# Best Analytics Platforms

## How Many Analytics Platforms Products Does G2 Track?

**Total Products under this Category:** 366

### Category Stats (Jul 2026)

- **Average Rating:** 4.5/5 (↑0.01 vs Jun 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: July 31, 2026_

## How Does G2 Rank Analytics Platforms Products?

**Why You Can Trust G2's Software Rankings:**

- 30 Analysts and Data Experts
- 28,800+ Authentic Reviews
- 366+ Products
- Unbiased Rankings

G2's software rankings are built on verified user reviews, rigorous moderation, and a consistent research methodology maintained by a team of analysts and data experts. Each product is measured using the same transparent criteria, with no paid placement or vendor influence. While reviews reflect real user experiences, which can be subjective, they offer valuable insight into how software performs in the hands of professionals. Together, these inputs power the G2 Score, a standardized way to compare tools within every category.

## G2 Grid® for Analytics Platforms
 ![G2 Grid® for Analytics Platforms plotting products by satisfaction and market presence](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/grids.png?focus%5B%5D=29364&focus%5B%5D=1213&focus%5B%5D=10470&focus%5B%5D=1327283&focus%5B%5D=989&focus%5B%5D=604&focus%5B%5D=5048&focus%5B%5D=27024)

Highlighted products: Microsoft Power BI, Tableau, Databricks, SAS Viya, Alteryx, Domo, Looker, and Kyvos Semantic Layer.

Underlying data: [Grid® JSON](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/grids.json?focus%5B%5D=microsoft-microsoft-power-bi&focus%5B%5D=tableau&focus%5B%5D=databricks&focus%5B%5D=sas-sas-viya&focus%5B%5D=alteryx&focus%5B%5D=domo&focus%5B%5D=looker&focus%5B%5D=kyvos-semantic-layer)

**Sponsored**

### KNIME

KNIME helps everybody make sense of data. Its free and open source KNIME Analytics Platform enables anyone — whether they come from a business, technical or data background — to intuitively work with data, every day. KNIME Business Hub is the commercial complement to KNIME Analytics Platform and enables users to collaborate on data science and share insights across the organization. Together, the products support the complete data science lifecycle, allowing teams at all levels of analytics readiness to support the operationalization of data and to build a scalable data science practice.

[Visit website](https://www.g2.com/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=2026-07-31T19%3A46%3A42Z&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=620&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=620&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=16291&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%2Fcategories%2Fanalytics-platforms%3Fopen_modal_url%3D%252Fproducts%252Fthe-ikigai-platform%252Fwishlists%253Fhost_path%253D%25252Fcategories%25252Fanalytics-platforms%2526source%253Dcategory&secure%5Btoken%5D=69755c072d97810e68d520b154e6c0fe89b9157823641514ee8038c245916c88&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.knime.com%2Flp%2Fdemo%3Futm_medium%3D3rd-party%26utm_source%3DG2%26utm_campaign%3Dbrand%26utm_term%3Dpaid%26utm_content%3D&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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

Tableau is the world’s leading AI-powered analytics platform. Whether you are a business user or an analyst, Tableau turns trusted data into actionable insights. With our flexible, interoperable platform, you can: Turn data into action at scale with human and agent collaboration. Tableau Next delivers agentic AI for faster data-insight-action workflows. It surfaces insights, provides proactive recommendations, and helps you take action in the flow of work. Scale data-driven insights with complete operational confidence. Tableau Cloud enables fully managed analytics at scale. It accelerates your time to value and gives you access to the latest AI-powered innovations. Deploy visual, self-service analytics with unmatched control and flexibility. Tableau Server meets your organization's governance and security needs. It provides enterprise-grade, self-service analytics on-premise or in your private cloud.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 3,678

#### How Do G2 Users Rate Tableau?

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

#### Who Is the Company Behind Tableau?

- **Seller:** [Salesforce](https://www.g2.com/sellers/salesforce)
- **Company Website:** www.salesforce.com
- **Year Founded:** 1999
- **HQ Location:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @salesforce  
579,511 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/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 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Business Analyst
- **Top Industries:** Information Technology and Services, Computer Software
- **Company Size:** 41% Large, 36% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users find Tableau's **ease of use** essential for creating interactive dashboards without heavy coding or complex setups.
- Users value Tableau's **data visualization capabilities** , enabling the creation of interactive, clear dashboards that enhance decision-making.
- Users love Tableau for its **powerful visualization capabilities** , enabling clear, interactive dashboards and real-time data insights.
- Users value the **interactive dashboards** of Tableau, enhancing data visualization and simplifying complex reporting tasks seamlessly.
- Users love Tableau's **intuitive interface** , making complex data visualization and dashboard creation easy and accessible.

##### Cons

- Users find the **learning curve steep** , making it challenging to fully integrate Tableau with Salesforce and MS products.
- Users face a **steep learning curve** with Tableau, making it challenging for new users to become proficient.
- Users report that the **high licensing cost** of Tableau can be a significant barrier, especially for smaller teams.
- Users report **slow performance** with large datasets, impacting their experience and efficiency in Tableau.
- Users find Tableau's **onboarding and complexity** challenging, making it tougher to transition from simpler tools like MS products.

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

**["Turning Complex Data into Actionable Insights"](https://www.g2.com/survey_responses/tableau-review-13075232)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Murtuza L._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/tableau-review-13075232)

**["Clear data means quick decisions."](https://www.g2.com/survey_responses/tableau-review-13124621)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Libia B._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/tableau-review-13124621)

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

- [How are business intelligence professionals using Tableau's latest visualization tools to interpret complex data sets?](https://www.g2.com/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/discussions/what-is-salesforce-crm-analytics-formerly-tableau-crm-used-for)
- [Do I need Tableau Desktop if I have Tableau Server?](https://www.g2.com/discussions/tableau-do-i-need-tableau-desktop-if-i-have-tableau-server) - 2 comments
- [Do I need Tableau Desktop if I have Tableau Server?](https://www.g2.com/discussions/do-i-need-tableau-desktop-if-i-have-tableau-server) - 2 comments
- [What's New in Tableau Server?](https://www.g2.com/discussions/what-s-new-in-tableau-server) - 1 comment

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

Power BI Desktop mette l'analisi visiva a portata di mano. Con questo potente strumento di creazione, puoi creare visualizzazioni di dati interattive e report. Connetti, combina, modella e visualizza i tuoi dati. Posiziona i visual esattamente dove vuoi, analizza ed esplora i tuoi dati e condividi i contenuti con altri pubblicando sul servizio web di Power BI. Power BI Desktop fa parte della suite di prodotti Power BI. Per monitorare i dati chiave e condividere dashboard e report, usa il servizio web di Power BI. Per visualizzare e interagire con i tuoi dati su qualsiasi dispositivo mobile, scarica l'app Power BI Mobile su AppStore, Google Play o Microsoft Store. Per incorporare report e visualizzazioni sorprendenti e completamente interattivi nelle tue applicazioni, usa Power BI Embedded.

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 1,597

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [Microsoft](https://www.g2.com/it/sellers/microsoft)
- **Anno di Fondazione:** 1975
- **Sede centrale:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft  
13,091,739 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®
- **Proprietà:** MSFT

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Software Engineer
- **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
- **Company Size:** 42% Large, 37% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti trovano **Microsoft Power BI estremamente facile da usare** , semplificando l'analisi dei dati e la generazione di report senza sforzo.
- Gli utenti elogiano le **capacità di visualizzazione dei dati** di Microsoft Power BI, che consentono un'analisi approfondita di grandi set di dati.
- Gli utenti apprezzano l' **integrazione senza soluzione di continuità** con vari database, migliorando la visualizzazione e l'analisi dei dati in modo efficiente.
- Gli utenti apprezzano la **facilità di trasformare dati complessi in approfondimenti interattivi** con Microsoft Power BI, migliorando notevolmente il processo decisionale.
- Gli utenti amano le **potenti funzionalità di creazione di grafici** in Power BI, che consentono una facile visualizzazione dei dati e creazione di report.

##### Cons

- Gli utenti trovano **la curva di apprendimento ripida** per Power BI, in particolare per i principianti che esplorano le connessioni dati e l'ottimizzazione del modello.
- Gli utenti sperimentano **prestazioni lente** con grandi set di dati in Microsoft Power BI, influenzando la loro efficienza e produttività complessive.
- Gli utenti riscontrano **problemi di prestazioni** con grandi set di dati e report complessi, influenzando l'usabilità e l'efficienza.
- Gli utenti trovano la **modellazione dei dati complessa** impegnativa, soprattutto a causa della ripida curva di apprendimento e dei problemi di prestazioni su grandi set di dati.
- Gli utenti trovano **personalizzazione limitata** con Microsoft Power BI, in particolare per quanto riguarda i visual personalizzati gratuiti e i miglioramenti dell'esperienza mobile.

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

**["Power BI rende la visualizzazione dei dati veloce e professionale"](https://www.g2.com/it/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13158851)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Sameer R._

[Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/microsoft-power-bi-review-13158851)

**["Analisi Microsoft senza codice con connessioni dati facili e dashboard drag-and-drop"](https://www.g2.com/it/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12894515)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ashutha K._

[Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/microsoft-power-bi-review-12894515)

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

- [A cosa serve Microsoft Power BI Desktop?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop-used-for) - 4 comments, 1 upvote
- [Quali sono alcune delle principali caratteristiche di Microsoft BI?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-some-of-the-top-features-of-microsoft-bi) - 3 comments
- [Power BI è uno strumento di Microsoft?](https://www.g2.com/it/discussions/is-power-bi-a-microsoft-tool) - 5 comments, 3 upvotes
- [Cosa può fare Microsoft Power BI?](https://www.g2.com/it/discussions/what-can-microsoft-power-bi-do) - 2 comments, 2 upvotes
- [Che cos'è Microsoft Power BI Desktop?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-microsoft-power-bi-desktop) - 2 comments

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

Databricks è una piattaforma unificata di dati e AI che aiuta le organizzazioni a costruire, governare e scalare pipeline di dati, analisi, machine learning, applicazioni AI e agenti. Più di 20.000 organizzazioni in tutto il mondo — tra cui adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e il 70% delle Fortune 500 — si affidano a Databricks per lavorare con dati aziendali e AI su larga scala. Con sede a San Francisco e oltre 30 uffici in tutto il mondo, Databricks offre una piattaforma unificata che include Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase, Genie e Unity Catalog. Fondata nel 2013 dai creatori originali di Apache Spark™, Delta Lake, MLflow e Unity Catalog, Databricks è costruita su un'architettura open lakehouse che unisce dati, analisi e AI. La piattaforma è utilizzata da ingegneri dei dati, data scientist, analisti, sviluppatori, team di machine learning, team di AI e utenti aziendali per collaborare lungo l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI. Le principali capacità di Databricks includono: - Ingegneria dei dati: costruire, automatizzare e gestire pipeline di dati batch, streaming e in tempo reale affidabili. - Analisi e business intelligence: eseguire analisi SQL, creare dashboard e consentire ai team aziendali di esplorare i dati. - Governance dei dati: scoprire, proteggere e gestire dati e asset AI tra team, cloud e carichi di lavoro. - Machine learning e AI: sviluppare modelli, costruire applicazioni AI generative e creare agenti AI di livello produttivo. - Applicazioni di dati: costruire e distribuire applicazioni guidate dai dati utilizzando dati aziendali governati. Disponibile su AWS, Azure e Google Cloud, Databricks aiuta le organizzazioni a lavorare tra i cloud, ridurre i silos di dati e semplificare la collaborazione tra team e strumenti. I clienti utilizzano Databricks per casi d'uso come personalizzazione del cliente, rilevamento delle frodi, manutenzione predittiva, analisi in tempo reale, cybersecurity, ricerca sanitaria, gestione del rischio finanziario, ottimizzazione della catena di approvvigionamento e decisioni potenziate dall'AI. Databricks è utilizzato in settori tra cui servizi finanziari, sanità e scienze della vita, retail, manifatturiero, energia e settore pubblico. Le organizzazioni utilizzano la piattaforma per modernizzare l'infrastruttura dei dati, accelerare l'adozione dell'AI e trasformare i dati aziendali in valore commerciale.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 1,326

#### How Do G2 Users Rate Databricks?

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 9.1/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Databricks?

- **Venditore:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/databricks-inc)
- **Sito web dell'azienda:** databricks.com
- **Anno di Fondazione:** 2013
- **Sede centrale:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks  
92,269 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Engineer, Data Analyst
- **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari
- **Company Size:** 48% Large, 38% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti elogiano la **facilità d'uso** e le **funzionalità complete** di Databricks per l'archiviazione dei dati e le applicazioni di ML.
- Gli utenti elogiano la **facilità d'uso** di Databricks, migliorando la loro esperienza con interfacce intuitive e servizi affidabili.
- Gli utenti apprezzano le **integrazioni senza soluzione di continuità** di Databricks con AWS e altri strumenti, migliorando le operazioni quotidiane e l'efficienza.
- Gli utenti apprezzano la **collaborazione senza soluzione di continuità** offerta da Databricks, migliorando il lavoro di squadra sui progetti di dati con approfondimenti in tempo reale.
- Gli utenti elogiano le **funzionalità analitiche integrate** di Databricks, migliorando l'elaborazione collaborativa dei dati e la visualizzazione delle intuizioni.

##### Cons

- Gli utenti notano una **ripida curva di apprendimento** inizialmente, con permessi confusi e modalità di calcolo che influenzano l'usabilità.
- Gli utenti notano che i **costi possono essere piuttosto elevati** per utilizzare Databricks in modo efficace, specialmente per progetti di grandi dimensioni.
- Gli utenti trovano una **curva di apprendimento ripida** con Databricks, particolarmente impegnativa per i nuovi arrivati agli strumenti di big data.
- Gli utenti trovano la **complessità** di Databricks impegnativa, specialmente per i team più piccoli e i processi di configurazione iniziale.
- Gli utenti affrontano **sfide complesse di configurazione** inizialmente, anche se il supporto aiuta a semplificare l'esperienza nel tempo.

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

**["Databricks semplifica ETL e analisi con notebook scalabili"](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13181721)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Diana C._

[Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13181721)

**["Utile per gestire e analizzare i dati operativi"](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13090803)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Vishaka C._

[Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/databricks-review-13090803)

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

- [Cosa fa il software Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-does-databricks-software-do) - 3 comments, 1 upvote
- [Che cos'è la piattaforma di analisi unificata di Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-databricks-unified-analytics-platform) - 3 comments
- [Cos'è Lakehouse in Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-lakehouse-in-databricks) - 4 comments, 2 upvotes
- [Quali sono le caratteristiche di Databricks?](https://www.g2.com/it/discussions/what-are-the-features-of-databricks) - 4 comments, 2 upvotes

### [SAS Viya](https://www.g2.com/it/products/sas-sas-viya/reviews)

SAS Viya è una piattaforma di dati e AI nativa del cloud che consente ai team di costruire, distribuire e scalare AI spiegabile che guida decisioni fidate e sicure. Unisce l'intero ciclo di vita dei dati e dell'AI e permette ai team di innovare rapidamente bilanciando velocità, automazione e governance per design. Viya unifica la gestione dei dati, l'analisi avanzata e il decisioning in un'unica piattaforma, così le organizzazioni possono passare dall'esperimentazione alla produzione con fiducia, offrendo un impatto aziendale misurabile che è sicuro, spiegabile e scalabile in qualsiasi ambiente. Le capacità chiave necessarie per fornire decisioni fidate includono: • Chiarezza end-to-end attraverso il ciclo di vita dei dati e dell'AI, con tracciabilità integrata, auditabilità e monitoraggio continuo per supportare decisioni difendibili. • Governance per design, che consente una supervisione coerente su dati, modelli e decisioni per ridurre il rischio e accelerare l'adozione. • AI spiegabile su larga scala, in modo che intuizioni e risultati possano essere compresi, convalidati e fidati sia dalle aziende che dai regolatori. • Analisi operativizzata, garantendo che il valore continui oltre la distribuzione attraverso monitoraggio, riaddestramento e gestione del ciclo di vita. • Distribuzione flessibile e nativa del cloud, permettendo alle organizzazioni di iniziare ovunque e scalare ovunque mantenendo il controllo.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 774

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.2/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.1/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/it/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2)
- **Sito web dell'azienda:** www.sas.com
- **Anno di Fondazione:** 1976
- **Sede centrale:** Cary, NC
- **Twitter:** @SASsoftware  
60,863 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Student, Biostatistico
- **Top Industries:** Prodotti farmaceutici, Bancario
- **Company Size:** 33% Large, 33% Small

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di SAS Viya, che semplifica la visualizzazione dei dati e migliora l'efficienza nel prendere decisioni.
- Gli utenti apprezzano le **sofisticate capacità analitiche** di SAS Viya, che consentono un facile deployment e decisioni in tempo reale.
- Gli utenti apprezzano i **metodi analitici avanzati** offerti da SAS Viya, migliorando le capacità di analisi dei dati decisionali e logistici.
- Gli utenti apprezzano gli **strumenti per il ciclo di vita dei dati end-to-end** di SAS Viya, migliorando l'intuizione aziendale e il processo decisionale strategico.
- Gli utenti amano l' **interfaccia intuitiva** di SAS Viya, rendendo l'analisi dei dati e il deployment dei modelli senza sforzo per tutti i livelli di abilità.

##### Cons

- Gli utenti trovano che SAS Viya abbia una **difficoltà di apprendimento** , rendendo difficile per le persone non tecniche navigare efficacemente.
- Gli utenti trovano la **curva di apprendimento ripida** , rendendo difficile per gli utenti non tecnici navigare efficacemente in SAS Viya.
- Gli utenti trovano la **complessità della visualizzazione** in SAS Viya impegnativa, in particolare per gli utenti non tecnici e i principianti.
- Gli utenti lottano con la **difficile curva di apprendimento** di SAS Viya, in particolare per i nuovi utenti e quelli non tecnici.
- Gli utenti trovano il **prezzo elevato** di SAS Viya un ostacolo significativo all'adozione potenziale.

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

**["Analisi dei dati efficace con SAS Viya"](https://www.g2.com/it/survey_responses/sas-viya-review-11872818)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Fungai J._

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

**["SAS Viya: Potente AI e analisi dei dati con integrazioni senza soluzione di continuità"](https://www.g2.com/it/survey_responses/sas-viya-review-11855145)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Utente verificato in Ospedali e assistenza sanitaria_

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

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

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

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

Alteryx, attraverso la sua piattaforma Alteryx One, aiuta le imprese a trasformare dati complessi e disconnessi in uno stato pulito e pronto per l'IA. Che tu stia creando previsioni finanziarie, analizzando le prestazioni dei fornitori, segmentando i dati dei clienti, analizzando la fidelizzazione dei dipendenti o costruendo applicazioni AI competitive dai tuoi dati proprietari, Alteryx One rende facile pulire, combinare e analizzare i dati per sbloccare le intuizioni uniche che guidano decisioni di impatto. Analisi Guidata dall'IA Alteryx automatizza e semplifica ogni fase della preparazione e analisi dei dati, dalla validazione e arricchimento all'analisi predittiva e agli approfondimenti automatizzati. Incorpora l'IA generativa direttamente nei tuoi flussi di lavoro per semplificare compiti complessi sui dati e generare intuizioni più velocemente. Flessibilità senza pari, che tu preferisca flussi di lavoro senza codice, comandi in linguaggio naturale o opzioni a basso codice, Alteryx si adatta alle tue esigenze. Affidabile. Sicuro. Pronto per l'Impresa. Alteryx è fidato da oltre la metà delle Global 2000 e da 19 delle prime 20 banche globali. Con automazione, governance e sicurezza integrate, i tuoi flussi di lavoro possono scalare e mantenere la conformità mentre forniscono risultati coerenti. E non importa se i tuoi sistemi sono on-premises, ibridi o nel cloud; Alteryx si adatta senza sforzo alla tua infrastruttura. Facile da Usare. Profondamente Connesso. Ciò che distingue veramente Alteryx è il nostro focus sull'efficienza e la facilità d'uso per gli analisti e la nostra comunità attiva di 700.000 utenti Alteryx per supportarti in ogni fase del tuo percorso. Con un'integrazione senza soluzione di continuità ai dati ovunque, inclusi piattaforme come Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, la nostra piattaforma aiuta a unificare i dati isolati e accelerare l'accesso alle intuizioni. Visita Alteryx.com per ulteriori informazioni e per iniziare la tua prova gratuita.

**Average Rating:** 4.6/5.0

**Total Reviews:** 855

#### How Do G2 Users Rate Alteryx?

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.5/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Alteryx?

- **Venditore:** [Alteryx](https://www.g2.com/it/sellers/alteryx)
- **Sito web dell'azienda:** www.alteryx.com
- **Anno di Fondazione:** 1997
- **Sede centrale:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx  
26,149 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Analyst
- **Top Industries:** Servizi finanziari, Contabilità
- **Company Size:** 63% Large, 21% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Alteryx, trovandolo intuitivo ed efficiente per gli utenti non tecnici.
- Gli utenti apprezzano le **capacità di automazione** di Alteryx, migliorando la velocità e l'efficienza nella preparazione e analisi dei dati.
- Gli utenti amano il **design intuitivo** di Alteryx, rendendo la gestione dei dati e la creazione di flussi di lavoro senza sforzo ed efficiente.
- Gli utenti trovano Alteryx **molto facile da imparare e usare** , migliorando la loro esperienza di flusso di lavoro e automazione dei dati.
- Gli utenti apprezzano l' **efficienza** di Alteryx, che consente un'elaborazione rapida dei dati e flussi di lavoro semplificati senza codifica complessa.

##### Cons

- Gli utenti menzionano che Alteryx ha un **costo elevato** che può essere impegnativo per piccoli team e startup.
- Gli utenti trovano una **curva di apprendimento ripida** per le funzionalità avanzate, rendendo difficile per i principianti padroneggiare Alteryx rapidamente.
- Gli utenti evidenziano le **funzionalità mancanti** in Alteryx, come i connettori limitati e i problemi con la flessibilità dell'output.
- Gli utenti trovano **difficoltà di apprendimento** in Alteryx a causa di strumenti confusi e errori di risoluzione dei problemi, specialmente per i principianti.
- Gli utenti riscontrano **prestazioni lente** quando elaborano grandi set di dati, influenzando l'efficienza e l'usabilità in Alteryx.

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

**["Scala le operazioni e risparmia tempo con flussi di lavoro automatizzati per i dati"](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13047637)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ihor B._

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

**["Rende la preparazione dei dati più veloce con un flusso di lavoro intuitivo di trascinamento e rilascio"](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13190742)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anushka S._

[Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/alteryx-review-13190742)

### [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews)

Domo's AI and Data Products Platform empowers organizations to turn data into actionable insights and solutions. It allows users to seamlessly connect diverse data sources, prepare data for use, and generate dynamic reports and visualizations—all within a single interface. With built-in AI and automation capabilities, teams can easily build and use AI agents, streamline workflows, and create tailored solutions.

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 1,036

#### How Do G2 Users Rate Domo?

- **Has the product been a good partner in doing business?:** 8.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Steps to Answer:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Reports Interface:** 8.5/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Calculated Fields:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Domo?

- **Seller:** [Domo](https://www.g2.com/sellers/domo)
- **Company Website:** www.domo.com
- **Year Founded:** 2010
- **HQ Location:** American Fork, UT
- **Twitter:** @Domotalk  
63,513 Twitter followers
- **LinkedIn® Page:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=930264e423425693f202ced16a30f6d197bcd60a8bf42ced6ba13de91b09312c&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2F25237%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
1,299 employees on LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Business Analyst
- **Top Industries:** Computer Software, Marketing and Advertising
- **Company Size:** 49% Medium, 28% Large

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Users value Domo's **ease of use** , making it accessible for all, even those who aren't tech-savvy.
- Users value the **flexible dashboards** in Domo, allowing seamless data visualization from various sources.
- Users find Domo's **intuitive design** enhances data handling and decision-making, making it accessible for all skill levels.
- Users praise Domo for its **easy integrations** , enabling seamless data connections and enhancing data management efficiency.
- Users value the **seamless integration** capabilities of Domo, enhancing data management across various platforms and sources.

##### Cons

- Users find the **learning curve challenging** with Domo, often requiring dedicated resources to manage updates and functionalities.
- Users struggle with **missing features** in Domo, including outdated systems and limited capabilities in visualizations and connectors.
- Users are frustrated by **data management issues** , including upload adjustments and poor organization of datasets in Domo.
- Users find Domo to be **expensive** due to high costs associated with features and external consulting needs.
- Users find Domo's **complexity** overwhelming, requiring technical expertise and extensive setup that complicate the user experience.

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

**["Fast, Reliable Dashboarding with Quick Data Connections in Domo"](https://www.g2.com/survey_responses/domo-review-13150907)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Katie S._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/domo-review-13150907)

**["Domo Turns Disconnected Reports Into a Game-Changing Sales Scorecard"](https://www.g2.com/survey_responses/domo-review-13128007)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Renee G._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/domo-review-13128007)

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

- [What is Domo used for?](https://www.g2.com/discussions/what-is-domo-used-for) - 1 comment
- [How much does Domo cost?](https://www.g2.com/discussions/how-much-does-domo-cost)
- [What is Domo data?](https://www.g2.com/discussions/what-is-domo-data)
- [Is Domo any good?](https://www.g2.com/discussions/is-domo-any-good)
- [What does Domo software do?](https://www.g2.com/discussions/what-does-domo-software-do)

### [Looker](https://www.g2.com/it/products/looker/reviews)

Looker, la piattaforma di business intelligence di Google Cloud, ti consente di interagire con i tuoi dati. Le organizzazioni si rivolgono a Looker per BI self-service e governata, per costruire applicazioni personalizzate con metriche affidabili o per integrare la modellazione di Looker nel loro ambiente esistente. Il risultato è un'efficienza migliorata nell'ingegneria dei dati e una vera trasformazione aziendale.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 1,590

#### How Do G2 Users Rate Looker?

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.2/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Looker?

- **Venditore:** [Google](https://www.g2.com/it/sellers/google)
- **Anno di Fondazione:** 1998
- **Sede centrale:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google  
31,899,995 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®
- **Proprietà:** NASDAQ:GOOG

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Data Engineer
- **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
- **Company Size:** 60% Medium, 20% Large

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** in Looker, permettendo a chiunque di creare report senza competenze tecniche.
- Gli utenti apprezzano le **dinamiche di reportistica in tempo reale** di Looker e l'integrazione senza soluzione di continuità, migliorando il processo decisionale e la visualizzazione dei dati.
- Gli utenti apprezzano le **facili integrazioni** di Looker, che consentono una connettività senza interruzioni con più fonti di dati per analisi approfondite.
- Gli utenti apprezzano le **integrazioni senza soluzione di continuità** all'interno di Looker, migliorando la funzionalità e fornendo approfondimenti di qualità su tutte le piattaforme.
- Gli utenti apprezzano la **reportistica dinamica e in tempo reale** di Looker, che migliora l'analisi in tempo reale e il processo decisionale su più piattaforme.

##### Cons

- Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** di Looker impegnativa, in particolare per coloro che non hanno competenze tecniche.
- Gli utenti trovano l'interfaccia di Looker impegnativa a causa della sua **ripida curva di apprendimento** e della complessità di LookML per i principianti.
- Gli utenti sperimentano **tempi di caricamento lenti** con Looker, in particolare quando si tratta di grandi set di dati, complicando la creazione di dashboard.
- Gli utenti spesso sperimentano **prestazioni lente** con Looker, specialmente quando si tratta di trasformazioni complesse dei dati e tempi di caricamento dei dashboard.
- Gli utenti trovano la **complessità** di Looker impegnativa, con una curva di apprendimento ripida e problemi di integrazione che ostacolano l'efficienza.

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

**["Trasforma i dati, ma è impegnativo per i principianti"](https://www.g2.com/it/survey_responses/looker-review-12784757)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Rahul S._

[Read full review](https://www.g2.com/it/survey_responses/looker-review-12784757)

**["Potente una volta configurato correttamente, quel "una volta" sta facendo molto lavoro in quella frase."](https://www.g2.com/it/survey_responses/looker-review-12863840)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Anurag S._

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

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

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

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

Kyvos è uno strato semantico per l'AI e la BI. Fornisce alle organizzazioni una visione unica, coerente e user-friendly del loro intero patrimonio di dati. Standardizzando il modo in cui i dati sono definiti e compresi, Kyvos elimina la deriva dei metrici tra gli strumenti di BI e garantisce che gli LLM e gli agenti AI lavorino con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze. Kyvos offre anche analisi rapidissime su larga scala e alta concorrenza — inclusa l'analisi multidimensionale granulare sul cloud — senza i tempi di query lenti e i costi crescenti del cloud che di solito ne derivano. Perché le Organizzazioni Usano Kyvos Fondazione Semantica Unificata per AI e BI Lo strato semantico di Kyvos standardizza il modo in cui metriche, KPI, dimensioni, gerarchie, relazioni, calcoli e regole aziendali sono modellati in tutta l'impresa — in modo che dashboard, strumenti di analisi, notebook e sistemi AI operino tutti sulla stessa comprensione del business. Kyvos consente: - Semantica condivisa — un linguaggio dati comune per ogni strumento, team e sistema - Accesso governato — esplorazione dei dati entro confini di sicurezza, ruoli e permessi definiti - Interoperabilità della piattaforma — contesto semantico coerente su piattaforme e ambienti diversi - Prontezza AI — LLM e agenti lavorano con semantiche aziendali governate piuttosto che con tabelle grezze o schemi ambigui AI Radicata nel Contesto Aziendale Kyvos radica i sistemi AI nel modello semantico governato, garantendo che operino su un contesto aziendale stabilito piuttosto che su schemi grezzi — migliorando l'accuratezza, la tracciabilità e l'affidabilità degli insight generati dall'AI. Metriche Coerenti tra gli Strumenti di BI Kyvos centralizza le definizioni di metriche e KPI nello strato semantico e le applica in modo coerente su ogni interfaccia di analisi — eliminando la deriva dei metrici e migliorando la fiducia nelle analisi. Analisi ad Alte Prestazioni su Larga Scala Kyvos offre analisi ad alte prestazioni che si scalano con la domanda, consentendo: - Prestazioni di query in frazioni di secondo su dataset massicci - Alta concorrenza tra migliaia di utenti e carichi di lavoro - Tempi di risposta coerenti indipendentemente dal volume di dati o dalla concorrenza - Nessun degrado delle prestazioni con la crescita dell'adozione - Analisi Multidimensionale sul Cloud Kyvos consente analisi multidimensionali profonde, supportando: - Analisi granulare su miliardi di righe - Migliaia di misure e dimensioni in un unico modello - Drill-down veloce attraverso gerarchie complesse - Piena profondità analitica senza sacrificare la velocità delle query Efficienza dei Costi del Cloud Kyvos fornisce analisi attraverso il suo strato semantico piuttosto che instradare ogni query al magazzino — riducendo il consumo di calcolo tra carichi di lavoro di analisi e AI. Con la crescita dell'adozione, le organizzazioni possono scalare utenti, carichi di lavoro e complessità analitica senza un corrispondente aumento dei costi di calcolo del magazzino.

**Average Rating:** 4.8/5.0

**Total Reviews:** 267

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.6/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 9.3/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 9.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/it/sellers/kyvos-insights)
- **Sito web dell'azienda:** www.kyvosinsights.com
- **Anno di Fondazione:** 2014
- **Sede centrale:** Los Gatos, CA
- **Twitter:** @KyvosInsights  
689 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Senior Software Engineer, Software Engineer
- **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
- **Company Size:** 57% Medium, 38% Large

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Kyvos, che consente rapide intuizioni e un'esperienza intuitiva per dati complessi.
- Gli utenti amano la **velocità** di Kyvos per approfondimenti in tempo reale, consentendo query rapide e decisioni più veloci attraverso le metriche dei dati.
- Gli utenti apprezzano le **prestazioni eccezionali** di Kyvos per l'analisi rapida di grandi set di dati e la fornitura di informazioni tempestive.
- Gli utenti ammirano le **analisi fulminee** del Kyvos Semantic Layer, migliorando le prestazioni e la visualizzazione di grandi set di dati.
- Gli utenti apprezzano le **capacità di interrogazione rapida** del Kyvos Semantic Layer, che consentono un'analisi veloce di grandi set di dati transazionali.

##### Cons

- Gli utenti trovano la **curva di apprendimento ripida** per le funzionalità avanzate e le query MDX, il che può rallentare gli sforzi di utilizzo.
- Gli utenti trovano **difficile l'installazione** del Kyvos Semantic Layer impegnativa, anche se il supporto aiuta a facilitare il processo.
- Gli utenti trovano **la configurazione iniziale e la complessità di MDX** impegnative, anche se il supporto aiuta a facilitare il processo di distribuzione.
- Gli utenti notano le **limitazioni delle funzionalità** di Kyvos, in particolare la mancanza di analisi avanzate e integrazione per un'esplorazione dei dati senza soluzione di continuità.
- Gli utenti sperimentano **problemi di connettività** , poiché l'integrazione iniziale con i sistemi esistenti può richiedere tempo.

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

**["Esplorazione dati veloce e coerente attraverso dimensioni con il livello semantico di Kyvos"](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-12911098)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— ashish r._

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

**["Il livello semantico di Kyvos aumenta la precisione dell'IA con dati pronti per il business"](https://www.g2.com/it/survey_responses/kyvos-semantic-layer-review-13142366)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Nikhil K._

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

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

Hex è la piattaforma di analisi AI preferita al mondo. Con Hex, chiunque può esplorare i dati utilizzando il linguaggio naturale, con o senza codice, tutto in un contesto affidabile, su un'unica piattaforma potenziata dall'AI.[Inizia ora](https://app.hex.tech/signup?source=g2)[Richiedi una demo](https://hex.tech/request-a-demo/?source=g2)

**Average Rating:** 4.5/5.0

**Total Reviews:** 402

#### How Do G2 Users Rate Hex?

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.3/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 7.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Hex?

- **Venditore:** [Hex Tech](https://www.g2.com/it/sellers/hex-tech)
- **Sito web dell'azienda:** hex.tech
- **Anno di Fondazione:** 2019
- **Sede centrale:** San Francisco, US
- **Twitter:** @\_hex\_tech  
6,982 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/external_clickthroughs/record?secure%5Bsource_type%5D=product_profile&secure%5Btoken%5D=18531fc4e6d51a8771f4a2f229024fea767874199650a484a62b89cd4abe5f24&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Fwww.linkedin.com%2Fcompany%2Fhex-technologies%2F&secure%5Burl_type%5D=linkedin_company_website)  
249 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Data Scientist
- **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
- **Company Size:** 53% Medium, 22% Small

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti trovano Hex **estremamente facile da usare** , apprezzando l'integrazione senza problemi e la rapida implementazione per i progetti di dati.
- Gli utenti apprezzano la **integrazione senza soluzione di continuità di SQL e Python** , migliorando la loro esperienza di analisi e visualizzazione dei dati in Hex.
- Gli utenti elogiano Hex per la sua **gestione dei dati intuitiva** , che consente una facile integrazione e collaborazione tra più database.
- Gli utenti apprezzano la **query SQL senza soluzione di continuità** in Hex, migliorando l'analisi dei dati con un'integrazione senza sforzo e strumenti intuitivi.
- Gli utenti apprezzano le **capacità di analisi dei dati senza soluzione di continuità e interattive** di Hex, migliorando la collaborazione e l'efficienza.

##### Cons

- Gli utenti evidenziano **funzionalità limitate** in Hex, notando vincoli nelle capacità del dashboard e la mancanza di strumenti AI utili.
- Gli utenti trovano **funzionalità mancanti** in Hex, come una visualizzazione dei dati inadeguata e la mancanza di schede di risultati salvati.
- Gli utenti notano che Hex **manca di funzionalità essenziali** per la creazione di dashboard e l'efficienza computazionale rispetto ai concorrenti.
- Gli utenti sperimentano **prestazioni lente** con Hex, specialmente nelle macchine virtuali e durante le attività di routine.
- Gli utenti affrontano **problemi di gestione dei dati** con Hex, inclusi fallimenti nelle esecuzioni programmate e difficoltà nel debug dei notebook.

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

**["Spazio di lavoro collaborativo tutto-in-uno per SQL, Python e dashboard interattive"](https://www.g2.com/it/survey_responses/hex-review-13125920)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Ravindra N._

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

**["Incredibile AI e completamento automatico SQL che accelera il mio lavoro"](https://www.g2.com/it/survey_responses/hex-review-12687305)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Paco R._

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

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

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

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

Sigma è il livello di runtime AI per analisi, agenti e app costruito su dati di magazzino live. È una piattaforma di analisi cloud e business intelligence che aiuta i team aziendali e tecnici a esplorare dati live, creare report e applicazioni, e distribuire agenti AI direttamente su un magazzino dati cloud, utilizzando un'interfaccia familiare di foglio di calcolo insieme a SQL, Python e AI. - Analisi: Usa Sigma per carichi di lavoro di business intelligence classici come reportistica perfetta al pixel, analisi incorporate e accesso self-service ai dati in un'interfaccia simile a Excel. Costruisci con AI, funzioni di foglio di calcolo, SQL o Python. - Agenti: Distribuisci agenti AI che agiscono su dati live ed eseguono flussi di lavoro multi-step. Costruiscili con linguaggio naturale e la tua scelta di LLM aziendale o AI di magazzino. - App: Crea App AI per lavori operativi come pianificazione e previsione, modellazione di scenari e instradamento delle approvazioni, con scrittura e governance configurate automaticamente. Ogni artefatto in Sigma eredita la sicurezza, i permessi e l'accesso a livello di riga già impostati nel magazzino dati cloud. Poiché la governance è applicata alla fonte, qualsiasi cosa un team costruisca è approvata dall'IT fin dall'inizio. Sigma risolve un compromesso persistente nel lavoro sui dati aziendali. I team aziendali tipicamente aspettano un team centrale di dati per costruire report e strumenti, mentre strumenti di costruzione di AI e app ad hoc producono lavori che si trovano al di fuori del controllo dell'IT. Sigma rimuove quel compromesso mantenendo analisi, reportistica, applicazioni e agenti su dati di magazzino live sotto un unico set di permessi, così gli utenti non tecnici costruiscono ciò di cui hanno bisogno mentre l'IT mantiene un sistema di controllo unico e verificabile. Fondata nel 2014, Sigma è una società privata con sede a San Francisco, con uffici a New York, Londra e Sydney. Più di 2.000 aziende si fidano di Sigma, tra cui DoorDash, Blackstone, JPMorgan Chase e Figma. Sigma è il partner dell'anno per la business intelligence sia per Snowflake (2023-2026) che per Databricks (2025-2026).

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 544

#### How Do G2 Users Rate Sigma?

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 9.1/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.4/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.6/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

#### Who Is the Company Behind Sigma?

- **Venditore:** [Sigma Computing](https://www.g2.com/it/sellers/sigma-computing)
- **Sito web dell'azienda:** www.sigmacomputing.com
- **Anno di Fondazione:** 2014
- **Sede centrale:** San Francisco, California
- **Twitter:** @sigmacomputing  
1,556 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Customer Success Manager
- **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Software per computer
- **Company Size:** 58% Medium, 21% Large

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di Sigma, trovandolo intuitivo e semplice da imparare e navigare.
- Gli utenti amano l' **interfaccia intuitiva** di Sigma, che rende facile creare e gestire metriche e dashboard.
- Gli utenti apprezzano il **supporto clienti reattivo** di Sigma, garantendo risoluzioni tempestive e assistenza efficace per le loro esigenze.
- Gli utenti trovano le **capacità di gestione dei dati** di Sigma inestimabili, semplificando l'elaborazione e la visualizzazione per i progetti quotidiani.
- Gli utenti apprezzano come Sigma fornisca **visualizzazioni di dati chiare e interattive** , rendendo i set di dati complessi facili da analizzare e comprendere.

##### Cons

- Gli utenti segnalano che **i tempi di caricamento possono essere lenti** , causando inefficienze e frustrazione durante l'uso di Sigma.
- Gli utenti sperimentano **prestazioni lente** con Sigma, specialmente quando gestiscono compiti complessi o set di dati più grandi.
- Gli utenti trovano **opzioni di personalizzazione limitate** in Sigma, limitando visualizzazioni avanzate e formattazione flessibile per le loro esigenze.
- Gli utenti trovano la **curva di apprendimento ripida** , lottando per navigare nella costruzione del cruscotto e con risorse limitate per il supporto.
- Gli utenti notano le **funzionalità mancanti** in Sigma, come visualizzazioni limitate e mancanza di integrazione con scripting, che influenzano la flessibilità.

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

**["Sigma sblocca il valore dei dati per la nostra organizzazione"](https://www.g2.com/it/survey_responses/sigma-review-10895340)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Austin M._

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

**["Lo strumento BI più semplice: dati Snowflake in un'esperienza simile a un foglio di calcolo"](https://www.g2.com/it/survey_responses/sigma-review-12573150)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Keerthan P._

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

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

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

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

IBM Cognos Analytics è una soluzione di business intelligence e analisi che utilizza l'IA agentica per aiutare i team a trasformare dati affidabili in approfondimenti azionabili, costruire applicazioni analitiche governate e prendere decisioni migliori. I team possono esplorare i dati, monitorare gli indicatori chiave di prestazione (KPI), analizzare le prestazioni, prevedere le tendenze e condividere approfondimenti in tutta l'azienda. La soluzione è progettata per leader aziendali, analisti, autori di report, team IT e team di governance dei dati che necessitano di reportistica governata, analisi self-service, modellazione dei dati e opzioni di distribuzione flessibili. Gli usi comuni includono reportistica aziendale, reportistica operativa, reportistica finanziaria, creazione di dashboard, gestione delle prestazioni, previsione e analisi self-service governata. Supporta sia i team di BI centralizzati che gli utenti distribuiti che necessitano di un accesso coerente ad analisi affidabili. Capacità chiave: 1. Crea report e dashboard governati: Crea, pianifica, distribuisci e gestisci report, dashboard e visualizzazioni per team, dirigenti e stakeholder. Supporta la reportistica di routine, le revisioni aziendali e le applicazioni analitiche costruite per uno scopo con informazioni coerenti. 2. Esplora i dati con controllo: Usa analisi self-service, modelli di dati certificati, metriche governate, controlli di accesso e auditabilità per mantenere la coerenza della reportistica tra team e dipartimenti. 3. Analizza e prevedi più velocemente: Usa assistenza in linguaggio naturale, approfondimenti automatizzati e previsioni per aiutare gli utenti a comprendere i dati più rapidamente nelle versioni e distribuzioni supportate. 4. Metti al lavoro gli Agenti di Reportistica: Usa le capacità di IA agentica nelle versioni e distribuzioni supportate per trovare report, riassumere risultati, condividere approfondimenti e creare o affinare report usando il linguaggio naturale. 5. Distribuisci dove l'azienda ne ha bisogno: Esegui Cognos Analytics in ambienti on-premises, ospitati da IBM, ibridi o in container certificati per allinearti ai requisiti di infrastruttura, sicurezza e governance. Cognos Analytics aiuta le organizzazioni a ridurre il lavoro ripetitivo di reportistica, migliorare la coerenza tra metriche e dashboard e rendere più facile l'accesso all'analisi dei dati governati in tutta l'azienda.

**Average Rating:** 4.1/5.0

**Total Reviews:** 438

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 7.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.0/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm)
- **Sito web dell'azienda:** www.ibm.com
- **Anno di Fondazione:** 1911
- **Sede centrale:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Software Engineer, Analyst
- **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari
- **Company Size:** 57% Large, 26% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di IBM Cognos Analytics, godendo di funzionalità intuitive per la creazione di report e l'analisi.
- Gli utenti apprezzano le capacità di **generazione di report rapida e semplice** di IBM Cognos Analytics, migliorando la loro esperienza di analisi dei dati.
- Gli utenti apprezzano i **dashboard adattabili e approfonditi** di IBM Cognos Analytics per generare report e visualizzazioni approfondite.
- Gli utenti apprezzano la **visualizzazione dei dati senza sforzo** di IBM Cognos Analytics, migliorando la comprensione attraverso dashboard coinvolgenti e adattabili.
- Gli utenti apprezzano l' **interfaccia utente intuitiva** di IBM Cognos Analytics, migliorando la comprensione dei dati e gli sforzi di creazione dei report.

##### Cons

- Gli utenti trovano la **curva di apprendimento ripida** , rendendo la navigazione iniziale e l'integrazione con altri software impegnativa.
- Gli utenti trovano la **difficoltà di apprendimento** di IBM Cognos Analytics impegnativa, richiedendo un addestramento sostanziale e pazienza per un uso efficace.
- Gli utenti riscontrano **prestazioni lente** con IBM Cognos Analytics, specialmente con report complessi e grandi set di dati.
- Gli utenti trovano la **complessità** della creazione di report in IBM Cognos Analytics un ostacolo significativo a causa delle ripide curve di apprendimento.
- Gli utenti trovano l' **uso complesso** di IBM Cognos Analytics impegnativo, in particolare per i nuovi utenti che navigano tra le funzionalità avanzate.

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

**["Analisi potenti e scalabili con dashboard interattive e una forte governance"](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-12770018)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Arkajit D._

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

**["Potente reportistica, interfaccia meno moderna"](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-cognos-analytics-review-13048146)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Nunna H._

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

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

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

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

IBM Business Analytics Enterprise è una suite completa progettata per unificare e semplificare i processi di business intelligence, pianificazione, budgeting, reporting e previsione all'interno delle organizzazioni. Integrando dati da più fonti e fornitori in un unico hub di contenuti senza codice, consente agli utenti di prendere decisioni informate e basate sui dati in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Chiave: - Dashboard Composite: Consolida le risorse di contenuto da vari strumenti di business intelligence in una vista unificata e integrata accessibile a tutti gli utenti. - Decisioni Informate: Sfrutta metriche reali e approfondimenti per prendere decisioni aziendali sicure, eliminando le congetture. - Collaborazione Facile: Facilita una collaborazione senza soluzione di continuità in tutta l'organizzazione, permettendo ai team di scalare e adattare gli obiettivi aziendali senza dover ristrutturare i processi esistenti. - Servizio Clienti Migliorato: Ottimizza l'allocazione delle risorse e le decisioni di produzione per fornire una consegna più snella ai clienti. - Gestione dei Dati: Integra più risorse da diverse fonti di dati in un'unica dashboard per un facile accesso e decisioni più rapide. - Livello di Visualizzazione: Scopri, accedi, personalizza e raccomanda contenuti attraverso più fornitori e soluzioni di BI da un hub centralizzato. - Personalizzazione: Utilizza l'IA per raccomandare contenuti agli utenti e consentire ricerche personalizzate, allineando la piattaforma con il branding organizzativo e l'esperienza del cliente. - Ottimizzazione delle Previsioni: Integra la pianificazione operativa, di redditività e finanziaria con strumenti automatizzati per ottimizzare il processo decisionale, utilizzando l'analisi predittiva per identificare tendenze e modelli stagionali. - Pianificazione Integrata: Adatta i piani e le previsioni organizzative in tempo reale, rispondendo rapidamente alle richieste in evoluzione con una pianificazione e analisi estese infuse di IA. - Reporting Aziendale: Fornisce report scalabili per migliorare la cultura dell'analisi dei dati, consegnando i dati giusti alle persone giuste al momento giusto. Valore Primario e Soluzioni Fornite: IBM Business Analytics Enterprise affronta la sfida dei silos di dati offrendo una piattaforma unificata che integra vari strumenti di analisi e pianificazione. Questa consolidazione consente alle organizzazioni di: - Abbattere i Silos di Dati: Fornire un unico punto di accesso per gli utenti per accedere ai dati di cui hanno bisogno, migliorando la collaborazione e la coerenza dei dati. - Migliorare il Processo Decisionale: Dotare i team di approfondimenti completi, consentendo decisioni informate che guidano le prestazioni aziendali. - Migliorare l'Efficienza Operativa: Semplificare i processi di pianificazione e previsione, permettendo alle organizzazioni di rispondere rapidamente ai cambiamenti del mercato e alle richieste operative. Integrando strumenti di analisi in un ambiente coeso, IBM Business Analytics Enterprise consente alle organizzazioni di sfruttare appieno il potenziale dei loro dati, promuovendo una cultura di decisioni informate e agilità strategica.

**Average Rating:** 4.4/5.0

**Total Reviews:** 21

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.9/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.6/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.9/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [IBM](https://www.g2.com/it/sellers/ibm)
- **Anno di Fondazione:** 1911
- **Sede centrale:** Armonk, New York, United States
- **Twitter:** @IBMSecurity  
74,660 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®
- **Proprietà:** 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

- Gli utenti apprezzano la **facilità d'uso** di IBM Business Analytics Enterprise, rendendo le operazioni quotidiane semplici ed efficienti.
- Gli utenti apprezzano le **analisi chiare e facili da leggere** di IBM Business Analytics Enterprise, migliorando il processo decisionale e le intuizioni aziendali.
- Gli utenti apprezzano la **scalabilità** di IBM Business Analytics Enterprise, che consente una facile integrazione di diverse fonti di dati per ottenere approfondimenti.
- Gli utenti apprezzano il **eccellente supporto clienti** di IBM, migliorando la loro esperienza con Business Analytics Enterprise.
- Gli utenti apprezzano la **flessibilità** di IBM Business Analytics, che consente un'integrazione senza soluzione di continuità e decisioni avanzate basate sui dati.

##### Cons

- Gli utenti trovano la **complessità** di IBM Business Analytics Enterprise opprimente, ponendo sfide per le aziende più piccole e gli utenti individuali.
- Gli utenti trovano la **complessità dell'installazione e dell'integrazione** opprimente, soprattutto per coloro che hanno un'esperienza limitata nell'analisi dei dati.
- Gli utenti trovano la **ripida curva di apprendimento** di IBM Business Analytics Enterprise impegnativa, influenzando l'esperienza complessiva dell'utente e l'efficienza.
- Gli utenti segnalano **risposte lente del supporto clienti** e a volte ricevono risposte poco chiare, portando a frustrazione e confusione.
- Gli utenti trovano l' **interfaccia utente invecchiata e ingombrante** di IBM Business Analytics Enterprise impegnativa, soprattutto per gli utenti non tecnici.

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

**["Piattaforma Analitica Unificata con Intuizioni Guidate dall'AI"](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-11921322)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— KAPIL G._

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

**["Analisi Approfondita dei Dati"](https://www.g2.com/it/survey_responses/ibm-business-analytics-enterprise-review-10358960)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— atharv c._

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

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

Amazon QuickSight è un servizio di business intelligence (BI) unificato basato su cloud a iperscala. Con QuickSight, tutti gli utenti possono soddisfare diverse esigenze analitiche dalla stessa fonte di verità attraverso dashboard interattivi moderni, report impaginati, query in linguaggio naturale e analisi incorporate. Con Amazon Q in QuickSight, analisti aziendali e utenti aziendali possono utilizzare il linguaggio naturale per costruire, scoprire e condividere approfondimenti significativi in pochi secondi, trasformando gli approfondimenti in impatto più velocemente. Oltre 100.000 clienti utilizzano Amazon QuickSight. [Scopri di più](https://quicksight.aws).

**Average Rating:** 4.3/5.0

**Total Reviews:** 677

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 8.3/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 8.0/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.2/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [Amazon Web Services (AWS)](https://www.g2.com/it/sellers/amazon-web-services-aws-3e93cc28-2e9b-4961-b258-c6ce0feec7dd)
- **Anno di Fondazione:** 2006
- **Sede centrale:** Seattle, WA
- **Twitter:** @awscloud  
2,232,483 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®
- **Proprietà:** NASDAQ: AMZN

#### Who Uses This Product?

- **Who Uses This:** Data Analyst, Software Engineer
- **Top Industries:** Software per computer, Tecnologia dell'informazione e servizi
- **Company Size:** 40% Small, 36% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano la **integrazione senza soluzione di continuità con i servizi AWS** , che consente una creazione rapida ed efficace dei dashboard.
- Gli utenti trovano Amazon QuickSight **molto facile da usare** , integrandosi perfettamente con AWS per un'esperienza fluida.
- Gli utenti apprezzano le **facili integrazioni** di Amazon QuickSight, migliorando la comodità con AWS e altre fonti di dati.
- Gli utenti apprezzano i **cruscotti interattivi e gli strumenti di visualizzazione dei dati** di Amazon QuickSight, migliorando le intuizioni in tempo reale per il loro business.
- Gli utenti ammirano la **gestione interattiva del cruscotto** di Amazon QuickSight, che consente una visualizzazione dei dati senza interruzioni e approfondimenti in tempo reale.

##### Cons

- Gli utenti trovano che le **opzioni di personalizzazione limitate** di Amazon QuickSight limitano la flessibilità delle loro esigenze di reportistica.
- Gli utenti trovano la **curva di apprendimento ripida** , richiedendo conoscenze aggiuntive di AWS per un uso efficace delle funzionalità di QuickSight.
- Gli utenti trovano le **opzioni di visualizzazione limitate** , rendendo difficile ottenere le personalizzazioni e l'interattività desiderate del cruscotto.
- Gli utenti trovano **funzionalità mancanti** in Amazon QuickSight, in particolare mancano personalizzazione e analisi avanzate rispetto ai concorrenti.
- Gli utenti trovano che il **design scadente dell'interfaccia** di Amazon QuickSight riduca l'usabilità e ostacoli un'analisi dei dati più approfondita.

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

**["BI veloce e senza server con integrazione AWS senza soluzione di continuità"](https://www.g2.com/it/survey_responses/amazon-quicksight-review-11692248)**

**Rating:** 4.5/5.0 stars

_— Jawher S._

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

**["Reportistica semplificata con funzionalità robuste"](https://www.g2.com/it/survey_responses/amazon-quicksight-review-11360363)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Dilip Kumar P._

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

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

- [A cosa serve Amazon QuickSight?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-amazon-quicksight-used-for) - 2 comments, 1 upvote
- [Quali sono le novità in QuickSight?](https://www.g2.com/it/discussions/what-is-new-in-quicksight) - 1 comment, 1 upvote
- [AWS QuickSight è gratuito?](https://www.g2.com/it/discussions/is-aws-quicksight-free) - 2 comments, 1 upvote
- [Come funziona AWS QuickSight?](https://www.g2.com/it/discussions/how-does-aws-quicksight-work) - 2 comments, 1 upvote
- [Che cos'è Amazon QuickSight?](https://www.g2.com/it/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:** 596

#### 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)  
281 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?

**["Embedded Dashboards and Consistent Metrics That Cut Support Tickets"](https://www.g2.com/survey_responses/gooddata-ai-review-13032302)**

**Rating:** 5.0/5.0 stars

_— Yash G._

[Read full review](https://www.g2.com/survey_responses/gooddata-ai-review-13032302)

**["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)

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

Oracle Analytics Cloud è una piattaforma di analisi cloud completa che ti consente di cambiare radicalmente il modo in cui analizzi e agisci sulle informazioni. Dai potere ai leader, agli analisti e all'IT di accedere ai dati ovunque si trovino, anche utilizzando dispositivi mobili. Oracle Analytics Cloud aiuta le organizzazioni a scoprire intuizioni uniche più velocemente con l'apprendimento automatico. Con l'analisi aumentata, combina i dati della tua organizzazione con dati di terze parti e automatizza compiti importanti e dispendiosi in termini di tempo come la preparazione dei dati, la visualizzazione, la previsione e la creazione di report.

**Average Rating:** 4.1/5.0

**Total Reviews:** 293

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

- **Ritiene che the product sia stato un valido partner commerciale?:** 7.8/10 (Category avg: 9.1/10)
- **Passaggi per rispondere:** 7.9/10 (Category avg: 8.4/10)
- **Interfaccia dei Rapporti:** 8.4/10 (Category avg: 8.7/10)
- **Campi Calcolati:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Venditore:** [Oracle](https://www.g2.com/it/sellers/oracle)
- **Anno di Fondazione:** 1977
- **Sede centrale:** Austin, TX
- **Twitter:** @Oracle  
827,997 follower su Twitter
- **Pagina LinkedIn®:** [www.linkedin.com](https://www.g2.com/it/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 dipendenti su LinkedIn®
- **Proprietà:** NYSE:ORCL

#### Who Uses This Product?

- **Top Industries:** Tecnologia dell'informazione e servizi, Servizi finanziari
- **Company Size:** 61% Large, 27% Medium

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

_AI-generated summary from verified user reviews_

##### Pros

- Gli utenti apprezzano gli strumenti di **analisi self-service robusta** di Oracle Analytics Cloud, che consentono la creazione di dashboard e l'esplorazione dei dati senza sforzo.
- Gli utenti apprezzano le **potenti capacità di visualizzazione dei dati** di Oracle Analytics Cloud, rendendo l'analisi accessibile e attraente per tutti.
- Gli utenti apprezzano l' **interfaccia intuitiva e accessibile** di Oracle Analytics Cloud, che consente un'esplorazione dei dati senza sforzo per tutti i livelli di abilità.
- Gli utenti apprezzano la **scalabilità** di Oracle Analytics Cloud, che consente soluzioni personalizzabili adattate alle loro esigenze in evoluzione.
- Gli utenti apprezzano le **soluzioni personalizzate per il miglioramento aziendale** offerte da Oracle Analytics Cloud, migliorando l'analisi collaborativa per le organizzazioni.

##### Cons

- Gli utenti affrontano una **ripida curva di apprendimento** con Oracle Analytics Cloud, rendendo difficile l'adattamento per i nuovi utenti.
- Gli utenti trovano la **complessità** di Oracle Analytics Cloud scoraggiante, in particolare durante la configurazione iniziale e l'apprendimento delle funzionalità avanzate.
- Gli utenti trovano l' **uso complesso** di Oracle Analytics Cloud impegnativo, in particolare durante la configurazione e quando apprendono le funzionalità avanzate.
- Gli utenti trovano che **le opzioni di personalizzazione siano limitate** , rendendo difficile soddisfare requisiti altamente specializzati su Oracle Analytics Cloud.
- Gli utenti notano i **aggiornamenti software poco frequenti** di Oracle Analytics Cloud, portando a preoccupazioni riguardo alle vulnerabilità di sicurezza.

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

**["Navigazione Veloce, Oracle Analytics Cloud Personalizzabile e Automazione Potente"](https://www.g2.com/it/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-5176664)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Shawn A._

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

**["Trasforma dati complessi in intuizioni attuabili!"](https://www.g2.com/it/survey_responses/oracle-analytics-cloud-review-12093722)**

**Rating:** 4.0/5.0 stars

_— Gaurav G._

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

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

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

- ‹ Prev‹ Prev
- 1
- [2](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=2#product-list)
- [3](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=3#product-list)
- [4](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=4#product-list)
- [5](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=5#product-list)
- …
- [24](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=24#product-list)
- [25](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=25#product-list)
- [Next ›Next ›](/categories/analytics-platforms?order=g2_score&page=2#product-list)

Spotlight Categories

[Employee Recognition Software](https://www.g2.com/categories/employee-recognition)

[Employee Engagement Software](https://www.g2.com/categories/employee-engagement)

[Auto Dialer Software](https://www.g2.com/categories/auto-dialer)

[Fleet Management Software](https://www.g2.com/categories/fleet-management)

[Professional Services Automation Software](https://www.g2.com/categories/professional-services-automation)

Similar Categories

- [Agentic Analytics](/categories/agentic-analytics)
- [AI Search and Discovery Platforms](/categories/ai-search-and-discovery-platforms)
- [Business Intelligence](/categories/business-intelligence)
- [Data Virtualization](/categories/data-virtualization)
- [Drone Analytics](/categories/drone-analytics)

- [Enterprise Search Software](/categories/enterprise-search-software)
- [Graph Visualization Tools](/categories/graph-visualization-tools)
- [Insight Engines](/categories/insight-engines)
- [Other Analytics](/categories/other-analytics)
- [Predictive Analytics](/categories/predictive-analytics)

- [Site Search Software](/categories/site-search-software)
- [Statistical Analysis](/categories/statistical-analysis)
- [Text Analysis](/categories/text-analysis)
- [Time Series Intelligence](/categories/time-series-intelligence)
- [Visitor Behavior Intelligence](/categories/visitor-behavior-intelligence)

[Browse Analytics Platforms Themes](/categories/analytics-platforms/themes)

 ![Tian Lin](/assets/transparent-ad5be28fbcd25b7b08d2cebe1d957125437fb5407d75ee717965ad22c8808791.gif "Tian Lin")
TL

Researched and written by [Tian Lin](https://research.g2.com/insights/author/tian-lin)

Updated July 2, 2025

Analytics platforms provide a tool set for businesses to transform raw data into meaningful, actionable insights. They enable organizations to explore data, uncover trends, forecast future outcomes, and support informed decision making.

Unlike tools limited to reporting on past performance, analytics platforms often include advanced capabilities such as predictive modeling, statistical analysis, and machine learning (ML). These platforms are designed to be flexible and scalable, supporting a wide range of use cases across the business.

These platforms are used in nearly every business function, from marketing and sales to finance, operations, and HR, supporting both strategic planning and day-to-day performance monitoring. From data analysts and scientists to business stakeholders and executives, analytics platforms are used by a wide range of personas. While analysts focus on exploring data and generating insights, self-service tools now enable non-technical users to interact directly with data. IT teams support platform integration and security, reflecting the growing push to democratize data access and embed analytics into daily decision-making across the organization.

Analytics platforms support critical functions such as data blending and modeling, enabling users to combine data from diverse sources and build robust, interconnected data models. The visual outputs — dashboards, reports, and interactive charts — help users explore trends, drill down into granular details, and communicate insights clearly.

Unlike standalone data visualization tools, which are limited to presenting information, analytics platforms encompass the full analytical workflow. Many also offer advanced capabilities such as embedded analytics, natural language query, and augmented analytics, which leverage ML to automate insight discovery and make data exploration more accessible to a broader audience.

Analytics platforms and [business intelligence (BI) software](https://www.g2.com/categories/business-intelligence) often work in tandem to support data-driven organizations. While BI tools focus on tracking and reporting historical performance through dashboards and key performance indicators (KPI), analytics platforms provide broader capabilities that support exploratory analysis and strategic planning. BI answers "what happened," while analytics platforms help users understand why it happened and what might happen next. Rather than replacing BI, analytics platforms complement it by enabling deeper insights and empowering a wider range of users across the organization.

To qualify for inclusion in the Analytics Platforms category, a product must:

- Ingest and integrate data from a wide range of structured and semi-structured sources
- Prepare and transform data using built-in tools for cleaning, enrichment, and formatting
- Support connections to diverse data sources, including file uploads, databases, application programming interfaces (API), and SaaS apps
- Enable users to model data relationships, join datasets, and explore data interactively
- Offer tools to build meaningful business reports, dashboards, and visualizations
- Allow creation and sharing of internal analytics applications or embedded insights across teams

Top Tools at a Glance

| 

 | 

Flexible visual dashboard exploration

 | 

User Review

"Turning Complex Data into Actionable Insights"

 |
| 

 | 

Microsoft-connected interactive dashboards

 | 

User Review

""Power BI Makes Data Visualization Fast and Professional""

 |
| 

 | 

Governed lakehouse analytics and ML workflows

 | 

User Review

"Helpful for Managing and Analyzing Operational Data"

 |
| 

 | 

Cloud analytics for governed data science

 | 

User Review

"Effective Data Analysis with SAS Viya"

 |
| 

 | 

No-code data preparation and automation

 | 

User Review

"Scales Operations and Saves Time with Automated Data Workflows"

 |
| 

 | 

Centralized self-service business dashboards

 | 

User Review

"Domo Turns Disconnected Reports Into a Game-Changing Sales Scorecard"

 |
| 

 | 

Governed shared BI metrics

 | 

User Review

"Transforms Data, But Challenging for Beginners"

 |
| 

 | 

Semantic-layer acceleration for enterprise BI

 | 

User Review

"Kyvos Semantic Layer Boosts AI Accuracy with Business-Ready Data"

 |
| 

 | 

SQL and Python notebook analytics apps

 | 

User Review

"All-in-One Collaborative Workspace for SQL, Python, and Interactive Dashboards"

 |
| 

 | 

Warehouse-native spreadsheet-style analytics

 | 

User Review

"Easiest BI Tool: Live Snowflake Data in a Spreadsheet-Like Experience"

 |

* * *

Show More

* * *

## How Do You Choose the Right Analytics Platforms?

### What You Should Know About Analytics Platforms

### What are analytics software platforms?

Analytics platforms, also known as business intelligence (BI) platforms, enable companies to gain visibility into their data through data integration, cleansing, blending, enrichment, discovery, and more. These tools are robust systems that sometimes require IT and data science skills to access and decipher company data through custom queries. 

Analytics platforms offer a comprehensive look into a company’s data by pulling from structured and unstructured data sources through detailed queries. Casual business users also benefit from analytics platforms, which offer customizable dashboards and the ability to drill into particular data points and trends.

### What types of analytics tools and platforms exist?

#### **All-in-one software**

##### **Self-service analytics platforms**

Self-service analytics platforms do not require coding knowledge, so business end users can use them for data needs. Cloud-based business analytics software often provides drag-and-drop functionality for building dashboards, prebuilt templates for querying data, and, occasionally, natural language querying for data discovery. 

##### **Embedded BI software**

Embedded BI software can integrate proprietary analytics functionality within other business applications. Businesses may choose an embedded product to promote user adoption; by placing the analytics inside regularly used software, companies enable employees to take advantage of available data. These solutions provide self-service functionality so average business end users can use data for improved decision-making.

#### **Point solutions**

##### **Root cause analysis**

Companies of all sizes produce vast amounts of data from a host of different sources. It can be difficult to keep track of the ebbs and flows of data and to spot outliers and trends across tens if not hundreds (sometimes even thousands) of data sources. Some solutions provide the user with a bird' s-eye view of their data and intelligently alert them to changes in real time. Once alerted, they are able to dive in to evaluate the situation and solve it.

### What are the common features of analytics solutions?

Analytics software platforms are a great aid to any organization needing timely data visualization of high-level analytics. The following are some core features within analytics platforms that can help users make the most of them:

**Data preparation:**  Although standalone [data preparation software](https://www.g2.com/categories/data-preparation) exists that assists in discovering, blending, combining, cleansing, and enriching data—so large datasets can be easily integrated, consumed, and analyzed—analytics platforms must incorporate these functionalities into their core offering. In particular, analytics platforms must support data blending and modeling, allowing the end user to combine data across different databases and other data sources and to develop robust data models of this data. This is a critical step in making meaning out of the chaos by combining data from various sources.

**Data management:** Once the data is properly integrated, it must be managed. This includes restricting data access to certain users, for example. Although some companies opt for a standalone data management solution, such as a data warehouse, analytics platforms must, by definition, provide some level of data management.

**Data modeling and blending:** As mentioned, it is not efficient and often not effective to examine data when it is sprawled across many systems. As a business cloud, analytics platforms help businesses consolidate data and combine data points to understand the relationship between data and derive deep insights.

**Reports and dashboards:** Multilayered, real-time dashboards are a central feature of analytics platforms. Users can program their analytics software to display metrics of their choice and create multiple dashboards that show analytics related to specific teams or initiatives. From predictive website traffic analytics to customer conversion rates over a specified period, users can choose their preferred metrics to feature in dashboards and create as many dashboards as necessary. 

Administrators can adjust the permissions of different dashboards so they are accessible to the users in the company who need them the most. Users can share specific dashboards on office monitors or take screengrabs of dashboards to save and share as needed. Some analytics platform products may allow users to explore dashboards on their mobile devices.

[**Self service**](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/self-service) **:** Organizations use these tools to build interactive dashboards for discovering actionable insights. This enables business users like sales representatives, human resource managers, marketers, and other non-data team members to make decisions based on relevant business data.

**Advanced analytics:** Many analytics solutions are incorporating advanced features, sometimes called augmented analytics, to better understand a business’s data, even without IT support. These can include predictive analytics capabilities and data discovery, which includes intelligent suggestions for data visualization and machine learning-powered suggestions for deeper insights.

Other features include [Anomaly detection](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/anomaly-detection), [Query based](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/query-based), [Search](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/search), [Traditional](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms/f/traditional)

### What are the benefits of using analytics platforms?

**Replace old or disparate software:** Businesses can replace outdated data storage solutions and reporting tools and migrate to an all-inclusive business cloud as an analytics platform. However, data migration is not essential for deploying an analytics solution, as businesses may not have the time or resources to do so. Therefore, it should be noted that these platforms can integrate with a whole host of solutions, such as [enterprise resource planning (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp-systems) and [customer relationship management (CRM) software](https://www.g2.com/categories/crm).

**Improve productivity:** The days of sorting through tens, if not hundreds, of systems and needing immense support from IT have passed. With analytics platforms (especially those that are self-service and have features such as natural language search), anyone looking for data and data analysis, including average business users, can derive insights from their data.

**Save time (automation):** For most analytics platforms, users no longer need a strong background in query languages. Instead, data discovery and root cause analysis allow users to automatically receive alerts and insights into their data and get notified if the data has changed meaningfully.

**Reduce errors:** Although standalone data preparation tools may be the right solution for businesses with particularly complex data, analytics platforms allow users to clean and prepare their data through data mapping and deduplication methods.

**Consolidate data:** In this data-driven era, essentially every program and device a business has produces massive data. To understand this diverse data in the best way possible, combining it through methods such as data blending, which allows users to integrate data from multiple sources into a functioning dataset, is often necessary.

**Improve processes:** Without an analytics platform to be used across a business, processes can be slow and inefficient as interested parties seek data from disparate sources and request data from various people. Analytics platforms can help a business user quickly access data and data analysis and share it with internal and external stakeholders.

### **Who uses analytics tools?**

Analytics platforms can have both internal and external users. 

#### **Internal users**

**Data analysts and data scientists:** These employees are generally the power users of analytics tools, creating complex queries inside the platforms to gather a deeper understanding of business-critical data. These teams may also be tasked with building self-service dashboards to distribute to other teams.

**Sales teams:** Sales teams use self-service analytics tools and embedded analytics solutions to obtain insights into prospective accounts, sales performance, and pipeline forecasting, among many other use cases. Using analytics tools in a sales team can help businesses optimize their sales processes and influence revenue.

**Marketing teams:** Marketing teams often run different types of campaigns, including email marketing, digital advertising, or even traditional advertising campaigns. Analytics tools allow marketing teams to track the performance of those campaigns in one central location.

**Finance teams:** Finance teams leverage analytics software to gain insight into the factors impacting an organization's bottom line. By integrating financial data with sales, marketing, and other operations data, accounting and finance teams pull actionable insights that might not have been uncovered using traditional tools.

**Operations and supply chain teams:** Analytics solutions often utilize a company's ERP system as a data source. These applications track everything from accounting to supply chain and distribution; supply chain managers can optimize several processes to save time and resources by inputting supply chain data into an analytics platform. 

#### **External users**

**Consultants:** Businesses, especially larger ones, do not always understand the breadth and depth of their data, perhaps not even knowing where to begin. An external consultant wielding a powerful analytics platform can help businesses better understand their data and, as a result, make more informed business decisions. 

Users may consider contacting [BI consulting partners](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting) to help determine the most relevant analytics and data to capture about their company’s overall success. Following a proper consultation, these agencies may offer assistance with setting up or choosing BI tools. A number of these agencies can assist businesses with the entire BI process, from complete data analysis to the shaping of processes or protocols related to data collection. A relationship with these consultants can prove highly beneficial for users who have never performed data analysis before or want to optimize their company’s reporting.

**Partners:** Partnerships between companies often involve data sharing and cross-company collaboration. As a result, a centralized repository of data, which would allow for data management, data querying, and data insights, can provide an essential tool for these businesses to succeed together, providing them with a birds-eye view of their data.

### **What are the alternatives to analytics platforms?**

Alternatives to analytics platforms can replace this type of software, either partially or completely:

[**Marketing analytics software**](https://www.g2.com/categories/marketing-analytics) **:** Businesses looking for tools geared toward marketing use cases and marketing data (e.g., related to targeting prospects) should look at marketing analytics solutions that are purpose-built for this.

[**Sales analytics software**](https://www.g2.com/categories/sales-analytics) **:** Although sales data such as revenue forecasts and closed deals can be imported and analyzed in general-purpose analytics platforms, sales analytics platforms can provide a more granular analysis of sales-related data and might have better integrations with sales tools such as CRMs. 

[**Log analysis software**](https://www.g2.com/categories/log-analysis) **:**  If a business wants to focus on analyzing its log data from applications and systems, it could benefit from log analysis software, which helps enable the documentation of application log files for records and analytics.

[**Predictive analytics software**](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics) **:** Broad-purpose analytics platforms allow businesses to conduct various forms of analysis, such as prescriptive, descriptive, and predictive. Since analytics platforms allow for these different types of analyses, they might not provide the most robust features for any type. Therefore, businesses focused on looking at past and present data to predict future outcomes can use predictive analytics software for a more fine-tuned solution. 

[**Text analysis software**](https://www.g2.com/categories/text-analysis) **:** Analytics platforms are focused on structured or numerical data, allowing users to drill down and dig into numbers to inform business decisions. Text analysis solutions are the best bet if the user is looking to focus on unstructured or text data. These tools help users quickly understand and pull sentiment analysis, key phrases, themes, and other insights from unstructured text data.

[**Data visualization software**](https://www.g2.com/categories/data-visualization) **:** Data visualization tools can be an excellent place for businesses to start when looking to better understand their data. With capabilities including dashboards and reporting, data visualization software can often be quick and easy to set up and is frequently cheaper than more robust analytics platforms. 

However, it is essential to recognize their limitations. Data visualization solutions do what they say on the box: visualization. They do not give the user an end-to-end analytics solution from data preparation to data insights, nor do they provide significant data management capabilities.

### **Software and services related to analytics platforms**

Related solutions that can be used together with analytics platforms include:

[**Embedded business intelligence software**](https://www.g2.com/categories/embedded-business-intelligence) **:** Analytics platforms are standalone platforms that help companies analyze data. Businesses who want to build analytics capabilities into applications, whether that be for internal or external use, can use embedded BI software to accomplish this goal.

[**Database software**](https://www.g2.com/categories/database-software) **:** There are a plethora of solutions for storing, organizing, and sharing large amounts of data that can later be accessed and analyzed by analytics tools. Database software includes everything from [big data software](https://www.g2.com/categories/big-data) to traditional table-based [relational databases](https://www.g2.com/categories/relational-databases). Businesses should research and implement whichever database tools make the most sense for their particular data types or analytical needs. 

When considering an analytics solution, users should investigate which databases can integrate with the tool to make the most logical product choice for their situation. Analytics products would not serve much purpose without one or more company databases to pull data from when the time comes.

### Challenges with analytics platforms

**Configuration:** Analytics solutions may have a highly technical setup process, requiring IT or developmental expertise. When trying to implement one of these platforms without an in-house data scientist or IT professional, users may struggle with getting the technology off the ground, integrating it with the appropriate solutions, and creating queries for data collection. This could mean a significant loss of resources and an inability to use the tool as intended. Users can contact BI consulting providers for assistance setting up a program or, in some cases, for handling the entirety of BI reporting.

**Overreliance:** Focusing too much on data and analytics can also be problematic. Data-driven decisions are critical to a business’s success, but data-only decisions ignore the various voices from within and without the organization. Successful companies combine rigorous analytics with anecdotal storytelling and thoughtful conversations about the business's success and components.

**Integrations:** If the analytics tool does not fully integrate with existing software, getting a complete view of a business’s operational performance becomes challenging. Similarly, if an integration experiences a communication error or other issue during a data query, it causes an incorrect or incomplete reading. Users should make a point to monitor these connections and any potential performance issues throughout their software stack to ensure that correct, complete, and up-to-date information is being processed and displayed on dashboards.

**Data security:** Companies must consider security options to ensure the right users see the correct data and guarantee strict data security. Effective analytics solutions should offer security options that enable administrators to assign verified users different levels of access to the platform based on their security clearance or level of seniority.

### How to choose the best analytics tools

#### Requirements Gathering (RFI/RFP) for Analytics Platforms

If a company is just starting and looking to purchase the first analytics platform, or maybe an organization needs to update a legacy system--wherever a business is in its buying process, g2.com can help select the best analytics platform.

The particular business pain points might be related to all the manual work that must be completed. If the company has amassed a lot of data, it needs to look for a solution that can grow with the organization. Users should think about the pain points and jot them down; these should be used to help create a checklist of criteria. Additionally, the buyer must determine the number of employees needing this software, as this drives the number of licenses they will likely buy.

Taking a holistic overview of the business and identifying pain points can help the team springboard into creating a checklist of criteria. The checklist is a detailed guide with necessary and nice-to-have features, including budget, features, number of users, integrations, security requirements, cloud or on-premises solutions, and more.

Depending on the deployment scope, producing an RFI, a one-page list with a few bullet points describing what is needed from an analytics platform might be helpful.

#### Compare Analytics Platforms Products

**Create a long list**

From meeting the business functionality needs to implementation, vendor evaluations are essential to the software buying process. For ease of comparison, after all demos are complete, it helps to prepare a consistent list of questions regarding specific needs and concerns to ask each vendor.

**Create a short list**

From the long list of vendors, it is helpful to narrow the list of vendors and come up with a shorter list of contenders, preferably no more than three to five. With this list, businesses can produce a matrix to compare the features and pricing of the various solutions.

**Conduct demos**

To ensure the comparison is thoroughgoing, the user should demo each solution on the shortlist with the same use case and datasets. This will allow the business to evaluate like for like and see how each vendor stacks up against the competition. 

#### Selection of analytics platforms

**Choose a selection team**

Before getting started, creating a winning team that will work together throughout the process, from identifying pain points to implementation, is crucial. The software selection team should consist of organization members with the right interests, skills, and time to participate in this process. A good starting point is to aim for three to five people who fill roles such as the primary decision maker, project manager, process owner, system owner, or staffing subject matter expert, as well as a technical lead, IT administrator, or security administrator. The vendor selection team may be more minor in smaller companies, with fewer participants, multitasking, and taking on more responsibilities.

**Analyze the data**

As analytics platforms are all about the data, the user must ensure that the selection process is also data-driven. The selection team should compare notes and facts and figures that they noted during the process, such as time to insight, number of visualizations, and availability of advanced analytics capabilities.

**Negotiation**

Just because something is written on a company’s pricing page does not mean it is gospel (although some companies will not budge). It is imperative to open up a conversation regarding pricing and licensing. For example, the vendor may be willing to discount multiyear contracts or recommend the product to others.

**Final decision**

After this stage, and before going all in, it is recommended to roll out a test run or pilot program to test adoption with a small sample size of users. If the tool is well used and received, the buyer can be confident that the selection was correct. If not, it might be time to return to the drawing board.

### How much do analytics software platforms cost?

As mentioned above, analytics platforms come as both on-premises and cloud solutions. Pricing between the two might differ, with the former often coming with more upfront costs for setting up the infrastructure. 

As with any software, analytics platforms are frequently available in different tiers, with the more entry-level solutions costing less than the enterprise-scale ones. The former will often not have as many features and may have caps on usage. Vendors may have tiered pricing, in which the price is tailored to the users’ company size, the number of users, or both. This pricing strategy may come with some support, which might be unlimited or capped at a certain number of hours per billing cycle.

Once set up, analytics platforms, especially those deployed in the cloud, do not often require significant maintenance costs.

As these platforms often come with many additional features, businesses looking to maximize the value of their software can contract third-party consultants to help them derive insights from their data and get the most out of the software.

#### Return on Investment (ROI)

Businesses deploy analytics platforms to derive a return on investment (ROI). As they are looking to recoup the losses they spent on the software, it is critical to understand its costs. As mentioned above, analytics platforms are typically billed per user, sometimes tiered, depending on the company size. More users will generally translate into more licenses, which means more money.

Users must consider how much is spent and compare that to what is gained in terms of efficiency and revenue. Therefore, businesses can compare processes between pre- and post-deployment software to understand better how processes have been improved and how much time has been saved. They can even produce a case study (either for internal or external purposes) to demonstrate the gains they have seen from using an analytics tool.

### Implementation of analytics software solutions

**How are analytics software Implemented?**

Implementation differs drastically depending on the complexity and scale of the data. In organizations with vast amounts of data in disparate sources (e.g., applications, databases, etc.), it is often wise to utilize an external party, whether an implementation specialist from the vendor or a third-party consultancy. With vast experience under their belts, they can help businesses understand how to connect and consolidate their data sources and use the software efficiently and effectively.

**Who is responsible for analytics platform implementation?**

Properly deploying an analytics platform may require many people or teams. This is because, as mentioned, data can cut across teams and functions. As a result, one person or even one team rarely has a complete understanding of all of a company’s data assets. With a cross-functional team, a business can begin to piece together its data and begin the analytics journey, starting with proper data preparation and management.

### Emerging trends related to analytics platforms

**Increase data accessibility**

Business data is no longer locked up in silos. With analytics platforms, more users across a business can find, access, and analyze this data. In addition, [artificial intelligence (AI) tools](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence) such as [natural language processing (NLP) software](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) help make searching through and for data more accessible and powerful, providing more accurate results.

With the amount of data accessible to businesses today, it is a near necessity that they implement some type of analytics software to understand and act on that data better. Implementing analytics software has been a significant initiative for companies undergoing digital transformation, as these tools offer deeper visibility into an organization's data. Companies adopt these solutions to make sense of large datasets collected from various sources.

**Shift from on-premises to cloud**

The move from on-premises data analytics to the cloud has been underway for several years, with more and more businesses moving their data and data insights into the cloud. This is taking place for various reasons, such as time to insight. Moving away from on-premises infrastructure has helped many companies enable data work anywhere one has access to the cloud—anywhere with internet access. However, not all data users have the luxury of working in the cloud for several reasons, including data security and issues related to latency. In industries such as health care, strict regulations such as the [Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA)](https://learn.g2.com/health-insurance-portability-and-accountability-act) require data to be secure. Although it is possible to ensure this security in the cloud, it can be more complicated.

**Conversational AI**

Historically, to query data within an analytics solution, users needed to master a query language like SQL. With the rise of conversational interfaces, users uncover the data and insights they seek using intuitive language. Intuitive methods of querying data enable a larger user base to access and make sense of company data.

**Machine learning**

AI is quickly becoming a promising feature of analytics solutions throughout the data journey, from ingestion to insights. From AI-powered data preparation to smart insights, in which the platform suggests visualizations to the end user, analytics platforms are quickly becoming more powerful. Machine learning is helping end users discover hidden insights, allowing them to make sense of data and understand what they are seeing.

### Analytics Platforms FAQs

#### **Which analytics platforms have an intuitive UI that non-technical users adopt without extensive training?**

I looked for analytics platforms that make it easy to find what you need also enable easy collaboration.

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Has a drag-and-drop chart building without SQL or code that makes it user-friendly. Users can connect Excel, SharePoint, and emails without technical help. 
- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Users can create dashboards with limited use and no deep technical background. Onboarding is as simple as sharing the links and giving the right access.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Spreadsheet-like UI provides the most distinctive non-technical adoption story. Users can pull in data and work with it in complicated ways that don't require coding.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic layer approach means business users interact with pre-defined, plain-language metrics rather than raw tables or SQL, which is the foundational mechanism for non-technical adoption. 

#### **What are the best analytics platforms for business teams accessing insights without SQL or data science skills?**

SQL-free access means business users can explore, filter, and create their own views without analyst dependency. 

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Non-technical users can build powerful dashboards quickly without SQL. Power BI's Power Query Editor handles data transformations through button clicks. The DAX layer exists for advanced users but is not required for standard self-service reporting.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Sigma's specific differentiator for SQL-free access is its spreadsheet-like interface on live warehouse data. For teams already on Snowflake or cloud warehouses, Sigma eliminates the SQL barrier entirely at the analysis layer.
- [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** The no-code platform is easy to use for non-technical teams. Users can apply filtering and date range changes without any coding. The 1000+ connector ecosystem means data arrives automatically, so business users interact with dashboards rather than queries. 
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic model defines metrics in plain language; business users query pre-built dimensions and measures without writing a single line of SQL. 

#### **Which analytics platforms support collaborative dashboards, annotations, and mobile access for on-the-go insights?**

I looked for tools with collaborative analytics, shared dashboards, in-platform discussion, annotations, and mobile-ready access.

- [Domo](https://www.g2.com/products/domo/reviews) **:** Sales teams can access data and contacts in real-time on their phones. Has platform-native discussion, report sharing, and insight annotation as part of the daily workflow. 
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Web and mobile access are daily-use features. The platform enables collaboration so everyone can see the same report at the same time, updated in real time.
- [Yellowfin BI](https://www.g2.com/products/yellowfin-bi/reviews) **:** Designed around collaborative BI with built-in story, annotation, and broadcast features for sharing insights with business audiences. 
- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** Comes with scheduled report delivery, so automated weekly numbers land in inboxes without anyone manually running anything. Email reports and metric notifications can be set up as daily workflow features. 

#### **Which analytics solutions provide fast query response and drill-down capability for ad-hoc exploration?**

Fast ad-hoc exploration means users can drill down, pivot, and filter without waiting and without writing a new query every time.

- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Users can drill down on data without writing queries. Extracted datasets perform significantly better for ad-hoc work.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic layer pre-aggregates at the warehouse layer so ad-hoc queries against massive datasets return fast without full table scans. 
- [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Its direct data mapping approach eliminates the aggregation layer that slows most BI platforms during ad-hoc queries. For organizations where query latency on complex, multi-source datasets is the primary pain, Incorta is a good choice.
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Provides intuitive filtering across countries, teams, and time periods within existing dashboards without analyst involvement. The Direct Lake connection mode specifically reduces ad-hoc query latency.

#### **Which analytics solutions integrate with Snowflake, BigQuery, and Redshift seamlessly?**

Native, live connections to modern data warehouses — where queries run in the warehouse rather than in the BI tool are what seamless integration actually means for data teams.

- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Integration with Active Directory, SharePoint, and the Microsoft Fabric ecosystem is described as genuinely seamless for organizations already in the Microsoft stack.
- [Sigma](https://www.g2.com/products/sigma-computing-sigma/reviews) **:** Built to run directly on Snowflake (and BigQuery/Redshift) without extracting data. The architecture means live warehouse queries are the default mode, not an optional feature.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** It is the warehouse-layer itself for many organizations, not a BI tool connecting to a warehouse, which means integration is inherently native. For organizations that treat Databricks as the processing layer and BI tools as the visualization layer on top, Databricks' own analytics features (via SQL Warehouses and notebooks) eliminate the need for a separate integration layer.
- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** BigQuery is the most-named data warehouse in Looker's review base. LookML's push-down SQL architecture means all queries run in the warehouse (Snowflake, BigQuery, Redshift) rather than being extracted into Looker.

#### **Which analytics solutions come with robust caching and performance optimization to maintain fast speeds at scale?**

Caching and performance optimization matter when datasets are large, dashboards are complex, and business users can't wait for queries to resolve.

- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** The semantic layer pre-aggregates at the warehouse layer specifically to make large dataset queries fast. For organizations where query latency on multi-billion row datasets is the blocking problem, Kyvos is the most purpose-built and best-validated option in the category on these dimensions.
- [Databricks](https://www.g2.com/products/databricks/reviews) **:** Photon engine, Delta Lake caching, and auto-scaling compute architecture are the performance mechanisms at scale. 
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Row Level Security, Premium capacity, and aggregation tables are the scale optimization toolkit. Performance at scale in Power BI is achievable but requires deliberate architecture, not automatic.
- [Incorta](https://www.g2.com/products/incorta/reviews) **:** Direct data mapping eliminates the pre-aggregation step that creates scale bottlenecks in most BI tools, allowing ad-hoc queries against large transactional datasets to run without a separate aggregation cache. 

#### **Which analytics platforms prevent incorrect conclusions by enforcing data governance and preventing metric manipulation?**

I looked for analytics platforms with strong data governance features. 

- [Looker](https://www.g2.com/products/looker/reviews) **:** LookML governance, real-time data access, and seamless integration with modern data warehouses together create the governed analytics environment enterprises need to prevent metric drift across teams.
- [Microsoft Power BI](https://www.g2.com/products/microsoft-microsoft-power-bi/reviews) **:** Addresses governance through Row Level Security, workspace permissions, and certified datasets, which restrict what data individual users can see and prevent unauthorized metric redefinition.
- [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/products/kyvos-semantic-layer/reviews) **:** It defines metrics once at the semantic model level and enforces those definitions for every downstream query and dashboard. 
- [Tableau](https://www.g2.com/products/tableau/reviews) **:** Governance approach is built around Tableau Server and Tableau Cloud — where published data sources become the certified metric layer that individual report builders consume rather than create.