De los datos a la acción: esto es lo que permiten las herramientas de BI y análisis. Todos los aspectos de una empresa producen datos. Estos también deben utilizarse: Con la ayuda de la inteligencia empresarial, los datos se pueden transformar, evaluar, crear informes y cuadros de mando y programar aplicaciones analíticas. De este modo, se puede tener una visión de conjunto, responder rápidamente a preguntas concretas en función de los datos y compartir las percepciones con los demás. Hemos recopilado 10 herramientas que permiten tanto a los expertos como a los usuarios empresariales generar perspectivas interesantes a partir de sus datos.

Clasificación 10 - Looker

Looker pone fin a los enfoques tradicionales de BI: El planteamiento de Looker, parte de la empresa tecnológica Google, es permitir que cada usuario de la empresa realice por sí mismo análisis de datos con un alto nivel de detalle. Looker se basa en gran medida en una capa de metadatos central y virtual creada con LookML, un lenguaje propio de descripción de datos. Los usuarios empresariales acceden a los datos a través de esta capa virtual y pueden realizar análisis ad hoc mediante una interfaz de apuntar y hacer clic. La plataforma permite a los usuarios empresariales generar información práctica y obtener rápidamente resultados significativos y útiles para la toma de decisiones mediante análisis ad hoc.

Puesto 9 - TIBCO

La cartera de productos de Business Analytics de TIBCO ofrece una completa funcionalidad para dar soporte a una amplia gama de escenarios analíticos. El proveedor comenzó a desarrollar soluciones BI & Analytics en 2007 con la adquisición del proveedor sueco de software Spotfire. El resultado de esta fusión, TIBCO Spotfire, es una completa solución de BI muy centrada en el análisis visual y estadístico avanzado. Se pueden crear y utilizar aplicaciones de cuadros de mando interactivos con datos en tiempo real. Al incorporar métodos y modelos estadísticos complejos, los científicos de datos pueden realizar análisis predictivos utilizando los lenguajes de programación S+ y R.

Puesto 8 - Pyramid Analytics

La relativamente joven empresa holandesa Pyramid Analytics ofrece una plataforma de BI y análisis adaptada a las necesidades de los usuarios empresariales. Se pueden realizar análisis y crear cuadros de mando de forma rápida e intuitiva, independientemente del dispositivo final. Con la ayuda de su propio motor de consulta, los datos se pueden consultar en diferentes bases de datos y se pueden realizar análisis rápidos in situ. Gracias a su arquitectura abierta, Pyramid Analytics puede desplegarse y utilizarse in situ, en la nube o de forma híbrida. También hay algo para los expertos: con la ayuda de las API, las aplicaciones de BI y análisis se pueden integrar y utilizar más allá de los casos de uso clásicos de BI. Además, las integraciones con R, Python, MLLib y Tensorflow permiten crear aplicaciones analíticas avanzadas. 

Puesto 7 - Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud incluye preparación de datos, visualización de datos, inteligencia empresarial y gestión de escenarios para usuarios empresariales. Desarrollo y entrega de cuadros de mando, informes formateados, informes ad hoc y descubrimiento/análisis de autoservicio, todo en una sola plataforma. Todo esto es posible no sólo en la nube, sino también in situ: Oracle Analytics Server ofrece a las empresas todas las funciones de la plataforma en la nube, pero en local. Para usuarios avanzados, también se integran en Oracle Analytics Cloud algoritmos ya preparados para aplicaciones de ML. Además, se pueden incrustar scripts en R y Python para realizar análisis avanzados personalizados y se pueden utilizar algoritmos de ML incrustados en la base de datos de Oracle.

6º puesto - SAP Analytics Cloud

Para los que ya están en el cosmos SAP, merece la pena hacer una parada en Analytics Cloud. La plataforma nativa de la nube ofrece conectividad en directo con servicios bien conocidos como SAP HANA, Data Warehouse o BusinessObjects, e incluso puede integrarse en ellos como solución de nube híbrida. Con funciones analíticas orientadas a los usuarios empresariales y conocimientos inteligentes a través de NLQ (Natural Language Query) y NLG (Natural Language Generation), se pueden crear rápidamente cuadros de mando, informes y aplicaciones analíticas.

Puesto 5 - IBM Cognos Analytics

La solución de BI y analítica de IBM ofrece el paquete completo: cuadros de mando, informes, modelado y análisis de datos en una aplicación integrada y basada en web. Cognos Analytics es utilizado principalmente por grandes empresas y, por tanto, ofrece la posibilidad de muchos usuarios y el tratamiento de grandes cantidades de datos. Con una especie de motor de búsqueda, incluso los usuarios empresariales pueden obtener rápidamente respuestas basadas en datos y visuales a sus preguntas. Además, los expertos pueden utilizar Jupyter Notebooks para preparar, transformar y analizar datos y crear cuadros de mando y aplicaciones con mayor flexibilidad.

Clasificación 4 - MicroStrategy

Como uno de los proveedores más conocidos en el campo de la analítica y el BI a nivel mundial, MicroStrategy es considerado un pionero. El proveedor fue el primero en lanzar un producto totalmente integrado para crear informes formateados, cuadros de mando y descubrimiento de datos interactivos en una única solución, on-premise y en la nube. Con una única plataforma para informes, análisis, analítica y cuadros de mando con un sólido rendimiento en entornos de gran tamaño y más de 200 conectores -incluso para herramientas como Power BI, Tableau, etc.- se puede obtener información empresarial a gran velocidad. Con la ayuda de "dossiers", se pueden crear informes o cuadros de mando similares a libros y utilizarlos de forma interactiva. La función "Hiperinteligencia" también ofrece la posibilidad de encontrar y mostrar información contextual de forma personalizable.

3er puesto - Qlik Sense

Qlik Sense es la última plataforma de Qlik para la analítica de autoservicio. Qlik Sense utiliza una tecnología denominada "inteligencia activa", basada en la inteligencia continua a través de información actualizada en tiempo real. Con la ayuda de pipelines de datos y lógica de negocio dinámica, los análisis pueden evaluarse en tiempo real. Con una exploración y búsqueda de datos simplificada, visualizaciones inteligentes y funciones de preparación de datos, Qlik facilita el BI y la analítica a todo tipo de usuarios. En el aspecto técnico, Qlik utiliza un rápido motor en memoria para tiempos de procesamiento cortos, así como funciones inteligentes de preparación y transformación de datos. Los expertos disponen de funciones de transformación de datos personalizadas y complejas, así como de scripts en R y Python.

Puesto 2 - Tableau

Tableau no sólo ofrece gráficos y visualizaciones, sino también análisis visuales en tiempo real. Con una interfaz fácil de usar y la función de arrastrar y soltar, los usuarios pueden identificar rápidamente tendencias en los datos y crear gráficos y visualizaciones. Con numerosos conectores a diversas bases de datos y servicios, se pueden analizar datos de casi cualquier fuente. Además, se puede utilizar la combinación de datos para crear una base de datos uniforme y generar así más información. Robusto y rápido: Tableau ofrece un buen rendimiento, incluso en grandes entornos con grandes volúmenes de datos.

1er puesto - Microsoft Power BI

Orientado a la empresa, fácil de entender y de rápida comprensión: Power BI es uno de los principales actores en el campo de la inteligencia empresarial y ofrece funciones completas de análisis, inteligencia y visualización. Quienes estén familiarizados con el ecosistema Office se orientarán rápidamente y podrán integrar fácilmente sus informes en otras aplicaciones del universo Office y Azure. Los servicios integrados basados en IA, como Augmented Analytics, NLQ y Anomaly Detection, pueden utilizarse para generar y evaluar informes inteligentes, perspectivas y previsiones. Con Python y R, Power BI también admite dos lenguajes de programación establecidos para transformar los datos subyacentes más allá del editor PowerQuery y crear pequeñas aplicaciones ML individuales.