Hemos investigado el mejor software de inteligencia empresarial según la popularidad de los usuarios y las principales características . Compare el mejor software de BI en el cuadro a continuación y siga leyendo para obtener más información sobre el software de inteligencia empresarial. Para obtener un conjunto personalizado de recomendaciones del mejor software de BI para su empresa, pruebe nuestra herramienta de selección de productos en la parte superior de la página.

• primero
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    SAP BusinessObjects
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    • Calificación de TA
      4/5
    • Análisis de datos
      Sí
    • Procesamiento de lenguaje natural
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    • Análisis integrado
      Sí
  • SAP BusinessObjects es una herramienta de inteligencia empresarial que funciona por sí sola o como parte de una pila de tecnología SAP más grande.
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    Dundas
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    • Análisis de datos
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    • Análisis integrado
      Sí
  • Dundas BI es una herramienta de inteligencia empresarial que sugiere las visualizaciones adecuadas para los datos y proporciona n acceso en el analista a información detallada a partir de visualizaciones flexibles.
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    Geckoboard
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      4.5 / 5
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    • Análisis integrado
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  • Geckoboard es un software dashobard que permite a las empresas conectarse a software existente y mostrar métricas clave en paneles.
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    Sisense
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      4.5 / 5
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  • Sisense es un software de análisis empresarial que combina datos directamente de bases de datos y productos SaaS para análisis de cada usuario.
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    Oracle BI
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  • Oracle Business Intelligence es un software intermedio que se ejecuta en la pila empresarial de Oracle que proporciona a las empresas opciones de análisis de gran alcance.
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    Tableau
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    • Análisis integrado
      Sí
  • Tableau es un software de inteligencia empresarial líder para analistas de datos y empresas.
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  • Producto
    Domo
  • Características
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      4/5
    • Análisis de datos
      Y es
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      No
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    • Análisis integrado
      No
  • Domo es un software de inteligencia empresarial que combina conexiones nativas a aplicaciones con software de procesamiento de datos.

1. ¿Qué son los negocios? ¿Software de inteligencia empresarial?
2. Revisiones de los principales proveedores de software de inteligencia empresarial
3. Comparación de software de inteligencia empresarial
4. Características clave del software de inteligencia empresarial y proveedores recomendados
5. Elegir el software de inteligencia empresarial adecuado

¿Qué es el software de inteligencia empresarial?

El software de inteligencia empresarial es un conjunto de herramientas que utilizan las empresas para recuperar, analizar y transformar datos en información empresarial útil. Los ejemplos de herramientas de inteligencia empresarial incluyen visualización de datos, almacenamiento de datos, paneles de control e informes. A diferencia de la inteligencia competitiva, el software de inteligencia empresarial extrae datos internos que produce la empresa, en lugar de fuentes externas.

A medida que Big Data ha ganado importancia, también lo ha hecho la popularidad del software de BI. Las empresas generan, rastrean y compilan datos comerciales a una escala nunca antes vista. Pero todos estos datos no son nada si no podemos entenderlos y usarlos para mejorar los resultados comerciales.

Para tomar decisiones informadas, las empresas deben basar sus decisiones en pruebas. Las montañas de datos que producen las empresas y sus clientes contienen evidencia de patrones de compra y tendencias del mercado.Al agregar, estandarizar y analizar esos datos, las empresas pueden comprender mejor a sus clientes, pronosticar mejor el crecimiento de los ingresos y protegerse mejor contra las trampas comerciales.

La inteligencia comercial tradicionalmente ha tomado la forma de informes trimestrales o anuales. pero las actuales herramientas de inteligencia empresarial respaldadas por software funcionan de forma continua y a la velocidad de la luz. Estos conocimientos pueden ayudar a una empresa a elegir un curso de acción en cuestión de minutos.

El software de BI interpreta un mar de acciones cuantificables de clientes y negocios y devuelve consultas basadas en patrones en los datos. BI se presenta de muchas formas y abarca muchos tipos diferentes de tecnología. Esta guía compara los principales proveedores de software de inteligencia empresarial, desglosa las tres etapas principales por las que deben pasar los datos para proporcionar inteligencia empresarial y proporciona consideraciones para la compra de software de inteligencia empresarial para empresas de diferentes tamaños.

Reseñas de los principales proveedores de software de inteligencia empresarial

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• Tableau frente a Spotfire: inteligencia empresarial para los que no son expertos en TI
• Tableau vs. Looker: una comparación de software de inteligencia empresarial
• Power BI vs Tableau: un duelo de análisis de datos
• 16 alternativas de Tableau para visualizar y analizar datos
• Domo frente a Tableau: elegir la solución de inteligencia empresarial adecuada
• 5 formas en que el análisis integrado puede llevar la ciencia de datos a sus clientes
• A su departamento de TI le encantarán estas 6 opciones de software de inteligencia empresarial de clientes
• Las mejores opciones de software de análisis integrado para empresas pequeñas, medianas y empresariales
• Los premios TechnologyAdvice 2019 al mejor software de inteligencia empresarial
• Las 10 mejores herramientas de análisis predictivo, por Categoría
• Encuentre el canario en sus datos: técnicas de minería de datos para no analistas

Comparación de software de inteligencia empresarial

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Mejor BI Software (por categoría)

Autoservicio	Datos Visualización	Almacenamiento de datos	Plataformas de BI
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segmento	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Características clave del software de inteligencia empresarial y proveedores recomendados

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Almacenamiento de datos para inteligencia empresarial

Los datos se encuentran en varios sistemas de una organización. Para un análisis más preciso, las empresas deben garantizar un formato estandarizado en todos los tipos de datos de cada uno de estos sistemas. Por ejemplo, las grandes empresas podrían tener información sobre sus clientes en su aplicación de gestión de relaciones con el cliente (CRM) y tener datos financieros en su aplicación de planificación de recursos empresariales (ERP). Estos programas separados pueden etiquetar y categorizar datos de manera diferente y necesitarán estandarizar los datos antes del análisis.

Algunos programas de software de inteligencia empresarial extraen datos para su análisis directamente desde las aplicaciones de origen a través de una conexión API nativa o webhook. Otros sistemas de inteligencia empresarial requieren el uso de un sistema de almacenamiento de datos para agregar diversos conjuntos de datos en una ubicación común. Las pequeñas empresas, los departamentos individuales o los usuarios individuales pueden encontrar que una conexión nativa funciona bien, pero las grandes corporaciones, las empresas empresariales y las empresas que generan grandes conjuntos de datos necesitarán una configuración de inteligencia empresarial más completa.

Si lo desean Si elige una solución de almacenamiento centralizada, las empresas pueden utilizar un almacén de datos o un mercado de datos para almacenar su información comercial y comprar un software de extracción, transformación y carga (ETL) para facilitar el almacenamiento de datos. Alternativamente, pueden usar un marco de almacenamiento de datos como Hadoop para administrar sus datos.

Almacenes de datos

La inteligencia empresarial combina fuentes de datos dispares en una base de datos mediante la construcción de un almacén de datos. Los almacenes de datos actúan como un repositorio central para que los datos sean consultados y analizados por otras aplicaciones de BI. Al utilizar el método de extracción, transformación y carga, los almacenes de datos agregan datos de toda una organización y facilitan que otras aplicaciones accedan rápidamente a ellos.

Las herramientas de análisis y generación de informes aún pueden funcionar sin almacenes de datos, pero en ejecución los informes a través del software CRM, o incluso el software de punto de venta (POS) no solo limitan el enfoque de la inteligencia, sino que también afectan negativamente el rendimiento de esas aplicaciones.Además, los datos en estos sistemas existen en diferentes formatos, lo que hace que sea excepcionalmente difícil sacar conclusiones e identificar patrones sin reestructurar los datos en un formato común y alojarlos en un área común.

Datos almacenados en un dato El almacén adopta la forma de dimensiones o hechos, que se extraen de los sistemas que producen los datos. Los hechos representan números para una acción específica, como las ventas de un widget. Las dimensiones dan contexto a los hechos agregando fechas y ubicaciones, y también se denominan metadatos. Por ejemplo, las dimensiones podrían dividir las ventas de un widget por meses o años, facilitando la realización de consultas.

Para obtener más información y proveedores de almacenamiento de datos recomendados, visite nuestra página de descripción general del almacenamiento de datos.

• • ¿Qué software de inteligencia empresarial es el adecuado para su empresa?
  • Descúbralo ahora.

Data Marts

Versiones esencialmente más simples y limitadas de los almacenes de datos, los data marts se enfocan en un subconjunto específico de datos en lugar de almacenar datos de toda la empresa. Es posible que almacenen datos de uso más frecuente o datos que solo usa un departamento. A las empresas les resultará más económico implementar mercados de datos que los almacenes de datos, y pueden proporcionar al personal que no es de TI una mejor experiencia de usuario al limitar la complejidad de la base de datos.

Extraer, transformar y cargar (ETL) software

Nombrado por el proceso por el cual los datos se transfieren a un almacén de datos, las aplicaciones ETL normalizan los datos en una ubicación central. Las empresas pueden comprar software ETL con software de almacenamiento de datos o como una aplicación complementaria. Examinemos cada parte del proceso ETL:

• Extracción: la extracción de datos es el proceso de recuperar datos de su sistema de origen. A menudo, el aspecto más difícil del proceso, el grado de éxito mediante el cual se extraen los datos de sus sistemas de origen, por ejemplo, los sistemas ERP o CRM, influye en el éxito del resto del proceso. Los datos no estructurados no están bien formateados para encajar en filas y columnas, lo que dificulta su análisis después del almacenamiento en un almacén de datos. Etiquetar datos no estructurados con metadatos como información sobre el autor, el tipo de contenido y otros factores de identificación puede ayudar a los equipos a encontrar los datos correctos cuando se almacenan en el almacén de datos y finalmente se cargan en el software de BI.
• Transformar: Después de extraer datos de su aplicación de origen, esos datos deben normalizarse antes de almacenarse en el almacén de datos para uso futuro. Para que los análisis dentro del sistema de inteligencia empresarial funcionen correctamente, los datos de diferentes aplicaciones de origen deben existir en el mismo formato o, de lo contrario, las consultas no serán precisas.
• Cargar: ahora que los datos se han extraído de sus sistemas de origen y normalizado a través de la fase de transformación, está listo para cargarse en la base de datos central, más comúnmente en el almacén de datos. Las frecuencias de carga variarán según la organización. Algunas empresas pueden ingresar nuevos datos semanalmente, mientras que otras lo harán todos los días.

Hadoop

Un marco de almacenamiento de datos popular, Hadoop es una infraestructura para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos. Aunque Hadoop almacena datos, lo hace de manera diferente a un almacén de datos tradicional. Hadoop utiliza un sistema de clúster (Hadoop Distributed File System o HDFS) que permite a los usuarios almacenar archivos en varios servidores.

La infraestructura de Hadoop proporciona un marco excelente para las empresas que administran y producen una gran cantidad de datos, así como archivos de datos grandes. Debido a su marco de clúster, Hadoop también puede actuar como un mecanismo de respaldo: si un servidor falla, las empresas no pierden el acceso a todos sus datos. Hadoop no es adecuado para consultas ad hoc como los almacenes de datos normales, y puede ser bastante complejo para los usuarios que no están familiarizados con JavaScript.

Analizar big data con software de inteligencia empresarial

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Independientemente de si las empresas eligen almacenar sus datos en un almacén de datos o realizar consultas en el sistema de origen, el análisis de datos y los conocimientos resultantes hacen que el campo sea atractivo para los usuarios comerciales. Las tecnologías de análisis varían en términos de complejidad, pero el método general de combinar grandes cantidades de datos normalizados para identificar patrones sigue siendo consistente en todas las plataformas.

Minería de datos

También conocido como «descubrimiento de datos, «La minería de datos implica análisis automatizados y semiautomáticos de conjuntos de datos para descubrir patrones e inconsistencias. Las correlaciones comunes extraídas de la minería de datos incluyen agrupar conjuntos de datos específicos, encontrar valores atípicos en los datos y dibujar conexiones o dependencias de conjuntos de datos dispares.

La minería de datos a menudo descubre los patrones utilizados en análisis más complejos, como el modelado predictivo, lo que lo convierte en una parte esencial del proceso de BI.

De los procesos estándar realizados por la minería de datos, la regla de asociación el aprendizaje presenta el mayor beneficio.Al examinar los datos para establecer dependencias y construir correlaciones, la regla de asociación puede ayudar a las empresas a comprender mejor la forma en que los clientes interactúan con su sitio web o incluso qué factores influyen en su comportamiento de compra.

El aprendizaje de reglas de asociación se introdujo originalmente para descubrir conexiones entre los datos de compra registrados en los sistemas de punto de venta de los supermercados. Por ejemplo, si un cliente compró salsa de tomate y queso, las reglas de la asociación probablemente descubrirían que el cliente también compró carne de hamburguesa. Si bien este es un ejemplo simplista, funciona para ilustrar un tipo de análisis que ahora conecta cadenas de eventos increíblemente complejas en todo tipo de industrias y ayuda a los usuarios a encontrar correlaciones que de otro modo habrían permanecido ocultas.

Análisis de datos con software de inteligencia empresarial

Quizás uno de los aspectos más interesantes de BI, las aplicaciones de análisis predictivo funcionan como un subconjunto avanzado de la minería de datos. Como sugiere el nombre, el análisis predictivo pronostica eventos futuros basados en datos actuales e históricos. Al establecer conexiones entre conjuntos de datos, estas aplicaciones de software predicen la probabilidad de eventos futuros, lo que puede generar una gran ventaja competitiva para las empresas.

El análisis predictivo implica un modelado detallado e incluso incursiona en el ámbito del aprendizaje automático , donde el software realmente aprende de eventos pasados para predecir consecuencias futuras. Para nuestros propósitos, centrémonos en las tres formas principales de análisis predictivo:

Modelado predictivo

El segmento más conocido de análisis predictivo, este tipo de software hace lo que su nombre indica : predice, particularmente en referencia a un solo elemento. Los modelos predictivos buscan correlaciones entre una unidad de medida particular y al menos una o más características pertenecientes a esa unidad. El objetivo es encontrar la misma correlación en diferentes conjuntos de datos.

Modelado descriptivo

Mientras que el modelado predictivo busca una correlación única entre una unidad y sus características, para predecir la probabilidad de un cliente que cambia de proveedor de seguros, por ejemplo: el modelo descriptivo busca reducir los datos a tamaños y agrupaciones manejables. El análisis descriptivo funciona bien para resumir información, como visitas a páginas únicas o menciones en redes sociales.

Análisis de decisiones

El análisis de decisiones tiene en cuenta todos los factores relacionados con una decisión discreta. El análisis de decisiones predice el efecto en cascada que tendrá una acción en todas las variables involucradas en la toma de esa decisión. En otras palabras, el análisis de decisiones brinda a las empresas la información concreta que necesitan para predecir los resultados y tomar medidas.

Procesamiento del lenguaje natural

Los datos se presentan en tres formas principales: estructurados, semiestructurados y no estructurados . Los datos no estructurados son los más comunes e incluyen documentos de texto y otros tipos de archivos que existen en formatos que las computadoras no pueden leer fácilmente.

Los datos no estructurados no se pueden almacenar en filas o columnas, lo que los hace imposible de analizar para el software tradicional de minería de datos. Sin embargo, estos datos suelen ser cruciales para comprender los resultados comerciales. Con tantos datos en forma no estructurada, el análisis de texto debe ser una consideración clave cuando se trata de encontrar el mejor software de inteligencia empresarial.

El software de procesamiento del lenguaje natural (NLP), también conocido como software de análisis de texto, combina conjuntos grandes de datos no estructurados para encontrar patrones ocultos. La PNL es particularmente interesante para las empresas que trabajan con redes sociales. Con el software adecuado, una empresa puede configurar una regla para realizar un seguimiento de palabras clave o frases (el nombre de una empresa, por ejemplo) para encontrar patrones en cómo los clientes usan ese idioma. Las herramientas de procesamiento de lenguaje natural también miden el sentimiento del cliente, brindan información sobre el valor del cliente de por vida y aprenden las tendencias del cliente que pueden informar las líneas de productos futuras.

• • Para qué software de Business Intelligence es adecuado su negocio?
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Software de inteligencia empresarial para informes corporativos

Las dos aplicaciones anteriores de El software de inteligencia empresarial se ocupa de la mecánica de los sistemas de inteligencia empresarial: cómo se almacenan los datos comerciales y cómo el software refina estos datos para convertirlos en inteligencia significativa. Los informes de inteligencia empresarial se centran en la presentación de estos hallazgos.

Procesamiento analítico en línea (OLAP)

El procesamiento analítico en línea (OLAP) utiliza bases de datos multidimensionales para permitir a los usuarios consultar almacenes de datos y crear informes que ven los datos desde múltiples perspectivas. OLAP brinda al software de inteligencia empresarial la capacidad de combinar datos, desglosar en métricas individuales y ver datos para combinaciones de métricas únicas que no se pueden obtener en una configuración de hoja de cálculo tradicional.

Por ejemplo, las métricas de datos de una cadena de suministro pueden incluir ubicación, SKU, fecha de compra, vendedor y fecha de vencimiento.Las herramientas OLAP pueden proporcionar a los analistas una imagen clara de cualquier combinación de estas métricas. Eso proporciona a los analistas el poder de sacar a la luz conocimientos que de otro modo estarían ocultos dentro de hojas de cálculo bidimensionales o tridimensionales.

Visualización de datos

Una de las tendencias más populares en BI, la visualización de datos permite a las empresas mostrar gráficamente los resultados de la minería de datos u otros análisis. La presentación de los hallazgos en un formato visual, como un gráfico, una tabla o un mapa, proporciona información inmediata sobre las métricas más importantes, información que no surge dentro del contexto de una hoja de cálculo. Como parte de un cambio más amplio hacia una mejor usabilidad de BI, la UX de visualización de datos puede convertirse en un factor más importante en la decisión de compra de software.

Paneles

No todos los usuarios empresariales necesitan acceso completo a todo lo disponible en el panel. La mayoría de los empleados solo necesitan acceder a un panel de sus métricas más importantes. Brinda acceso de un vistazo a una variedad de visualizaciones predefinidas. Si bien cada empresa puede definir sus propios paneles de control según las necesidades comerciales personalizadas, algunas configuraciones de panel de control posibles son

• Panel de ventas que incluye el número total de clientes potenciales y prospectos en cada etapa del embudo de ventas, métricas de KPI del número total de reuniones programadas por vendedor, una tabla de clasificación de ingresos totales, una herramienta de medición de gas que muestra los ingresos totales hacia el objetivo mensual
• Panel de control de marketing que muestra un gráfico de líneas con el número total de clientes potenciales calificados de marketing por día, publicaciones de blog con mejor rendimiento por mes, últimas publicaciones en redes sociales.
• Panel de control de éxito del cliente con visualizaciones del número total de tickets abiertos, número de tickets cerrados por día, tiempo promedio para cerrar, tabla de clasificación de totales de tickets
• Panel de soporte de TI con métricas clave sobre el progreso del sprint, número total de tickets de errores abiertos, desarrolladores de guardia actuales, tabla de clasificación de solicitudes de funciones

Alertas y notificaciones

Si bien los paneles e informes se extienden en gran medida La usabilidad del software de inteligencia empresarial para usuarios que no son de TI, las alertas y las notificaciones pueden proporcionar aún más aplicaciones prácticas para todos los usuarios empresariales. Las alertas notifican a los usuarios que no pasan la mayor parte de su tiempo en la herramienta sobre cambios en los datos que necesitan atención inmediata.

Cuando las empresas establecen alertas para umbrales de alto y bajo rendimiento, pueden rastrear cuándo necesitan movilizar una respuesta o investigar un problema antes de que se convierta en una emergencia. Aún mejor, las empresas que establecen alertas para métricas de objetivos pueden celebrar y reconocer los esfuerzos de su equipo de manera temprana y frecuente.

Estado del mercado de la inteligencia empresarial

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• Un informe de Dresner Advisory de 2018 mostró que casi el 50 por ciento de los usuarios de inteligencia empresarial mejores decisiones ”, un objetivo crítico para sus proyectos, seguido por el 35 por ciento de los usuarios de BI que califican el ahorro de costos y el crecimiento de los ingresos como objetivos comerciales críticos cubiertos por BI.
• Raconteur estima que el 90 por ciento de las grandes empresas globales tendrán un director de datos (CDO) establecido para 2019 para impulsar el crecimiento de los ingresos, el ahorro de costos y la toma de decisiones.
• BI-Survey.com descubrió que la gestión de la calidad de los datos, la visualización de datos y el BI de autoservicio son las tres tendencias más importantes en inteligencia empresarial. La misma encuesta encontró el mayor crecimiento en el interés por la preparación de datos para los usuarios comerciales entre 2016 y 2019.

Estas estadísticas muestran el uso creciente de inteligencia empresarial fuera de del entorno de TI. Como los usuarios empresariales ven el valor de la analítica de datos dentro de d En diversos departamentos, la demanda de inteligencia empresarial ha aumentado. Los departamentos ven cómo las visualizaciones de datos pueden proporcionar respuestas instantáneas a preguntas que durante mucho tiempo han sido respondidas a través de intuiciones o conjeturas, y quieren saber cómo también pueden aprovechar estas herramientas para tomar mejores decisiones y generar ingresos.

Tendencias

Base de datos en memoria

El procesamiento de la base de datos en memoria utiliza RAM en lugar del procesamiento de disco o disco duro para leer información. El acceso a la información de esta manera aumenta exponencialmente el rendimiento de la aplicación. El poder cada vez mayor de la RAM en nuestros entornos informáticos, junto con la demanda de sistemas más ágiles, significa que este software tiene un gran interés en el futuro de BI. Las caídas drásticas en los precios de la memoria la están convirtiendo en una opción más popular para ejecutar análisis a través de bases de datos y cubos multidimensionales.

Uso de software de inteligencia empresarial en todos los departamentos comerciales

Cada vez hay más usuarios de BI ‘t personal de TI; son empleados con una cantidad estándar de conocimientos tecnológicos que desean aprovechar el poder de BI para obtener una ventaja competitiva.

En consecuencia, el diseño de los mecanismos de generación de informes y la facilidad de uso de las funciones analíticas se están dirigiendo hacia una barrera de acceso más baja.Ya no es suficiente tener excelentes funciones de análisis o almacenamiento de datos; deben ser utilizables tanto por expertos de TI como por usuarios comerciales sin experiencia analítica.

Muchos de los principales proveedores de BI (SAP, IBM, Microsoft y SAS) respondieron al surgimiento de nuevas empresas más pequeñas que ofrecían una función visual fácil de usar al rediseñar totalmente sus interfaces. Un informe de Dresner Advisory Services de 2018 encontró que la principal motivación para la adopción de BI proviene de los ejecutivos comerciales, las operaciones y las divisiones de ventas. Varios proveedores se están especializando en el espacio de BI de ‘autoservicio’, incluidos Tableau y TIBCO Spotfire, que comparamos en nuestra publicación Tableau vs Spotfire.

Análisis integrado

El software de inteligencia empresarial promete para aclarar la analítica empresarial para los empleados menos técnicos, lo que ha impulsado la demanda de herramientas analíticas integradas. Estas herramientas permiten a las empresas crear visualizaciones de datos dentro de su software de BI y proporcionar dinámicamente esas visualizaciones a clientes internos y externos dentro de las aplicaciones de la empresa.

Los análisis integrados ahorran a las empresas miles de horas y cientos de miles de dólares que de otro modo utilizarían para crear herramientas y paneles de análisis e informes desde cero. Estas herramientas ahora brindan a los usuarios comerciales acceso a visualizaciones personalizadas, plug-and-play, lo que acelera enormemente el tiempo de comercialización.

Elegir el software de inteligencia empresarial adecuado

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Comparar todas las características que ofrecen estas herramientas puede ser una tarea abrumadora, pero podemos ayudar reduce horas de búsqueda de software. Contáctenos hoy o complete el formulario en la parte superior de la página para comenzar el proceso. Le enviaremos un conjunto de recomendaciones que se adapten a sus requisitos de funciones y necesidades de datos.

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