Las 5 mejores herramientas de BI de autoservicio comparadas

Sea cual sea la opción que elijas, Power BI vs. Qlik Sense, o frente a QuickSight, y mientras Tableau roba la escena, lo cierto es que la BI de autoservicio se ha convertido en la herramienta para tomar decisiones empresariales ágiles y fluidas.

La inteligencia de negocios, o business intelligence (BI) junto a las plataformas complementarias de análisis de datos, son un comoponente básico de la informática empresarial, sean operaciones pequeñas, medianas o grandes.

La identificación de insights para el negocio a partir de la visualización de datos ha sido un componente clave de la BI de autoservicio desde aproximadamente 2004. Esta tendencia ha trasladado la responsabilidad de la analítica de TI al autoservicio demandado tanto por los analistas como por gerentes comerciales, con el apoyo de científicos de datos y administradores de bases de datos.

En la actualidad, el énfasis de la BI de autoservicio ha cambiado de generar informes mensuales desde el sistema de registro, a descubrir y compartir de forma interactiva tendencias, pronósticos y respuestas a preguntas comerciales basadas en datos de una variedad de fuentes internas y externas. En lugar de necesitar meses para tomar una decisión, las empresas que han adoptado el descubrimiento de datos desde los visualizadores de autoservicio, a menudo pueden decidir un curso de acción en unos pocos días.

Cómo seleccionar la mejor opción en visualización

¿Cómo se elige una plataforma de BI de autoservicio? La búsqueda debe estar orientada a encontrar la plataforma que mejor se adapte a su empresa, tanto desde el punto de vista de los usuarios como desde el punto de vista de la infraestructura de TI. Entretanto hay varias preguntas fundamentales que debe considerar al momento de hacer la elección.

¿La plataforma de BI coincide con las habilidades de las personas que la usarán? ¿Puede su gente aprender y usarla fácilmente? ¿Facilita el trabajo de los analistas o crea más barreras de las que destruye?

¿Puede leer todas sus fuentes de datos internas y externas? ¿Puede limpiar y transformar fácilmente sus datos dentro de la plataforma? ¿La plataforma puede mostrar todos los gráficos que necesita? ¿Puede compartir sus análisis con cualquier persona de la empresa o solo con usuarios autorizados?

Con todas estas consideraciones en mente, examinemos (en orden alfabético) cinco plataformas de BI líderes en el mercado.

Comparativa de las 5 mejores herramientas de BI de autoservicio

Domo

Domo es una herramienta de BI en línea que combina una gran variedad de conectores de datos, un sistema ETL, almacén de datos unificado, una gran selección de visualizaciones, redes sociales integradas e informes. Domo afirma ser más que una herramienta de BI porque su herramienta de redes sociales puede conducir a “conocimientos prácticos”, pero en la práctica, cada herramienta de BI conduce a acciones que benefician al negocio o terminan arrojada a la basura.

Domo es un sistema de BI muy bueno y capaz. Se destaca por su soporte para muchas fuentes de datos y muchos tipos de gráficos, y la función de redes sociales integrada es agradable (aunque exagerada). Sin embargo, Domo es más difícil de aprender y usar que Tableau, Qlik Sense, QuickSight y Power BI, pero con un precio de US$ 2,000 por usuario por año, es mucho más caro.

Power BI

Power BI, es la apuesta de Microsoft en el ruedo de las soluciones de BI de autoservicio. Incluye una interfaz web para un servicio alojado en Azure y una aplicación Power BI Desktop para el escritorio de Windows. Tiene un precio mucho más modesto que la competencia: una cuenta estándar es gratuita, una cuenta Pro, cuesta US$ 9,99 por usuario por mes y Power BI Desktop es gratis.

Tanto el sitio web como la aplicación de escritorio se actualizan periódicamente. Power BI Desktop se actualiza mensualmente; es difícil saber cuándo se actualiza el sitio.

Para algunas fuentes de datos, Power BI tiene gráficos, paneles e informes predefinidos. Por ejemplo, el panel y el informe de Visual Studio Online predeterminados proporcionan vistas de un vistazo de la actividad de control de versiones, solicitudes de extracción y Git en los proyectos que configura para su cuenta.

Para otras fuentes, Power BI espera ver ciertos marcadores para sus datos. Por ejemplo, admite tablas con nombre de hoja de cálculo de Excel, tablas de modelo de datos de Excel y hojas de Power View. Si solo tiene datos sin procesar en su hoja de cálculo de Excel, debe volver a ella y crear una o más tablas con nombre; también ayuda si se asegura de que los tipos de datos sean correctos antes de la importación.

Power BI es una opción razonable para las empresas que utilizan el ecosistema de Windows, Office y Azure. También es una buena opción para las empresas sensibles a los costos que desean brindar BI a todos en la organización. En el lado negativo, Power BI no le brinda tanta capacidad de análisis o control sobre sus gráficos como Qlik Sense o Tableau.

Qlik Sense

Qlik tenía un producto de BI tradicional o “Mode 1” en QlikView, y se ha expandido a BI de autoservicio con Qlik Sense. Introducido en 2014, Qlik Sense es un producto de visualización y BI de bricolaje basado en el mismo motor asociativo de indexación de datos en memoria que QlikView. En 2016, Qlik agregó su motor de informes, anteriormente disponible solo con QlikView, a Qlik Sense.

Qlik Sense 2.0 es una herramienta de análisis interactivo y descubrimiento de datos muy capaz. Puede conectarse a prácticamente cualquier base de datos SQL y ofrece un gran control sobre las visualizaciones. Sin embargo, no es tan fácil de aprender, tan fácil de usar o tan flexible en la presentación de visualizaciones como Tableau.

La importación de datos para BI suele ser un proceso complicado. Qlik Sense 2.0 intenta asociar campos con nombres idénticos en diferentes tablas, pero también compara los datos y hace recomendaciones sobre campos similares. Esta nueva función se llama Carga de datos inteligente.

Qlik Sense 2.0 también presentó Qlik DataMarket, una fuente de datos disponibles comercialmente y públicos en seis categorías: negocios, moneda, demografía, sociedad, clima y economía. Tener datos públicos ayuda bastante cuando analiza sus datos privados.

Qlik normalmente mantiene los datos en la memoria en forma comprimida. Sin embargo, hay ocasiones en las que tiene demasiados datos para caber en la memoria disponible, en cuyo caso, Qlik Sense puede utilizar el modo de “descubrimiento directo”, que combina datos en memoria con datos en base de datos bajo demanda. En el modo de descubrimiento directo, algunos campos se cargan en la memoria solo como tablas de metadatos / símbolos que se pueden usar en expresiones. Los datos reales que residen en la base de datos se consultarán según sea necesario.

Cuando trabaja con Qlik Sense, puede guardar un marcador en el estado de selección actual de la hoja actual, y puede combinar marcadores en historias y agregar texto y otras anotaciones para que la historia se explique por sí misma. Si está utilizando una historia para una presentación en vivo, puede profundizar en la fuente de cualquier visualización para responder una pregunta y luego volver a la historia cuando haya respondido la pregunta.

La experiencia asociativa verde-blanco-gris de Qlik en la que los colores de los valores mostrados indican el estado (seleccionado-seleccionable-no seleccionable) le ayuda a detectar datos relacionados y no relacionados sin tener que excavar, un toque muy agradable. También me gusta la forma en que Qlik define las expresiones, pero no tanto como me gusta la de Tableau. Qlik Sense ofrece un buen control sobre la apariencia de las visualizaciones, mejor que Microsoft Power BI, pero no tan bueno como Tableau.

QuickSight

Amazon QuickSight se ejecuta completamente en la nube de AWS, tiene buen acceso a las fuentes de datos de Amazon y acceso justo a otras fuentes de datos, y ofrece análisis básicos y manipulación de datos a un precio básico. De los otros productos que se analizan aquí, QuickSight se parece más a Power BI, solo que, sin la dependencia de un producto de escritorio para crear conjuntos de datos, o el nivel de poder de análisis proporcionado por la combinación Power BI Desktop / Servicio.

Al igual que Power BI, Qlik Sense y Tableau, QuickSight se conecta a innumerables fuentes de datos y le permite preparar conjuntos de datos. Una vez que tenga conjuntos de datos, puede crear análisis con una o más visualizaciones, que puede organizar en paneles e historias. Puede compartir conjuntos de datos, paneles e historias dentro de su organización. QuickSight hace que este proceso sea bastante fácil y directo, pero carece de algunas capacidades de visualización útiles que se encuentran en las herramientas de la competencia.

El primer usuario de una empresa es gratuito para siempre, y una prueba de equipo con cuatro usuarios es gratuita durante 60 días. Más allá de la prueba, los usuarios adicionales cuestan US$ 9 por mes cada uno para la edición estándar o US$ 18 por mes para la edición Enterprise.

El primer usuario de QuickSight obtiene 1 GB de almacenamiento SPICE (motor de cálculo optimizado en memoria en paralelo súper rápido), y los usuarios adicionales incluyen 10 GB de SPICE.

El almacenamiento adicional de SPICE cuesta 25 centavos por gigabyte por mes para la edición estándar o 38 centavos por gigabyte por mes para la edición Enterprise. La edición Enterprise agrega cifrado de datos seguro en reposo y una conexión a AWS Active Directory de su organización.

SPICE es el almacén de datos en memoria de alto rendimiento de QuickSight para visualizaciones y es necesario para datos importados desde archivos y opcional para datos en bases de datos SQL. Las mesas SPICE están limitadas a 10 GB cada una.

Para una tienda con muchas fuentes de datos alojadas en AWS, necesidades de análisis limitadas y tiempo de desarrollo limitado, usar QuickSight parece ser una obviedad. QuickSight agrega capacidades sencillas de análisis y visualización por un costo nominal.

Tableau

Tableau describe sus productos como una oferta de “análisis que funcionan como usted piensa” y dice que estas herramientas aprovechan “la capacidad natural de las personas para detectar patrones visuales rápidamente, revelando oportunidades diarias y momentos eureka por igual”. Hay una cierta cantidad de verdad en eso, aunque se podría decir casi lo mismo de muchas otras herramientas de BI.

La fase de descubrimiento visual del flujo de trabajo de análisis es la parte atractiva, pero no es donde la mayoría de la gente pasa la mayor parte de su tiempo. En mi experiencia, importar y acondicionar los datos puede consumir fácilmente el 80 por ciento del tiempo que pasa con un producto de BI.

Ahora que Tableau puede realizar uniones entre bases de datos, es probable que importe varias fuentes de datos y se una a ellas, aunque es posible que tenga la mayoría de ellas alojadas en su almacén de datos, si su empresa es lo suficientemente grande (o rica) como para tener una.

Entonces querrá filtrar y acondicionar sus datos fila por fila. Finalmente, llegará al punto en el que realmente puede comenzar a crear visualizaciones, aunque no es inusual tener que realizar transformaciones de datos adicionales mientras intenta explorar. Pero el acondicionamiento y la transformación de datos se logran fácilmente en Tableau, ciertamente tan fácilmente como lo serían en Excel. No es necesario volver a la etapa de importación para agregar campos calculados o filtrar los datos.

El descubrimiento visual en Tableau es poderoso y Tableau ha establecido el listón para su implementación fácil de usar y control preciso de la visualización de gráficos. Para crear una visualización de Tableau, haga clic o arrastre las dimensiones (generalmente categorías o características discretas) y las medidas (valores numéricos) de interés, y elija una marca (el tipo de visualización, como barras, líneas y puntos) usted mismo, o usando la selección automática de marcas, o usando el método “muéstrame” para seleccionar la visualización.

Para tener más control, puede arrastrar dimensiones y medidas a características de marca específicas o “estantes”. Cuando comprenda lo que está sucediendo en su análisis, puede compartir paneles e historias con otros. Eso se hace fácilmente publicando en Tableau Server o Tableau Online, ya sea que haya estado trabajando en Tableau Desktop y necesite realizar una carga, o que ya estaba haciendo su análisis en línea.

Los precios de Tableau se han vuelto bastante competitivos, al menos en comparación con Qlik y Domo. Edición personal: US$ 35 por usuario al mes; Edición profesional: US$ 70 por usuario al mes; Tableau Server: US$ 35 por usuario al mes; Tableau Online (totalmente alojado): US$ 42 por usuario al mes.

Sin embargo, vale señalar que Microsoft Power BI ofrece algo así como el 80 por ciento de las funciones de Tableau por aproximadamente el 25 por ciento de su precio. Si ese cálculo se mantiene al contabilizar los costos laborales y los beneficios para su empresa es algo que tendrá que determinar para su propia situación.