Reveal VS Looker para Análisis integrado; ¿Qué solución es mejor para usted?

Recopilar datos es fácil, pero interpretar esos mismos datos es difícil. Aquí es donde las herramientas como Reveal y Looker resultan útiles: convierten los datos sin procesar en información fácil de entender y usar que permite a las organizaciones remodelar y modernizar la forma en que hacen negocios.

En este artículo, analizamos más de cerca dos de las soluciones de análisis integradas más populares del mercado: Reveal y Looker, para ayudarlo a encontrar la mejor herramienta para sus necesidades.

¿Qué es Reveal?

Reveal es una plataforma integrada de análisis y BI (inteligencia comercial) que facilita la adición de potentes capacidades analíticas y visualizaciones de datos a sus aplicaciones. Lleva el poder de los datos a las manos de los usuarios finales al transformar los datos sin procesar en información procesable que pueden comprender de inmediato. Reveal proporciona tableros interactivos, capacidad de desglose, uso compartido, análisis de marca blanca, autoservicio real con una experiencia de creación de tableros de arrastrar y soltar, y mucho más.

Diseñada específicamente para la integración, la arquitectura moderna de Reveal incluye SDK nativos para que cualquier plataforma brinde la mejor experiencia en todos los dispositivos. Esto hace que la conexión en cualquier lugar y en cualquier momento desde la nube, el escritorio y los dispositivos móviles sea fácil y conveniente.

La solución de análisis integrado Reveal es parte de la empresa Infragistics (fundada en 1989), una organización con más de 30 años de experiencia en herramientas para desarrolladores, herramientas de diseño de aplicaciones y, más recientemente, herramientas de inteligencia empresarial.

¿Qué es Looker?

Looker es una plataforma de inteligencia empresarial basada en navegador que ayuda a recopilar, analizar y visualizar datos sin procesar. Facilita la coloración del tablero y también ofrece un flujo de trabajo fácil de usar, lo que facilita un poco a las empresas el desarrollo de visualizaciones perspicaces.

En 2019, Google adquirió Looker y ahora forma parte de la plataforma Google Cloud.

Reveal VS Looker: comparación de características y funcionalidades

Una buena solución de análisis integrada ofrece mucho más que visualizaciones de datos. Para poder aprovechar realmente una herramienta de este tipo en todo su potencial para mantenerse por delante de la competencia y aumentar sus flujos de ingresos, debe concentrarse en todas las capacidades disponibles para ayudarlo a que esto suceda.

En esta parte de este artículo, repasaremos las características y funcionalidades clave que diferencian Reveal y Looker, para que pueda elegir fácilmente la plataforma adecuada para las necesidades de su organización.

Pros y contras de Reveal

Pros:  

Autoservicio completo: una de las principales funciones de análisis integradas de Reveal es la capacidad de autoservicio. Eso significa que trae los procesos y las herramientas para capacitar a los usuarios finales para analizar grandes cantidades de datos complejos, crear paneles personalizados y crear informes de forma independiente. En otras palabras, permite que su personal y departamentos no técnicos trabajen y comprendan los datos por sí mismos en lugar de depender de sus expertos en TI o BI.

Totalmente personalizable: el SDK Reveal le permite etiquetar en blanco y personalizar todos los elementos de UX (temática y estilo, redondez frente a cuadratura, diálogos, etc.) para que coincidan con la apariencia de su propia marca única. De esa forma, los usuarios no se distraerán e incluso notarán que, de hecho, usan una solución completamente diferente como parte de la suya. La capacidad de personalización completa ayuda a aumentar la adopción por parte del usuario, garantiza la consistencia de la marca y, en última instancia, conduce a una experiencia de usuario perfecta.

Vinculación del tablero: esta función le permite vincular una visualización o tablero a otro tablero o una URL. Por ejemplo, supongamos que está mirando un panel de control de alto nivel en torno a sus números de ventas. Si desea profundizar en los ingresos en una región específica, puede hacerlo fácilmente vinculando su panel de control de alto nivel a una vista más detallada que pasará por los parámetros de la región en los que hizo clic.

Combinación de datos: las funciones de combinación de datos le permiten encontrar información más fácilmente al reunir varias fuentes de datos en una sola visualización para obtener una vista más profunda, una al lado de la otra.

Vea predicciones con aprendizaje automático: la función de aprendizaje automático de Reveal se puede usar para identificar y mostrar visualmente predicciones de sus datos para tomar decisiones comerciales más basadas en evidencia. Permite que los sistemas electrónicos aprendan de los datos existentes y luego utilicen los conocimientos adquiridos para hacer predicciones y tomar decisiones de forma independiente.

Análisis de datos enriquecidos: con las funciones estadísticas y la funcionalidad de desglose de Reveal, puede obtener información más detallada sobre sus datos. El desglose lleva al usuario de una descripción general a un análisis más detallado con un solo clic. Las funciones estadísticas, como la detección de valores atípicos, la previsión de series temporales y la regresión lineal, le permiten operar con datos de una manera mucho más dirigida y basada en datos en comparación con las visualizaciones de datos básicas.

SDK nativo: Reveal ofrece un amplio conjunto de SDK nativos modernos, bibliotecas de aprendizaje y muestras detalladas en todas las plataformas principales, incluidas .NET, JavaScript (Angular, React, componentes web), iOS y Android.

Edición en contexto: esta función permite a los usuarios realizar ediciones directamente dentro de su aplicación sin salir de ella e ir a otra aplicación. Pueden hacer las ediciones que deseen y luego enviar fácilmente las actualizaciones a un servidor.

Campos calculados: esta característica le permite crear campos adicionales de su fuente de datos para utilizar de forma inmediata para sus visualizaciones de datos.

Cons:  

Reveal tiene muchas características y funcionalidades poderosas, pero como recién desarrollé la herramienta, todavía le faltan algunas capacidades útiles. Algunas cosas que no necesariamente consideraríamos como contras, ya que actualmente son un trabajo en progreso incluyen funciones de cuadrícula, resaltado y filtrado de series, y una barra de herramientas completa para mejorar el análisis de datos. Además, el equipo de Reveal está trabajando para agregar nuevas visualizaciones de datos y más fuentes de datos.

Ver Reveal en acción

Pros y contras de Looker

Pros: 

Apto para múltiples nubes: puede cambiar fácilmente dónde desea implementar Looker sin afectar la experiencia del usuario final. Las bases de datos admitidas incluyen Amazon S3, Azure Storage, Google Cloud Storage, Actian Avalanche, Mongo, Vector y más.

El poder de SQL Runner: al usar SQL Runner de Looker, puede crear fácilmente grupos de información perspicaces sin usar métodos técnicos de extracción. Navegue por las tablas de su esquema, ejecute consultas descriptivas preescritas sobre sus datos, comparta consultas y más.

Integración con Slack: la integración de Slack permite a los usuarios de Looker aportar información a cualquier conversación. La desventaja de esta integración es que aún necesita cambiar entre diferentes aplicaciones en lugar de tener todo integrado dentro de su flujo de trabajo.

Looker Blocks: modelos de datos preconstruidos que los usuarios pueden utilizar para patrones analíticos comunes y fuentes de datos. Puede usar bloques creados por otros usuarios en lugar de crearlos desde cero, y luego puede personalizar los bloques según sus especificaciones exactas. Algunos de los bloques disponibles incluyen bloques integrados, bloques de datos, bloques de análisis, etc.

Combinación de datos: la misma función que la función de combinación de datos de Reveal con la diferencia de que Looker admite la combinación de datos con el concepto de resultados combinados. Para realizar la combinación de datos, debe crear una consulta desde Explorar para generar un conjunto de resultados, luego deberá agregar otra para combinarla con la consulta original.

Cons:  

iFrame, basado en navegador: Looker es una plataforma completamente basada en la web que requiere que tenga un inicio de sesión de Looker para ver los activos incrustados. Esto significa que no tiene control sobre la experiencia del usuario de sus análisis integrados en su aplicación. En lugar de proporcionar a sus usuarios una funcionalidad de etiqueta blanca para personalizar todo para que coincida con su marca única, se queda atascado con la experiencia de usuario, los colores, el estilo de los botones y los diálogos, la forma en que se presentan los paneles, etc. de Looker. Looker fue creado y diseñado como un SaaS Herramienta de BI de autoservicio basada en, no un SDK integrado. Por lo tanto, ningún SDK, API o componentes le brindan una experiencia de análisis verdaderamente integrada en su aplicación.

Datos en los servidores de Looker: Looker requiere que sus datos residan en su servidor donde ejecuta los comandos. Esto lo obliga a enviar sus datos desde una ubicación local segura a la nube y depender al 100 % de Looker para la seguridad, la autenticación y la autorización. No es ningún secreto que incluso las empresas más grandes del planeta han sido pirateadas en los últimos años, por lo que es mejor elegir un proveedor que pueda garantizar la seguridad de sus datos. Además, una vez que sus datos van a la nube de Looker, pierde flexibilidad sobre ellos. Eso significa que debe cumplir con las reglas y la configuración de Looker solo para obtener paneles y agregar complejidad, mantenimiento y control innecesarios a sus propios datos.

Precios escalonados: Looker prefiere no divulgar públicamente su información de precios en su sitio web, sino que elige ofrecer un modelo personalizado. La cotización final que obtenga de los especialistas en precios de Looker dependerá de múltiples factores, incluidos el número total de usuarios, los tipos de usuarios (visor o editor), las conexiones de la base de datos y la escala de implementación. Esto significa que cualquier cotización que obtenga será el precio inicial de Looker, pero crecerá a medida que crezca su base de usuarios. Según un sitio de terceros, el precio de Looker comienza entre $3000 y $5000 al mes para 10 usuarios, con $50 adicionales al mes por cada nuevo usuario. Es posible que esta estructura de precios no atraiga a los clientes potenciales que están familiarizados con los precios transparentes basados en SaaS.

Reveal integración

Cuando se trata de integrar análisis en su aplicación existente, es esencial que el software fluya sin problemas sin agregar peso ni complejidad adicionales. Debe construirse desde cero teniendo en cuenta la incrustación primero, al igual que Reveal. Con una arquitectura que brinda flexibilidad y sin requisitos adicionales, con Reveal, puede integrar rápidamente el análisis en su código, manteniéndose al día con la demanda de los clientes.

El SDK de Reveal está hecho para desarrolladores. Con él, los desarrolladores no están obligados a simplemente incrustar iFrames en su aplicación y configurar paneles con una URL parametrizada. Sus desarrolladores pueden usar código real con objetos reales y propiedades reales.

Para obtener información técnica más detallada, puede leer la documentación detallada del SDK y la API de Reveal.

Integración del observador

Looker Analytics funciona solo con fuentes de datos basadas en SQL, lo que significa que puede integrarse con cualquier base de datos SQL o almacén de datos, como Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Amazon Athena y Greenplum.

Si tiene sus datos almacenados en NoSQL, archivos REST-API, etc., Looker deberá colocar algún tipo de base de datos SQL para consultar.

Por otro lado, la API de Looker integra datos en aplicaciones de clientes y de terceros y otras aplicaciones como Google Docs y Excel.

Reveal ejemplo de tablero

Ejemplo de panel de control

Precios

Comprensiblemente, el precio es una de las principales cosas a considerar al decidir con qué proveedor de análisis integrado asociarse. En el espacio de análisis incorporado, encontrará que la mayoría de los proveedores mantienen sus precios en secreto y le cobran costos impredecibles como el uso y los usuarios, por ejemplo.

Entonces, ¿qué pasa con Reveal y Looker?

Reveal ofrece un punto de precio único, simple y asequible que le permite llegar a usuarios ilimitados por aplicación. La estructura de precios de Reveal es transparente y asequible para empresas de todos los tamaños. Transparente significa que puede predecir exactamente cuánto pagará y, por lo tanto, calcular su ROI más fácilmente.

El objetivo de Reveal es convertirse en un valioso socio de larga distancia para sus clientes y nunca promete tarifas, uso o niveles de usuarios sorprendentes.

Por otro lado, el precio de Looker se personaliza para cada cliente en función de factores como la cantidad de usuarios y la escala de su implementación. Sus precios están diseñados para adaptarse a cualquier tamaño de empresa, y los especialistas en precios trabajan directamente con usted para garantizar la estructura de precios ideal para su negocio.

A primera vista, puede parecer una buena oferta, pero recomendamos darle una segunda lectura.

El precio personalizado para cada cliente en función de su número de usuarios y la escala de implementación significa que el precio que pagará aumentará a medida que crezca su negocio y su base de usuarios.

Esto podría estar bien para algunos, pero es importante saberlo con anticipación, ya que los proveedores no advierten a los clientes con anticipación, y cuando llega su factura, termina sorprendido al ver los números en ella.

Apoyo

Al elegir entre proveedores como Reveal y Looker para un socio de análisis integrado, también debe considerar el soporte de ambas soluciones. La calidad y el soporte experimentado pueden ayudarlo a tener éxito con el software y, por lo tanto, con su negocio.

Exploremos cómo Reveal y Looker se comparan entre sí con respecto al soporte.

Reveal ofrece una variedad de servicios de soporte continuo sin costos adicionales, junto con una comunidad amigable las 24 horas que puede responder cualquier pregunta en los foros de Reveal. Además, puede encontrar muchos recursos útiles en la página de preguntas frecuentes, el centro de ayuda y los videos de capacitación de Reveal.

Para obtener conocimientos más profundos e información avanzada, puede seguir los seminarios web de Reveal.

Looker también ofrece una variedad de servicios de apoyo. Puede encontrar cursos de aprendizaje electrónico a su propio ritmo, por ejemplo, así como capacitaciones personalizadas. También puede buscar artículos en el centro de ayuda, conectarse en red con otros usuarios en el foro de la comunidad y enviar solicitudes de tickets de soporte. A los usuarios les gusta especialmente el soporte de chat en la aplicación.

Envolviendolo…

En conclusión, no hay mucho más que decir que tanto Reveal como Looker son excelentes herramientas de análisis integradas. Sin embargo, dependiendo de sus necesidades y presupuesto, definitivamente una sería una mejor solución para su negocio que la otra.

Creemos que Reveal tiene ventajas muy sólidas sobre Looker: es mucho más fácil y rápido de implementar y comenzar, ofrece mejores opciones de personalización y visualización, y aprovecha las funciones nativas de análisis avanzado, como el aprendizaje automático y la IA, solo por nombrar algunas.

Otra diferencia importante entre Reveal y Looker que creemos que está a favor del primero es la estructura de precios. Pensamos que saber cuánto vas a pagar desde el principio, por mucho que crezcas, es mejor que recibir una factura con un monto cada vez mayor a pagar cada mes.

Pero, por supuesto, dejaremos que usted decida.

Si está interesado en obtener más información sobre la solución Reveal Análisis integrado y ver cómo funciona en acción, programe una demostración y nuestros expertos en análisis le mostrarán cómo utilizar y aprovechar el verdadero poder de los datos.