Las 20 mejores herramientas de Business Intelligence en 2025: Una visión general

¿Qué es la Inteligencia de Negocio?

Inteligencia empresarial (BI) se refiere al proceso de recopilación, análisis y presentación de datos empresariales para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones informadas. Las herramientas y tecnologías de BI permiten a las empresas transformar los datos brutos en información significativa, proporcionando una visión global de sus operaciones. Estos conocimientos permiten a las empresas identificar tendencias, evaluar el rendimiento, predecir resultados futuros y optimizar los procesos de toma de decisiones.

Componentes clave de la inteligencia empresarial:

1. Recogida de datos: Recopilación de datos de diversas fuentes, como bases de datos, servicios en la nube o fuentes externas.
2. Almacenamiento de datos: Almacenamiento y gestión de los datos recogidos en un lugar centralizado.
3. Análisis de datos: Utilización de métodos estadísticos y analíticos para interpretar los datos y extraer conclusiones.
4. Visualización de datos: Presentación de los datos en cuadros, gráficos y cuadros de mando para facilitar la comprensión y la toma de decisiones.

¿Cómo simplifican la transformación de datos las herramientas de Business Intelligence?

Herramientas de inteligencia empresarial (BI) desempeñan un papel fundamental en la simplificación de la transformación de datos, facilitando a las empresas la conversión de datos brutos en información práctica. La transformación de datos implica limpiar, estructurar y preparar los datos procedentes de diversas fuentes para su análisis. Las herramientas de BI automatizan gran parte de este proceso, ahorrando tiempo y reduciendo la complejidad de manejar grandes conjuntos de datos.

He aquí varias formas en que las herramientas de BI simplifican la transformación de datos:

1. Integración de datos

• Las herramientas de BI integran a la perfección datos de múltiples fuentes, incluidas bases de datos, almacenamiento en la nube y aplicaciones de terceros. Esta integración permite a las empresas centralizar sus datos en una sola plataforma, eliminando la necesidad de combinar manualmente datos de diversas fuentes.

Ejemplo: Herramientas como Power BI y Tableau admiten la integración con bases de datos SQL, plataformas en la nube (por ejemplo, AWSGoogle Cloud) y Excel, lo que facilita la unificación de datos.

2. Proceso ETL (Extraer, Transformar, Cargar)

• La mayoría de las herramientas de BI incorporan Funcionalidad ETLETL, que permiten a los usuarios extraer datos de múltiples fuentes, transformarlos en un formato utilizable y cargarlos en un almacén de datos para su análisis. Estas herramientas agilizan el proceso ETL automatizando las tareas de limpieza y transformación de datos, como la deduplicación, la normalización y el formateo de datos.

Ejemplo: Talend y Informatica ofrecen funciones ETL completas, lo que permite a las empresas automatizar las tareas repetitivas de transformación de datos con una intervención manual mínima.

3. Interfaces fáciles de usar

• Las herramientas de BI ofrecen interfaces de arrastrar y soltar que permiten a los usuarios no técnicos limpiar, combinar y estructurar datos fácilmente sin necesidad de conocimientos avanzados de programación. Los usuarios pueden seleccionar campos, aplicar transformaciones (por ejemplo, filtrado o agrupación) y ver los resultados al instante, lo que simplifica el proceso de preparación de datos.

Ejemplo: Herramientas como Tableau y Zoho Analytics ofrecen interfaces intuitivas y visuales para la manipulación de datos, haciéndolos accesibles a los usuarios empresariales.

4. Limpieza automática de datos

• Las herramientas de BI automatizan los procesos de limpieza de datos detectando y corrigiendo incoherencias, valores omitidos o errores en el conjunto de datos. Esto garantiza que los datos sean precisos y estén listos para el análisis, sin necesidad de revisarlos y corregirlos manualmente.

Ejemplo: Qlik Sense y Sisense identifican automáticamente los problemas de calidad de los datos, ofreciendo a los usuarios sugerencias para solucionarlos mediante algoritmos incorporados.

5. Procesamiento de datos en tiempo real

• Muchas herramientas modernas de BI permiten transformar y procesar datos en tiempo real, lo que resulta esencial para las empresas que necesitan información actualizada. Estas herramientas transforman los datos entrantes en tiempo real, lo que permite a los usuarios tomar decisiones basadas en la información más reciente.

Ejemplo: Domo y Looker admiten la ingesta y transformación de datos en tiempo real, lo que permite a las empresas supervisar las tendencias en tiempo real y actuar en consecuencia.

6. Preparación de datos en autoservicio

• Las herramientas de BI de autoservicio permiten a los usuarios empresariales realizar sus propias transformaciones de datos sin depender de los equipos de TI. Estas herramientas proporcionan plantillas y flujos de trabajo preconfigurados para guiar a los usuarios a través del proceso de transformación, haciéndolo accesible a aquellos con conocimientos técnicos limitados.

Ejemplo: Alteryx proporciona herramientas de preparación de datos de autoservicio que permiten a los usuarios automatizar los flujos de trabajo de datos, combinando datos de distintas fuentes y aplicando transformaciones sin codificación.

7. Transformación avanzada de datos con IA/ML

• Algunas herramientas de BI utilizan inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM) para recomendar o realizar automáticamente transformaciones, como detectar patrones en los datos o sugerir las mejores formas de agregar datos para su análisis. Esto reduce el trabajo manual y mejora la precisión de los datos transformados.

Ejemplo: Microsoft Power BI incorpora conocimientos basados en IA para sugerir las transformaciones o agregaciones más relevantes, acelerando el proceso de preparación de datos.

8. Cuadros de mando e informes personalizables

• Una vez transformados los datos, las herramientas de BI permiten a los usuarios crear cuadros de mando e informes personalizables que visualizan los datos depurados. Esto ayuda a las empresas a comprender rápidamente las tendencias, patrones y perspectivas de los datos transformados.

Ejemplo: Looker y Tableau ofrecen amplias opciones de personalización para crear cuadros de mando que presenten información en formatos fáciles de entender.

¿Cuáles serán las 20 principales herramientas de Business Intelligence en 2025?

1. Tableau

Tableau sigue siendo una de las principales herramientas de BI, famosa por su interfaz fácil de usar, sus sólidas funciones de visualización de datos y su capacidad para integrarse con diversas fuentes de datos. Su facilidad de uso y sus análisis avanzados la han convertido en una herramienta muy utilizada en todos los sectores.

Características clave:

• Interfaz de arrastrar y soltar
• Amplias conexiones de fuentes de datos
• Análisis basados en IA (Ask Data y Explain Data)
• Potentes cuadros de mando e informes

2. Power BI (Microsoft)

Power BI de Microsoft sigue prosperando como una de las plataformas de BI más completas, ya que ofrece una integración perfecta con productos de Microsoft como Azure, Excel y SharePoint, lo que la convierte en una de las favoritas para las soluciones de nivel empresarial.

Características clave:

• Análisis en tiempo real
• Capacidades de IA integradas
• Integración nativa con el ecosistema Microsoft
• Potente modelado y transformación de datos

3. Qlik Sense

Qlik Sense ofrece un motor de análisis asociativo único que permite a los usuarios explorar datos sin consultas predefinidas. Su enfoque de autoservicio de BI facilita a los usuarios no técnicos la obtención de información.

Características clave:

• Modelo asociativo de datos para la exploración
• Información basada en IA (Qlik Insight Advisor)
• Opciones de despliegue en varias nubes
• Amplias herramientas de visualización de datos

4. Looker (Google)

Looker, que ahora forma parte de Google Cloud, es una herramienta de BI nativa en la nube que ofrece exploración de datos y análisis en tiempo real. Looker destaca por ayudar a las empresas a obtener información de sus datos a gran escala.

Características clave:

• Análisis de datos en tiempo real
• Modelización sólida de datos
• Integración perfecta con Google Cloud
• Herramientas de gobernanza de datos

5. Sisense

Sisense destaca por su capacidad para manejar datos complejos procedentes de una amplia variedad de fuentes. Conocido por sus capacidades analíticas integradas, es ideal para empresas que buscan integrar BI en sus aplicaciones existentes.

Características clave:

• Tecnología en chip para análisis más rápidos
• Análisis integrados para aplicaciones personalizadas
• Exploración de datos con IA
• Cuadros de mando interactivos

6. Domo

Domo es una plataforma de BI basada en la nube que combina integración, visualización y colaboración de datos. Es ideal para organizaciones que necesitan información en tiempo real sobre datos de todas las unidades de negocio.

Características clave:

• Plataforma nativa en la nube
• Diseño móvil
• Colaboración y alertas en tiempo real
• Integración de IA y ML para obtener información predictiva

7. SAP BusinessObjects

SAP BusinessObjects sigue siendo una potente herramienta para la elaboración de informes y análisis a nivel empresarial, que ofrece una sólida integración con los sistemas ERP de SAP y otros Aplicaciones empresariales.

Características clave:

• Amplias funciones de elaboración de informes de empresa
• Integración con SAP y otros ERP
• Análisis de consultas ad hoc
• Informes y cuadros de mando avanzados

8. Zoho Analytics

Zoho Analytics es conocido por su asequibilidad y facilidad de uso, y ofrece una gama de herramientas de BI y análisis de datos adecuadas para pequeñas y medianas empresas.

Características clave:

• Interfaz de arrastrar y soltar
• Combinación e integración de datos
• Zia, el asistente de inteligencia artificial para la información
• Precios asequibles

9. MicroStrategy

MicroStrategy es una solución completa de BI para empresas conocida por sus funciones de BI móvil y descubrimiento avanzado de datos. Su enfoque en big data y analítica avanzada la convierten en un fuerte competidor.

Características clave:

• Inteligencia móvil con acceso sin conexión
• Análisis avanzados y soporte de big data
• Hiperinteligencia para información contextual
• Escalabilidad a nivel empresarial

10. TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire es una herramienta de análisis avanzado que ofrece potentes análisis predictivos, análisis de geolocalización y análisis en tiempo real, lo que la convierte en una de las favoritas entre los científicos de datos y los usuarios técnicos.

Características clave:

• Análisis predictivo y aprendizaje automático
• Análisis geoespacial
• Transmisión de datos en tiempo real
• Descubrimiento de datos basado en IA

11. IBM Cognos Analytics

IBM Cognos es una herramienta de BI de larga tradición que combina analítica basada en IA con funciones de generación de informes empresariales. Su enfoque en la información automatizada y la narración de historias la distingue.

Características clave:

• Análisis e informes basados en IA
• Herramientas de narración de datos
• Cuadros de mando interactivos
• Integración con IBM Cloud y Watson AI

12. Aleta amarilla BI

Yellowfin BI es conocido por sus capacidades analíticas integradas y sus herramientas de colaboración. Permite a los usuarios integrar perfectamente la BI en sus flujos de trabajo y ofrece información automatizada.

Características clave:

• Análisis integrados
• Información de datos automatizada
• Funciones de colaboración de datos
• Cuadros de mando personalizables

13. Dundas BI

Dundas BI proporciona una plataforma de análisis flexible y personalizable adecuada para empresas de todos los tamaños. Su punto fuerte es el análisis visual de datos y su capacidad de integración con los flujos de trabajo existentes.

Características clave:

• Cuadros de mando totalmente personalizables
• Análisis de datos en tiempo real
• Herramientas ETL (extracción, transformación y carga) integradas
• Capacidades de BI de autoservicio

14. Oracle Analytics Cloud

Oracle Analytics Cloud es una solución de BI en la nube que aprovecha la IA y el aprendizaje automático para el análisis avanzado de datos. Ofrece potentes visualizaciones y se integra a la perfección con otros productos de Oracle.

Características clave:

• Análisis basados en IA
• Completas herramientas de preparación de datos
• Integración con Oracle Cloud
• Potentes herramientas de visualización e informes

15. GoodData

GoodData se centra en el análisis integrado y en tiempo real, lo que la convierte en una opción popular para las empresas que desean ofrecer análisis como servicio (AaaS) a sus clientes.

Características clave:

• Análisis integrados
• Información en tiempo real
• Arquitectura de nube escalable
• Herramientas de BI personalizables

16. ThoughtSpot

ThoughtSpot es una plataforma de análisis basada en IA conocida por sus análisis basados en búsquedas, que permiten a los usuarios obtener información con solo escribir preguntas. Es altamente escalable e ideal para grandes empresas.

Características clave:

• Análisis de datos basados en búsquedas
• Inteligencia artificial
• Escalable para uso empresarial
• Capacidad de análisis en tiempo real

17. Metabase

Metabase es una herramienta de BI de código abierto fácil de usar, por lo que es muy popular entre las pequeñas empresas y las startups. Ofrece análisis de autoservicio centrados en la simplicidad y la asequibilidad.

Características clave:

• Plataforma de código abierto
• Interfaz sencilla y fácil de usar
• Informes de autoservicio
• Cuadros de mando interactivos

18. Análisis claros

Clear Analytics es una herramienta de BI basada en Excel que permite a las empresas aprovechar el entorno familiar de Excel al tiempo que ofrece funciones más avanzadas de generación de informes y visualización de datos.

Características clave:

• Interfaz basada en Excel
• Integración y combinación de datos
• Informes de autoservicio
• Visualizaciones avanzadas

19. KNIME

KNIME es una plataforma de código abierto para el análisis, la generación de informes y la integración de datos, preferida por los científicos de datos y los usuarios avanzados por su flexibilidad y sus funciones avanzadas de aprendizaje automático.

Características clave:

• Código abierto y altamente personalizable
• Aprendizaje automático avanzado y minería de datos
• Integración con diversas fuentes de datos
• Automatización de flujos de trabajo y transformación de datos

20. Modo Análisis

Mode Analytics es una plataforma de datos colaborativa que combina SQL, R y Python en un único entorno, lo que la hace ideal para analistas y científicos de datos que trabajan con conjuntos de datos complejos.

Características clave:

• Compatibilidad integrada con SQL, R y Python
• Análisis de datos en colaboración
• Informes en tiempo real
• Cuadros de mando e informes personalizables

Conclusión

En 2025, el panorama de las herramientas de Business Intelligence se ha vuelto más diverso, potente y accesible que nunca. Tanto si se trata de una gran empresa como de una pequeña startup, existe una herramienta de BI que se adapta a sus necesidades, desde plataformas avanzadas basadas en IA hasta soluciones asequibles y fáciles de usar. A medida que las empresas sigan dando prioridad a la toma de decisiones basada en datos, estas herramientas desempeñarán un papel fundamental en la configuración del futuro de la analítica, facilitando la obtención de información práctica y el impulso del crecimiento.

La elección de la herramienta de BI adecuada depende de las necesidades específicas de su organización, como la escalabilidad, la integración, la facilidad de uso y las funciones avanzadas. Con la herramienta adecuada en la mano, las empresas pueden liberar todo el potencial de sus datos, impulsar la eficiencia y mantenerse por delante de la competencia. Para saber más, conecte con Carmatec.

Preguntas frecuentes

• ¿Cuáles son las características clave que hay que buscar en una herramienta de Business Intelligence (BI) en 2025?

En 2025, las características clave de una herramienta de BI incluyen análisis basados en IA, procesamiento de datos en tiempo real, visualizaciones de datos intuitivas, capacidades de autoservicio, integración con múltiples fuentes de datos y despliegue escalable basado en la nube. Además, las interfaces fáciles de usar y las capacidades de aprendizaje automático para el análisis predictivo se están convirtiendo en esenciales.

• ¿Qué herramientas de BI son las más adecuadas para las grandes empresas en 2025?

Herramientas como Microsoft Power BI, Tableau, Qlik Sense, IBM Cognos Analytics y SAP BusinessObjects son ideales para las grandes empresas por su escalabilidad, sus sólidas opciones de integración de datos y sus capacidades analíticas avanzadas. Ofrecen seguridad de nivel empresarial y amplias funciones de generación de informes que satisfacen las necesidades de las grandes organizaciones.

• ¿Cuáles son las ventajas de utilizar herramientas de BI basadas en IA?

Las herramientas de BI basadas en IA proporcionan información automática, análisis predictivo y procesamiento avanzado de datos, lo que permite tomar decisiones más rápidas y precisas. Ayudan a las empresas a identificar tendencias, prever resultados y recomendar acciones basadas en patrones de datos, reduciendo la necesidad del análisis manual de datos.

• ¿Qué herramientas de BI ofrecen las mejores opciones para las pequeñas empresas?

Zoho Analytics, Metabase y Clear Analytics son muy adecuadas para las pequeñas empresas debido a su asequibilidad, facilidad de uso y capacidades analíticas de autoservicio. Estas herramientas ofrecen interfaces intuitivas y visualizaciones de datos simplificadas, lo que las hace accesibles incluso para usuarios sin conocimientos técnicos.

• ¿Qué son los análisis integrados y qué herramientas de BI ofrecen esta función?

El análisis integrado se refiere a la integración de las capacidades de BI directamente en otras aplicaciones empresariales, lo que permite a los usuarios acceder a información en tiempo real dentro de sus flujos de trabajo existentes. Herramientas como Sisense, Yellowfin BI y GoodData ofrecen potentes funciones de análisis integrado, lo que permite a las empresas mejorar su software o plataformas con información de datos integrada.