HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS
Y VISUALIZACIÓN DE DATOS
10 más usadas
a nivel nacional

SAS
Ventajas
Alta confiabilidad, soporte especializado.
Desventajas
Muy costoso, poco amigable para nuevos usuarios.
PYTHON (PLOTLY, ETC.)
Ventajas
Automatización, ideal para big data y ciencia de datos.
Desventajas
Curva de aprendizaje técnica, configuración más compleja.
R (RSTUDIO)
Ventajas
Muy potente en estadística, altamente personalizable.
Desventajas
Requiere programación, no apto para usuarios no técnicos.

POWER BI
Ventajas
Intuitivo, económico, buena integración con Microsoft.
Desventajas
Limitado en visualizaciones complejas, curva de aprendizaje con DAX.
TABLEAU
Ventajas
Visuales atractivos, interfaz intuitiva, gran comunidad
Desventajas
Costo elevado, uso avanzado requiere experiencia técnica.

LOOKER STUDIO
Ventajas
Sin costo, fácil de usar, colaborativo en la nube.
Desventajas
Funciones limitadas, no recomendado para análisis avanzados.
QLIK SENSE
Ventajas
Potente en análisis interconectados, seguro.
Desventajas
Alto costo, complejidad técnica.
EXCEL (POWER QUERY)
Ventajas
Familiaridad, económico, versátil.
Desventajas
No es ideal para visualizaciones interactivas avanzadas.

IBM COGNOS
Ventajas
Integración robusta, análisis predictivo.
Desventajas
Interfaz anticuada, alto costo y tiempo de implementación
ZOHO ANALYTICS
Ventajas
Asequible, buena opción para pymes.
Desventajas
No tan robusto en análisis avanzados o big data.
cuales serian las dos que usted utilizaría y porque
LOOKER STUDIO
EXCEL
Realizado por
STEPHANIE LOPEZ
MAIROTH ARRIETA
TATIANA RODRIGUEZ