# Melhor Software de Análise de Big Data - Página 2 *By [Bijou Barry](https://research.g2.com/insights/author/bijou-barry)* O software de análise de big data fornece insights sobre grandes e complexos conjuntos de dados coletados de clusters de big data, ajudando os usuários de negócios a entender tendências, padrões e anomalias nos dados através de visualizações, relatórios e painéis, muitas vezes exigindo linguagens de consulta para extrair dados de sistemas de arquivos não estruturados. ### Capacidades Principais do Software de Análise de Big Data Para se qualificar para inclusão na categoria de Análise de Big Data, um produto deve: - Consumir dados, consultar sistemas de arquivos e conectar-se diretamente a clusters de big data - Permitir que os usuários preparem conjuntos de dados complexos de big data em visualizações de dados úteis e compreensíveis - Criar relatórios, visualizações e painéis aplicáveis aos negócios com base em descobertas dentro dos conjuntos de dados ### Casos de Uso Comuns para Software de Análise de Big Data Engenheiros de dados, analistas e equipes de inteligência de negócios usam software de análise de big data para extrair valor de ambientes de dados não estruturados em larga escala. Casos de uso comuns incluem: - Consultar e analisar grandes clusters de dados Hadoop ou distribuídos para revelar insights de negócios - Detectar padrões e anomalias em conjuntos de dados de alto volume para tomada de decisões operacionais ou estratégicas - Construir gráficos e painéis de autoatendimento para partes interessadas não técnicas a partir de fontes de big data ### Como o Software de Análise de Big Data Difere de Outras Ferramentas O software de análise de big data é focado exclusivamente em manipular clusters de dados complexos e em larga escala em visualizações compreensíveis, diferenciando-se de [plataformas de análise](https://www.g2.com/categories/analytics-platforms), que suportam uma ampla gama de fontes de dados e conectores além do big data. As duas categorias são mutuamente exclusivas. Ferramentas de análise de big data são comumente usadas em empresas que executam Hadoop em conjunto com [software de processamento e distribuição de big data](https://www.g2.com/categories/big-data-processing-and-distribution) e integram-se com [software de data warehouse](https://www.g2.com/categories/data-warehouse) como o hub central para dados integrados. Algumas soluções também aproveitam [aprendizado de máquina](https://www.g2.com/categories/machine-learning) e [processamento de linguagem natural](https://www.g2.com/categories/natural-language-processing-nlp) para permitir consultas em linguagem natural. ### Insights da G2 sobre Software de Análise de Big Data Com base nas tendências de categoria na G2, a flexibilidade de consulta e a escalabilidade para grandes conjuntos de dados se destacam como capacidades notáveis. A geração mais rápida de insights a partir de ambientes de dados complexos se destaca como o principal benefício da adoção. ## Category Overview **Total Products under this Category:** 109 ## Trust & Credibility Stats **Por que você pode confiar nos rankings de software do G2:** - 30 Analistas e Especialistas em Dados - 7,400+ 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. ## Best Software de Análise de Big Data At A Glance - **Líder:** [Google Cloud BigQuery](https://www.g2.com/pt/products/google-cloud-bigquery/reviews) - **Melhor Desempenho:** [Kyvos Semantic Layer](https://www.g2.com/pt/products/kyvos-semantic-layer/reviews) - **Mais Fácil de Usar:** [Snowflake](https://www.g2.com/pt/products/snowflake/reviews) - **Mais Tendência:** [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) --- **Sponsored** ### 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 o site da empresa](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%3Fpage%3D2&secure%5Btoken%5D=41cffa6c7628da867751961737458f61903cceb8a725a564a27aa76fc56db544&secure%5Burl%5D=https%3A%2F%2Filum.cloud%2F%3Futm%3Dg2&secure%5Burl_type%5D=custom_url) --- ## Top-Rated Products (Ranked by G2 Score) ### 1. [ShareInsights](https://www.g2.com/pt/products/shareinsights/reviews) Accelerite Share Insights é uma plataforma de análise de big data de ponta a ponta que unifica diferentes operações de análise, como processamento de dados, armazenamento e visualização. Ela oferece vantagens únicas, como desenvolvimento de análises, gerenciamento do ciclo de vida das análises e preparação para o futuro. **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 12 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (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:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Accelerite](https://www.g2.com/pt/sellers/accelerite) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @Accelerite (1,090 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/5118410 (18 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 42% Médio Porte, 33% Empresa ### 2. [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 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 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) **Seller Details:** - **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 (66,154 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/215982/ (2,408 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador, Internet - **Company Size:** 62% Empresa, 19% Médio Porte ### 3. [Tinybird](https://www.g2.com/pt/products/tinybird/reviews) Tinybird é um serviço totalmente gerenciado do ClickHouse® projetado para desenvolvedores de software e equipes de produtos nativas de IA, permitindo que eles criem projetos de análise em tempo real em larga escala com esforço mínimo. Tinybird torna a integração do banco de dados de código aberto ClickHouse em aplicativos mais simples, rápida e confiável, permitindo que os engenheiros se concentrem no desenvolvimento de recursos em vez de na gestão de infraestrutura. Tinybird elimina as complexidades associadas à gestão tradicional de bancos de dados, tornando-se uma escolha ideal para equipes que desejam aproveitar o poder do ClickHouse sem o ônus da manutenção de servidores e preocupações com escalabilidade. O público-alvo do Tinybird inclui desenvolvedores de software, engenheiros de dados, fundadores técnicos e equipes de produtos nativas de IA que constroem capacidades de análise em tempo real em seus aplicativos. Com a crescente demanda por processamento de dados em tempo real, o Tinybird atende a equipes que precisam entregar insights de forma rápida e eficiente. Os casos de uso do Tinybird abrangem várias indústrias, incluindo SaaS, e-commerce, finanças, criptomoedas, IA e IoT, onde a análise de dados em tempo real é crucial para a tomada de decisões e eficiência operacional. Ao fornecer um serviço gerenciado, o Tinybird permite que engenheiros de software implementem recursos de análise em dias, em vez de meses, acelerando significativamente os cronogramas dos projetos. Os principais recursos do Tinybird incluem um banco de dados ClickHouse hospedado, além de camadas de ingestão de dados e API gerenciadas, que simplificam o processo de integração de análises em aplicativos. As ferramentas de autenticação integradas aumentam a segurança e a privacidade dos dados, com suporte para políticas de acesso em nível de linha usando JWTs. O armazenamento e consulta de logs de observabilidade gratuitos permitem que os usuários monitorem o uso e o desempenho. Recursos nativos de IA, incluindo o Tinybird Code - um agente CLI com profundo conhecimento do ClickHouse - além do Tinybird MCP Server, tornam a integração de recursos de análise em aplicativos LLM mais simples e robusta. Além disso, a arquitetura do Tinybird é projetada para lidar com a escalabilidade automaticamente, permitindo que as equipes se concentrem em suas tarefas principais de desenvolvimento sem se preocupar em entender um novo banco de dados ou se preocupar com detalhes de infraestrutura. Para aqueles que desejam controle sobre a infraestrutura, o Tinybird oferece implantação autogerenciada, gratuitamente. Esta combinação única de recursos permite que os usuários lancem recursos orientados por dados rapidamente, mantendo alto desempenho e confiabilidade. O Tinybird se destaca no cenário de bancos de dados de análise em tempo real ao fornecer o desempenho de um dos bancos de dados OLAP mais rápidos do mundo sem a complexidade associada. Ao abstrair os desafios técnicos de gerenciar clusters e provisionar recursos, o Tinybird capacita as equipes a inovar e iterar em seus produtos mais rapidamente. A ênfase do serviço na facilidade de uso e implantação rápida o torna uma opção atraente para organizações que buscam aproveitar o poder da análise em tempo real sem o fardo de uma sobrecarga operacional extensa. Com o Tinybird, os usuários podem desbloquear o potencial de seus dados e gerar insights impactantes, tudo enquanto desfrutam de uma experiência de desenvolvimento contínua e eficiente. **Average Rating:** 4.1/5.0 **Total Reviews:** 14 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 9.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 9.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Tinybird](https://www.g2.com/pt/sellers/tinybird) - **Website da Empresa:** https://tinybird.co - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** New York, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/35704741 (52 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 50% Médio Porte, 36% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (6 reviews) - Análise (4 reviews) - Integrações fáceis (4 reviews) - Recursos (4 reviews) - Integrações (4 reviews) **Cons:** - Suporte ao Cliente Ruim (3 reviews) - Falta de Recursos (2 reviews) - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (2 reviews) - Personalização Limitada (2 reviews) ### 4. [StarTree](https://www.g2.com/pt/products/startree/reviews) StarTree Cloud é um banco de dados como serviço (DBaaS) de análise em tempo real voltado para o usuário, totalmente gerenciado, projetado para OLAP em velocidade e escala massivas. Baseado no Apache Pinot™, o StarTree Cloud oferece confiabilidade de nível empresarial e capacidades avançadas, como armazenamento em camadas, além de índices e conectores adicionais. Ele se integra perfeitamente com bancos de dados transacionais e plataformas de streaming de eventos, ingerindo dados a milhões de eventos por segundo e indexando-os para respostas de consulta extremamente rápidas. O StarTree Cloud está disponível na sua nuvem pública favorita ou para implantação SaaS privada. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 29 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 6.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 8.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 7.9/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [StarTree](https://www.g2.com/pt/sellers/startree) - **Website da Empresa:** https://www.startree.ai/ - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Mountain View, California - **Twitter:** @startreedata (2,267 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/startreedata/ (123 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador, Serviços Financeiros - **Company Size:** 38% Pequena Empresa, 31% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Análise (4 reviews) - Consulta Rápida (4 reviews) - Conjuntos de Dados Grandes (4 reviews) - Desempenho (4 reviews) - Manipulação de Big Data (3 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (4 reviews) - Configuração Complexa (3 reviews) - Configuração Difícil (3 reviews) - Documentação Insuficiente (3 reviews) - Documentação Ruim (3 reviews) ### 5. [Gathr.ai](https://www.g2.com/pt/products/gathr-ai/reviews) Gathr.ai impulsiona a IA com contexto de dados completo para uma inteligência de maior qualidade. Com discurso de dados de alta fidelidade desde o primeiro dia, os usuários podem obter respostas baseadas em dados para as perguntas de 'por que', 'e se' e 'como faço para' que impulsionam os KPIs de negócios. Essa inteligência é entregue nativamente sobre o patrimônio de dados existente da organização — incluindo armazéns de dados, bancos de dados, motores SQL federados e sistemas operacionais. Empresas líderes em diversos setores também confiam na Gathr.ai para construir pipelines de dados de alto desempenho, soluções personalizadas de Dados+IA e experiências analíticas orientadas para a ação. Construído para criadores, o Gathr.ai oferece agilidade, desempenho e controle. Ele se integra ao stack existente — integrando sistemas upstream e downstream sem necessidade de encanamento extra. Ele dá aos desenvolvedores velocidade de kit inicial e liberdade total de extensão. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 33 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 9.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Gathr.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/gathr-ai) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** Los Gatos, CA, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/gathr-one (73 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Engenheiro de Software Associado - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Software de Computador - **Company Size:** 79% Médio Porte, 21% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integrações (9 reviews) - Gestão de Dados (7 reviews) - Arraste (6 reviews) - Facilidade de Uso (6 reviews) - Integrações fáceis (6 reviews) **Cons:** - Problemas de Acesso (1 reviews) - Problemas de Conexão (1 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Falta de Dados em Tempo Real (1 reviews) - Otimização de Desempenho (1 reviews) ### 6. [Plotly Dash Enterprise](https://www.g2.com/pt/products/plotly-dash-enterprise/reviews) Dash é a solução confiável para operacionalizar modelos Python, permitindo que as equipes de ciência de dados se concentrem em dados e modelos, enquanto ainda produzem e implantam aplicativos prontos para empresas. O que normalmente exigiria uma equipe de desenvolvedores de back-end, desenvolvedores de front-end e TI pode ser feito com Dash. Ele permite que as equipes de ciência de dados construam, projetem, implantem e gerenciem com segurança aplicativos orientados por dados que se alinham com os objetivos de negócios. As empresas podem entregar suas iniciativas de dados, analíticas e de IA de forma rápida e eficaz -- sem necessidade de JavaScript, CSS, CronJobs ou DevOps. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 36 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.8/10 (Category avg: 8.9/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Plotly](https://www.g2.com/pt/sellers/plotly) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Montréal, CA - **Twitter:** @plotlygraphs (41,370 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/3327684/ (108 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador - **Company Size:** 47% Pequena Empresa, 31% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Recursos de Gráficos (1 reviews) - Facilidade de Codificação (1 reviews) - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Gestão de Painel (1 reviews) - Visualização de Dados (1 reviews) ### 7. [Strategy Mosaic](https://www.g2.com/pt/products/strategy-mosaic/reviews) Strategy Mosaic, da Strategy (anteriormente MicroStrategy), é uma solução de camada semântica universal de nível empresarial projetada para aprimorar as capacidades de Inteligência Artificial (IA) e Business Intelligence (BI) dentro das organizações. Ela aborda desafios críticos como fragmentação de dados e métricas inconsistentes, que levam a respostas de IA não confiáveis, riscos de conformidade e custos descontrolados na nuvem. A camada semântica universal que o Mosaic fornece serve como um repositório centralizado para definições de negócios, hierarquias e regras de segurança, garantindo que todos os usuários acessem métricas e KPIs consistentes, independentemente das ferramentas que utilizem. Esta única fonte de verdade é monitorada ativamente pela nossa camada integrada Sentinel, que o move de auditorias reativas para governança proativa e em tempo real. O Sentinel fornece inteligência imediata sobre potenciais violações de dados, riscos de conformidade e oportunidades de economia de custos, ajudando você a otimizar os gastos com a nuvem e prevenir violações antes que aconteçam. Além disso, o Mosaic capacita as organizações a construir uma base auditável para a IA. Ao fornecer uma camada de contexto empresarial rico e definições consistentes e legíveis por humanos, o Mosaic dá aos modelos de IA a compreensão profunda necessária para fornecer respostas mais precisas e verificáveis. Isso acelera o tempo para obter insights, permite que você acabe com o bloqueio de fornecedores e reduz drasticamente o custo total de propriedade (TCO) ao eliminar retrabalhos de dados dispendiosos e otimizar os processos de gerenciamento de dados. Em resumo, o Strategy Mosaic se destaca ao abordar as questões fundamentais de fragmentação de dados e governança. Sua conectividade robusta, camada semântica centralizada e foco em fornecer dados confiáveis fazem dele uma ferramenta inestimável para organizações que buscam aprimorar suas capacidades analíticas e aproveitar a IA de forma eficaz. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 15 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Strategy (formerly MicroStrategy)](https://www.g2.com/pt/sellers/strategy-formerly-microstrategy) - **Website da Empresa:** https://www.strategy.com/software - **Ano de Fundação:** 1989 - **Localização da Sede:** Tysons Corner, VA - **Twitter:** @MicroStrategy (302,977 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/strategy/ (3,444 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 53% Empresa, 40% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (2 reviews) - Recursos (2 reviews) - Relatório (2 reviews) - Análise de Dados (1 reviews) - Modelagem de Dados (1 reviews) **Cons:** - Insetos (2 reviews) - Problemas de Bugs (1 reviews) - Depurando Problemas (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Curva de Aprendizado (1 reviews) ### 8. [Savant Labs](https://www.g2.com/pt/products/savant-labs/reviews) Savant é uma plataforma de automação de IA desenvolvida para equipes de finanças, impostos e contabilidade de empresas. Ela transforma trabalhos manuais e desorganizados de dados, como extração, preparação, reconciliação e relatórios, em fluxos de trabalho governados centralmente, para que as equipes possam ser mais eficientes sem sacrificar precisão, controle ou conformidade. Confiada por empresas da Fortune 500, a Savant detecta erros antes de serem arquivados, garante prontidão para auditorias sem correria e devolve o tempo às equipes financeiras. O QUE DIFERENCIA A SAVANT Ao contrário de ferramentas de IA de uso geral ou plataformas de análise legadas, a Savant foi construída especificamente para fluxos de trabalho financeiros onde 99% de precisão não é suficiente — porque erros de 1% em escala se tornam achados de auditoria, reemissões e exposição à conformidade. Três coisas tornam a Savant diferente - Determinística, não probabilística: Savant usa agentes de IA baseados em regras, não suposições de LLM. Entradas consistentes produzem saídas consistentes. - Governança é integrada, não acoplada: Trilha de auditoria, linhagem de dados, controles SOX e acesso baseado em funções são padrão, não complementos. - Lida com dados que outras ferramentas não conseguem: Processamento nativo para PDFs, documentos digitalizados e faturas — os dados não estruturados que quebram fluxos de trabalho legados. CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS - Automação de dados com IA: Automatize qualquer tarefa de dados de ponta a ponta — preparação, mistura, transformação, publicação e alertas. Funciona com dados estruturados e não estruturados, incluindo PDFs, documentos digitalizados e extratos de ERP. - Motor de fluxo de trabalho determinístico: Agentes de IA seguem lógica passo a passo com validação em cada estágio. Mesmas entradas produzem as mesmas saídas, sempre — sem caixas pretas, sem suposições probabilísticas. - Trilha de auditoria e linhagem de dados integradas: Cada etapa do fluxo de trabalho é registrada automaticamente. Linhagem completa de dados da fonte à saída. Sem documentação manual, sem reconstrução de etapas em cadeias de e-mail. - Conformidade SOX por design: Segregação de funções, controle de versão, gerenciamento de aprovações e histórico de atividades do usuário são integrados desde o primeiro dia. - Tratamento de exceções com intervenção humana: Savant sinaliza proativamente exceções para revisão humana, permitindo que analistas detectem erros antes de chegarem a um arquivamento. A IA aprende com os julgamentos humanos ao longo do tempo. - Mais de 500 conectores empresariais: Conecte-se aos seus ERPs, CRMs, plataformas de BI, sistemas de arquivos, e-mail e mais, prontos para uso. - Interface amigável: Sem SQL, sem código, sem tickets de TI. Se sua equipe pode usar Excel, pode construir e executar fluxos de trabalho na Savant. - Segurança de nível empresarial: SOC 2 Tipo II, SOC 1 Tipo II, ISO 27001. SSO/SAML, controle de acesso baseado em funções, implantação em nuvem privada e VPC disponíveis. CASOS DE USO - Automação de fechamento de fim de mês e fim de ano - Reconciliações financeiras e ajustes - Preparação de provisão de impostos - Cálculos de rateio estadual - Reconciliação de impostos sobre vendas e uso - Extração de dados de PDFs, faturas e documentos digitalizados - Consolidação de dados de ERP em vários sistemas - Contabilidade intercompanhias e relatórios multi-entidade - Preparação de pacotes de evidências de auditoria - Publicação de relatórios recorrentes e painéis **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 39 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.8/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 9.2/10 (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) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Savant Labs](https://www.g2.com/pt/sellers/savant-labs) - **Website da Empresa:** https://www.savantlabs.io - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/savant-labs (62 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Top Industries:** Software de Computador, Logística e Cadeia de Suprimentos - **Company Size:** 48% Médio Porte, 30% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (14 reviews) - Suporte ao Cliente (9 reviews) - Interface do Usuário (7 reviews) - Integrações (6 reviews) - Escalabilidade (6 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (7 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (6 reviews) - Problemas de Integração (3 reviews) - Problemas de Acesso (2 reviews) - Gestão de Dados (2 reviews) ### 9. [Datacoves](https://www.g2.com/pt/products/datacoves/reviews) Datacoves é uma plataforma empresarial de DataOps com dbt Core e Airflow gerenciados para transformação e orquestração de dados. Oferecemos o VS Code no navegador para desenvolvimento dbt com a capacidade de incluir extensões preferidas do VS Code e bibliotecas Python, como a extensão oficial do Snowflake e o Snowpark. Você também pode usar opcionalmente nosso Airbyte e Superset gerenciados para uma solução completa de ponta a ponta. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 17 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.4/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 8.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 8.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datacoves Inc](https://www.g2.com/pt/sellers/datacoves-inc) - **Ano de Fundação:** 2021 - **Localização da Sede:** Thousand Oaks, California - **Twitter:** @datacoves (478 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/datacoves/ (13 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 47% Empresa, 29% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Integração de API (1 reviews) - Melhoria Contínua (1 reviews) - Suporte ao Cliente (1 reviews) - Painéis de controle (1 reviews) - Centralização de Dados (1 reviews) **Cons:** - Sobrecarga de Alertas (1 reviews) - Problemas no Painel de Controle (1 reviews) - Problemas de Integração (1 reviews) - Falta de Informação (1 reviews) - Visualização Limitada (1 reviews) ### 10. [Keboola](https://www.g2.com/pt/products/keboola/reviews) Keboola é a plataforma unificada de orquestração de IA e Dados que capacita as organizações a transformar dados em valor de negócio de forma mais rápida e segura do que nunca. Atua como seu co-piloto de IA agente para fluxos de trabalho de dados, automatizando tudo, desde a integração até a obtenção de insights. Com a Keboola, equipes de engenharia, nativos digitais, CTOs de startups e líderes de inovação podem rapidamente construir e gerenciar produtos de dados, aplicações, agentes de IA e equipes autônomas de forma integrada—sem sacrificar a conformidade ou a segurança. Construído para Cada Persona de Dados: Seja você um engenheiro de dados experiente ou um analista de negócios, a Keboola é feita para garantir seu sucesso. Engenheiros de dados adoram a extensibilidade aberta – codifique em SQL, Python, R, ou use nossa API/CLI para personalizar qualquer etapa. Analistas e não programadores adoram a interface de autoatendimento – montagem de pipeline de dados com apontar e clicar, transformações de arrastar e soltar com texto para SQL na camada semântica, e implantação com um clique de fluxos de trabalho pré-construídos. A colaboração é perfeita, com espaços de trabalho compartilhados e sandboxes que permitem que as equipes construam e compartilhem produtos de dados livremente sem afetar a produção. O que nos diferencia? Com a Keboola, você pode construir e gerenciar produtos de dados, aplicações, agentes de IA e equipes autônomas de forma integrada—sem sacrificar a conformidade ou a segurança. 🔗 Conectividade Unificada: Conecte-se facilmente a mais de 700 fontes de dados (bancos de dados, aplicativos SaaS e APIs). Fluxos em tempo real, Captura de Dados de Mudança ou em lote. 🤖 Orquestração de IA Agente: O motor orientado por IA da Keboola orquestra pipelines de dados e fluxos de trabalho de ML automaticamente. Ele pode acionar os próximos passos com base em eventos de dados ou verificações de qualidade, e alocar recursos dinamicamente. Pense nisso como um piloto automático para seus dados e IA, garantindo que os pipelines funcionem de forma otimizada e se recuperem sozinhos de contratempos. 🛡️ Governança e Segurança Integradas: Cada conjunto de dados e processo na Keboola é governado. Controles de acesso granulares, rastreamento de linhagem e logs de auditoria são nativos da plataforma. A conformidade é simplificada – SOC 2, GDPR e padrões da indústria são suportados nativamente. 🚀 Desenvolvimento e Prototipagem Rápidos: Inove sem restrições. Crie sandboxes de desenvolvimento/teste isolados em segundos para prototipar novos produtos de dados ou modelos de IA. 🌎 Escalabilidade Multi-Cloud: Construído em uma arquitetura nativa da nuvem, a Keboola escala conforme suas necessidades. Implante na nuvem de sua preferência (AWS, Azure, GCP) e deixe a Keboola lidar com o trabalho pesado – computação elástica, processamento paralelo e otimização de carga de trabalho. Comece pequeno e escale para cargas de trabalho empresariais globalmente, sem re-arquitetar. 💡 Ativação de Insight de Ponta a Ponta: Como a Keboola unifica seus pipelines de dados, análises e ML, você pode ir de dados brutos a insights orientados por IA em tempo recorde. Por que Keboola: Em vez de juntar várias ferramentas para integração, ETL/ELT, catálogos de dados, automação e IA, a Keboola oferece uma única plataforma que faz tudo – com facilidade e inteligência sem precedentes. Nossos clientes substituíram de 5 a 10 ferramentas distintas pela solução unificada da Keboola, acelerando drasticamente a entrega. Junte-se a mais de 30.000 empresas e líderes do setor que usam a Keboola para potencializar suas equipes de dados. Seja para entregar dados a Agentes de IA, simplificar um complexo patrimônio de dados ou construir e compartilhar produtos de dados para negócios, a plataforma de orquestração de IA da Keboola se adapta às suas necessidades – liberando você para focar na inovação e no crescimento dos negócios. **Average Rating:** 4.6/5.0 **Total Reviews:** 133 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 9.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Keboola](https://www.g2.com/pt/sellers/keboola) - **Website da Empresa:** https://www.keboola.com - **Ano de Fundação:** 2008 - **Localização da Sede:** Prague - **Twitter:** @keboola (2,006 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/keboola/ (113 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Who Uses This:** Analista de Dados, Engenheiro de Dados - **Top Industries:** Tecnologia da Informação e Serviços, Marketing e Publicidade - **Company Size:** 64% Médio Porte, 21% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (34 reviews) - Recursos (27 reviews) - Gestão de Dados (25 reviews) - Integrações (25 reviews) - Suporte ao Cliente (24 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (13 reviews) - Complexidade (12 reviews) - Curva de Aprendizado Íngreme (10 reviews) - Gestão de Dados (9 reviews) - Caro (8 reviews) ### 11. [Deep.BI](https://www.g2.com/pt/products/deep-bi/reviews) Deep.BI mede métricas de consumo de conteúdo e fornece pontuação de engajamento do usuário para impulsionar a entrega de conteúdo dos editores, ferramentas de marketing e paywalls para crescer, engajar e reter audiências. Deep.BI coleta todos os tipos de dados brutos de eventos relacionados à publicação, como o comportamento dos leitores e o desempenho do conteúdo, e analisa esses dados em tempo real (latência de sub-segundo entre a ingestão e a visualização dos dados). Ao coletar dados brutos de primeira mão (sem amostragem e sem agregação), os editores obtêm uma flexibilidade sem precedentes na construção de suas próprias métricas, relatórios e diferentes estratégias para diferentes tipos de conteúdo. Isso também permite que os editores testem rapidamente hipóteses tanto em dados ao vivo quanto históricos. Esses painéis e relatórios são compartilháveis e personalizáveis entre equipes, tornando a carga de trabalho dos analistas muito mais leve e dando-lhes a capacidade de entregar o que desejam da maneira que desejam e em velocidades relâmpago! **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 10 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 7.5/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Deep.BI](https://www.g2.com/pt/sellers/deep-bi) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** San Francisco, California - **Twitter:** @_DeepBI (965 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/deep-bi/ (20 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Pequena Empresa, 40% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Análise (2 reviews) - Insights (2 reviews) - Geração de Insights (2 reviews) - Engajamento do Público (1 reviews) - Automação (1 reviews) **Cons:** - Dificuldade de Codificação (1 reviews) - Interface Confusa (1 reviews) - Não Intuitivo (1 reviews) - Design de Interface Ruim (1 reviews) - Design de UI ruim (1 reviews) ### 12. [HyperAspect Cognitive Cloud](https://www.g2.com/pt/products/hyperaspect-cognitive-cloud/reviews) HyperAspect Cognitive Cloud é uma plataforma empresarial de análise e automação de IA que capacita os usuários a aproveitar big data para impulsionar a tomada de decisões estratégicas e eficientes em todos os departamentos. Trazemos IA responsável e processamento de linguagem natural para os processos centrais de uma organização com as estruturas de conformidade de segurança necessárias em indústrias intensivas em dados, como saúde, finanças, seguros, jurídico, marketing, varejo, serviços digitais profissionais. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 9.6/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [HyperAspect](https://www.g2.com/pt/sellers/hyperaspect) - **Ano de Fundação:** 2017 - **Localização da Sede:** Washinghton , US - **Página do LinkedIn®:** https://bg.linkedin.com/company/hyperaspect (11 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Médio Porte, 33% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Capacidades de IA (3 reviews) - Integração de IA (3 reviews) - Computação em Nuvem (3 reviews) - Suporte ao Cliente (3 reviews) - Integrações fáceis (3 reviews) **Cons:** - Caro (1 reviews) - Questões de Preços (1 reviews) ### 13. [BellaDati](https://www.g2.com/pt/products/belladati/reviews) Ferramenta ágil de análise e relatórios, que permite aos usuários de negócios tomar decisões informadas a partir de dados de negócios em tempo real. **Average Rating:** 3.5/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BellaDati](https://www.g2.com/pt/sellers/belladati) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Singapore, SG - **Twitter:** @BellaDati (291 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/belladati (14 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 866-668-0180 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 50% Empresa, 50% Pequena Empresa ### 14. [BIRD Analytics](https://www.g2.com/pt/products/bird-analytics/reviews) Insights relâmpago em escala empresarial! A plataforma BIRD Analytics fornece insights em tempo real sobre qualquer dado, seja ele em lote ou em movimento. Com suas capacidades nativas de nuvem full-stack, data warehouse empresarial escalável embutido, mais de 100 conectores prontos para uso com dashboards orientados por KPI, aceleradores de ERP e capacidades de streaming/evento, tenha certeza de que seus investimentos estão seguros na plataforma tecnológica certa para o futuro próximo. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 6 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 9.4/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [BirdAnalytics](https://www.g2.com/pt/sellers/birdanalytics) - **Ano de Fundação:** 2014 - **Localização da Sede:** Newark, US - **Twitter:** @BIRDanalytics (71 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/birdanalytics/about/ (17 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 15. [CUBO iQ® Enterprise](https://www.g2.com/pt/products/cubo-iq-enterprise/reviews) A globalização e o surgimento de novas aplicações exigem correlações precisas entre registros de entidades, que foram expressos com diferentes esquemas, formatos, campos e atributos. Em uma entidade privada, uma visão única de seus clientes é essencial para Inteligência de Negócios (BI) e mais. A resolução de identidade também é usada em aplicações relacionadas à qualidade de dados, como Gestão de Dados de Clientes (CDM) e Gestão de Dados Mestres (MDM). Em contextos como segurança nacional, é possível identificar perfis perigosos através da triagem de padrões, fornecendo correspondências visíveis em tempo real. No caso de serviços financeiros, pode identificar clientes associados a atividades ilícitas, como terrorismo, lavagem de dinheiro e fraude (realizando verificações de antecedentes). A maioria dos países desenvolvidos exige conformidade com as regulamentações Conheça Seu Cliente (KYC), Pessoa Politicamente Exposta (PEP) e Escritório de Controle de Ativos Estrangeiros (OFAC). Para o setor de saúde, permite a construção de um quadro abrangente de informações relacionadas ao paciente. As capacidades da resolução de identidade automatizada são precisas, rápidas e escaláveis, abordando especificamente esses e outros requisitos de correspondência de entidades. Visão. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 5 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 6.1/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Datos Maestros™](https://www.g2.com/pt/sellers/datos-maestros) - **Ano de Fundação:** 2019 - **Localização da Sede:** Bogotá, CO - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/datosmaestros (13 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 80% Pequena Empresa, 20% Médio Porte ### 16. [Jethro](https://www.g2.com/pt/products/jethro/reviews) Jethro faz o trabalho de Business Intelligence interativo em Big Data. Jethro permite que os usuários de Business Intelligence analisem e visualizem Big Data em tempo real e seu Motor de Aceleração SQL se integra perfeitamente com ferramentas de BI como Tableau ou Qlik. **Average Rating:** 4.5/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 8.9/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 7.8/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Jethro](https://www.g2.com/pt/sellers/jethro) - **Ano de Fundação:** 2012 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Twitter:** @JethroData (2,004 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/2894649 (45 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Empresa, 33% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (1 reviews) - Consulta Rápida (1 reviews) - Desempenho (1 reviews) - Poderoso (1 reviews) - Escalonamento (1 reviews) **Cons:** - Caro (2 reviews) - Complexidade (1 reviews) - Configuração Difícil (1 reviews) - Questões de Manutenção (1 reviews) ### 17. [Polyture](https://www.g2.com/pt/products/polyture/reviews) Polyture combina todos os principais elementos da pilha de dados moderna em um aplicativo que é intuitivo e gratuito para usar. A plataforma consiste em quatro módulos: Armazenamento, Fluxos de Dados, Aprendizado de Máquina Automatizado e Painéis. **Average Rating:** 5.0/5.0 **Total Reviews:** 4 **Seller Details:** - **Vendedor:** [Polyture](https://www.g2.com/pt/sellers/polyture) - **Localização da Sede:** Santa Clara, CA - **Twitter:** @PolytureData (25 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ### 18. [Website Development, Web Development, Product Development](https://www.g2.com/pt/products/website-development-web-development-product-development/reviews) Sobre a Incentius: Uma empresa de tecnologia da nova era que cria soluções inovadoras de inteligência empresarial habilitadas para a nuvem e plataformas fora do comum para startups, utilizando tecnologias seguras e escaláveis. Somos um fornecedor de serviços de engenharia de produtos e análise de dados para a gestão de crescimento empresarial de próxima geração, possibilitando a inovação usando tecnologias seguras e produtos empresariais padrão. **Average Rating:** 4.7/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 9.2/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Incentius](https://www.g2.com/pt/sellers/incentius) - **Ano de Fundação:** 2013 - **Localização da Sede:** Pune, IN - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/incentius (40 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Médio Porte #### Pros & Cons **Pros:** - Aprendizagem Fácil (1 reviews) - Economia de tempo (1 reviews) ### 19. [CelerData Cloud](https://www.g2.com/pt/products/celerdata-cloud/reviews) CelerData Cloud é o motor analítico mais rápido e seguro que impulsiona análises voltadas para o cliente e orientadas por IA em escala, oferecendo desempenho consistentemente confiável e imbatível com uma arquitetura à prova de futuro—garantindo acesso em tempo real a dados abertos sem atrasos de ingestão ou pipelines de dados caros. Impulsionado pelo StarRocks, o CelerData oferece 3X o desempenho/custo de qualquer outra solução no mercado e é a única plataforma projetada exclusivamente para permitir que os usuários simplifiquem sua arquitetura de data lake e abandonem a necessidade de um data warehouse. O CelerData é usado mundialmente por marcas líderes de mercado, incluindo Coinbase, Pinterest, Demandbase e Expedia, para gerar novos insights críticos para essas empresas orientadas por dados. **Average Rating:** 4.8/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise em tempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [CelerData](https://www.g2.com/pt/sellers/celerdata) - **Website da Empresa:** https://celerdata.com - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** Menlo Park, US - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/starrocks (65 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 67% Pequena Empresa, 33% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Suporte ao Cliente (3 reviews) - Consulta Rápida (3 reviews) - Desempenho (3 reviews) - Comunicação Rápida (2 reviews) - Processamento Rápido (2 reviews) ### 20. [DoubleCloud](https://www.g2.com/pt/products/doublecloud/reviews) DoubleCloud está encerrando operações. A empresa parou de criar novas contas em 1º de outubro de 2024 e fechará completamente em 1º de março de 2025. DoubleCloud se especializou em infraestrutura de análise de dados, oferecendo serviços gerenciados para tecnologias de dados de código aberto. Ao longo de suas operações, a DoubleCloud forneceu ferramentas para a construção de pipelines de dados, incluindo soluções para ingestão de dados, armazenamento, orquestração, ELT e visualização em tempo real. A empresa estava comprometida em ajudar as empresas a simplificar e otimizar suas operações de dados com tecnologias poderosas baseadas em código aberto. **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 4 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (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) **Seller Details:** - **Vendedor:** [DoubleCloud](https://www.g2.com/pt/sellers/doublecloud) - **Ano de Fundação:** 2022 - **Localização da Sede:** Dubai, AE - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/doublecloudplatform/ (6 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 75% Pequena Empresa, 25% Médio Porte ### 21. [Exploratory](https://www.g2.com/pt/products/exploratory/reviews) Exploratory permite que os usuários compreendam os dados transformando, visualizando e aplicando estatísticas avançadas e algoritmos de aprendizado de máquina. **Average Rating:** 4.2/5.0 **Total Reviews:** 3 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 10.0/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 3.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Exploratory](https://www.g2.com/pt/sellers/exploratory) - **Localização da Sede:** N/A - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/No-Linkedin-Presence-Added-Intentionally-By-DataOps (1 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Modelagem de ML (1 reviews) - Resolução de Problemas (1 reviews) - Melhoria da Produtividade (1 reviews) ### 22. [Kinetica](https://www.g2.com/pt/products/kinetica/reviews) Kinetica é o banco de dados para tempo e espaço. Kinetica facilita e acelera: - a ingestão de grandes quantidades de dados de IoT e outros conjuntos de dados contextuais - a fusão de conjuntos de dados usando junções espaciais e temporais - a análise de dados usando análises baseadas em SQL para análises espaciais, de grafos e séries temporais ou execução de modelos de ML em contêineres **Average Rating:** 4.3/5.0 **Total Reviews:** 2 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.3/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Kinetica](https://www.g2.com/pt/sellers/kinetica) - **Ano de Fundação:** 2016 - **Localização da Sede:** Arlington, Virginia, United States - **Twitter:** @KineticaHQ (3,470 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/kinetica/ (71 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Médio Porte ### 23. [SAS Visual Statistics](https://www.g2.com/pt/products/sas-visual-statistics/reviews) Vários usuários podem explorar dados, depois criar e refinar modelos preditivos de forma interativa. O processamento distribuído em memória reduz drasticamente o tempo de desenvolvimento de modelos, revelando rapidamente insights valiosos sobre os quais você pode agir. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 24 **User Satisfaction Scores:** - **Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?:** 8.1/10 (Category avg: 8.9/10) - **Análise de várias fontes:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 6.7/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [SAS Institute Inc.](https://www.g2.com/pt/sellers/sas-institute-inc-df6dde22-a5e5-4913-8b21-4fa0c6c5c7c2) - **Ano de Fundação:** 1976 - **Localização da Sede:** Cary, NC - **Twitter:** @SASsoftware (61,004 seguidores no Twitter) - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/1491/ (18,519 funcionários no LinkedIn®) - **Telefone:** 1-800-727-0025 **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 52% Empresa, 32% Pequena Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Facilidade de Uso (3 reviews) - Análise (2 reviews) - Suporte ao Cliente (2 reviews) - Aprendizado de Máquina (2 reviews) - Relatório (2 reviews) **Cons:** - Caro (3 reviews) - Dificuldade de Aprendizagem (2 reviews) - Custo (1 reviews) - Dificuldade de Personalização (1 reviews) - Dificuldade de Análise de Dados (1 reviews) ### 24. [Timbr](https://www.g2.com/pt/products/timbr/reviews) Timbr é a camada semântica baseada em ontologia usada por empresas líderes para tomar decisões mais rápidas e melhores com ontologias que transformam dados estruturados em conhecimento pronto para IA. Ao unificar dados empresariais em um grafo de conhecimento consultável por SQL, Timbr torna explícitas as relações, métricas e contexto, permitindo que tanto humanos quanto IA raciocinem sobre os dados com precisão e rapidez. Sua arquitetura aberta e modular conecta-se diretamente às fontes de dados existentes, virtualizando e governando-as sem replicação. O resultado é um modelo dinâmico e facilmente acessível que impulsiona análises, automação e LLMs através de SQL, APIs, SDKs e linguagem natural. Timbr permite que as organizações operacionalizem IA em seus dados - de forma segura, transparente e sem dependência de pilhas proprietárias - maximizando o ROI dos dados e permitindo que as equipes se concentrem em resolver problemas em vez de gerenciar complexidade. **Average Rating:** 4.4/5.0 **Total Reviews:** 7 **User Satisfaction Scores:** - **Análise de várias fontes:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 10.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 8.3/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Timbr.ai](https://www.g2.com/pt/sellers/timbr-ai) - **Ano de Fundação:** 2018 - **Localização da Sede:** Raanana , IL - **Página do LinkedIn®:** https://www.linkedin.com/company/timbr-ai (9 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 63% Pequena Empresa, 38% Empresa #### Pros & Cons **Pros:** - Recursos (2 reviews) - Suporte SQL (2 reviews) - Automação (1 reviews) - Análise de Dados (1 reviews) - Gestão de Dados (1 reviews) **Cons:** - Curva de Aprendizado (2 reviews) - Usabilidade Complexa (1 reviews) - Caro (1 reviews) - Personalização Limitada (1 reviews) ### 25. [Axiom](https://www.g2.com/pt/products/axiom-inc-axiom/reviews) Armazene e consulte dados ilimitados de máquinas com a plataforma de insights de dados nativa da nuvem da Axiom. **Average Rating:** 2.5/5.0 **Total Reviews:** 1 **User Satisfaction Scores:** - **Análise de várias fontes:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Análise em tempo real:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) - **Fluxo de trabalho de dados:** 5.0/10 (Category avg: 8.5/10) **Seller Details:** - **Vendedor:** [Axiom](https://www.g2.com/pt/sellers/axiom-fc226ec4-02fa-4efe-a8ac-3e1c49b513a9) - **Ano de Fundação:** 2020 - **Localização da Sede:** San Francisco, US - **Página do LinkedIn®:** https://linkedin.com/company/axiomhq (61 funcionários no LinkedIn®) **Reviewer Demographics:** - **Company Size:** 100% Pequena Empresa ## Parent Category [Software de Big Data](https://www.g2.com/pt/categories/big-data) ## Related Categories - [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) --- ## Buyer Guide ### 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.