Melhores Plataformas de Análise
Plataformas de análise fornecem um conjunto de ferramentas para que as empresas transformem dados brutos em insights significativos e acionáveis. Elas permitem que as organizações explorem dados, descubram tendências, prevejam resultados futuros e apoiem a tomada de decisões informadas.
Ao contrário de ferramentas limitadas a relatar o desempenho passado, as plataformas de análise frequentemente incluem capacidades avançadas, como modelagem preditiva, análise estatística e aprendizado de máquina (ML). Essas plataformas são projetadas para serem flexíveis e escaláveis, apoiando uma ampla gama de casos de uso em toda a empresa.
Essas plataformas são usadas em quase todas as funções empresariais, desde marketing e vendas até finanças, operações e RH, apoiando tanto o planejamento estratégico quanto o monitoramento do desempenho diário. De analistas de dados e cientistas a partes interessadas nos negócios e executivos, as plataformas de análise são usadas por uma ampla gama de personas. Enquanto os analistas se concentram em explorar dados e gerar insights, ferramentas de autoatendimento agora permitem que usuários não técnicos interajam diretamente com os dados. As equipes de TI apoiam a integração e segurança da plataforma, refletindo o crescente impulso para democratizar o acesso aos dados e incorporar análises na tomada de decisões diárias em toda a organização.
As plataformas de análise apoiam funções críticas, como mistura e modelagem de dados, permitindo que os usuários combinem dados de diversas fontes e construam modelos de dados robustos e interconectados. As saídas visuais — painéis, relatórios e gráficos interativos — ajudam os usuários a explorar tendências, detalhar informações granulares e comunicar insights de forma clara.
Ao contrário das ferramentas de visualização de dados autônomas, que se limitam a apresentar informações, as plataformas de análise abrangem todo o fluxo de trabalho analítico. Muitas também oferecem capacidades avançadas, como análises incorporadas, consulta em linguagem natural e análises aumentadas, que utilizam ML para automatizar a descoberta de insights e tornar a exploração de dados mais acessível a um público mais amplo.
Plataformas de análise e software de inteligência de negócios (BI) frequentemente trabalham em conjunto para apoiar organizações orientadas por dados. Enquanto as ferramentas de BI se concentram em rastrear e relatar o desempenho histórico por meio de painéis e indicadores-chave de desempenho (KPI), as plataformas de análise fornecem capacidades mais amplas que apoiam a análise exploratória e o planejamento estratégico. O BI responde "o que aconteceu", enquanto as plataformas de análise ajudam os usuários a entender por que aconteceu e o que pode acontecer a seguir. Em vez de substituir o BI, as plataformas de análise o complementam, permitindo insights mais profundos e capacitando uma gama mais ampla de usuários em toda a organização.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Plataformas de Análise, um produto deve:
Ingerir e integrar dados de uma ampla gama de fontes estruturadas e semiestruturadas Preparar e transformar dados usando ferramentas integradas para limpeza, enriquecimento e formatação Suportar conexões a diversas fontes de dados, incluindo uploads de arquivos, bancos de dados, interfaces de programação de aplicativos (API) e aplicativos SaaS Permitir que os usuários modelem relações de dados, juntem conjuntos de dados e explorem dados interativamente Oferecer ferramentas para construir relatórios de negócios significativos, painéis e visualizações Permitir a criação e compartilhamento de aplicativos analíticos internos ou insights incorporados entre equipesDestaque Plataformas de Análise Em Um Relance
A G2 se orgulha de mostrar avaliações imparciais sobre a satisfação com user em nossas classificações e relatórios. Não permitimos colocações pagas em nenhuma de nossas classificações, rankings ou relatórios. Saiba mais sobre nossas metodologias de pontuação.
O Tableau é a principal plataforma de análise impulsionada por IA do mundo. Seja você um usuário de negócios ou um analista, o Tableau transforma dados confiáveis em insights acionáveis. Com nossa pla
O Tableau é uma ferramenta de visualização de dados que conecta e integra dados de várias fontes em um único ambiente para criar visualizações em tempo real para fins diários e estratégicos. Os revisores gostam da interface amigável da ferramenta, da sua capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados, do suporte da comunidade e dos tutoriais, e da flexibilidade para criar painéis para vários dispositivos e telas. Os revisores observaram que o Tableau pode ser desafiador para iniciantes, requer uma configuração e calibração significativas, e gerenciar versões de pastas de trabalho pode ser difícil sem ferramentas externas, além disso, seu custo é frequentemente uma desvantagem significativa.
580,771 seguidores no Twitter
O Power BI Desktop coloca a análise visual ao seu alcance. Com esta poderosa ferramenta de autoria, você pode criar visualizações de dados interativas e relatórios. Conecte, combine, modele e visuali
O Power BI é uma ferramenta de análise de negócios da Microsoft que oferece visualizações interativas e capacidades de inteligência de negócios com uma interface que permite aos usuários criar seus próprios relatórios e painéis. Os revisores frequentemente mencionam a interface amigável, a grande integração de fontes e a facilidade de manuseio dos recursos, tornando-o ideal para transformar dados brutos em painéis interativos e insights. Os usuários relataram que o Power BI não suporta arquivos maiores que 1 GB, carrega visuais lentamente e, às vezes, os relatórios não correspondem aos dados reais.
13,090,136 seguidores no Twitter
O SAS Viya é uma plataforma de dados e IA nativa da nuvem que permite às equipes construir, implantar e escalar IA explicável que impulsiona decisões confiáveis e seguras. Ele une todo o ciclo de vida
O SAS Viya 3.5 é um software estatístico que oferece uma variedade de algoritmos e recursos, integra soluções e facilita a automação através de APIs REST. Os usuários gostam da capacidade do software de integrar dados de várias fontes, exibi-los em painéis e seu alto poder computacional em um ambiente de processamento distribuído. Os revisores mencionaram que a documentação para o SAS Viya 3.5 não é abrangente, com informações faltando e erros intermitentes que são difíceis de depurar, e o suporte ao cliente muitas vezes demora a responder.
61,046 seguidores no Twitter
Amazon QuickSight é um serviço de inteligência de negócios (BI) unificado baseado em nuvem em escala hiperescalar. Com o QuickSight, todos os usuários podem atender a diferentes necessidades analítica
Amazon QuickSight é um serviço de inteligência de negócios baseado em nuvem que permite aos usuários criar painéis interativos e visualizações para análise de dados. Os revisores apreciam a integração perfeita do QuickSight com outros serviços da AWS, suas capacidades rápidas de processamento de dados e a facilidade de criar e compartilhar painéis interativos. Os revisores observaram limitações na personalização de visualizações, uma interface de usuário menos intuitiva em comparação com outras ferramentas e desafios na configuração inicial e curva de aprendizado.
2,220,322 seguidores no Twitter
A plataforma de Produtos de IA e Dados da Domo capacita as organizações a transformar dados em insights e soluções acionáveis. Ela permite que os usuários conectem de forma integrada diversas fontes d
Domo é uma ferramenta de gerenciamento e visualização de dados que integra diferentes fontes de dados, automatiza fluxos de trabalho e fornece insights em tempo real para empresas. Os revisores apreciam a capacidade do Domo de consolidar relatórios de várias fontes de dados, automatizar tarefas, fornecer insights em tempo real e sua interface amigável que permite a fácil criação de painéis e visualizações. Os revisores observaram que o Domo tem uma curva de aprendizado acentuada para novos usuários, às vezes pode ser lento com grandes conjuntos de dados, e suas capacidades de visualização não são tão robustas quanto as de alguns concorrentes.
63,764 seguidores no Twitter
Sigma é a plataforma de aplicativos e análises de IA conectada ao data warehouse na nuvem. Usando o Sigma, equipes de negócios e técnicas podem construir aplicativos de IA inteligentes e prontos para
Sigma é uma ferramenta de análise de dados que se conecta diretamente a um data warehouse na nuvem, permitindo que os usuários analisem grandes conjuntos de dados em tempo real sem escrever consultas SQL complexas. Os usuários frequentemente mencionam a interface amigável do Sigma, sua capacidade de simplificar o trabalho com grandes conjuntos de dados e sua integração perfeita com armazéns de dados em nuvem como benefícios principais. Os revisores experimentaram problemas de desempenho com o Sigma, observando que consultas grandes podem ser lentas se o data warehouse não estiver otimizado corretamente, e que os tempos de carregamento podem ser lentos, especialmente em painéis com múltiplos blocos.
1,541 seguidores no Twitter
Kyvos é uma camada semântica para IA e BI. Ele oferece às organizações uma visão única, consistente e amigável dos negócios de todo o seu patrimônio de dados. Ao padronizar como os dados são definido
Kyvos é uma ferramenta de análise de dados que permite aos usuários dividir dados de produtos e clientes de acordo com vários parâmetros, executar relatórios complexos e lidar com grandes conjuntos de dados sem a necessidade de assistência técnica. Os usuários gostam que o Kyvos se integre bem com os sistemas existentes, suporte várias ferramentas de BI, forneça resultados consistentes em todas as plataformas e ofereça desempenho rápido mesmo com grandes conjuntos de dados. Os usuários mencionaram que entender todos os recursos do Kyvos pode levar tempo, personalizar painéis e configurar modelos pode ser desafiador, e conectar-se com sistemas mais antigos ou aprender recursos avançados pode exigir esforço extra.
692 seguidores no Twitter
Looker, a plataforma de inteligência de negócios do Google Cloud, permite que você converse com seus dados. As organizações recorrem ao Looker para BI de autoatendimento e governado, para construir ap
O Looker Studio é uma plataforma de inteligência de negócios e visualização de dados que permite aos usuários criar painéis e relatórios dinâmicos, e se integra com vários bancos de dados e produtos do Google. Os usuários frequentemente mencionam a interface amigável do Looker Studio, sua capacidade de criar painéis em tempo real e sua integração perfeita com produtos do Google e vários bancos de dados como características de destaque. Os usuários relataram problemas com a curva de aprendizado acentuada do Looker Studio, especialmente com o LookML, opções limitadas de visualização avançada e desempenho lento ao consultar grandes conjuntos de dados.
31,798,732 seguidores no Twitter
Oracle Analytics Cloud é uma plataforma abrangente de análise em nuvem que permite mudar fundamentalmente a forma como você analisa e age sobre as informações. Capacite líderes, analistas e TI a aces
O Oracle Analytics Cloud é uma solução completa que inclui preparação de dados, visualização de dados, relatórios, aprendizado de máquina embutido e integra-se com bancos de dados Oracle. Os usuários gostam que o Oracle Analytics Cloud seja uma plataforma tudo-em-um que combina visualização de dados, análises de autoatendimento e capacidades de aprendizado de máquina com a robustez da infraestrutura em nuvem da Oracle, e é facilmente acessível de qualquer lugar do mundo. Os usuários mencionaram que o Oracle Analytics Cloud é complexo de aprender para novos usuários, o desempenho muitas vezes depende de quão bem os dados estão modelados e onde eles estão armazenados, e o preço se torna caro se você adicionar armazenamento e uso de OCPU.
825,410 seguidores no Twitter
Hex é a melhor plataforma de Análise de IA do mundo. Com o Hex, qualquer pessoa pode explorar dados usando linguagem natural, com ou sem código, tudo em um contexto confiável, em uma plataforma alimen
Hex é uma plataforma que permite aos usuários manipular conjuntos de dados, criar visualizações e alternar entre SQL e Python para análise e modelagem de dados. Os revisores frequentemente mencionam a interface intuitiva da plataforma, a integração perfeita de SQL e Python, e sua capacidade de facilitar a colaboração por meio de recursos como comentários ao vivo e histórico de versões. Os usuários relataram limitações na personalização de visualizações, falhas ocasionais ao lidar com grandes conjuntos de dados e problemas com o recurso AI Magic, que nem sempre corrige o código com precisão.
6,680 seguidores no Twitter
Yellowfin é o único conjunto de análises que combina com sucesso painéis de ação com análise automatizada líder do setor e narrativa de dados. Ao oferecer a melhor experiência analítica, o Yellowfin
Yellowfin é uma plataforma de inteligência de negócios e análise que fornece ferramentas para a tradução de dados em insights, tomada de decisões baseada em dados, relatórios de análise de dados, narração de histórias com dados e recursos de colaboração. Os usuários gostam da interface intuitiva do Yellowfin, das capacidades robustas de análise, das poderosas funcionalidades de visualização de dados e de narrativa, bem como de sua capacidade de integrar-se com várias fontes de dados e fornecer análises em tempo real com recursos de IA integrados. Os revisores observaram que o desempenho do Yellowfin pode ser afetado ao lidar com grandes conjuntos de dados, especialmente durante cargas pesadas de painéis, e que alguns recursos avançados têm uma curva de aprendizado e poderiam se beneficiar de documentação e tutoriais mais amigáveis ao usuário.
5,799 seguidores no Twitter
O IBM Cognos Analytics atua como seu co-piloto confiável para negócios com o objetivo de torná-lo mais inteligente, rápido e confiante em suas decisões baseadas em dados. O IBM Cognos Analytics dá a
IBM Cognos Analytics é uma solução de inteligência de negócios que oferece relatórios, análise e integração com várias fontes de dados. Os usuários gostam de sua interface amigável, da capacidade de criar dashboards visualmente atraentes e interativos com mínimo esforço, e da ampla gama de opções de visualização de dados que tornam o processo de análise mais eficiente. Os usuários relataram que a interface pode parecer desatualizada, a configuração inicial pode ser complexa e o desempenho pode diminuir com grandes conjuntos de dados ou ao configurar filtros ou cálculos avançados.
708,652 seguidores no Twitter
IBM Business Analytics Enterprise é um conjunto abrangente projetado para unificar e otimizar os processos de inteligência de negócios, planejamento, orçamento, relatórios e previsões em toda a organi
708,652 seguidores no Twitter
Alteryx, através da sua plataforma Alteryx One, ajuda as empresas a transformar dados complexos e desconectados em um estado limpo e pronto para IA. Seja criando previsões financeiras, analisando o d
Alteryx é uma ferramenta de análise de dados que simplifica tarefas complexas de dados com uma interface de arrastar e soltar, permitindo que os usuários preparem, misturem e analisem dados sem escrever código. Os usuários gostam da interface intuitiva de arrastar e soltar da ferramenta, sua ampla gama de conectores e ferramentas pré-construídas, e suas fortes capacidades de automação, que economizam tempo e a tornam acessível tanto para usuários técnicos quanto não técnicos. Os revisores observaram que o Alteryx pode ser caro, especialmente para organizações menores ou usuários individuais, e que pode ter uma curva de aprendizado acentuada, com alguns recursos avançados sendo difíceis de gerenciar e depurar sem treinamento avançado.
26,241 seguidores no Twitter
A Databricks é a empresa de Dados e IA. Mais de 20.000 organizações em todo o mundo — incluindo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e mais de 60% das empresas da Fortune 500 —
Databricks é uma plataforma que unifica engenharia de dados, análise e aprendizado de máquina em uma única plataforma integrada. Os usuários gostam da capacidade da plataforma de lidar com grandes volumes de dados, permitir o desenvolvimento colaborativo através de notebooks e sua integração com o Apache Spark e outras ferramentas, o que a torna uma ferramenta útil para equipes orientadas por dados. Os usuários enfrentaram uma curva de aprendizado acentuada, especialmente para usuários não técnicos ou equipes novas em computação distribuída, e também acharam a interface do usuário menos moderna e o gerenciamento de custos em um ambiente multiusuário desafiador.
88,458 seguidores no Twitter
Saiba Mais Sobre Plataformas de Análise
O que são plataformas de software de análise?
Plataformas de análise, também conhecidas como plataformas de inteligência de negócios (BI), permitem que as empresas obtenham visibilidade de seus dados por meio de integração, limpeza, combinação, enriquecimento, descoberta de dados e mais. Essas ferramentas são sistemas robustos que às vezes exigem habilidades de TI e ciência de dados para acessar e decifrar dados da empresa por meio de consultas personalizadas.
As plataformas de análise oferecem uma visão abrangente dos dados de uma empresa, extraindo de fontes de dados estruturadas e não estruturadas por meio de consultas detalhadas. Usuários casuais de negócios também se beneficiam das plataformas de análise, que oferecem painéis personalizáveis e a capacidade de explorar pontos de dados e tendências específicas.
Quais tipos de ferramentas e plataformas de análise existem?
Software tudo-em-um
Plataformas de análise de autoatendimento
Plataformas de análise de autoatendimento não exigem conhecimento de codificação, permitindo que usuários finais de negócios as utilizem para suas necessidades de dados. Software de análise de negócios baseado em nuvem frequentemente oferece funcionalidade de arrastar e soltar para construção de painéis, modelos pré-construídos para consulta de dados e, ocasionalmente, consulta em linguagem natural para descoberta de dados.
Software de BI incorporado
Software de BI incorporado pode integrar funcionalidades de análise proprietárias dentro de outras aplicações de negócios. As empresas podem escolher um produto incorporado para promover a adoção pelos usuários; ao colocar a análise dentro de software usado regularmente, as empresas permitem que os funcionários aproveitem os dados disponíveis. Essas soluções oferecem funcionalidade de autoatendimento para que usuários finais de negócios possam usar dados para melhorar a tomada de decisões.
Soluções pontuais
Análise de causa raiz
Empresas de todos os tamanhos produzem grandes quantidades de dados de uma variedade de fontes diferentes. Pode ser difícil acompanhar os fluxos e refluxos de dados e identificar outliers e tendências em dezenas, se não centenas (às vezes até milhares) de fontes de dados. Algumas soluções fornecem ao usuário uma visão panorâmica de seus dados e os alertam inteligentemente sobre mudanças em tempo real. Uma vez alertados, eles podem mergulhar para avaliar a situação e resolvê-la.
Quais são os recursos comuns das soluções de análise?
Plataformas de software de análise são uma grande ajuda para qualquer organização que precise de visualização de dados em tempo hábil de análises de alto nível. A seguir estão alguns recursos principais dentro das plataformas de análise que podem ajudar os usuários a aproveitá-las ao máximo:
Preparação de dados: Embora software de preparação de dados autônomoexista que auxilia na descoberta, combinação, combinação, limpeza e enriquecimento de dados—para que grandes conjuntos de dados possam ser facilmente integrados, consumidos e analisados—plataformas de análise devem incorporar essas funcionalidades em sua oferta principal. Em particular, plataformas de análise devem suportar combinação e modelagem de dados, permitindo que o usuário final combine dados de diferentes bancos de dados e outras fontes de dados e desenvolva modelos de dados robustos desses dados. Este é um passo crítico para dar significado ao caos, combinando dados de várias fontes.
Gestão de dados: Uma vez que os dados estão devidamente integrados, eles devem ser geridos. Isso inclui restringir o acesso a dados a certos usuários, por exemplo. Embora algumas empresas optem por uma solução de gestão de dados autônoma, como um data warehouse, plataformas de análise devem, por definição, fornecer algum nível de gestão de dados.
Modelagem e combinação de dados: Como mencionado, não é eficiente e muitas vezes não é eficaz examinar dados quando eles estão espalhados por muitos sistemas. Como uma nuvem de negócios, plataformas de análise ajudam as empresas a consolidar dados e combinar pontos de dados para entender a relação entre os dados e derivar insights profundos.
Relatórios e painéis: Painéis em tempo real e em camadas são um recurso central das plataformas de análise. Os usuários podem programar seu software de análise para exibir métricas de sua escolha e criar vários painéis que mostram análises relacionadas a equipes ou iniciativas específicas. De análises preditivas de tráfego de sites a taxas de conversão de clientes em um período especificado, os usuários podem escolher suas métricas preferidas para apresentar nos painéis e criar quantos painéis forem necessários.
Os administradores podem ajustar as permissões de diferentes painéis para que sejam acessíveis aos usuários da empresa que mais precisam deles. Os usuários podem compartilhar painéis específicos em monitores de escritório ou capturar imagens dos painéis para salvar e compartilhar conforme necessário. Alguns produtos de plataforma de análise podem permitir que os usuários explorem painéis em seus dispositivos móveis.
Autoatendimento: Organizações usam essas ferramentas para construir painéis interativos para descobrir insights acionáveis. 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.
Análises avançadas: Muitas soluções de análise estão incorporando recursos avançados, às vezes chamados de análises aumentadas, para entender melhor os dados de uma empresa, mesmo sem suporte de TI. Isso pode incluir capacidades de análise preditiva e descoberta de dados, que incluem sugestões inteligentes para visualização de dados e sugestões baseadas em aprendizado de máquina para insights mais profundos.
Outros recursos incluem Detecção de anomalias, Baseado em consultas, Pesquisa, Tradicional
Quais são os benefícios de usar plataformas de análise?
Substituir software antigo ou disperso: As empresas podem substituir soluções de armazenamento de dados desatualizadas e ferramentas de relatórios e migrar para uma nuvem de negócios abrangente como uma plataforma de análise. No entanto, a migração de dados não é essencial para implantar uma solução de análise, pois as empresas podem não ter tempo ou recursos para fazê-lo. Portanto, deve-se notar que essas plataformas podem se integrar a uma variedade de soluções, como planejamento de recursos empresariais (ERP) e software de gestão de relacionamento com o cliente (CRM).
Melhorar a produtividade: Os dias de vasculhar dezenas, se não centenas, de sistemas e precisar de imenso suporte de TI já passaram. Com plataformas de análise (especialmente aquelas que são de autoatendimento e têm recursos como pesquisa em linguagem natural), qualquer pessoa em busca de dados e análise de dados, incluindo usuários de negócios comuns, pode obter insights de seus dados.
Economizar tempo (automação): Para a maioria das plataformas de análise, os usuários não precisam mais de um forte conhecimento em linguagens de consulta. Em vez disso, a descoberta de dados e a análise de causa raiz permitem que os usuários recebam automaticamente alertas e insights sobre seus dados e sejam notificados se os dados mudaram significativamente.
Reduzir erros: Embora ferramentas autônomas de preparação de dados possam ser a solução certa para empresas com dados particularmente complexos, plataformas de análise permitem que os usuários limpem e preparem seus dados por meio de métodos de mapeamento de dados e deduplicação.
Consolidar dados: Nesta era orientada por dados, essencialmente todo programa e dispositivo que uma empresa possui produz dados massivos. Para entender esses dados diversos da melhor maneira possível, combiná-los por meio de métodos como combinação de dados, que permite que os usuários integrem dados de várias fontes em um conjunto de dados funcional, é frequentemente necessário.
Melhorar processos: Sem uma plataforma de análise para ser usada em toda a empresa, os processos podem ser lentos e ineficientes, pois as partes interessadas buscam dados de fontes dispersas e solicitam dados de várias pessoas. Plataformas de análise podem ajudar um usuário de negócios a acessar rapidamente dados e análise de dados e compartilhá-los com partes interessadas internas e externas.
Quem usa ferramentas de análise?
Plataformas de análise podem ter usuários internos e externos.
Usuários internos
Analistas de dados e cientistas de dados: Esses funcionários são geralmente os usuários avançados das ferramentas de análise, criando consultas complexas dentro das plataformas para obter uma compreensão mais profunda dos dados críticos para os negócios. Essas equipes também podem ser encarregadas de construir painéis de autoatendimento para distribuir a outras equipes.
Equipes de vendas: As equipes de vendas usam ferramentas de análise de autoatendimento e soluções de análise incorporadas para 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.
Equipes de marketing: As equipes de marketing frequentemente executam diferentes tipos de campanhas, incluindo marketing por e-mail, publicidade digital ou até mesmo campanhas de publicidade tradicional. Ferramentas de análise permitem que as equipes de marketing acompanhem o desempenho dessas campanhas em um local central.
Equipes financeiras: As equipes financeiras utilizam software de análise para obter insights sobre os fatores que impactam o resultado financeiro de uma organização. Ao integrar dados financeiros com dados de vendas, marketing e outras operações, as equipes de contabilidade e finanças obtêm insights acionáveis que podem não ter sido descobertos usando ferramentas tradicionais.
Equipes de operações e cadeia de suprimentos: Soluções de análise frequentemente utilizam o sistema ERP de uma empresa como fonte de dados. Essas aplicações rastreiam tudo, desde contabilidade até cadeia de suprimentos e distribuição; gerentes de cadeia de suprimentos podem otimizar vários processos para economizar tempo e recursos, inserindo dados da cadeia de suprimentos em uma plataforma de análise.
Usuários externos
Consultores: Empresas, especialmente as maiores, nem sempre entendem a amplitude e profundidade de seus dados, talvez nem mesmo sabendo por onde começar. Um consultor externo com uma plataforma de análise poderosa pode ajudar as empresas a entender melhor seus dados e, como resultado, tomar decisões de negócios mais informadas.
Os usuários podem considerar entrar em contato com parceiros de consultoria de BI para ajudar a determinar as análises e dados mais relevantes a serem capturados sobre o sucesso geral da empresa. Após uma consulta adequada, essas agências podem oferecer assistência na configuração ou escolha de ferramentas de BI. Algumas dessas agências podem ajudar as empresas em todo o processo de BI, desde a análise completa de dados até a definição de processos ou protocolos relacionados à coleta de dados. Um relacionamento com esses consultores pode ser altamente benéfico para usuários que nunca realizaram análise de dados antes ou desejam otimizar os relatórios da empresa.
Parceiros: Parcerias entre empresas frequentemente envolvem compartilhamento de dados e colaboração entre empresas. Como resultado, um repositório centralizado de dados, que permitiria gestão de dados, consulta de dados e insights de dados, pode fornecer uma ferramenta essencial para que essas empresas tenham sucesso juntas, fornecendo-lhes uma visão panorâmica de seus dados.
Quais são as alternativas às plataformas de análise?
Alternativas às plataformas de análise podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Software de análise de marketing: Empresas que procuram ferramentas voltadas para casos de uso de marketing e dados de marketing (por exemplo, relacionados ao direcionamento de prospects) devem procurar soluções de análise de marketing que sejam construídas para esse propósito.
Software de análise de vendas: Embora dados de vendas, como previsões de receita e negócios fechados, possam ser importados e analisados em plataformas de análise de propósito geral, plataformas de análise de vendas podem fornecer uma análise mais granular de dados relacionados a vendas e podem ter melhores integrações com ferramentas de vendas, como CRMs.
Software de análise de logs: Se uma empresa deseja se concentrar na análise de seus dados de log de aplicativos e sistemas, pode se beneficiar de software de análise de logs, que ajuda a habilitar a documentação de arquivos de log de aplicativos para registros e análises.
Software de análise preditiva: Plataformas de análise de propósito amplo permitem que as empresas realizem várias formas de análise, como prescritiva, descritiva e preditiva. Como as plataformas de análise permitem esses diferentes tipos de análises, elas podem não fornecer os recursos mais robustos para qualquer tipo. Portanto, empresas focadas em analisar dados passados e presentes para prever resultados futuros podem usar software de análise preditiva para uma solução mais ajustada.
Software de análise de texto: Plataformas de análise são focadas em dados estruturados ou numéricos, permitindo que os usuários explorem e investiguem números para informar decisões de negócios. Soluções de análise de texto são a melhor opção se o usuário deseja se concentrar em dados não estruturados ou de texto. 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 de visualização de dados: Ferramentas de visualização de dados podem ser um excelente ponto de partida para empresas que desejam entender melhor seus dados. Com capacidades que incluem painéis e relatórios, o software de visualização de dados pode frequentemente ser rápido e fácil de configurar e é frequentemente mais barato do que plataformas de análise mais robustas.
No entanto, é essencial reconhecer suas limitações. Soluções de visualização de dados fazem o que dizem na caixa: visualização. Elas não fornecem ao usuário uma solução de análise de ponta a ponta, desde a preparação de dados até insights de dados, nem oferecem capacidades significativas de gestão de dados.
Software e serviços relacionados a plataformas de análise
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com plataformas de análise incluem:
Software de inteligência de negócios incorporado: Plataformas de análise são plataformas autônomas que ajudam as empresas a analisar dados. Empresas que desejam construir capacidades de análise em aplicações, seja para uso interno ou externo, podem usar software de BI incorporado para alcançar esse objetivo.
Software de banco de dados: Existem inúmeras soluções para armazenar, organizar e compartilhar grandes quantidades de dados que podem ser posteriormente acessados e analisados por ferramentas de análise. O software de banco de dados inclui tudo, desde software de big data até bancos de dados relacionais tradicionais baseados em tabelas. As empresas devem pesquisar e implementar as ferramentas de banco de dados que fazem mais sentido para seus tipos de dados ou necessidades analíticas particulares.
Ao considerar uma solução de análise, os usuários devem investigar quais bancos de dados podem se integrar à ferramenta para fazer a escolha de produto mais lógica para sua situação. Produtos de análise não teriam muito propósito sem um ou mais bancos de dados da empresa para extrair dados quando necessário.
Desafios com plataformas de análise
Configuração: Soluções de análise podem ter um processo de configuração altamente técnico, exigindo expertise em TI ou desenvolvimento. Ao tentar implementar uma dessas plataformas sem um cientista de dados interno ou profissional de TI, os usuários podem ter dificuldades para colocar a tecnologia em funcionamento, integrá-la com as soluções apropriadas e criar consultas para coleta de dados. Isso pode significar uma perda significativa de recursos e uma incapacidade de usar a ferramenta conforme pretendido. Os usuários podem entrar em contato com provedores de consultoria de BI para assistência na configuração de um programa ou, em alguns casos, para lidar com todo o relatório de BI.
Dependência excessiva: Focar demais em dados e análises também pode ser problemático. Decisões orientadas por dados são críticas para o sucesso de uma empresa, mas decisões baseadas apenas em dados ignoram as várias vozes de dentro e fora da organização. Empresas bem-sucedidas combinam análises rigorosas com narrativas anedóticas e conversas ponderadas sobre o sucesso e os componentes do negócio.
Integrações: Se a ferramenta de análise não se integrar totalmente com o software existente, obter uma visão completa do desempenho operacional de uma empresa se torna desafiador. Da mesma forma, se uma integração experimentar um erro de comunicação ou outro problema durante uma consulta de dados, isso causa uma leitura incorreta ou incompleta. Os usuários devem monitorar essas conexões e quaisquer problemas de desempenho potenciais em toda a sua pilha de software para garantir que informações corretas, completas e atualizadas estejam sendo processadas e exibidas nos painéis.
Segurança de dados: As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários certos vejam os dados corretos e garantir uma segurança de dados rigorosa. Soluções de análise eficazes devem oferecer opções de segurança que permitam aos administradores atribuir diferentes níveis de acesso à plataforma com base na autorização de segurança ou nível de senioridade dos usuários verificados.
Como escolher as melhores ferramentas de análise
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Plataformas de Análise
Se uma empresa está apenas começando e procurando comprar a primeira plataforma de análise, ou talvez uma organização precise atualizar um sistema legado—onde quer que uma empresa esteja em seu processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar a melhor plataforma de análise.
Os pontos problemáticos específicos do negócio podem estar relacionados a todo o trabalho manual que deve ser concluído. Se a empresa acumulou muitos dados, precisa procurar uma solução que possa crescer com a organização. Os usuários devem pensar nos pontos problemáticos e anotá-los; esses devem ser usados para ajudar a criar uma lista de verificação de critérios. Além disso, o comprador deve determinar o número de funcionários que precisam desse 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 é um guia detalhado com recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou no local, e mais.
Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de análise.
Comparar Produtos de Plataformas de Análise
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade de negócios até a implementação, as avaliações de fornecedores são essenciais para o processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após todas as demonstrações serem concluídas, 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 essa lista, 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 plataformas de análise
Escolha uma equipe de seleção
Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta ao longo do processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização com os interesses, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que ocupem funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em matéria de pessoal, além de um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. A equipe de seleção de fornecedores pode ser menor em empresas menores, com menos participantes, multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Analise os dados
Como as plataformas de análise são todas sobre os dados, o usuário deve garantir que o processo de seleção também seja orientado por dados. A equipe de seleção deve comparar notas e 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 seja evangelho (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a oferecer desconto em contratos de vários anos ou 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 grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto custam as plataformas de software de análise?
Como mencionado acima, as plataformas de análise estão disponíveis como soluções no local e na nuvem. Os preços entre os dois podem diferir, com o primeiro frequentemente vindo com mais custos iniciais para configurar a infraestrutura.
Como qualquer software, as plataformas de análise estão frequentemente disponíveis em diferentes níveis, com as soluções de nível de entrada custando menos do que as de escala empresarial. As primeiras geralmente não terão tantos recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum suporte, que pode ser ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.
Uma vez configuradas, as plataformas de análise, especialmente aquelas implantadas na nuvem, geralmente não requerem custos significativos de manutenção.
Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, empresas que desejam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores de terceiros para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software.
Retorno sobre o Investimento (ROI)
As empresas implantam plataformas de análise para obter um retorno sobre o investimento (ROI). Como estão procurando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender seus custos. Como mencionado acima, as plataformas de análise são normalmente cobradas por usuário, às vezes escalonadas, 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 em termos de eficiência e receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre o software pré e pós-implantação para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (seja para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram ao usar uma ferramenta de análise.
Implementação de soluções de software de análise
Como o software de análise é implementado?
A implementação difere drasticamente dependendo da complexidade e escala dos dados. Em organizações com grandes quantidades de dados em fontes dispersas (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 de terceiros. Com vasta experiência, eles podem ajudar as empresas a entender como conectar e consolidar suas fontes de dados e usar o software de forma eficiente e eficaz.
Quem é responsável pela implementação da plataforma de análise?
Implantar adequadamente uma plataforma de análise pode exigir muitas pessoas ou equipes. Isso ocorre porque, como mencionado, os dados podem atravessar equipes e funções. Como resultado, uma pessoa ou até mesmo uma equipe raramente tem uma compreensão completa de todos os ativos de dados de uma empresa. Com uma equipe multifuncional, uma empresa pode começar a juntar seus dados e iniciar a jornada de análise, começando com a preparação e gestão adequadas de dados.
Tendências emergentes relacionadas a plataformas de análise
Aumentar a acessibilidade dos dados
Os dados de negócios não estão mais trancados em silos. Com plataformas de análise, mais usuários em uma empresa podem encontrar, acessar e analisar esses dados. Além disso, ferramentas de inteligência artificial (IA), como software de processamento de linguagem natural (NLP) ajudam a tornar a busca por dados mais acessível e poderosa, fornecendo resultados mais precisos.
Com a quantidade de dados acessíveis às empresas hoje, é quase uma necessidade que elas implementem algum tipo de software de análise para entender e agir melhor sobre esses dados. Implementar software de análise tem sido uma iniciativa significativa para empresas em transformação digital, pois essas ferramentas oferecem maior visibilidade dos dados de uma organização. As empresas adotam essas soluções para dar sentido a grandes conjuntos de dados coletados de várias fontes.
Mudança de on-premises para nuvem
A mudança de análise de dados on-premises 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 insight. Afastar-se da infraestrutura on-premises 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. No entanto, nem todos os usuários de dados têm o luxo de trabalhar na nuvem por várias razões, incluindo segurança de dados e questões relacionadas à latência. Em indústrias como a saúde, regulamentos rigorosos, como a Lei de Portabilidade e Responsabilidade de Seguro de Saúde (HIPAA) exigem que os dados sejam seguros. Embora seja possível garantir essa segurança na nuvem, pode ser mais complicado.
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 procuram usando linguagem intuitiva. Métodos intuitivos de consulta de dados permitem 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 da 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 plataformas de análise 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 entendam o que estão vendo.
