# Melhor Software de Análise de Big Data para Empresas

  *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)*

   Produtos classificados na categoria geral Análise de Big Data são semelhantes em muitos aspectos e ajudam empresas de todos os tamanhos a resolverem seus problemas de negócios. No entanto, características de negócios empresariais, preços, configuração e instalação diferem das empresas de outros tamanhos, e é por isso que conectamos compradores com o Negócio Empresarial Análise de Big Data certo para atender às suas necessidades. Compare as avaliações de produtos com base em resenhas de usuários empresariais ou conecte-se com um dos consultores de compra da G2 para encontrar as soluções certas dentro da categoria de Negócio Empresarial Análise de Big Data.

Além de se qualificar para inclusão na categoria Software de Análise de Big Data, para se qualificar para inclusão na categoria de Negócio Empresarial Software de Análise de Big Data, um produto deve ter pelo menos 10 resenhas feitas por um revisor de um negócio empresarial.




  
## How Many Software de Análise de Big Data Products Does G2 Track?
**Total Products under this Category:** 109

### Category Stats (May 2026)
- **Average Rating**: 4.46/5 (↑0.04 vs Apr 2026)
- **New Reviews This Quarter**: 117
- **Buyer Segments**: Mercado médio 53% │ Pequeno negócio 26% │ Empresa 22%
- **Top Trending Product**: Cloudera Data Platform (+0.155)
*Last updated: May 18, 2026*

  
## How Does G2 Rank Software de Análise de Big Data Products?

**Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:**

- 30 Analistas e Especialistas em Dados
- 7,500+ Avaliações Autênticas
- 109+ Produtos
- Rankings Imparciais

Os rankings de software da G2 são baseados em avaliações de usuários verificadas, moderação rigorosa e uma metodologia de pesquisa consistente mantida por uma equipe de analistas e especialistas em dados. Cada produto é medido usando os mesmos critérios transparentes, sem colocação paga ou influência de fornecedores. Embora as avaliações reflitam experiências reais dos usuários, que podem ser subjetivas, elas oferecem insights valiosos sobre como o software funciona nas mãos de profissionais. Juntos, esses dados alimentam o G2 Score, uma maneira padronizada de comparar ferramentas dentro de cada categoria.

  
## Which Software de Análise de Big Data Is Best for Your Use Case?

- **Melhor para Pequenas Empresas:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Melhor para Médias Empresas:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Melhor para Empresas:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)
- **Maior Satisfação do Usuário:** [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
- **Melhor Software Gratuito:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)

  
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### ILUM

Ilum: Uma Plataforma de Dados Criada por Engenheiros de Dados, para Engenheiros de Dados Ilum é uma plataforma Data Lakehouse que unifica a gestão de dados, processamento distribuído, análises e fluxos de trabalho de IA para engenheiros de IA, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. Pertence às categorias de software de Plataforma de Dados, Data Lakehouse e Engenharia de Dados e suporta implantação flexível em ambientes de nuvem, on-premise e híbridos. Ilum permite que equipes técnicas construam, operem e escalem infraestrutura de dados moderna usando padrões abertos. Integra ferramentas para processamento em lote, processamento de fluxo, exploração baseada em notebooks, orquestração de fluxos de trabalho e inteligência de negócios, tudo em uma única plataforma. Ilum suporta formatos de tabela abertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Também oferece integração nativa com Apache Spark e Trino para computação, com suporte para Apache Flink atualmente em desenvolvimento. Principais características incluem: - Editor SQL: Consulte Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL com autocompletar, pré-visualizações de resultados e inspeção de metadados. - Linhagem de Dados & Catálogo: Visualize o fluxo de dados usando OpenLineage e explore conjuntos de dados através de um Catálogo de Dados pesquisável. - Integração com Notebooks: Use notebooks Jupyter integrados, pré-configurados para Spark, metadados e seu ambiente de dados para exploração ou modelagem. - Gestão de Trabalhos Spark: Envie, monitore e depure trabalhos Spark com logs integrados, métricas, agendamento e um Servidor de Histórico Spark embutido. - Suporte Trino: Execute consultas federadas em várias fontes de dados usando Trino diretamente dentro do Ilum. - Pipelines Declarativos: Defina pipelines ETL e de análises repetíveis, com rastreamento de dependências e lógica de recuperação. - Diagramas ERD Automáticos: Gere instantaneamente diagramas ER a partir de esquemas para auxiliar na compreensão e integração de dados. - Experimentação & Rastreamento de ML: Inclui MLflow para gerenciar experimentos, rastrear parâmetros, métricas e artefatos, totalmente integrado com notebooks e pipelines de dados para otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de modelos. - Integração & Implantação de IA: Suporta tanto casos de uso de ML clássico quanto de IA moderna, incluindo fluxos de trabalho GenAI, busca vetorial e aplicações baseadas em embeddings. Modelos podem ser registrados, versionados e implantados para inferência dentro de pipelines declarativos. - Interface de Agente de IA Integrada: Ilum integra, fornecendo uma interface estilo GPT para interagir com seus dados, acionar pipelines, gerar SQL ou explorar metadados usando linguagem natural, trazendo capacidades GenAI diretamente para sua plataforma de dados. - Dashboards de BI: Suporte nativo para Apache Superset, com integração JDBC para Tableau, Power BI e outras ferramentas de BI. Destaques adicionais: - Gestão de Multi-Cluster: Conecte múltiplos clusters Spark ou Kubernetes para escalar e isolar cargas de trabalho. - Controle de Acesso Granular: Integração com LDAP, OAuth2 e Hydra para acesso seguro baseado em funções. - Pronto para Híbrido: Projetado para substituir Databricks ou Cloudera em ambientes onde a adoção de nuvem é parcial, regulada ou não é possível.



[Visitar site](https://www.g2.com/pt/external_clickthroughs/record?secure%5Bad_program%5D=ppc&secure%5Bad_slot%5D=category_product_list&secure%5Bcategory_id%5D=1041&secure%5Bdisplayable_resource_id%5D=1041&secure%5Bdisplayable_resource_type%5D=Category&secure%5Bmedium%5D=sponsored&secure%5Bplacement_reason%5D=page_category&secure%5Bplacement_resource_ids%5D%5B%5D=1041&secure%5Bprioritized%5D=false&secure%5Bproduct_id%5D=1416491&secure%5Bresource_id%5D=1041&secure%5Bresource_type%5D=Category&secure%5Bsource_type%5D=category_page&secure%5Bsource_url%5D=https%3A%2F%2Fwww.g2.com%2Fpt%2Fcategories%2Fbig-data-analytics%2Fenterprise&secure%5Btoken%5D=25b1ed5399da3fe8c7843292ffada4de1074615d3cb1b5cfb8e729296dfac894&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url)

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  ## What Are the Top-Rated Software de Análise de Big Data Products in 2026?
### 1. [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews)
  BigQuery é uma plataforma de análise de dados totalmente gerenciada e pronta para IA que ajuda a maximizar o valor dos seus dados e é projetada para ser multi-engine, multi-formato e multi-cloud. Armazene 10 GiB de dados e execute até 1 TiB de consultas gratuitamente por mês.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 1,157
**How Do G2 Users Rate Google Cloud BigQuery?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Google Cloud BigQuery?**

- **Vendedor:** [Google](https://www.g2.com/pt/sellers/google)
- **Ano de Fundação:** 1998
- **Localização da Sede:** Mountain View, CA
- **Twitter:** @google (31,911,199 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1441/ (336,169 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:GOOG

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 38% Empresa, 35% Médio Porte


#### What Are Google Cloud BigQuery's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (156 reviews)
- Velocidade (143 reviews)
- Consulta Rápida (120 reviews)
- Integrações (118 reviews)
- Eficiência de Consulta (114 reviews)

**Cons:**

- Caro (127 reviews)
- Problemas de Consulta (78 reviews)
- Questões de Custo (63 reviews)
- Gestão de Custos (60 reviews)
- Curva de Aprendizado (54 reviews)

### 2. [Databricks](https://www.g2.com/pt/products/databricks/reviews)
  A Databricks é a empresa de Dados e IA. Mais de 20.000 organizações em todo o mundo — incluindo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e mais de 60% das empresas da Fortune 500 — confiam na Databricks para construir e escalar aplicativos de dados e IA, análises e agentes. Com sede em São Francisco e mais de 30 escritórios ao redor do mundo, a Databricks oferece uma Plataforma de Inteligência de Dados unificada que inclui Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse, Lakebase e Unity Catalog.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 744
**How Do G2 Users Rate Databricks?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Databricks?**

- **Vendedor:** [Databricks Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/databricks-inc)
- **Website da Empresa:** https://databricks.com
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** San Francisco, CA
- **Twitter:** @databricks (90,496 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3477522/ (14,779 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Dados Sênior
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 44% Empresa, 40% Médio Porte


#### What Are Databricks's Pros and Cons?

**Pros:**

- Recursos (288 reviews)
- Facilidade de Uso (278 reviews)
- Integrações (189 reviews)
- Colaboração (150 reviews)
- Gestão de Dados (150 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (112 reviews)
- Caro (97 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (96 reviews)
- Recursos Faltantes (69 reviews)
- Complexidade (64 reviews)

### 3. [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews)
  A Snowflake permite que todas as organizações mobilizem seus dados com o AI Data Cloud da Snowflake. Os clientes usam o AI Data Cloud para unir dados isolados, descobrir e compartilhar dados com segurança, alimentar aplicativos de dados e executar diversas cargas de trabalho de IA/ML e analíticas. Onde quer que os dados ou usuários estejam, a Snowflake oferece uma experiência de dados única que abrange várias nuvens e geografias. Milhares de clientes em muitos setores, incluindo 691 dos 2000 maiores do mundo segundo a Forbes em 2023 (G2K) até 31 de janeiro, usam o AI Data Cloud da Snowflake para impulsionar seus negócios.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 687
**How Do G2 Users Rate Snowflake?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Snowflake?**

- **Vendedor:** [Snowflake, Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/snowflake-inc)
- **Website da Empresa:** https://www.snowflake.com
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** San Mateo, CA
- **Twitter:** @SnowflakeDB (255 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/snowflake-computing/ (10,857 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Analista de Dados
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 45% Médio Porte, 43% Empresa


#### What Are Snowflake's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (89 reviews)
- Escalabilidade (68 reviews)
- Gestão de Dados (67 reviews)
- Recursos (66 reviews)
- Integrações (61 reviews)

**Cons:**

- Caro (53 reviews)
- Custo (36 reviews)
- Gestão de Custos (32 reviews)
- Curva de Aprendizado (25 reviews)
- Limitações de Recursos (21 reviews)

### 4. [Dataiku](https://www.g2.com/pt/products/dataiku/reviews)
  Dataiku é a Plataforma para o Sucesso em IA que une pessoas, orquestração e governança para transformar investimentos em IA em resultados de negócios mensuráveis. Ajuda as organizações a passarem de experimentações fragmentadas para uma execução coordenada e confiável em escala. Construído para o sucesso em IA: o Dataiku reúne especialistas em negócios e IA no mesmo ambiente, incorporando o contexto de negócios em análises, modelos e agentes de IA. As equipes de negócios podem se autoatender e inovar, enquanto os especialistas em IA constroem, implantam e otimizam rapidamente, fechando a lacuna entre pilotos e produção. Orquestração que escala: o Dataiku conecta dados, serviços de IA e aplicativos empresariais em análises, aprendizado de máquina e agentes de IA. Fluxos de trabalho integrados entregam valor em qualquer nuvem ou infraestrutura sem bloqueio de fornecedor ou fragmentação. Governança em que você pode confiar: o Dataiku incorpora governança em todo o ciclo de vida da IA, permitindo que as equipes acompanhem o desempenho, custo e risco para manter os sistemas explicáveis, em conformidade e auditáveis.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 185
**How Do G2 Users Rate Dataiku?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Dataiku?**

- **Vendedor:** [Dataiku](https://www.g2.com/pt/sellers/dataiku)
- **Website da Empresa:** https://Dataiku.com
- **Ano de Fundação:** 2013
- **Localização da Sede:** New York, NY
- **Twitter:** @dataiku (22,940 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dataiku/ (1,609 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Cientista de Dados, Analista de Dados
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Farmacêuticos
  - **Company Size:** 60% Empresa, 22% Médio Porte


#### What Are Dataiku's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (82 reviews)
- Recursos (82 reviews)
- Usabilidade (46 reviews)
- Integrações fáceis (43 reviews)
- Melhoria da Produtividade (42 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (45 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (26 reviews)
- Desempenho lento (24 reviews)
- Aprendizado Difícil (23 reviews)
- Caro (22 reviews)

### 5. [IBM watsonx.data](https://www.g2.com/pt/products/ibm-watsonx-data/reviews)
  IBM® watsonx.data® ajuda você a acessar, integrar e entender todos os seus dados — estruturados e não estruturados — em qualquer ambiente. Ele otimiza cargas de trabalho para preço e desempenho enquanto aplica governança consistente em todas as fontes, formatos e equipes. Assista à demonstração para aprender como o watsonx.data capacita você a construir aplicativos de IA generativa e agentes de IA poderosos. Teste gratuito disponível: https://ibm.biz/Watsonx-data\_Trial


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 157
**How Do G2 Users Rate IBM watsonx.data?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 7.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM watsonx.data?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Website da Empresa:** https://www.ibm.com/us-en
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,223 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, CEO
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 34% Pequena Empresa, 33% Empresa


#### What Are IBM watsonx.data's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (67 reviews)
- Recursos (47 reviews)
- Gestão de Dados (41 reviews)
- Integrações (33 reviews)
- Análise (31 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (38 reviews)
- Complexidade (25 reviews)
- Caro (20 reviews)
- Configuração Difícil (17 reviews)
- Dificuldade (17 reviews)

### 6. [Azure Databricks](https://www.g2.com/pt/products/azure-databricks/reviews)
  Azure Databricks é uma plataforma de análise unificada e aberta desenvolvida em colaboração pela Microsoft e Databricks. Construída sobre a arquitetura lakehouse, integra perfeitamente engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina dentro do ecossistema Azure. Esta plataforma simplifica o desenvolvimento e a implantação de aplicações orientadas por dados, fornecendo um espaço de trabalho colaborativo que suporta várias linguagens de programação, incluindo SQL, Python, R e Scala. Ao aproveitar o Azure Databricks, as organizações podem processar dados em grande escala de forma eficiente, realizar análises avançadas e construir soluções de IA, tudo isso enquanto se beneficiam da escalabilidade e segurança do Azure. Principais Características e Funcionalidades: - Arquitetura Lakehouse: Combina os melhores elementos de data lakes e data warehouses, permitindo armazenamento e análise de dados unificados. - Notebooks Colaborativos: Espaços de trabalho interativos que suportam várias linguagens, facilitando o trabalho em equipe entre engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. - Motor Apache Spark Otimizado: Melhora o desempenho para tarefas de processamento de big data, garantindo análises mais rápidas e confiáveis. - Integração Delta Lake: Fornece transações ACID e manipulação escalável de metadados, melhorando a confiabilidade e consistência dos dados. - Integração Perfeita com Azure: Oferece conectividade nativa com serviços Azure como Power BI, Azure Data Lake Storage e Azure Synapse Analytics, simplificando fluxos de trabalho de dados. - Suporte Avançado para Aprendizado de Máquina: Inclui ambientes pré-configurados para desenvolvimento de aprendizado de máquina e IA, com suporte para frameworks e bibliotecas populares. Valor Principal e Soluções Oferecidas: Azure Databricks aborda os desafios de gerenciar e analisar grandes volumes de dados ao oferecer uma plataforma escalável e colaborativa que unifica engenharia de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina. Simplifica fluxos de trabalho de dados complexos, acelera o tempo para insights e permite o desenvolvimento de soluções orientadas por IA. Ao integrar-se perfeitamente com os serviços Azure, garante processamento de dados seguro e eficiente, ajudando as organizações a tomar decisões baseadas em dados e inovar rapidamente.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 209
**How Do G2 Users Rate Azure Databricks?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Databricks?**

- **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft)
- **Ano de Fundação:** 1975
- **Localização da Sede:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,115,342 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 48% Empresa, 27% Médio Porte


#### What Are Azure Databricks's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (9 reviews)
- Recursos (8 reviews)
- Integrações (6 reviews)
- Velocidade (5 reviews)
- Análise (4 reviews)

**Cons:**

- Complexidade (3 reviews)
- Configuração Difícil (3 reviews)
- Curva de Aprendizado (3 reviews)
- Desempenho lento (3 reviews)
- Preços pouco claros (3 reviews)

### 7. [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/pt/products/kyvos-semantic-layer/reviews)
  Kyvos é uma camada semântica para IA e BI. Ele oferece às organizações uma visão única, consistente e amigável dos negócios de todo o seu patrimônio de dados. Ao padronizar como os dados são definidos e compreendidos, o Kyvos elimina a divergência de métricas entre as ferramentas de BI e garante que LLMs e agentes de IA trabalhem com semânticas de negócios governadas em vez de tabelas brutas. Kyvos também oferece análises extremamente rápidas em grande escala e alta concorrência — incluindo análise multidimensional granular na nuvem — sem os tempos de consulta lentos e os crescentes custos de nuvem que normalmente acompanham isso. Por que as Organizações Usam Kyvos Fundação Semântica Unificada para IA e BI A camada semântica do Kyvos padroniza como métricas, KPIs, dimensões, hierarquias, relacionamentos, cálculos e regras de negócios são modelados em toda a empresa — para que dashboards, ferramentas de análise, notebooks e sistemas de IA operem com o mesmo entendimento do negócio. Kyvos permite: - Semântica compartilhada — uma linguagem de dados comum em todas as ferramentas, equipes e sistemas - Acesso governado — exploração de dados dentro de limites definidos de segurança, função e permissão - Interoperabilidade de plataforma — contexto semântico consistente em diversas plataformas e ambientes - Prontidão para IA — LLMs e agentes trabalham com semânticas de negócios governadas em vez de tabelas brutas ou esquemas ambíguos IA Baseada em Contexto de Negócios Kyvos fundamenta os sistemas de IA no modelo semântico governado, garantindo que eles operem em um contexto de negócios estabelecido em vez de esquemas brutos — melhorando a precisão, rastreabilidade e confiabilidade dos insights gerados por IA. Métricas Consistentes em Ferramentas de BI Kyvos centraliza definições de métricas e KPIs na camada semântica e as aplica de forma consistente em todas as interfaces de análise — eliminando a divergência de métricas e melhorando a confiança nas análises. Análises de Alto Desempenho em Escala Kyvos oferece análises de alto desempenho que escalam com a demanda, permitindo: - Desempenho de consulta em sub-segundos em conjuntos de dados massivos - Alta concorrência entre milhares de usuários e cargas de trabalho - Tempos de resposta consistentes, independentemente do volume de dados ou concorrência - Nenhuma degradação de desempenho à medida que a adoção cresce - Análises Multidimensionais na Nuvem Kyvos permite análises multidimensionais profundas, suportando: - Análise granular em bilhões de linhas - Milhares de medidas e dimensões em um único modelo - Perfuração rápida em hierarquias complexas - Profundidade analítica total sem sacrificar a velocidade de consulta Eficiência de Custos na Nuvem Kyvos serve análises através de sua camada semântica em vez de direcionar cada consulta para o armazém — reduzindo o consumo de computação em cargas de trabalho de análise e IA. À medida que a adoção cresce, as organizações podem escalar usuários, cargas de trabalho e complexidade analítica sem um aumento correspondente nos custos de computação do armazém.


  **Average Rating:** 4.8/5.0
  **Total Reviews:** 252
**How Do G2 Users Rate Kyvos Semantic Layer?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10)

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

- **Vendedor:** [Kyvos Insights](https://www.g2.com/pt/sellers/kyvos-insights)
- **Website da Empresa:** https://www.kyvosinsights.com
- **Ano de Fundação:** 2014
- **Localização da Sede:** Los Gatos, CA
- **Twitter:** @KyvosInsights (690 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kyvos-insights-inc-/ (150 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 56% Médio Porte, 40% Empresa


#### What Are Kyvos Semantic Layer's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (125 reviews)
- Velocidade (92 reviews)
- Desempenho (56 reviews)
- Análise (54 reviews)
- Consulta Rápida (50 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (35 reviews)
- Configuração Difícil (34 reviews)
- Complexidade (10 reviews)
- Limitações de Recursos (7 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (7 reviews)

### 8. [Splunk Enterprise](https://www.g2.com/pt/products/splunk-enterprise/reviews)
  Descubra o que está acontecendo em seu negócio e tome medidas significativas rapidamente com o Splunk Enterprise. Automatize a coleta, indexação e alerta de dados de máquina que são críticos para suas operações. Descubra as percepções acionáveis de todos os seus dados — não importa a fonte ou formato. Aproveite a inteligência artificial e o aprendizado de máquina para decisões de negócios preditivas e proativas.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 412
**How Do G2 Users Rate Splunk Enterprise?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Splunk Enterprise?**

- **Vendedor:** [Cisco](https://www.g2.com/pt/sellers/cisco)
- **Ano de Fundação:** 1984
- **Localização da Sede:** San Jose, CA
- **Twitter:** @Cisco (721,440 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/cisco/ (95,742 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ:CSCO

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Engenheiro de Software Sênior
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 64% Empresa, 27% Médio Porte


#### What Are Splunk Enterprise's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (10 reviews)
- Gerenciamento de Logs (8 reviews)
- Painéis de controle (6 reviews)
- Análise de Dados (6 reviews)
- Interface do Usuário (5 reviews)

**Cons:**

- Caro (8 reviews)
- Curva de Aprendizado (8 reviews)
- Alto Consumo de Recursos (4 reviews)
- Questões de Licenciamento (4 reviews)
- Questões de Preços (4 reviews)

### 9. [Alteryx](https://www.g2.com/pt/products/alteryx/reviews)
  Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o desempenho de fornecedores, segmentando dados de clientes, analisando a retenção de funcionários ou construindo aplicações de IA competitivas a partir dos seus dados proprietários, o Alteryx One facilita a limpeza, combinação e análise de dados para desbloquear os insights únicos que impulsionam decisões impactantes. Análises Guiadas por IA O Alteryx automatiza e simplifica cada etapa da preparação e análise de dados, desde a validação e enriquecimento até análises preditivas e insights automatizados. Incorpore IA generativa diretamente em seus fluxos de trabalho para agilizar tarefas complexas de dados e gerar insights mais rapidamente. Flexibilidade incomparável, seja você preferir fluxos de trabalho sem código, comandos em linguagem natural ou opções de baixo código, o Alteryx se adapta às suas necessidades. Confiável. Seguro. Pronto para Empresas. O Alteryx é confiado por mais da metade das empresas do Global 2000 e 19 dos 20 maiores bancos globais. Com automação, governança e segurança integradas, seus fluxos de trabalho podem escalar e manter a conformidade enquanto entregam resultados consistentes. E não importa se seus sistemas estão no local, híbridos ou na nuvem; o Alteryx se encaixa perfeitamente na sua infraestrutura. Fácil de Usar. Profundamente Conectado. O que realmente diferencia o Alteryx é nosso foco na eficiência e facilidade de uso para analistas e nossa comunidade ativa de 700.000 usuários do Alteryx para apoiá-lo em cada etapa da sua jornada. Com integração perfeita a dados em todos os lugares, incluindo plataformas como Databricks, Snowflake, AWS, Google, SAP e Salesforce, nossa plataforma ajuda a unificar dados isolados e acelerar a obtenção de insights. Visite Alteryx.com para mais informações e para começar seu teste gratuito.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 651
**How Do G2 Users Rate Alteryx?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.9/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Alteryx?**

- **Vendedor:** [Alteryx](https://www.g2.com/pt/sellers/alteryx)
- **Website da Empresa:** https://www.alteryx.com
- **Ano de Fundação:** 1997
- **Localização da Sede:** Irvine, CA
- **Twitter:** @alteryx (26,195 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/903031/ (2,268 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Analista de Dados, Analista
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Contabilidade
  - **Company Size:** 62% Empresa, 23% Médio Porte


#### What Are Alteryx's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (333 reviews)
- Automação (148 reviews)
- Intuitivo (132 reviews)
- Aprendizagem Fácil (102 reviews)
- Eficiência (102 reviews)

**Cons:**

- Caro (88 reviews)
- Curva de Aprendizado (80 reviews)
- Recursos Faltantes (62 reviews)
- Dificuldade de Aprendizagem (55 reviews)
- Desempenho lento (41 reviews)

### 10. [Starburst](https://www.g2.com/pt/products/starburst/reviews)
  Starburst é a plataforma de dados para análises, aplicações e IA, unificando dados em nuvens e no local para acelerar a inovação em IA. Organizações — desde startups até empresas da Fortune 500 em mais de 60 países — confiam na Starburst para acesso rápido a dados, colaboração sem interrupções e governança de nível empresarial em um data lakehouse híbrido aberto. Onde quer que os dados estejam, a Starburst desbloqueia todo o seu potencial, alimentando dados e IA desde o desenvolvimento até a implantação. Ao preparar a arquitetura de dados para o futuro, a Starburst ajuda as empresas a impulsionar a inovação com IA. Saiba mais em starburst.ai


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 92
**How Do G2 Users Rate Starburst?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Starburst?**

- **Vendedor:** [Starburst](https://www.g2.com/pt/sellers/starburst)
- **Website da Empresa:** https://www.starburst.io/
- **Ano de Fundação:** 2017
- **Localização da Sede:** Boston, MA
- **Twitter:** @starburstdata (3,457 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starburstdata/ (525 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 48% Empresa, 32% Pequena Empresa


#### What Are Starburst's Pros and Cons?

**Pros:**

- Consulta Rápida (20 reviews)
- Eficiência de Consulta (18 reviews)
- Integrações (17 reviews)
- Facilidade de Uso (15 reviews)
- Conjuntos de Dados Grandes (14 reviews)

**Cons:**

- Problemas de Consulta (14 reviews)
- Desempenho lento (13 reviews)
- Complexidade (11 reviews)
- Curva de Aprendizado (10 reviews)
- Problemas de Desempenho (9 reviews)

### 11. [Azure Data Lake Analytics](https://www.g2.com/pt/products/azure-data-lake-analytics/reviews)
  Azure Data Lake Analytics é uma arquitetura de processamento de dados distribuída e baseada em nuvem oferecida pela Microsoft na nuvem Azure. É baseada no YARN, o mesmo que a plataforma Hadoop de código aberto.


  **Average Rating:** 4.2/5.0
  **Total Reviews:** 28
**How Do G2 Users Rate Azure Data Lake Analytics?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Azure Data Lake Analytics?**

- **Vendedor:** [Microsoft](https://www.g2.com/pt/sellers/microsoft)
- **Ano de Fundação:** 1975
- **Localização da Sede:** Redmond, Washington
- **Twitter:** @microsoft (13,115,342 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/microsoft/ (227,697 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** MSFT

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 54% Empresa, 27% Médio Porte


### 12. [Teradata Vantage](https://www.g2.com/pt/products/teradata-teradata-vantage/reviews)
  Na Teradata, acreditamos que as pessoas prosperam quando são capacitadas com melhores informações. É por isso que construímos a plataforma de análise em nuvem e dados mais completa para IA. Ao fornecer dados harmonizados, IA confiável e inovação mais rápida, elevamos e capacitamos nossos clientes—e os clientes de nossos clientes—a tomar decisões melhores e mais confiantes. As principais empresas do mundo em todos os setores confiam na Teradata para melhorar o desempenho dos negócios, enriquecer as experiências dos clientes e integrar completamente os dados em toda a empresa.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 355
**How Do G2 Users Rate Teradata Vantage?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.2/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.2/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Teradata Vantage?**

- **Vendedor:** [Teradata](https://www.g2.com/pt/sellers/teradata)
- **Website da Empresa:** https://www.teradata.com
- **Ano de Fundação:** 1979
- **Localização da Sede:** San Diego, CA
- **Twitter:** @Teradata (93,169 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1466/ (9,884 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Serviços Financeiros
  - **Company Size:** 68% Empresa, 22% Médio Porte


#### What Are Teradata Vantage's Pros and Cons?

**Pros:**

- Desempenho (16 reviews)
- Velocidade (13 reviews)
- Análise (11 reviews)
- Escalabilidade (11 reviews)
- Conjuntos de Dados Grandes (9 reviews)

**Cons:**

- Curva de Aprendizado (10 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (5 reviews)
- Complexidade (4 reviews)
- Não é amigável para o usuário (4 reviews)
- Design de UI ruim (4 reviews)

### 13. [IBM Cloud Pak for Data](https://www.g2.com/pt/products/ibm-cloud-pak-for-data/reviews)
  IBM Cloud Pak® for Data é uma plataforma de dados e IA totalmente integrada que moderniza a forma como as empresas coletam, organizam e analisam dados, formando a base para infundir IA em toda a organização. Executando no Red Hat OpenShift e disponível em qualquer nuvem, esta plataforma unificada ajuda as empresas a automatizar o ciclo de vida de IA de ponta a ponta. O tecido de dados inteligente no IBM Cloud Pak for Data permite consultas distribuídas automatizadas em escala sem movimentação de dados; descoberta automatizada e compreensão de dados prontos para negócios; políticas universais de privacidade e uso automatizadas em todo o ecossistema de dados; e treinamento de modelos otimizado, precisão e explicabilidade. A plataforma atende aos seguintes casos de uso: • Acesso e disponibilidade de dados – Elimine silos de dados e simplifique seu cenário de dados para permitir uma extração de valor mais rápida e econômica dos seus dados. • Qualidade e governança de dados - Aplique soluções e metodologias de governança para fornecer dados empresariais confiáveis. • Privacidade e segurança de dados - Compreenda e gerencie totalmente dados sensíveis com uma estrutura de privacidade abrangente. • ModelOps - Automatize o ciclo de vida de IA e sincronize pipelines de aplicativos e modelos para escalar implantações de IA. • Governança de IA – Garanta que sua IA seja transparente, compatível e confiável com maior visibilidade no desenvolvimento de modelos, com capacidades como IA explicável, gerenciamento de risco de modelos e detecção de viés. • IA para Operações Financeiras - Automatize e integre o planejamento em toda a sua organização, desde planejamento e análise financeira até planejamento de força de trabalho, previsão de vendas e planejamento da cadeia de suprimentos. • IA para Atendimento ao Cliente - Reduza o tempo de resolução, diminua o volume de chamadas e aumente a satisfação do cliente. O IBM Watson Assistant (WA) pode fornecer assistência automatizada com IA e permitir que agentes humanos lidem melhor com consultas. O IBM Watson Discovery (WD) complementa o Watson Assistant e pode ajudar a desbloquear insights de conteúdos empresariais complexos.


  **Average Rating:** 4.3/5.0
  **Total Reviews:** 71
**How Do G2 Users Rate IBM Cloud Pak for Data?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.1/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind IBM Cloud Pak for Data?**

- **Vendedor:** [IBM](https://www.g2.com/pt/sellers/ibm)
- **Ano de Fundação:** 1911
- **Localização da Sede:** Armonk, NY
- **Twitter:** @IBM (709,223 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1009/ (324,553 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** SWX:IBM

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 51% Empresa, 28% Pequena Empresa


### 14. [ILUM](https://www.g2.com/pt/products/ilum-ilum/reviews)
  Ilum: Uma Plataforma de Dados Criada por Engenheiros de Dados, para Engenheiros de Dados Ilum é uma plataforma Data Lakehouse que unifica a gestão de dados, processamento distribuído, análises e fluxos de trabalho de IA para engenheiros de IA, engenheiros de dados, cientistas de dados e analistas. Pertence às categorias de software de Plataforma de Dados, Data Lakehouse e Engenharia de Dados e suporta implantação flexível em ambientes de nuvem, on-premise e híbridos. Ilum permite que equipes técnicas construam, operem e escalem infraestrutura de dados moderna usando padrões abertos. Integra ferramentas para processamento em lote, processamento de fluxo, exploração baseada em notebooks, orquestração de fluxos de trabalho e inteligência de negócios, tudo em uma única plataforma. Ilum suporta formatos de tabela abertos modernos como Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi e Apache Paimon. Também oferece integração nativa com Apache Spark e Trino para computação, com suporte para Apache Flink atualmente em desenvolvimento. Principais características incluem: - Editor SQL: Consulte Delta, Iceberg, Hudi ou Spark SQL com autocompletar, pré-visualizações de resultados e inspeção de metadados. - Linhagem de Dados & Catálogo: Visualize o fluxo de dados usando OpenLineage e explore conjuntos de dados através de um Catálogo de Dados pesquisável. - Integração com Notebooks: Use notebooks Jupyter integrados, pré-configurados para Spark, metadados e seu ambiente de dados para exploração ou modelagem. - Gestão de Trabalhos Spark: Envie, monitore e depure trabalhos Spark com logs integrados, métricas, agendamento e um Servidor de Histórico Spark embutido. - Suporte Trino: Execute consultas federadas em várias fontes de dados usando Trino diretamente dentro do Ilum. - Pipelines Declarativos: Defina pipelines ETL e de análises repetíveis, com rastreamento de dependências e lógica de recuperação. - Diagramas ERD Automáticos: Gere instantaneamente diagramas ER a partir de esquemas para auxiliar na compreensão e integração de dados. - Experimentação & Rastreamento de ML: Inclui MLflow para gerenciar experimentos, rastrear parâmetros, métricas e artefatos, totalmente integrado com notebooks e pipelines de dados para otimizar fluxos de trabalho de desenvolvimento de modelos. - Integração & Implantação de IA: Suporta tanto casos de uso de ML clássico quanto de IA moderna, incluindo fluxos de trabalho GenAI, busca vetorial e aplicações baseadas em embeddings. Modelos podem ser registrados, versionados e implantados para inferência dentro de pipelines declarativos. - Interface de Agente de IA Integrada: Ilum integra, fornecendo uma interface estilo GPT para interagir com seus dados, acionar pipelines, gerar SQL ou explorar metadados usando linguagem natural, trazendo capacidades GenAI diretamente para sua plataforma de dados. - Dashboards de BI: Suporte nativo para Apache Superset, com integração JDBC para Tableau, Power BI e outras ferramentas de BI. Destaques adicionais: - Gestão de Multi-Cluster: Conecte múltiplos clusters Spark ou Kubernetes para escalar e isolar cargas de trabalho. - Controle de Acesso Granular: Integração com LDAP, OAuth2 e Hydra para acesso seguro baseado em funções. - Pronto para Híbrido: Projetado para substituir Databricks ou Cloudera em ambientes onde a adoção de nuvem é parcial, regulada ou não é possível.


  **Average Rating:** 4.9/5.0
  **Total Reviews:** 23
**How Do G2 Users Rate ILUM?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.7/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind ILUM?**

- **Vendedor:** [Ilum](https://www.g2.com/pt/sellers/ilum)
- **Website da Empresa:** https://ilum.cloud/
- **Ano de Fundação:** 2019
- **Localização da Sede:** Santa Fe, US
- **Twitter:** @IlumCloud (18 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/ilum-cloud/ (4 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Telecomunicações
  - **Company Size:** 52% Empresa, 35% Médio Porte


#### What Are ILUM's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (17 reviews)
- Recursos (17 reviews)
- Integrações (17 reviews)
- Configurar Facilidade (16 reviews)
- Integrações fáceis (15 reviews)

**Cons:**

- Configuração Complexa (9 reviews)
- Configuração Difícil (9 reviews)
- Curva de Aprendizado (9 reviews)
- Melhoria de UX (8 reviews)
- Complexidade (7 reviews)

### 15. [Dremio](https://www.g2.com/pt/products/dremio/reviews)
  Dremio é o pioneiro do The Agentic Lakehouse — a única plataforma de dados construída para agentes, gerida por agentes. As organizações precisam transformar ideias em ações a uma velocidade sem precedentes — Dremio oferece essa agilidade equipando agentes de IA com acesso federado a dados, processamento de dados não estruturados e um rico contexto de negócios através de sua Camada Semântica de IA. Na era agentic, as equipes de engenharia de dados não podem ajustar manualmente o desempenho para milhares de usuários e agentes fazendo perguntas imprevisíveis a cada segundo. O Agentic Lakehouse da Dremio se gerencia autonomamente, eliminando tarefas de gerenciamento indiferenciadas, permitindo que os engenheiros se concentrem em iniciativas que impulsionam resultados de negócios. O lakehouse agentic da Dremio otimiza automaticamente consultas, reorganiza dados e mantém o desempenho em qualquer escala. A Dremio é confiada por milhares de empresas globais, incluindo Shell, TD Bank e Michelin, e é construída sobre padrões abertos. A Dremio co-criou o Apache Polaris e o Apache Arrow, e é o único lakehouse construído nativamente no Apache Iceberg, Polaris e Arrow.


  **Average Rating:** 4.6/5.0
  **Total Reviews:** 64
**How Do G2 Users Rate Dremio?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 7.1/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Dremio?**

- **Vendedor:** [Dremio](https://www.g2.com/pt/sellers/dremio)
- **Ano de Fundação:** 2015
- **Localização da Sede:** Santa Clara, California
- **Twitter:** @dremio (5,104 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/dremio/ (362 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Serviços Financeiros, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 50% Empresa, 40% Médio Porte


#### What Are Dremio's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (13 reviews)
- Integrações (10 reviews)
- Desempenho (7 reviews)
- Suporte SQL (7 reviews)
- Gestão de Dados (6 reviews)

**Cons:**

- Dificuldade (5 reviews)
- Suporte ao Cliente Ruim (5 reviews)
- Curva de Aprendizado (4 reviews)
- Configuração Difícil (3 reviews)
- Documentação Ruim (3 reviews)

### 16. [MATLAB](https://www.g2.com/pt/products/matlab/reviews)
  O MATLAB é um ambiente de programação de alto nível e computação numérica amplamente utilizado por engenheiros e cientistas para análise de dados, desenvolvimento de algoritmos e modelagem de sistemas. Ele oferece um ambiente de trabalho otimizado para processos de análise e design iterativos, juntamente com uma linguagem de programação que expressa diretamente a matemática de matrizes e arrays. O recurso Live Editor permite que os usuários criem scripts que integram código, saída e texto formatado dentro de um notebook executável. Principais Recursos e Funcionalidades: - Análise de Dados: Ferramentas para explorar, modelar e analisar dados. - Gráficos: Funções para visualizar e explorar dados através de vários gráficos e diagramas. - Programação: Capacidades para criar scripts, funções e classes para fluxos de trabalho personalizados. - Construção de Aplicativos: Facilidades para desenvolver aplicativos de desktop e web. - Interfaces de Linguagem Externa: Integração com linguagens como Python, C/C++, Fortran e Java. - Conectividade de Hardware: Suporte para conectar o MATLAB a várias plataformas de hardware. - Computação Paralela: Capacidade de realizar cálculos em grande escala e paralelizar simulações usando desktops multicore, GPUs, clusters e recursos em nuvem. - Implantação: Opções para compartilhar programas MATLAB e implantá-los em aplicativos empresariais, dispositivos embarcados e ambientes em nuvem. Valor Principal e Soluções para Usuários: O MATLAB simplifica cálculos matemáticos complexos e tarefas de análise de dados, permitindo que os usuários desenvolvam algoritmos e modelos de forma eficiente. Suas ferramentas abrangentes e aplicativos interativos facilitam a prototipagem rápida e o design iterativo, reduzindo o tempo de desenvolvimento. A escalabilidade da plataforma permite uma transição suave da pesquisa para a produção, suportando a implantação em vários sistemas sem modificações extensas de código. Ao integrar-se com múltiplas linguagens de programação e plataformas de hardware, o MATLAB oferece um ambiente versátil que atende às diversas necessidades de engenheiros e cientistas em diferentes indústrias.


  **Average Rating:** 4.5/5.0
  **Total Reviews:** 749
**How Do G2 Users Rate MATLAB?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.4/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind MATLAB?**

- **Vendedor:** [MathWorks](https://www.g2.com/pt/sellers/mathworks)
- **Ano de Fundação:** 1984
- **Localização da Sede:** Natick, MA
- **Twitter:** @MATLAB (105,067 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1194036/ (7,860 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Estudante, Assistente de Pesquisa de Pós-Graduação
  - **Top Industries:** Educação Superior, Pesquisa
  - **Company Size:** 42% Empresa, 31% Pequena Empresa


#### What Are MATLAB's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (19 reviews)
- Recursos (16 reviews)
- Visualização de Dados (13 reviews)
- Variedade de Ferramentas (10 reviews)
- Simulação (9 reviews)

**Cons:**

- Caro (12 reviews)
- Desempenho lento (10 reviews)
- Altos Requisitos do Sistema (7 reviews)
- Licenciamento caro (4 reviews)
- Desempenho Lento (4 reviews)

### 17. [dbt](https://www.g2.com/pt/products/dbt/reviews)
  dbt é um fluxo de trabalho de transformação que permite que equipes de dados implantem rapidamente e de forma colaborativa código analítico seguindo as melhores práticas de engenharia de software, como modularidade, portabilidade, CI/CD e documentação. Agora, qualquer pessoa que conheça SQL pode construir pipelines de dados de nível de produção.


  **Average Rating:** 4.7/5.0
  **Total Reviews:** 204
**How Do G2 Users Rate dbt?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.6/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind dbt?**

- **Vendedor:** [Fivetran](https://www.g2.com/pt/sellers/fivetran)
- **Ano de Fundação:** 2012
- **Localização da Sede:** Oakland, CA
- **Twitter:** @fivetran (5,737 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/fivetran/ (1,738 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Análise
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 56% Médio Porte, 27% Pequena Empresa


#### What Are dbt's Pros and Cons?

**Pros:**

- Facilidade de Uso (38 reviews)
- Recursos (22 reviews)
- Automação (19 reviews)
- Transformação (17 reviews)
- Integrações (15 reviews)

**Cons:**

- Funcionalidade Limitada (14 reviews)
- Problemas de Dependência (12 reviews)
- Curva de Aprendizado Íngreme (10 reviews)
- Tratamento de Erros (9 reviews)
- Relatar Erro (9 reviews)

### 18. [Confluent](https://www.g2.com/pt/products/confluent/reviews)
  Serviço nativo em nuvem para dados em movimento criado pelos criadores originais do Apache Kafka® Os consumidores de hoje têm o mundo ao seu alcance e mantêm uma expectativa implacável por experiências de marca em tempo real de ponta a ponta. Dados em movimento são o ingrediente subjacente e fundamental para qualquer experiência de cliente verdadeiramente conectada. Eles fornecem um fluxo contínuo de eventos em tempo real, juntamente com o processamento de fluxos em tempo real, para impulsionar as operações de backend orientadas por dados e experiências ricas de front-end necessárias para qualquer negócio ter sucesso nos mercados competitivos e orientados pelo consumidor de hoje. Confluent Cloud é um serviço totalmente gerenciado e nativo em nuvem para conectar e processar todos os seus dados em tempo real, em qualquer lugar que sejam necessários.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 111
**How Do G2 Users Rate Confluent?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Confluent?**

- **Vendedor:** [Confluent](https://www.g2.com/pt/sellers/confluent)
- **Ano de Fundação:** 2014
- **Localização da Sede:** Mountain View, California
- **Twitter:** @ConfluentInc (43,621 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/88873/ (3,706 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: CFLT

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software Sênior, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 36% Empresa, 34% Pequena Empresa


#### What Are Confluent's Pros and Cons?

**Pros:**

- Computação em Nuvem (1 reviews)
- Serviços de Nuvem (1 reviews)
- Conectores (1 reviews)
- Integração de Dados (1 reviews)
- Facilidade de Uso (1 reviews)

**Cons:**

- Estimativa de Custos (1 reviews)
- Caro (1 reviews)
- Dificuldades Iniciais (1 reviews)
- Falta de Recursos (1 reviews)
- Curva de Aprendizado (1 reviews)

### 19. [DIAdem](https://www.g2.com/pt/products/diadem/reviews)
  DIAdem é um software de gerenciamento de dados para agregação, inspeção, análise e geração de relatórios de dados de medição. DIAdem é um software de aplicação que ajuda engenheiros a acelerar o pós-processamento de dados de medição. Ele é otimizado para grandes conjuntos de dados e inclui ferramentas para agregar e buscar rapidamente os dados necessários, visualizar e investigar esses dados, transformá-los com funções de análise específicas de engenharia e compartilhar resultados com um poderoso editor de relatórios de arrastar e soltar. Você pode usar o DIAdem com mais de mil formatos de arquivos de dados utilizando DataPlugins. Você pode aproveitar scripts escritos em Python ou Visual Basic Script para automatizar suas tarefas repetitivas de pós-processamento de dados e transformar seus dados de medição em insights completos, precisos e acionáveis.


  **Average Rating:** 4.4/5.0
  **Total Reviews:** 40
**How Do G2 Users Rate DIAdem?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.5/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind DIAdem?**

- **Vendedor:** [NI](https://www.g2.com/pt/sellers/ni)
- **Ano de Fundação:** 1976
- **Localização da Sede:** Austin, TX
- **Twitter:** @NIglobal (26,252 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3433 (7,996 funcionários no LinkedIn®)
- **Propriedade:** NASDAQ: NATI

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Automotivo, Engenharia Mecânica ou Industrial
  - **Company Size:** 43% Pequena Empresa, 41% Empresa


### 20. [Cloudera Data Platform](https://www.g2.com/pt/products/cloudera-cloudera-data-platform/reviews)
  Na Cloudera, acreditamos que os dados podem tornar o que é impossível hoje, possível amanhã. Entregamos uma nuvem de dados empresarial para qualquer dado, em qualquer lugar, desde a borda até a IA. Permitimos que as pessoas transformem grandes quantidades de dados complexos em insights claros e acionáveis para melhorar seus negócios e superar suas expectativas. A Cloudera está liderando hospitais para melhores curas contra o câncer, protegendo instituições financeiras contra fraudes e crimes cibernéticos, e ajudando humanos a chegarem a Marte — e além. Impulsionada pela inovação incessante da comunidade de código aberto, a Cloudera avança a transformação digital para as maiores empresas do mundo.


  **Average Rating:** 4.1/5.0
  **Total Reviews:** 131
**How Do G2 Users Rate Cloudera Data Platform?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.4/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.6/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 7.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Cloudera Data Platform?**

- **Vendedor:** [Cloudera](https://www.g2.com/pt/sellers/cloudera)
- **Ano de Fundação:** 2008
- **Localização da Sede:** Palo Alto, CA
- **Twitter:** @cloudera (106,577 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/229433/ (3,387 funcionários no LinkedIn®)
- **Telefone:** 888-789-1488

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Dados, Engenheiro de Software
  - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador
  - **Company Size:** 42% Empresa, 32% Pequena Empresa


### 21. [Qubole](https://www.g2.com/pt/products/qubole/reviews)
  Qubole é a empresa de data lake aberta que fornece uma plataforma de data lake simples e segura para aprendizado de máquina, streaming e análises ad-hoc. Nenhuma outra plataforma oferece a abertura e a flexibilidade de carga de trabalho de dados do Qubole enquanto acelera radicalmente a adoção de data lakes, reduz o tempo para valor e diminui os custos de data lakes na nuvem em 50 por cento. A Plataforma do Qubole fornece serviços de data lake de ponta a ponta, como gerenciamento de infraestrutura em nuvem, gerenciamento de dados, engenharia de dados contínua, análises e aprendizado de máquina com administração quase zero. O Qubole é confiado por marcas líderes como Expedia, Disney, Oracle, Gannett e Adobe para impulsionar a inovação e transformar seus negócios para a era dos big data. Para mais informações, visite-nos em www.qubole.com.


  **Average Rating:** 4.0/5.0
  **Total Reviews:** 237
**How Do G2 Users Rate Qubole?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Qubole?**

- **Vendedor:** [Qubole](https://www.g2.com/pt/sellers/qubole)
- **Ano de Fundação:** 2011
- **Localização da Sede:** Santa Clara, CA
- **Twitter:** @qubole (9,441 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2531735/ (25 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Who Uses This:** Engenheiro de Software, Cientista de Dados
  - **Top Industries:** Software de Computador, Tecnologia da Informação e Serviços
  - **Company Size:** 51% Empresa, 44% Médio Porte


### 22. [Apache Pig](https://www.g2.com/pt/products/apache-pig/reviews)
  Apache Pig é uma plataforma para analisar grandes conjuntos de dados que consiste em uma linguagem de alto nível para expressar programas de análise de dados, juntamente com uma infraestrutura para avaliar esses programas. A propriedade saliente dos programas Pig é que sua estrutura é adequada para uma paralelização substancial, o que, por sua vez, permite que eles lidem com conjuntos de dados muito grandes.


  **Average Rating:** 3.9/5.0
  **Total Reviews:** 20
**How Do G2 Users Rate Apache Pig?**

- **the product tem sido um bom parceiro comercial?:** 7.5/10 (Category avg: 8.9/10)
- **Análise de várias fontes:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Análise em tempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10)
- **Fluxo de trabalho de dados:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10)

**Who Is the Company Behind Apache Pig?**

- **Vendedor:** [The Apache Software Foundation](https://www.g2.com/pt/sellers/the-apache-software-foundation)
- **Ano de Fundação:** 1999
- **Localização da Sede:** Wakefield, MA
- **Twitter:** @TheASF (66,157 seguidores no Twitter)
- **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®)

**Who Uses This Product?**
  - **Top Industries:** Software de Computador, Internet
  - **Company Size:** 62% Empresa, 19% Médio Porte



    ## What Is Software de Análise de Big Data?
  [Software de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data)
  ## What Software Categories Are Similar to Software de Análise de Big Data?
    - [Soluções de Data Warehouse](https://www.g2.com/pt/categories/data-warehouse)
    - [Software de Análise Preditiva](https://www.g2.com/pt/categories/predictive-analytics)
    - [Plataformas de Análise](https://www.g2.com/pt/categories/analytics-platforms)
    - [Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina](https://www.g2.com/pt/categories/data-science-and-machine-learning-platforms)
    - [Sistemas de Processamento e Distribuição de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data-processing-and-distribution)
    - [Ferramentas ETL](https://www.g2.com/pt/categories/etl-tools)
    - [Plataformas de Integração de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data-integration-platforms)

  
---

## How Do You Choose the Right Software de Análise de Big Data?

### O que você deve saber sobre software de análise de Big Data

### O que é Software de Análise de Big Data?

A enorme quantidade de dados acessíveis às empresas hoje tornou quase uma necessidade para elas implementar algum tipo de software de análise para entender melhor e agir sobre esses dados. Implementar software de análise de big data tem sido uma grande iniciativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem uma visibilidade mais profunda dos dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de clusters de big data.

Com a capacidade de visualizar e entender os dados de negócios, os funcionários podem tomar decisões informadas. Por exemplo, os varejistas podem usar essas ferramentas para entender melhor a distribuição de inventário em seus canais e tomar decisões baseadas em dados com base nesses dados. Algumas soluções de análise de big data podem oferecer recursos de inteligência artificial ou aprendizado de máquina, como processamento de linguagem natural, como uma capacidade de interface para ajudar ainda mais os usuários não técnicos.

#### Quais Tipos de Software de Análise de Big Data Existem?

Muitos tipos de soluções de análise de big data compartilham funcionalidades sobrepostas, enquanto simultaneamente atendem a diferentes personas de usuários, como analistas de dados e analistas financeiros, ou fornecem serviços exclusivos.

Devido à natureza não estruturada dos clusters de big data, essas soluções de análise requerem uma linguagem de consulta para extrair os dados do sistema de arquivos. A maioria dos bancos de dados comerciais de tabelas permite consultas SQL; no entanto, as ferramentas de análise de big data não necessariamente oferecem tais capacidades de linguagem SQL e podem exigir um conhecimento mais intricado de consulta de um cientista de dados. Como alternativa, algumas soluções podem oferecer recursos de autoatendimento para que o funcionário médio possa montar seus próprios gráficos e tabelas a partir de conjuntos de dados de big data.

**Ferramentas de análise de big data de autoatendimento**

Ferramentas de análise de big data de autoatendimento não requerem conhecimento de codificação, para que usuários finais com pouco ou nenhum conhecimento de codificação possam aproveitá-las para necessidades de dados. Isso permite que usuários de negócios, como representantes de vendas, gerentes de recursos humanos, profissionais de marketing e outros membros de equipes não relacionadas a dados, tomem decisões com base em dados de negócios relevantes. As soluções de autoatendimento geralmente fornecem funcionalidade de arrastar e soltar para a construção de painéis, modelos pré-construídos para consulta de dados e, ocasionalmente, consulta em linguagem natural para descoberta de dados. Semelhante a [plataformas de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), as organizações usam essas ferramentas para construir painéis interativos para descobrir insights acionáveis. 

**Soluções de análise incorporada**

Soluções de análise incorporada oferecem a capacidade de integrar funcionalidades de análise proprietárias em outros aplicativos de negócios. Comumente, as empresas incorporam soluções de análise em softwares como CRMs, ERP e portais (por exemplo, intranets ou extranets). As empresas podem escolher um produto incorporado para promover a adoção do usuário; ao colocar a análise dentro de softwares usados regularmente, as empresas permitem que os funcionários aproveitem os dados disponíveis. Essas soluções fornecem funcionalidade de autoatendimento para que usuários finais de negócios comuns possam aproveitar os dados para melhorar a tomada de decisões. ** **

### Quais são os Recursos Comuns do Software de Análise de Big Data?

O software de análise de big data ajuda as empresas a obter uma melhor compreensão de seus dados. A seguir estão alguns recursos principais deste software: 

**Conectividade de dados:** Se as empresas não puderem conectar os dados necessários, então não há utilidade para o software de análise de big data. Os métodos para conectar dados incluem Hadoop e [integração Spark](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/spark-integration), que permite fluxos de trabalho de processamento e distribuição em cima do Apache Hadoop e Apache Spark, respectivamente. Além disso, este software deve permitir a análise de dados que estão armazenados em [lakes de dados](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/data-lake), armazéns de dados e data lake houses.

**Transformação de dados:** Para que os dados sejam analisados, eles precisam ser devidamente limpos e transformados em um formato utilizável. O software de análise de big data fornece recursos como análise em tempo real e consulta de dados. Com esses recursos, as empresas podem obter uma visão de alto nível de seus dados em tempo real, permitindo que se faça consultas e os entenda melhor. Através de linguagens de consulta como SQL, os usuários podem consultar seus dados e aprofundar-se em conjuntos de dados e pontos de dados específicos.

**Operações de dados:** Uma vez que os dados estão conectados (ou integrados) e transformados, eles podem ser analisados. Primeiramente, é importante estabelecer fluxos de trabalho de dados, que podem ajudar a encadear funções específicas e conjuntos de dados para automatizar iterações de análise. Além disso, o software de análise de big data fornece a capacidade de visualizar dados através de painéis, bem como [notebooks](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/notebooks), que podem ser usados para criar visualizações com consultas predefinidas ou agendadas. 

Nem sempre é o caso de que se acessará análises através de uma plataforma de análise independente. Portanto, alguns produtos fornecem [capacidades de análise incorporada](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/embedded-analytics). Isso permite que os usuários acessem análises dentro de aplicativos de negócios, o que permite um trabalho mais simplificado, já que os usuários não precisam alternar entre aplicativos. 

Outros Recursos do Software de Análise de Big Data: [Descoberta Governada](https://www.g2.com/categories/big-data-analytics/f/governed-discovery),

### Quais são os Benefícios do Software de Análise de Big Data?

Os dados são comuns e inestimáveis e, dentro desses dados, estão insights que podem impactar os processos e o desempenho de uma organização. Existem aparentemente infinitos insights que uma empresa pode extrair de seus dados e inúmeras razões para utilizar software de análise de big data. 

O software de análise de big data ajuda as pessoas a tomarem decisões mais facilmente, permitindo que as equipes obtenham uma visão mais profunda de seus dados. Com o aumento da alfabetização em dados, equipes em toda a empresa, desde vendas até marketing e finanças, podem se tornar mais eficientes e entender melhor como podem melhorar por meio de iniciativas baseadas em dados. 

Com o software de análise de big data, as empresas podem ingerir, integrar e preparar fontes de big data. Subsequentemente, elas podem conectar todas as fontes de dados da empresa em uma única plataforma para fazer conexões entre departamentos, visualizar e entender os dados da empresa, incentivar a tomada de decisões baseadas em dados para otimização de negócios e descobrir novos insights que podem melhorar o resultado final.

**Permitir a tomada de decisões baseadas em dados:** As empresas podem usar software de análise de big data para impulsionar a transformação digital, aproveitando os dados para orientar as decisões de negócios. As empresas podem aproveitar ferramentas de análise e inteligência de negócios (BI) para entender todos os aspectos do negócio, incluindo previsões de contratação, qual campanha de marketing deve ser usada para atingir certos públicos, quais prospects de vendas devem ser abordados primeiro, otimização da cadeia de suprimentos e muitos outros.

**Medir e entender o desempenho da empresa:** As organizações frequentemente utilizam ferramentas de visualização de dados para rastrear indicadores-chave de desempenho (KPIs) da empresa em tempo real. A partir daí, o software de análise de big data pode ser usado para determinar por que a empresa está superando ou ficando aquém dessas métricas importantes. Quando as partes interessadas desenvolvem uma compreensão aguçada de por que a empresa está se desempenhando da maneira que está, elas podem fazer ajustes e mudanças; se uma equipe estiver ficando aquém de uma meta, elas podem examinar e ajustar processos conforme necessário. É uma coisa simplesmente saber o desempenho de vendas ou números de tráfego na web, mas é outra coisa aprofundar-se nas razões por trás disso e adaptar-se com base no que é bem-sucedido e no que não é.

**Descobrir novos insights acionáveis:** As ferramentas de análise combinam dados de uma variedade de fontes, incluindo [software de contabilidade](https://www.g2.com/categories/accounting), [software de planejamento de recursos empresariais (ERP)](https://www.g2.com/categories/erp), [software de CRM](https://www.g2.com/categories/crm),[software de automação de marketing](https://www.g2.com/categories/marketing-automation), e outros. Os analistas de dados podem aproveitar esses dados integrados para encontrar correlações entre diferentes departamentos, e seus processos e ações, para descobrir insights anteriormente ocultos. Por exemplo, é possível que certas táticas de vendas tenham impactos variados nos números de um produto específico em comparação com outro. 

Os analistas podem descobrir esse impacto comparando a lista de contas fechadas de seu CRM da empresa com produtos enviados em seu sistema ERP. As equipes geralmente são isoladas e usam softwares diferentes, então esses insights que eram tradicionalmente mais difíceis de descobrir, agora são facilitados. 

### Quem Usa Software de Análise de Big Data?

**Analistas de dados:** Dependendo da complexidade do software, é provável que sejam necessários analistas. Eles podem ajudar a configurar as consultas, painéis e notebooks necessários para outros funcionários e equipes. Eles podem criar consultas complexas dentro das plataformas para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios.

**Equipes de operações e cadeia de suprimentos:** A cadeia de suprimentos de uma empresa frequentemente tem muitos pontos de contato e, como resultado, muitos pontos de dados. Portanto, os funcionários que trabalham em equipes de operações e cadeia de suprimentos podem usar software de análise de big data para obter uma melhor compreensão de seus departamentos e dos dados gerados, como de um sistema ERP. Esses aplicativos rastreiam tudo, desde contabilidade até cadeia de suprimentos e distribuição; ao inserir dados da cadeia de suprimentos neste software, os gerentes de cadeia de suprimentos podem otimizar vários processos para economizar tempo e recursos.

**Equipes financeiras:** As equipes financeiras aproveitam o software de análise de big data para obter insights e compreensão dos fatores que impactam o resultado final de uma organização. Através de integrações com sistemas financeiros, como [software de contabilidade](https://www.g2.com/categories/accounting), funcionários como diretores financeiros (CFOs) podem ver o quão bem a empresa está se saindo. Como mencionado acima, esses funcionários provavelmente acessarão o software através de painéis de autoatendimento configurados por analistas de dados. Ao integrar dados financeiros com vendas, marketing e outros dados de operações, as equipes de contabilidade e finanças extraem insights acionáveis que podem não ter sido descobertos através do uso de ferramentas tradicionais.

**Equipes de vendas e marketing:** As equipes de vendas também buscam melhorar métricas financeiras e podem se beneficiar tremendamente ao serem mais orientadas por dados. Através do uso de ferramentas de análise de autoatendimento e soluções de análise incorporada, elas podem obter insights sobre contas potenciais, desempenho de vendas e previsão de pipeline, entre muitos outros casos de uso. Usar ferramentas de análise em uma equipe de vendas pode ajudar as empresas a otimizar seus processos de vendas e influenciar a receita.

Para as equipes de marketing, rastrear o desempenho das campanhas é fundamental. Como elas executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicional, as ferramentas de análise permitem que as equipes de marketing rastreiem o desempenho dessas campanhas em um local central.

**Consultores:** As empresas nem sempre têm o luxo de construir, desenvolver e otimizar suas próprias soluções de análise. Algumas empresas optam por empregar consultores externos, como [provedores de consultoria em inteligência de negócios (BI)](https://www.g2.com/categories/business-intelligence-bi-consulting). Esses provedores buscam entender um negócio e seus objetivos, interpretar dados e oferecer conselhos para garantir que os objetivos sejam alcançados. Os consultores de BI frequentemente têm conhecimento específico do setor, além de seus conhecimentos técnicos, com experiência em saúde, negócios e outros campos. 

### Quais são as Alternativas ao Software de Análise de Big Data?

Alternativas ao software de análise de big data podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:

[Plataformas de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms) **:** As plataformas de análise podem incluir integrações de big data, mas são ferramentas de foco mais amplo que facilitam os seguintes cinco elementos: preparação de dados, modelagem de dados, mistura de dados, visualização de dados e entrega de insights.

[Software de análise de logs](https://www.g2.com/categories/log-analysis): Empresas que estão focadas em dados de logs podem se beneficiar ao implantar software de análise de logs, que é usado para analisar dados de logs de aplicativos e sistemas. Deve-se ter em mente que este software é muito mais limitado em termos de tipos de dados e fontes de dados às quais pode ser conectado. No entanto, como o software de análise de logs se concentra em logs, ele frequentemente fornece detalhes mais granulares em torno de dados relacionados a logs.

[Software de análise de fluxo](https://www.g2.com/categories/stream-analytics) **:** Quando se procura por ferramentas especificamente voltadas para a análise de dados em tempo real, o software de análise de fluxo é uma solução ideal. Essas ferramentas ajudam os usuários a analisar dados em transferência através de APIs, entre aplicativos e mais. Este software pode ser útil com dados da internet das coisas (IoT), que frequentemente se deseja analisar em tempo real.

[Software de análise preditiva](https://www.g2.com/categories/predictive-analytics): O software de análise de big data de propósito amplo permite que as empresas realizem várias formas de análise, como prescritiva, descritiva e preditiva. Empresas que estão focadas em olhar para seus dados passados e presentes para prever resultados futuros podem usar software de análise preditiva para uma solução mais afinada. 

[Software de análise de texto](https://www.g2.com/categories/text-analysis): O software de análise de big data é focado em dados estruturados ou numéricos, permitindo que os usuários se aprofundem e explorem números para informar decisões de negócios. Se o usuário estiver procurando focar em dados não estruturados ou de texto, as soluções de análise de texto são a melhor opção. Essas ferramentas ajudam os usuários a entender rapidamente e extrair análise de sentimento, frases-chave, temas e outros insights de dados de texto não estruturados.

#### Software Relacionado ao Software de Análise de Big Data

Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de análise de big data incluem:

[Software de armazém de dados](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) **:** A maioria das empresas possui um grande número de fontes de dados díspares, então, para integrar melhor todos os seus dados, elas implementam um armazém de dados. Os armazéns de dados podem abrigar dados de vários bancos de dados e aplicativos de negócios, o que permite que ferramentas de BI e análise extraiam todos os dados da empresa de um único repositório. Essa organização é crítica para a qualidade dos dados que são ingeridos pelo software de análise.

[Software de preparação de dados](https://www.g2.com/categories/data-preparation) **:** Uma solução chave necessária para uma análise de dados fácil é uma ferramenta de preparação de dados e outras ferramentas de gerenciamento de dados relacionadas. Essas soluções permitem que os usuários descubram, combinem, limpem e enriqueçam dados para uma análise simples. As ferramentas de preparação de dados são frequentemente usadas por equipes de TI ou analistas de dados encarregados de usar ferramentas de BI. Algumas plataformas de BI oferecem recursos de preparação de dados, mas empresas com uma ampla gama de fontes de dados frequentemente optam por uma ferramenta de preparação dedicada.

### Desafios com Software de Análise de Big Data

Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios. 

**Necessidade de funcionários qualificados:** O software de análise de big data não é necessariamente simples. Muitas vezes, essas ferramentas requerem um administrador dedicado para ajudar a implementar a solução e auxiliar outros na adoção. No entanto, há uma escassez de cientistas de dados e analistas qualificados que estão equipados para configurar tais soluções. Além disso, esses mesmos cientistas de dados serão encarregados de derivar insights acionáveis de dentro dos dados. 

Sem pessoas qualificadas nessas áreas, as empresas não podem aproveitar efetivamente as ferramentas ou seus dados. Mesmo as ferramentas de autoatendimento, que devem ser usadas pelo usuário médio de negócios, requerem alguém para ajudar a implantá-las. As empresas podem recorrer a equipes de suporte de fornecedores ou consultores terceirizados para ajudar se não conseguirem trazer alguém internamente.

**Organização de dados:** Para obter o máximo das soluções de análise, esses dados precisam estar organizados. Isso significa que os bancos de dados devem ser configurados corretamente e integrados adequadamente. Isso pode exigir a construção de um armazém de dados, que pode armazenar dados de uma variedade de aplicativos e bancos de dados em um local central. 

As empresas podem precisar comprar um software de preparação de dados dedicado também para garantir que os dados estejam unidos e limpos para que a solução de análise os consuma da maneira correta. No contexto de big data, uma empresa pode querer considerar especificamente software de processamento e distribuição de big data. Isso frequentemente requer um analista de dados qualificado, funcionário de TI ou um consultor externo para ajudar a garantir que a qualidade dos dados esteja no seu melhor para uma análise fácil.

**Adoção do usuário:** Não é sempre fácil transformar uma empresa em uma empresa orientada por dados. Particularmente em empresas mais estabelecidas que têm feito as coisas da mesma maneira por anos, não é simples forçar ferramentas de análise aos funcionários, especialmente se houver maneiras de evitá-las. Se houver outras opções, como planilhas ou ferramentas existentes que os funcionários possam usar em vez do software de análise, eles provavelmente seguirão esse caminho. No entanto, se os gerentes e líderes garantirem que as ferramentas de análise são uma necessidade no dia a dia de um funcionário, então as taxas de adoção aumentarão.

### Quais Empresas Devem Comprar Software de Análise de Big Data?

Como tem sido frequentemente dito, os dados são o combustível que impulsiona os negócios modernos. Embora seja um clichê, não há dúvida de que é verdade. Portanto, empresas em todo o mundo e em todos os setores devem considerar algum tipo de solução de análise, como a análise de big data, para dar sentido a esses dados e começar a tomar decisões baseadas em dados. 

**Serviços financeiros:** Dentro de instituições financeiras, como corretoras de seguros, bancos e cooperativas de crédito, é comum o uso de uma série de sistemas diferentes. Essas empresas têm dados que vão desde registros de clientes, até transações, dados de mercado e mais. Com a proliferação de sistemas vem mais dados. Com uma solução de análise robusta em vigor, elas podem obter uma melhor compreensão dos dados que estão sendo produzidos pelos vários sistemas em toda a empresa. Como um setor altamente regulamentado, os usuários podem se beneficiar de capacidades de acesso governado, que podem ser particularmente benéficas, pois podem ajudar na auditoria dos processos da empresa.

**Saúde:** No espaço da saúde, práticas de dados ruins podem ter consequências graves ou até mesmo fatais. O software de análise de big data pode ajudar essas organizações a ter uma visão abrangente de seus dados, como registros de pacientes, reivindicações de seguro, finanças e mais. Através da implementação de análises, as empresas de saúde podem reduzir riscos e custos, e tornar seu faturamento e cobranças mais inteligentes.

**Varejo** : Organizações de varejo, sejam elas B2C, B2B, D2C ou outras, dependem de dados para tomar decisões informadas. Por exemplo, um vendedor de impressoras, para administrar um negócio bem-sucedido, deve acompanhar muitas coisas, como seu inventário, vendas, sua equipe de vendas e devoluções. Se todos esses dados forem mantidos isolados em diferentes sistemas, não há uma única fonte de verdade e os departamentos não podem ter uma conversa sobre o estado real dos dados do negócio. Com o software de análise de big data configurado e conectado a todas as fontes de dados relevantes, qualquer negócio de varejo pode ver benefícios e tomar decisões significativas baseadas em dados.

### Como Comprar Software de Análise de Big Data

#### Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Análise de Big Data

Se uma empresa está apenas começando sua jornada de análise, o g2.com pode ajudar na seleção do melhor software para a empresa e caso de uso específicos. Como a solução particular pode variar com base no tamanho da empresa e no setor, o G2 é um ótimo lugar para classificar e filtrar avaliações com base nesses critérios, entre muitos outros.

Como mencionado acima, a variedade, volume e velocidade dos dados são vastos. Portanto, os usuários devem pensar em como a solução particular se encaixa em suas necessidades específicas, bem como em suas necessidades futuras à medida que acumulam mais dados. 

Para encontrar a solução certa, os compradores devem determinar os pontos problemáticos e anotá-los. Estes devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisarão usar este software, pois isso determina o número de licenças que provavelmente comprarão.

Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a dar o pontapé inicial na criação de uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais.

Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir uma solicitação de informações (RFI), uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de um software de análise de big data.

#### Comparar Produtos de Software de Análise de Big Data

**Crie uma lista longa**

Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação após todas as demonstrações estarem completas, ajuda a preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.

**Crie uma lista curta**

A partir da lista longa de fornecedores, é útil reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de concorrentes, de preferência não mais do que três a cinco. Com esta lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.

**Conduza demonstrações**

Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma semelhante e veja como cada fornecedor se compara à concorrência. 

#### Seleção de Software de Análise de Big Data

**Escolha uma equipe de seleção**

Como o software de análise de big data é tudo sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção seja orientado por dados também. A equipe de seleção deve comparar notas, fatos e números que anotaram durante o processo, como tempo para insight, número de visualizações e disponibilidade de capacidades de análise avançada.

**Negociação**

Só porque algo está escrito na página de preços de uma empresa, não significa que não seja negociável (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.

**Decisão final**

Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno tamanho de amostra de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.

### Quanto Custa o Software de Análise de Big Data?

As empresas decidem implantar software de análise de big data com o objetivo de obter algum grau de retorno sobre o investimento (ROI).

#### Retorno sobre o Investimento (ROI)

Como estão procurando recuperar suas perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, este software é normalmente cobrado por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa. Mais usuários geralmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro.

Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre pré e pós-implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até mesmo produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da ferramenta de análise de big data.

### Implementação de Software de Análise de Big Data

**Como o Software de Análise de Big Data é Implementado?**

A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes díspares (por exemplo, aplicativos, bancos de dados, etc.), muitas vezes é sensato utilizar uma parte externa, seja um especialista em implementação do fornecedor ou uma consultoria terceirizada. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e como usar o software de forma eficiente e eficaz.

**Quem é Responsável pela Implementação do Software de Análise de Big Data?**

Pode ser necessário muitas pessoas, ou muitas equipes, para implantar adequadamente uma plataforma de análise. Isso ocorre porque os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, é raro que uma pessoa ou mesmo uma equipe tenha uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional em vigor, uma empresa pode juntar seus dados e começar a jornada de análise, começando com a preparação e gerenciamento adequados dos dados.

### Tendências de Software de Análise de Big Data

**Alfabetização em dados**

Os dados de negócios não estão mais trancados em silos. Com soluções de análise de big data, mais usuários em uma empresa podem encontrar, acessar e analisar esses dados. Além disso, [software de inteligência artificial (IA)](https://www.g2.com/categories/artificial-intelligence), como [software de processamento de linguagem natural (NLP)](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp), ajudam a tornar a busca por dados mais fácil e poderosa, fornecendo resultados mais precisos.

Implementar software de análise tem sido uma grande iniciativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem uma visibilidade mais profunda dos dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de todas as suas várias fontes.

**Mudança para a nuvem**

A mudança da análise de dados local para a nuvem está em andamento há vários anos, com mais e mais empresas movendo seus dados e insights de dados para a nuvem. Isso está acontecendo por várias razões, como tempo para insights. A mudança da infraestrutura local ajudou muitas empresas a permitir o trabalho com dados em qualquer lugar onde se tenha acesso à nuvem—em qualquer lugar com acesso à internet. 

**IA conversacional**

Historicamente, para consultar dados dentro de uma solução de análise, os usuários precisavam dominar uma linguagem de consulta como SQL. Com o aumento das interfaces conversacionais, os usuários descobrem os dados e insights que estão procurando usando linguagem intuitiva. Métodos intuitivos de consulta de dados significam permitir que uma base de usuários maior acesse e entenda os dados da empresa.

**Aprendizado de máquina**

A IA está rapidamente se tornando um recurso promissor de soluções de análise ao longo de toda a jornada de dados, desde a ingestão até os insights. Desde a preparação de dados com IA até insights inteligentes, nos quais a plataforma sugere visualizações para o usuário final, as soluções de análise de big data estão se tornando rapidamente mais poderosas. O aprendizado de máquina está ajudando os usuários finais a descobrir insights ocultos, permitindo que eles façam sentido dos dados e os ajudem a entender o que estão vendo.