# Mejores plataformas de análisis

## How Many Plataformas de Análisis Products Does G2 Track?

**Total Products under this Category:** 371

### 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 04, 2026_

## How Does G2 Rank Plataformas de Análisis Products?

**Por qué puedes confiar en las clasificaciones de software de G2:**

- 30 Analistas y Expertos en Datos
- 28,900+ Reseñas auténticas
- 371+ Productos
- Clasificaciones Imparciales

Las clasificaciones de software de G2 se basan en reseñas de usuarios verificadas, moderación rigurosa y una metodología de investigación consistente mantenida por un equipo de analistas y expertos en datos. Cada producto se mide utilizando los mismos criterios transparentes, sin colocación pagada ni influencia del proveedor. Aunque las reseñas reflejan experiencias reales de los usuarios, que pueden ser subjetivas, ofrecen información valiosa sobre cómo funciona el software en manos de profesionales. Juntos, estos aportes impulsan el G2 Score, una forma estandarizada de comparar herramientas dentro de cada categoría.

## G2 Grid® for Plataformas de Análisis
 ![G2 Grid® for Plataformas de Análisis plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/es/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, y Kyvos Semantic Layer.

Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/es/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**

### Gemini

Gemini es una familia de modelos de IA generativa multimodal. Estos modelos fueron desarrollados por Google DeepMind y Google Research. Están diseñados para entender, operar y combinar diferentes tipos de información. Esto incluye texto, imágenes, audio, video y código. Gemini sirve como un asistente de IA versátil para el día a día y potencia un chatbot conversacional. Características y Capacidades Clave del Producto Comprensión Multimodal: Gemini entiende y combina texto, imágenes, audio, video y código. Puede analizar documentos complejos, repositorios de código y videos largos. IA Conversacional: Gemini permite conversaciones naturales. Funciona como un asistente inteligente que puede generar ideas, planificar y discutir temas. Investigación y Análisis Profundos: Gemini puede analizar sitios web y archivos de usuarios para generar informes. También puede crear resúmenes de audio de la información. Capacidades Agentes: Los usuarios pueden crear "Gemas" personalizadas (expertos en IA especializados). Los modelos pueden actuar como agentes para realizar acciones en herramientas como Chrome. Productividad Integrada: Gemini está integrado en Gmail, Google Docs, Drive y Meet. Esto ayuda a resumir, escribir, editar y organizar información. Herramientas Creativas: Las características incluyen generación de imágenes y creación de videos, permitiendo la generación de videos de 8 segundos con sonido. Ventana de Contexto Larga: Los modelos de gama alta cuentan con una ventana de contexto de hasta 1 millón de tokens. Esto es capaz de analizar grandes cantidades de datos.

[Visitar sitio web](https://www.g2.com/es/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list_llm&secure%5Bcategory_id%5D=620&secure%5Bchosen_at%5D=2026-08-13T02%3A25%3A29Z&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1250&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=retargeted_product&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1332376&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1332376&secure%5Bresource_id%5D=620&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fes%2Fcategories%2Fanalytics-platforms&secure%5Btoken%5D=a2fb0a7d1b76218446f9d89eee9bf936a97109ffd51b63df6510a909e34bbc51&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fdocs.cloud.google.com%2Fgemini-enterprise-agent-platform%2Fmodels%2Fgoogle-models%2F%3Futm_source%3DG2%26utm_medium%3Ddisplay%26utm_campaign%3DCloud-SS-DR-GCP-1713658-GCP-DR-NA-US-en-G2-Display-Banner-All-%25epid%21-%25ecid%21-gemini%26utm_content%3D%257Bdevice%257D-%257Badgroupid%257D-%257Bnetwork%257D-%257Btargetid%257D-%257Bloc_physical_ms%257D-%257Bcampaignid%257D&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

### [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)

Power BI Desktop puts visual analytics at your fingertips. With this powerful authoring tool, you can create interactive data visualizations and reports. Connect, mash up, model, and visualize your data. Place visuals exactly where you want them, analyze and explore your data, and share content with others by publishing to the Power BI web service. Power BI Desktop is part of the Power BI product suite. To monitor key data and share dashboards and reports, use the Power BI web service. To view and interact with your data on any mobile device, get the Power BI Mobile app on the AppStore, Google Play or the Microsoft Store. To embed stunning, fully interactive reports and visuals into your applications use Power BI Embedded.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 1,602

#### How Do G2 Users Rate Microsoft Power BI?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Microsoft Power BI?

- **Seller:** [Microsoft](https://www.g2.com/sellers/microsoft)
- **Year Founded:** 1975
- **HQ Location:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft  
13,091,739 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** MSFT

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Software Engineer
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software
- **Company Size:** 42% Large, 38% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Microsoft Power BI?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users find **Microsoft Power BI extremely easy to use** , streamlining data analysis and report generation effortlessly.
- Users commend the **data visualization capabilities** of Microsoft Power BI, enabling insightful analysis of large datasets.
- Users appreciate the **seamless integration** with various databases, enhancing data visualization and analysis efficiently.
- Users appreciate the **ease of transforming complex data into interactive insights** with Microsoft Power BI, greatly enhancing decision-making.
- Users love the **powerful charting features** in Power BI, enabling easy data visualization and report creation.

##### Cons

- Users find **the learning curve steep** for Power BI, particularly for beginners exploring data connections and model optimization.
- Users experience **slow performance** with large datasets in Microsoft Power BI, impacting their overall efficiency and productivity.
- Users experience **performance issues** with large datasets and complex reports, impacting usability and efficiency.
- Users find the **complex data modeling** challenging, especially with the steep learning curve and performance issues on large datasets.
- Users find **limited customization** with Microsoft Power BI, particularly regarding free custom visuals and mobile experience enhancements.

#### What Are Recent G2 Reviews of Microsoft Power BI?

**["Fast Live Dashboards with DirectQuery, Intuitive Visuals, and Strong RLS"](https://www.g2.com/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13204910)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Sivabalan A._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13204910)

**["Power BI Makes Real-Time Dashboards Easy with Seamless Excel & Cloud Integration"](https://www.g2.com/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12290482)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anubhav K._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12290482)

#### What Are G2 Users Discussing About Microsoft Power BI?

- [What is Microsoft Power BI Desktop used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop-used-for) - 4 comments, 1 upvote
- [What are some of the top features of Microsoft BI?](https://www.g2.com/discussions/what-are-some-of-the-top-features-of-microsoft-bi) - 3 comments
- [Is Power BI a Microsoft tool?](https://www.g2.com/discussions/is-power-bi-a-microsoft-tool) - 5 comments, 3 upvotes
- [What can Microsoft Power BI do?](https://www.g2.com/discussions/what-can-microsoft-power-bi-do) - 2 comments, 2 upvotes
- [What is Microsoft Power BI desktop?](https://www.g2.com/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop) - 2 comments

### [Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews)

Tableau es la plataforma de análisis impulsada por IA líder en el mundo. Ya sea que seas un usuario de negocios o un analista, Tableau convierte datos confiables en información procesable. Con nuestra plataforma flexible e interoperable, puedes: Convertir datos en acción a escala con la colaboración humana y de agentes. Tableau Next ofrece IA agéntica para flujos de trabajo de datos-insight-acción más rápidos. Destaca insights, proporciona recomendaciones proactivas y te ayuda a tomar acción en el flujo de trabajo. Escalar insights basados en datos con total confianza operativa. Tableau Cloud permite análisis completamente gestionados a escala. Acelera tu tiempo para obtener valor y te da acceso a las últimas innovaciones impulsadas por IA. Desplegar análisis visuales de autoservicio con un control y flexibilidad incomparables. Tableau Server satisface las necesidades de gobernanza y seguridad de tu organización. Proporciona análisis de autoservicio de nivel empresarial en las instalaciones o en tu nube privada.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 3,680

#### How Do G2 Users Rate Tableau?

- **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Pasos para responder:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **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?

**["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)

**["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)

#### 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

### [Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews)

Databricks es la empresa de Datos e IA. 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 la Plataforma de Datos + IA de Databricks para construir y escalar aplicaciones de datos e IA, análisis y agentes. Con sede en San Francisco y más de 30 oficinas en todo el mundo, Databricks ofrece una plataforma unificada que incluye Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse y Unity Catalog. Fundada en 2013 por los creadores originales de Apache Spark™, Delta Lake, MLflow y Unity Catalog, Databricks se basa en una arquitectura de lakehouse abierta que reúne datos, análisis e IA. La plataforma es utilizada por ingenieros de datos, científicos de datos, analistas, desarrolladores, equipos de aprendizaje automático, equipos de IA y usuarios empresariales para colaborar a lo largo de todo el ciclo de vida de los datos y la IA. Las capacidades clave de Databricks incluyen: - Ingeniería de datos: Construir, automatizar y gestionar flujos de datos por lotes, en streaming y en tiempo real de manera confiable. - Análisis e inteligencia empresarial: Ejecutar análisis SQL, crear paneles y permitir que los equipos empresariales exploren datos. - Gobernanza de datos: Descubrir, asegurar y gestionar activos de datos e IA a través de equipos, nubes y cargas de trabajo. - Aprendizaje automático e IA: Desarrollar modelos, construir aplicaciones de IA generativa y crear agentes de IA de calidad 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 fraudes, 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 IA. 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 IA y convertir los datos empresariales en valor de negocio.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 1,335

#### How Do G2 Users Rate Databricks?

- **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Pasos para responder:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaz de informes:** 9.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campos calculados:** 8.7/10 (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:** 47% 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?

**["Plataforma confiable para construir canalizaciones de datos escalables"](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13198355)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— aravind k._

[Read full review](https://www.g2.com/es/survey_responses/databricks-review-13198355)

**["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)

#### 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/products/sas-sas-viya/reviews)

SAS Viya is a cloud-native data and AI platform that enables teams to build, deploy and scale explainable AI that drives trusted, confident decisions. It unites the entire data and AI life cycle and empowers teams to innovate quickly while balancing speed, automation and governance by design. Viya unifies data management, advanced analytics and decisioning in a single platform, so organizations can move from experimentation to production with confidence, delivering measurable business impact that is secure, explainable and scalable across any environment. Key capabilities required to deliver trusted decisions include: • End-to-end clarity across the data and AI life cycle, with built-in lineage, auditability and continuous monitoring to support defensible decisions. • Governance by design, enabling consistent oversight across data, models and decisions to reduce risk and accelerate adoption. • Explainable AI at scale, so insights and outcomes can be understood, validated and trusted by business and regulators alike. • Operationalized analytics, ensuring value continues beyond deployment through monitoring, retraining and life cycle management. • Flexible, cloud-native deployment, allowing organizations to start anywhere and scale everywhere while maintaining control.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 774

#### How Do G2 Users Rate SAS Viya?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind SAS Viya?

- **Seller:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Company Website:** www.sas.com
- **Year Founded:** 1976
- **HQ Location:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware  
60,863 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Biostatistician
- **Top Industries:** Pharmaceuticals, Banking
- **Company Size:** 33% Small, 33% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About SAS Viya?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users value the **ease of use** of SAS Viya, which simplifies data visualization and enhances decision-making efficiency.
- Users value the **sophisticated analytical capabilities** of SAS Viya, enabling easy deployment and real-time decision-making.
- Users appreciate the **advanced analytical methods** offered by SAS Viya, enhancing decision-making and logistical data analysis capabilities.
- Users value the **end-to-end data lifecycle tooling** of SAS Viya, enhancing business insight and strategic decision-making.
- Users love the **intuitive interface** of SAS Viya, making data analysis and model deployment effortless for all skill levels.

##### Cons

- Users find SAS Viya to have a **learning difficulty** , making it challenging for non-technical individuals to navigate effectively.
- Users find the **learning curve steep** , making it challenging for non-technical users to navigate SAS Viya effectively.
- Users find the **visualization complexity** in SAS Viya challenging, particularly for non-technical users and beginners.
- Users struggle with the **difficult learning curve** of SAS Viya, particularly for new and non-technical users.
- Users find the **expensive pricing** of SAS Viya to be a significant barrier to entry for potential adoption.

#### What Are Recent G2 Reviews of SAS Viya?

**["Effective Data Analysis with SAS Viya"](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11872818)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Fungai J._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11872818)

**["SAS Viya: Powerful AI & Data Analysis with Seamless Integrations"](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11855145)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Verified User in Hospital & Health Care_

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/sas-viya-review-11855145)

#### What Are G2 Users Discussing About SAS Viya?

- [What is SAS Visual Data Mining and Machine Learning used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-sas-visual-data-mining-and-machine-learning-used-for) - 2 comments

### [Alteryx](https://www.g2.com/products/alteryx/reviews)

Alteryx, through it's Alteryx One platform, helps enterprises transform complex, disconnected data into a clean, AI-ready state. Whether you’re creating financial forecasts, analyzing supplier performance, segmenting customer data, analyzing employee retention, or building competitive AI applications from your proprietary data, Alteryx One makes it easy to cleanse, blend, and analyze data to unlock the unique insights that drive impactful decisions. AI-Guided Analytics Alteryx automates and simplifies every stage of data preparation and analysis, from validation and enrichment to predictive analytics and automated insights. Incorporate generative AI directly into your workflows to streamline complex data tasks and generate insights faster. Unmatched flexibility, whether you prefer code-free workflows, natural language commands, or low-code options, Alteryx adapts to your needs. Trusted. Secure. Enterprise-Ready. Alteryx is trusted by over half of the Global 2000 and 19 of the top 20 global banks. With built-in automation, governance, and security, your workflows can scale and maintain compliance while delivering consistent results. And it doesn’t matter if your systems are on-premises, hybrid, or in the cloud; Alteryx fits effortlessly into your infrastructure. Easy to Use. Deeply Connected. What truly sets Alteryx apart is our focus on efficiency and ease of use for analysts and our active community of 700,000 Alteryx users to support you at every step of your journey. With seamless integration to data everywhere including platforms like Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP, and Salesforce, our platform helps unify siloed data and accelerate getting to insights. Visit Alteryx.com for more information, and to start your free trial.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 860

#### How Do G2 Users Rate Alteryx?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Alteryx?

- **Seller:** [Alteryx](https://www.g2.com/sellers/alteryx)
- **Company Website:** www.alteryx.com
- **Year Founded:** 1997
- **HQ Location:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx  
26,149 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst
- **Top Industries:** Financial Services, Accounting
- **Company Size:** 63% Large, 21% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Alteryx?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of Alteryx, finding it user-friendly and efficient for non-technical users.
- Users appreciate the **automation capabilities** of Alteryx, enhancing speed and efficiency in data preparation and analysis.
- Users love the **intuitive design** of Alteryx, making data management and workflow creation effortless and efficient.
- Users find Alteryx to be **very easy to learn and use** , enhancing their data workflow and automation experience.
- Users appreciate the **efficiency** of Alteryx, enabling quick data processing and streamlined workflows without complex coding.

##### Cons

- Users mention that Alteryx has a **high cost** which can be challenging for small teams and startups.
- Users find a **steep learning curve** for advanced features, making it challenging for beginners to master Alteryx quickly.
- Users point out the **missing features** in Alteryx, such as limited connectors and issues with output flexibility.
- Users find **learning difficulty** in Alteryx due to confusing tools and troubleshooting errors, especially for beginners.
- Users encounter **slow performance** when processing large datasets, impacting efficiency and usability in Alteryx.

#### What Are Recent G2 Reviews of Alteryx?

**["Scales Operations and Saves Time with Automated Data Workflows"](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13047637)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ihor B._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13047637)

**["Makes Data Prep Faster with an Intuitive Drag-and-Drop Workflow"](https://www.g2.com/survey_responses/alteryx-review-13190742)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anushka S._

[Read full review](https://www.g2.com/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:** 1,055

#### How Do G2 Users Rate Domo?

- **¿Ha sido the product un buen socio para hacer negocios?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Pasos para responder:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **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)  
1,288 empleados en LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Analista de Datos, Analista de Negocios
- **Top Industries:** Software de Computadora, Tecnología de la información y servicios
- **Company Size:** 50% 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/products/looker/reviews)

Looker, Google Cloud’s business intelligence platform, enables you to chat with your data. Organizations turn to Looker for self-service and governed BI, to build custom applications with trusted metrics, or to bring Looker modeling to their existing environment. The result is improved data engineering efficiency and true business transformation.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 1,592

#### How Do G2 Users Rate Looker?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Looker?

- **Seller:** [Google](https://www.g2.com/sellers/google)
- **Year Founded:** 1998
- **HQ Location:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Data Engineer
- **Top Industries:** Computer Software, Information Technology and Services
- **Company Size:** 60% Medium, 20% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Looker?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users value the **ease of use** in Looker, enabling anyone to create reports without technical expertise.
- Users value Looker's **dynamics of real-time reporting** and seamless integration, enhancing decision-making and data visualization.
- Users appreciate the **easy integrations** of Looker, allowing seamless connectivity with multiple data sources for insightful analytics.
- Users value the **seamless integrations** within Looker, enhancing functionality and providing quality insights across platforms.
- Users appreciate Looker's **dynamic and live reporting** , which enhances real-time analytics and decision-making across multiple platforms.

##### Cons

- Users find the **steep learning curve** of Looker challenging, particularly for those without technical expertise.
- Users find Looker's interface challenging due to its **steep learning curve** and the complexity of LookML for beginners.
- Users experience **slow loading times** with Looker, particularly when dealing with large datasets, complicating dashboard creation.
- Users often experience **slow performance** with Looker, especially when dealing with complex data transformations and dashboard loading times.
- Users find Looker’s **complexity** challenging, with a steep learning curve and integration issues hindering efficiency.

#### What Are Recent G2 Reviews of Looker?

**["Interactive Dashboards and Real-Time Insights Shine"](https://www.g2.com/survey_responses/looker-review-12641794)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Jeni J._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/looker-review-12641794)

**["Powerful once it's set up properly, that's once is doing a lot of work in that sentence"](https://www.g2.com/survey_responses/looker-review-12863840)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anurag S._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/looker-review-12863840)

#### What Are G2 Users Discussing About Looker?

- [What is Looker used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-looker-used-for) - 1 comment
- [Why is looker so powerful?](https://www.g2.com/discussions/why-is-looker-so-powerful)
- [Is looker an ETL tool?](https://www.g2.com/discussions/is-looker-an-etl-tool) - 4 comments
- [What is Looker software?](https://www.g2.com/discussions/what-is-looker-software)

### [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews)

Kyvos is a semantic layer for AI and BI. It gives organizations a single, consistent, business-friendly view of their entire data estate. By standardizing how data is defined and understood, Kyvos eliminates metric drift across BI tools and ensures that LLMs and AI agents work with governed business semantics rather than raw tables. Kyvos also delivers lightning-fast analytics at massive scale and high concurrency — including granular multidimensional analysis on the cloud — without the sluggish query times and escalating cloud costs that typically come with it. Why Organizations Use Kyvos Unified Semantic Foundation for AI and BI Kyvos semantic layer standardizes how metrics, KPIs, dimensions, hierarchies, relationships, calculations, and business rules are modelled across the enterprise — so that dashboards, analytics tools, notebooks, and AI systems all operate on the same understanding of the business. Kyvos enables: - Shared semantics — one common data language across every tool, team, and system - Governed access — data exploration within defined security, role, and permission boundaries - Platform interoperability — consistent semantic context across diverse platforms and environments - AI readiness — LLMs and agents work with governed business semantics rather than raw tables or ambiguous schema AI Grounded in Business Context Kyvos grounds AI systems in the governed semantic model, ensuring they operate on established business context rather than raw schemas — improving the accuracy, traceability, and reliability of AI-generated insights. Consistent Metrics Across BI Tools Kyvos centralizes metric and KPI definitions in the semantic layer and applies them consistently across every analytics interface — eliminating metric drift and improving trust in analytics. High-Performance Analytics at Scale Kyvos delivers high-performance analytics that scale with demand, enabling: - Sub-second query performance across massive datasets - High concurrency across thousands of users and workloads - Consistent response times regardless of data volume or concurrency - No performance degradation as adoption grows - Multidimensional Analytics on the Cloud Kyvos enables deep multidimensional analytics, supporting: - Granular analysis across billions of rows - Thousands of measures and dimensions in a single model - Fast drill-down across complex hierarchies - Full analytical depth without sacrificing query speed Cloud Cost Efficiency Kyvos serves analytics through its semantic layer rather than routing every query to the warehouse — reducing compute consumption across analytics and AI workloads. As adoption grows, organizations can scale users, workloads, and analytical complexity without a corresponding rise in warehouse compute costs.

**Average Rating:** 4.8/5.0

**Total Reviews:** 267

#### How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Kyvos Semantic Layer?

- **Seller:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/sellers/kyvos-insights)
- **Company Website:** www.kyvosinsights.com
- **Year Founded:** 2014
- **HQ Location:** Los Gatos, CA
- **Twitter:** @KyvosInsights  
689 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software Engineer
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software
- **Company Size:** 57% Medium, 38% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Kyvos Semantic Layer?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of Kyvos, enabling quick insights and a user-friendly experience for complex data.
- Users love the **speed** of Kyvos for real-time insights, enabling quick queries and faster decision-making across data metrics.
- Users value the **exceptional performance** of Kyvos for quickly analyzing large datasets and delivering timely insights.
- Users admire the **lightning-fast analytics** of Kyvos Semantic Layer, enhancing performance and visualization of large datasets.
- Users value the **fast querying capabilities** of Kyvos Semantic Layer, enabling quick analysis of large transaction datasets.

##### Cons

- Users find the **learning curve steep** for advanced features and MDX queries, which can slow down usage efforts.
- Users find the **difficult setup** of Kyvos Semantic Layer challenging, though support helps ease the process.
- Users find the **initial setup and MDX complexity** challenging, though support helps ease the deployment process.
- Users note the **feature limitations** of Kyvos, especially lacking advanced analytics and integration for seamless data exploration.
- Users experience **connectivity issues** , as initial integration with existing systems can be time-consuming.

#### What Are Recent G2 Reviews of Kyvos Semantic Layer?

**["Fast, Consistent Data Exploration Across Dimensions with Kyvos Semantic Layer"](https://www.g2.com/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— ashish r._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)

**["Kyvos Semantic Layer Boosts AI Accuracy with Business-Ready Data"](https://www.g2.com/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Nikhil K._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)

### [Hex](https://www.g2.com/products/hex-tech-hex/reviews)

Hex is the world’s favorite AI Analytics platform. With Hex, anyone can explore data using natural language, with or without code, all on trusted context, in one AI-powered platform. Get started now \> https://app.hex.tech/signup?source=g2 Get a demo \> https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 403

#### How Do G2 Users Rate Hex?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Hex?

- **Seller:** [Hex Tech](https://www.g2.com/sellers/hex-tech)
- **Company Website:** hex.tech
- **Year Founded:** 2019
- **HQ Location:** San Francisco, US
- **Twitter:** @\_hex\_tech  
6,982 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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)  
280 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Data Scientist
- **Top Industries:** Computer Software, Information Technology and Services
- **Company Size:** 53% Medium, 22% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About Hex?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users find Hex **extremely user-friendly** , enjoying seamless integration and fast implementation for data projects.
- Users appreciate the **seamless integration of SQL and Python** , enhancing their data analysis and visualization experience in Hex.
- Users praise Hex for its **user-friendly data management** , enabling easy integration and collaboration across multiple databases.
- Users appreciate the **seamless SQL querying** in Hex, enhancing data analysis with effortless integration and intuitive tools.
- Users enjoy the **seamless data analysis and interactive capabilities** of Hex, enhancing collaboration and efficiency.

##### Cons

- Users highlight **limited features** in Hex, noting constraints in dashboard capabilities and lack of helpful AI tools.
- Users find **missing features** in Hex, such as inadequate data visualization and lack of saved result tabs.
- Users note that Hex is **lacking essential features** for dashboarding and computational efficiency compared to competitors.
- Users experience **slow performance** with Hex, especially in virtual machines and during routine tasks.
- Users face **data management issues** with Hex, including failures in scheduled runs and challenging notebook debugging.

#### What Are Recent G2 Reviews of Hex?

**["All-in-One Collaborative Workspace for SQL, Python, and Interactive Dashboards"](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-13125920)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-13125920)

**["Amazing AI and SQL Autocomplete That Speeds Up My Work"](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-12687305)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Paco R._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/hex-review-12687305)

#### What Are G2 Users Discussing About Hex?

- [What is Hex Technologies used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-hex-technologies-used-for)

### [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews)

Sigma is the AI runtime layer for analytics, agents, and apps built on live warehouse data. It is a cloud analytics and business intelligence platform that helps business and technical teams explore live data, build reports and applications, and deploy AI agents directly on a cloud data warehouse, using a familiar spreadsheet interface alongside SQL, Python, and AI. - Analytics: Use Sigma for classic business intelligence workloads like pixel-perfect reporting, embedded analytics, and self-service access to data in an Excel-like interface. Build with AI, spreadsheet functions, SQL, or Python. - Agents: Deploy AI agents that act on live data and run multi-step workflows. Build them with natural language and your choice of enterprise LLM or warehouse AI. - Apps: Build AI Apps for operational work like planning and forecasting, scenario modeling, and approval routing, with writeback and governance automatically configured. Every artifact in Sigma inherits the security, permissions, and row-level access already set in the cloud data warehouse. Because governance is enforced at the source, anything a team builds is IT-approved from the start. Sigma solves a persistent tradeoff in enterprise data work. Business teams typically wait on a central data team to build reports and tools, while ad hoc AI and app-building tools produce work that sits outside IT's control. Sigma removes that tradeoff by keeping analysis, reporting, applications, and agents on live warehouse data under one set of permissions, so non-technical users build what they need while IT keeps a single, auditable system of control. Founded in 2014, Sigma is a privately held company headquartered in San Francisco, with offices in New York, London, and Sydney. More than 2,000 companies trust Sigma, including DoorDash, Blackstone, JPMorgan Chase, and Figma. Sigma is the business intelligence partner of the year for both Snowflake (2023-2026) and Databricks (2025-2026).

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 544

#### How Do G2 Users Rate Sigma?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Sigma?

- **Seller:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/sellers/sigma-computing)
- **Company Website:** www.sigmacomputing.com
- **Year Founded:** 2014
- **HQ Location:** San Francisco, California
- **Twitter:** @sigmacomputing  
1,556 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Customer Success Manager
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software
- **Company Size:** 58% Medium, 21% Large

#### What Do G2 Reviewers Say About Sigma?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of Sigma, finding it intuitive and simple to learn and navigate.
- Users love the **user-friendly interface** of Sigma, making it easy to create and manage metrics and dashboards.
- Users value the **responsive customer support** from Sigma, ensuring timely resolutions and effective assistance for their needs.
- Users find Sigma's **data handling capabilities** invaluable, simplifying processing and visualization for daily projects.
- Users appreciate how Sigma provides **clear and interactive data visualizations** , making complex datasets easy to analyze and understand.

##### Cons

- Users report that **loading times can be slow** , causing inefficiencies and frustration during use of Sigma.
- Users experience **slow performance** with Sigma, especially when handling complex tasks or larger datasets.
- Users find **limited customization** options in Sigma, restricting advanced visualizations and flexible formatting for their needs.
- Users find the **learning curve steep** , struggling to navigate dashboard building and limited resources for support.
- Users note the **missing features** in Sigma, such as limited visualizations and lack of scripting integration, affecting flexibility.

#### What Are Recent G2 Reviews of Sigma?

**["Easiest BI Tool: Live Snowflake Data in a Spreadsheet-Like Experience"](https://www.g2.com/survey_responses/sigma-review-12573150)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Keerthan P._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/sigma-review-12573150)

**["Sigma unlocks data value for our organization"](https://www.g2.com/survey_responses/sigma-review-10895340)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Austin M._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/sigma-review-10895340)

#### What Are G2 Users Discussing About Sigma?

- [What is Sigma used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-sigma-used-for) - 1 comment

### [IBM Business Analytics Enterprise](https://www.g2.com/products/ibm-business-analytics-enterprise/reviews)

IBM Business Analytics Enterprise is a comprehensive suite designed to unify and streamline business intelligence, planning, budgeting, reporting, and forecasting processes across organizations. By integrating data from multiple sources and vendors into a single, no-code content hub, it empowers users to make informed, data-driven decisions efficiently. Key Features and Functionality: - Composite Dashboards: Consolidate content assets from various business intelligence tools into a unified, integrated view accessible to all users. - Insightful Decision-Making: Leverage real metrics and insights to make confident business decisions, eliminating guesswork. - Easy Collaboration: Facilitate seamless collaboration across the organization, allowing teams to scale and adjust business objectives without overhauling existing processes. - Enhanced Customer Service: Optimize resource allocation and manufacturing decisions to provide more streamlined delivery for customers. - Data Management: Integrate multiple assets from different data sources into a single dashboard for easy access and faster decision-making. - Visualization Layer: Discover, access, personalize, and recommend content across multiple BI vendors and solutions from a centralized hub. - Personalization: Utilize AI to recommend content to users and allow for customized searches, aligning the platform with organizational branding and customer experience. - Forecast Optimization: Integrate operational, profitability, and financial planning with automated tools to optimize decision-making, using predictive analytics to identify trends and seasonal patterns. - Integrated Planning: Adjust organizational plans and forecasts in real time, adapting to changing demands swiftly with AI-infused extended planning and analysis. - Enterprise Reporting: Provide scalable reporting to enhance the data analytics culture, delivering the right data to the right people at the right time. Primary Value and Solutions Provided: IBM Business Analytics Enterprise addresses the challenge of data silos by offering a unified platform that integrates various analytics and planning tools. This consolidation enables organizations to: - Break Down Data Silos: Provide a single point of entry for users to access the data they need, enhancing collaboration and data consistency. - Enhance Decision-Making: Equip teams with comprehensive insights, allowing for informed decisions that drive business performance. - Improve Operational Efficiency: Streamline planning and forecasting processes, enabling organizations to respond swiftly to market changes and operational demands. By integrating analytics tools into a cohesive environment, IBM Business Analytics Enterprise empowers organizations to harness the full potential of their data, fostering a culture of informed decision-making and strategic agility.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 21

#### How Do G2 Users Rate IBM Business Analytics Enterprise?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind IBM Business Analytics Enterprise?

- **Seller:** [IBM](https://www.g2.com/sellers/ibm)
- **Year Founded:** 1911
- **HQ Location:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** 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

- Users value the **ease of use** of IBM Business Analytics Enterprise, making day-to-day operations simple and efficient.
- Users appreciate the **clear and easy-to-read analytics** of IBM Business Analytics Enterprise, enhancing decision-making and business insights.
- Users value the **scalability** of IBM Business Analytics Enterprise, enabling easy integration of diverse data sources for insights.
- Users value the **excellent customer support** from IBM, enhancing their experience with Business Analytics Enterprise.
- Users value the **flexibility** of IBM Business Analytics, enabling seamless integration and advanced data-driven decision-making.

##### Cons

- Users find the **complexity** of IBM Business Analytics Enterprise overwhelming, posing challenges for smaller companies and individual users.
- Users find the **complexity of setup and integration** overwhelming, especially for those with limited data analysis experience.
- Users find the **steep learning curve** of IBM Business Analytics Enterprise challenging, impacting overall user experience and efficiency.
- Users report **slow customer support** responses and sometimes receive unclear answers, leading to frustration and confusion.
- Users find the **aged and cumbersome UI** of IBM Business Analytics Enterprise challenging, especially for non-technical users.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM Business Analytics Enterprise?

**["Unified Analytics Powerhouse with AI-Driven Insights"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— KAPIL G._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322)

**["In Depth Data Analyzation"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— atharv c._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960)

### [IBM Cognos Analytics](https://www.g2.com/products/ibm-cognos-analytics/reviews)

IBM Cognos Analytics is a business intelligence and analytics solution that uses agentic AI to help teams transform trusted data into actionable insights, build governed analytical applications, and make better decisions. Teams can explore data, monitor KPIs, analyze performance, forecast trends, and share insights across the business. The solution is built for business leaders, analysts, report authors, IT teams, and data governance teams that need governed reporting, self-service analytics, data modeling, and flexible deployment options. Common use cases include enterprise reporting, operational reporting, financial reporting, dashboarding, performance management, forecasting, and governed self-service analytics. It supports both centralized BI teams and distributed users who need consistent access to trusted analytics. Key capabilities: 1. Create governed reports and dashboards: Build, schedule, distribute, and manage reports, dashboards, and visualizations for teams, executives, and stakeholders. Support routine reporting, business reviews, and purpose-built analytical applications with consistent information. 2. Explore data with control: Use self-service analytics, certified data models, governed metrics, access controls, and auditability to keep reporting consistent across teams and departments. 3. Analyze and forecast faster: Use natural-language assistance, automated insights, and forecasting to help users understand data faster in supported versions and deployments. 4. Put Reporting Agents to work: Use agentic AI capabilities in supported versions and deployments to find reports, summarize results, share insights, and create or refine reports using natural language. 5. Deploy where the business needs it: Run Cognos Analytics in on-premises, IBM-hosted, hybrid, or certified container environments to align with infrastructure, security, and governance requirements. Cognos Analytics helps organizations reduce repetitive reporting work, improve consistency across metrics and dashboards, and make governed data analytics easier to access across the business.

**Average Rating:** 4.1/5.0

**Total Reviews:** 438

#### How Do G2 Users Rate IBM Cognos Analytics?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind IBM Cognos Analytics?

- **Seller:** [IBM](https://www.g2.com/sellers/ibm)
- **Company Website:** www.ibm.com
- **Year Founded:** 1911
- **HQ Location:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software Engineer, Analyst
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Financial Services
- **Company Size:** 58% Large, 26% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About IBM Cognos Analytics?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users appreciate the **ease of use** of IBM Cognos Analytics, enjoying intuitive features for reporting and analysis.
- Users appreciate the **quick and easy report generation** capabilities of IBM Cognos Analytics, enhancing their data analysis experience.
- Users appreciate the **in-depth adaptable dashboards** of IBM Cognos Analytics for generating insightful reports and visuals.
- Users value the **effortless data visualization** of IBM Cognos Analytics, enhancing understanding through engaging and adaptable dashboards.
- Users value the **intuitive user interface** of IBM Cognos Analytics, enhancing data comprehension and report creation efforts.

##### Cons

- Users find the **learning curve steep** , making initial navigation and integration with other software challenging.
- Users find the **learning difficulty** of IBM Cognos Analytics challenging, requiring substantial training and patience for effective use.
- Users experience **slow performance** with IBM Cognos Analytics, especially with complex reports and large data sets.
- Users find the **complexity** of building reports in IBM Cognos Analytics a significant barrier due to steep learning curves.
- Users find the **complex usage** of IBM Cognos Analytics challenging, particularly for new users navigating advanced features.

#### What Are Recent G2 Reviews of IBM Cognos Analytics?

**["Powerful, Scalable Analytics with Interactive Dashboards and Strong Governance"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Arkajit D._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)

**["Powerful Reporting, Less Modern Interface"](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-13048146)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Nunna H._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-13048146)

#### What Are G2 Users Discussing About IBM Cognos Analytics?

- [What is IBM Cognos Analytics with Watson used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-ibm-cognos-analytics-with-watson-used-for) - 1 comment

### [Amazon QuickSight](https://www.g2.com/products/amazon-quicksight/reviews)

Amazon QuickSight is a cloud-based unified business intelligence (BI) service at hyperscale. With QuickSight, all users can meet varying analytic needs from the same source of truth through modern interactive dashboards, paginated reports, natural language queries and embedded analytics. With Amazon Q in QuickSight, business analysts and business users can use natural language to build, discover, and share meaningful insights in seconds, turning insights into impact faster. Over 100,000 customers use Amazon QuickSight. Learn more at https://quicksight.aws

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 677

#### How Do G2 Users Rate Amazon QuickSight?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Amazon QuickSight?

- **Seller:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Year Founded:** 2006
- **HQ Location:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud  
2,232,483 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** NASDAQ: AMZN

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Software Engineer
- **Top Industries:** Computer Software, Information Technology and Services
- **Company Size:** 40% Small, 36% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Amazon QuickSight?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users enjoy the **seamless integration with AWS services** , allowing for quick and effective dashboard creation.
- Users find Amazon QuickSight to be **very user-friendly** , seamlessly integrating with AWS for a smooth experience.
- Users appreciate the **easy integrations** of Amazon QuickSight, enhancing convenience with AWS and other data sources.
- Users value the **interactive dashboards and data visualization tools** of Amazon QuickSight, enhancing real-time insights for their business.
- Users admire the **interactive dashboard management** of Amazon QuickSight, enabling seamless data visualization and real-time insights.

##### Cons

- Users find the **limited customization options** of Amazon QuickSight restricts the flexibility of their reporting needs.
- Users find the **learning curve steep** , requiring additional AWS knowledge for effective use of QuickSight's features.
- Users find the **visualization options limited** , making it tough to achieve desired dashboard customizations and interactivity.
- Users find **missing features** in Amazon QuickSight, particularly lacking customization and advanced analytics compared to competitors.
- Users find the **poor interface design** of Amazon QuickSight detracts from usability and hinders deeper data analysis.

#### What Are Recent G2 Reviews of Amazon QuickSight?

**["Fast, Serverless BI with Seamless AWS Integration"](https://www.g2.com/survey_responses/amazon-quicksight-review-11692248)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Jawher S._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/amazon-quicksight-review-11692248)

**["Streamlined Reporting with Robust Features"](https://www.g2.com/survey_responses/amazon-quicksight-review-11360363)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Dilip Kumar P._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/amazon-quicksight-review-11360363)

#### What Are G2 Users Discussing About Amazon QuickSight?

- [What is Amazon QuickSight used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-amazon-quicksight-used-for) - 2 comments, 1 upvote
- [What is new in QuickSight?](https://www.g2.com/discussions/what-is-new-in-quicksight) - 1 comment, 1 upvote
- [Is AWS QuickSight free?](https://www.g2.com/discussions/is-aws-quicksight-free) - 2 comments, 1 upvote
- [How does AWS QuickSight work?](https://www.g2.com/discussions/how-does-aws-quicksight-work) - 2 comments, 1 upvote
- [What is Amazon QuickSight?](https://www.g2.com/discussions/what-is-amazon-quicksight) - 2 comments, 1 upvote

### [GoodData.AI](https://www.g2.com/products/gooddata-ai/reviews)

GoodData is the full-stack, AI-native decision intelligence platform that helps businesses turn data into actionable, enterprise-grade insights. Designed for governed, scalable analytics, GoodData enables organizations to build, operationalize, and embed decisions, workflows, and AI agents directly within products and business workflows. The platform combines Analytics as Code, a governed semantic and metrics layer, APIs, SDKs, and open AI interoperability to help teams create composable analytics and AI experiences across products, workflows, and customer environments. From embedded analytics and dashboards to assistants, AI workflows, and interoperable agents, GoodData gives teams the foundation to move from insight to action with governance, performance, and deployment flexibility built in. Today, GoodData serves over 140,000 companies and 3.2 million users worldwide.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 593

#### How Do G2 Users Rate GoodData.AI?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.4/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind GoodData.AI?

- **Seller:** [GoodData.AI](https://www.g2.com/sellers/gooddata-ai)
- **Company Website:** www.gooddata.ai
- **Year Founded:** 2007
- **HQ Location:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @gooddata  
1 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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)  
290 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Product Manager
- **Top Industries:** Computer Software, Consumer Services
- **Company Size:** 44% Medium, 40% Small

#### What Do G2 Reviewers Say About GoodData.AI?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users find the **ease of use** of GoodData.AI impressive, with an intuitive interface that enhances their business operations.
- Users appreciate the **easy-to-use data visualization** features of GoodData.AI, enhancing accessibility for trend analysis and reporting.
- Users value the **quick integration** of GoodData.AI, enhancing workflow with seamless connections to various systems.
- Users highlight the **intuitive user interface** of GoodData.AI, making it easy for newcomers to utilize its features.
- Users value the **customization capabilities** of GoodData.AI, enhancing flexibility and enabling tailored business insights.

##### Cons

- Users find the **learning curve steep** for GoodData.AI, especially for those unfamiliar with data modeling concepts.
- Users find **learning GoodData.AI challenging** , especially those with backgrounds in non-relational databases, due to its complexity.
- Users find the **missing features** of GoodData.AI frustrating, limiting customization and functionality for workflows and graphics.
- Users find GoodData.AI's interface **complex** , especially when dealing with advanced features and data relationships.
- Users find the **limited customization** options in GoodData.AI restrictive, hindering their ability to tailor the product effectively.

#### What Are Recent G2 Reviews of GoodData.AI?

**["Mosaic & Semantic Layer Unite Our Data, Plus Helpful AI Dashboard Suggestions"](https://www.g2.com/survey_responses/gooddata-ai-review-12912613)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Jeff P._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gooddata-ai-review-12912613)

**["Flexible and powerful platform for embedded analytics"](https://www.g2.com/survey_responses/gooddata-ai-review-11210819)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Gina H._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gooddata-ai-review-11210819)

### [Oracle Analytics Cloud](https://www.g2.com/products/oracle-analytics-cloud/reviews)

Oracle Analytics Cloud is a comprehensive cloud analytics platform that empowers you to fundamentally change how you analyze and act on information. Empower leaders, analysts, and IT to access data from wherever they are, even using mobile devices. Oracle Analytics Cloud helps organizations discover unique insights faster with machine learning. With augmented analytics, combine data from across your organization with third-party data and automate important and time-consuming tasks such as data preparation, visualization, forecasting, and reporting.

**Average Rating:** 4.1/5.0

**Total Reviews:** 293

#### How Do G2 Users Rate Oracle Analytics Cloud?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Oracle Analytics Cloud?

- **Seller:** [Oracle](https://www.g2.com/sellers/oracle)
- **Year Founded:** 1977
- **HQ Location:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle  
827,997 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®
- **Ownership:** NYSE:ORCL

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Information Technology and Services, Financial Services
- **Company Size:** 61% Large, 27% Medium

#### What Do G2 Reviewers Say About Oracle Analytics Cloud?

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users value the **robust self-service analytics** tools of Oracle Analytics Cloud, enabling effortless dashboard creation and data exploration.
- Users appreciate the **strong data visualization** capabilities of Oracle Analytics Cloud, making analytics accessible and attractive for all.
- Users value the **intuitive and accessible interface** of Oracle Analytics Cloud, enabling effortless data exploration for all skill levels.
- Users value the **scalability** of Oracle Analytics Cloud, allowing for customizable solutions tailored to their evolving needs.
- Users appreciate the **customized business improvement solutions** Oracle Analytics Cloud offers, enhancing collaborative analytics for organizations.

##### Cons

- Users face a **steep learning curve** with Oracle Analytics Cloud, making it challenging for new users to adapt.
- Users find the **complexity** of Oracle Analytics Cloud daunting, particularly during the initial setup and learning advanced features.
- Users find the **complex usage** of Oracle Analytics Cloud challenging, particularly during setup and when learning advanced features.
- Users find that **customization options are limited** , making it difficult to meet highly specialized requirements on Oracle Analytics Cloud.
- Users note the **infrequent software updates** of Oracle Analytics Cloud, leading to concerns about security vulnerabilities.

#### What Are Recent G2 Reviews of Oracle Analytics Cloud?

**["Fast Navigation, Customizable Oracle Analytics Cloud, and Strong Automation"](https://www.g2.com/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Shawn A._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664)

**["Transform complex data into actionable insights!"](https://www.g2.com/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Gaurav G._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722)

#### What Are G2 Users Discussing About Oracle Analytics Cloud?

- [What is Oracle Analytics Cloud used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-oracle-analytics-cloud-used-for)
- [How do I import an RPD into Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/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/discussions/what-comes-out-of-the-box-with-oracle-analytics-for-applications)
- [What's New in Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/discussions/what-s-new-in-oracle-analytics-cloud)
- [What is Oracle Analytics Cloud?](https://www.g2.com/discussions/oracle-analytics-cloud-what-is-oracle-analytics-cloud)

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TL

Investigado y escrito por [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)

Updated July 2, 2025

Las plataformas de análisis proporcionan un conjunto de herramientas para que las empresas transformen datos en bruto en información significativa y procesable. Permiten a las organizaciones explorar datos, descubrir tendencias, prever resultados futuros y apoyar la toma de decisiones informadas.

A diferencia de las herramientas limitadas a informar sobre el rendimiento pasado, las plataformas de análisis a menudo incluyen capacidades avanzadas como modelado predictivo, análisis estadístico y aprendizaje automático (ML). Estas plataformas están diseñadas para ser flexibles y escalables, apoyando una amplia gama de casos de uso en toda la empresa.

Estas plataformas se utilizan en casi todas las funciones empresariales, desde marketing y ventas hasta finanzas, operaciones y recursos humanos, apoyando tanto la planificación estratégica como el monitoreo del rendimiento diario. Desde analistas de datos y científicos hasta partes interesadas empresariales y ejecutivos, las plataformas de análisis son utilizadas por una amplia gama de personas. Mientras que los analistas se centran en explorar datos y generar información, las herramientas de autoservicio ahora permiten a los usuarios no técnicos interactuar directamente con los datos. Los equipos de TI apoyan la integración y seguridad de la plataforma, reflejando el creciente impulso para democratizar el acceso a los datos e integrar el análisis en la toma de decisiones diaria en toda la organización.

Las plataformas de análisis apoyan funciones críticas como la combinación y modelado de datos, permitiendo a los usuarios combinar datos de diversas fuentes y construir modelos de datos robustos e interconectados. Los resultados visuales —tableros, informes y gráficos interactivos— ayudan a los usuarios a explorar tendencias, profundizar en detalles granulares y comunicar información claramente.

A diferencia de las herramientas de visualización de datos independientes, que están limitadas a presentar información, las plataformas de análisis abarcan todo el flujo de trabajo analítico. Muchas también ofrecen capacidades avanzadas como análisis embebido, consulta en lenguaje natural y análisis aumentados, que aprovechan el ML para automatizar el descubrimiento de información y hacer que la exploración de datos sea más accesible para un público más amplio.

Las plataformas de análisis y el [software de inteligencia empresarial (BI)](https://www.g2.com/es/categories/business-intelligence) a menudo trabajan en conjunto para apoyar a las organizaciones impulsadas por datos. Mientras que las herramientas de BI se centran en rastrear e informar sobre el rendimiento histórico a través de tableros e indicadores clave de rendimiento (KPI), las plataformas de análisis proporcionan capacidades más amplias que apoyan el análisis exploratorio y la planificación estratégica. BI responde "qué sucedió", mientras que las plataformas de análisis ayudan a los usuarios a entender por qué sucedió y qué podría suceder a continuación. En lugar de reemplazar a BI, las plataformas de análisis lo complementan al permitir una comprensión más profunda y empoderar a un rango más amplio de usuarios en toda la organización.

Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Análisis, un producto debe:

- Ingerir e integrar datos de una amplia gama de fuentes estructuradas y semiestructuradas
- Preparar y transformar datos utilizando herramientas integradas para limpieza, enriquecimiento y formateo
- Soportar conexiones a diversas fuentes de datos, incluyendo cargas de archivos, bases de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y aplicaciones SaaS
- Permitir a los usuarios modelar relaciones de datos, unir conjuntos de datos y explorar datos interactivamente
- Ofrecer herramientas para construir informes empresariales significativos, tableros y visualizaciones
- Permitir la creación y el intercambio de aplicaciones analíticas internas o información embebida entre equipos

Principales Herramientas de un Vistazo

| Product | Mejor para | User Review |
| --- | --- | --- |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_b8b49f2b6f9cd484b0efa52a4abd8269/microsoft-microsoft-power-bi.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)[Microsoft Power BI](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews)[4.5/5(1,658)](https://www.g2.com/es/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) | Paneles interactivos conectados a Microsoft | "Power BI hace que los paneles en tiempo real sean fáciles con la integración perfecta de Excel y la nube." |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_34ebf6dfa7d511442315c3ec17dea9f5/tableau.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews)[Tableau](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews)[4.4/5(3,786)](https://www.g2.com/es/products/tableau/reviews) | Exploración flexible de paneles visuales | "Convertir datos complejos en información procesable" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_a6c205d533dba77b318af96d91beb2ac/databricks.jpeg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews)[Databricks](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews)[4.6/5(1,365)](https://www.g2.com/es/products/databricks/reviews) | Análisis de lakehouse gobernado y flujos de trabajo de ML | "Plataforma confiable para construir canalizaciones de datos escalables" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_c3e4922bb6835a32854c1dead2cda2bb/sas-sas-viya.jpg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews)[SAS Viya](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews)[4.3/5(818)](https://www.g2.com/es/products/sas-sas-viya/reviews) | Analítica en la nube para ciencia de datos gobernada | "Análisis de Datos Efectivo con SAS Viya" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_2c6c77d8284b2f6609c2f9dc0ba6b5a9/alteryx.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews)[Alteryx](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews)[4.6/5(894)](https://www.g2.com/es/products/alteryx/reviews) | Preparación de datos sin código y automatización | "Haz que la preparación de datos sea más rápida con un flujo de trabajo intuitivo de arrastrar y soltar" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_8ef2fed795a3ce0717d8b4925583871c/domo.jpg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews)[Domo](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews)[4.3/5(1,080)](https://www.g2.com/es/products/domo/reviews) | Paneles de control empresariales de autoservicio centralizados | "Domo convierte informes desconectados en un revolucionario cuadro de mando de ventas" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_aeae116c52945fdecd7ed16d621cb315/looker.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews)[Looker](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews)[4.4/5(1,656)](https://www.g2.com/es/products/looker/reviews) | Métricas de BI compartidas y gobernadas | "Los paneles interactivos y las perspectivas en tiempo real brillan" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_370c360364dc3d4f1f97e00cc7534fb5/kyvos-semantic-layer.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews)[Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews)[4.8/5(288)](https://www.g2.com/es/products/kyvos-semantic-layer/reviews) | Aceleración de la capa semántica para BI empresarial | "La capa semántica de Kyvos mejora la precisión de la IA con datos listos para el negocio." |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_8972c9f794d61f19e3a284f9592abb5e/hex-tech-hex.png "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews)[Hex](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews)[4.5/5(404)](https://www.g2.com/es/products/hex-tech-hex/reviews) | Aplicaciones de análisis de cuadernos de SQL y Python | "Espacio de trabajo colaborativo todo en uno para SQL, Python y paneles interactivos" |
| [![Imagen del Avatar del Producto](https://images.g2crowd.com/uploads/product/image/large_detail/large_detail_a4b76c1b797ba2415bf53a6ed03dc372/sigma-computing-sigma.jpg "Imagen del Avatar del Producto")](https://www.g2.com/es/products/sigma-computing-sigma/reviews)[Sigma](https://www.g2.com/es/products/sigma-computing-sigma/reviews)[4.4/5(558)](https://www.g2.com/es/products/sigma-computing-sigma/reviews) | Análisis de estilo hoja de cálculo nativo de almacén | "La herramienta de BI más fácil: Datos de Snowflake en una experiencia similar a una hoja de cálculo" |

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### Temas de Plataformas de Análisis

- [¿Qué son las plataformas de software de análisis?](#que-son-las-plataformas-de-software-de-analisis)
- [¿Qué tipos de herramientas y plataformas de análisis existen?](#que-tipos-de-herramientas-y-plataformas-de-analisis-existen)
- [¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de análisis?](#cuales-son-las-caracteristicas-comunes-de-las-soluciones-de-analisis)
- [¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de análisis?](#cuales-son-los-beneficios-de-usar-plataformas-de-analisis)
- [¿Quién utiliza herramientas de análisis?](#quien-utiliza-herramientas-de-analisis)
- [¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de análisis?](#cuales-son-las-alternativas-a-las-plataformas-de-analisis)
- [Software y servicios relacionados con plataformas de análisis](#software-y-servicios-relacionados-con-plataformas-de-analisis)
- [Desafíos con las plataformas de análisis](#desafios-con-las-plataformas-de-analisis)
- [Cómo elegir las mejores herramientas de análisis](#como-elegir-las-mejores-herramientas-de-analisis)
- [¿Cuánto cuestan las plataformas de software de análisis?](#cuanto-cuestan-las-plataformas-de-software-de-analisis)
- [Implementación de soluciones de software de análisis](#implementacion-de-soluciones-de-software-de-analisis)
- [Tendencias emergentes relacionadas con las plataformas de análisis](#tendencias-emergentes-relacionadas-con-las-plataformas-de-analisis)
- [Preguntas frecuentes sobre plataformas de análisis](#preguntas-frecuentes-sobre-plataformas-de-analisis)

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## Más Información Sobre Plataformas de Análisis

### ¿Qué son las plataformas de software de análisis?

Las plataformas de análisis, también conocidas como plataformas de inteligencia empresarial (BI), permiten a las empresas obtener visibilidad de sus datos a través de la integración, limpieza, combinación, enriquecimiento, descubrimiento de datos y más. Estas herramientas son sistemas robustos que a veces requieren habilidades de TI y ciencia de datos para acceder y descifrar los datos de la empresa a través de consultas personalizadas. 

Las plataformas de análisis ofrecen una visión integral de los datos de una empresa al extraer de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas a través de consultas detalladas. Los usuarios empresariales ocasionales también se benefician de las plataformas de análisis, que ofrecen paneles personalizables y la capacidad de profundizar en puntos de datos y tendencias particulares.

### ¿Qué tipos de herramientas y plataformas de análisis existen?

#### **Software todo en uno**

##### **Plataformas de análisis de autoservicio**

Las plataformas de análisis de autoservicio no requieren conocimientos de codificación, por lo que los usuarios finales empresariales pueden utilizarlas para sus necesidades de datos. El software de análisis empresarial basado en la nube a menudo proporciona funcionalidad de arrastrar y soltar para construir paneles, plantillas preconstruidas para consultar datos y, ocasionalmente, consultas en lenguaje natural para el descubrimiento de datos. 

##### **Software de BI integrado**

El software de BI integrado puede integrar funcionalidades analíticas propietarias dentro de otras aplicaciones empresariales. Las empresas pueden elegir un producto integrado para promover la adopción por parte de los usuarios; al colocar el análisis dentro del software que se usa regularmente, las empresas permiten a los empleados aprovechar los datos disponibles. Estas soluciones proporcionan funcionalidad de autoservicio para que los usuarios finales empresariales promedio puedan usar datos para mejorar la toma de decisiones.

#### **Soluciones puntuales**

##### **Análisis de causa raíz**

Las empresas de todos los tamaños producen grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes diferentes. Puede ser difícil seguir el ritmo de los flujos y reflujos de datos y detectar valores atípicos y tendencias a través de decenas, si no cientos (a veces incluso miles) de fuentes de datos. Algunas soluciones proporcionan al usuario una vista panorámica de sus datos y les alertan inteligentemente sobre cambios en tiempo real. Una vez alertados, pueden profundizar para evaluar la situación y resolverla.

### ¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de análisis?

Las plataformas de software de análisis son una gran ayuda para cualquier organización que necesite visualización de datos oportuna de análisis de alto nivel. Las siguientes son algunas características centrales dentro de las plataformas de análisis que pueden ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de ellas:

**Preparación de datos:** Aunque existe software de preparación de datos independiente que ayuda en el descubrimiento, combinación, combinación, limpieza y enriquecimiento de datos, para que los grandes conjuntos de datos puedan integrarse, consumirse y analizarse fácilmente, las plataformas de análisis deben incorporar estas funcionalidades en su oferta principal. En particular, las plataformas de análisis deben admitir la combinación y modelado de datos, permitiendo al usuario final combinar datos de diferentes bases de datos y otras fuentes de datos y desarrollar modelos de datos robustos de estos datos. Este es un paso crítico para dar sentido al caos al combinar datos de varias fuentes.

**Gestión de datos:** Una vez que los datos están correctamente integrados, deben gestionarse. Esto incluye restringir el acceso a los datos a ciertos usuarios, por ejemplo. Aunque algunas empresas optan por una solución de gestión de datos independiente, como un almacén de datos, las plataformas de análisis deben, por definición, proporcionar algún nivel de gestión de datos.

**Modelado y combinación de datos:** Como se mencionó, no es eficiente y a menudo no es efectivo examinar datos cuando están dispersos en muchos sistemas. Como una nube empresarial, las plataformas de análisis ayudan a las empresas a consolidar datos y combinar puntos de datos para comprender la relación entre los datos y obtener información profunda.

**Informes y paneles:** Los paneles en tiempo real y de múltiples capas son una característica central de las plataformas de análisis. Los usuarios pueden programar su software de análisis para mostrar métricas de su elección y crear múltiples paneles que muestren análisis relacionados con equipos o iniciativas específicas. Desde análisis predictivos de tráfico web hasta tasas de conversión de clientes durante un período especificado, los usuarios pueden elegir sus métricas preferidas para presentar en los paneles y crear tantos paneles como sea necesario. 

Los administradores pueden ajustar los permisos de diferentes paneles para que sean accesibles a los usuarios de la empresa que más los necesiten. Los usuarios pueden compartir paneles específicos en monitores de oficina o tomar capturas de pantalla de los paneles para guardar y compartir según sea necesario. Algunos productos de plataformas de análisis pueden permitir a los usuarios explorar paneles en sus dispositivos móviles.

[**Autoservicio**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles interactivos para descubrir información procesable. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, especialistas en marketing y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes.

**Análisis avanzados:** Muchas soluciones de análisis están incorporando características avanzadas, a veces llamadas análisis aumentados, para comprender mejor los datos de una empresa, incluso sin soporte de TI. Estos pueden incluir capacidades de análisis predictivo y descubrimiento de datos, que incluyen sugerencias inteligentes para la visualización de datos y sugerencias impulsadas por aprendizaje automático para obtener información más profunda.

Otras características incluyen [Detección de anomalías](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Basado en consultas](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Búsqueda](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Tradicional](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional)

### ¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de análisis?

**Reemplazar software antiguo o dispar:** Las empresas pueden reemplazar soluciones de almacenamiento de datos obsoletas y herramientas de informes y migrar a una nube empresarial todo incluido como una plataforma de análisis. Sin embargo, la migración de datos no es esencial para implementar una solución de análisis, ya que las empresas pueden no tener el tiempo o los recursos para hacerlo. Por lo tanto, se debe tener en cuenta que estas plataformas pueden integrarse con una gran cantidad de soluciones, como [sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) y [software de gestión de relaciones con clientes (CRM)](https://www.g2.com/categories/crm).

**Mejorar la productividad:** Los días de clasificar entre decenas, si no cientos, de sistemas y necesitar un inmenso soporte de TI han pasado. Con las plataformas de análisis (especialmente aquellas que son de autoservicio y tienen características como la búsqueda en lenguaje natural), cualquiera que busque datos y análisis de datos, incluidos los usuarios empresariales promedio, puede obtener información de sus datos.

**Ahorrar tiempo (automatización):** Para la mayoría de las plataformas de análisis, los usuarios ya no necesitan un sólido conocimiento en lenguajes de consulta. En su lugar, el descubrimiento de datos y el análisis de causa raíz permiten a los usuarios recibir automáticamente alertas e información sobre sus datos y ser notificados si los datos han cambiado significativamente.

**Reducir errores:** Aunque las herramientas de preparación de datos independientes pueden ser la solución adecuada para empresas con datos particularmente complejos, las plataformas de análisis permiten a los usuarios limpiar y preparar sus datos a través de métodos de mapeo de datos y deduplicación.

**Consolidar datos:** En esta era impulsada por los datos, esencialmente cada programa y dispositivo que una empresa tiene produce datos masivos. Para comprender estos datos diversos de la mejor manera posible, a menudo es necesario combinarlos a través de métodos como la combinación de datos, que permite a los usuarios integrar datos de múltiples fuentes en un conjunto de datos funcional.

**Mejorar procesos:** Sin una plataforma de análisis para ser utilizada en toda una empresa, los procesos pueden ser lentos e ineficientes a medida que las partes interesadas buscan datos de fuentes dispares y solicitan datos de varias personas. Las plataformas de análisis pueden ayudar a un usuario empresarial a acceder rápidamente a datos y análisis de datos y compartirlos con partes interesadas internas y externas.

### **¿Quién utiliza herramientas de análisis?**

Las plataformas de análisis pueden tener tanto usuarios internos como externos. 

#### **Usuarios internos**

**Analistas de datos y científicos de datos:** Estos empleados son generalmente los usuarios avanzados de las herramientas de análisis, creando consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. Estos equipos también pueden tener la tarea de construir paneles de autoservicio para distribuir a otros equipos.

**Equipos de ventas:** Los equipos de ventas utilizan herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis integradas para obtener información sobre cuentas potenciales, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. El uso de herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos.

**Equipos de marketing:** Los equipos de marketing a menudo ejecutan diferentes tipos de campañas, incluidas campañas de marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas de publicidad tradicional. Las herramientas de análisis permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en un lugar central.

**Equipos de finanzas:** Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis para obtener información sobre los factores que afectan el resultado final de una organización. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas obtienen información procesable que podría no haber sido descubierta utilizando herramientas tradicionales.

**Equipos de operaciones y cadena de suministro:** Las soluciones de análisis a menudo utilizan el sistema ERP de una empresa como fuente de datos. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar varios procesos para ahorrar tiempo y recursos al ingresar datos de la cadena de suministro en una plataforma de análisis. 

#### **Usuarios externos**

**Consultores:** Las empresas, especialmente las más grandes, no siempre comprenden la amplitud y profundidad de sus datos, tal vez ni siquiera saben por dónde empezar. Un consultor externo que maneje una plataforma de análisis poderosa puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus datos y, como resultado, tomar decisiones empresariales más informadas. 

Los usuarios pueden considerar contactar a [socios de consultoría de BI](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) para ayudar a determinar los análisis y datos más relevantes para capturar sobre el éxito general de su empresa. Después de una consulta adecuada, estas agencias pueden ofrecer asistencia con la configuración o elección de herramientas de BI. Varias de estas agencias pueden ayudar a las empresas con todo el proceso de BI, desde el análisis completo de datos hasta la configuración de procesos o protocolos relacionados con la recopilación de datos. Una relación con estos consultores puede resultar altamente beneficiosa para los usuarios que nunca han realizado análisis de datos antes o desean optimizar los informes de su empresa.

**Socios:** Las asociaciones entre empresas a menudo implican el intercambio de datos y la colaboración entre empresas. Como resultado, un repositorio centralizado de datos, que permitiría la gestión de datos, consultas de datos y obtención de información, puede proporcionar una herramienta esencial para que estas empresas tengan éxito juntas, proporcionándoles una vista panorámica de sus datos.

### **¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de análisis?**

Las alternativas a las plataformas de análisis pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:

[**Software de análisis de marketing**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Las empresas que buscan herramientas orientadas a casos de uso de marketing y datos de marketing (por ejemplo, relacionados con la segmentación de prospectos) deben considerar soluciones de análisis de marketing que estén diseñadas específicamente para esto.

[**Software de análisis de ventas**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Aunque los datos de ventas, como las previsiones de ingresos y los acuerdos cerrados, pueden importarse y analizarse en plataformas de análisis de propósito general, las plataformas de análisis de ventas pueden proporcionar un análisis más detallado de los datos relacionados con las ventas y podrían tener mejores integraciones con herramientas de ventas como los CRM. 

[**Software de análisis de registros**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:** Si una empresa desea centrarse en analizar sus datos de registro de aplicaciones y sistemas, podría beneficiarse del software de análisis de registros, que ayuda a habilitar la documentación de archivos de registro de aplicaciones para registros y análisis.

[**Software de análisis predictivo**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Las plataformas de análisis de propósito general permiten a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Dado que las plataformas de análisis permiten estos diferentes tipos de análisis, es posible que no proporcionen las características más robustas para ningún tipo. Por lo tanto, las empresas que se centran en observar datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden utilizar software de análisis predictivo para una solución más afinada. 

[**Software de análisis de texto**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Las plataformas de análisis se centran en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y explorar números para informar decisiones empresariales. Las soluciones de análisis de texto son la mejor opción si el usuario desea centrarse en datos no estructurados o de texto. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y extraer análisis de sentimientos, frases clave, temas y otros conocimientos de datos de texto no estructurados.

[**Software de visualización de datos**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Las herramientas de visualización de datos pueden ser un excelente lugar para que las empresas comiencen cuando buscan comprender mejor sus datos. Con capacidades que incluyen paneles e informes, el software de visualización de datos a menudo puede configurarse de manera rápida y fácil y es frecuentemente más barato que las plataformas de análisis más robustas. 

Sin embargo, es esencial reconocer sus limitaciones. Las soluciones de visualización de datos hacen lo que dicen en la caja: visualización. No proporcionan al usuario una solución de análisis de extremo a extremo desde la preparación de datos hasta la obtención de información, ni ofrecen capacidades significativas de gestión de datos.

### **Software y servicios relacionados con plataformas de análisis**

Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las plataformas de análisis incluyen:

[**Software de inteligencia empresarial integrada**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Las plataformas de análisis son plataformas independientes que ayudan a las empresas a analizar datos. Las empresas que desean construir capacidades analíticas en aplicaciones, ya sea para uso interno o externo, pueden usar software de BI integrado para lograr este objetivo.

[**Software de bases de datos**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** Hay una plétora de soluciones para almacenar, organizar y compartir grandes cantidades de datos que luego pueden ser accedidos y analizados por herramientas de análisis. El software de bases de datos incluye desde [software de big data](https://www.g2.com/categories/big-data) hasta [bases de datos relacionales](https://www.g2.com/categories/relational-databases) tradicionales basadas en tablas. Las empresas deben investigar e implementar las herramientas de bases de datos que tengan más sentido para sus tipos de datos particulares o necesidades analíticas. 

Al considerar una solución de análisis, los usuarios deben investigar qué bases de datos pueden integrarse con la herramienta para hacer la elección de producto más lógica para su situación. Los productos de análisis no servirían de mucho sin una o más bases de datos de la empresa de las que extraer datos cuando llegue el momento.

### Desafíos con las plataformas de análisis

**Configuración:** Las soluciones de análisis pueden tener un proceso de configuración altamente técnico, requiriendo experiencia en TI o desarrollo. Al intentar implementar una de estas plataformas sin un científico de datos interno o un profesional de TI, los usuarios pueden tener dificultades para poner en marcha la tecnología, integrarla con las soluciones adecuadas y crear consultas para la recopilación de datos. Esto podría significar una pérdida significativa de recursos y una incapacidad para usar la herramienta como se pretende. Los usuarios pueden contactar a proveedores de consultoría de BI para obtener asistencia en la configuración de un programa o, en algunos casos, para manejar la totalidad de los informes de BI.

**Dependencia excesiva:** Centrarse demasiado en los datos y el análisis también puede ser problemático. Las decisiones basadas en datos son críticas para el éxito de una empresa, pero las decisiones basadas únicamente en datos ignoran las diversas voces dentro y fuera de la organización. Las empresas exitosas combinan un análisis riguroso con narrativas anecdóticas y conversaciones reflexivas sobre el éxito y los componentes del negocio.

**Integraciones:** Si la herramienta de análisis no se integra completamente con el software existente, obtener una visión completa del rendimiento operativo de una empresa se vuelve desafiante. Del mismo modo, si una integración experimenta un error de comunicación u otro problema durante una consulta de datos, causa una lectura incorrecta o incompleta. Los usuarios deben hacer un esfuerzo por monitorear estas conexiones y cualquier problema potencial de rendimiento en toda su pila de software para garantizar que se procesen y muestren en los paneles información correcta, completa y actualizada.

**Seguridad de datos:** Las empresas deben considerar las opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos y garantizar una estricta seguridad de los datos. Las soluciones de análisis efectivas deben ofrecer opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma según su autorización de seguridad o nivel de antigüedad.

### Cómo elegir las mejores herramientas de análisis

#### Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de análisis

Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera plataforma de análisis, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor plataforma de análisis.

Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con todo el trabajo manual que debe completarse. Si la empresa ha acumulado una gran cantidad de datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitan este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán.

Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a dar el salto para crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación es una guía detallada con características necesarias y agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más.

Dependiendo del alcance de la implementación, puede ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos clave que describan lo que se necesita de una plataforma de análisis.

#### Comparar productos de plataformas de análisis

**Crear una lista larga**

Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son esenciales para el proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.

**Crear una lista corta**

De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.

**Realizar demostraciones**

Para garantizar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe demostrar cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia. 

#### Selección de plataformas de análisis

**Elegir un equipo de selección**

Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el tomador de decisiones principal, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en la materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. El equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño en empresas más pequeñas, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades.

**Analizar los datos**

Dado que las plataformas de análisis se centran en los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección también esté basado en datos. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener información, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas.

**Negociación**

Solo porque algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea evangelio (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer descuentos en contratos de varios años o recomendar el producto a otros.

**Decisión final**

Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza y recibe bien, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.

### ¿Cuánto cuestan las plataformas de software de análisis?

Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis vienen tanto como soluciones locales como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales para configurar la infraestructura. 

Como con cualquier software, las plataformas de análisis están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras a menudo no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa de los usuarios, el número de usuarios o ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.

Una vez configuradas, las plataformas de análisis, especialmente aquellas implementadas en la nube, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos.

Dado que estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a obtener información de sus datos y sacar el máximo provecho del software.

#### Retorno de la inversión (ROI)

Las empresas implementan plataformas de análisis para obtener un retorno de la inversión (ROI). Dado que buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es fundamental comprender sus costos. Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas, dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.

Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana en términos de eficiencia e ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el software antes y después de la implementación para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para fines internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto al usar una herramienta de análisis.

### Implementación de soluciones de software de análisis

**¿Cómo se implementan los software de análisis?**

La implementación varía drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con una vasta experiencia bajo su cinturón, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y usar el software de manera eficiente y efectiva.

**¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma de análisis?**

Desplegar adecuadamente una plataforma de análisis puede requerir muchas personas o equipos. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden abarcar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje analítico, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos.

### Tendencias emergentes relacionadas con las plataformas de análisis

**Aumentar la accesibilidad de los datos**

Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con las plataformas de análisis, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, [herramientas de inteligencia artificial (IA)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) como [software de procesamiento de lenguaje natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más accesible y poderosa, proporcionando resultados más precisos.

Con la cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día, es casi una necesidad que implementen algún tipo de software de análisis para comprender y actuar mejor sobre esos datos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa significativa para las empresas que están llevando a cabo una transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a los grandes conjuntos de datos recopilados de varias fuentes.

**Cambio de local a la nube**

El cambio de análisis de datos locales a la nube ha estado en marcha durante varios años, con cada vez más empresas trasladando sus datos y conocimientos de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener información. Alejarse de la infraestructura local ha ayudado a muchas empresas a habilitar el trabajo de datos en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a Internet. Sin embargo, no todos los usuarios de datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluidas la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En industrias como la atención médica, regulaciones estrictas como la [Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) requieren que los datos sean seguros. Aunque es posible garantizar esta seguridad en la nube, puede ser más complicado.

**IA conversacional**

Históricamente, para consultar datos dentro de una solución de análisis, los usuarios necesitaban dominar un lenguaje de consulta como SQL. Con el auge de las interfaces conversacionales, los usuarios descubren los datos y conocimientos que buscan utilizando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos permiten que una base de usuarios más amplia acceda y comprenda los datos de la empresa.

**Aprendizaje automático**

La IA se está convirtiendo rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo del viaje de los datos, desde la ingestión hasta la obtención de información. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta conocimientos inteligentes, en los que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las plataformas de análisis están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir conocimientos ocultos, permitiéndoles dar sentido a los datos y comprender lo que están viendo.

### Preguntas frecuentes sobre plataformas de análisis

#### **¿Qué plataformas de análisis tienen una interfaz de usuario intuitiva que los usuarios no técnicos adoptan sin necesidad de formación extensa?**

Busqué plataformas de análisis que faciliten encontrar lo que necesitas y también permitan una colaboración fácil.

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Tiene una construcción de gráficos de arrastrar y soltar sin SQL ni código que lo hace fácil de usar. Los usuarios pueden conectar Excel, SharePoint y correos electrónicos sin ayuda técnica. 
- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Los usuarios pueden crear paneles con uso limitado y sin un profundo conocimiento técnico. La incorporación es tan simple como compartir los enlaces y dar el acceso adecuado.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** La interfaz de usuario similar a una hoja de cálculo proporciona la historia de adopción no técnica más distintiva. Los usuarios pueden extraer datos y trabajar con ellos de maneras complicadas que no requieren codificación.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** El enfoque de capa semántica significa que los usuarios empresariales interactúan con métricas predefinidas en lenguaje sencillo en lugar de tablas sin procesar o SQL, que es el mecanismo fundamental para la adopción no técnica. 

#### **¿Cuáles son las mejores plataformas de análisis para equipos empresariales que acceden a información sin habilidades de SQL o ciencia de datos?**

El acceso sin SQL significa que los usuarios empresariales pueden explorar, filtrar y crear sus propias vistas sin depender de analistas. 

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Los usuarios no técnicos pueden construir paneles poderosos rápidamente sin SQL. El Editor de Consultas de Power BI maneja las transformaciones de datos a través de clics de botones. La capa DAX existe para usuarios avanzados, pero no es necesaria para informes estándar de autoservicio.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** El diferenciador específico de Sigma para el acceso sin SQL es su interfaz similar a una hoja de cálculo en datos de almacén en vivo. Para equipos que ya están en Snowflake o almacenes en la nube, Sigma elimina completamente la barrera de SQL en la capa de análisis.
- [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** La plataforma sin código es fácil de usar para equipos no técnicos. Los usuarios pueden aplicar filtros y cambios de rango de fechas sin ninguna codificación. El ecosistema de más de 1000 conectores significa que los datos llegan automáticamente, por lo que los usuarios empresariales interactúan con paneles en lugar de consultas. 
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** El modelo semántico define métricas en lenguaje sencillo; los usuarios empresariales consultan dimensiones y medidas preconstruidas sin escribir una sola línea de SQL. 

#### **¿Qué plataformas de análisis admiten paneles colaborativos, anotaciones y acceso móvil para obtener información sobre la marcha?**

Busqué herramientas con análisis colaborativo, paneles compartidos, discusión en la plataforma, anotaciones y acceso móvil listo.

- [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** Los equipos de ventas pueden acceder a datos y contactos en tiempo real en sus teléfonos. Tiene discusión nativa de la plataforma, compartición de informes y anotación de información como parte del flujo de trabajo diario. 
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** El acceso web y móvil son características de uso diario. La plataforma permite la colaboración para que todos puedan ver el mismo informe al mismo tiempo, actualizado en tiempo real.
- [Yellowfin BI](https://www.g2.com/products/yellowfin-bi/reviews) **:** Diseñado en torno a BI colaborativo con características integradas de historia, anotación y transmisión para compartir información con audiencias empresariales. 
- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** Viene con entrega programada de informes, por lo que los números semanales automatizados llegan a las bandejas de entrada sin que nadie ejecute nada manualmente. Los informes por correo electrónico y las notificaciones de métricas pueden configurarse como características del flujo de trabajo diario. 

#### **¿Qué soluciones de análisis proporcionan respuesta rápida a consultas y capacidad de profundización para la exploración ad-hoc?**

La exploración ad-hoc rápida significa que los usuarios pueden profundizar, pivotar y filtrar sin esperar y sin escribir una nueva consulta cada vez.

- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Los usuarios pueden profundizar en los datos sin escribir consultas. Los conjuntos de datos extraídos funcionan significativamente mejor para el trabajo ad-hoc.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** La capa semántica pre-agrega en la capa de almacén para que las consultas ad-hoc contra conjuntos de datos masivos devuelvan resultados rápidos sin escaneos completos de tablas. 
- [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Su enfoque de mapeo de datos directos elimina la capa de agregación que ralentiza la mayoría de las plataformas de BI durante las consultas ad-hoc. Para organizaciones donde la latencia de consulta en conjuntos de datos complejos y de múltiples fuentes es el principal problema, Incorta es una buena opción.
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Proporciona filtrado intuitivo a través de países, equipos y períodos de tiempo dentro de los paneles existentes sin la participación de analistas. El modo de conexión Direct Lake reduce específicamente la latencia de consultas ad-hoc.

#### **¿Qué soluciones de análisis se integran sin problemas con Snowflake, BigQuery y Redshift?**

Las conexiones nativas y en vivo a almacenes de datos modernos, donde las consultas se ejecutan en el almacén en lugar de en la herramienta de BI, es lo que realmente significa una integración sin problemas para los equipos de datos.

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** La integración con Active Directory, SharePoint y el ecosistema de Microsoft Fabric se describe como realmente sin problemas para organizaciones que ya están en el stack de Microsoft.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Construido para ejecutarse directamente en Snowflake (y BigQuery/Redshift) sin extraer datos. La arquitectura significa que las consultas en vivo del almacén son el modo predeterminado, no una característica opcional.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** Es la capa de almacén en sí misma para muchas organizaciones, no una herramienta de BI que se conecta a un almacén, lo que significa que la integración es inherentemente nativa. Para organizaciones que tratan a Databricks como la capa de procesamiento y las herramientas de BI como la capa de visualización en la parte superior, las propias características analíticas de Databricks (a través de SQL Warehouses y notebooks) eliminan la necesidad de una capa de integración separada.
- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** BigQuery es el almacén de datos más mencionado en la base de reseñas de Looker. La arquitectura de SQL push-down de LookML significa que todas las consultas se ejecutan en el almacén (Snowflake, BigQuery, Redshift) en lugar de ser extraídas en Looker.

#### **¿Qué soluciones de análisis vienen con almacenamiento en caché robusto y optimización de rendimiento para mantener velocidades rápidas a escala?**

El almacenamiento en caché y la optimización del rendimiento son importantes cuando los conjuntos de datos son grandes, los paneles son complejos y los usuarios empresariales no pueden esperar a que se resuelvan las consultas.

- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** La capa semántica pre-agrega en la capa de almacén específicamente para hacer que las consultas de conjuntos de datos grandes sean rápidas. Para organizaciones donde la latencia de consulta en conjuntos de datos de miles de millones de filas es el problema bloqueante, Kyvos es la opción más diseñada y mejor validada en la categoría en estas dimensiones.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** El motor Photon, el almacenamiento en caché de Delta Lake y la arquitectura de computación de escalado automático son los mecanismos de rendimiento a escala. 
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** La seguridad a nivel de fila, la capacidad Premium y las tablas de agregación son el kit de herramientas de optimización a escala. El rendimiento a escala en Power BI es alcanzable pero requiere una arquitectura deliberada, no automática.
- [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** El mapeo de datos directos elimina el paso de pre-agregación que crea cuellos de botella de escala en la mayoría de las herramientas de BI, permitiendo que las consultas ad-hoc contra grandes conjuntos de datos transaccionales se ejecuten sin un caché de agregación separado. 

#### **¿Qué plataformas de análisis previenen conclusiones incorrectas al aplicar la gobernanza de datos y prevenir la manipulación de métricas?**

Busqué plataformas de análisis con características sólidas de gobernanza de datos. 

- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** La gobernanza de LookML, el acceso a datos en tiempo real y la integración sin problemas con almacenes de datos modernos juntos crean el entorno de análisis gobernado que las empresas necesitan para prevenir la deriva de métricas entre equipos.
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Aborda la gobernanza a través de la seguridad a nivel de fila, permisos de espacio de trabajo y conjuntos de datos certificados, que restringen qué datos pueden ver los usuarios individuales y previenen la redefinición no autorizada de métricas.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** Define métricas una vez a nivel del modelo semántico y aplica esas definiciones para cada consulta y panel descendente. 
- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** El enfoque de gobernanza se basa en Tableau Server y Tableau Cloud, donde las fuentes de datos publicadas se convierten en la capa de métricas certificadas que los creadores de informes individuales consumen en lugar de crear.