Mejores plataformas de análisis
Las plataformas de análisis proporcionan un conjunto de herramientas para que las empresas transformen datos en bruto en información significativa y procesable. Permiten a las organizaciones explorar datos, descubrir tendencias, prever resultados futuros y apoyar la toma de decisiones informadas.
A diferencia de las herramientas limitadas a informar sobre el rendimiento pasado, las plataformas de análisis a menudo incluyen capacidades avanzadas como modelado predictivo, análisis estadístico y aprendizaje automático (ML). Estas plataformas están diseñadas para ser flexibles y escalables, apoyando una amplia gama de casos de uso en toda la empresa.
Estas plataformas se utilizan en casi todas las funciones empresariales, desde marketing y ventas hasta finanzas, operaciones y recursos humanos, apoyando tanto la planificación estratégica como el monitoreo del rendimiento diario. Desde analistas de datos y científicos hasta partes interesadas empresariales y ejecutivos, las plataformas de análisis son utilizadas por una amplia gama de personas. Mientras que los analistas se centran en explorar datos y generar información, las herramientas de autoservicio ahora permiten a los usuarios no técnicos interactuar directamente con los datos. Los equipos de TI apoyan la integración y seguridad de la plataforma, reflejando el creciente impulso para democratizar el acceso a los datos e integrar el análisis en la toma de decisiones diaria en toda la organización.
Las plataformas de análisis apoyan funciones críticas como la combinación y modelado de datos, permitiendo a los usuarios combinar datos de diversas fuentes y construir modelos de datos robustos e interconectados. Los resultados visuales —tableros, informes y gráficos interactivos— ayudan a los usuarios a explorar tendencias, profundizar en detalles granulares y comunicar información claramente.
A diferencia de las herramientas de visualización de datos independientes, que están limitadas a presentar información, las plataformas de análisis abarcan todo el flujo de trabajo analítico. Muchas también ofrecen capacidades avanzadas como análisis embebido, consulta en lenguaje natural y análisis aumentados, que aprovechan el ML para automatizar el descubrimiento de información y hacer que la exploración de datos sea más accesible para un público más amplio.
Las plataformas de análisis y el software de inteligencia empresarial (BI) a menudo trabajan en conjunto para apoyar a las organizaciones impulsadas por datos. Mientras que las herramientas de BI se centran en rastrear e informar sobre el rendimiento histórico a través de tableros e indicadores clave de rendimiento (KPI), las plataformas de análisis proporcionan capacidades más amplias que apoyan el análisis exploratorio y la planificación estratégica. BI responde "qué sucedió", mientras que las plataformas de análisis ayudan a los usuarios a entender por qué sucedió y qué podría suceder a continuación. En lugar de reemplazar a BI, las plataformas de análisis lo complementan al permitir una comprensión más profunda y empoderar a un rango más amplio de usuarios en toda la organización.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Plataformas de Análisis, un producto debe:
Ingerir e integrar datos de una amplia gama de fuentes estructuradas y semiestructuradas Preparar y transformar datos utilizando herramientas integradas para limpieza, enriquecimiento y formateo Soportar conexiones a diversas fuentes de datos, incluyendo cargas de archivos, bases de datos, interfaces de programación de aplicaciones (API) y aplicaciones SaaS Permitir a los usuarios modelar relaciones de datos, unir conjuntos de datos y explorar datos interactivamente Ofrecer herramientas para construir informes empresariales significativos, tableros y visualizaciones Permitir la creación y el intercambio de aplicaciones analíticas internas o información embebida entre equiposDestacado Plataformas de Análisis de un vistazo
G2 se enorgullece de mostrar reseñas imparciales sobre la satisfacción de user en nuestras calificaciones e informes. No permitimos colocaciones pagadas en ninguna de nuestras calificaciones, clasificaciones o informes. Conozca nuestras metodologías de puntuación.
Tableau es la plataforma de análisis impulsada por IA líder en el mundo. Ya sea que seas un usuario de negocios o un analista, Tableau convierte datos confiables en información procesable. Con nuestra
Tableau es una herramienta de visualización de datos que conecta e integra datos de diversas fuentes en un solo entorno para crear visualizaciones en tiempo real con fines diarios y estratégicos. A los revisores les gusta la interfaz fácil de usar de la herramienta, su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos, el apoyo de la comunidad y los tutoriales, y la flexibilidad para crear paneles para varios dispositivos y pantallas. Los revisores señalaron que Tableau puede ser desafiante para los recién llegados, requiere una configuración y calibración significativas, y gestionar las versiones de los libros de trabajo puede ser difícil sin herramientas externas, además su costo es a menudo una desventaja significativa.
580,771 seguidores en Twitter
Power BI Desktop pone el análisis visual al alcance de tu mano. Con esta poderosa herramienta de autoría, puedes crear visualizaciones de datos interactivas e informes. Conecta, combina, modela y vis
Power BI es una herramienta de análisis empresarial de Microsoft que proporciona visualizaciones interactivas y capacidades de inteligencia empresarial con una interfaz que permite a los usuarios crear sus propios informes y paneles. Los revisores mencionan con frecuencia la interfaz fácil de usar, la gran integración de fuentes y la facilidad de manejo de las funciones, lo que lo hace ideal para convertir datos en bruto en paneles interactivos y conocimientos. Los usuarios informaron que Power BI no admite archivos de más de 1 GB, carga los visuales lentamente y, a veces, los informes no coinciden con los datos reales.
13,090,136 seguidores en Twitter
SAS Viya es una plataforma de datos e inteligencia artificial nativa de la nube que permite a los equipos construir, desplegar y escalar inteligencia artificial explicable que impulsa decisiones confi
SAS Viya 3.5 es un software estadístico que ofrece una gama de algoritmos y características, integra soluciones y facilita la automatización a través de APIs REST. A los usuarios les gusta la capacidad del software para integrar datos de diversas fuentes, mostrarlos en paneles de control y su alta potencia de cálculo en un entorno de procesamiento distribuido. Los revisores mencionaron que la documentación para SAS Viya 3.5 no es completa, con información faltante y errores intermitentes que son difíciles de depurar, y el soporte al cliente a menudo tarda en responder.
61,046 seguidores en Twitter
Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial (BI) unificado basado en la nube a hiperescala. Con QuickSight, todos los usuarios pueden satisfacer diversas necesidades analíticas desde
Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial basado en la nube que permite a los usuarios crear paneles interactivos y visualizaciones para el análisis de datos. Los revisores aprecian la integración fluida de QuickSight con otros servicios de AWS, sus rápidas capacidades de procesamiento de datos y la facilidad para crear y compartir paneles interactivos. Los revisores señalaron limitaciones en la personalización de la visualización, una interfaz de usuario menos intuitiva en comparación con otras herramientas y desafíos en la configuración inicial y la curva de aprendizaje.
2,220,322 seguidores en Twitter
La plataforma de productos de IA y datos de Domo permite a las organizaciones convertir datos en conocimientos y soluciones accionables. Permite a los usuarios conectar sin problemas diversas fuentes
Domo es una herramienta de gestión y visualización de datos que integra diferentes fuentes de datos, automatiza flujos de trabajo y proporciona información en tiempo real para las empresas. Los revisores aprecian la capacidad de Domo para consolidar informes de múltiples fuentes de datos, automatizar tareas, proporcionar información en tiempo real y su interfaz fácil de usar que permite la creación sencilla de paneles y visualizaciones. Los revisores señalaron que Domo tiene una curva de aprendizaje pronunciada para los nuevos usuarios, a veces puede retrasarse con grandes conjuntos de datos y sus capacidades de visualización no son tan robustas como las de algunos competidores.
63,764 seguidores en Twitter
Sigma es la plataforma de aplicaciones y análisis de IA conectada al almacén de datos en la nube. Usando Sigma, los equipos de negocio y técnicos pueden construir aplicaciones de IA inteligentes y li
Sigma es una herramienta de análisis de datos que se conecta directamente a un almacén de datos en la nube, permitiendo a los usuarios analizar grandes conjuntos de datos en tiempo real sin necesidad de escribir consultas SQL complejas. Los usuarios mencionan frecuentemente la interfaz fácil de usar de Sigma, su capacidad para simplificar el trabajo con grandes conjuntos de datos y su integración perfecta con almacenes de datos en la nube como beneficios clave. Los revisores experimentaron problemas de rendimiento con Sigma, señalando que las consultas grandes pueden ser lentas si el almacén de datos no está optimizado correctamente, y que los tiempos de carga pueden ser lentos, especialmente en los paneles con múltiples mosaicos.
1,541 seguidores en Twitter
Kyvos es una capa semántica para IA y BI. Ofrece a las organizaciones una vista única, coherente y amigable para los negocios de todo su patrimonio de datos. Al estandarizar cómo se define y entiende
Kyvos es una herramienta de análisis de datos que permite a los usuarios desglosar datos de productos y clientes según varios parámetros, ejecutar informes complejos y manejar grandes conjuntos de datos sin necesidad de asistencia técnica. A los usuarios les gusta que Kyvos se integre bien con los sistemas existentes, soporte varias herramientas de BI, proporcione resultados consistentes en todas las plataformas y ofrezca un rendimiento rápido incluso con grandes conjuntos de datos. Los usuarios mencionaron que entender todas las características de Kyvos puede llevar tiempo, personalizar paneles y configurar modelos puede ser un desafío, y conectarse con sistemas más antiguos o aprender características avanzadas puede requerir un esfuerzo adicional.
692 seguidores en Twitter
Looker, la plataforma de inteligencia empresarial de Google Cloud, te permite conversar con tus datos. Las organizaciones recurren a Looker para BI de autoservicio y gobernado, para construir aplicaci
Looker Studio es una plataforma de inteligencia empresarial y visualización de datos que permite a los usuarios crear paneles de control y reportes dinámicos, e integrarse con varias bases de datos y productos de Google. Los usuarios mencionan frecuentemente la interfaz fácil de usar de Looker Studio, su capacidad para crear paneles en tiempo real y su integración perfecta con productos de Google y varias bases de datos como características destacadas. Los usuarios informaron problemas con la pronunciada curva de aprendizaje de Looker Studio, especialmente con LookML, opciones limitadas de visualización avanzada y un rendimiento lento al consultar grandes conjuntos de datos.
31,798,732 seguidores en Twitter
Oracle Analytics Cloud es una plataforma de análisis en la nube integral que te permite cambiar fundamentalmente cómo analizas y actúas sobre la información. Líderes, analistas y TI pueden acceder a
Oracle Analytics Cloud es una solución completa que incluye preparación de datos, visualización de datos, informes, aprendizaje automático integrado y se integra con bases de datos de Oracle. A los usuarios les gusta que Oracle Analytics Cloud sea una plataforma todo en uno que combina la visualización de datos, la analítica de autoservicio y las capacidades de aprendizaje automático con la solidez de la infraestructura en la nube de Oracle, y que sea fácilmente accesible desde cualquier lugar del mundo. Los usuarios mencionaron que Oracle Analytics Cloud es complejo de aprender para los nuevos usuarios, el rendimiento a menudo depende de qué tan bien esté modelado y dónde resida uno de los datos, y el precio se vuelve caro si se añade almacenamiento y uso de OCPU.
825,410 seguidores en Twitter
Hex es la mejor plataforma de análisis de IA del mundo. Con Hex, cualquiera puede explorar datos usando lenguaje natural, con o sin código, todo en un contexto confiable, en una plataforma potenciada
Hex es una plataforma que permite a los usuarios manipular conjuntos de datos, crear visualizaciones y alternar entre SQL y Python para el análisis y modelado de datos. Los revisores mencionan frecuentemente la interfaz intuitiva de la plataforma, la integración fluida de SQL y Python, y su capacidad para facilitar la colaboración a través de funciones como comentarios en vivo e historial de versiones. Los usuarios informaron limitaciones en la personalización de visualizaciones, fallos ocasionales al manejar grandes conjuntos de datos y problemas con la función de AI Magic que no siempre corrige el código con precisión.
6,680 seguidores en Twitter
Yellowfin es la única suite de análisis que combina con éxito paneles de control basados en acciones con análisis automatizado líder en la industria y narración de datos. Al ofrecer la mejor experien
Yellowfin es una plataforma de inteligencia empresarial y análisis que proporciona herramientas para la traducción de datos en conocimientos, la toma de decisiones basada en datos, informes de análisis de datos, narración de datos y funciones de colaboración. A los usuarios les gusta la interfaz de usuario intuitiva de Yellowfin, sus capacidades analíticas robustas, su potente visualización de datos y sus características de narración, así como su capacidad para integrarse con diversas fuentes de datos y proporcionar análisis en tiempo real con funciones de IA integradas. Los revisores señalaron que el rendimiento de Yellowfin puede verse afectado al manejar grandes conjuntos de datos, especialmente durante cargas pesadas de paneles, y que algunas funciones avanzadas tienen una curva de aprendizaje y podrían beneficiarse de una documentación y tutoriales más fáciles de usar.
5,799 seguidores en Twitter
IBM Cognos Analytics actúa como tu copiloto de confianza para los negocios con el objetivo de hacerte más inteligente, rápido y seguro en tus decisiones basadas en datos. IBM Cognos Analytics da a ca
IBM Cognos Analytics es una solución de inteligencia empresarial que ofrece informes, análisis e integración con diversas fuentes de datos. A los usuarios les gusta su interfaz fácil de usar, la capacidad de crear paneles visualmente atractivos e interactivos con un esfuerzo mínimo, y la amplia gama de opciones de visualización de datos que hacen que el proceso de análisis sea más eficiente. Los usuarios informaron que la interfaz puede parecer desactualizada, la configuración inicial puede ser compleja y el rendimiento puede disminuir con grandes conjuntos de datos o al configurar filtros o cálculos avanzados.
708,652 seguidores en Twitter
IBM Business Analytics Enterprise es un conjunto integral diseñado para unificar y agilizar los procesos de inteligencia empresarial, planificación, presupuestación, informes y pronósticos en las orga
708,652 seguidores en Twitter
Alteryx, a través de su plataforma Alteryx One, ayuda a las empresas a transformar datos complejos y desconectados en un estado limpio y listo para la IA. Ya sea que estés creando pronósticos financi
Alteryx es una herramienta de análisis de datos que simplifica tareas complejas de datos con una interfaz de arrastrar y soltar, permitiendo a los usuarios preparar, combinar y analizar datos sin necesidad de escribir código. A los usuarios les gusta la interfaz intuitiva de arrastrar y soltar de la herramienta, su amplia gama de conectores y herramientas preconstruidas, y sus fuertes capacidades de automatización, que ahorran tiempo y la hacen accesible tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Los revisores señalaron que Alteryx puede ser caro, especialmente para organizaciones más pequeñas o usuarios individuales, y que puede tener una curva de aprendizaje pronunciada, con algunas funciones avanzadas que son difíciles de gestionar y depurar sin una formación avanzada.
26,241 seguidores en Twitter
Databricks es la empresa de Datos e Inteligencia Artificial. Más de 20,000 organizaciones en todo el mundo, incluidas adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever y más del 60% de las
Databricks es una plataforma que unifica la ingeniería de datos, el análisis y el aprendizaje automático en una sola plataforma integrada. A los usuarios les gusta la capacidad de la plataforma para manejar grandes volúmenes de datos, permitir el desarrollo colaborativo a través de cuadernos y su integración con Apache Spark y otras herramientas, lo que la convierte en una herramienta útil para equipos orientados a los datos. Los usuarios experimentaron una curva de aprendizaje pronunciada, especialmente para los usuarios no técnicos o equipos nuevos en la computación distribuida, y también encontraron que la interfaz de usuario era menos moderna y que gestionar los costos en un entorno multiusuario era un desafío.
88,458 seguidores en Twitter
Más Información Sobre Plataformas de Análisis
¿Qué son las plataformas de software de análisis?
Las plataformas de análisis, también conocidas como plataformas de inteligencia empresarial (BI), permiten a las empresas obtener visibilidad de sus datos a través de la integración, limpieza, combinación, enriquecimiento, descubrimiento de datos y más. Estas herramientas son sistemas robustos que a veces requieren habilidades de TI y ciencia de datos para acceder y descifrar los datos de la empresa a través de consultas personalizadas.
Las plataformas de análisis ofrecen una visión integral de los datos de una empresa al extraer de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas a través de consultas detalladas. Los usuarios empresariales ocasionales también se benefician de las plataformas de análisis, que ofrecen paneles personalizables y la capacidad de profundizar en puntos de datos y tendencias particulares.
¿Qué tipos de herramientas y plataformas de análisis existen?
Software todo en uno
Plataformas de análisis de autoservicio
Las plataformas de análisis de autoservicio no requieren conocimientos de codificación, por lo que los usuarios finales empresariales pueden utilizarlas para sus necesidades de datos. El software de análisis empresarial basado en la nube a menudo proporciona funcionalidad de arrastrar y soltar para crear paneles, plantillas preconstruidas para consultar datos y, ocasionalmente, consultas en lenguaje natural para el descubrimiento de datos.
Software BI integrado
El software BI integrado puede integrar funcionalidad de análisis propietaria dentro de otras aplicaciones empresariales. Las empresas pueden elegir un producto integrado para promover la adopción por parte de los usuarios; al colocar el análisis dentro del software que se usa regularmente, las empresas permiten a los empleados aprovechar los datos disponibles. Estas soluciones proporcionan funcionalidad de autoservicio para que los usuarios empresariales promedio puedan usar los datos para mejorar la toma de decisiones.
Soluciones puntuales
Análisis de causa raíz
Las empresas de todos los tamaños producen grandes cantidades de datos de una variedad de fuentes diferentes. Puede ser difícil seguir el ritmo de los flujos de datos y detectar anomalías y tendencias en decenas, si no cientos (a veces incluso miles) de fuentes de datos. Algunas soluciones proporcionan al usuario una vista panorámica de sus datos y les alertan inteligentemente sobre cambios en tiempo real. Una vez alertados, pueden profundizar para evaluar la situación y resolverla.
¿Cuáles son las características comunes de las soluciones de análisis?
Las plataformas de software de análisis son una gran ayuda para cualquier organización que necesite visualización de datos oportuna de análisis de alto nivel. Las siguientes son algunas características principales dentro de las plataformas de análisis que pueden ayudar a los usuarios a sacar el máximo provecho de ellas:
Preparación de datos: Aunque existe software de preparación de datos independiente que ayuda a descubrir, combinar, combinar, limpiar y enriquecer datos, para que los grandes conjuntos de datos puedan integrarse, consumirse y analizarse fácilmente, las plataformas de análisis deben incorporar estas funcionalidades en su oferta principal. En particular, las plataformas de análisis deben admitir la combinación y modelado de datos, permitiendo al usuario final combinar datos de diferentes bases de datos y otras fuentes de datos y desarrollar modelos de datos robustos de estos datos. Este es un paso crítico para dar sentido al caos al combinar datos de varias fuentes.
Gestión de datos: Una vez que los datos están debidamente integrados, deben gestionarse. Esto incluye restringir el acceso a los datos a ciertos usuarios, por ejemplo. Aunque algunas empresas optan por una solución de gestión de datos independiente, como un almacén de datos, las plataformas de análisis deben, por definición, proporcionar algún nivel de gestión de datos.
Modelado y combinación de datos: Como se mencionó, no es eficiente y a menudo no es efectivo examinar los datos cuando están dispersos en muchos sistemas. Como una nube empresarial, las plataformas de análisis ayudan a las empresas a consolidar datos y combinar puntos de datos para comprender la relación entre los datos y obtener información profunda.
Informes y paneles: Los paneles en tiempo real y de múltiples capas son una característica central de las plataformas de análisis. Los usuarios pueden programar su software de análisis para mostrar métricas de su elección y crear múltiples paneles que muestren análisis relacionados con equipos o iniciativas específicas. Desde análisis predictivos de tráfico web hasta tasas de conversión de clientes durante un período especificado, los usuarios pueden elegir sus métricas preferidas para presentar en los paneles y crear tantos paneles como sea necesario.
Los administradores pueden ajustar los permisos de diferentes paneles para que sean accesibles a los usuarios de la empresa que más los necesiten. Los usuarios pueden compartir paneles específicos en monitores de oficina o tomar capturas de pantalla de los paneles para guardar y compartir según sea necesario. Algunos productos de plataformas de análisis pueden permitir a los usuarios explorar paneles en sus dispositivos móviles.
Autoservicio: Las organizaciones utilizan estas herramientas para construir paneles interactivos para descubrir información procesable. Esto permite a los usuarios empresariales como representantes de ventas, gerentes de recursos humanos, especialistas en marketing y otros miembros del equipo no relacionados con datos tomar decisiones basadas en datos empresariales relevantes.
Análisis avanzados: Muchas soluciones de análisis están incorporando características avanzadas, a veces llamadas análisis aumentados, para comprender mejor los datos de una empresa, incluso sin soporte de TI. Estos pueden incluir capacidades de análisis predictivo y descubrimiento de datos, que incluyen sugerencias inteligentes para la visualización de datos y sugerencias impulsadas por aprendizaje automático para obtener información más profunda.
Otras características incluyen Detección de anomalías, Basado en consultas, Búsqueda, Tradicional
¿Cuáles son los beneficios de usar plataformas de análisis?
Reemplazar software antiguo o dispares: Las empresas pueden reemplazar soluciones de almacenamiento de datos obsoletas y herramientas de informes y migrar a una nube empresarial todo incluido como plataforma de análisis. Sin embargo, la migración de datos no es esencial para implementar una solución de análisis, ya que las empresas pueden no tener el tiempo o los recursos para hacerlo. Por lo tanto, se debe tener en cuenta que estas plataformas pueden integrarse con una gran cantidad de soluciones, como planificación de recursos empresariales (ERP) y software de gestión de relaciones con clientes (CRM).
Mejorar la productividad: Los días de clasificar entre decenas, si no cientos, de sistemas y necesitar un inmenso apoyo de TI han pasado. Con las plataformas de análisis (especialmente aquellas que son de autoservicio y tienen características como la búsqueda en lenguaje natural), cualquier persona que busque datos y análisis de datos, incluidos los usuarios empresariales promedio, puede obtener información de sus datos.
Ahorrar tiempo (automatización): Para la mayoría de las plataformas de análisis, los usuarios ya no necesitan un sólido conocimiento de los lenguajes de consulta. En su lugar, el descubrimiento de datos y el análisis de causa raíz permiten a los usuarios recibir automáticamente alertas e información sobre sus datos y ser notificados si los datos han cambiado significativamente.
Reducir errores: Aunque las herramientas de preparación de datos independientes pueden ser la solución adecuada para empresas con datos particularmente complejos, las plataformas de análisis permiten a los usuarios limpiar y preparar sus datos a través de métodos de mapeo de datos y deduplicación.
Consolidar datos: En esta era impulsada por los datos, esencialmente cada programa y dispositivo que una empresa tiene produce datos masivos. Para comprender estos datos diversos de la mejor manera posible, a menudo es necesario combinarlos a través de métodos como la combinación de datos, que permite a los usuarios integrar datos de múltiples fuentes en un conjunto de datos funcional.
Mejorar procesos: Sin una plataforma de análisis para ser utilizada en toda una empresa, los procesos pueden ser lentos e ineficientes a medida que las partes interesadas buscan datos de fuentes dispares y solicitan datos de varias personas. Las plataformas de análisis pueden ayudar a un usuario empresarial a acceder rápidamente a datos y análisis de datos y compartirlos con partes interesadas internas y externas.
¿Quién usa herramientas de análisis?
Las plataformas de análisis pueden tener tanto usuarios internos como externos.
Usuarios internos
Analistas de datos y científicos de datos: Estos empleados son generalmente los usuarios avanzados de las herramientas de análisis, creando consultas complejas dentro de las plataformas para obtener una comprensión más profunda de los datos críticos para el negocio. Estos equipos también pueden estar encargados de construir paneles de autoservicio para distribuir a otros equipos.
Equipos de ventas: Los equipos de ventas utilizan herramientas de análisis de autoservicio y soluciones de análisis integradas para obtener información sobre cuentas potenciales, rendimiento de ventas y pronósticos de pipeline, entre muchos otros casos de uso. El uso de herramientas de análisis en un equipo de ventas puede ayudar a las empresas a optimizar sus procesos de ventas e influir en los ingresos.
Equipos de marketing: Los equipos de marketing a menudo ejecutan diferentes tipos de campañas, incluyendo marketing por correo electrónico, publicidad digital o incluso campañas publicitarias tradicionales. Las herramientas de análisis permiten a los equipos de marketing rastrear el rendimiento de esas campañas en un lugar central.
Equipos de finanzas: Los equipos de finanzas aprovechan el software de análisis para obtener información sobre los factores que afectan el resultado final de una organización. Al integrar datos financieros con ventas, marketing y otros datos de operaciones, los equipos de contabilidad y finanzas obtienen información procesable que podría no haberse descubierto utilizando herramientas tradicionales.
Equipos de operaciones y cadena de suministro: Las soluciones de análisis a menudo utilizan el sistema ERP de una empresa como fuente de datos. Estas aplicaciones rastrean todo, desde contabilidad hasta cadena de suministro y distribución; los gerentes de la cadena de suministro pueden optimizar varios procesos para ahorrar tiempo y recursos al ingresar datos de la cadena de suministro en una plataforma de análisis.
Usuarios externos
Consultores: Las empresas, especialmente las más grandes, no siempre comprenden la amplitud y profundidad de sus datos, tal vez ni siquiera saben por dónde empezar. Un consultor externo que maneje una plataforma de análisis poderosa puede ayudar a las empresas a comprender mejor sus datos y, como resultado, tomar decisiones empresariales más informadas.
Los usuarios pueden considerar contactar a socios de consultoría de BI para ayudar a determinar los análisis y datos más relevantes para capturar sobre el éxito general de su empresa. Después de una consulta adecuada, estas agencias pueden ofrecer asistencia con la configuración o elección de herramientas de BI. Varias de estas agencias pueden ayudar a las empresas con todo el proceso de BI, desde el análisis completo de datos hasta la configuración de procesos o protocolos relacionados con la recopilación de datos. Una relación con estos consultores puede resultar altamente beneficiosa para los usuarios que nunca han realizado análisis de datos antes o desean optimizar los informes de su empresa.
Socios: Las asociaciones entre empresas a menudo implican el intercambio de datos y la colaboración entre empresas. Como resultado, un repositorio centralizado de datos, que permitiría la gestión de datos, consultas de datos y obtención de información, puede proporcionar una herramienta esencial para que estas empresas tengan éxito juntas, proporcionándoles una vista panorámica de sus datos.
¿Cuáles son las alternativas a las plataformas de análisis?
Las alternativas a las plataformas de análisis pueden reemplazar este tipo de software, ya sea parcial o completamente:
Software de análisis de marketing: Las empresas que buscan herramientas orientadas a casos de uso de marketing y datos de marketing (por ejemplo, relacionados con la segmentación de prospectos) deben considerar soluciones de análisis de marketing que estén diseñadas específicamente para esto.
Software de análisis de ventas: Aunque los datos de ventas, como pronósticos de ingresos y acuerdos cerrados, pueden importarse y analizarse en plataformas de análisis de propósito general, las plataformas de análisis de ventas pueden proporcionar un análisis más detallado de los datos relacionados con las ventas y podrían tener mejores integraciones con herramientas de ventas como los CRM.
Software de análisis de registros: Si una empresa quiere centrarse en analizar sus datos de registro de aplicaciones y sistemas, podría beneficiarse del software de análisis de registros, que ayuda a habilitar la documentación de archivos de registro de aplicaciones para registros y análisis.
Software de análisis predictivo: Las plataformas de análisis de propósito general permiten a las empresas realizar varios tipos de análisis, como prescriptivo, descriptivo y predictivo. Dado que las plataformas de análisis permiten estos diferentes tipos de análisis, es posible que no proporcionen las características más robustas para ningún tipo. Por lo tanto, las empresas que se centran en examinar datos pasados y presentes para predecir resultados futuros pueden utilizar software de análisis predictivo para una solución más afinada.
Software de análisis de texto: Las plataformas de análisis se centran en datos estructurados o numéricos, permitiendo a los usuarios profundizar y analizar números para informar decisiones empresariales. Las soluciones de análisis de texto son la mejor opción si el usuario busca centrarse en datos no estructurados o de texto. Estas herramientas ayudan a los usuarios a comprender rápidamente y obtener análisis de sentimientos, frases clave, temas y otros conocimientos de datos de texto no estructurados.
Software de visualización de datos: Las herramientas de visualización de datos pueden ser un excelente lugar para que las empresas comiencen cuando buscan comprender mejor sus datos. Con capacidades que incluyen paneles e informes, el software de visualización de datos a menudo puede configurarse rápida y fácilmente y es frecuentemente más barato que las plataformas de análisis más robustas.
Sin embargo, es esencial reconocer sus limitaciones. Las soluciones de visualización de datos hacen lo que dicen en la caja: visualización. No proporcionan al usuario una solución de análisis de extremo a extremo desde la preparación de datos hasta la obtención de información, ni ofrecen capacidades significativas de gestión de datos.
Software y servicios relacionados con plataformas de análisis
Las soluciones relacionadas que pueden usarse junto con las plataformas de análisis incluyen:
Software de inteligencia empresarial integrada: Las plataformas de análisis son plataformas independientes que ayudan a las empresas a analizar datos. Las empresas que desean construir capacidades de análisis en aplicaciones, ya sea para uso interno o externo, pueden usar software de BI integrado para lograr este objetivo.
Software de bases de datos: Hay una plétora de soluciones para almacenar, organizar y compartir grandes cantidades de datos que luego pueden ser accedidos y analizados por herramientas de análisis. El software de bases de datos incluye desde software de big data hasta bases de datos relacionales tradicionales basadas en tablas bases de datos relacionales. Las empresas deben investigar e implementar las herramientas de bases de datos que tengan más sentido para sus tipos de datos particulares o necesidades analíticas.
Al considerar una solución de análisis, los usuarios deben investigar qué bases de datos pueden integrarse con la herramienta para hacer la elección de producto más lógica para su situación. Los productos de análisis no servirían de mucho sin una o más bases de datos de la empresa de las cuales extraer datos cuando llegue el momento.
Desafíos con las plataformas de análisis
Configuración: Las soluciones de análisis pueden tener un proceso de configuración altamente técnico, requiriendo experiencia en TI o desarrollo. Al intentar implementar una de estas plataformas sin un científico de datos interno o un profesional de TI, los usuarios pueden tener dificultades para poner en marcha la tecnología, integrarla con las soluciones adecuadas y crear consultas para la recopilación de datos. Esto podría significar una pérdida significativa de recursos y una incapacidad para usar la herramienta como se pretende. Los usuarios pueden contactar a proveedores de consultoría de BI para obtener asistencia en la configuración de un programa o, en algunos casos, para manejar la totalidad de los informes de BI.
Dependencia excesiva: Centrarse demasiado en los datos y el análisis también puede ser problemático. Las decisiones basadas en datos son críticas para el éxito de una empresa, pero las decisiones basadas únicamente en datos ignoran las diversas voces dentro y fuera de la organización. Las empresas exitosas combinan análisis rigurosos con narrativas anecdóticas y conversaciones reflexivas sobre el éxito y los componentes del negocio.
Integraciones: Si la herramienta de análisis no se integra completamente con el software existente, obtener una visión completa del rendimiento operativo de una empresa se vuelve desafiante. Del mismo modo, si una integración experimenta un error de comunicación u otro problema durante una consulta de datos, causa una lectura incorrecta o incompleta. Los usuarios deben hacer un esfuerzo por monitorear estas conexiones y cualquier posible problema de rendimiento en toda su pila de software para garantizar que la información correcta, completa y actualizada se procese y muestre en los paneles.
Seguridad de datos: Las empresas deben considerar las opciones de seguridad para garantizar que los usuarios correctos vean los datos correctos y garantizar una estricta seguridad de los datos. Las soluciones de análisis efectivas deben ofrecer opciones de seguridad que permitan a los administradores asignar a los usuarios verificados diferentes niveles de acceso a la plataforma según su autorización de seguridad o nivel de antigüedad.
Cómo elegir las mejores herramientas de análisis
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para plataformas de análisis
Si una empresa está comenzando y busca comprar la primera plataforma de análisis, o tal vez una organización necesita actualizar un sistema heredado, donde sea que una empresa esté en su proceso de compra, g2.com puede ayudar a seleccionar la mejor plataforma de análisis.
Los puntos de dolor particulares del negocio podrían estar relacionados con todo el trabajo manual que debe completarse. Si la empresa ha acumulado muchos datos, necesita buscar una solución que pueda crecer con la organización. Los usuarios deben pensar en los puntos de dolor y anotarlos; estos deben usarse para ayudar a crear una lista de verificación de criterios. Además, el comprador debe determinar el número de empleados que necesitan este software, ya que esto impulsa el número de licencias que probablemente comprarán.
Tomar una visión holística del negocio e identificar los puntos de dolor puede ayudar al equipo a lanzarse a crear una lista de verificación de criterios. La lista de verificación es una guía detallada con características necesarias y agradables de tener, incluyendo presupuesto, características, número de usuarios, integraciones, requisitos de seguridad, soluciones en la nube o locales, y más.
Dependiendo del alcance de la implementación, puede ser útil producir un RFI, una lista de una página con algunos puntos que describan lo que se necesita de una plataforma de análisis.
Comparar productos de plataformas de análisis
Crear una lista larga
Desde satisfacer las necesidades de funcionalidad empresarial hasta la implementación, las evaluaciones de proveedores son esenciales para el proceso de compra de software. Para facilitar la comparación, después de que se completen todas las demostraciones, ayuda a preparar una lista consistente de preguntas sobre necesidades y preocupaciones específicas para hacer a cada proveedor.
Crear una lista corta
De la lista larga de proveedores, es útil reducir la lista de proveedores y llegar a una lista más corta de contendientes, preferiblemente no más de tres a cinco. Con esta lista, las empresas pueden producir una matriz para comparar las características y precios de las diversas soluciones.
Realizar demostraciones
Para asegurar que la comparación sea exhaustiva, el usuario debe realizar una demostración de cada solución en la lista corta con el mismo caso de uso y conjuntos de datos. Esto permitirá a la empresa evaluar de manera similar y ver cómo cada proveedor se compara con la competencia.
Selección de plataformas de análisis
Elegir un equipo de selección
Antes de comenzar, es crucial crear un equipo ganador que trabajará junto durante todo el proceso, desde identificar los puntos de dolor hasta la implementación. El equipo de selección de software debe consistir en miembros de la organización con los intereses, habilidades y tiempo adecuados para participar en este proceso. Un buen punto de partida es apuntar a tres a cinco personas que ocupen roles como el tomador de decisiones principal, gerente de proyecto, propietario del proceso, propietario del sistema o experto en materia de personal, así como un líder técnico, administrador de TI o administrador de seguridad. El equipo de selección de proveedores puede ser más pequeño en empresas más pequeñas, con menos participantes, multitarea y asumiendo más responsabilidades.
Analizar los datos
Dado que las plataformas de análisis se centran en los datos, el usuario debe asegurarse de que el proceso de selección también esté basado en datos. El equipo de selección debe comparar notas y hechos y cifras que anotaron durante el proceso, como el tiempo para obtener información, el número de visualizaciones y la disponibilidad de capacidades de análisis avanzadas.
Negociación
El hecho de que algo esté escrito en la página de precios de una empresa no significa que sea evangelio (aunque algunas empresas no cederán). Es imperativo abrir una conversación sobre precios y licencias. Por ejemplo, el proveedor puede estar dispuesto a ofrecer descuentos en contratos de varios años o recomendar el producto a otros.
Decisión final
Después de esta etapa, y antes de comprometerse por completo, se recomienda realizar una prueba piloto o programa piloto para probar la adopción con una pequeña muestra de usuarios. Si la herramienta se utiliza y recibe bien, el comprador puede estar seguro de que la selección fue correcta. Si no, podría ser el momento de volver a la mesa de dibujo.
¿Cuánto cuestan las plataformas de software de análisis?
Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis vienen tanto en soluciones locales como en la nube. Los precios entre los dos pueden diferir, siendo el primero a menudo con más costos iniciales para configurar la infraestructura.
Como con cualquier software, las plataformas de análisis están frecuentemente disponibles en diferentes niveles, siendo las soluciones más básicas menos costosas que las de escala empresarial. Las primeras a menudo no tendrán tantas características y pueden tener límites en el uso. Los proveedores pueden tener precios escalonados, en los que el precio se adapta al tamaño de la empresa del usuario, al número de usuarios o a ambos. Esta estrategia de precios puede venir con algún soporte, que podría ser ilimitado o limitado a un cierto número de horas por ciclo de facturación.
Una vez configuradas, las plataformas de análisis, especialmente aquellas desplegadas en la nube, no suelen requerir costos de mantenimiento significativos.
Dado que estas plataformas a menudo vienen con muchas características adicionales, las empresas que buscan maximizar el valor de su software pueden contratar consultores externos para ayudarles a obtener información de sus datos y sacar el máximo provecho del software.
Retorno de la inversión (ROI)
Las empresas implementan plataformas de análisis para obtener un retorno de la inversión (ROI). Dado que buscan recuperar las pérdidas que gastaron en el software, es crítico comprender sus costos. Como se mencionó anteriormente, las plataformas de análisis generalmente se facturan por usuario, a veces escalonadas, dependiendo del tamaño de la empresa. Más usuarios generalmente se traducen en más licencias, lo que significa más dinero.
Los usuarios deben considerar cuánto se gasta y compararlo con lo que se gana en términos de eficiencia e ingresos. Por lo tanto, las empresas pueden comparar procesos entre el software antes y después de la implementación para comprender mejor cómo se han mejorado los procesos y cuánto tiempo se ha ahorrado. Incluso pueden producir un estudio de caso (ya sea para fines internos o externos) para demostrar las ganancias que han visto al usar una herramienta de análisis.
Implementación de soluciones de software de análisis
¿Cómo se implementa el software de análisis?
La implementación difiere drásticamente dependiendo de la complejidad y escala de los datos. En organizaciones con grandes cantidades de datos en fuentes dispares (por ejemplo, aplicaciones, bases de datos, etc.), a menudo es prudente utilizar una parte externa, ya sea un especialista en implementación del proveedor o una consultoría externa. Con vasta experiencia bajo sus cinturones, pueden ayudar a las empresas a comprender cómo conectar y consolidar sus fuentes de datos y usar el software de manera eficiente y efectiva.
¿Quién es responsable de la implementación de la plataforma de análisis?
Desplegar adecuadamente una plataforma de análisis puede requerir muchas personas o equipos. Esto se debe a que, como se mencionó, los datos pueden abarcar equipos y funciones. Como resultado, una persona o incluso un equipo rara vez tiene una comprensión completa de todos los activos de datos de una empresa. Con un equipo multifuncional, una empresa puede comenzar a juntar sus datos y comenzar el viaje de análisis, comenzando con la preparación y gestión adecuada de datos.
Tendencias emergentes relacionadas con las plataformas de análisis
Aumentar la accesibilidad de los datos
Los datos empresariales ya no están encerrados en silos. Con las plataformas de análisis, más usuarios en una empresa pueden encontrar, acceder y analizar estos datos. Además, herramientas de inteligencia artificial (IA) como software de procesamiento de lenguaje natural (NLP) ayudan a hacer que la búsqueda a través de y para datos sea más accesible y poderosa, proporcionando resultados más precisos.
Con la cantidad de datos accesibles para las empresas hoy en día, es casi una necesidad que implementen algún tipo de software de análisis para comprender y actuar mejor sobre esos datos. Implementar software de análisis ha sido una iniciativa significativa para las empresas que están llevando a cabo una transformación digital, ya que estas herramientas ofrecen una visibilidad más profunda de los datos de una organización. Las empresas adoptan estas soluciones para dar sentido a grandes conjuntos de datos recopilados de diversas fuentes.
Cambio de local a la nube
El cambio de análisis de datos locales a la nube ha estado en marcha durante varios años, con cada vez más empresas moviendo sus datos y conocimientos de datos a la nube. Esto está ocurriendo por varias razones, como el tiempo para obtener información. Alejarse de la infraestructura local ha ayudado a muchas empresas a habilitar el trabajo de datos en cualquier lugar donde se tenga acceso a la nube, en cualquier lugar con acceso a Internet. Sin embargo, no todos los usuarios de datos tienen el lujo de trabajar en la nube por varias razones, incluyendo la seguridad de los datos y problemas relacionados con la latencia. En industrias como la atención médica, regulaciones estrictas como la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) requieren que los datos sean seguros. Aunque es posible garantizar esta seguridad en la nube, puede ser más complicado.
IA conversacional
Históricamente, para consultar datos dentro de una solución de análisis, los usuarios necesitaban dominar un lenguaje de consulta como SQL. Con el auge de las interfaces conversacionales, los usuarios descubren los datos y conocimientos que buscan utilizando un lenguaje intuitivo. Los métodos intuitivos de consulta de datos permiten que una base de usuarios más amplia acceda y comprenda los datos de la empresa.
Aprendizaje automático
La IA está convirtiéndose rápidamente en una característica prometedora de las soluciones de análisis a lo largo del viaje de los datos, desde la ingestión hasta la obtención de información. Desde la preparación de datos impulsada por IA hasta conocimientos inteligentes, en los que la plataforma sugiere visualizaciones al usuario final, las plataformas de análisis están volviéndose rápidamente más poderosas. El aprendizaje automático está ayudando a los usuarios finales a descubrir conocimientos ocultos, permitiéndoles dar sentido a los datos y comprender lo que están viendo.
