Pesquisamos o melhor software de business intelligence de acordo com a popularidade do usuário e os principais recursos . Compare o melhor software de BI no gráfico abaixo e continue lendo para aprender mais sobre software de inteligência de negócios. Para obter um conjunto personalizado de recomendações do melhor software de BI para sua empresa, experimente nossa Ferramenta de Seleção de Produtos no topo da página.

• primeiro
  • Produto
    SAP BusinessObjects
  • Recursos
    • Classificação TA
      4/5
    • Análise de dados
      Sim
    • Processamento de linguagem natural
      Não
    • Relatórios em tempo real
      Não
    • Análise incorporada
      Sim
  • SAP BusinessObjects é uma ferramenta de inteligência de negócios que funciona por conta própria ou como parte de uma pilha de tecnologia SAP maior.
• primeiro
  • Produto
    Dundas
  • Recursos
    • Classificação TA
      4.5 / 5
    • Análise de dados
      Sim
    • Processamento de linguagem natural
      Não
    • Relatórios em tempo real
      Sim
    • Embedded Analytics
      Sim
  • Dundas BI é uma ferramenta de business intelligence que sugere as visualizações certas para os dados e fornece n acesso on-analítico a insights aprofundados de visualizações flexíveis.
• primeiro
  • Produto
    Geckoboard
  • Recursos
    • Classificação TA
      4,5 / 5
    • Análise de dados
      Não
    • Natural Processamento de linguagem
      Não
    • Relatórios em tempo real
      Sim
    • Análise incorporada
      Não
  • Geckoboard é um software de painel que permite que as empresas se conectem a um software existente e exibam as principais métricas nos painéis.
• primeiro
  • Produto
    Sisense
  • Recursos
    • Classificação TA
      4.5 / 5
    • Análise de dados
      Sim
    • Processamento de linguagem natural
      Sim
    • Relatórios em tempo real
      Sim
    • Análise incorporada
      Sim
  • Sisense é um software de análise de negócios que combina dados diretamente de produtos SaaS e bancos de dados para análise de cada usuário.
• primeiro
  • Produto
    Oracle BI
  • Recursos
    • Classificação TA
      4/5
    • Análise de dados
      Sim
    • Processamento de linguagem natural
      Não
    • Relatórios em tempo real
      Sim
    • Análise incorporada
      Não
  • O Oracle Business Intelligence é um middleware executado na pilha de negócios da Oracle que fornece às empresas opções de análise de longo alcance.
• primeiro
  • Produto
    Tableau
  • Recursos
    • Classificação TA
      4,5 / 5
    • Análise de dados
      Sim
    • Processamento de linguagem natural
      Não
    • Relatórios em tempo real
      Não
    • Análise incorporada
      Sim
  • O Tableau é um software de inteligência de negócios líder para analistas de dados e empresas.
• primeiro
  • Produto
    Domo
  • Recursos
    • Classificação TA
      4/5
    • Análise de dados
      Y es
    • Processamento de linguagem natural
      Não
    • Relatórios em tempo real
      Sim
    • Análise incorporada
      Não
  • Domo é um software de inteligência de negócios que combina conexões nativas com aplicativos com software de processamento de dados.

1. O que são negócios software de inteligência?
2. As principais análises de fornecedores de software de inteligência de negócios
3. Comparação de software de inteligência de negócios
4. Recursos-chave do software de inteligência de negócios e fornecedores recomendados
5. Escolhendo o software de inteligência de negócios certo

O que é software de inteligência de negócios?

O software de inteligência de negócios é um conjunto de ferramentas usadas por empresas para recuperar, analisar e transformar dados em percepções úteis de negócios. Exemplos de ferramentas de business intelligence incluem visualização de dados, armazenamento de dados, painéis e relatórios. Em contraste com a inteligência competitiva, o software de inteligência de negócios obtém dados internos que a empresa produz, em vez de fontes externas.

À medida que o Big Data ganhou destaque, também aumentou a popularidade do software de BI. As empresas geram, rastreiam e compilam dados de negócios em uma escala nunca antes vista. Mas todos esses dados não são nada se não pudermos entendê-los e usá-los para melhorar os resultados de negócios.

Para fazer escolhas informadas, as empresas precisam basear suas decisões em evidências. As montanhas de dados que as empresas e seus clientes produzem contêm evidências de padrões de compra e tendências de mercado.Ao agregar, padronizar e analisar esses dados, as empresas podem entender melhor seus clientes, prever melhor o crescimento da receita e se proteger melhor contra as armadilhas de negócios.

A inteligência de negócios tradicionalmente assume a forma de relatórios trimestrais ou anuais, mas as ferramentas de business intelligence suportadas por software de hoje funcionam continuamente e na velocidade da luz. Esses insights podem ajudar uma empresa a escolher um curso de ação em questão de minutos.

O software de BI interpreta um mar de clientes quantificáveis e ações de negócios e retorna consultas com base em padrões nos dados. BI vem em muitas formas e abrange muitos tipos diferentes de tecnologia. Este guia compara os principais fornecedores de software de business intelligence, divide os três estágios principais pelos quais os dados devem passar para fornecer business intelligence e fornece considerações para a compra de software de business intelligence para empresas de diferentes tamanhos.

As principais análises dos fornecedores de software de business intelligence

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• Tableau vs. Spotfire: Business Intelligence para quem não é guru de TI
• Tableau x Looker: uma comparação de software de business intelligence
• Power BI x Tableau: um duelo de análise de dados
• 16 Alternativas do Tableau para visualizar e analisar dados
• Domo vs. Tableau: Escolhendo a solução certa de Business Intelligence
• 5 maneiras que a análise incorporada pode levar a ciência de dados para seus clientes
• Seu departamento de TI vai adorar essas 6 opções de software de BI de Customer Intelligence
• As melhores opções de software de análise incorporada para empresas de pequeno, médio e grande porte
• The TechnologyAdvice 2019 Best Business Intelligence Software Awards
• 10 principais ferramentas de análise preditiva, por Categoria
• Encontre o canário em seus dados: técnicas de mineração de dados para não analistas

Comparação de software de business intelligence

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Melhor BI Software (por categoria)

Autoatendimento	Dados Visualização	Data Warehousing	Plataformas de BI
SAP Crystal Reports	iDashboards	Sisense	Tableau
Chartio	Dundas	Oracle BI	InsightSquared
Alteryx	Segmento	SAS	Domo
Jaspersoft	Geckoboard	Birst	GoodData

Principais recursos do software de business intelligence e fornecedores recomendados

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Armazenamento de dados para business intelligence

Os dados residem em vários sistemas em uma organização. Para uma análise mais precisa, as empresas devem garantir a formatação padronizada entre os tipos de dados de cada um desses sistemas. Por exemplo, grandes empresas podem ter informações sobre seus clientes em seu aplicativo de gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM) e dados financeiros em seu aplicativo de planejamento de recursos empresariais (ERP). Esses programas separados podem rotular e categorizar os dados de maneira diferente e precisarão padronizar os dados antes da análise.

Alguns programas de software de business intelligence extraem dados para análise diretamente dos aplicativos de origem por meio de uma conexão de API nativa ou webhook. Outros sistemas de inteligência de negócios requerem o uso de um sistema de armazenamento de dados para agregar diversos conjuntos de dados em um local comum. Pequenas empresas, departamentos individuais ou usuários individuais podem descobrir que uma conexão nativa funciona bem, mas grandes corporações, empresas corporativas e empresas que geram grandes conjuntos de dados precisarão de uma configuração de business intelligence mais abrangente.

Se eles Ao escolher uma solução de armazenamento centralizado, as empresas podem usar um data warehouse ou data mart para armazenar suas informações de negócios e comprar um software de extração, transformação e carga (ETL) para facilitar o armazenamento de dados. Como alternativa, eles podem usar uma estrutura de armazenamento de dados como o Hadoop para gerenciar seus dados.

Data Warehouses

O business intelligence combina fontes de dados díspares em um banco de dados, construindo um data warehouse. Os armazéns de dados atuam como um repositório central para os dados a serem consultados e analisados por outros aplicativos de BI. Usando o método de extração, transformação e carregamento, os data warehouses agregam dados de uma organização e tornam mais fácil para outros aplicativos acessá-los rapidamente.

Ferramentas analíticas e de relatório ainda podem funcionar sem data warehouses, mas em execução relatórios por meio de software de CRM, ou mesmo software de ponto de venda (POS), não apenas limita o foco da inteligência, mas também afeta negativamente o desempenho desses aplicativos.Além disso, os dados nesses sistemas existem em formatos diferentes, tornando excepcionalmente difícil tirar conclusões e identificar padrões sem reestruturar os dados em um formato comum e armazená-los em uma área comum.

Dados armazenados em dados warehouse assume a forma de dimensões ou fatos, que são retirados dos sistemas que produzem os dados. Fatos representam números para uma ação específica, como as vendas de um widget. Dimensões fornecem contexto aos fatos adicionando datas e locais e também são chamadas de metadados. Por exemplo, as dimensões podem separar as vendas de um widget por meses ou anos, tornando as consultas mais fáceis de realizar.

Para obter mais informações e fornecedores de data warehouse recomendados, visite nossa página de visão geral do data warehouse.

• • Qual software de business intelligence é o certo para sua empresa?
  • Descubra agora.

Data marts

Versões essencialmente mais simples e restritas de data warehouses, os data marts se concentram em um subconjunto específico de dados, em vez de armazenar dados de toda a empresa. Eles podem armazenar dados usados com mais frequência ou dados que apenas um departamento usa. As empresas acharão mais barato implementar data marts do que data warehouses, e podem fornecer à equipe que não é de TI uma melhor experiência do usuário, limitando a complexidade do banco de dados.

Extrair, transformar e carregar (ETL) software

Com o nome do processo pelo qual os dados são transferidos para um data warehouse, os aplicativos ETL normalizam os dados em um local central. As empresas podem adquirir software ETL com software de data warehouse ou como um aplicativo complementar. Vamos examinar cada parte do processo ETL:

• Extrair: a extração de dados é o processo de recuperação de dados de seu sistema de origem. Freqüentemente, o aspecto mais difícil do processo, o grau de sucesso pelo qual os dados são extraídos de seus sistemas de origem – sistemas ERP ou CRM, por exemplo – influencia o sucesso do resto do processo. Dados não estruturados não são bem formatados para caber em linhas e colunas, o que torna mais difícil a análise após o armazenamento em um data warehouse. A marcação de dados não estruturados com metadados como informações sobre o autor, tipo de conteúdo e outros fatores de identificação pode ajudar as equipes a encontrar os dados certos quando são armazenados no data warehouse e eventualmente carregados no software de BI.
• Transformação: Depois de extrair dados de seu aplicativo de origem, esses dados devem ser normalizados antes de serem armazenados no data warehouse para uso futuro. Para que as análises dentro do sistema de inteligência de negócios funcionem corretamente, os dados de diferentes aplicativos de origem devem existir no mesmo formato ou as consultas não serão precisas.
• Carregar: agora que os dados foram extraídos de seus sistemas de origem e normalizados através da fase de transformação, está pronto para ser carregado no banco de dados central, mais comumente o data warehouse. As frequências de carga variam de acordo com a organização. Algumas empresas podem inserir novos dados semanalmente, enquanto outras o farão todos os dias.

Hadoop

Uma estrutura de armazenamento de dados popular, o Hadoop é uma infraestrutura para armazenamento e processamento de grandes conjuntos de dados. Embora o Hadoop armazene dados, ele faz isso de maneira diferente de um data warehouse tradicional. O Hadoop usa um sistema de cluster – Hadoop Distributed File System ou HDFS – que permite aos usuários armazenar arquivos em vários servidores.

A infraestrutura do Hadoop fornece uma excelente estrutura para empresas que gerenciam e produzem muitos dados, bem como muito grandes arquivos de dados. Devido à sua estrutura de cluster, o Hadoop também pode atuar como um mecanismo de backup: se um servidor cair, as empresas não perdem o acesso a todos os seus dados. O Hadoop não é adequado para consultas ad hoc, como data warehouses normais, e pode ser bastante complexo para usuários que não estão familiarizados com JavaScript.

Analisando big data com software de business intelligence

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Independentemente de as empresas escolherem armazenar seus dados em um data warehouse ou executar consultas no sistema de origem, a análise de dados e os insights resultantes tornam o campo atraente para os usuários corporativos. As tecnologias analíticas variam em termos de complexidade, mas o método geral de combinar grandes quantidades de dados normalizados para identificar padrões permanece consistente entre as plataformas.

Mineração de dados

Também conhecido como “descoberta de dados, ”A mineração de dados envolve análises automatizadas e semiautomáticas de conjuntos de dados para descobrir padrões e inconsistências. Correlações comuns extraídas da mineração de dados incluem agrupar conjuntos específicos de dados, encontrar outliers em dados e desenhar conexões ou dependências de conjuntos de dados díspares.

A mineração de dados muitas vezes revela os padrões usados em análises mais complexas, como modelagem preditiva, o que a torna uma parte essencial do processo de BI.

Dos processos padrão executados pela mineração de dados, regra de associação a aprendizagem apresenta o maior benefício.Ao examinar dados para desenhar dependências e construir correlações, a regra de associação pode ajudar as empresas a entender melhor a forma como os clientes interagem com seus sites ou até mesmo quais fatores influenciam seu comportamento de compra.

O aprendizado de regras de associação foi originalmente introduzido para descobrir conexões entre os dados de compra registrados em sistemas de ponto de venda em supermercados. Por exemplo, se um cliente comprou ketchup e queijo, as regras de associação provavelmente descobririam que o cliente também comprou carne de hambúrguer. Embora seja um exemplo simplista, ele serve para ilustrar um tipo de análise que agora conecta cadeias de eventos incrivelmente complexas em todos os tipos de setores e ajuda os usuários a encontrar correlações que, de outra forma, permaneceriam ocultas.

Análise de dados com software de business intelligence

Talvez um dos aspectos mais interessantes do BI, os aplicativos de análise preditiva funcionam como um subconjunto avançado de mineração de dados. Como o nome sugere, a análise preditiva prevê eventos futuros com base em dados atuais e históricos. Ao fazer conexões entre conjuntos de dados, esses aplicativos de software prevêem a probabilidade de eventos futuros, o que pode levar a uma grande vantagem competitiva para as empresas.

A análise preditiva envolve modelagem detalhada e até mesmo aventuras no domínio do aprendizado de máquina , onde o software realmente aprende com eventos passados para prever consequências futuras. Para nossos objetivos, vamos nos concentrar nas três formas principais de análise preditiva:

Modelagem preditiva

O segmento mais conhecido da análise preditiva, este tipo de software faz o que seu nome indica : prevê, particularmente em referência a um único elemento. Os modelos preditivos procuram correlações entre uma determinada unidade de medida e pelo menos um ou mais recursos pertencentes a essa unidade. O objetivo é encontrar a mesma correlação em diferentes conjuntos de dados.

Modelagem descritiva

Enquanto a modelagem preditiva procura uma única correlação entre uma unidade e seus recursos, a fim de prever a probabilidade de um cliente trocando de provedor de seguro, por exemplo – a modelagem descritiva busca reduzir os dados em tamanhos e agrupamentos gerenciáveis. A análise descritiva funciona bem para resumir informações, como visualizações de página exclusivas ou menções na mídia social.

Análise de decisão

A análise de decisão leva em consideração todos os fatores relacionados a uma decisão discreta. A análise de decisão prevê o efeito em cascata que uma ação terá em todas as variáveis envolvidas na tomada dessa decisão. Em outras palavras, a análise de decisão fornece às empresas as informações concretas de que precisam para prever os resultados e agir.

Processamento de linguagem natural

Os dados vêm em três formas principais: estruturados, semiestruturados e não estruturados . Os dados não estruturados são os mais comuns e incluem documentos de texto e outros tipos de arquivos existentes em formatos que os computadores não podem ler facilmente.

Os dados não estruturados não podem ser armazenados em linhas ou colunas, o que os torna impossível para o software tradicional de mineração de dados analisar. No entanto, esses dados costumam ser cruciais para a compreensão dos resultados de negócios. Com tantos dados de forma não estruturada, a análise de texto deve ser uma consideração importante ao tentar encontrar o melhor software de inteligência de negócios.

O software de processamento de linguagem natural (PNL), também conhecido como software de análise de texto, combina grandes conjuntos de dados não estruturados para encontrar padrões ocultos. A PNL é particularmente interessante para empresas que trabalham com mídia social. Usando o software certo, uma empresa pode definir uma regra para rastrear palavras-chave ou frases – o nome de uma empresa, por exemplo – para encontrar padrões em como os clientes usam essa linguagem. As ferramentas de processamento de linguagem natural também medem o sentimento do cliente, fornecem informações sobre o valor vitalício do cliente e aprendem as tendências do cliente que podem informar as futuras linhas de produtos.

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Software de business intelligence para relatórios corporativos

Os dois aplicativos anteriores do O software de inteligência de negócios lida com a mecânica dos sistemas de inteligência de negócios: como os dados de negócios são armazenados e como o software refina esses dados em inteligência significativa. Os relatórios de inteligência de negócios se concentram na apresentação dessas descobertas.

Processamento analítico online (OLAP)

O processamento analítico online (OLAP) usa bancos de dados multidimensionais para permitir que os usuários consultem data warehouses e criem relatórios que visualizam dados de múltiplas perspectivas. OLAP dá ao software de business intelligence a capacidade de combinar dados, aprofundar em métricas únicas e visualizar dados para combinações de métricas únicas que não podem ser obtidas em uma configuração de planilha tradicional.

Por exemplo, as métricas de dados de uma cadeia de suprimentos podem incluir localização, SKU, data de compra, vendedor e data de validade.As ferramentas OLAP podem fornecer aos analistas uma imagem clara de qualquer combinação dessas métricas. Isso fornece aos analistas o poder de revelar insights que, de outra forma, estariam ocultos em planilhas bidimensionais ou tridimensionais.

Visualização de dados

Uma das tendências mais populares em BI, a visualização de dados permite que as empresas exibam graficamente os resultados da mineração de dados ou outras análises. Apresentar as descobertas em um formato visual como um gráfico, gráfico ou mapa, fornece uma visão imediata das métricas mais importantes – percepções que não aparecem no contexto de uma planilha. Como parte de uma mudança mais ampla em direção a uma melhor usabilidade de BI, a UX de visualização de dados pode se tornar um fator maior na decisão de compra de software.

Painéis

Nem todo usuário empresarial precisa de acesso total a tudo o que está disponível no painel. A maioria dos funcionários só precisa de acesso a um painel de suas métricas mais importantes. Ele fornece acesso rápido a uma variedade de visualizações predefinidas. Embora cada empresa possa definir seus próprios painéis com base nas necessidades comerciais personalizadas, algumas configurações de painel possíveis são

• Painel de vendas que inclui o número total de leads e clientes potenciais em cada estágio do funil de vendas, métricas de KPI do número total de reuniões agendadas por vendedor, um placar de receita total, ferramenta de medidor de nível que mostra a receita total em direção à meta mensal
• Painel de marketing que mostra um gráfico de linha com o número total de leads qualificados de marketing por dia, postagens de blog com melhor desempenho por mês, postagens sociais mais recentes.
• Painel de sucesso do cliente com visualizações para o número total de tíquetes abertos, número de tíquetes fechados por dia, tempo médio para fechar, placar de totais de tíquetes
• Painel de suporte de TI com as principais métricas relacionadas ao progresso do sprint, número total de tíquetes de bug abertos, desenvolvedores de plantão atuais, quadro de classificação de solicitação de recurso

Alertas e notificações

Embora os painéis e relatórios ampliem muito o A usabilidade do software de inteligência de negócios para usuários que não são de TI, alertas e notificações podem fornecer ainda mais aplicações práticas para todos os usuários de negócios. Os alertas notificam os usuários que não passam a maior parte do tempo na ferramenta sobre alterações de dados que precisam de atenção imediata.

Quando as empresas definem alertas para limites de alto e baixo desempenho, elas podem rastrear quando precisam mobilizar uma resposta ou investigar um problema antes que se torne uma emergência. Melhor ainda, as empresas que definem alertas para métricas de metas podem comemorar e reconhecer os esforços de sua equipe com antecedência e com frequência.

Estado do mercado de inteligência de negócios

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• Um relatório da Dresner Advisory de 2018 mostrou que quase 50 por cento dos usuários de inteligência de negócios consideram “fabricação melhores decisões ”um objetivo crítico para seus projetos, seguido por 35 por cento dos usuários de BI que classificam a economia de custos e o crescimento da receita como objetivos de negócios essenciais cobertos pelo BI.
• A Raconteur estima que 90 por cento das grandes empresas globais terão um diretor de dados (CDO) estabelecido até 2019 para impulsionar o crescimento da receita, economia de custos e tomada de decisões.
• BI-Survey.com descobriu que gerenciamento de qualidade de dados, visualização de dados e BI de autoatendimento são as três tendências mais importantes em business intelligence. A mesma pesquisa encontrou o maior crescimento no interesse pela preparação de dados para usuários de negócios entre 2016 e 2019.

Essas estatísticas mostram o uso crescente de business intelligence fora do ambiente de TI. Como os usuários de negócios veem o valor da análise de dados Em diversos departamentos, a demanda por inteligência de negócios aumentou. Os departamentos veem como as visualizações de dados podem fornecer respostas instantâneas a perguntas que há muito foram respondidas por meio de intuição ou suposições, e querem saber como também podem aproveitar essas ferramentas para tomar melhores decisões e gerar receita.

Tendências

Banco de dados na memória

O processamento do banco de dados na memória utiliza RAM em vez do processamento de disco ou disco rígido para ler as informações. Acessar as informações dessa maneira aumenta o desempenho do aplicativo exponencialmente. O poder crescente da RAM em nossos ambientes de computação, juntamente com a demanda por sistemas mais ágeis, significa que este software tem uma grande aposta no futuro do BI. Quedas dramáticas nos preços da memória estão tornando-o uma opção mais popular para executar análises por meio de bancos de dados multidimensionais e cubos.

Uso de software de inteligência de negócios em departamentos de negócios

Cada vez mais, os usuários de BI não ‘t equipe de TI; eles são funcionários com uma quantidade padrão de conhecimento tecnológico que desejam aproveitar o poder do BI para obter uma vantagem competitiva.

Consequentemente, o design dos mecanismos de relatório e a facilidade de uso das funções analíticas estão sendo direcionados para uma barreira de acesso mais baixa.Não é mais suficiente ter excelentes recursos de análise ou armazenamento de dados; eles devem ser utilizáveis por especialistas de TI e usuários de negócios sem experiência analítica.

Muitos dos principais fornecedores de BI – SAP, IBM, Microsoft e SAS – todos responderam ao surgimento de novas empresas menores que ofereceu uma função visual fácil de usar, redesenhando totalmente suas interfaces. Um relatório de 2018 do Dresner Advisory Services descobriu que a principal motivação para a adoção de BI vem de executivos de negócios, operações e divisões de vendas. Vários fornecedores estão se especializando no espaço de BI de ‘autoatendimento’, incluindo Tableau e TIBCO Spotfire, que comparamos em nossa postagem Tableau x Spotfire.

Análise incorporada

O software de business intelligence para esclarecer a análise de negócios para os funcionários menos técnicos, o que impulsionou a demanda por ferramentas de análise incorporadas. Essas ferramentas permitem que as empresas criem visualizações de dados em seu software de BI e sirvam essas visualizações dinamicamente para clientes internos e externos nos aplicativos da empresa.

A análise incorporada economiza às empresas milhares de horas e centenas de milhares de dólares que, de outra forma, usariam para criar painéis e ferramentas de relatórios e análises a partir do zero. Essas ferramentas agora fornecem aos usuários de negócios acesso a visualizações plug-and-play personalizadas, acelerando muito o tempo de colocação no mercado.

Escolhendo o software de business intelligence certo

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