As 12 principais ferramentas de BI de 2021 – Mundo dos Racks
As 12 principais…
Nem sempre é fácil escolher uma ferramenta de business intelligence. Aqui estão 12 que podem funcionar para você.
Com cada vez mais dados ao nosso alcance, fica cada vez mais difícil nos concentrarmos nas informações relevantes para nossos problemas e apresentá-las de maneira acionável. É disso que trata o business intelligence.
As ferramentas de BI tornam mais simples reunir os dados certos e visualizá-los de maneiras que nos permitem entender o que eles significam. Mas o quão simples esse processo se torna e como você pode visualizar os dados depende da ferramenta: escolher a ferramenta certa para suas necessidades torna-se importante.
Aqui, reunimos uma dúzia de ferramentas de BI conhecidas e altamente conceituadas para ajudá-lo a descobrir o que os dados da sua organização podem dizer sobre o seu negócio.
12 principais ferramentas de business intelligence
O Board International combina três ferramentas em uma: BI, análise preditiva e gestão de desempenho. Embora tenha como objetivo oferecer algo para todos, ele se concentra predominantemente em BI orientado para finanças. Possui módulos de finanças (planejamento, consolidação), RH (mapeamento de habilidades, planejamento de força de trabalho), marketing (análise de mídia social, monitoramento de fidelidade e retenção), cadeia de suprimentos (otimização de entrega, gestão de fornecedores), vendas (vendas cruzadas e up-selling analysis) e TI (KPIs, níveis de serviço). A empresa é suíça, mas o software está disponível em inglês, espanhol, chinês, japonês, francês, alemão e italiano. A versão mais recente de sua plataforma substituiu sua abordagem de processamento analítico on-line multidimensional (MOLAP) por um mecanismo de cálculo na memória.
Público-alvo: toda a empresa, mas geralmente entra por meio do departamento financeiro
Recursos notáveis: Suporte a idiomas
Domo é uma plataforma baseada em nuvem focada em painéis de controle implantados por usuários de negócios e facilidade de uso. Oferece ferramentas de business intelligence adaptadas a vários setores (como serviços financeiros, saúde, manufatura e educação) e funções (incluindo CEOs, vendas, profissionais de BI e trabalhadores de TI). Os CIOs podem começar verificando como ele lida com os dados da AWS, Jira, GitHub ou New Relic antes de ver como mais de 500 outras integrações podem ajudar o resto da empresa.
Público-alvo: CEOs, vendas e marketing, profissionais de BI
Recursos notáveis: interface móvel robusta
O Dundas BI da Dundas Data Visualization é usado predominantemente para criar painéis e scorecards, os pontos fortes históricos da empresa, mas também pode executar relatórios padrão e ad-hoc. A análise e a visualização são realizadas por meio de uma interface da web que pode se adaptar às habilidades dos usuários: usuários avançados e usuários padrão veem recursos diferentes. A versão mais recente tem um novo mecanismo na memória, um novo recurso de consulta em linguagem natural e adiciona análise de tendências de apontar e clicar, suporte para Linux e um ambiente de desenvolvimento de aplicativos para aplicativos analíticos personalizados. O Dundas BI foi adaptado para 19 setores, incluindo tecnologia limpa, mineração e construção, além dos recursos usuais, como bancos e saúde.
Público-alvo: C-suite, RH, finanças, vendas, marketing, atendimento ao cliente
Recursos notáveis: interface HTML5 flexível que se adapta a qualquer dispositivo
Com o aplicativo Power BI Desktop para Windows, os usuários podem analisar e visualizar dados de fontes locais ou na nuvem, publicando seus relatórios na plataforma Power BI. Ele oferece preparação de dados, descoberta com base visual, painéis interativos e análises aumentadas. A versão gratuita do Power BI Desktop atende a usuários isolados; a versão Pro torna a análise colaborativa mais fácil, por uma taxa mensal, aproveitando o Microsoft Office365, SharePoint e Teams para controlar o acesso a dados brutos e relatórios publicados. Para empresas que desejam ir all-in, a camada Premium torna a preparação de dados de autoatendimento possível com conectores pré-construídos para dados corporativos mantidos no Microsoft Dynamics 365, Azure SQL Data Warehouse ou fontes de terceiros, como Salesforce.
Público-alvo: lojas Microsoft
Recursos notáveis: o aplicativo móvel permite anotações na tela de toque de relatórios
A MicroStrategy visa o mercado de BI corporativo em uma ampla gama de setores com opções de implementação em nuvem, local e híbrida. Ele apresenta uma interface de arrastar e soltar para ajudar os usuários a criar visualizações de dados personalizadas e construir painéis personalizados em tempo real. A MicroStrategy apregoa análises federadas que permitem aos clientes aproveitar os investimentos existentes em fontes de dados, como Tableau, Qlik e Power BI, e combinar os dados para criar relatórios e insights. Ele também apresenta um gráfico de semântica corporativa, que indexa ativos de dados para enriquecer os silos de dados com inteligência de localização e telemetria em tempo real. A MicroStrategy oferece um teste de plataforma completo gratuito de 30 dias.
Recursos notáveis: as credenciais digitais permitem que você substitua cartões de identificação físicos, senhas e tokens em favor de crachás de identidade baseados em funções móveis vinculados a smartphones
A Oracle passou os últimos anos ampliando sua oferta Oracle Analytics Cloud, lançada em 2014 como uma consequência de seu principal pacote Business Intelligence Enterprise Edition. Em 2020, adicionou uma oferta de Cloud HCM para fornecer análises de força de trabalho de autoatendimento para executivos de RH, analistas e líderes de linha de negócios. A Oracle se concentrou em tornar sua oferta em nuvem intuitiva e amigável, com relatórios poderosos e recursos de machine learning. Os principais recursos incluem preparação de dados, conectores de dados, visualizações, análises preditivas, um aplicativo móvel nativo e suporte para análises integradas.
Público-alvo: usuários de médias a grandes empresas
Recursos notáveis: análise de conversação oferece suporte a consultas em linguagem natural; pode gerar automaticamente explicações em linguagem natural para explicar visualizações e tendências
O objetivo da Qlik é dar a todos na empresa acesso a todos os seus dados – sujeito, é claro, às políticas de governança de dados corporativos. Todos esses dados devem ser suficientes para paralisar a maioria dos mecanismos de banco de dados, mas a Qlik diz que seu mecanismo associativo pode associar todos os dados com todos os outros para facilitar a busca por conexões. O Associative Engine agora tem recursos de IA e machine learning que oferecem sugestões de insights com base no contexto, graças ao mecanismo cognitivo Qlik. Qlik Sense, a ferramenta de autoatendimento para acessar esse recurso analítico, vem em versões na nuvem e no local.
Recursos notáveis: o Associative Engine pode analisar todos os seus dados, em tempo real
A pilha de software de BI da Sisense cobre tudo, desde o banco de dados por meio de ETL e analytics até a visualização – e afirma que seu mecanismo de banco de dados In-Chip é mais rápido do que os bancos de dados in-memory. É mais conhecido pelo uso de BI incorporado. A versão mais recente adiciona novos recursos de machine learning. O Sisense está disponível no local ou na nuvem. São soluções para finanças, marketing, vendas, RH e TI, além de atendimento ao cliente e departamentos de operações e logística. O Sisense também torna possível oferecer as ferramentas analíticas para usuários fora da empresa, integrando-as em aplicativos da web. A Sisense adquiriu a Periscope Data em setembro de 2019 e está em processo de integração de recursos de advanced analytics obtidos com a aquisição.
Público-alvo: normalmente PMEs
Recursos notáveis: cliente totalmente baseado na web, incluindo para preparação de dados
Com o Tableau, o Tableau Software cobre todas as bases: você pode executar seu software localmente, escolher uma nuvem pública ou optar por hospedá-lo totalmente no Tableau. Ele oferece versões personalizadas para mais de uma dúzia de indústrias, incluindo bancos, saúde e manufatura, com suporte para os departamentos financeiro, RH, TI, marketing e vendas, embora isso seja quase normal atualmente. Os recursos do Tableau incluem mapeamento e análise de pesquisas e dados de séries temporais. Seu truque mais recente é recorrer às técnicas de inteligência artificial do processamento de linguagem natural para permitir que os usuários descrevam o que desejam ver, em vez de clicar e arrastar para criar consultas padronizadas.
Recursos notáveis: o Tableau utiliza o processamento de linguagem natural para permitir que os usuários digam o que desejam ver
Anteriormente conhecido como Einstein Analytics, a Salesforce rebatizou a oferta como Tableau CRM em outubro de 2020. O Tableau CRM integra os recursos analíticos avançados do Einstein Analytics – incluindo análises preditivas e prescritivas – na gama completa de ofertas do Tableau. O objetivo é estender o acesso de autoatendimento aos dados para usuários em toda a empresa. Os usuários podem construir modelos preditivos para seus dados. Existem modelos específicos do setor e ferramentas personalizadas para departamentos de vendas, serviços, marketing e TI. O primeiro fruto da oferta recém-integrada é o Einstein Discovery no Tableau, uma plataforma de IA e machine learning para análises preditivas e prescritivas. Mais integrações estão planejadas. A Salesforce está trabalhando para conectar o Tableau nativamente ao armazenamento de dados do Einstein Analytics, que aproveitará as vantagens das otimizações de desempenho e da integração de segurança nativa do Salesforce. O lançamento está planejado para o final de 2021.
Público-alvo: usuários da Salesforce.com
Recursos notáveis: IA para BI, na própria nuvem da Salesforce
Tibco Spotfire é uma plataforma de visualização de dados alimentada por IA de autoatendimento para painéis, visualização interativa, preparação de dados e fluxo de trabalho. A plataforma oferece capacidade de preparação de dados baseada em machine learning para suportar a construção de modelos de dados complexos. É implantado em muitos setores, incluindo serviços financeiros, energia, manufatura, bens de consumo embalados, governo, viagens e logística, saúde e ciências biológicas. A versão mais recente adiciona suporte para Python.
Público-alvo: analistas e cientistas de dados cidadãos
Recursos notáveis: a capacidade de usar técnicas de ciência de dados, geoanálise e dados de streaming em tempo real usando consulta de linguagem natural e geração de linguagem natural.