10 melhores plataformas de análise de dados e BI em 2020

Nesta nova década, as principais tendências para plataformas de análise de dados são: nuvem, inteligência artificial, automação, análise de dispositivos e aprimoramento.

Os ecossistemas de nuvem habilitados com IA amadureceram bastante nos últimos anos. Essas ferramentas inteligentes e de previsão entraram em um estágio em que estão prontas para serem implantadas nas organizações, da sala de reuniões à fábrica. O desafio é garantir que sua empresa esteja pronta para usá-las.

A nuvem invadiu todas as áreas da computação de negócios, porém o poder das plataformas de integrar aplicativos de ponta em seu ecossistema está cada vez mais acessível, para concluir, em suma precisamos de uma estratégia.

Isso significa que volumes e variedade de dados maiores podem ser armazenados e analisados localmente. Em alguns casos, isso também ajuda a aliviar as preocupações de segurança e privacidade.

Isso significa que as maiores barreiras para se beneficiar da análise avançada agora são certamente mais organizacionais do que tecnológicas. As barreiras à entrada estão caindo constantemente, mas nem todas as empresas estão prontas para mergulhar de cabeça.

Os desafios de negócios trazidos pelos eventos globais sem precedentes deste ano mostraram que alavancar estratégias de eficiência e crescimento baseadas em dados é imprescindível.

Então, aqui está uma visão geral das melhores e mais populares plataformas de análise e business intelligence no momento. Eles variam de soluções gratuitas de código aberto a pacotes comerciais com serviços completos – embora a maioria ofereça uma avaliação gratuita.

Plataformas de análise de dados

Microsoft Power BI

O Power BI é uma solução analítica de ponta a ponta que tem a enorme vantagem de ser imediatamente familiar para a maioria dos profissionais da informação.

No entanto, ele só vem como padrão com licenças corporativas.

O Power BI já existe há quase dez anos e se tornou a força de trabalho de análise de dados escolhida por milhares de organizações, as últimas edições o colocaram firmemente na liderança do pacote.

Graças aos recursos abrangentes e em constante evolução da automação e aprimoramento.

Oracle Analytics Cloud

A Oracle nos últimos anos reformulou e relançou suas ofertas de produtos e serviços para se adequar à era da nuvem e da IA. Seus recursos de linguagem natural estão entre os mais sofisticados do setor, aceitando consultas em mais de 28 idiomas – mais do que qualquer outra plataforma.

A Oracle também está pressionando bastante o conceito de banco de dados autônomo. Isso significa usar algoritmos de aprendizado de máquina para executar muitas da funções que anteriormente exigiam que as organizações empregassem um administrador de banco de dados humano caro para realizar, ou o famoso, DBA.

Isso inclui gerenciamento de dados, atualizações de segurança e ajuste de desempenho.

IBM Cognos Analytics

A Cognos coloca a IA na vanguarda da própria solução analítica de ponta a ponta da IBM, permitindo que os usuários perguntem e recebam respostas para suas perguntas em linguagem natural.

Isso significa que, em vez de simplesmente fornecer gráficos e tabelas para analisar.

Ele pode explicar o que cada um significa e direcioná-lo para as ideias que acha que você deveria estar recebendo.

Ele também usa um alto nível de automação para sua funções de limpeza e preparação de dados, o que significa que a IA detectará e limpará automaticamente dados ruins, removerá informações duplicadas ou destacará áreas onde algo está faltando.

Assim como a solução da Microsoft, ela pode ser executada inteiramente na nuvem ou instalada localmente.

Dependendo das suas necessidades e dos requisitos dos dados com os quais você está trabalhando.

ThoughtSpot

O ThoghtSpot é outro conjunto abrangente de análises que permite consultar conjuntos de dados em linguagem natural e enfatiza uma abordagem amigável e analítica.

Ele incorpora recursos de interface do usuário que serão familiares a qualquer pessoa que esteja acostumada às mídias sociais, como feeds com curadoria autônoma, fornecendo informações em tempo real sobre o que está acontecendo com seus dados.

Foi uma grande jogada, pois as redes sociais evoluíram para se tornar extremamente eficientes na geração de envolvimento do usuário, e a adaptação de sua inovação para se ajustar a uma plataforma de análise provou ser uma fórmula vencedora.

Seu assistente de I.A., Spotiq, usa aprendizado de máquina para entender o que um usuário está pensando e fazer sugestões, assim aponta ideias que podem ter sido negligenciadas ou sugerindo métodos alternativos.

QLIK

O QLIK é outro participante importante que fez movimentos confiantes na automação orientada ao aprendizado de máquina, mais aparente em seu mecanismo associativo que permite que os usuários vejam conexões entre pontos de dados importantes antes de fazer uma única consulta.

Outra vantagem é que a iniciativa do Projeto de Alfabetização de Dados da Qlik é incorporada à plataforma de análise de dados, que visa aliviar a dor da introdução de ferramentas de análise nas forças de trabalho tradicionalmente não técnicas ou sem conhecimento de dados.

Apache Spark

O SPARK é uma plataforma madura de código aberto que existe há seis anos e se tornou incrivelmente popular durante esse período. Isso significa que existe um rico ecossistema de extensões e plugins.

Tornando praticamente qualquer tarefa de análise corporativa fácil de ser implementada com sua biblioteca de aprendizado de máquina Mlib.

Ele também possui uma enorme comunidade de usuários e fornecedores oferecendo suporte e assistência, para que seus aplicativos sejam adaptáveis a forças de trabalho de diferentes níveis de habilidades de TI.

E como seria de esperar, ele se integra facilmente a outros projetos Apache, como o Hadoop e outras plataformas de análise de dados.

Sisense

O Sisense é outra solução que cresceu em popularidade e desenvolveu uma reputação como líder de mercado. É excelente ao permitir que os usuários criem ambientes de trabalho colaborativos onde eles podem fatiar, cortar e analisar dados em equipe, usando seus recursos de BI Crowd Accelerated.

Os dados podem ser extraídos de praticamente qualquer fonte devido ao seu ethos “API-first”, mas fácil de usar, simplifica o processo de introdução.

Talend

O Talend é uma outra plataforma que aumentou seus recursos de automação de acordo com as tendências atuais de aprendizado de máquina e computação inteligente. Ele realiza operações automatizadas de qualidade e conformidade de dados em segundo plano para fornecer aos usuários acesso mais rápido a informações de melhor qualidade.

É de código aberto, e há uma forte comunidade de usuários para aprender, é simples encontrar modelos de exemplo para qualquer trabalho.

SalesForce Einsten Analytics

Os analistas do Gartner deste ano classificam o mecanismo Einstein da Salesforce como o que possui os recursos mais fortes em análises automatizadas. Há dúvidas sobre como a empresa integrará a tecnologia do Tableau, adquirida no ano passado.

O Salesforce praticamente inventou o marketing orientado a dados e suas ferramentas de gerenciamento de relacionamento com clientes (CRM) são padrão do setor há anos. Hoje, continua a manter sua reputação de líder em inovação, permitindo um nível de automação que os concorrentes estão lutando para alcançar.

SAS Viya

A SAS continua a oferecer uma das plataformas de análise de dados mais populares do mundo. Com a confiança de milhares de empresas em todo o mundo, o SAS desenvolveu seus recursos de visualização com o lançamento do componente Visual Analytics. Ele foi projetado para permitir que os usuários mantenham todo o fluxo de trabalho de análise em uma plataforma unificada.

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