| Publicado por: DMC Institute | Noviembre 2025 | Tiempo de lectura 5 min. |
Las herramientas de Business Intelligence (BI) son esenciales para la toma de decisiones basada en datos. A medida que las empresas avanzan hacia 2026, las soluciones BI deben orientarse a satisfacer necesidades que van desde la democratización de los datos y su acceso a todos hasta el análisis en tiempo real. Cuatro plataformas destacan en este panorama: Power BI, Looker, Tableau y Qlik. A continuación, realizamos una comparativa útil según funcionalidades.
Palabras clave: Data Analytics | Business Intelligence | Power BI | Looker Studio | Tableau | Qlik
1. Power BI: La solución accesible y escalable para todos
Desde que pasó a formar parte de Microsoft, esta plataforma comparte, y mejora, muchas funcionalidades del ya conocido Excel, por lo que su curva de aprendizaje es bastante corta, pudiendo utilizarla usuarios no técnicos, pequeñas y medianas empresas, o aquellas que ya cuentan con un ecosistema con productos Microsoft.
Entre sus características clave destacan:
§ Facilidad de uso: Power BI destaca por su interfaz intuitiva y amigable, lo que permite a los usuarios no técnicos crear informes y dashboards de manera rápida. La integración con Microsoft 365 y Azure hace que los equipos que ya usan esta plataforma puedan implementar de manera rápido proyectos más robustos.
§ Integración robusta: Ofrece conectividad con una amplia variedad de fuentes de datos, lo que permite a las empresas integrar datos de diversas plataformas y bases de datos sin problemas.
§ Accesibilidad y precios: Power BI es muy competitivo en términos de precios, con una versión gratuita para iniciar y practicar.
2. Looker: La solución basada en la nube para datos estructurados y no estructurados
Su foco se centra en equipos técnicos y empresas con un enfoque en análisis avanzados, especialmente aquellas que ya utilizan la nube como repositorio de datos central.
Entre sus principales características se pueden mencionar:
§ Enfoque en la nube: Looker está diseñado para ser utilizado en entornos completamente basados en la nube, especialmente si requiere integrarlo con Google Cloud Platform (o GCP).
§ Modelado de datos con LookML: Looker permite un modelado de datos altamente personalizado a través de LookML, un lenguaje de modelado que ofrece gran flexibilidad para usuarios que requieren un control detallado sobre la estructura y los análisis de los datos.
§ Exploración interactiva de datos: Los usuarios pueden explorar los datos de manera ad-hoc, lo que facilita la toma de decisiones basada en análisis en tiempo real.
3. Tableau: El Líder en Visualización de Datos
Cómo una alternativa para contextos donde se requieren soluciones de visualización avanzada, surge Tableau.
Sus principales características son:
§ Visualización interactiva: Tableau se especializa en crear visualizaciones de datos altamente interactivas e intuitivas.
§ Conectividad amplia: Tableau se conecta con una extensa gama de fuentes de datos.
§ Fácil uso con poderosas capacidades: Aunque es fácil de usar para usuarios sin experiencia, también ofrece características avanzadas.
4. Qlik: El Poder del Análisis Asociativo
Plataforma dirigida a empresas que requieren análisis complejos y exploración profunda de datos, tanto para usuarios técnicos como no técnicos.
Sus características clave se asocian a:
§ Modelo asociativo: Esta cualidad permite a los usuarios explorar datos interactivamente, sin necesidad de consultas intermedias. Esto permite descubrir insights ocultos a medida que se navega por los datos.
§ Qlik Sense: Es la versión moderna y de autoservicio de esta plataforma. Permite a los usuarios crear dashboards personalizados de manera sencilla, mientras que también proporciona herramientas avanzadas para los usuarios técnicos.
§ Integración y escalabilidad: Qlik es ideal para empresas que necesitan una solución flexible y escalable para manejar grandes volúmenes de datos.
5. Conclusión
Si bien Power BI, Looker, Tableau y Qlik hoy dominan el mercado, la elección entre una y otra plataforma debe considerar tanto la facilidad de uso acorde a la experiencia de sus trabajadores, así como la capacidad de la herramienta para adaptarse a su infraestructura y escalabilidad a futuro.
Finalmente, no deben olvidarse herramientas emergente como Sisense y Domo, grandes alternativas para entornos con equipos distribuidos, análisis complejo y Big Data.