# Best Analytics Platforms ## How Many Analytics Platforms Products Does G2 Track? **Total Products under this Category:** 366 ### Category Stats (Aug 2026) - **Average Rating:** 4.5/5 (↑0.01 vs Jul 2026) The average rating of products in this category, based on all submitted ratings - **Top Trending Product:** Aible (+4.36%) - Among all products in this category, Aible recorded the largest rating increase compared to last month _Last updated: August 01, 2026_ ## How Does G2 Rank Analytics Platforms Products? **Why You Can Trust G2's Software Rankings:** - 30 Analysts and Data Experts - 28,800+ Authentic Reviews - 366+ Products - Unbiased Rankings G2's software rankings are built on verified user reviews, rigorous moderation, and a consistent research methodology maintained by a team of analysts and data experts. Each product is measured using the same transparent criteria, with no paid placement or vendor influence. While reviews reflect real user experiences, which can be subjective, they offer valuable insight into how software performs in the hands of professionals. Together, these inputs power the G2 Score, a standardized way to compare tools within every category. ## G2 Grid® for Analytics Platforms ![G2 Grid® for Analytics Platforms plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/grids.png?focus%5B%5D=29364&focus%5B%5D=1213&focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=1327283&focus%5B%5D=989&focus%5B%5D=604&focus%5B%5D=5048&focus%5B%5D=27024) Highlighted products: Microsoft Power BI, Tableau, Databricks, SAS Viya, Alteryx, Domo, Looker, and Kyvos Semantic Layer. Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/grids.json?focus%5B%5D=microsoft-microsoft-power-bi&focus%5B%5D=tableau&focus%5B%5D=databricks&focus%5B%5D=sas-sas-viya&focus%5B%5D=alteryx&focus%5B%5D=domo&focus%5B%5D=looker&focus%5B%5D=kyvos-semantic-layer) **Sponsored** ### Helpjuice Helpjuice's AI knowledge base is an industry-leading playform designed to supercharge your team and customers by enhancing knowledge sharing across your organization. With Helpjuice, you can capture, create, and share critical information effortlessly, making it the ideal knowledge base tool for training employees, onboarding new customers, enabling self-service, and sharing knowledge within and outside your company. Our powerful platform allows users to create new content directly in our easy-to-use editor as well as upload content in multiple formats, ensuring that essential information is accessible anytime and anywhere. 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Ya sea que seas un usuario de negocios o un analista, Tableau convierte datos confiables en información procesable. Con nuestra plataforma flexible e interoperable, puedes: Convertir datos en acción a escala con la colaboración humana y de agentes. Tableau Next ofrece IA agéntica para flujos de trabajo de datos-insight-acción más rápidos. Destaca insights, proporciona recomendaciones proactivas y te ayuda a tomar acción en el flujo de trabajo. Escalar insights basados en datos con total confianza operativa. Tableau Cloud permite análisis completamente gestionados a escala. Acelera tu tiempo para obtener valor y te da acceso a las últimas innovaciones impulsadas por IA. Desplegar análisis visuales de autoservicio con un control y flexibilidad incomparables. Tableau Server satisface las necesidades de gobernanza y seguridad de tu organización. Proporciona análisis de autoservicio de nivel empresarial en las instalaciones o en tu nube privada. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 3,679 #### How Do G2 Users Rate Tableau? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.7/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Tableau? - **Vendedor:** [Salesforce](https://www.g2.com/es/sellers/salesforce) - **Sitio web de la empresa:** www.salesforce.com - **Año de fundación:** 1999 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @salesforce 579,511 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=c04f36289ca03aeff007197f1d9e74e925e328ed6bcfaff98911c78b3ab382f7&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F3185%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 83,223 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista de Negocios - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 41% Large, 36% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Tableau? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios consideran que la **facilidad de uso** de Tableau es esencial para crear paneles interactivos sin necesidad de programación intensiva o configuraciones complejas. - Los usuarios valoran las **capacidades de visualización de datos** de Tableau, permitiendo la creación de paneles interactivos y claros que mejoran la toma de decisiones. - A los usuarios les encanta Tableau por sus **potentes capacidades de visualización** , que permiten paneles interactivos claros y conocimientos de datos en tiempo real. - Los usuarios valoran los **tableros interactivos** de Tableau, mejorando la visualización de datos y simplificando las tareas de informes complejas sin problemas. - A los usuarios les encanta la **interfaz intuitiva** de Tableau, que hace que la visualización de datos complejos y la creación de paneles sean fáciles y accesibles. ##### Cons - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** , lo que hace que sea un desafío integrar completamente Tableau con Salesforce y productos de MS. - Los usuarios enfrentan una **curva de aprendizaje pronunciada** con Tableau, lo que hace que sea un desafío para los nuevos usuarios volverse competentes. - Los usuarios informan que el **alto costo de licencia** de Tableau puede ser una barrera significativa, especialmente para equipos más pequeños. - Los usuarios informan de un **rendimiento lento** con grandes conjuntos de datos, lo que afecta su experiencia y eficiencia en Tableau. - Los usuarios encuentran **la incorporación y la complejidad** de Tableau desafiantes, lo que dificulta la transición desde herramientas más simples como los productos de MS. #### What Are Recent G2 Reviews of Tableau? **["Datos claros significan decisiones rápidas."](https://www.g2.com/es/survey_responses/tableau-review-13124621)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Libia B._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/tableau-review-13124621) **["Convertir datos complejos en información procesable"](https://www.g2.com/es/survey_responses/tableau-review-13075232)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Murtuza L._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/tableau-review-13075232) #### What Are G2 Users Discussing About Tableau? - [¿Cómo están utilizando los profesionales de inteligencia empresarial las últimas herramientas de visualización de Tableau para interpretar conjuntos de datos complejos?](https://www.g2.com/es/discussions/how-are-business-intelligence-professionals-using-tableau-s-latest-visualization-tools-to-interpret-complex-data-sets) - 2 comments - [What is Salesforce CRM Analytics (formerly Tableau CRM) used for?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-salesforce-crm-analytics-formerly-tableau-crm-used-for) - [¿Necesito Tableau Desktop si tengo Tableau Server?](https://www.g2.com/es/discussions/tableau-do-i-need-tableau-desktop-if-i-have-tableau-server) - 2 comments - [¿Necesito Tableau Desktop si tengo Tableau Server?](https://www.g2.com/es/discussions/do-i-need-tableau-desktop-if-i-have-tableau-server) - 2 comments - [¿Qué hay de nuevo en Tableau Server?](https://www.g2.com/es/discussions/what-s-new-in-tableau-server) - 1 comment ### [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) Power BI Desktop pone el análisis visual al alcance de tu mano. Con esta poderosa herramienta de autoría, puedes crear visualizaciones de datos interactivas e informes. Conecta, combina, modela y visualiza tus datos. Coloca visuales exactamente donde los desees, analiza y explora tus datos, y comparte contenido con otros publicando en el servicio web de Power BI. Power BI Desktop es parte del conjunto de productos de Power BI. Para monitorear datos clave y compartir paneles e informes, utiliza el servicio web de Power BI. Para ver e interactuar con tus datos en cualquier dispositivo móvil, obtén la aplicación Power BI Mobile en la AppStore, Google Play o la Microsoft Store. Para incrustar informes y visuales impresionantes y totalmente interactivos en tus aplicaciones, utiliza Power BI Embedded. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 1,597 #### How Do G2 Users Rate Microsoft Power BI? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Microsoft Power BI? - **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/es/sellers/microsoft) - **Año de fundación:** 1975 - **Ubicación de la sede:** Redmond, Washington - **Twitter:** @microsoft 13,091,739 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=9458f51bd6ded48ad432a804f19ad736469f007787569b63827154231c315630&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fmicrosoft%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 231,632 empleados en LinkedIn® - **Propiedad:** MSFT #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 42% Large, 38% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Microsoft Power BI? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios encuentran **Microsoft Power BI extremadamente fácil de usar** , agilizando el análisis de datos y la generación de informes sin esfuerzo. - Los usuarios elogian las **capacidades de visualización de datos** de Microsoft Power BI, permitiendo un análisis perspicaz de grandes conjuntos de datos. - Los usuarios aprecian la **integración perfecta** con varias bases de datos, mejorando la visualización y el análisis de datos de manera eficiente. - Los usuarios aprecian la **facilidad de transformar datos complejos en conocimientos interactivos** con Microsoft Power BI, mejorando enormemente la toma de decisiones. - A los usuarios les encantan las **potentes funciones de gráficos** en Power BI, que permiten una fácil visualización de datos y creación de informes. ##### Cons - Los usuarios encuentran **la curva de aprendizaje empinada** para Power BI, particularmente para los principiantes que exploran las conexiones de datos y la optimización de modelos. - Los usuarios experimentan **rendimiento lento** con grandes conjuntos de datos en Microsoft Power BI, lo que afecta su eficiencia y productividad general. - Los usuarios experimentan **problemas de rendimiento** con grandes conjuntos de datos e informes complejos, lo que afecta la usabilidad y la eficiencia. - Los usuarios encuentran el **modelado de datos complejo** desafiante, especialmente con la pronunciada curva de aprendizaje y los problemas de rendimiento en conjuntos de datos grandes. - Los usuarios encuentran **personalización limitada** con Microsoft Power BI, particularmente en lo que respecta a los visuales personalizados gratuitos y las mejoras en la experiencia móvil. #### What Are Recent G2 Reviews of Microsoft Power BI? **["Paneles fáciles y potentes con útiles funciones de copiloto"](https://www.g2.com/es/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13194161)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Sree K._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13194161) **["Power BI hace que la visualización de datos sea rápida y profesional."](https://www.g2.com/es/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13158851)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Sameer R._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13158851) #### What Are G2 Users Discussing About Microsoft Power BI? - [¿Para qué se utiliza Microsoft Power BI Desktop?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop-used-for) - 4 comments, 1 upvote - [¿Cuáles son algunas de las principales características de Microsoft BI?](https://www.g2.com/es/discussions/what-are-some-of-the-top-features-of-microsoft-bi) - 3 comments - [¿Es Power BI una herramienta de Microsoft?](https://www.g2.com/es/discussions/is-power-bi-a-microsoft-tool) - 5 comments, 3 upvotes - [¿Qué puede hacer Microsoft Power BI?](https://www.g2.com/es/discussions/what-can-microsoft-power-bi-do) - 2 comments, 2 upvotes - [¿Qué es Microsoft Power BI Desktop?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop) - 2 comments ### [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) Databricks es una plataforma unificada de datos e inteligencia artificial que ayuda a las organizaciones a construir, gobernar y escalar canalizaciones de datos, análisis, aprendizaje automático, aplicaciones de IA y agentes. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y el 70% de las empresas Fortune 500, confían en Databricks para trabajar con datos empresariales e inteligencia artificial a gran escala. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie y Unity Catalog. Fundada en 2013 por los creadores originales de Apache Spark™, Delta Lake, MLflow y Unity Catalog, Databricks está construida sobre una arquitectura de lakehouse abierta que reúne datos, análisis e inteligencia artificial. La plataforma es utilizada por ingenieros de datos, científicos de datos, analistas, desarrolladores, equipos de aprendizaje automático, equipos de inteligencia artificial y usuarios de negocios para colaborar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial. Las capacidades clave de Databricks incluyen: - Ingeniería de datos: Construir, automatizar y gestionar canalizaciones de datos por lotes, en streaming y en tiempo real de manera confiable. - Análisis e inteligencia empresarial: Ejecutar análisis SQL, crear paneles de control y permitir que los equipos de negocios exploren datos. - Gobernanza de datos: Descubrir, asegurar y gestionar activos de datos e inteligencia artificial a través de equipos, nubes y cargas de trabajo. - Aprendizaje automático e inteligencia artificial: Desarrollar modelos, construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa y crear agentes de inteligencia artificial de grado de producción. - Aplicaciones de datos: Construir y desplegar aplicaciones impulsadas por datos utilizando datos empresariales gobernados. Disponible en AWS, Azure y Google Cloud, Databricks ayuda a las organizaciones a trabajar a través de nubes, reducir silos de datos y simplificar la colaboración entre equipos y herramientas. Los clientes utilizan Databricks para casos de uso como personalización del cliente, detección de fraude, mantenimiento predictivo, análisis en tiempo real, ciberseguridad, investigación en salud, gestión de riesgos financieros, optimización de la cadena de suministro y toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial. Databricks se utiliza en industrias como servicios financieros, salud y ciencias de la vida, comercio minorista, manufactura, energía y el sector público. Las organizaciones utilizan la plataforma para modernizar la infraestructura de datos, acelerar la adopción de inteligencia artificial y convertir los datos empresariales en valor de negocio. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 1,327 #### How Do G2 Users Rate Databricks? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Databricks? - **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/databricks-inc) - **Sitio web de la empresa:** databricks.com - **Año de fundación:** 2013 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @databricks 92,269 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=bddca64732f61b923d96364e8c8eb35711aab4f98797cb00ab071ff24fbdd392&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F3477522%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 15,627 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Ingeniero de Datos, Analista de Datos - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 48% Large, 38% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Databricks? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios elogian la **facilidad de uso** y las **características completas** de Databricks para aplicaciones de almacenamiento de datos y ML. - Los usuarios elogian la **facilidad de uso** de Databricks, mejorando su experiencia con interfaces intuitivas y servicios confiables. - Los usuarios aprecian las **integraciones fluidas** de Databricks con AWS y otras herramientas, mejorando las operaciones diarias y la eficiencia. - Los usuarios valoran la **colaboración sin fisuras** que ofrece Databricks, mejorando el trabajo en equipo en proyectos de datos con información en tiempo real. - Los usuarios elogian las **funciones analíticas integradas** de Databricks, mejorando el procesamiento colaborativo de datos y la visualización de información. ##### Cons - Los usuarios notan una **curva de aprendizaje pronunciada** inicialmente, con permisos confusos y modos de cómputo que afectan la usabilidad. - Los usuarios señalan que los **costos pueden ser bastante altos** para utilizar Databricks de manera efectiva, especialmente para proyectos de datos grandes. - Los usuarios encuentran una **curva de aprendizaje pronunciada** con Databricks, especialmente desafiante para los recién llegados a las herramientas de big data. - Los usuarios encuentran la **complejidad** de Databricks desafiante, especialmente para equipos más pequeños y procesos de configuración inicial. - Los usuarios enfrentan **desafíos complejos de configuración** inicialmente, aunque el soporte ayuda a simplificar la experiencia con el tiempo. #### What Are Recent G2 Reviews of Databricks? **["Databricks simplifica ETL y análisis con cuadernos escalables"](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13181721)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Diana C._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13181721) **["Útil para gestionar y analizar datos operativos"](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13090803)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Vishaka C._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13090803) #### What Are G2 Users Discussing About Databricks? - [What does Databricks software do?](https://www.g2.com/es/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote - [¿Qué es la plataforma de análisis unificada de Databricks?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments - [¿Qué es Lakehouse en Databricks?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes - [¿Cuáles son las características de Databricks?](https://www.g2.com/es/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes ### [SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) SAS Viya es una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa de la nube que permite a los equipos construir, desplegar y escalar inteligencia artificial explicable que impulsa decisiones confiables y seguras. Une todo el ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial y empodera a los equipos para innovar rápidamente mientras equilibra velocidad, automatización y gobernanza por diseño. Viya unifica la gestión de datos, análisis avanzado y toma de decisiones en una sola plataforma, para que las organizaciones puedan pasar de la experimentación a la producción con confianza, entregando un impacto empresarial medible que es seguro, explicable y escalable en cualquier entorno. Las capacidades clave requeridas para entregar decisiones confiables incluyen: • Claridad de extremo a extremo a lo largo del ciclo de vida de los datos y la inteligencia artificial, con linaje incorporado, auditabilidad y monitoreo continuo para apoyar decisiones defendibles. • Gobernanza por diseño, que permite una supervisión consistente a través de datos, modelos y decisiones para reducir el riesgo y acelerar la adopción. • Inteligencia artificial explicable a escala, para que los conocimientos y resultados puedan ser entendidos, validados y confiados tanto por las empresas como por los reguladores. • Análisis operacionalizado, asegurando que el valor continúe más allá del despliegue a través del monitoreo, reentrenamiento y gestión del ciclo de vida. • Despliegue flexible y nativo de la nube, permitiendo a las organizaciones comenzar en cualquier lugar y escalar en todas partes mientras mantienen el control. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 774 #### How Do G2 Users Rate SAS Viya? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.2/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind SAS Viya? - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/es/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Sitio web de la empresa:** www.sas.com - **Año de fundación:** 1976 - **Ubicación de la sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware 60,863 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=64db42c044af5bbad79bd9677a620a6c31a8ff1abf4e7b2a6f1d6ed9561d105d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1491%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 18,638 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Estudiante, Bioestadístico - **Top Industries:** Farmacéuticos, Banca - **Company Size:** 33% Large, 33% Small #### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios valoran la **facilidad de uso** de SAS Viya, que simplifica la visualización de datos y mejora la eficiencia en la toma de decisiones. - Los usuarios valoran las **sofisticadas capacidades analíticas** de SAS Viya, permitiendo un fácil despliegue y toma de decisiones en tiempo real. - Los usuarios aprecian los **métodos analíticos avanzados** ofrecidos por SAS Viya, mejorando las capacidades de toma de decisiones y análisis de datos logísticos. - Los usuarios valoran las **herramientas de ciclo de vida de datos de extremo a extremo** de SAS Viya, mejorando la comprensión empresarial y la toma de decisiones estratégicas. - A los usuarios les encanta la **interfaz intuitiva** de SAS Viya, lo que hace que el análisis de datos y la implementación de modelos sea fácil para todos los niveles de habilidad. ##### Cons - Los usuarios encuentran que SAS Viya tiene una **dificultad de aprendizaje** , lo que hace que sea un desafío para las personas no técnicas navegar de manera efectiva. - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** , lo que hace que sea un desafío para los usuarios no técnicos navegar por SAS Viya de manera efectiva. - Los usuarios encuentran la **complejidad de visualización** en SAS Viya desafiante, particularmente para los usuarios no técnicos y principiantes. - Los usuarios luchan con la **difícil curva de aprendizaje** de SAS Viya, especialmente para los usuarios nuevos y no técnicos. - Los usuarios encuentran que el **precio elevado** de SAS Viya es una barrera significativa para la adopción potencial. #### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya? **["Análisis de Datos Efectivo con SAS Viya"](https://www.g2.com/es/survey_responses/sas-viya-review-11872818)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Fungai J._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/sas-viya-review-11872818) **["SAS Viya: Potente IA y Análisis de Datos con Integraciones Sin Fisuras"](https://www.g2.com/es/survey_responses/sas-viya-review-11855145)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Usuario verificado en Atención hospitalaria y sanitaria_ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/sas-viya-review-11855145) #### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya? - [¿Para qué se utiliza SAS Visual Data Mining and Machine Learning?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments ### [Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) Alteryx, a través de su plataforma Alteryx One, ayuda a las empresas a transformar datos complejos y desconectados en un estado limpio y listo para la IA. Ya sea que estés creando pronósticos financieros, analizando el rendimiento de proveedores, segmentando datos de clientes, analizando la retención de empleados o construyendo aplicaciones de IA competitivas a partir de tus datos propios, Alteryx One facilita la limpieza, combinación y análisis de datos para desbloquear los conocimientos únicos que impulsan decisiones impactantes. Análisis Guiado por IA Alteryx automatiza y simplifica cada etapa de la preparación y análisis de datos, desde la validación y enriquecimiento hasta el análisis predictivo y los conocimientos automatizados. Incorpora IA generativa directamente en tus flujos de trabajo para agilizar tareas complejas de datos y generar conocimientos más rápido. Flexibilidad inigualable, ya sea que prefieras flujos de trabajo sin código, comandos en lenguaje natural u opciones de bajo código, Alteryx se adapta a tus necesidades. Confiable. Seguro. Listo para Empresas. Alteryx es confiado por más de la mitad de las empresas del Global 2000 y 19 de los 20 principales bancos globales. Con automatización, gobernanza y seguridad integradas, tus flujos de trabajo pueden escalar y mantener el cumplimiento mientras entregan resultados consistentes. Y no importa si tus sistemas están en las instalaciones, son híbridos o están en la nube; Alteryx se adapta sin esfuerzo a tu infraestructura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. Lo que realmente distingue a Alteryx es nuestro enfoque en la eficiencia y facilidad de uso para los analistas y nuestra comunidad activa de 700,000 usuarios de Alteryx para apoyarte en cada paso de tu camino. Con integración perfecta a datos en todas partes, incluidas plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP y Salesforce, nuestra plataforma ayuda a unificar datos aislados y acelerar la obtención de conocimientos. Visita Alteryx.com para más información y para comenzar tu prueba gratuita. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 856 #### How Do G2 Users Rate Alteryx? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Alteryx? - **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/es/sellers/alteryx) - **Sitio web de la empresa:** www.alteryx.com - **Año de fundación:** 1997 - **Ubicación de la sede:** Irvine, CA - **Twitter:** @alteryx 26,149 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=ae8a7629c5a6d593caff29361a6ee3fb670df11992dd94a9656c66461078b340&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F903031%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 2,304 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista - **Top Industries:** Servicios Financieros, Contabilidad - **Company Size:** 63% Large, 21% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios aprecian la **facilidad de uso** de Alteryx, encontrándolo fácil de usar y eficiente para usuarios no técnicos. - Los usuarios aprecian las **capacidades de automatización** de Alteryx, mejorando la velocidad y eficiencia en la preparación y análisis de datos. - A los usuarios les encanta el **diseño intuitivo** de Alteryx, lo que hace que la gestión de datos y la creación de flujos de trabajo sean sencillas y eficientes. - Los usuarios encuentran que Alteryx es **muy fácil de aprender y usar** , mejorando su experiencia de flujo de trabajo y automatización de datos. - Los usuarios aprecian la **eficiencia** de Alteryx, que permite un procesamiento de datos rápido y flujos de trabajo simplificados sin necesidad de codificación compleja. ##### Cons - Los usuarios mencionan que Alteryx tiene un **alto costo** que puede ser un desafío para equipos pequeños y startups. - Los usuarios encuentran una **curva de aprendizaje pronunciada** para las funciones avanzadas, lo que hace que sea un desafío para los principiantes dominar Alteryx rápidamente. - Los usuarios señalan las **características faltantes** en Alteryx, como conectores limitados y problemas con la flexibilidad de salida. - Los usuarios encuentran **dificultad para aprender** en Alteryx debido a herramientas confusas y errores de solución de problemas, especialmente para principiantes. - Los usuarios encuentran **rendimiento lento** al procesar grandes conjuntos de datos, lo que afecta la eficiencia y la usabilidad en Alteryx. #### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx? **["Escala operaciones y ahorra tiempo con flujos de trabajo de datos automatizados"](https://www.g2.com/es/survey_responses/alteryx-review-13047637)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ihor B._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/alteryx-review-13047637) **["Haz que la preparación de datos sea más rápida con un flujo de trabajo intuitivo de arrastrar y soltar"](https://www.g2.com/es/survey_responses/alteryx-review-13190742)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Anushka S._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/alteryx-review-13190742) ### [Domo](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews) La plataforma de productos de IA y datos de Domo permite a las organizaciones convertir datos en conocimientos y soluciones accionables. Permite a los usuarios conectar sin problemas diversas fuentes de datos, preparar datos para su uso y generar informes y visualizaciones dinámicas, todo dentro de una única interfaz. Con capacidades de IA y automatización integradas, los equipos pueden construir y utilizar fácilmente agentes de IA, optimizar flujos de trabajo y crear soluciones personalizadas. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 1,038 #### How Do G2 Users Rate Domo? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Domo? - **Vendedor:** [Domo](https://www.g2.com/es/sellers/domo) - **Sitio web de la empresa:** www.domo.com - **Año de fundación:** 2010 - **Ubicación de la sede:** American Fork, UT - **Twitter:** @Domotalk 63,513 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=930264e423425693f202ced16a30f6d197bcd60a8bf42ced6ba13de91b09312c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F25237%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 1,299 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista de Negocios - **Top Industries:** Software de Computadora, Marketing y publicidad - **Company Size:** 49% Medium, 28% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Domo? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios valoran la **facilidad de uso** de Domo, haciéndolo accesible para todos, incluso para aquellos que no son expertos en tecnología. - Los usuarios valoran los **tableros flexibles** en Domo, permitiendo una visualización de datos sin problemas desde varias fuentes. - Los usuarios encuentran que el **diseño intuitivo** de Domo mejora el manejo de datos y la toma de decisiones, haciéndolo accesible para todos los niveles de habilidad. - Los usuarios elogian a Domo por sus **integraciones fáciles** , que permiten conexiones de datos sin problemas y mejoran la eficiencia en la gestión de datos. - Los usuarios valoran las capacidades de **integración perfecta** de Domo, mejorando la gestión de datos a través de varias plataformas y fuentes. ##### Cons - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje desafiante** con Domo, a menudo requiriendo recursos dedicados para gestionar actualizaciones y funcionalidades. - Los usuarios tienen dificultades con **características faltantes** en Domo, incluyendo sistemas obsoletos y capacidades limitadas en visualizaciones y conectores. - Los usuarios están frustrados por **problemas de gestión de datos** , incluyendo ajustes de carga y mala organización de conjuntos de datos en Domo. - Los usuarios encuentran que Domo es **caro** debido a los altos costos asociados con las características y las necesidades de consultoría externa. - Los usuarios encuentran la **complejidad** de Domo abrumadora, requiriendo experiencia técnica y una configuración extensa que complica la experiencia del usuario. #### What Are Recent G2 Reviews of Domo? **["Domo convierte informes desconectados en un revolucionario cuadro de mando de ventas"](https://www.g2.com/es/survey_responses/domo-review-13128007)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Renee G._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/domo-review-13128007) **["Paneles rápidos y confiables con conexiones de datos rápidas en Domo"](https://www.g2.com/es/survey_responses/domo-review-13150907)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Katie S._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/domo-review-13150907) #### What Are G2 Users Discussing About Domo? - [¿Para qué se utiliza Domo?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-domo-used-for) - 1 comment - [How much does Domo cost?](https://www.g2.com/es/discussions/how-much-does-domo-cost) - [What is Domo data?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-domo-data) - [Is Domo any good?](https://www.g2.com/es/discussions/is-domo-any-good) - [What does Domo software do?](https://www.g2.com/es/discussions/what-does-domo-software-do) ### [Looker](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews) Looker, la plataforma de inteligencia empresarial de Google Cloud, te permite conversar con tus datos. Las organizaciones recurren a Looker para BI de autoservicio y gobernado, para construir aplicaciones personalizadas con métricas confiables, o para llevar el modelado de Looker a su entorno existente. El resultado es una mayor eficiencia en la ingeniería de datos y una verdadera transformación empresarial. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 1,590 #### How Do G2 Users Rate Looker? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Looker? - **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/es/sellers/google) - **Año de fundación:** 1998 - **Ubicación de la sede:** Mountain View, CA - **Twitter:** @google 31,899,995 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=fe4a5936665c9702418dd53c477fef5a7baea08078bb117ed67e966fc581b9ec&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1441%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 341,888 empleados en LinkedIn® - **Propiedad:** NASDAQ:GOOG #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 60% Medium, 20% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Looker? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios valoran la **facilidad de uso** en Looker, permitiendo a cualquiera crear informes sin experiencia técnica. - Los usuarios valoran las **dinámicas de informes en tiempo real** de Looker y su integración sin problemas, mejorando la toma de decisiones y la visualización de datos. - Los usuarios aprecian las **fáciles integraciones** de Looker, lo que permite una conectividad sin problemas con múltiples fuentes de datos para análisis perspicaces. - Los usuarios valoran las **integraciones fluidas** dentro de Looker, mejorando la funcionalidad y proporcionando información de calidad a través de plataformas. - Los usuarios aprecian los **informes dinámicos y en vivo** de Looker, que mejoran el análisis en tiempo real y la toma de decisiones en múltiples plataformas. ##### Cons - Los usuarios encuentran el **empinada curva de aprendizaje** de Looker desafiante, especialmente para aquellos sin experiencia técnica. - Los usuarios encuentran la interfaz de Looker desafiante debido a su **curva de aprendizaje pronunciada** y la complejidad de LookML para los principiantes. - Los usuarios experimentan **tiempos de carga lentos** con Looker, especialmente al tratar con grandes conjuntos de datos, lo que complica la creación de paneles. - Los usuarios a menudo experimentan **rendimiento lento** con Looker, especialmente cuando se trata de transformaciones de datos complejas y tiempos de carga de paneles. - Los usuarios encuentran la **complejidad** de Looker desafiante, con una curva de aprendizaje pronunciada y problemas de integración que obstaculizan la eficiencia. #### What Are Recent G2 Reviews of Looker? **["Transforma datos, pero es desafiante para principiantes"](https://www.g2.com/es/survey_responses/looker-review-12784757)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Rahul S._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/looker-review-12784757) **["Poderoso una vez que está configurado correctamente, ese "una vez" está haciendo mucho trabajo en esa oración."](https://www.g2.com/es/survey_responses/looker-review-12863840)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Anurag S._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/looker-review-12863840) #### What Are G2 Users Discussing About Looker? - [¿Para qué se utiliza Looker?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-looker-used-for) - 1 comment - [Why is looker so powerful?](https://www.g2.com/es/discussions/why-is-looker-so-powerful) - [¿Es Looker una herramienta ETL?](https://www.g2.com/es/discussions/is-looker-an-etl-tool) - 4 comments - [What is Looker software?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-looker-software) ### [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) Kyvos es una capa semántica para IA y BI. Ofrece a las organizaciones una vista única, coherente y amigable para los negocios de todo su patrimonio de datos. Al estandarizar cómo se define y entiende la información, Kyvos elimina la deriva de métricas entre las herramientas de BI y asegura que los LLMs y agentes de IA trabajen con semánticas de negocio gobernadas en lugar de tablas en bruto. Kyvos también ofrece análisis ultrarrápidos a gran escala y con alta concurrencia, incluyendo análisis multidimensional granular en la nube, sin los tiempos de consulta lentos y los crecientes costos de la nube que típicamente lo acompañan. Por qué las Organizaciones Usan Kyvos Fundación Semántica Unificada para IA y BI La capa semántica de Kyvos estandariza cómo se modelan las métricas, KPIs, dimensiones, jerarquías, relaciones, cálculos y reglas de negocio en toda la empresa, de modo que los paneles, herramientas de análisis, cuadernos y sistemas de IA operen con el mismo entendimiento del negocio. Kyvos permite: - Semántica compartida: un lenguaje de datos común en cada herramienta, equipo y sistema - Acceso gobernado: exploración de datos dentro de límites definidos de seguridad, roles y permisos - Interoperabilidad de plataforma: contexto semántico consistente en diversas plataformas y entornos - Preparación para IA: LLMs y agentes trabajan con semánticas de negocio gobernadas en lugar de tablas en bruto o esquemas ambiguos IA Basada en Contexto de Negocio Kyvos fundamenta los sistemas de IA en el modelo semántico gobernado, asegurando que operen en un contexto de negocio establecido en lugar de esquemas en bruto, mejorando la precisión, trazabilidad y fiabilidad de los insights generados por IA. Métricas Consistentes en Herramientas de BI Kyvos centraliza las definiciones de métricas y KPIs en la capa semántica y las aplica consistentemente en cada interfaz de análisis, eliminando la deriva de métricas y mejorando la confianza en los análisis. Análisis de Alto Rendimiento a Escala Kyvos ofrece análisis de alto rendimiento que escalan con la demanda, permitiendo: - Rendimiento de consulta en subsegundos en conjuntos de datos masivos - Alta concurrencia entre miles de usuarios y cargas de trabajo - Tiempos de respuesta consistentes independientemente del volumen de datos o concurrencia - Sin degradación del rendimiento a medida que crece la adopción - Análisis Multidimensional en la Nube Kyvos permite análisis multidimensional profundos, apoyando: - Análisis granular en miles de millones de filas - Miles de medidas y dimensiones en un solo modelo - Rápido desglose en jerarquías complejas - Profundidad analítica completa sin sacrificar la velocidad de consulta Eficiencia de Costos en la Nube Kyvos ofrece análisis a través de su capa semántica en lugar de enrutar cada consulta al almacén, reduciendo el consumo de cómputo en cargas de trabajo de análisis e IA. A medida que crece la adopción, las organizaciones pueden escalar usuarios, cargas de trabajo y complejidad analítica sin un aumento correspondiente en los costos de cómputo del almacén. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 267 #### How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.6/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer? - **Vendedor:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/es/sellers/kyvos-insights) - **Sitio web de la empresa:** www.kyvosinsights.com - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** Los Gatos, CA - **Twitter:** @KyvosInsights 689 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=900350c47a6a807c4765a28f52dcdbf3c06a5325a45d905c54e56a79e545cf9d&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fkyvos-insights-inc-%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 152 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Ingeniero de Software Senior, Ingeniero de software - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 57% Medium, 38% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Kyvos Semantic Layer? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios aprecian la **facilidad de uso** de Kyvos, lo que permite obtener rápidamente información y una experiencia amigable para datos complejos. - A los usuarios les encanta la **velocidad** de Kyvos para obtener información en tiempo real, lo que permite consultas rápidas y una toma de decisiones más rápida en todos los métricas de datos. - Los usuarios valoran el **rendimiento excepcional** de Kyvos para analizar rápidamente grandes conjuntos de datos y ofrecer información oportuna. - Los usuarios admiran los **análisis ultrarrápidos** de Kyvos Semantic Layer, mejorando el rendimiento y la visualización de grandes conjuntos de datos. - Los usuarios valoran las **capacidades de consulta rápida** de Kyvos Semantic Layer, lo que permite un análisis rápido de grandes conjuntos de datos de transacciones. ##### Cons - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** para las funciones avanzadas y las consultas MDX, lo que puede ralentizar los esfuerzos de uso. - Los usuarios encuentran el **configuración difícil** de Kyvos Semantic Layer desafiante, aunque el soporte ayuda a facilitar el proceso. - Los usuarios encuentran el **configuración inicial y la complejidad de MDX** desafiantes, aunque el soporte ayuda a facilitar el proceso de implementación. - Los usuarios notan las **limitaciones de las funciones** de Kyvos, especialmente la falta de análisis avanzados y la integración para una exploración de datos sin problemas. - Los usuarios experimentan **problemas de conectividad** , ya que la integración inicial con los sistemas existentes puede llevar mucho tiempo. #### What Are Recent G2 Reviews of Kyvos Semantic Layer? **["Exploración de Datos Rápida y Consistente a Través de Dimensiones con la Capa Semántica de Kyvos"](https://www.g2.com/es/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— ashish r._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098) **["La capa semántica de Kyvos mejora la precisión de la IA con datos listos para el negocio."](https://www.g2.com/es/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Nikhil K._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366) ### [Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) Hex es la plataforma de análisis de IA favorita del mundo. Con Hex, cualquiera puede explorar datos usando lenguaje natural, con o sin código, todo en un contexto confiable, en una plataforma potenciada por IA. Empieza ahora \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Obtén una demostración \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2 **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 402 #### How Do G2 Users Rate Hex? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Hex? - **Vendedor:** [Hex Tech](https://www.g2.com/es/sellers/hex-tech) - **Sitio web de la empresa:** hex.tech - **Año de fundación:** 2019 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @\_hex\_tech 6,982 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=18531fc4e6d51a8771f4a2f229024fea767874199650a484a62b89cd4abe5f24&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fhex-technologies%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 249 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Científico de Datos - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 53% Medium, 22% Small #### What Do G2 Reviewers Say About Hex? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios encuentran Hex **extremadamente fácil de usar** , disfrutando de una integración sin problemas y una implementación rápida para proyectos de datos. - Los usuarios aprecian la **integración perfecta de SQL y Python** , mejorando su experiencia de análisis y visualización de datos en Hex. - Los usuarios elogian a Hex por su **gestión de datos fácil de usar** , lo que permite una fácil integración y colaboración a través de múltiples bases de datos. - Los usuarios aprecian la **consulta SQL sin interrupciones** en Hex, mejorando el análisis de datos con integración sin esfuerzo y herramientas intuitivas. - Los usuarios disfrutan de las **capacidades de análisis de datos sin interrupciones e interactivas** de Hex, mejorando la colaboración y la eficiencia. ##### Cons - Los usuarios destacan **características limitadas** en Hex, señalando restricciones en las capacidades del panel de control y la falta de herramientas de IA útiles. - Los usuarios encuentran **características faltantes** en Hex, como una visualización de datos inadecuada y la falta de pestañas de resultados guardados. - Los usuarios señalan que a Hex le **faltan características esenciales** para la creación de paneles y la eficiencia computacional en comparación con los competidores. - Los usuarios experimentan **rendimiento lento** con Hex, especialmente en máquinas virtuales y durante tareas rutinarias. - Los usuarios enfrentan **problemas de gestión de datos** con Hex, incluyendo fallos en las ejecuciones programadas y una depuración de cuadernos desafiante. #### What Are Recent G2 Reviews of Hex? **["Espacio de trabajo colaborativo todo en uno para SQL, Python y paneles interactivos"](https://www.g2.com/es/survey_responses/hex-review-13125920)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Ravindra N._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/hex-review-13125920) **["Increíble IA y autocompletado de SQL que acelera mi trabajo"](https://www.g2.com/es/survey_responses/hex-review-12687305)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Paco R._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/hex-review-12687305) #### What Are G2 Users Discussing About Hex? - [¿Para qué se utiliza Hex Technologies?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-hex-technologies-used-for) ### [Sigma](https://www.g2.com/es/products/sigma-computing-sigma/reviews) Sigma es la capa de ejecución de IA para análisis, agentes y aplicaciones construida sobre datos de almacén en vivo. Es una plataforma de análisis en la nube e inteligencia empresarial que ayuda a los equipos de negocio y técnicos a explorar datos en vivo, crear informes y aplicaciones, y desplegar agentes de IA directamente en un almacén de datos en la nube, utilizando una interfaz de hoja de cálculo familiar junto con SQL, Python e IA. - Análisis: Usa Sigma para cargas de trabajo clásicas de inteligencia empresarial como informes perfectos, análisis embebidos y acceso autoservicio a datos en una interfaz similar a Excel. Construye con IA, funciones de hoja de cálculo, SQL o Python. - Agentes: Despliega agentes de IA que actúan sobre datos en vivo y ejecutan flujos de trabajo de múltiples pasos. Constrúyelos con lenguaje natural y tu elección de LLM empresarial o IA de almacén. - Aplicaciones: Construye aplicaciones de IA para trabajo operativo como planificación y pronóstico, modelado de escenarios y enrutamiento de aprobaciones, con retroalimentación y gobernanza configuradas automáticamente. Cada artefacto en Sigma hereda la seguridad, permisos y acceso a nivel de fila ya establecidos en el almacén de datos en la nube. Debido a que la gobernanza se aplica en la fuente, cualquier cosa que un equipo construya está aprobada por TI desde el principio. Sigma resuelve una compensación persistente en el trabajo de datos empresariales. Los equipos de negocio típicamente esperan a un equipo central de datos para construir informes y herramientas, mientras que las herramientas ad hoc de construcción de IA y aplicaciones producen trabajo que queda fuera del control de TI. Sigma elimina esa compensación manteniendo el análisis, los informes, las aplicaciones y los agentes en datos de almacén en vivo bajo un solo conjunto de permisos, para que los usuarios no técnicos construyan lo que necesitan mientras TI mantiene un sistema único y auditable de control. Fundada en 2014, Sigma es una empresa privada con sede en San Francisco, con oficinas en Nueva York, Londres y Sídney. Más de 2,000 empresas confían en Sigma, incluyendo DoorDash, Blackstone, JPMorgan Chase y Figma. Sigma es el socio de inteligencia empresarial del año tanto para Snowflake (2023-2026) como para Databricks (2025-2026). **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 544 #### How Do G2 Users Rate Sigma? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 9.1/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Sigma? - **Vendedor:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/es/sellers/sigma-computing) - **Sitio web de la empresa:** www.sigmacomputing.com - **Año de fundación:** 2014 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @sigmacomputing 1,556 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=5e14ee06cc1c883d366c909e7de99c7c57ae9e81a07430a53fa07ee0dbfed5f4&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F7801411%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 1,415 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Gerente de Éxito del Cliente - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Software de Computadora - **Company Size:** 58% Medium, 21% Large #### What Do G2 Reviewers Say About Sigma? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios aprecian la **facilidad de uso** de Sigma, encontrándolo intuitivo y fácil de aprender y navegar. - A los usuarios les encanta la **interfaz fácil de usar** de Sigma, lo que facilita la creación y gestión de métricas y paneles. - Los usuarios valoran el **soporte al cliente receptivo** de Sigma, asegurando resoluciones oportunas y asistencia efectiva para sus necesidades. - Los usuarios encuentran las **capacidades de manejo de datos** de Sigma invaluables, simplificando el procesamiento y la visualización para proyectos diarios. - A los usuarios les gusta cómo Sigma proporciona **visualizaciones de datos claras e interactivas** , haciendo que los conjuntos de datos complejos sean fáciles de analizar y entender. ##### Cons - Los usuarios informan que **los tiempos de carga pueden ser lentos** , causando ineficiencias y frustración durante el uso de Sigma. - Los usuarios experimentan **rendimiento lento** con Sigma, especialmente al manejar tareas complejas o conjuntos de datos más grandes. - Los usuarios encuentran **opciones de personalización limitadas** en Sigma, lo que restringe las visualizaciones avanzadas y el formato flexible para sus necesidades. - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** , luchando por navegar en la construcción del tablero y con recursos limitados para el soporte. - Los usuarios notan las **características faltantes** en Sigma, como visualizaciones limitadas y falta de integración de scripts, lo que afecta la flexibilidad. #### What Are Recent G2 Reviews of Sigma? **["La herramienta de BI más fácil: Datos de Snowflake en una experiencia similar a una hoja de cálculo"](https://www.g2.com/es/survey_responses/sigma-review-12573150)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Keerthan P._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/sigma-review-12573150) **["Sigma desbloquea el valor de los datos para nuestra organización"](https://www.g2.com/es/survey_responses/sigma-review-10895340)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Austin M._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/sigma-review-10895340) #### What Are G2 Users Discussing About Sigma? - [¿Para qué se utiliza Sigma?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-sigma-used-for) - 1 comment ### [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/es/products/ibm-cognos-analytics/reviews) IBM Cognos Analytics es una solución de inteligencia empresarial y analítica que utiliza IA agéntica para ayudar a los equipos a transformar datos confiables en información procesable, construir aplicaciones analíticas gobernadas y tomar mejores decisiones. Los equipos pueden explorar datos, monitorear KPI, analizar el rendimiento, prever tendencias y compartir información en toda la empresa. La solución está diseñada para líderes empresariales, analistas, autores de informes, equipos de TI y equipos de gobernanza de datos que necesitan informes gobernados, analítica de autoservicio, modelado de datos y opciones de implementación flexibles. Los casos de uso comunes incluyen informes empresariales, informes operativos, informes financieros, creación de paneles, gestión del rendimiento, previsión y analítica de autoservicio gobernada. Soporta tanto a equipos de BI centralizados como a usuarios distribuidos que necesitan acceso consistente a analíticas confiables. Capacidades clave: 1. Crear informes y paneles gobernados: Construir, programar, distribuir y gestionar informes, paneles y visualizaciones para equipos, ejecutivos y partes interesadas. Apoyar informes rutinarios, revisiones empresariales y aplicaciones analíticas diseñadas con información consistente. 2. Explorar datos con control: Utilizar analítica de autoservicio, modelos de datos certificados, métricas gobernadas, controles de acceso y auditabilidad para mantener la consistencia de los informes en equipos y departamentos. 3. Analizar y prever más rápido: Utilizar asistencia en lenguaje natural, información automatizada y previsión para ayudar a los usuarios a entender los datos más rápido en versiones y despliegues compatibles. 4. Poner a trabajar a los Agentes de Informes: Utilizar capacidades de IA agéntica en versiones y despliegues compatibles para encontrar informes, resumir resultados, compartir información y crear o refinar informes usando lenguaje natural. 5. Desplegar donde el negocio lo necesite: Ejecutar Cognos Analytics en entornos locales, alojados por IBM, híbridos o en contenedores certificados para alinearse con los requisitos de infraestructura, seguridad y gobernanza. Cognos Analytics ayuda a las organizaciones a reducir el trabajo repetitivo de informes, mejorar la consistencia en métricas y paneles, y facilitar el acceso a la analítica de datos gobernada en toda la empresa. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 439 #### How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics? - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Sitio web de la empresa:** www.ibm.com - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 328,202 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Ingeniero de software, Analista - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 58% Large, 26% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About IBM Cognos Analytics? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios aprecian la **facilidad de uso** de IBM Cognos Analytics, disfrutando de características intuitivas para la elaboración de informes y análisis. - Los usuarios aprecian las capacidades de **generación de informes rápida y fácil** de IBM Cognos Analytics, mejorando su experiencia de análisis de datos. - Los usuarios aprecian los **tableros adaptables en profundidad** de IBM Cognos Analytics para generar informes y visuales perspicaces. - Los usuarios valoran la **visualización de datos sin esfuerzo** de IBM Cognos Analytics, mejorando la comprensión a través de paneles atractivos y adaptables. - Los usuarios valoran la **interfaz de usuario intuitiva** de IBM Cognos Analytics, mejorando la comprensión de datos y los esfuerzos de creación de informes. ##### Cons - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** , lo que hace que la navegación inicial y la integración con otros software sean desafiantes. - Los usuarios encuentran la **dificultad de aprendizaje** de IBM Cognos Analytics desafiante, requiriendo una formación sustancial y paciencia para su uso efectivo. - Los usuarios experimentan **rendimiento lento** con IBM Cognos Analytics, especialmente con informes complejos y grandes conjuntos de datos. - Los usuarios encuentran que la **complejidad** de crear informes en IBM Cognos Analytics es una barrera significativa debido a las pronunciadas curvas de aprendizaje. - Los usuarios encuentran el **uso complejo** de IBM Cognos Analytics desafiante, especialmente para los nuevos usuarios que navegan por funciones avanzadas. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Cognos Analytics? **["Informes Potentes, Interfaz Menos Moderna"](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-13048146)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Nunna H._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-13048146) **["Analíticas poderosas y escalables con paneles interactivos y una gobernanza sólida"](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Arkajit D._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018) #### What Are G2 Users Discussing About IBM Cognos Analytics? - [What is IBM Cognos Analytics with Watson used for?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-ibm-cognos-analytics-with-watson-used-for) - 1 comment ### [IBM Business Analytics Enterprise](https://www.g2.com/es/products/ibm-business-analytics-enterprise/reviews) IBM Business Analytics Enterprise es un conjunto integral diseñado para unificar y agilizar los procesos de inteligencia empresarial, planificación, presupuestación, informes y pronósticos en las organizaciones. Al integrar datos de múltiples fuentes y proveedores en un único centro de contenido sin código, permite a los usuarios tomar decisiones informadas y basadas en datos de manera eficiente. Características y Funcionalidades Clave: - Tableros Compuestos: Consolida activos de contenido de varias herramientas de inteligencia empresarial en una vista unificada e integrada accesible para todos los usuarios. - Toma de Decisiones Informada: Aprovecha métricas reales y conocimientos para tomar decisiones empresariales con confianza, eliminando conjeturas. - Colaboración Fácil: Facilita la colaboración sin problemas en toda la organización, permitiendo a los equipos escalar y ajustar objetivos empresariales sin reformar procesos existentes. - Servicio al Cliente Mejorado: Optimiza la asignación de recursos y las decisiones de fabricación para proporcionar una entrega más eficiente a los clientes. - Gestión de Datos: Integra múltiples activos de diferentes fuentes de datos en un único tablero para un acceso fácil y una toma de decisiones más rápida. - Capa de Visualización: Descubre, accede, personaliza y recomienda contenido a través de múltiples proveedores y soluciones de BI desde un centro centralizado. - Personalización: Utiliza IA para recomendar contenido a los usuarios y permitir búsquedas personalizadas, alineando la plataforma con la marca organizacional y la experiencia del cliente. - Optimización de Pronósticos: Integra la planificación operativa, de rentabilidad y financiera con herramientas automatizadas para optimizar la toma de decisiones, utilizando análisis predictivos para identificar tendencias y patrones estacionales. - Planificación Integrada: Ajusta planes y pronósticos organizacionales en tiempo real, adaptándose rápidamente a las demandas cambiantes con planificación y análisis extendidos infundidos con IA. - Informes Empresariales: Proporciona informes escalables para mejorar la cultura de análisis de datos, entregando los datos correctos a las personas adecuadas en el momento adecuado. Valor Principal y Soluciones Proporcionadas: IBM Business Analytics Enterprise aborda el desafío de los silos de datos al ofrecer una plataforma unificada que integra diversas herramientas de análisis y planificación. Esta consolidación permite a las organizaciones: - Romper los Silos de Datos: Proporcionar un único punto de entrada para que los usuarios accedan a los datos que necesitan, mejorando la colaboración y la consistencia de los datos. - Mejorar la Toma de Decisiones: Equipar a los equipos con conocimientos completos, permitiendo decisiones informadas que impulsan el rendimiento empresarial. - Mejorar la Eficiencia Operativa: Agilizar los procesos de planificación y pronóstico, permitiendo a las organizaciones responder rápidamente a los cambios del mercado y las demandas operativas. Al integrar herramientas de análisis en un entorno cohesivo, IBM Business Analytics Enterprise empodera a las organizaciones para aprovechar todo el potencial de sus datos, fomentando una cultura de toma de decisiones informada y agilidad estratégica. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 21 #### How Do G2 Users Rate IBM Business Analytics Enterprise? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind IBM Business Analytics Enterprise? - **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/es/sellers/ibm) - **Año de fundación:** 1911 - **Ubicación de la sede:** Armonk, New York, United States - **Twitter:** @IBMSecurity 74,660 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=14b544adaece4fdbc987f1d7f7028048c22259946811200cc751263825586af9&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1009%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 328,202 empleados en LinkedIn® - **Propiedad:** SWX:IBM #### Who Uses This Product? - **Company Size:** 43% Small, 29% Large #### What Do G2 Reviewers Say About IBM Business Analytics Enterprise? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios valoran la **facilidad de uso** de IBM Business Analytics Enterprise, haciendo que las operaciones diarias sean simples y eficientes. - Los usuarios aprecian los **análisis claros y fáciles de leer** de IBM Business Analytics Enterprise, mejorando la toma de decisiones y los conocimientos empresariales. - Los usuarios valoran la **escalabilidad** de IBM Business Analytics Enterprise, lo que permite una fácil integración de diversas fuentes de datos para obtener información. - Los usuarios valoran el **excelente soporte al cliente** de IBM, mejorando su experiencia con Business Analytics Enterprise. - Los usuarios valoran la **flexibilidad** de IBM Business Analytics, permitiendo una integración sin problemas y una toma de decisiones avanzada basada en datos. ##### Cons - Los usuarios encuentran la **complejidad** de IBM Business Analytics Enterprise abrumadora, lo que plantea desafíos para las empresas más pequeñas y los usuarios individuales. - Los usuarios encuentran la **complejidad de la configuración e integración** abrumadora, especialmente para aquellos con experiencia limitada en análisis de datos. - Los usuarios encuentran la **empinada curva de aprendizaje** de IBM Business Analytics Enterprise desafiante, lo que afecta la experiencia general del usuario y la eficiencia. - Los usuarios informan de **respuestas lentas del servicio de atención al cliente** y a veces reciben respuestas poco claras, lo que lleva a la frustración y confusión. - Los usuarios encuentran la **interfaz de usuario envejecida y engorrosa** de IBM Business Analytics Enterprise desafiante, especialmente para los usuarios no técnicos. #### What Are Recent G2 Reviews of IBM Business Analytics Enterprise? **["Potencia de Análisis Unificada con Información Impulsada por IA"](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— KAPIL G._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322) **["Análisis de Datos en Profundidad"](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— atharv c._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960) ### [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/es/products/amazon-quicksight/reviews) Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial (BI) unificado basado en la nube a hiperescala. Con QuickSight, todos los usuarios pueden satisfacer diversas necesidades analíticas desde la misma fuente de verdad a través de paneles interactivos modernos, informes paginados, consultas en lenguaje natural y análisis integrados. Con Amazon Q en QuickSight, los analistas de negocios y los usuarios empresariales pueden usar lenguaje natural para construir, descubrir y compartir ideas significativas en segundos, convirtiendo ideas en impacto más rápido. Más de 100,000 clientes utilizan Amazon QuickSight. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 677 #### How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.3/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Amazon QuickSight? - **Vendedor:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/es/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd) - **Año de fundación:** 2006 - **Ubicación de la sede:** Seattle, WA - **Twitter:** @awscloud 2,232,483 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=072881eee28a2afe24f8d1bda9f20e3e146b9fb4b214f216411ce2ed6898b31e&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Famazon-web-services%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 147,094 empleados en LinkedIn® - **Propiedad:** NASDAQ: AMZN #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Ingeniero de software - **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios - **Company Size:** 40% Small, 36% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Amazon QuickSight? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios disfrutan de la **integración perfecta con los servicios de AWS** , lo que permite una creación rápida y efectiva de paneles. - Los usuarios encuentran que Amazon QuickSight es **muy fácil de usar** , integrándose perfectamente con AWS para una experiencia fluida. - Los usuarios aprecian las **fáciles integraciones** de Amazon QuickSight, mejorando la conveniencia con AWS y otras fuentes de datos. - Los usuarios valoran los **tableros interactivos y herramientas de visualización de datos** de Amazon QuickSight, mejorando los conocimientos en tiempo real para su negocio. - Los usuarios admiran la **gestión interactiva del panel de control** de Amazon QuickSight, lo que permite una visualización de datos sin problemas y conocimientos en tiempo real. ##### Cons - Los usuarios encuentran que las **opciones de personalización limitadas** de Amazon QuickSight restringen la flexibilidad de sus necesidades de informes. - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** , requiriendo conocimientos adicionales de AWS para el uso efectivo de las características de QuickSight. - Los usuarios encuentran **limitadas las opciones de visualización** , lo que dificulta lograr las personalizaciones e interactividad deseadas en el panel de control. - Los usuarios encuentran **características faltantes** en Amazon QuickSight, particularmente la falta de personalización y análisis avanzados en comparación con los competidores. - Los usuarios encuentran que el **diseño deficiente de la interfaz** de Amazon QuickSight resta usabilidad y dificulta un análisis de datos más profundo. #### What Are Recent G2 Reviews of Amazon QuickSight? **["BI rápido y sin servidor con integración perfecta en AWS"](https://www.g2.com/es/survey_responses/amazon-quicksight-review-11692248)** **Rating:** 4.5/5.0 stars _— Jawher S._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/amazon-quicksight-review-11692248) **["Informes simplificados con características robustas"](https://www.g2.com/es/survey_responses/amazon-quicksight-review-11360363)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Dilip Kumar P._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/amazon-quicksight-review-11360363) #### What Are G2 Users Discussing About Amazon QuickSight? - [¿Para qué se utiliza Amazon QuickSight?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-amazon-quicksight-used-for) - 2 comments, 1 upvote - [¿Qué hay de nuevo en QuickSight?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-new-in-quicksight) - 1 comment, 1 upvote - [¿Es AWS QuickSight gratuito?](https://www.g2.com/es/discussions/is-aws-quicksight-free) - 2 comments, 1 upvote - [¿Cómo funciona AWS QuickSight?](https://www.g2.com/es/discussions/how-does-aws-quicksight-work) - 2 comments, 1 upvote - [¿Qué es Amazon QuickSight?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-amazon-quicksight) - 2 comments, 1 upvote ### [GoodData.AI](https://www.g2.com/es/products/gooddata-ai/reviews) GoodData es la plataforma de inteligencia de decisiones nativa de IA y de pila completa que ayuda a las empresas a convertir datos en información procesable de nivel empresarial. Diseñada para análisis gobernados y escalables, GoodData permite a las organizaciones construir, operacionalizar e integrar decisiones, flujos de trabajo y agentes de IA directamente dentro de productos y flujos de trabajo empresariales. La plataforma combina Analytics as Code, una capa semántica y de métricas gobernada, APIs, SDKs e interoperabilidad abierta de IA para ayudar a los equipos a crear experiencias de análisis y de IA componibles a través de productos, flujos de trabajo y entornos de clientes. Desde análisis y paneles integrados hasta asistentes, flujos de trabajo de IA y agentes interoperables, GoodData proporciona a los equipos la base para pasar de la información a la acción con gobernanza, rendimiento y flexibilidad de implementación incorporados. Hoy en día, GoodData atiende a más de 140,000 empresas y 3.2 millones de usuarios en todo el mundo. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 595 #### How Do G2 Users Rate GoodData.AI? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.4/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind GoodData.AI? - **Vendedor:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/es/sellers/gooddata-ai) - **Sitio web de la empresa:** www.gooddata.ai - **Año de fundación:** 2007 - **Ubicación de la sede:** San Francisco, CA - **Twitter:** @gooddata 1 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=e5a1c6cbfee9b89e71cb10716afc3c0457a18ef9dc9fabd21bb732987bcd600a&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F202760%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 281 empleados en LinkedIn® #### Who Uses This Product? - **Who Uses This:** Analista de Datos, Gerente de Producto - **Top Industries:** Software de Computadora, Servicios al Consumidor - **Company Size:** 44% Medium, 40% Small #### What Do G2 Reviewers Say About GoodData.AI? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios encuentran la **facilidad de uso** de GoodData.AI impresionante, con una interfaz intuitiva que mejora sus operaciones comerciales. - Los usuarios aprecian las **funciones de visualización de datos fáciles de usar** de GoodData.AI, mejorando la accesibilidad para el análisis de tendencias e informes. - Los usuarios valoran la **rápida integración** de GoodData.AI, mejorando el flujo de trabajo con conexiones fluidas a varios sistemas. - Los usuarios destacan la **interfaz de usuario intuitiva** de GoodData.AI, lo que facilita a los recién llegados utilizar sus funciones. - Los usuarios valoran las **capacidades de personalización** de GoodData.AI, mejorando la flexibilidad y permitiendo obtener perspectivas empresariales a medida. ##### Cons - Los usuarios encuentran la **curva de aprendizaje empinada** para GoodData.AI, especialmente para aquellos que no están familiarizados con los conceptos de modelado de datos. - Los usuarios encuentran **difícil aprender GoodData.AI** , especialmente aquellos con experiencia en bases de datos no relacionales, debido a su complejidad. - Los usuarios encuentran las **características faltantes** de GoodData.AI frustrantes, limitando la personalización y la funcionalidad para flujos de trabajo y gráficos. - Los usuarios encuentran la interfaz de GoodData.AI **compleja** , especialmente cuando se trata de características avanzadas y relaciones de datos. - Los usuarios encuentran las **opciones de personalización limitadas** en GoodData.AI restrictivas, lo que dificulta su capacidad para adaptar el producto de manera efectiva. #### What Are Recent G2 Reviews of GoodData.AI? **["Mosaic y la capa semántica unen nuestros datos, además de sugerencias útiles para el panel de control de IA."](https://www.g2.com/es/survey_responses/gooddata-ai-review-12912613)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Jeff P._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/gooddata-ai-review-12912613) **["Tableros integrados y métricas consistentes que reducen los tickets de soporte"](https://www.g2.com/es/survey_responses/gooddata-ai-review-13032302)** **Rating:** 5.0/5.0 stars _— Yash G._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/gooddata-ai-review-13032302) ### [Oracle Analytics Cloud](https://www.g2.com/es/products/oracle-analytics-cloud/reviews) Oracle Analytics Cloud es una plataforma de análisis en la nube integral que te permite cambiar fundamentalmente cómo analizas y actúas sobre la información. Líderes, analistas y TI pueden acceder a datos desde donde estén, incluso utilizando dispositivos móviles. Oracle Analytics Cloud ayuda a las organizaciones a descubrir conocimientos únicos más rápido con aprendizaje automático. Con análisis aumentados, combina datos de toda tu organización con datos de terceros y automatiza tareas importantes y que consumen mucho tiempo, como la preparación de datos, visualización, pronósticos e informes. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 293 #### How Do G2 Users Rate Oracle Analytics Cloud? - **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 7.8/10 (Category avg: 9.2/10) - **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10) - **Interfaz de informes:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10) - **Campos calculados:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10) #### Who Is the Company Behind Oracle Analytics Cloud? - **Vendedor:** [Oracle](https://www.g2.com/es/sellers/oracle) - **Año de fundación:** 1977 - **Ubicación de la sede:** Austin, TX - **Twitter:** @Oracle 827,997 seguidores en Twitter - **Página de LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=a14fcbcd818b49d781453c19628a9479a70cc1e8e335e54c876392ab5f543da3&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F1028%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website) 208,078 empleados en LinkedIn® - **Propiedad:** NYSE:ORCL #### Who Uses This Product? - **Top Industries:** Tecnología de la información y servicios, Servicios Financieros - **Company Size:** 61% Large, 27% Medium #### What Do G2 Reviewers Say About Oracle Analytics Cloud? _AI-generated summary from verified user reviews_ ##### Pros - Los usuarios valoran las **herramientas de análisis de autoservicio robustas** de Oracle Analytics Cloud, que permiten la creación de paneles y la exploración de datos sin esfuerzo. - Los usuarios aprecian las **fuertes capacidades de visualización de datos** de Oracle Analytics Cloud, haciendo que el análisis sea accesible y atractivo para todos. - Los usuarios valoran la **interfaz intuitiva y accesible** de Oracle Analytics Cloud, lo que permite una exploración de datos sin esfuerzo para todos los niveles de habilidad. - Los usuarios valoran la **escalabilidad** de Oracle Analytics Cloud, lo que permite soluciones personalizables adaptadas a sus necesidades en evolución. - Los usuarios aprecian las **soluciones personalizadas de mejora empresarial** que ofrece Oracle Analytics Cloud, mejorando la analítica colaborativa para las organizaciones. ##### Cons - Los usuarios enfrentan una **curva de aprendizaje pronunciada** con Oracle Analytics Cloud, lo que hace que sea un desafío para los nuevos usuarios adaptarse. - Los usuarios encuentran la **complejidad** de Oracle Analytics Cloud abrumadora, especialmente durante la configuración inicial y al aprender funciones avanzadas. - Los usuarios encuentran el **uso complejo** de Oracle Analytics Cloud desafiante, particularmente durante la configuración y al aprender funciones avanzadas. - Los usuarios encuentran que **las opciones de personalización son limitadas** , lo que dificulta cumplir con requisitos altamente especializados en Oracle Analytics Cloud. - Los usuarios notan las **actualizaciones de software poco frecuentes** de Oracle Analytics Cloud, lo que lleva a preocupaciones sobre vulnerabilidades de seguridad. #### What Are Recent G2 Reviews of Oracle Analytics Cloud? **["Navegación rápida, Oracle Analytics Cloud personalizable y fuerte automatización"](https://www.g2.com/es/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Shawn A._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664) **["¡Transforma datos complejos en información procesable!"](https://www.g2.com/es/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722)** **Rating:** 4.0/5.0 stars _— Gaurav G._ [Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722) #### What Are G2 Users Discussing About Oracle Analytics Cloud? - [¿Para qué se utiliza Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/es/discussions/what-is-oracle-analytics-cloud-used-for) - [How do I import an RPD into Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/es/discussions/how-do-i-import-an-rpd-into-oracle-analytics-cloud) - [What comes out of the box with Oracle Analytics for applications?](https://www.g2.com/es/discussions/what-comes-out-of-the-box-with-oracle-analytics-for-applications) - [What's New in Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/es/discussions/what-s-new-in-oracle-analytics-cloud) - [What is Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/es/discussions/oracle-analytics-cloud-what-is-oracle-analytics-cloud) - ‹ Prev‹ Prev - 1 - [2](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=2#product-list) - [3](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=3#product-list) - [4](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=4#product-list) - [5](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=5#product-list) - … - [24](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=24#product-list) - [25](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=25#product-list) - [Next ›Next ›](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=2#product-list) Spotlight Categories [Professional Services Automation Software](https://www.g2.com/categories/professional-services-automation) [Identity and Access Management (IAM) Software](https://www.g2.com/categories/identity-and-access-management-iam) [Customer Service Automation Software](https://www.g2.com/categories/customer-service-automation) [Webinar Platforms](https://www.g2.com/categories/webinar) [Anti Money Laundering Software](https://www.g2.com/categories/anti-money-laundering) Similar Categories - [Agentic Analytics](/categories/agentic-analytics) - [AI Search and Discovery Platforms](/categories/ai-search-and-discovery-platforms) - [Business Intelligence](/categories/business-intelligence) - [Data Virtualization](/categories/data-virtualization) - [Drone Analytics](/categories/drone-analytics) - [Enterprise Search Software](/categories/enterprise-search-software) - [Graph Visualization Tools](/categories/graph-visualization-tools) - [Insight Engines](/categories/insight-engines) - [Other Analytics](/categories/other-analytics) - [Predictive Analytics](/categories/predictive-analytics) - [Site Search Software](/categories/site-search-software) - [Statistical Analysis](/categories/statistical-analysis) - [Text Analysis](/categories/text-analysis) - [Time Series Intelligence](/categories/time-series-intelligence) - [Visitor Behavior Intelligence](/categories/visitor-behavior-intelligence) [Browse Analytics Platforms Themes](/categories/analytics-platforms/themes) ![Tian Lin](/assets/transparent-ad5be28fbcd25b7b08d2cebe1d957125437fb5407d75ee717965ad22c8808791.gif "Tian Lin") TL Researched and written by [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin) Updated July 2, 2025 Analytics platforms provide a tool set for businesses to transform raw data into meaningful, actionable insights. They enable organizations to explore data, uncover trends, forecast future outcomes, and support informed decision making. Unlike tools limited to reporting on past performance, analytics platforms often include advanced capabilities such as predictive modeling, statistical analysis, and machine learning (ML). These platforms are designed to be flexible and scalable, supporting a wide range of use cases across the business. These platforms are used in nearly every business function, from marketing and sales to finance, operations, and HR, supporting both strategic planning and day-to-day performance monitoring. From data analysts and scientists to business stakeholders and executives, analytics platforms are used by a wide range of personas. While analysts focus on exploring data and generating insights, self-service tools now enable non-technical users to interact directly with data. IT teams support platform integration and security, reflecting the growing push to democratize data access and embed analytics into daily decision-making across the organization. Analytics platforms support critical functions such as data blending and modeling, enabling users to combine data from diverse sources and build robust, interconnected data models. The visual outputs — dashboards, reports, and interactive charts — help users explore trends, drill down into granular details, and communicate insights clearly. Unlike standalone data visualization tools, which are limited to presenting information, analytics platforms encompass the full analytical workflow. Many also offer advanced capabilities such as embedded analytics, natural language query, and augmented analytics, which leverage ML to automate insight discovery and make data exploration more accessible to a broader audience. Analytics platforms and [business intelligence (BI) software](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) often work in tandem to support data-driven organizations. While BI tools focus on tracking and reporting historical performance through dashboards and key performance indicators (KPI), analytics platforms provide broader capabilities that support exploratory analysis and strategic planning. BI answers "what happened," while analytics platforms help users understand why it happened and what might happen next. Rather than replacing BI, analytics platforms complement it by enabling deeper insights and empowering a wider range of users across the organization. To qualify for inclusion in the Analytics Platforms category, a product must: - Ingest and integrate data from a wide range of structured and semi-structured sources - Prepare and transform data using built-in tools for cleaning, enrichment, and formatting - Support connections to diverse data sources, including file uploads, databases, application programming interfaces (API), and SaaS apps - Enable users to model data relationships, join datasets, and explore data interactively - Offer tools to build meaningful business reports, dashboards, and visualizations - Allow creation and sharing of internal analytics applications or embedded insights across teams Top Tools at a Glance | | Flexible visual dashboard exploration | User Review "Turning Complex Data into Actionable Insights" | | | Microsoft-connected interactive dashboards | User Review "Easy, Powerful Dashboards with Helpful Copilot Features" | | | Governed lakehouse analytics and ML workflows | User Review "Databricks Streamlines ETL and Analytics with Scalable Notebooks" | | | Cloud analytics for governed data science | User Review "Effective Data Analysis with SAS Viya" | | | No-code data preparation and automation | User Review "Scales Operations and Saves Time with Automated Data Workflows" | | | Centralized self-service business dashboards | User Review "Domo Turns Disconnected Reports Into a Game-Changing Sales Scorecard" | | | Governed shared BI metrics | User Review "Transforms Data, But Challenging for Beginners" | | | Semantic-layer acceleration for enterprise BI | User Review "Kyvos Semantic Layer Boosts AI Accuracy with Business-Ready Data" | | | SQL and Python notebook analytics apps | User Review "All-in-One Collaborative Workspace for SQL, Python, and Interactive Dashboards" | | | Warehouse-native spreadsheet-style analytics | User Review "Easiest BI Tool: Live Snowflake Data in a Spreadsheet-Like Experience" | * * * Show More * * * ## How Do You Choose the Right Analytics Platforms? ### What You Should Know About Analytics Platforms ### What are analytics software platforms? Analytics platforms, also known as business intelligence (BI) platforms, enable companies to gain visibility into their data through data integration, cleansing, blending, enrichment, discovery, and more. These tools are robust systems that sometimes require IT and data science skills to access and decipher company data through custom queries.  Analytics platforms offer a comprehensive look into a company’s data by pulling from structured and unstructured data sources through detailed queries. Casual business users also benefit from analytics platforms, which offer customizable dashboards and the ability to drill into particular data points and trends. ### What types of analytics tools and platforms exist? #### **All-in-one software** ##### **Self-service analytics platforms** Self-service analytics platforms do not require coding knowledge, so business end users can use them for data needs. Cloud-based business analytics software often provides drag-and-drop functionality for building dashboards, prebuilt templates for querying data, and, occasionally, natural language querying for data discovery.  ##### **Embedded BI software** Embedded BI software can integrate proprietary analytics functionality within other business applications. Businesses may choose an embedded product to promote user adoption; by placing the analytics inside regularly used software, companies enable employees to take advantage of available data. These solutions provide self-service functionality so average business end users can use data for improved decision-making. #### **Point solutions** ##### **Root cause analysis** Companies of all sizes produce vast amounts of data from a host of different sources. It can be difficult to keep track of the ebbs and flows of data and to spot outliers and trends across tens if not hundreds (sometimes even thousands) of data sources. Some solutions provide the user with a bird' s-eye view of their data and intelligently alert them to changes in real time. Once alerted, they are able to dive in to evaluate the situation and solve it. ### What are the common features of analytics solutions? Analytics software platforms are a great aid to any organization needing timely data visualization of high-level analytics. The following are some core features within analytics platforms that can help users make the most of them: **Data preparation:**  Although standalone [data preparation software](https://www.g2.com/categories/data-preparation) exists that assists in discovering, blending, combining, cleansing, and enriching data—so large datasets can be easily integrated, consumed, and analyzed—analytics platforms must incorporate these functionalities into their core offering. In particular, analytics platforms must support data blending and modeling, allowing the end user to combine data across different databases and other data sources and to develop robust data models of this data. This is a critical step in making meaning out of the chaos by combining data from various sources. **Data management:** Once the data is properly integrated, it must be managed. This includes restricting data access to certain users, for example. Although some companies opt for a standalone data management solution, such as a data warehouse, analytics platforms must, by definition, provide some level of data management. **Data modeling and blending:** As mentioned, it is not efficient and often not effective to examine data when it is sprawled across many systems. As a business cloud, analytics platforms help businesses consolidate data and combine data points to understand the relationship between data and derive deep insights. **Reports and dashboards:** Multilayered, real-time dashboards are a central feature of analytics platforms. Users can program their analytics software to display metrics of their choice and create multiple dashboards that show analytics related to specific teams or initiatives. From predictive website traffic analytics to customer conversion rates over a specified period, users can choose their preferred metrics to feature in dashboards and create as many dashboards as necessary.  Administrators can adjust the permissions of different dashboards so they are accessible to the users in the company who need them the most. Users can share specific dashboards on office monitors or take screengrabs of dashboards to save and share as needed. Some analytics platform products may allow users to explore dashboards on their mobile devices. [**Self service**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Organizations use these tools to build interactive dashboards for discovering actionable insights. This enables business users like sales representatives, human resource managers, marketers, and other non-data team members to make decisions based on relevant business data. **Advanced analytics:** Many analytics solutions are incorporating advanced features, sometimes called augmented analytics, to better understand a business’s data, even without IT support. These can include predictive analytics capabilities and data discovery, which includes intelligent suggestions for data visualization and machine learning-powered suggestions for deeper insights. Other features include [Anomaly detection](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Query based](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Search](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Traditional](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional) ### What are the benefits of using analytics platforms? **Replace old or disparate software:** Businesses can replace outdated data storage solutions and reporting tools and migrate to an all-inclusive business cloud as an analytics platform. However, data migration is not essential for deploying an analytics solution, as businesses may not have the time or resources to do so. Therefore, it should be noted that these platforms can integrate with a whole host of solutions, such as [enterprise resource planning (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) and [customer relationship management (CRM) software](https://www.g2.com/categories/crm). **Improve productivity:** The days of sorting through tens, if not hundreds, of systems and needing immense support from IT have passed. With analytics platforms (especially those that are self-service and have features such as natural language search), anyone looking for data and data analysis, including average business users, can derive insights from their data. **Save time (automation):** For most analytics platforms, users no longer need a strong background in query languages. Instead, data discovery and root cause analysis allow users to automatically receive alerts and insights into their data and get notified if the data has changed meaningfully. **Reduce errors:** Although standalone data preparation tools may be the right solution for businesses with particularly complex data, analytics platforms allow users to clean and prepare their data through data mapping and deduplication methods. **Consolidate data:** In this data-driven era, essentially every program and device a business has produces massive data. To understand this diverse data in the best way possible, combining it through methods such as data blending, which allows users to integrate data from multiple sources into a functioning dataset, is often necessary. **Improve processes:** Without an analytics platform to be used across a business, processes can be slow and inefficient as interested parties seek data from disparate sources and request data from various people. Analytics platforms can help a business user quickly access data and data analysis and share it with internal and external stakeholders. ### **Who uses analytics tools?** Analytics platforms can have both internal and external users.  #### **Internal users** **Data analysts and data scientists:** These employees are generally the power users of analytics tools, creating complex queries inside the platforms to gather a deeper understanding of business-critical data. These teams may also be tasked with building self-service dashboards to distribute to other teams. **Sales teams:** Sales teams use self-service analytics tools and embedded analytics solutions to obtain insights into prospective accounts, sales performance, and pipeline forecasting, among many other use cases. Using analytics tools in a sales team can help businesses optimize their sales processes and influence revenue. **Marketing teams:** Marketing teams often run different types of campaigns, including email marketing, digital advertising, or even traditional advertising campaigns. Analytics tools allow marketing teams to track the performance of those campaigns in one central location. **Finance teams:** Finance teams leverage analytics software to gain insight into the factors impacting an organization's bottom line. By integrating financial data with sales, marketing, and other operations data, accounting and finance teams pull actionable insights that might not have been uncovered using traditional tools. **Operations and supply chain teams:** Analytics solutions often utilize a company's ERP system as a data source. These applications track everything from accounting to supply chain and distribution; supply chain managers can optimize several processes to save time and resources by inputting supply chain data into an analytics platform.  #### **External users** **Consultants:** Businesses, especially larger ones, do not always understand the breadth and depth of their data, perhaps not even knowing where to begin. An external consultant wielding a powerful analytics platform can help businesses better understand their data and, as a result, make more informed business decisions.  Users may consider contacting [BI consulting partners](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) to help determine the most relevant analytics and data to capture about their company’s overall success. Following a proper consultation, these agencies may offer assistance with setting up or choosing BI tools. A number of these agencies can assist businesses with the entire BI process, from complete data analysis to the shaping of processes or protocols related to data collection. A relationship with these consultants can prove highly beneficial for users who have never performed data analysis before or want to optimize their company’s reporting. **Partners:** Partnerships between companies often involve data sharing and cross-company collaboration. As a result, a centralized repository of data, which would allow for data management, data querying, and data insights, can provide an essential tool for these businesses to succeed together, providing them with a birds-eye view of their data. ### **What are the alternatives to analytics platforms?** Alternatives to analytics platforms can replace this type of software, either partially or completely: [**Marketing analytics software**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Businesses looking for tools geared toward marketing use cases and marketing data (e.g., related to targeting prospects) should look at marketing analytics solutions that are purpose-built for this. [**Sales analytics software**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Although sales data such as revenue forecasts and closed deals can be imported and analyzed in general-purpose analytics platforms, sales analytics platforms can provide a more granular analysis of sales-related data and might have better integrations with sales tools such as CRMs.  [**Log analysis software**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:**  If a business wants to focus on analyzing its log data from applications and systems, it could benefit from log analysis software, which helps enable the documentation of application log files for records and analytics. [**Predictive analytics software**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Broad-purpose analytics platforms allow businesses to conduct various forms of analysis, such as prescriptive, descriptive, and predictive. Since analytics platforms allow for these different types of analyses, they might not provide the most robust features for any type. Therefore, businesses focused on looking at past and present data to predict future outcomes can use predictive analytics software for a more fine-tuned solution.  [**Text analysis software**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Analytics platforms are focused on structured or numerical data, allowing users to drill down and dig into numbers to inform business decisions. Text analysis solutions are the best bet if the user is looking to focus on unstructured or text data. These tools help users quickly understand and pull sentiment analysis, key phrases, themes, and other insights from unstructured text data. [**Data visualization software**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Data visualization tools can be an excellent place for businesses to start when looking to better understand their data. With capabilities including dashboards and reporting, data visualization software can often be quick and easy to set up and is frequently cheaper than more robust analytics platforms.  However, it is essential to recognize their limitations. Data visualization solutions do what they say on the box: visualization. They do not give the user an end-to-end analytics solution from data preparation to data insights, nor do they provide significant data management capabilities. ### **Software and services related to analytics platforms** Related solutions that can be used together with analytics platforms include: [**Embedded business intelligence software**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Analytics platforms are standalone platforms that help companies analyze data. Businesses who want to build analytics capabilities into applications, whether that be for internal or external use, can use embedded BI software to accomplish this goal. [**Database software**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** There are a plethora of solutions for storing, organizing, and sharing large amounts of data that can later be accessed and analyzed by analytics tools. Database software includes everything from [big data software](https://www.g2.com/categories/big-data) to traditional table-based [relational databases](https://www.g2.com/categories/relational-databases). Businesses should research and implement whichever database tools make the most sense for their particular data types or analytical needs.  When considering an analytics solution, users should investigate which databases can integrate with the tool to make the most logical product choice for their situation. Analytics products would not serve much purpose without one or more company databases to pull data from when the time comes. ### Challenges with analytics platforms **Configuration:** Analytics solutions may have a highly technical setup process, requiring IT or developmental expertise. When trying to implement one of these platforms without an in-house data scientist or IT professional, users may struggle with getting the technology off the ground, integrating it with the appropriate solutions, and creating queries for data collection. This could mean a significant loss of resources and an inability to use the tool as intended. Users can contact BI consulting providers for assistance setting up a program or, in some cases, for handling the entirety of BI reporting. **Overreliance:** Focusing too much on data and analytics can also be problematic. Data-driven decisions are critical to a business’s success, but data-only decisions ignore the various voices from within and without the organization. Successful companies combine rigorous analytics with anecdotal storytelling and thoughtful conversations about the business's success and components. **Integrations:** If the analytics tool does not fully integrate with existing software, getting a complete view of a business’s operational performance becomes challenging. Similarly, if an integration experiences a communication error or other issue during a data query, it causes an incorrect or incomplete reading. Users should make a point to monitor these connections and any potential performance issues throughout their software stack to ensure that correct, complete, and up-to-date information is being processed and displayed on dashboards. **Data security:** Companies must consider security options to ensure the right users see the correct data and guarantee strict data security. Effective analytics solutions should offer security options that enable administrators to assign verified users different levels of access to the platform based on their security clearance or level of seniority. ### How to choose the best analytics tools #### Requirements Gathering (RFI/RFP) for Analytics Platforms If a company is just starting and looking to purchase the first analytics platform, or maybe an organization needs to update a legacy system--wherever a business is in its buying process, g2.com can help select the best analytics platform. The particular business pain points might be related to all the manual work that must be completed. If the company has amassed a lot of data, it needs to look for a solution that can grow with the organization. Users should think about the pain points and jot them down; these should be used to help create a checklist of criteria. Additionally, the buyer must determine the number of employees needing this software, as this drives the number of licenses they will likely buy. Taking a holistic overview of the business and identifying pain points can help the team springboard into creating a checklist of criteria. The checklist is a detailed guide with necessary and nice-to-have features, including budget, features, number of users, integrations, security requirements, cloud or on-premises solutions, and more. Depending on the deployment scope, producing an RFI, a one-page list with a few bullet points describing what is needed from an analytics platform might be helpful. #### Compare Analytics Platforms Products **Create a long list** From meeting the business functionality needs to implementation, vendor evaluations are essential to the software buying process. For ease of comparison, after all demos are complete, it helps to prepare a consistent list of questions regarding specific needs and concerns to ask each vendor. **Create a short list** From the long list of vendors, it is helpful to narrow the list of vendors and come up with a shorter list of contenders, preferably no more than three to five. With this list, businesses can produce a matrix to compare the features and pricing of the various solutions. **Conduct demos** To ensure the comparison is thoroughgoing, the user should demo each solution on the shortlist with the same use case and datasets. This will allow the business to evaluate like for like and see how each vendor stacks up against the competition.  #### Selection of analytics platforms **Choose a selection team** Before getting started, creating a winning team that will work together throughout the process, from identifying pain points to implementation, is crucial. The software selection team should consist of organization members with the right interests, skills, and time to participate in this process. A good starting point is to aim for three to five people who fill roles such as the primary decision maker, project manager, process owner, system owner, or staffing subject matter expert, as well as a technical lead, IT administrator, or security administrator. The vendor selection team may be more minor in smaller companies, with fewer participants, multitasking, and taking on more responsibilities. **Analyze the data** As analytics platforms are all about the data, the user must ensure that the selection process is also data-driven. The selection team should compare notes and facts and figures that they noted during the process, such as time to insight, number of visualizations, and availability of advanced analytics capabilities. **Negotiation** Just because something is written on a company’s pricing page does not mean it is gospel (although some companies will not budge). It is imperative to open up a conversation regarding pricing and licensing. For example, the vendor may be willing to discount multiyear contracts or recommend the product to others. **Final decision** After this stage, and before going all in, it is recommended to roll out a test run or pilot program to test adoption with a small sample size of users. If the tool is well used and received, the buyer can be confident that the selection was correct. If not, it might be time to return to the drawing board. ### How much do analytics software platforms cost? As mentioned above, analytics platforms come as both on-premises and cloud solutions. Pricing between the two might differ, with the former often coming with more upfront costs for setting up the infrastructure.  As with any software, analytics platforms are frequently available in different tiers, with the more entry-level solutions costing less than the enterprise-scale ones. The former will often not have as many features and may have caps on usage. Vendors may have tiered pricing, in which the price is tailored to the users’ company size, the number of users, or both. This pricing strategy may come with some support, which might be unlimited or capped at a certain number of hours per billing cycle. Once set up, analytics platforms, especially those deployed in the cloud, do not often require significant maintenance costs. As these platforms often come with many additional features, businesses looking to maximize the value of their software can contract third-party consultants to help them derive insights from their data and get the most out of the software. #### Return on Investment (ROI) Businesses deploy analytics platforms to derive a return on investment (ROI). As they are looking to recoup the losses they spent on the software, it is critical to understand its costs. As mentioned above, analytics platforms are typically billed per user, sometimes tiered, depending on the company size. More users will generally translate into more licenses, which means more money. Users must consider how much is spent and compare that to what is gained in terms of efficiency and revenue. Therefore, businesses can compare processes between pre- and post-deployment software to understand better how processes have been improved and how much time has been saved. They can even produce a case study (either for internal or external purposes) to demonstrate the gains they have seen from using an analytics tool. ### Implementation of analytics software solutions **How are analytics software Implemented?** Implementation differs drastically depending on the complexity and scale of the data. In organizations with vast amounts of data in disparate sources (e.g., applications, databases, etc.), it is often wise to utilize an external party, whether an implementation specialist from the vendor or a third-party consultancy. With vast experience under their belts, they can help businesses understand how to connect and consolidate their data sources and use the software efficiently and effectively. **Who is responsible for analytics platform implementation?** Properly deploying an analytics platform may require many people or teams. This is because, as mentioned, data can cut across teams and functions. As a result, one person or even one team rarely has a complete understanding of all of a company’s data assets. With a cross-functional team, a business can begin to piece together its data and begin the analytics journey, starting with proper data preparation and management. ### Emerging trends related to analytics platforms **Increase data accessibility** Business data is no longer locked up in silos. With analytics platforms, more users across a business can find, access, and analyze this data. In addition, [artificial intelligence (AI) tools](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) such as [natural language processing (NLP) software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) help make searching through and for data more accessible and powerful, providing more accurate results. With the amount of data accessible to businesses today, it is a near necessity that they implement some type of analytics software to understand and act on that data better. Implementing analytics software has been a significant initiative for companies undergoing digital transformation, as these tools offer deeper visibility into an organization's data. Companies adopt these solutions to make sense of large datasets collected from various sources. **Shift from on-premises to cloud** The move from on-premises data analytics to the cloud has been underway for several years, with more and more businesses moving their data and data insights into the cloud. This is taking place for various reasons, such as time to insight. Moving away from on-premises infrastructure has helped many companies enable data work anywhere one has access to the cloud—anywhere with internet access. However, not all data users have the luxury of working in the cloud for several reasons, including data security and issues related to latency. In industries such as health care, strict regulations such as the [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) require data to be secure. Although it is possible to ensure this security in the cloud, it can be more complicated. **Conversational AI** Historically, to query data within an analytics solution, users needed to master a query language like SQL. With the rise of conversational interfaces, users uncover the data and insights they seek using intuitive language. Intuitive methods of querying data enable a larger user base to access and make sense of company data. **Machine learning** AI is quickly becoming a promising feature of analytics solutions throughout the data journey, from ingestion to insights. From AI-powered data preparation to smart insights, in which the platform suggests visualizations to the end user, analytics platforms are quickly becoming more powerful. Machine learning is helping end users discover hidden insights, allowing them to make sense of data and understand what they are seeing. ### Analytics Platforms FAQs #### **Which analytics platforms have an intuitive UI that non-technical users adopt without extensive training?** I looked for analytics platforms that make it easy to find what you need also enable easy collaboration. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Has a drag-and-drop chart building without SQL or code that makes it user-friendly. Users can connect Excel, SharePoint, and emails without technical help.  - [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Users can create dashboards with limited use and no deep technical background. Onboarding is as simple as sharing the links and giving the right access. - [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Spreadsheet-like UI provides the most distinctive non-technical adoption story. Users can pull in data and work with it in complicated ways that don't require coding. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic layer approach means business users interact with pre-defined, plain-language metrics rather than raw tables or SQL, which is the foundational mechanism for non-technical adoption.  #### **What are the best analytics platforms for business teams accessing insights without SQL or data science skills?** SQL-free access means business users can explore, filter, and create their own views without analyst dependency.  - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Non-technical users can build powerful dashboards quickly without SQL. Power BI's Power Query Editor handles data transformations through button clicks. The DAX layer exists for advanced users but is not required for standard self-service reporting. - [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Sigma's specific differentiator for SQL-free access is its spreadsheet-like interface on live warehouse data. For teams already on Snowflake or cloud warehouses, Sigma eliminates the SQL barrier entirely at the analysis layer. - [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** The no-code platform is easy to use for non-technical teams. Users can apply filtering and date range changes without any coding. The 1000+ connector ecosystem means data arrives automatically, so business users interact with dashboards rather than queries.  - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic model defines metrics in plain language; business users query pre-built dimensions and measures without writing a single line of SQL.  #### **Which analytics platforms support collaborative dashboards, annotations, and mobile access for on-the-go insights?** I looked for tools with collaborative analytics, shared dashboards, in-platform discussion, annotations, and mobile-ready access. - [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** Sales teams can access data and contacts in real-time on their phones. Has platform-native discussion, report sharing, and insight annotation as part of the daily workflow.  - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Web and mobile access are daily-use features. The platform enables collaboration so everyone can see the same report at the same time, updated in real time. - [Yellowfin BI](https://www.g2.com/products/yellowfin-bi/reviews) **:** Designed around collaborative BI with built-in story, annotation, and broadcast features for sharing insights with business audiences.  - [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** Comes with scheduled report delivery, so automated weekly numbers land in inboxes without anyone manually running anything. Email reports and metric notifications can be set up as daily workflow features.  #### **Which analytics solutions provide fast query response and drill-down capability for ad-hoc exploration?** Fast ad-hoc exploration means users can drill down, pivot, and filter without waiting and without writing a new query every time. - [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Users can drill down on data without writing queries. Extracted datasets perform significantly better for ad-hoc work. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic layer pre-aggregates at the warehouse layer so ad-hoc queries against massive datasets return fast without full table scans.  - [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Its direct data mapping approach eliminates the aggregation layer that slows most BI platforms during ad-hoc queries. For organizations where query latency on complex, multi-source datasets is the primary pain, Incorta is a good choice. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Provides intuitive filtering across countries, teams, and time periods within existing dashboards without analyst involvement. The Direct Lake connection mode specifically reduces ad-hoc query latency. #### **Which analytics solutions integrate with Snowflake, BigQuery, and Redshift seamlessly?** Native, live connections to modern data warehouses — where queries run in the warehouse rather than in the BI tool are what seamless integration actually means for data teams. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Integration with Active Directory, SharePoint, and the Microsoft Fabric ecosystem is described as genuinely seamless for organizations already in the Microsoft stack. - [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Built to run directly on Snowflake (and BigQuery/Redshift) without extracting data. The architecture means live warehouse queries are the default mode, not an optional feature. - [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** It is the warehouse-layer itself for many organizations, not a BI tool connecting to a warehouse, which means integration is inherently native. For organizations that treat Databricks as the processing layer and BI tools as the visualization layer on top, Databricks' own analytics features (via SQL Warehouses and notebooks) eliminate the need for a separate integration layer. - [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** BigQuery is the most-named data warehouse in Looker's review base. LookML's push-down SQL architecture means all queries run in the warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) rather than being extracted into Looker. #### **Which analytics solutions come with robust caching and performance optimization to maintain fast speeds at scale?** Caching and performance optimization matter when datasets are large, dashboards are complex, and business users can't wait for queries to resolve. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic layer pre-aggregates at the warehouse layer specifically to make large dataset queries fast. For organizations where query latency on multi-billion row datasets is the blocking problem, Kyvos is the most purpose-built and best-validated option in the category on these dimensions. - [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** Photon engine, Delta Lake caching, and auto-scaling compute architecture are the performance mechanisms at scale.  - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Row Level Security, Premium capacity, and aggregation tables are the scale optimization toolkit. Performance at scale in Power BI is achievable but requires deliberate architecture, not automatic. - [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Direct data mapping eliminates the pre-aggregation step that creates scale bottlenecks in most BI tools, allowing ad-hoc queries against large transactional datasets to run without a separate aggregation cache.  #### **Which analytics platforms prevent incorrect conclusions by enforcing data governance and preventing metric manipulation?** I looked for analytics platforms with strong data governance features.  - [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** LookML governance, real-time data access, and seamless integration with modern data warehouses together create the governed analytics environment enterprises need to prevent metric drift across teams. - [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Addresses governance through Row Level Security, workspace permissions, and certified datasets, which restrict what data individual users can see and prevent unauthorized metric redefinition. - [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** It defines metrics once at the semantic model level and enforces those definitions for every downstream query and dashboard.  - [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Governance approach is built around Tableau Server and Tableau Cloud — where published data sources become the certified metric layer that individual report builders consume rather than create.