La guía definitiva para Análisis integrado

¿Qué es Análisis integrado?

“El software de análisis se aprovecha de forma única. La mayoría del software puede optimizar los procesos existentes, pero el análisis (bien hecho) debería generar conocimientos que den vida a iniciativas completamente nuevas. Debería cambiar lo que haces, no solo cómo lo haces”. –Martin Movassate, fundador y director ejecutivo de Heap Analytics

El análisis integrado integra directamente las capacidades de inteligencia empresarial (BI) y la visualización de datos en la interfaz de usuario (IU) de la aplicación de software existente. Ofrece informes en tiempo real a los usuarios que aportan información directamente en contexto, para que se pueda actuar con prontitud. Las capacidades de análisis integradas se pueden utilizar en muchas industrias diferentes, como la atención médica, la fabricación, las telecomunicaciones, el comercio minorista y más, lo que permite a las empresas recopilar y analizar datos para diversos fines. Además, los análisis integrados proporcionan datos actualizados de la manera más sencilla posible para que cualquier usuario pueda entenderlos. Eso significa que el análisis de datos ya no está únicamente en manos de analistas de datos y TI, sino en manos de todos, desde profesionales de marketing y ventas hasta gerentes de recursos humanos y contadores, e incluso ejecutivos y todos los demás.

¿En qué se diferencia Análisis integrado del BI tradicional?

La inteligencia comercial se refiere al proceso de tomar puntos de datos y convertirlos en recursos que se pueden usar para tomar decisiones comerciales inteligentes. Los procesos que forman parte de la inteligencia empresarial pueden incluir la recopilación, el almacenamiento y la recuperación de datos, la creación de informes basados en esos datos y la toma de decisiones respaldadas por datos.

El análisis incorporado es muy similar pero difiere en el proceso de recopilación.

BI tradicional es un conjunto independiente de sistemas que recopilan datos de varias fuentes diferentes. Mientras que el análisis integrado es un software que recopila capacidades estrechamente integradas en todo tipo de sistemas diferentes para brindar información en contexto.

Con las soluciones de BI tradicionales, se ve obligado a abandonar su flujo de trabajo y cambiar de aplicación para encontrar la información clave que necesita. Por el contrario, el análisis integrado está integrado en las aplicaciones para una mejor experiencia de análisis: permite a los usuarios combinar información y acción en una aplicación independiente sin interrumpir su flujo de trabajo.

¿Por qué debería importarle Análisis integrado?

''El 87 %de los proveedores de aplicaciones dicen que la analítica integrada es importante para sus usuarios''–Gartner  

Hace un tiempo, las empresas han estado utilizando herramientas de BI para transformar datos sin procesar en información comercial significativa. Y aunque funcionaba bien, la necesidad de análisis integrados y el rumor en torno a ellos continúan aumentando cada año. Esto se debe a que, para poder extraer el valor real de los datos de las empresas, los usuarios tenían que suspender su trabajo para poder usar diferentes aplicaciones para el análisis de datos. Y es por eso que debe preocuparse por el análisis integrado: brinda el poder de los datos a todos los usuarios para que puedan tomar decisiones más rápidas y basadas en datos sin interrumpir su flujo de trabajo.

En otras palabras, cuando se utiliza BI tradicional, los usuarios se ven obligados a cambiar entre diferentes aplicaciones para obtener información y tomar medidas, lo que genera frustración, pérdida de tiempo y disminución de la eficiencia. Un informe de diciembre de 2016 de Nucleus Research encontró que el uso de herramientas de BI, que requieren alternar entre aplicaciones, puede ocupar entre 1 y 2 horas del tiempo de un empleado cada semana. Mientras que los usuarios de análisis integrados usan solo una aplicación, lo que ahorra tiempo, aumenta la productividad y ofrece una mejor experiencia de análisis.

¿Cuáles son los beneficios de Análisis integrado?

“La principal ventaja de los datos es que te dice algo sobre el mundo que no sabías antes”.–Hilary Mason, científica de datos y fundadora de Fast Forward Labs

El valor del análisis integrado es tremendo para todos: ayuda a los usuarios finales a explorar datos y descubrir información sin la ayuda de expertos en análisis de datos y TI, al tiempo que respalda a los líderes de productos y propietarios de negocios para brindar la mejor experiencia posible a los clientes.

Y si bien los beneficios de la analítica integrada son infinitos, consideramos que estas ventajas son las más destacadas:

• Productividad incrementada
• Cultivar la toma de decisiones basada en datos
• Ventaja competitiva
• Mayores ingresos
• Experiencia de usuario perfecta

Productividad incrementada

Al utilizar el análisis integrado, los usuarios observan los datos comerciales clave en contexto, lo que elimina la necesidad de alternar entre varias aplicaciones diferentes para encontrar la información que necesitan. Por lo tanto, cuando los usuarios no necesitan cambiar de aplicaciones comerciales a herramientas de análisis, pueden dedicar más tiempo y concentrarse en tareas esenciales. Además, ver los datos representados en hermosas visualizaciones también impulsa las percepciones.

Cultivar la toma de decisiones basada en datos

Los análisis integrados brindan información a los usuarios, pero por otro lado, también brindan información útil a sus clientes. La presentación de datos precisos y actualizados permite el pensamiento analítico que, en última instancia, podría impulsar ideas innovadoras y productos mejorados.

El análisis contextual permite a sus usuarios tomar decisiones mejores y más rápidas que se basan en la información disponible en ese momento o visible en la pantalla específica que están viendo. Cuando las personas pueden comprender mejor el impacto de sus decisiones, tienden a sentirse más seguras al tomar decisiones.

Ventaja competitiva

Uno de los mayores beneficios de la analítica integrada es la ventaja competitiva que brinda tanto a los proveedores de software como a los usuarios finales, que incluye:

• Experiencia de aplicación moderna cuando sus usuarios experimentan el acceso en la aplicación a los datos o la creación de tableros.
• Una comprensión más profunda de los mercados y los clientes cuando puede detectar tendencias en sus datos, manteniéndose un paso por delante de sus competidores.
• Los usuarios pasan más tiempo en su aplicación porque el análisis incorporado proporciona más puntos de datos a sus usuarios sin necesidad de que vayan a otra fuente.
• La aplicación se vuelve más pegajosa a medida que recopila más datos sobre sus usuarios. Es menos probable que los usuarios cambien a otra aplicación porque su aplicación contiene información recopilada a lo largo del tiempo que les resulta útil. Esto, a su vez, aumenta la satisfacción del cliente para sus usuarios.

Mayores ingresos

Según una investigación publicada en AnalyticsWeek, de los 500 gerentes de proyectos, desarrolladores de software, ingenieros y ejecutivos encuestados, el 96 % dijo que la analítica integrada contribuye al crecimiento general de sus ingresos y el 92 % informó un aumento en la diferenciación competitiva.

Además de eso, las herramientas de análisis integradas pueden proporcionar flujos de ingresos adicionales. Gracias a su gran valor para el negocio, algunas de las características y funcionalidades podrían convertirse en adicionales, y su equipo de ventas podría venderlas a clientes nuevos y ya existentes.

Experiencia de usuario perfecta

Con el análisis incorporado, puede personalizar todo para que coincida con el tema de su marca, lo que genera un mejor reconocimiento por parte de sus clientes, genera credibilidad y, en última instancia, lealtad del cliente. Los usuarios no se distraerán ni notarán diferencias en su aplicación, sino que se centrarán en el valor de sus datos.

¿Debería comprar o crear una solución Análisis integrado?

La mayoría de las organizaciones deciden comprar una solución de análisis integrada ya establecida para integrarla con su software existente. Una de las principales razones por las que esta es la opción preferida es que comprarlo en lugar de construirlo le ahorra tiempo y dinero. También le permite liberar los recursos y el tiempo de sus desarrolladores para que puedan concentrarse en su competencia principal y para lo que se diseñó inicialmente su negocio. Pero dependiendo de las necesidades, los recursos y el presupuesto de su negocio, existen ventajas y desventajas para ambas decisiones; analicémoslas:

¿Deberías construir?

? Proyectos pequeños y rápidos 

La creación interna de sus propias funciones de análisis puede ser la mejor opción cuando se trabaja en proyectos pequeños con conjuntos limitados de requisitos, especialmente si el equipo de desarrollo en cuestión tiene un conjunto de habilidades relevantes y experiencia previa en el desarrollo de soluciones integradas de análisis y visualización de datos.

? Control total 

Uno de los argumentos más convincentes a favor del edificio es que permite que los gerentes de producto mantengan el control total sobre cada aspecto de su aplicación: no solo su funcionalidad sino también su apariencia. Al mantener todos los aspectos del desarrollo internamente, los equipos de productos pueden controlar la marca, la experiencia del usuario y la funcionalidad.

? Desarrollo y mantenimiento 

Crear y mantener una plataforma de análisis integrada completa desde cero no es una tarea fácil. Implica una comprensión profunda del análisis de datos y mucho trabajo. Para crear su producto, debe invertir tiempo y dinero en capacitar a un equipo de desarrollo que puede carecer de experiencia previa en análisis integrado.

? Costo 

Un costo significativo está asociado con la creación de análisis integrados, que tarda siete meses en completarse en promedio. El costo promedio estimado es de $ 350k (basado en los salarios promedio de EE. UU.). Esto incluye:

• 4 desarrolladores de software durante 7 meses
• 1 profesional de control de calidad durante 7 meses
• 2 diseñadores UX/UI por 6 meses
• 1 científico de datos por 1 mes

En comparación, el precio estándar de una solución integrada oscila entre 30.000 y 75.000 dólares al año.

¿Deberías comprar?

? Centrarse en el producto principal 

La principal desventaja del enfoque de "construcción" es que los desarrolladores deben cambiar su enfoque de trabajar en el producto principal para crear funciones de análisis integradas complejas. La compra ahorra tiempo y dinero en comparación con la capacitación de un equipo de desarrollo y elimina la necesidad de capacitación donde los recursos internos simplemente no están disponibles.

? Mantenimiento 

Cualquier cosa construida internamente tendrá que ser respaldada internamente. Con la opción de compra, el soporte lo brindará un tercero, a través de la nube, y los ISV no tendrán que asignar recursos para solucionar problemas cuando ocurran. Hasta el 90 % del costo del software durante su vida útil está ligado a mantenerlo en funcionamiento. Los costos de mantenimiento pueden ser significativos.

? Tiempo de comercialización más rápido 

Dado que los tiempos promedio de construcción por cuenta propia tardan siete meses o más, muchos equipos de productos deciden comprar una solución de análisis adicional debido a la necesidad de lanzar un producto lo más rápido posible. En un mercado SaaS ferozmente competitivo, y con los directores ejecutivos exigiendo una respuesta rápida, la compra de una solución lista para usar y prediseñada mejora drásticamente el tiempo de comercialización.

? ROI 

Analytics devuelve $ 13.01 por cada dólar gastado, según Nucleus Research. Eso es un ROI de análisis integrado de 13:1 para usted y para sus clientes cuando ofrece análisis integrados en su solución SaaS.

? Máximas garantías de seguridad 

Los proveedores de análisis integrados deben cumplir con altos estándares de seguridad de datos, cuya calidad se evalúa mediante certificados de seguridad SSL.

? Dependiendo del proveedor de la solución, es posible que esté limitado a paneles e informes básicos y que tenga opciones de personalización limitadas. Con esto en mente, asegúrese de hacer las preguntas correctas a los proveedores de análisis integrados para saber qué obtendrá por el precio que piden.

Las 8 capacidades Análisis integrado imprescindibles

Las mejores soluciones de análisis integradas ofrecen mucho más que solo visualizaciones de datos. Estas son las 8 capacidades imprescindibles que todo software de análisis integrado debería tener:

1. Sencillo y hermoso

2. Funciones de autoservicio

3. visualizaciones de datos

4. Vinculación del tablero

5. Análisis de datos enriquecidos

6. Combina el aspecto y la sensación

7. Parámetros de URL VS controlados por API

8. Arquitectura moderna

1. Sencillo y hermoso

La mayoría de las herramientas de análisis de datos son tan complejas que los usuarios necesitan pasar semanas y más para acostumbrarse a ellas y aprender a usarlas para poder beneficiarse de sus características y capacidades. Es por eso que elegir una solución analítica integrada simple debe ser una prioridad para usted: simple en el sentido de que proporciona una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para que los usuarios puedan obtener un resultado positivo.

Y también debe ser hermoso: después de todo, va a incorporar esta herramienta en su producto y se la proporcionará a sus usuarios, por lo que debe asegurarse de que les encantará.

2. Funciones de autoservicio

Todos sus usuarios son diferentes. Cada uno tiene un caso de uso diferente para el uso de análisis. Cada uno tiene un nivel diferente de sofisticación cuando se trata de análisis. No limite a los usuarios experimentados y no abrume a los principiantes. Las funciones de autoservicio de análisis integradas, como las capacidades de arrastrar y soltar, la búsqueda intuitiva y la navegación, permiten que su personal y departamentos no técnicos analicen datos y creen informes de forma independiente.

Estas son dos cosas principales que debe buscar cuando se trata de funciones de autoservicio:

• Ofrezca paneles y visualización fáciles de usar para sus usuarios básicos.
• Habilite más funciones de edición y personalización para sus usuarios avanzados.

3. Visualizaciones de datos

La visualización de datos hace referencia a una variedad de tipos de gráficos, y las mejores soluciones de análisis integradas le permiten elegir entre muchas plantillas prediseñadas. Estos van desde una columna, dona y embudo hasta gráficos de burbujas, dispersión o minigráficos, hasta los más avanzados, como mapas de árbol o mapas geoespaciales. Los usuarios también pueden combinar estas diversas visualizaciones para crear un panel bellamente integrado.

4. Vinculación de paneles

La vinculación de tableros le permite conectar las visualizaciones en un tablero con otros tableros o URL. Imagine que desea proporcionar más detalles sobre la información que se muestra en una visualización; puede usar un tablero completamente nuevo para hacerlo. Esto puede ser muy útil en los cuadros de mando de Company 360, por ejemplo, donde podrá establecer rutas de análisis de arriba hacia abajo, donde se pasa de una visión general de alto nivel de la realidad de un negocio a vistas más detalladas con los detalles.

5. Análisis de datos enriquecidos

No se conforme con solo visualizar datos. ¡Obtenga conocimientos más profundos sin la necesidad de ser un científico de datos!

Funciones estadísticas: en términos de análisis de datos, las estadísticas son el uso de las matemáticas para realizar análisis técnicos de datos. Una visualización básica, como un gráfico circular, puede brindarle información de alto nivel, pero con las estadísticas, puede operar con los datos de una manera mucho más dirigida y basada en datos. Estas son algunas de las funciones estadísticas clave:

• Detección de valores atípicos: permite a los usuarios detectar fácilmente puntos en sus datos que son anomalías y difieren de gran parte de un conjunto de datos.
• Pronóstico de series de tiempo: al usar la función estadística de pronóstico de series de tiempo, los usuarios pueden hacer predicciones sobre valores futuros basados en tendencias y datos históricos.
• Regresión lineal: permite a los usuarios ver tendencias en sus datos al encontrar la relación entre dos variables y ver una aproximación lineal de los datos, incluidas las tendencias futuras.

Desglose: el desglose lleva al usuario de una descripción general a un análisis más detallado con un solo clic.

Funciones de IA: con la ayuda de los algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede analizar automáticamente los datos y revelar patrones, tendencias y conocimientos que los usuarios pueden utilizar para tomar mejores decisiones basadas en hechos. AI hace que los datos sean fáciles de entender mediante el uso de NLG (Generación de lenguaje natural).

El análisis de datos enriquecidos le permite comprender y predecir mejor el comportamiento del cliente y responder preguntas específicas sobre su mercado.

6. Combina el look & feel

Es disruptivo para los usuarios finales cuando los análisis que se les proporcionan dentro de una aplicación no parecen pertenecer. Como si hubieran sido abofeteados sin importar cómo se vea. Con la capacidad de análisis integrado de marca blanca, los usuarios no se distraerán ni notarán diferencias en su aplicación, sino que se centrarán en el valor de los datos. Las capacidades de etiqueta blanca le permiten personalizar todos los elementos de UX (temática y estilo, redondez frente a cuadratura, diálogos, etc.) para que coincidan con su experiencia de marca.

7. Parámetros de URL VS impulsados por API

Utilice un SDK real creado para desarrolladores. Con él, no está obligado a simplemente incrustar iframes en su aplicación, y no está obligado a configurar paneles con una URL parametrizada. Usa código real con objetos reales y propiedades reales.

• Enfoque impulsado por API para configurar tableros.
• Documentos, muestras para .NET, React, jQuery y más.

8. Arquitectura moderna

La experiencia del desarrollador puede hacer o deshacer una implementación de análisis integrado. Su proveedor de BI debe mantenerse al día con la tecnología moderna para simplificarlo.

• SDK nativos que utilizan las características específicas de cada plataforma y brindan una experiencia de usuario superior.
• API sólidas para la representación y creación de tableros, enlaces profundos en tableros e interfaz de usuario personalizada para la adquisición de fuentes de datos.
• Diseño moderno de API con capacidades de distribución multicanal.

Presentamos Reveal Embedded

La solución de análisis integrado Reveal proporciona a las organizaciones las herramientas de análisis más potentes, flexibles y de precio predecible del mercado. Reveal proporciona a los desarrolladores una amplia gama de herramientas de análisis integradas y visualizaciones de datos altamente personalizables y fáciles de usar, que los usuarios finales pueden comprender de inmediato. Estas herramientas hacen que su aplicación sea más atractiva y le permiten diferenciarse de la competencia.

Reveal ofrece un punto de precio único, simple y asequible que le permite llegar a usuarios ilimitados por aplicación. Nuestra estructura de precios es asequible y transparente, lo que significa que puede predecir exactamente lo que pagará y, por lo tanto, calcular mejor el ROI. Creemos en colaborar estrechamente con nuestros clientes para garantizar que las necesidades de sus usuarios se satisfagan en todas las etapas.

El soporte de nuestra aplicación ofrece una gama de servicios de soporte continuos sin costos adicionales, junto con una comunidad amigable las 24 horas que puede responder cualquier pregunta en nuestros foros. Además, la transparencia es un valor clave para nuestro negocio y nunca recopilamos los datos de sus clientes. ¿Querer aprender más? Solicite una demostración y vea lo fácil que es tomar medidas.