La guía definitiva de los requisitos de Análisis integrado en 2025

¡Las empresas basadas en datos tienen una ventaja oculta!

Han superado sistemáticamente a sus homólogos, informando de métricas significativamente más altas en eficiencia operativa (81 % frente a 58 %), crecimiento de los ingresos (77 % frente a 61 %) y satisfacción de los empleados (68 % frente a 39 %). ¿Cómo es esto posible?

Esta ventaja se deriva de un hecho simple: el acceso a información procesable permite una toma de decisiones más inteligente y rápida.

Los líderes de todos los sectores se están dando cuenta de esto y se están moviendo rápidamente para priorizar la democratización de los datos, garantizando que los datos sean accesibles para todos, como base de su desarrollo de SaaS. Según una encuesta reciente, el 91% de los líderes empresariales están de acuerdo en que democratizar el acceso a los datos y la analítica es crucial para el éxito de su software.

Las herramientas de análisis integradas desempeñan un papel fundamental en la consecución de este objetivo, ya que integran a la perfección la información de los datos en los flujos de trabajo cotidianos. Ya sea que esté creando herramientas internas o productos orientados al cliente, la inteligencia empresarial (BI) integrada brinda el poder de los datos a todos los usuarios.

En esta guía detallada, cubriremos los requisitos clave para seleccionar una herramienta de análisis integrado, sus beneficios transformadores para el análisis de productos y los métodos de implementación disponibles.

Introducción a Análisis integrado

La analítica integrada ofrece información de datos en tiempo real directamente dentro de las aplicaciones que sus equipos o clientes utilizan a diario. Al integrar la analítica en los flujos de trabajo existentes, los usuarios pueden tomar decisiones basadas en datos más rápido, sin depender de herramientas separadas o equipos externos, lo que ahorra tiempo e impulsa la productividad. Tradicionalmente, las empresas han abordado la analítica a través de dos enfoques principales:

• Equipos centralizados: Los usuarios expertos en datos trabajan con herramientas especializadas como Tableau, Excel o Jupyter Notebook. Si bien es efectivo, este enfoque a menudo sobrecarga a los equipos de datos con una avalancha de solicitudes.
• Esfuerzos descentralizados: Los usuarios no técnicos pueden externalizar la analítica, lo que crea cuellos de botella e ineficiencias.

La analítica integrada resuelve estos puntos débiles al proporcionar información directamente dentro de su aplicación, lo que permite a los equipos de ventas realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento en sus equipos de CRM y operaciones para monitorear los flujos de trabajo a través de paneles integrados. Esto elimina la molestia de cambiar de aplicación o necesitar capacitación especializada, lo que permite a los usuarios concentrarse en las decisiones, no en la recopilación de datos.

Cómo funciona Análisis integrado

La analítica integrada integra la información directamente en los flujos de trabajo de su aplicación, proporcionando a los usuarios datos en tiempo real exactamente donde los necesitan. Cuando los usuarios interactúan con informes o paneles integrados, la plataforma recupera datos de fuentes conectadas, los procesa para convertirlos en información procesable y los visualiza sin problemas, todo ello sin interrumpir su flujo de trabajo.  Detrás de escena, este proceso incluye:

• Recuperación de datos: Extracción de datos de fuentes conectadas como bases de datos o API.
• Tratamiento: Transformación de datos sin procesar en información procesable a través de motores de análisis.
• Visualización: Presentación de datos a través de gráficos, paneles o informes intuitivos.

Esta integración perfecta garantiza que los usuarios obtengan información en tiempo real en el contexto de sus tareas, lo que agiliza la toma de decisiones y mejora la experiencia general.

Requisitos básicos para Análisis integrado en 2025

Seleccionar la plataforma de análisis integrado adecuada es fundamental para maximizar su potencial.

Estos son los requisitos esenciales:

Real-Time Data Access

 Users need real-time insights to make proactive decisions. Embedded analytics delivers up-to-date data, helping users monitor performance and respond quickly to market changes. This reduces delays, breaks down data silos, and empowers swift action to minimize risks and seize opportunities.

Self-Service Customization

Both technical and non-technical users should be able to tailor dashboards and reports effortlessly. Look for platforms with drag-and-drop interfaces for easy modifications, while also supporting advanced customizations for technical teams. This dual focus ensures all users can derive value, regardless of their expertise.

True Embedded SDK

 An embedded analytics solution should blend seamlessly with your product, feeling like a natural part of it rather than an add-on. Solutions like Reveal achieve this with a fully branded, SDK-first approach, enabling smooth integration into your applications. This methodology provides the flexibility to create highly customizable experiences that match your product’s vision and deliver direct value to your users.

Scalability in Price & Performance

Scalability shouldn’t mean hidden costs! Choose a platform with predictable, fixed pricing to plan for growth without worrying about unexpected charges as your usage increases or paying per user. Reveal’s transparent pricing lets you focus on delivering value to your users while keeping costs predictable.

A medida que su negocio crezca, también lo harán sus necesidades de datos. Asegúrese de que la plataforma elegida pueda manejar mayores cargas de trabajo sin comprometer el rendimiento, brindando integración de análisis en tiempo real y manteniendo la confiabilidad incluso a medida que se expanden los volúmenes de datos. La arquitectura debe diseñarse para escalar sin problemas, lo que garantiza que los usuarios experimenten un rendimiento constante independientemente de las demandas operativas.

Security and Compliance

With 29% of cybersecurity breaches involving third-party vendors, security must be a top priority.

Las características clave que debe buscar incluyen:

• Cumplimiento de las regulaciones GDPR, CCPA y SOC2.
• Cifrado de datos en tránsito y en reposo.
• Controles de acceso basados en roles y métodos de autenticación sólidos.
• Un plan integral de respuesta posterior a la infracción.

Según IBM, cada violación de datos cuesta alrededor de 4,88 millones de dólares, lo que subraya la importancia de priorizar la seguridad y el cumplimiento como un requisito integral para elegir una plataforma de análisis integrada.

Soporte y formación

La adopción depende de la facilidad de uso y el soporte continuo. Elegir la plataforma de análisis integrado adecuada significa dar prioridad a una solución que le guíe en cada paso del camino:

• Incorporación dirigida por expertos: Equipos de incorporación que garantizan un proceso de implementación sin problemas, trabajando en estrecha colaboración con sus equipos para alinear las capacidades con sus necesidades específicas. Desde la configuración de integraciones hasta la configuración de paneles, necesita ayuda para ponerse en marcha rápidamente.
• Recursos de capacitación integrales: seleccione un proveedor que proporcione una amplia biblioteca de documentación, tutoriales y videos diseñados para capacitar a los usuarios en todos los niveles técnicos.
• Soporte técnico receptivo: asegúrese de que haya un equipo de soporte dedicado que siempre esté listo para ayudar, abordar los desafíos técnicos y responder a las consultas de los usuarios con prontitud. Con la analítica integrada, no solo está adoptando un producto, sino que está ganando un socio comprometido con su éxito.
• Asistencia y actualizaciones continuas: El proveedor de análisis integrado debe mantenerse a la vanguardia con actualizaciones periódicas, nuevas funciones e información proactiva para maximizar el valor de la plataforma.

Capacidades analíticas expansivas

Prepare su inversión para el futuro seleccionando una plataforma con funciones avanzadas como información impulsada por IA, aprendizaje automático, análisis predictivo y monitoreo en tiempo real. Incluso si no se necesitan de inmediato, estas capacidades respaldarán sus requisitos en evolución.

¿Cuáles son los métodos de implementación de Análisis integrado: iFrames vs. SDK

Al incorporar análisis en la aplicación, hay dos enfoques principales que se deben tener en cuenta:

1. iFrames:  
   Este enfoque común implica incrustar informes o paneles con un esfuerzo de desarrollo mínimo, lo que lo hace adecuado para equipos con recursos limitados o plazos ajustados. Si bien es conveniente, este método tiene inconvenientes significativos, como la personalización limitada que puede hacer que los análisis se sientan desconectados de su producto. Además, suele carecer de funciones avanzadas como el filtrado dinámico o las actualizaciones en tiempo real, y puede enfrentarse a problemas de rendimiento a medida que crecen los volúmenes de datos.
2. SDK y API: Los SDK (kits de desarrollo de software) y las API (interfaces de programación de aplicaciones) ofrecen un enfoque más sólido y flexible para incorporar análisis. Al integrar la analítica a nivel de código, los SDK permiten una personalización y una personalización de marca sin fisuras, lo que garantiza que la analítica se sienta como una extensión natural de su aplicación. Con los SDK, los desarrolladores pueden crear experiencias de usuario profundamente personalizadas, lo que permite funciones como el filtrado contextual, las visualizaciones dinámicas y las actualizaciones basadas en la interacción. Las API complementan esto al proporcionar conectividad a varias fuentes de datos, lo que facilita la extracción y transformación de datos en tiempo real.

Por qué los SDK y las API son la mejor opción

Si bien los iFrames pueden adaptarse a casos de uso básicos, los SDK y las API son el estándar de oro para las empresas de software que buscan una funcionalidad avanzada, una integración perfecta y un control total sobre la experiencia del usuario. Los SDK permiten una integración más estrecha con los flujos de trabajo y la interfaz de usuario de su aplicación, lo que le permite mantener la marca y la funcionalidad únicas de su producto sin concesiones. Este enfoque también ofrece oportunidades más significativas para la innovación, lo que permite a las empresas adaptar sus capacidades analíticas a medida que evolucionan sus necesidades.

Reveal: Creado con un enfoque que da prioridad al SDK

Reveal destaca como una plataforma líder de análisis integrado basada en SDK, que ofrece una flexibilidad inigualable y una integración perfecta. Con Reveal, puedes:

• Ofrezca una experiencia analítica de marca blanca totalmente de marca que se alinee con la identidad de su producto.
• Aproveche las API sólidas para conectarse a cualquier fuente de datos, lo que permite obtener información en tiempo real en varios sistemas.
• Integre funciones avanzadas, como filtrado, capacidades de desglose y paneles interactivos, directamente en su aplicación.
• Proporcione una experiencia de usuario fluida y coherente, garantizando que los análisis se sientan como una parte integral de su producto en lugar de un complemento.

Resumen: Al elegir Reveal, está optando por una solución que prioriza el SDK y que satisface las necesidades actuales de sus usuarios y, al mismo tiempo, garantiza una escalabilidad sin esfuerzo para el futuro.

Cómo Análisis integrado transforma el análisis de productos

La incorporación de análisis en el análisis de productos mejora su producto de varias maneras, incluidos los siguientes métodos:

1. Toma de decisiones mejorada: la analítica integrada pone información procesable directamente en manos de los usuarios, lo que permite tomar decisiones más rápidas y fiables sin salir de su flujo de trabajo.
2. Usuarios empoderados: Al democratizar los datos, la analítica integrada empodera a todos los miembros del equipo, fomentando una cultura basada en datos en la que los conocimientos impulsan la innovación.
3. Monitoreo en tiempo real: Desde la detección de tendencias hasta el abordaje de los problemas antes de que se intensifiquen, el análisis en tiempo real desbloquea la toma de decisiones ágil y la eficiencia operativa.
4. Mejora de la productividad: La eliminación de los silos de datos y la reducción de la dependencia de herramientas externas agiliza los flujos de trabajo, ahorra tiempo y aumenta el rendimiento del equipo.
5. Mayor retorno de la inversión: la analítica integrada acelera el desarrollo de productos y mejora la satisfacción del usuario, lo que conduce a un mayor compromiso, retención y crecimiento de los ingresos.

Conclusión: El futuro de Análisis integrado en 2025

In 2025, the right embedded analytics platform will unlock your data’s full potential. Reveal’s embedding-first approach ticks all the boxes, offering real-time insights, seamless integration, advanced customization, and robust security. Discover how Reveal can transform your products and empower your users.
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