation des données (563 reviews) - Visualisation (424 reviews) - Caractéristiques (351 reviews) - Intuitif (317 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (282 reviews) - Difficulté d'apprentissage (240 reviews) - Cher (225 reviews) - Performance lente (155 reviews) - Difficulté (139 reviews) ### 2. [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/fr/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) Power BI Desktop met l'analytique visuelle à portée de main. Avec cet outil d'auteur puissant, vous pouvez créer des visualisations de données interactives et des rapports. Connectez, combinez, modélisez et visualisez vos données. Placez les visuels exactement où vous le souhaitez, analysez et explorez vos données, et partagez du contenu avec d'autres en publiant sur le service web Power BI. Power BI Desktop fait partie de la suite de produits Power BI. Pour surveiller les données clés et partager des tableaux de bord et des rapports, utilisez le service web Power BI. Pour visualiser et interagir avec vos données sur n'importe quel appareil mobile, obtenez l'application Power BI Mobile sur l'AppStore, Google Play ou le Microsoft Store. Pour intégrer des rapports et des visuels époustouflants et entièrement interactifs dans vos applications, utilisez Power BI Embedded. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,586 **How Do G2 Users Rate Microsoft Power BI?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Microsoft Power BI?** - **Vendeur:** [Microsoft](https://www.g2.com/fr/sellers/microsoft) - **Année de fondation:** 1975 - **Emplacement du siège social:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft (13,091,954 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (231,632 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** MSFT **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 42% Entreprise, 37% Marché intermédiaire #### What Are Microsoft Power BI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (137 reviews) - Visualisation des données (125 reviews) - Intégrations (66 reviews) - BI puissant (63 reviews) - Fonctionnalités de cartographie (49 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (75 reviews) - Performance lente (65 reviews) - Problèmes de performance (29 reviews) - Modélisation de données complexes (27 reviews) - Personnalisation limitée (25 reviews) ### 3. [SAS Viya](https://www.g2.com/fr/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya est une plateforme de données et d'IA native du cloud qui permet aux équipes de créer, déployer et faire évoluer une IA explicable qui conduit à des décisions fiables et sûres. Elle unit l'ensemble du cycle de vie des données et de l'IA et permet aux équipes d'innover rapidement tout en équilibrant vitesse, automatisation et gouvernance par conception. Viya unifie la gestion des données, l'analyse avancée et la prise de décision sur une seule plateforme, permettant ainsi aux organisations de passer de l'expérimentation à la production en toute confiance, en offrant un impact commercial mesurable qui est sécurisé, explicable et évolutif dans n'importe quel environnement. Les capacités clés requises pour prendre des décisions fiables incluent : • Clarté de bout en bout sur le cycle de vie des données et de l'IA, avec une traçabilité intégrée, une auditabilité et une surveillance continue pour soutenir des décisions défendables. • Gouvernance par conception, permettant une supervision cohérente des données, des modèles et des décisions pour réduire les risques et accélérer l'adoption. • IA explicable à grande échelle, afin que les insights et les résultats puissent être compris, validés et dignes de confiance par les entreprises et les régulateurs. • Analytique opérationnalisée, garantissant que la valeur se poursuit au-delà du déploiement grâce à la surveillance, au réentraînement et à la gestion du cycle de vie. • Déploiement flexible et natif du cloud, permettant aux organisations de commencer n'importe où et de s'étendre partout tout en maintenant le contrôle. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 758 **How Do G2 Users Rate SAS Viya?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.1/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAS Viya?** - **Vendeur:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.sas.com/ - **Année de fondation:** 1976 - **Emplacement du siège social:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (60,863 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,638 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Étudiant, Programmeur statistique - **Top Industries:** Pharmaceutique, Banque - **Company Size:** 33% Entreprise, 33% Petite entreprise #### What Are SAS Viya's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (234 reviews) - Caractéristiques (218 reviews) - Analytique (196 reviews) - Analyse des données (166 reviews) - Intuitif (145 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (151 reviews) - Courbe d'apprentissage (144 reviews) - Complexité (143 reviews) - Apprentissage difficile (117 reviews) - Cher (108 reviews) ### 4. [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/fr/products/amazon-quicksight/reviews) Amazon QuickSight est un service de business intelligence (BI) unifié basé sur le cloud à l'échelle hyperscale. Avec QuickSight, tous les utilisateurs peuvent répondre à des besoins analytiques variés à partir de la même source de vérité grâce à des tableaux de bord interactifs modernes, des rapports paginés, des requêtes en langage naturel et des analyses intégrées. Avec Amazon Q dans QuickSight, les analystes commerciaux et les utilisateurs professionnels peuvent utiliser le langage naturel pour construire, découvrir et partager des insights significatifs en quelques secondes, transformant les insights en impact plus rapidement. Plus de 100 000 clients utilisent Amazon QuickSight. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 675 **How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Amazon QuickSight?** - **Vendeur:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/fr/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Année de fondation:** 2006 - **Emplacement du siège social:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud (2,231,239 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/amazon-web-services/ (156,424 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ: AMZN **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Ingénieur logiciel - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 40% Petite entreprise, 37% Marché intermédiaire #### What Are Amazon QuickSight's Pros and Cons? **Pros:** - Intégrations (69 reviews) - Facilité d'utilisation (62 reviews) - Intégrations faciles (57 reviews) - Visualisation des données (41 reviews) - Gestion du tableau de bord (39 reviews) **Cons:** - Personnalisation limitée (62 reviews) - Courbe d'apprentissage (36 reviews) - Visualisation limitée (26 reviews) - Fonctionnalités manquantes (20 reviews) - Mauvaise conception d'interface (20 reviews) ### 5. [GoodData.AI](https://www.g2.com/fr/products/gooddata-ai/reviews) GoodData est la plateforme d'intelligence décisionnelle complète et native de l'IA qui aide les entreprises à transformer les données en informations exploitables de qualité professionnelle. Conçu pour des analyses gouvernées et évolutives, GoodData permet aux organisations de construire, d'opérationnaliser et d'intégrer des décisions, des flux de travail et des agents d'IA directement dans les produits et les flux de travail commerciaux. La plateforme combine l'Analytics as Code, une couche sémantique et de métriques gouvernée, des API, des SDK et une interopérabilité ouverte de l'IA pour aider les équipes à créer des expériences analytiques et d'IA composables à travers les produits, les flux de travail et les environnements clients. Des analyses intégrées et tableaux de bord aux assistants, flux de travail d'IA et agents interopérables, GoodData offre aux équipes la base pour passer de l'information à l'action avec une gouvernance, une performance et une flexibilité de déploiement intégrées. Aujourd'hui, GoodData sert plus de 140 000 entreprises et 3,2 millions d'utilisateurs dans le monde entier. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 589 **How Do G2 Users Rate GoodData.AI?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.4/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind GoodData.AI?** - **Vendeur:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/fr/sellers/gooddata-ai) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.gooddata.ai/ - **Année de fondation:** 2007 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @gooddata - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/202760/ (282 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Chef de produit - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Services aux consommateurs - **Company Size:** 44% Marché intermédiaire, 40% Petite entreprise #### What Are GoodData.AI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (52 reviews) - Visualisation des données (34 reviews) - Intégrations (34 reviews) - Intuitif (30 reviews) - Personnalisation (28 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (28 reviews) - Difficulté d'apprentissage (19 reviews) - Fonctionnalités manquantes (19 reviews) - Complexité (13 reviews) - Personnalisation limitée (12 reviews) ### 6. [Yellowfin BI](https://www.g2.com/fr/products/yellowfin-bi/reviews) Yellowfin est la seule suite analytique qui combine avec succès des tableaux de bord basés sur l'action avec une analyse automatisée de pointe et une narration de données. En offrant la meilleure expérience analytique, Yellowfin fournit à vos utilisateurs des moyens uniques d'interagir avec et d'agir sur leurs données, et répond aux besoins des analystes de données, des utilisateurs professionnels, des clients et des développeurs qui souhaitent créer, déployer ou utiliser des expériences analytiques étonnantes. Analytique pour les entreprises de logiciels Intégrez et incorporez des analyses avec une différence dans votre application, à votre manière Analytique pour l'entreprise Obtenez plus de valeur de vos données de manière nouvelle et innovante Constructeurs d'applications analytiques Exploitez votre expertise de domaine pour créer des produits de données qui enchantent **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 418 **How Do G2 Users Rate Yellowfin BI?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Yellowfin BI?** - **Vendeur:** [Yellowfin](https://www.g2.com/fr/sellers/yellowfin) - **Année de fondation:** 2003 - **Emplacement du siège social:** Austin, Texas - **Twitter:** @YellowfinBI (5,783 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/358856/ (63 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Directeur Général, Analyste d'affaires - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 46% Petite entreprise, 35% Marché intermédiaire #### What Are Yellowfin BI's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (69 reviews) - Personnalisation du tableau de bord (35 reviews) - Visualisation des données (34 reviews) - Intuitif (32 reviews) - Interface utilisateur (26 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (33 reviews) - Gestion des grandes données (26 reviews) - Performance lente (23 reviews) - Problèmes de performance (19 reviews) - Personnalisation limitée (17 reviews) ### 7. [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/fr/products/ibm-cognos-analytics/reviews) IBM Cognos Analytics est une solution d'intelligence d'affaires et d'analytique qui utilise l'IA agentique pour aider les équipes à transformer des données fiables en informations exploitables, à construire des applications analytiques gouvernées et à prendre de meilleures décisions. Les équipes peuvent explorer les données, surveiller les indicateurs clés de performance (KPI), analyser les performances, prévoir les tendances et partager des informations à travers l'entreprise. La solution est conçue pour les dirigeants d'entreprise, les analystes, les auteurs de rapports, les équipes informatiques et les équipes de gouvernance des données qui ont besoin de rapports gouvernés, d'analytique en libre-service, de modélisation des données et d'options de déploiement flexibles. Les cas d'utilisation courants incluent le reporting d'entreprise, le reporting opérationnel, le reporting financier, la création de tableaux de bord, la gestion de la performance, la prévision et l'analytique en libre-service gouvernée. Elle prend en charge à la fois les équipes BI centralisées et les utilisateurs distribués qui ont besoin d'un accès cohérent à des analyses fiables. Principales capacités : 1. Créez des rapports et des tableaux de bord gouvernés : construisez, planifiez, distribuez et gérez des rapports, des tableaux de bord et des visualisations pour les équipes, les dirigeants et les parties prenantes. Soutenez le reporting de routine, les revues d'affaires et les applications analytiques conçues à cet effet avec des informations cohérentes. 2. Explorez les données avec contrôle : utilisez l'analytique en libre-service, les modèles de données certifiés, les métriques gouvernées, les contrôles d'accès et l'auditabilité pour maintenir la cohérence des rapports à travers les équipes et les départements. 3. Analysez et prévoyez plus rapidement : utilisez l'assistance en langage naturel, les insights automatisés et la prévision pour aider les utilisateurs à comprendre les données plus rapidement dans les versions et déploiements pris en charge. 4. Mettez les agents de reporting au travail : utilisez les capacités d'IA agentique dans les versions et déploiements pris en charge pour trouver des rapports, résumer les résultats, partager des insights et créer ou affiner des rapports en utilisant le langage naturel. 5. Déployez là où l'entreprise en a besoin : exécutez Cognos Analytics dans des environnements sur site, hébergés par IBM, hybrides ou de conteneurs certifiés pour s'aligner sur les exigences d'infrastructure, de sécurité et de gouvernance. Cognos Analytics aide les organisations à réduire le travail répétitif de reporting, à améliorer la cohérence des métriques et des tableaux de bord, et à rendre l'analytique des données gouvernées plus facile d'accès à travers l'entreprise. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 435 **How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?** - **Vendeur:** [IBM](https://www.g2.com/fr/sellers/ibm) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.ibm.com - **Année de fondation:** 1911 - **Emplacement du siège social:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity (74,679 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (328,202 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Analyste - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 58% Entreprise, 26% Marché intermédiaire #### What Are IBM Cognos Analytics's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (36 reviews) - Génération de rapport (17 reviews) - Analytique (15 reviews) - Visualisation des données (15 reviews) - Interface utilisateur (12 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (18 reviews) - Difficulté d'apprentissage (10 reviews) - Performance lente (9 reviews) - Complexité (8 reviews) - Usage complexe (6 reviews) ### 8. [Deepnote](https://www.g2.com/fr/products/deepnote/reviews) Deepnote est un espace de travail de données où agents et humains collaborent. Il est conçu pour simplifier l'exploration des données, accélérer l'analyse et fournir rapidement des insights exploitables pour vous et votre équipe. Contrairement aux outils obsolètes tels que Jupyter, Deepnote est conçu pour la prochaine décennie. Deepnote donne à toute personne travaillant avec des données des superpouvoirs. Il unifie votre flux de travail de données à travers une couche sémantique intégrée, préparant vos données pour des applications avancées d'IA. Vous pouvez également tirer parti de notre copilote de données IA pour discuter avec vos données, créer des graphiques, écrire du code ou transformer vos carnets de notes IA en tableaux de bord ou applications de données complets. Combinez données, code SQL ou Python, et visualisations côte à côte sur une toile flexible - enrichie avec des modèles de raisonnement IA de pointe. 🤖 Analysez avec l'IA • Générez du code et des visualisations en décrivant votre objectif. • Écrivez, exécutez et déboguez automatiquement du code avec l'IA. • Avancez plus vite avec des suggestions IA contextuelles. 🔗 Unifiez • Connectez-vous à plus de 60 sources de données comme BigQuery, Snowflake et PostgreSQL. • Combinez Python et SQL dans un seul carnet de notes. • Construisez des modules ETL, analytiques et de métriques réutilisables. • Créez une couche sémantique avec des définitions partagées et des métriques fiables. ⚖️ Évoluez • Augmentez instantanément la puissance de calcul, plus incluse que Colab. • Planifiez des tâches et recevez des notifications avec des résultats actualisés. • Organisez le travail dans des projets et dossiers pour une clarté d'équipe. • Gérez les flux de travail via l'API REST. 🚀 Lancez • Transformez des carnets de notes en tableaux de bord ou applications de données, nativement ou avec Streamlit. • Laissez les utilisateurs explorer les données avec des entrées interactives. • Partagez des applications sécurisées et en direct en un clic. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 377 **How Do G2 Users Rate Deepnote?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 7.7/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Deepnote?** - **Vendeur:** [Deepnote](https://www.g2.com/fr/sellers/deepnote) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.deepnote.com - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco , US - **Twitter:** @DeepnoteHQ (5,241 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deepnote (17 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Étudiant, Analyste de données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Enseignement supérieur - **Company Size:** 68% Petite entreprise, 24% Marché intermédiaire #### What Are Deepnote's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (170 reviews) - Collaboration (120 reviews) - Intégrations faciles (76 reviews) - Collaboration d'équipe (76 reviews) - Gestion des données (67 reviews) **Cons:** - Performance lente (61 reviews) - Fonctionnalités limitées (32 reviews) - Problèmes de gestion des données (29 reviews) - Fonctionnalités manquantes (26 reviews) - Caractéristiques manquantes (25 reviews) ### 9. [Looker](https://www.g2.com/fr/products/looker/reviews) Looker, la plateforme d'intelligence d'affaires de Google Cloud, vous permet de dialoguer avec vos données. Les organisations se tournent vers Looker pour une BI en libre-service et gouvernée, pour créer des applications personnalisées avec des métriques fiables, ou pour intégrer la modélisation Looker dans leur environnement existant. Le résultat est une efficacité améliorée de l'ingénierie des données et une véritable transformation des affaires. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 1,583 **How Do G2 Users Rate Looker?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Looker?** - **Vendeur:** [Google](https://www.g2.com/fr/sellers/google) - **Année de fondation:** 1998 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google (31,901,456 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (341,888 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:GOOG **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Ingénieur de données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 60% Marché intermédiaire, 20% Entreprise #### What Are Looker's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (108 reviews) - Aperçus (64 reviews) - Intégrations faciles (57 reviews) - Intégrations (54 reviews) - Analytique (51 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (52 reviews) - Difficulté d'apprentissage (38 reviews) - Chargement lent (29 reviews) - Performance lente (29 reviews) - Complexité (27 reviews) ### 10. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/fr/products/splunk-enterprise/reviews) Découvrez ce qui se passe dans votre entreprise et prenez des mesures significatives rapidement avec Splunk Enterprise. Automatisez la collecte, l'indexation et l'alerte des données machine essentielles à vos opérations. Découvrez les informations exploitables de toutes vos données — quelle que soit la source ou le format. Exploitez l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour des décisions commerciales prédictives et proactives. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 414 **How Do G2 Users Rate Splunk Enterprise?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Interface des rapports:** 5.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Splunk Enterprise?** - **Vendeur:** [Cisco](https://www.g2.com/fr/sellers/cisco) - **Année de fondation:** 1984 - **Emplacement du siège social:** San Jose, CA - **Twitter:** @Cisco (720,379 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,545 employés sur LinkedIn®) - **Propriété:** NASDAQ:CSCO **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur logiciel, Ingénieur Logiciel Senior - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 64% Entreprise, 27% Marché intermédiaire #### What Are Splunk Enterprise's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (46 reviews) - Gestion des journaux (31 reviews) - Intégrations (26 reviews) - Caractéristiques (25 reviews) - Tableaux de bord (23 reviews) **Cons:** - Cher (32 reviews) - Courbe d'apprentissage (29 reviews) - Performance lente (19 reviews) - Complexité (18 reviews) - Problèmes de tarification (18 reviews) ### 11. [Alteryx](https://www.g2.com/fr/products/alteryx/reviews) Alteryx, grâce à sa plateforme Alteryx One, aide les entreprises à transformer des données complexes et déconnectées en un état propre et prêt pour l'IA. Que vous créiez des prévisions financières, analysiez la performance des fournisseurs, segmentiez des données clients, analysiez la rétention des employés ou construisiez des applications d'IA compétitives à partir de vos données propriétaires, Alteryx One facilite le nettoyage, le mélange et l'analyse des données pour débloquer les insights uniques qui conduisent à des décisions percutantes. Analytique guidée par l'IA Alteryx automatise et simplifie chaque étape de la préparation et de l'analyse des données, de la validation et de l'enrichissement à l'analytique prédictive et aux insights automatisés. Intégrez l'IA générative directement dans vos flux de travail pour rationaliser les tâches complexes de données et générer des insights plus rapidement. Une flexibilité inégalée, que vous préfériez des flux de travail sans code, des commandes en langage naturel ou des options à faible code, Alteryx s'adapte à vos besoins. Fiable. Sécurisé. Prêt pour l'entreprise. Alteryx est approuvé par plus de la moitié des Global 2000 et 19 des 20 plus grandes banques mondiales. Avec une automatisation, une gouvernance et une sécurité intégrées, vos flux de travail peuvent évoluer et maintenir la conformité tout en fournissant des résultats cohérents. Et peu importe si vos systèmes sont sur site, hybrides ou dans le cloud ; Alteryx s'intègre sans effort dans votre infrastructure. Facile à utiliser. Profondément connecté. Ce qui distingue vraiment Alteryx, c'est notre concentration sur l'efficacité et la facilité d'utilisation pour les analystes et notre communauté active de 700 000 utilisateurs d'Alteryx pour vous soutenir à chaque étape de votre parcours. Avec une intégration transparente aux données partout, y compris des plateformes comme Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP et Salesforce, notre plateforme aide à unifier les données cloisonnées et à accélérer l'accès aux insights. Visitez Alteryx.com pour plus d'informations et pour commencer votre essai gratuit. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 789 **How Do G2 Users Rate Alteryx?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 7.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Alteryx?** - **Vendeur:** [Alteryx](https://www.g2.com/fr/sellers/alteryx) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.alteryx.com - **Année de fondation:** 1997 - **Emplacement du siège social:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx (26,153 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,304 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste - **Top Industries:** Services financiers, Comptabilité - **Company Size:** 63% Entreprise, 21% Marché intermédiaire #### What Are Alteryx's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (333 reviews) - Automatisation (148 reviews) - Intuitif (132 reviews) - Apprentissage facile (102 reviews) - Efficacité (102 reviews) **Cons:** - Cher (88 reviews) - Courbe d'apprentissage (80 reviews) - Fonctionnalités manquantes (62 reviews) - Difficulté d'apprentissage (55 reviews) - Performance lente (41 reviews) ### 12. [Databricks](https://www.g2.com/fr/products/databricks/reviews) Databricks est une plateforme unifiée de données et d'IA qui aide les organisations à construire, gouverner et faire évoluer des pipelines de données, des analyses, des applications d'apprentissage automatique, d'IA et des agents. Plus de 20 000 organisations dans le monde — y compris adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever, et 70 % du Fortune 500 — comptent sur Databricks pour travailler avec des données d'entreprise et de l'IA à grande échelle. Basée à San Francisco avec plus de 30 bureaux dans le monde, Databricks offre une plateforme unifiée qui inclut Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie et Unity Catalog. Fondée en 2013 par les créateurs originaux d'Apache Spark™, Delta Lake, MLflow et Unity Catalog, Databricks est construite sur une architecture de lakehouse ouverte qui réunit données, analyses et IA. La plateforme est utilisée par des ingénieurs de données, des scientifiques de données, des analystes, des développeurs, des équipes d'apprentissage automatique, des équipes d'IA et des utilisateurs professionnels pour collaborer tout au long du cycle de vie des données et de l'IA. Les principales capacités de Databricks incluent : - Ingénierie des données : Construire, automatiser et gérer des pipelines de données batch, en streaming et en temps réel fiables. - Analytique et intelligence d'affaires : Exécuter des analyses SQL, créer des tableaux de bord et permettre aux équipes commerciales d'explorer les données. - Gouvernance des données : Découvrir, sécuriser et gérer les actifs de données et d'IA à travers les équipes, les clouds et les charges de travail. - Apprentissage automatique et IA : Développer des modèles, construire des applications d'IA générative et créer des agents d'IA de qualité production. - Applications de données : Construire et déployer des applications basées sur les données en utilisant des données d'entreprise gouvernées. Disponible sur AWS, Azure et Google Cloud, Databricks aide les organisations à travailler à travers les clouds, à réduire les silos de données et à simplifier la collaboration entre les équipes et les outils. Les clients utilisent Databricks pour des cas d'utilisation tels que la personnalisation client, la détection de fraude, la maintenance prédictive, l'analyse en temps réel, la cybersécurité, la recherche en santé, la gestion des risques financiers, l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement et la prise de décision alimentée par l'IA. Databricks est utilisé dans des industries telles que les services financiers, la santé et les sciences de la vie, le commerce de détail, la fabrication, l'énergie et le secteur public. Les organisations utilisent la plateforme pour moderniser l'infrastructure de données, accélérer l'adoption de l'IA et transformer les données d'entreprise en valeur commerciale. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 1,277 **How Do G2 Users Rate Databricks?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Databricks?** - **Vendeur:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/fr/sellers/databricks-inc) - **Site Web de l'entreprise:** https://databricks.com - **Année de fondation:** 2013 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks (91,542 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (15,627 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Ingénieur de données, Analyste de données - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Services financiers - **Company Size:** 48% Entreprise, 38% Marché intermédiaire #### What Are Databricks's Pros and Cons? **Pros:** - Caractéristiques (288 reviews) - Facilité d'utilisation (278 reviews) - Intégrations (189 reviews) - Collaboration (150 reviews) - Gestion des données (150 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (112 reviews) - Cher (97 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (96 reviews) - Fonctionnalités manquantes (69 reviews) - Complexité (64 reviews) ### 13. [Hex](https://www.g2.com/fr/products/hex-tech-hex/reviews) Hex est la plateforme d'analyse IA préférée dans le monde. Avec Hex, tout le monde peut explorer les données en utilisant le langage naturel, avec ou sans code, le tout dans un contexte fiable, sur une plateforme alimentée par l'IA. Get started now \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Get a demo \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2 **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 397 **How Do G2 Users Rate Hex?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 7.6/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Hex?** - **Vendeur:** [Hex Tech](https://www.g2.com/fr/sellers/hex-tech) - **Site Web de l'entreprise:** https://hex.tech/ - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Twitter:** @_hex_tech (6,952 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hex-technologies/ (249 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Scientifique des données - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 54% Marché intermédiaire, 22% Petite entreprise #### What Are Hex's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (130 reviews) - Requêtes SQL (81 reviews) - Gestion des données (79 reviews) - Requête SQL (74 reviews) - Analyse des données (62 reviews) **Cons:** - Fonctionnalités limitées (45 reviews) - Fonctionnalités manquantes (41 reviews) - Caractéristiques manquantes (38 reviews) - Visualisation limitée (30 reviews) - Problèmes de gestion des données (29 reviews) ### 14. [ThoughtSpot](https://www.g2.com/fr/products/thoughtspot/reviews) ThoughtSpot est l'entreprise de la plateforme d'analytique agentique pour l'entreprise. Avec le langage naturel et l'IA, ThoughtSpot permet à chacun dans une organisation de poser des questions sur les données, d'obtenir des réponses et d'agir. Conçu pour les équipes de données avec du code et sans code pour les utilisateurs professionnels, ThoughtSpot est suffisamment intuitif pour être utilisé par n'importe qui, tout en étant conçu pour gérer de grandes et complexes données cloud à grande échelle. Des clients comme Coca-Cola, Hilton Worldwide et Capital One libèrent tout le potentiel de leurs données avec ThoughtSpot. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 321 **How Do G2 Users Rate ThoughtSpot?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind ThoughtSpot?** - **Vendeur:** [ThoughtSpot](https://www.g2.com/fr/sellers/thoughtspot) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.thoughtspot.com - **Année de fondation:** 2012 - **Emplacement du siège social:** Mountain View, CA - **Twitter:** @thoughtspot (10,975 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2647843/ (1,695 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 45% Entreprise, 42% Marché intermédiaire #### What Are ThoughtSpot's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (63 reviews) - Aperçus (43 reviews) - Analytique (31 reviews) - Intuitif (23 reviews) - Visualisation des données (21 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (23 reviews) - Fonctionnalités manquantes (13 reviews) - Difficulté d'apprentissage (8 reviews) - Complexité (7 reviews) - Personnalisation limitée (7 reviews) ### 15. [Sigma](https://www.g2.com/fr/products/sigma-computing-sigma/reviews) Sigma est la plateforme d'applications et d'analytique IA connectée à l'entrepôt de données cloud. En utilisant Sigma, les équipes commerciales et techniques peuvent créer des applications IA intelligentes et prêtes pour la production qui accélèrent et automatisent les flux de travail opérationnels. Sigma offre une interface de feuille de calcul, des éditeurs SQL et Python, des constructeurs visuels, et une IA native pour aider les équipes à transformer les données en direct en applications interactives, analyses, rapports et expériences intégrées. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 543 **How Do G2 Users Rate Sigma?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.4/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Sigma?** - **Vendeur:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/fr/sellers/sigma-computing) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.sigmacomputing.com/ - **Année de fondation:** 2014 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, California - **Twitter:** @sigmacomputing (1,556 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/7801411/ (1,415 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Responsable du succès client - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 58% Marché intermédiaire, 21% Entreprise #### What Are Sigma's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (73 reviews) - Interface utilisateur (29 reviews) - Support client (27 reviews) - Visualisation des données (27 reviews) - Gestion des données (26 reviews) **Cons:** - Chargement lent (23 reviews) - Performance lente (22 reviews) - Personnalisation limitée (20 reviews) - Courbe d'apprentissage (17 reviews) - Fonctionnalités manquantes (14 reviews) ### 16. [Coefficient](https://www.g2.com/fr/products/coefficient/reviews) Le coefficient est une nouvelle façon de travailler avec les données de votre entreprise de manière meilleure, plus rapide et plus précise sans jamais quitter votre feuille de calcul, en s'intégrant aux outils que vous utilisez déjà. Une fois installé, Coefficient vit comme un compagnon de barre latérale, de sorte que les données de votre entreprise ne sont qu'à quelques clics à tout moment. Toute source de données avec laquelle vous travaillez est disponible directement dans votre barre latérale Coefficient – telles que Salesforce, HubSpot, Snowflake, NetSuite, QuickBooks, MySQL et Looker – avec la possibilité de consolider vos données de plusieurs systèmes en une seule feuille de calcul. Utilisez les filtres Coefficient pour personnaliser facilement vos importations afin de ne travailler qu'avec les données dont vous avez besoin, en gardant vos feuilles de calcul performantes. Revenez rapidement à tout moment pour ajouter plus de données dans le même rapport. Ne reconstruisez jamais la même analyse deux fois en gardant vos données à jour avec des mises à jour programmées. Et, utilisez les alertes Coefficient pour déclencher des messages Slack ou email à chaque fois que votre feuille de calcul est mise à jour. Maintenant, vous pouvez transformer votre feuille de calcul en le système de surveillance le plus flexible et puissant pour toutes les données de votre entreprise. Dites « au revoir » aux flux de travail de données manuels et « bonjour » aux feuilles de calcul connectées. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 188 **How Do G2 Users Rate Coefficient?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.0/10 (Category avg: 9.1/10) **Who Is the Company Behind Coefficient?** - **Vendeur:** [Coefficient](https://www.g2.com/fr/sellers/coefficient) - **Site Web de l'entreprise:** https://coefficient.io/ - **Année de fondation:** 2020 - **Emplacement du siège social:** Palo Alto, CA - **Twitter:** @coefficient_io (345 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/coefficientworks/ (71 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 47% Marché intermédiaire, 36% Petite entreprise #### What Are Coefficient's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (72 reviews) - Automatisation (42 reviews) - Intégrations (42 reviews) - Gain de temps (36 reviews) - Intégrations faciles (31 reviews) **Cons:** - Fonctionnalités limitées (18 reviews) - Limitations des fonctionnalités (17 reviews) - Limitations (13 reviews) - Fonctionnalités manquantes (12 reviews) - Problèmes d'intégration (11 reviews) ### 17. [SAP Analytics Cloud](https://www.g2.com/fr/products/sap-analytics-cloud/reviews) Avec la solution SAP Analytics Cloud, vous pouvez réunir l'analytique et la planification avec une intégration unique aux applications SAP et un accès fluide aux sources de données hétérogènes. En tant que solution d'analytique et de planification au sein de la SAP Business Technology Platform, SAP Analytics Cloud soutient des informations fiables et des processus de planification intégrés à l'échelle de l'entreprise pour vous aider à prendre des décisions sans hésitation. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 750 **How Do G2 Users Rate SAP Analytics Cloud?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.0/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind SAP Analytics Cloud?** - **Vendeur:** [SAP](https://www.g2.com/fr/sellers/sap) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.sap.com/ - **Année de fondation:** 1972 - **Emplacement du siège social:** Walldorf - **Twitter:** @SAP (297,052 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/sap/ (141,955 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Consultant principal, Consultant - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Logiciels informatiques - **Company Size:** 49% Entreprise, 28% Marché intermédiaire #### What Are SAP Analytics Cloud's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (68 reviews) - Analyse des données (52 reviews) - Visualisation des données (51 reviews) - Intégrations faciles (40 reviews) - Analytique (39 reviews) **Cons:** - Performance lente (36 reviews) - Courbe d'apprentissage (35 reviews) - Difficulté d'apprentissage (33 reviews) - Problèmes de performance (32 reviews) - Gestion de grands ensembles de données (30 reviews) ### 18. [HockeyStack](https://www.g2.com/fr/products/hockeystack/reviews) HockeyStack connecte chaque source de données à travers votre mouvement de mise sur le marché et transforme les données marketing et commerciales dispersées en réponses claires sur ce qui génère des revenus, et les actions à renforcer. Les capacités clés incluent : Odin (Analyste IA) : Posez des questions en anglais simple et obtenez une analyse instantanée, le raisonnement derrière les chiffres, et les prochaines étapes recommandées, plus des insights automatisés sur vos métriques clés sans avoir à construire de tableaux de bord. Rapports d'attribution : Modèles de tableaux de bord prêts à l'emploi dès le premier jour, puis rapports personnalisés sans code à travers 9 modèles d'attribution, montrant les campagnes et canaux qui génèrent du pipeline de la première impression à la conclusion gagnée. Rapports de levée : Mesurez l'impact incrémental réel de chaque campagne, afin de savoir ce qui a réellement causé des revenus plutôt que ce qui est simplement apparu dans le parcours. Parcours d'acheteur : Voyez chaque interaction dans une vue horodatée de la première touche à la conclusion, alimentée par un suivi sans cookies qui capture le parcours complet. Intelligence de compte & ABM/ABX : Identifiez les visiteurs anonymes, construisez des listes cibles avec des intentions de première et de tierce partie, diffusez des annonces, et synchronisez le tout avec votre CRM, soutenu par un scoring de compte et de lead de premier ordre. Atteignez une attribution défendable, une croissance plus efficace, et des décisions budgétaires confiantes, sans code ni file d'attente d'analyste. Commencez avec HockeyStack dès aujourd'hui ! **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 80 **How Do G2 Users Rate HockeyStack?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind HockeyStack?** - **Vendeur:** [HockeyStack](https://www.g2.com/fr/sellers/hockeystack) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.hockeystack.com - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, US - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/hockeystack/ (98 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 61% Marché intermédiaire, 34% Petite entreprise #### What Are HockeyStack's Pros and Cons? **Pros:** - Aperçus (19 reviews) - Analytique (18 reviews) - Facilité d'utilisation (14 reviews) - Utile (13 reviews) - Précision d'attribution (11 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (11 reviews) - Courbe d'apprentissage abrupte (8 reviews) - Complexité (5 reviews) - Fonctionnalités manquantes (5 reviews) - Chronophage (5 reviews) ### 19. [Knowi](https://www.g2.com/fr/products/knowi/reviews) Knowi est une plateforme d'analytique alimentée par l'IA de bout en bout conçue pour les données modernes, permettant aux entreprises de toutes tailles d'accélérer considérablement le passage des données brutes aux insights exploitables. Avec une intégration native à pratiquement n'importe quelle source de données—including SQL, NoSQL (MongoDB, Elasticsearch, InfluxDB), REST APIs, bases de données cloud, et documents—Knowi élimine le besoin de processus complexes de transformation de données requis par les solutions alternatives. Les équipes de données peuvent intégrer, mélanger, visualiser et analyser des données de n'importe quelle source 10 fois plus rapidement, le tout au sein d'une seule plateforme. Elles peuvent ensuite tirer parti de l'IA pour découvrir des insights, intégrer des analyses dans des applications, partager des tableaux de bord avec les utilisateurs professionnels, et automatiser les rapports. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate Knowi?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 9.3/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 9.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Knowi?** - **Vendeur:** [Knowi](https://www.g2.com/fr/sellers/knowi) - **Année de fondation:** 2015 - **Emplacement du siège social:** Oakland, California - **Twitter:** @knowico (2,636 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3675224/ (23 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Company Size:** 48% Petite entreprise, 37% Marché intermédiaire #### What Are Knowi's Pros and Cons? **Pros:** - Support client (4 reviews) - Croissance des affaires (3 reviews) - Capacités de l'IA (2 reviews) - Automatisation (2 reviews) - Facilité d'utilisation (2 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Manque de conseils (1 reviews) - Manque de tutoriels (1 reviews) ### 20. [KNIME](https://www.g2.com/fr/products/knime-analytics-platform/reviews) KNIME aide tout le monde à comprendre les données. Sa plateforme d'analyse KNIME, gratuite et open source, permet à quiconque — qu'il vienne d'un milieu commercial, technique ou de données — de travailler intuitivement avec les données, chaque jour. KNIME Business Hub est le complément commercial de la plateforme d'analyse KNIME et permet aux utilisateurs de collaborer sur la science des données et de partager des insights à travers l'organisation. Ensemble, les produits soutiennent le cycle de vie complet de la science des données, permettant aux équipes à tous les niveaux de préparation analytique de soutenir l'opérationnalisation des données et de construire une pratique de science des données évolutive. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 86 **How Do G2 Users Rate KNIME?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.2/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind KNIME?** - **Vendeur:** [KNIME](https://www.g2.com/fr/sellers/knime) - **Site Web de l'entreprise:** https://knime.com - **Année de fondation:** 2008 - **Emplacement du siège social:** Zurich, Switzerland - **Twitter:** @knime (8,001 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/692207?trk=tyah&trkInfo=clickedVertical%3Acompany%2CclickedEntityId%3A692207%2Cidx%3A2-1-4%2CtarId%3A1454002156993%2Ctas%3Aknime (241 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Technologie de l'information et services, Enseignement supérieur - **Company Size:** 44% Entreprise, 33% Marché intermédiaire #### What Are KNIME's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Facilité de codage (4 reviews) - Facilité d'apprentissage (4 reviews) - Apprentissage (4 reviews) - Visualisation des données (3 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (3 reviews) - Utilisation de la mémoire (3 reviews) - Limitations de stockage (3 reviews) - Problèmes de gestion des données (2 reviews) - Ressources d'apprentissage insuffisantes (2 reviews) ### 21. [Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)](https://www.g2.com/fr/products/strategy-one-formerly-microstrategy-one/reviews) Strategy (Nasdaq: MSTR) est la première et la plus grande entreprise de trésorerie Bitcoin au monde. Notre stratégie de trésorerie repose sur l'adoption du bitcoin comme principal actif de réserve de trésorerie. En utilisant les produits des financements par actions et par emprunts, ainsi que les flux de trésorerie de nos opérations, nous accumulons stratégiquement du bitcoin et plaidons pour son rôle en tant que capital numérique. Notre stratégie de trésorerie est conçue pour offrir aux investisseurs divers degrés d'exposition économique au bitcoin en proposant une gamme de titres, y compris des instruments de capitaux propres et de revenu fixe. Nos solutions technologiques fournissent des logiciels d'analyse d'entreprise alimentés par l'IA, faisant progresser notre vision de l'Intelligence Partout. Nous tirons parti de nos capacités de développement pour explorer l'innovation dans les applications Bitcoin, intégrant l'expertise en analyse avec notre engagement envers la croissance des actifs numériques. Nous croyons que notre combinaison d'excellence opérationnelle, de réserve stratégique de bitcoin et de concentration sur l'innovation technologique nous positionne comme un leader dans les secteurs des actifs numériques et de l'analyse d'entreprise, offrant une opportunité unique de création de valeur à long terme. Une plateforme BI tout-en-un, Strategy One stimule des analyses omniprésentes alimentées par l'IA à grande échelle pour des milliers des plus grandes et des plus connues marques dans le monde. Notre plateforme moderne native du cloud crée une approche unifiée de l'analyse d'entreprise alimentée par l'IA qui alimente tout, des rapports parfaits au pixel près aux applications analytiques sur mesure, en passant par les expériences de données mobiles et les analyses modernes en libre-service – le tout construit sur une architecture de données sous-jacente unique qui tisse ensemble données, règles commerciales et métadonnées afin qu'elles soient réutilisables, héritables et conscientes de la confidentialité. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 529 **How Do G2 Users Rate Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 7.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 7.5/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)?** - **Vendeur:** [Strategy (formerly MicroStrategy)](https://www.g2.com/fr/sellers/strategy-formerly-microstrategy) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.strategy.com/software - **Année de fondation:** 1989 - **Emplacement du siège social:** Tysons Corner, VA - **Twitter:** @MicroStrategy (303,420 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/strategy/ (3,457 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Développeur en Intelligence d'Affaires, Manager - **Top Industries:** Détail, Services financiers - **Company Size:** 62% Entreprise, 29% Marché intermédiaire #### What Are Strategy One (formerly MicroStrategy ONE)'s Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (7 reviews) - Innovation (7 reviews) - Configuration facile (6 reviews) - Personnalisation (4 reviews) - Personnalisation du tableau de bord (4 reviews) **Cons:** - Difficulté d'apprentissage (5 reviews) - Courbe d'apprentissage (4 reviews) - Fonctionnalités manquantes (4 reviews) - Usage complexe (3 reviews) - Restrictions d'accès (2 reviews) ### 22. [Cube](https://www.g2.com/fr/products/cube-2023-07-31/reviews) Cube Cloud est une couche sémantique universelle qui facilite la connexion des données cloisonnées et la création de métriques cohérentes accessibles à tout consommateur de données–IA, BI, tableurs et analyses intégrées. La solution offre des intégrations et une interopérabilité inégalées, soutenant un ensemble robuste d'options de déploiement, de connectivité de données, de langages de programmation et d'API natives afin que vous puissiez construire des solutions adaptées à vos exigences uniques sur la pile de données moderne. Avec Cube Cloud, les données commerciales deviennent cohérentes, précises, faciles d'accès et, surtout, fiables. Les ingénieurs de données et les développeurs d'applications utilisent la plateforme orientée développeur et axée sur le code de Cube Cloud pour : - Organiser et gouverner les données des entrepôts de données cloud en modèles de données centralisés, cohérents et réutilisables et en définitions commerciales. - Appliquer les meilleures pratiques et processus d'ingénierie logicielle à la gestion des données : CI/CD, environnements isolés et contrôle de version avec intégration Git. - Utiliser des capacités intelligentes comme la génération de code de modèle de données et la génération de code d'analytique intégrée frontale pour augmenter la productivité. - Optimiser la performance des requêtes et économiser sur l'utilisation des données cloud avec des capacités de mise en cache de pré-agrégation. - Fournir des données à tout outil en aval via des API de données : SQL, REST, GraphQL, IA et MDX. Cube accélère les décisions basées sur des données fiables, offrant de meilleures expériences aux employés à l'intérieur de l'organisation, aux clients à l'extérieur de l'organisation, et même aux machines avec nos intégrations natives OpenAI. Construisez des expériences d'IA générative avec l'API IA. Pour les cas d'utilisation BI internes, Cube Cloud fournit un catalogue sémantique et des capacités d'IA générative pour simplifier la découverte, l'exploration et l'accès aux données modélisées et au contenu BI connecté en aval pour les analystes de données et les utilisateurs commerciaux. Vous pouvez ajouter un nombre illimité de comptes d'utilisateurs nommés pour permettre à quiconque de rechercher et de réutiliser des produits de données fiables et d'effectuer des requêtes en langage naturel dans une interface simplifiée et conviviale pour les utilisateurs commerciaux. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 27 **How Do G2 Users Rate Cube?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 9.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Cube?** - **Vendeur:** [Cube](https://www.g2.com/fr/sellers/cube-637927e0-6501-4673-89d8-4d5ecadb4f96) - **Année de fondation:** 2019 - **Emplacement du siège social:** San Francisco, CA - **Twitter:** @the_cube_dev (2,215 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cube-dev/ (47 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 52% Petite entreprise, 37% Marché intermédiaire #### What Are Cube's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (5 reviews) - Personnalisation (4 reviews) - BI puissant (4 reviews) - Support client (3 reviews) - Flexibilité (3 reviews) **Cons:** - Fonctionnalités manquantes (4 reviews) - Insectes (3 reviews) - Intégration de données (2 reviews) - Fonctionnalités limitées (2 reviews) - Bugs logiciels (2 reviews) ### 23. [Domo](https://www.g2.com/fr/products/domo/reviews) La plateforme de produits d'IA et de données de Domo permet aux organisations de transformer les données en informations et solutions exploitables. Elle permet aux utilisateurs de connecter sans effort des sources de données diverses, de préparer les données pour leur utilisation et de générer des rapports et des visualisations dynamiques, le tout au sein d'une interface unique. Avec des capacités d'IA et d'automatisation intégrées, les équipes peuvent facilement créer et utiliser des agents d'IA, rationaliser les flux de travail et créer des solutions sur mesure. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 989 **How Do G2 Users Rate Domo?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Domo?** - **Vendeur:** [Domo](https://www.g2.com/fr/sellers/domo) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.domo.com - **Année de fondation:** 2010 - **Emplacement du siège social:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk (63,526 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/25237/ (1,305 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** Analyste de données, Analyste d'affaires - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Marketing et publicité - **Company Size:** 49% Marché intermédiaire, 29% Entreprise #### What Are Domo's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (248 reviews) - Visualisation des données (116 reviews) - Intuitif (95 reviews) - Intégrations faciles (93 reviews) - Intégrations (88 reviews) **Cons:** - Courbe d'apprentissage (66 reviews) - Fonctionnalités manquantes (59 reviews) - Problèmes de gestion des données (55 reviews) - Cher (45 reviews) - Complexité (43 reviews) ### 24. [Equals](https://www.g2.com/fr/products/equals/reviews) La feuille de calcul de nouvelle génération. Equals est le moyen le plus rapide et le plus flexible pour mesurer et rendre compte de votre entreprise SaaS. Automatisez vos rapports avec précision. Analysez depuis le confort d'une feuille de calcul. Alimenté par des données en direct de Stripe, Salesforce, Hubspot et votre base de données SQL. ---- Nous comprenons tous le pouvoir et la valeur des données. Pourtant, parmi l'explosion de nouveaux outils pour nous aider à en comprendre le sens, nous finissons invariablement par revenir à une feuille de calcul. Les outils de BI sont intrinsèquement complexes et les solutions universelles ne suffisent tout simplement pas. Pourquoi ? La feuille de calcul est le seul outil qui vous offre la flexibilité nécessaire pour correspondre aux spécificités de votre entreprise. Il n'y a vraiment rien de tel — une toile sur laquelle vous pouvez jouer, déplacer, toucher et ressentir les données tout en construisant des analyses et des rapports sophistiqués et cumulatifs. Cependant, commencer des analyses dans Excel et Sheets est pénible. Vos données proviennent toujours d'ailleurs, vous devez les exporter en CSV, les importer dans votre feuille de calcul, et espérer que vous n'avez rien manqué. Et ensuite, les maintenir à jour est la douleur originale multipliée par dix. Chez Equals, nous construisons une feuille de calcul de nouvelle génération qui fonctionne exactement comme celles qui l'ont précédée mais qui est adaptée à cette ère de travail. Elle est directement connectée à vos données et est aussi libre et flexible qu'une feuille de calcul. Elle est associée à des tableaux de bord de niveau BI qui sont aussi rapides et faciles à créer qu'un document. Basés en Amérique du Nord, nous construisons des logiciels et des entreprises depuis plus de 10 ans chez des entreprises comme Intercom, Atlassian, Stripe et Loom. Nous sommes soutenus par les meilleurs innovateurs et investisseurs de la Silicon Valley, y compris a16z et Craft Ventures. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 39 **How Do G2 Users Rate Equals?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 9.7/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 8.8/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 9.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 9.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Equals?** - **Vendeur:** [Equals](https://www.g2.com/fr/sellers/equals) - **Année de fondation:** 2021 - **Emplacement du siège social:** US Remote - **Twitter:** @heyequals (3,798 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/equalshq/ (26 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Who Uses This:** PDG - **Top Industries:** Logiciels informatiques - **Company Size:** 85% Petite entreprise, 15% Marché intermédiaire #### What Are Equals's Pros and Cons? **Pros:** - Facilité d'utilisation (9 reviews) - Support client (6 reviews) - Analyse des données (6 reviews) - Manipulation des données (5 reviews) - Configurer la facilité (5 reviews) **Cons:** - Insectes (2 reviews) - Courbe d'apprentissage (2 reviews) - Fonctionnalités manquantes (2 reviews) - Usage complexe (1 reviews) - Problèmes de copier-coller (1 reviews) ### 25. [Bold BI](https://www.g2.com/fr/products/bold-bi/reviews) Bold BI® par Syncfusion® est une plateforme d'analytique moderne et flexible qui permet à tout le monde, des utilisateurs professionnels aux développeurs, de transformer des données brutes en informations significatives, rapidement. Que vous intégriez des analyses dans votre application ou que vous construisiez des tableaux de bord à partir de zéro, Bold BI facilite la livraison d'expériences de données puissantes et interactives sans compromettre la performance ou la sécurité. Avec une interface intuitive sans code, de type glisser-déposer, même les utilisateurs non techniques peuvent créer des tableaux de bord époustouflants en quelques minutes. Pendant ce temps, les développeurs bénéficient d'une personnalisation approfondie grâce à des API robustes, des SDK et des options de marque blanche, ce qui simplifie l'intégration des analyses de manière transparente dans n'importe quelle application. Avec le support de plus de 130 sources de données, y compris Microsoft SQL Server, Azure SQL Data Warehouse, Oracle, REST APIs, Bold Datahub, et plus encore, Bold BI offre une flexibilité et une connectivité de données inégalées. Conçu pour des déploiements sécurisés et évolutifs, l'architecture multi-locataire de la plateforme et ses fonctionnalités de sécurité de niveau entreprise incluent l'authentification unique (SSO) via OAuth2 et OpenID et le contrôle d'accès basé sur les rôles pour garantir la protection des données et une gestion simplifiée des utilisateurs. Le partage de tableaux de bord en temps réel, les alertes programmées et les options d'exportation rendent la collaboration sans effort, aidant les équipes à rester alignées et à prendre des décisions plus rapides basées sur les données. Soutenu par Syncfusion, Bold BI offre un support expert de bout en bout, idéal pour les organisations cherchant à faire évoluer leurs analyses. Les clients bénéficient d'une assistance 24/5 grâce à des appels de support programmés gratuits, un chat en direct et des emails, de l'intégration à la mise en œuvre complète. REMARQUE : Les avis plus anciens peuvent faire référence au nom historique du produit, "Syncfusion Dashboard Platform." **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 88 **How Do G2 Users Rate Bold BI?** - **the product a-t-il été un bon partenaire commercial?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10) - **Étapes pour répondre:** 7.9/10 (Category avg: 8.3/10) - **Interface des rapports:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Champs calculés:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Who Is the Company Behind Bold BI?** - **Vendeur:** [Syncfusion](https://www.g2.com/fr/sellers/syncfusion) - **Site Web de l'entreprise:** https://www.syncfusion.com - **Année de fondation:** 2001 - **Emplacement du siège social:** Morrisville, North Carolina - **Twitter:** @Syncfusion (11,907 abonnés Twitter) - **Page LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/123064/ (2,611 employés sur LinkedIn®) **Who Uses This Product?** - **Top Industries:** Logiciels informatiques, Technologie de l'information et services - **Company Size:** 51% Petite entreprise, 32% Marché intermédiaire #### What Are Bold BI's Pros and Cons? **Pros:** - Support client (17 reviews) - Facilité d'utilisation (16 reviews) - Intégrations (12 reviews) - Personnalisation du tableau de bord (8 reviews) - Intégration des fonctionnalités (8 reviews) **Cons:** - Insectes (8 reviews) - Courbe d'apprentissage (7 reviews) - Configuration difficile (6 reviews) - Bugs logiciels (5 reviews) - Problèmes de tableau de bord (4 reviews) ## What Is Plateformes d'analyse? [Outils et logiciels d'analyse](https://www.g2.com/fr/categories/analytics-tools-software) ## What Software Categories Are Similar to Plateformes d'analyse? - [Outils de visualisation de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-visualization-tools) - [Logiciel d'analyse prédictive](https://www.g2.com/fr/categories/predictive-analytics) - [Logiciel d'intelligence d'affaires intégré](https://www.g2.com/fr/categories/embedded-business-intelligence) - [Logiciel d'analyse marketing](https://www.g2.com/fr/categories/marketing-analytics) - [Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique](https://www.g2.com/fr/categories/data-science-and-machine-learning-platforms) - [Outils ETL](https://www.g2.com/fr/categories/etl-tools) - [Logiciel de préparation de données](https://www.g2.com/fr/categories/data-preparation) --- ## How Do You Choose the Right Plateformes d'analyse? ### Ce que vous devez savoir sur les plateformes d'analyse ### Qu'est-ce que les plateformes logicielles d'analytique ? Les plateformes d'analytique, également connues sous le nom de plateformes de business intelligence (BI), permettent aux entreprises d'obtenir une visibilité sur leurs données grâce à l'intégration, au nettoyage, au mélange, à l'enrichissement, à la découverte des données, et plus encore. Ces outils sont des systèmes robustes qui nécessitent parfois des compétences en informatique et en science des données pour accéder et déchiffrer les données de l'entreprise via des requêtes personnalisées. Les plateformes d'analytique offrent une vue d'ensemble des données d'une entreprise en extrayant des sources de données structurées et non structurées via des requêtes détaillées. Les utilisateurs occasionnels en entreprise bénéficient également des plateformes d'analytique, qui offrent des tableaux de bord personnalisables et la possibilité d'explorer des points de données et des tendances spécifiques. ### Quels types d'outils et de plateformes d'analytique existent ? #### **Logiciel tout-en-un** ##### **Plateformes d'analytique en libre-service** Les plateformes d'analytique en libre-service ne nécessitent pas de connaissances en codage, de sorte que les utilisateurs finaux en entreprise peuvent les utiliser pour leurs besoins en données. Les logiciels d'analytique d'entreprise basés sur le cloud offrent souvent une fonctionnalité de glisser-déposer pour créer des tableaux de bord, des modèles préconstruits pour interroger les données, et, parfois, des requêtes en langage naturel pour la découverte des données. ##### **Logiciel BI intégré** Le logiciel BI intégré peut intégrer des fonctionnalités d'analytique propriétaires dans d'autres applications d'entreprise. Les entreprises peuvent choisir un produit intégré pour promouvoir l'adoption par les utilisateurs ; en plaçant l'analytique à l'intérieur des logiciels régulièrement utilisés, les entreprises permettent aux employés de tirer parti des données disponibles. Ces solutions offrent une fonctionnalité en libre-service afin que les utilisateurs finaux moyens en entreprise puissent utiliser les données pour améliorer la prise de décision. #### **Solutions ponctuelles** ##### **Analyse des causes profondes** Les entreprises de toutes tailles produisent d'énormes quantités de données provenant de nombreuses sources différentes. Il peut être difficile de suivre les flux et reflux des données et de repérer les anomalies et les tendances à travers des dizaines, voire des centaines (parfois même des milliers) de sources de données. Certaines solutions offrent à l'utilisateur une vue d'ensemble de ses données et l'alertent intelligemment des changements en temps réel. Une fois alertés, ils peuvent plonger pour évaluer la situation et la résoudre. ### Quelles sont les caractéristiques communes des solutions d'analytique ? Les plateformes logicielles d'analytique sont d'une grande aide pour toute organisation ayant besoin de visualisation de données en temps opportun pour des analyses de haut niveau. Voici quelques caractéristiques essentielles des plateformes d'analytique qui peuvent aider les utilisateurs à en tirer le meilleur parti : **Préparation des données :** Bien que des logiciels de préparation des données autonomes existent pour aider à découvrir, mélanger, combiner, nettoyer et enrichir les données—afin que de grands ensembles de données puissent être facilement intégrés, consommés et analysés—les plateformes d'analytique doivent intégrer ces fonctionnalités dans leur offre principale. En particulier, les plateformes d'analytique doivent prendre en charge le mélange et la modélisation des données, permettant à l'utilisateur final de combiner des données provenant de différentes bases de données et autres sources de données et de développer des modèles de données robustes à partir de ces données. C'est une étape cruciale pour donner un sens au chaos en combinant des données de diverses sources. **Gestion des données :** Une fois les données correctement intégrées, elles doivent être gérées. Cela inclut la restriction de l'accès aux données à certains utilisateurs, par exemple. Bien que certaines entreprises optent pour une solution de gestion des données autonome, telle qu'un entrepôt de données, les plateformes d'analytique doivent, par définition, fournir un certain niveau de gestion des données. **Modélisation et mélange des données :** Comme mentionné, il n'est ni efficace ni souvent efficace d'examiner les données lorsqu'elles sont dispersées dans de nombreux systèmes. En tant que cloud d'entreprise, les plateformes d'analytique aident les entreprises à consolider les données et à combiner les points de données pour comprendre la relation entre les données et en tirer des informations approfondies. **Rapports et tableaux de bord :** Les tableaux de bord multilayers en temps réel sont une caractéristique centrale des plateformes d'analytique. Les utilisateurs peuvent programmer leur logiciel d'analytique pour afficher les métriques de leur choix et créer plusieurs tableaux de bord qui montrent des analyses liées à des équipes ou initiatives spécifiques. Des analyses prédictives du trafic du site web aux taux de conversion des clients sur une période spécifiée, les utilisateurs peuvent choisir leurs métriques préférées à afficher dans les tableaux de bord et créer autant de tableaux de bord que nécessaire. Les administrateurs peuvent ajuster les autorisations de différents tableaux de bord afin qu'ils soient accessibles aux utilisateurs de l'entreprise qui en ont le plus besoin. Les utilisateurs peuvent partager des tableaux de bord spécifiques sur les moniteurs de bureau ou prendre des captures d'écran des tableaux de bord pour les enregistrer et les partager au besoin. Certains produits de plateformes d'analytique peuvent permettre aux utilisateurs d'explorer les tableaux de bord sur leurs appareils mobiles. [**Libre-service**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Les organisations utilisent ces outils pour créer des tableaux de bord interactifs pour découvrir des informations exploitables. Cela permet aux utilisateurs d'entreprise tels que les représentants commerciaux, les responsables des ressources humaines, les marketeurs et d'autres membres non spécialisés dans les données de prendre des décisions basées sur des données commerciales pertinentes. **Analytique avancée :** De nombreuses solutions d'analytique intègrent des fonctionnalités avancées, parfois appelées analytique augmentée, pour mieux comprendre les données d'une entreprise, même sans support informatique. Celles-ci peuvent inclure des capacités d'analytique prédictive et de découverte des données, qui incluent des suggestions intelligentes pour la visualisation des données et des suggestions alimentées par l'apprentissage automatique pour des informations plus approfondies. Autres fonctionnalités incluent [Détection d'anomalies](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Basé sur des requêtes](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Recherche](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Traditionnel](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional) ### Quels sont les avantages d'utiliser des plateformes d'analytique ? **Remplacer les logiciels anciens ou disparates :** Les entreprises peuvent remplacer les solutions de stockage de données obsolètes et les outils de reporting et migrer vers un cloud d'entreprise tout-en-un en tant que plateforme d'analytique. Cependant, la migration des données n'est pas essentielle pour déployer une solution d'analytique, car les entreprises peuvent ne pas avoir le temps ou les ressources pour le faire. Par conséquent, il convient de noter que ces plateformes peuvent s'intégrer à une multitude de solutions, telles que [les systèmes de planification des ressources d'entreprise (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) et [les logiciels de gestion de la relation client (CRM)](https://www.g2.com/categories/crm). **Améliorer la productivité :** Les jours où il fallait trier des dizaines, voire des centaines, de systèmes et nécessiter un immense soutien de l'informatique sont révolus. Avec les plateformes d'analytique (en particulier celles qui sont en libre-service et disposent de fonctionnalités telles que la recherche en langage naturel), toute personne à la recherche de données et d'analyses de données, y compris les utilisateurs d'entreprise moyens, peut tirer des informations de leurs données. **Gagner du temps (automatisation) :** Pour la plupart des plateformes d'analytique, les utilisateurs n'ont plus besoin d'une solide formation en langages de requête. Au lieu de cela, la découverte des données et l'analyse des causes profondes permettent aux utilisateurs de recevoir automatiquement des alertes et des informations sur leurs données et d'être informés si les données ont changé de manière significative. **Réduire les erreurs :** Bien que les outils de préparation des données autonomes puissent être la bonne solution pour les entreprises ayant des données particulièrement complexes, les plateformes d'analytique permettent aux utilisateurs de nettoyer et de préparer leurs données grâce à des méthodes de cartographie des données et de déduplication. **Consolider les données :** Dans cette ère axée sur les données, pratiquement tous les programmes et appareils d'une entreprise produisent des données massives. Pour comprendre ces données diversifiées de la meilleure façon possible, il est souvent nécessaire de les combiner par des méthodes telles que le mélange de données, qui permet aux utilisateurs d'intégrer des données de plusieurs sources en un ensemble de données fonctionnel. **Améliorer les processus :** Sans une plateforme d'analytique à utiliser dans toute l'entreprise, les processus peuvent être lents et inefficaces, car les parties intéressées recherchent des données provenant de sources disparates et demandent des données à diverses personnes. Les plateformes d'analytique peuvent aider un utilisateur d'entreprise à accéder rapidement aux données et à l'analyse des données et à les partager avec les parties prenantes internes et externes. ### **Qui utilise les outils d'analytique ?** Les plateformes d'analytique peuvent avoir des utilisateurs internes et externes. #### **Utilisateurs internes** **Analystes de données et scientifiques des données :** Ces employés sont généralement les utilisateurs puissants des outils d'analytique, créant des requêtes complexes à l'intérieur des plateformes pour obtenir une compréhension plus approfondie des données critiques pour l'entreprise. Ces équipes peuvent également être chargées de créer des tableaux de bord en libre-service à distribuer à d'autres équipes. **Équipes de vente :** Les équipes de vente utilisent des outils d'analytique en libre-service et des solutions d'analytique intégrée pour obtenir des informations sur les comptes potentiels, la performance des ventes et les prévisions de pipeline, entre autres cas d'utilisation. L'utilisation d'outils d'analytique dans une équipe de vente peut aider les entreprises à optimiser leurs processus de vente et à influencer les revenus. **Équipes marketing :** Les équipes marketing mènent souvent différents types de campagnes, y compris le marketing par e-mail, la publicité numérique ou même des campagnes publicitaires traditionnelles. Les outils d'analytique permettent aux équipes marketing de suivre la performance de ces campagnes en un seul endroit centralisé. **Équipes financières :** Les équipes financières utilisent les logiciels d'analytique pour obtenir des informations sur les facteurs impactant le résultat net d'une organisation. En intégrant les données financières avec les données de vente, de marketing et d'autres opérations, les équipes comptables et financières tirent des informations exploitables qui n'auraient peut-être pas été découvertes en utilisant des outils traditionnels. **Équipes des opérations et de la chaîne d'approvisionnement :** Les solutions d'analytique utilisent souvent le système ERP d'une entreprise comme source de données. Ces applications suivent tout, de la comptabilité à la chaîne d'approvisionnement et à la distribution ; les gestionnaires de la chaîne d'approvisionnement peuvent optimiser plusieurs processus pour gagner du temps et des ressources en saisissant les données de la chaîne d'approvisionnement dans une plateforme d'analytique. #### **Utilisateurs externes** **Consultants :** Les entreprises, en particulier les plus grandes, ne comprennent pas toujours l'étendue et la profondeur de leurs données, ne sachant peut-être même pas par où commencer. Un consultant externe utilisant une plateforme d'analytique puissante peut aider les entreprises à mieux comprendre leurs données et, par conséquent, à prendre des décisions commerciales plus éclairées. Les utilisateurs peuvent envisager de contacter [des partenaires de conseil en BI](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) pour aider à déterminer les analyses et les données les plus pertinentes à capturer sur le succès global de leur entreprise. Suite à une consultation appropriée, ces agences peuvent offrir une assistance pour la mise en place ou le choix d'outils BI. Un certain nombre de ces agences peuvent aider les entreprises tout au long du processus BI, de l'analyse complète des données à la mise en forme des processus ou des protocoles liés à la collecte de données. Une relation avec ces consultants peut s'avérer très bénéfique pour les utilisateurs qui n'ont jamais effectué d'analyse de données auparavant ou qui souhaitent optimiser le reporting de leur entreprise. **Partenaires :** Les partenariats entre entreprises impliquent souvent le partage de données et la collaboration inter-entreprises. En conséquence, un référentiel centralisé de données, qui permettrait la gestion des données, l'interrogation des données et les informations sur les données, peut fournir un outil essentiel pour que ces entreprises réussissent ensemble, leur offrant une vue d'ensemble de leurs données. ### **Quelles sont les alternatives aux plateformes d'analytique ?** Les alternatives aux plateformes d'analytique peuvent remplacer ce type de logiciel, soit partiellement, soit complètement : [**Logiciel d'analytique marketing**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Les entreprises à la recherche d'outils orientés vers les cas d'utilisation marketing et les données marketing (par exemple, liées au ciblage des prospects) devraient examiner les solutions d'analytique marketing qui sont conçues à cet effet. [**Logiciel d'analytique des ventes**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Bien que les données de vente telles que les prévisions de revenus et les affaires conclues puissent être importées et analysées dans des plateformes d'analytique à usage général, les plateformes d'analytique des ventes peuvent fournir une analyse plus granulaire des données liées aux ventes et pourraient avoir de meilleures intégrations avec les outils de vente tels que les CRM. [**Logiciel d'analyse des journaux**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Si une entreprise souhaite se concentrer sur l'analyse de ses données de journaux provenant d'applications et de systèmes, elle pourrait bénéficier d'un logiciel d'analyse des journaux, qui aide à documenter les fichiers journaux des applications pour les enregistrements et l'analytique. [**Logiciel d'analytique prédictive**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Les plateformes d'analytique à usage général permettent aux entreprises de réaliser diverses formes d'analyse, telles que prescriptive, descriptive et prédictive. Étant donné que les plateformes d'analytique permettent ces différents types d'analyses, elles pourraient ne pas offrir les fonctionnalités les plus robustes pour chaque type. Par conséquent, les entreprises axées sur l'examen des données passées et présentes pour prédire les résultats futurs peuvent utiliser un logiciel d'analytique prédictive pour une solution plus fine. [**Logiciel d'analyse de texte**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Les plateformes d'analytique se concentrent sur les données structurées ou numériques, permettant aux utilisateurs d'approfondir et d'explorer les chiffres pour éclairer les décisions commerciales. Les solutions d'analyse de texte sont le meilleur choix si l'utilisateur souhaite se concentrer sur les données non structurées ou textuelles. Ces outils aident les utilisateurs à comprendre rapidement et à extraire l'analyse des sentiments, les phrases clés, les thèmes et d'autres informations à partir de données textuelles non structurées. [**Logiciel de visualisation des données**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Les outils de visualisation des données peuvent être un excellent point de départ pour les entreprises cherchant à mieux comprendre leurs données. Avec des capacités incluant des tableaux de bord et des rapports, le logiciel de visualisation des données peut souvent être rapide et facile à configurer et est souvent moins cher que les plateformes d'analytique plus robustes. Cependant, il est essentiel de reconnaître leurs limitations. Les solutions de visualisation des données font ce qu'elles disent sur la boîte : la visualisation. Elles ne fournissent pas à l'utilisateur une solution d'analytique de bout en bout, de la préparation des données aux informations sur les données, ni ne fournissent des capacités significatives de gestion des données. ### **Logiciels et services liés aux plateformes d'analytique** Les solutions connexes qui peuvent être utilisées avec les plateformes d'analytique incluent : [**Logiciel de business intelligence intégré**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Les plateformes d'analytique sont des plateformes autonomes qui aident les entreprises à analyser les données. Les entreprises qui souhaitent intégrer des capacités d'analytique dans des applications, que ce soit pour un usage interne ou externe, peuvent utiliser un logiciel BI intégré pour atteindre cet objectif. [**Logiciel de base de données**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** Il existe une pléthore de solutions pour stocker, organiser et partager de grandes quantités de données qui peuvent ensuite être accessibles et analysées par des outils d'analytique. Le logiciel de base de données inclut tout, des logiciels de [big data](https://www.g2.com/categories/big-data) aux [bases de données relationnelles](https://www.g2.com/categories/relational-databases) traditionnelles basées sur des tables. Les entreprises devraient rechercher et mettre en œuvre les outils de base de données qui ont le plus de sens pour leurs types de données particuliers ou leurs besoins analytiques. Lors de l'examen d'une solution d'analytique, les utilisateurs devraient enquêter sur les bases de données qui peuvent s'intégrer à l'outil pour faire le choix de produit le plus logique pour leur situation. Les produits d'analytique ne serviraient pas à grand-chose sans une ou plusieurs bases de données d'entreprise pour extraire des données lorsque le moment est venu. ### Défis avec les plateformes d'analytique **Configuration :** Les solutions d'analytique peuvent avoir un processus de configuration très technique, nécessitant une expertise informatique ou de développement. Lorsqu'on essaie de mettre en œuvre l'une de ces plateformes sans un scientifique des données ou un professionnel de l'informatique interne, les utilisateurs peuvent avoir du mal à faire démarrer la technologie, à l'intégrer aux solutions appropriées et à créer des requêtes pour la collecte de données. Cela pourrait signifier une perte significative de ressources et une incapacité à utiliser l'outil comme prévu. Les utilisateurs peuvent contacter des fournisseurs de conseil en BI pour obtenir de l'aide pour configurer un programme ou, dans certains cas, pour gérer l'ensemble du reporting BI. **Surdépendance :** Se concentrer trop sur les données et l'analytique peut également être problématique. Les décisions basées sur les données sont essentielles au succès d'une entreprise, mais les décisions basées uniquement sur les données ignorent les diverses voix internes et externes à l'organisation. Les entreprises prospères combinent une analytique rigoureuse avec des récits anecdotiques et des conversations réfléchies sur le succès et les composantes de l'entreprise. **Intégrations :** Si l'outil d'analytique ne s'intègre pas complètement avec le logiciel existant, obtenir une vue complète de la performance opérationnelle d'une entreprise devient difficile. De même, si une intégration rencontre une erreur de communication ou un autre problème lors d'une requête de données, cela entraîne une lecture incorrecte ou incomplète. Les utilisateurs devraient veiller à surveiller ces connexions et tout problème de performance potentiel dans leur pile logicielle pour s'assurer que des informations correctes, complètes et à jour sont traitées et affichées sur les tableaux de bord. **Sécurité des données :** Les entreprises doivent envisager des options de sécurité pour s'assurer que les bons utilisateurs voient les bonnes données et garantir une sécurité stricte des données. Les solutions d'analytique efficaces devraient offrir des options de sécurité permettant aux administrateurs d'attribuer aux utilisateurs vérifiés différents niveaux d'accès à la plateforme en fonction de leur autorisation de sécurité ou de leur niveau de séniorité. ### Comment choisir les meilleurs outils d'analytique #### Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les plateformes d'analytique Si une entreprise commence tout juste et cherche à acheter sa première plateforme d'analytique, ou peut-être qu'une organisation doit mettre à jour un système hérité—où qu'une entreprise en soit dans son processus d'achat, g2.com peut aider à sélectionner la meilleure plateforme d'analytique. Les points de douleur particuliers de l'entreprise pourraient être liés à tout le travail manuel qui doit être accompli. Si l'entreprise a accumulé beaucoup de données, elle doit rechercher une solution qui peut évoluer avec l'organisation. Les utilisateurs devraient réfléchir aux points de douleur et les noter ; ceux-ci devraient être utilisés pour aider à créer une liste de critères. De plus, l'acheteur doit déterminer le nombre d'employés ayant besoin de ce logiciel, car cela détermine le nombre de licences qu'ils achèteront probablement. Prendre une vue d'ensemble de l'entreprise et identifier les points de douleur peut aider l'équipe à se lancer dans la création d'une liste de critères. La liste est un guide détaillé avec des fonctionnalités nécessaires et souhaitables, y compris le budget, les fonctionnalités, le nombre d'utilisateurs, les intégrations, les exigences de sécurité, les solutions cloud ou sur site, et plus encore. En fonction de l'étendue du déploiement, produire une RFI, une liste d'une page avec quelques points décrivant ce qui est nécessaire d'une plateforme d'analytique pourrait être utile. #### Comparer les produits des plateformes d'analytique **Créer une liste longue** De la satisfaction des besoins fonctionnels de l'entreprise à la mise en œuvre, les évaluations des fournisseurs sont essentielles au processus d'achat de logiciels. Pour faciliter la comparaison, après que toutes les démonstrations soient terminées, il est utile de préparer une liste cohérente de questions concernant les besoins et préoccupations spécifiques à poser à chaque fournisseur. **Créer une liste courte** À partir de la liste longue des fournisseurs, il est utile de réduire la liste des fournisseurs et de proposer une liste plus courte de prétendants, de préférence pas plus de trois à cinq. Avec cette liste, les entreprises peuvent produire une matrice pour comparer les fonctionnalités et les prix des différentes solutions. **Réaliser des démonstrations** Pour s'assurer que la comparaison est approfondie, l'utilisateur devrait démontrer chaque solution de la liste courte avec le même cas d'utilisation et les mêmes ensembles de données. Cela permettra à l'entreprise d'évaluer de manière équitable et de voir comment chaque fournisseur se compare à la concurrence. #### Sélection des plateformes d'analytique **Choisir une équipe de sélection** Avant de commencer, il est crucial de créer une équipe gagnante qui travaillera ensemble tout au long du processus, de l'identification des points de douleur à la mise en œuvre. L'équipe de sélection de logiciels devrait être composée de membres de l'organisation ayant les bons intérêts, compétences et temps pour participer à ce processus. Un bon point de départ est de viser trois à cinq personnes qui occupent des rôles tels que le décideur principal, le chef de projet, le propriétaire du processus, le propriétaire du système, ou l'expert en la matière du personnel, ainsi qu'un responsable technique, un administrateur informatique ou un administrateur de la sécurité. L'équipe de sélection des fournisseurs peut être plus petite dans les petites entreprises, avec moins de participants, multitâches et assumant plus de responsabilités. **Analyser les données** Étant donné que les plateformes d'analytique concernent toutes les données, l'utilisateur doit s'assurer que le processus de sélection est également axé sur les données. L'équipe de sélection devrait comparer les notes et les faits et chiffres qu'elle a notés au cours du processus, tels que le temps pour obtenir des informations, le nombre de visualisations et la disponibilité des capacités d'analytique avancée. **Négociation** Ce n'est pas parce que quelque chose est écrit sur la page de tarification d'une entreprise que c'est l'évangile (bien que certaines entreprises ne bougeront pas). Il est impératif d'ouvrir une conversation concernant les prix et les licences. Par exemple, le fournisseur peut être disposé à accorder une réduction sur les contrats pluriannuels ou à recommander le produit à d'autres. **Décision finale** Après cette étape, et avant de s'engager pleinement, il est recommandé de lancer un essai ou un programme pilote pour tester l'adoption avec un petit échantillon d'utilisateurs. Si l'outil est bien utilisé et reçu, l'acheteur peut être confiant que la sélection était correcte. Sinon, il pourrait être temps de revenir à la planche à dessin. ### Combien coûtent les plateformes logicielles d'analytique ? Comme mentionné ci-dessus, les plateformes d'analytique sont disponibles sous forme de solutions sur site et cloud. Les prix entre les deux peuvent différer, le premier ayant souvent plus de coûts initiaux pour la mise en place de l'infrastructure. Comme pour tout logiciel, les plateformes d'analytique sont souvent disponibles en différents niveaux, les solutions d'entrée de gamme coûtant moins cher que celles à l'échelle de l'entreprise. Les premières n'auront souvent pas autant de fonctionnalités et peuvent avoir des limites d'utilisation. Les fournisseurs peuvent avoir une tarification par niveaux, dans laquelle le prix est adapté à la taille de l'entreprise des utilisateurs, au nombre d'utilisateurs, ou aux deux. Cette stratégie de tarification peut inclure un certain support, qui peut être illimité ou limité à un certain nombre d'heures par cycle de facturation. Une fois mises en place, les plateformes d'analytique, en particulier celles déployées dans le cloud, ne nécessitent souvent pas de coûts de maintenance importants. Étant donné que ces plateformes sont souvent accompagnées de nombreuses fonctionnalités supplémentaires, les entreprises cherchant à maximiser la valeur de leur logiciel peuvent engager des consultants tiers pour les aider à tirer des informations de leurs données et à tirer le meilleur parti du logiciel. #### Retour sur investissement (ROI) Les entreprises déploient des plateformes d'analytique pour obtenir un retour sur investissement (ROI). Comme elles cherchent à récupérer les pertes qu'elles ont dépensées pour le logiciel, il est essentiel de comprendre ses coûts. Comme mentionné ci-dessus, les plateformes d'analytique sont généralement facturées par utilisateur, parfois par niveaux, en fonction de la taille de l'entreprise. Plus d'utilisateurs se traduiront généralement par plus de licences, ce qui signifie plus d'argent. Les utilisateurs doivent considérer combien est dépensé et comparer cela à ce qui est gagné en termes d'efficacité et de revenus. Par conséquent, les entreprises peuvent comparer les processus entre les logiciels avant et après le déploiement pour mieux comprendre comment les processus ont été améliorés et combien de temps a été économisé. Elles peuvent même produire une étude de cas (à des fins internes ou externes) pour démontrer les gains qu'elles ont constatés en utilisant un outil d'analytique. ### Mise en œuvre des solutions logicielles d'analytique **Comment les logiciels d'analytique sont-ils mis en œuvre ?** La mise en œuvre diffère considérablement en fonction de la complexité et de l'échelle des données. Dans les organisations avec de grandes quantités de données provenant de sources disparates (par exemple, applications, bases de données, etc.), il est souvent judicieux d'utiliser une partie externe, qu'il s'agisse d'un spécialiste de la mise en œuvre du fournisseur ou d'un cabinet de conseil tiers. Avec une vaste expérience à leur actif, ils peuvent aider les entreprises à comprendre comment connecter et consolider leurs sources de données et à utiliser le logiciel de manière efficace et efficiente. **Qui est responsable de la mise en œuvre des plateformes d'analytique ?** Déployer correctement une plateforme d'analytique peut nécessiter de nombreuses personnes ou équipes. En effet, comme mentionné, les données peuvent traverser des équipes et des fonctions. En conséquence, une seule personne ou même une seule équipe n'a rarement une compréhension complète de tous les actifs de données d'une entreprise. Avec une équipe interfonctionnelle, une entreprise peut commencer à reconstituer ses données et commencer le parcours analytique, en commençant par une préparation et une gestion appropriées des données. ### Tendances émergentes liées aux plateformes d'analytique **Augmenter l'accessibilité des données** Les données commerciales ne sont plus enfermées dans des silos. Avec les plateformes d'analytique, plus d'utilisateurs au sein d'une entreprise peuvent trouver, accéder et analyser ces données. De plus, [les outils d'intelligence artificielle (IA)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) tels que [les logiciels de traitement du langage naturel (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) aident à rendre la recherche à travers et pour les données plus accessible et puissante, fournissant des résultats plus précis. Avec la quantité de données accessibles aux entreprises aujourd'hui, il est presque nécessaire qu'elles mettent en œuvre un type de logiciel d'analytique pour mieux comprendre et agir sur ces données. La mise en œuvre de logiciels d'analytique a été une initiative importante pour les entreprises en cours de transformation numérique, car ces outils offrent une visibilité plus approfondie sur les données d'une organisation. Les entreprises adoptent ces solutions pour donner un sens aux grands ensembles de données collectés à partir de diverses sources. **Passage de l'on-premise au cloud** Le passage de l'analytique des données sur site au cloud est en cours depuis plusieurs années, de plus en plus d'entreprises déplaçant leurs données et leurs informations dans le cloud. Cela se produit pour diverses raisons, telles que le temps nécessaire pour obtenir des informations. S'éloigner de l'infrastructure sur site a aidé de nombreuses entreprises à permettre le travail de données partout où l'on a accès au cloud—partout où il y a un accès Internet. Cependant, tous les utilisateurs de données n'ont pas le luxe de travailler dans le cloud pour plusieurs raisons, y compris la sécurité des données et les problèmes liés à la latence. Dans des secteurs tels que les soins de santé, des réglementations strictes telles que la [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) exigent que les données soient sécurisées. Bien qu'il soit possible d'assurer cette sécurité dans le cloud, cela peut être plus compliqué. **IA conversationnelle** Historiquement, pour interroger des données au sein d'une solution d'analytique, les utilisateurs devaient maîtriser un langage de requête comme SQL. Avec la montée des interfaces conversationnelles, les utilisateurs découvrent les données et les informations qu'ils recherchent en utilisant un langage intuitif. Les méthodes intuitives d'interrogation des données permettent à un plus grand nombre d'utilisateurs d'accéder et de comprendre les données de l'entreprise. **Apprentissage automatique** L'IA devient rapidement une fonctionnalité prometteuse des solutions d'analytique tout au long du parcours des données, de l'ingestion aux informations. De la préparation des données alimentée par l'IA aux informations intelligentes, dans lesquelles la plateforme suggère des visualisations à l'utilisateur final, les plateformes d'analytique deviennent rapidement plus puissantes. L'apprentissage automatique aide les utilisateurs finaux à découvrir des informations cachées, leur permettant de donner un sens aux données et de comprendre ce qu'ils voient.