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Perplexity
Es difícil creer que muchas organizaciones en el mundo de datos de hoy sigan luchando por hacer uso de la vasta cantidad de datos que poseen y que, para la mayoría, acceder y analizar datos sigue siendo una meta lejana.
Las herramientas de analítica integrada pueden ayudar a las empresas a centralizar la información que tienen y realizar diferentes tipos de análisis, modelado predictivo y pronóstico, aprendizaje automático e IA, y otras funcionalidades analíticas avanzadas que les proporcionarán la información que necesitan para maximizar el ROI y fortalecer su ventaja competitiva.
Puede mejorar enormemente la propuesta de valor de su producto existente integrando una solución de analítica integrada en su propio software, SaaS, aplicación Angular u otras aplicaciones.
Pero lo que DEBE HACER y lo que NO DEBE HACER al integrar una solución analítica en su flujo de trabajo son cosas importantes que debe saber antes de invertir en una herramienta para asociarse.
Aquí, vamos a cubrir todos los aspectos de lo que se debe y no se debe hacer al incrustar analítica en sus aplicaciones.
Lo que se debe hacer al incrustar analítica en sus aplicaciones
HACER: Pensar a largo plazo al invertir en una solución de analítica integrada
Elegir el proveedor adecuado de analítica integrada para asociarse es primordial. Elija una solución que pueda crecer a medida que lo hace su negocio y que se convierta en su valioso socio a largo plazo. Determine si el proveedor puede crecer con usted a lo largo de su trayectoria, especialmente si recién está comenzando. La solución debe ser capaz de avanzar a medida que pasa de pequeños proyectos de análisis a casos de uso más complejos. Deben tener una hoja de ruta transparente de características innovadoras para que su solución no se vuelva obsoleta. De esa manera, se sentirá más cómodo con la solución que utiliza, y a medida que crezca y esté listo para comenzar a usar características más avanzadas, no tendrá que empezar desde cero.
HACER: Evaluar la tecnología que está utilizando para implementar analítica integrada
Aunque muchas tecnologías hacen que la integración de analítica en sus aplicaciones sea fácil, aún debe tomarse el tiempo para asegurarse de que está eligiendo la mejor tecnología para su caso de uso empresarial único. Revise sus requisitos técnicos y no técnicos para establecer si tiene la experiencia necesaria para implementar analítica integrada. Como mínimo, necesitará desarrolladores web y personas con las habilidades requeridas para manejar la autenticación y el inicio de sesión único, así como habilidades analíticas tradicionales, incluido el modelado de datos.
También considere quién utilizará la analítica integrada dentro de su organización: comprenda sus conjuntos de habilidades e identifique posibles brechas de recursos antes de pasar a la fase de evaluación.
HACER: Asegurar que sus cargas de trabajo de datos y análisis se migren a la nube
Según una encuesta de Hosting Tribal, el 94% de las empresas ya utilizan un servicio en la nube, y se espera que la demanda solo crezca en el futuro. Migrar a la nube conlleva su cuota de beneficios, incluida la seguridad de los datos, la flexibilidad para cambiar las necesidades comerciales, requisitos de mantenimiento más bajos, acceso rápido y fácil a actualizaciones de software y hardware, y mucho más.
En el espacio de la analítica integrada, la nube le permite hacer más a través de integraciones expandidas de interfaz de programación de aplicaciones (API) que ayudan a que los casos de uso complejos, como aplicar filtros o vistas personalizadas para los usuarios, sean mucho más fáciles de realizar. La infraestructura en la nube también le permite escalar para soportar cargas de trabajo y más usuarios más grandes e incluso puede ejecutarse en ubicaciones geográficas cercanas a los usuarios finales para reducir la latencia de la red.
HACER: Requerir capacidades de personalización y adaptación
Cuando a los usuarios de análisis se les proporcionan [paneles] que no se ven ni se sienten como si pertenecieran a la aplicación y simplemente están añadidos, la experiencia de usuario de su aplicación puede caer drásticamente. White labeling es la capacidad de incrustar informes, paneles y visualizaciones de datos para que coincidan con las fuentes, colores y el tema de marca general de su propia aplicación única. Le permite personalizar todos los elementos de la interfaz de usuario (tematización y estilo, redondez frente a cuadrangular, diálogos, etc.) para que coincidan perfectamente con su marca de una manera que los usuarios nunca notarán la diferencia en la aplicación. Gracias a la capacidad de white labeling, los usuarios no se distraerán, sino que se centrarán en el valor de sus conocimientos de datos.
HACER: Buscar más que solo visualización de datos
Las mejores plataformas de analítica integrada proporcionan mucho más que solo capacidades de visualización de datos. Las características y funcionalidades de analítica integrada que viene una plataforma dada son básicamente las ventajas primarias de lo que tiene que ofrecer. Así que, no se conforme con nada menos. Busque características avanzadas como funciones estadísticas, edición en contexto, vinculación de paneles y mezcla de paneles, mezcla de datos, plantillas de paneles predefinidas, etc.
HACER: Elegir una solución compatible con dispositivos móviles
El móvil está cambiando la forma en que trabajamos y consumimos información, y un software que no soporte una versión móvil hoy en día es un no. En el espacio de análisis y BI, eso significa buscar una solución que ofrezca una aplicación móvil nativa que permita a los usuarios acceder a conocimientos empresariales para guiar su proceso de toma de decisiones incluso sobre la marcha. El acceso a conocimientos en tiempo real ayuda a ver oportunidades de negocio antes, a reaccionar a las condiciones del mercado de manera oportuna y a aumentar la oportunidad de venta adicional y venta cruzada. Invertir en una solución de BI móvil lo hace más flexible y más adaptable a los cambios del negocio.
Lo que no se debe hacer al incrustar analítica en sus aplicaciones
NO HACER: Elegir la arquitectura incorrecta
Cuando se trata de incrustar analítica en sus aplicaciones, la arquitectura importa. La experiencia del desarrollador puede hacer o deshacer una implementación de analítica integrada. Elegir un sistema heredado antiguo solo limitará su rendimiento, flexibilidad y escalabilidad. Sin mencionar la frustración que causará.
Elegar un sistema moderno y nativo de la nube no solo soportará la incrustación de visualizaciones de datos y gráficos, sino que también permitirá un análisis más profundo de sus datos, flexibilidad y personalización, e se integrará con sus propias aplicaciones sin problemas. Busque un SDK nativo que utilice las características específicas de cada plataforma y proporcione una experiencia de usuario superior, API robustas para manejar la creación y renderizado de paneles, un profundo conocimiento en paneles y una interfaz de usuario personalizada para la adquisición de fuentes de datos, y un diseño de API moderno con capacidades de distribución multicanal.
NO HACER: No incluir todos sus datos
¿Sabe que solo una fracción de los datos corporativos se pone a disposición de otros para analizarlos? Eso significa que las empresas solo obtienen una imagen parcial de sus datos, lo que les impide tomar decisiones comerciales más inteligentes y, como resultado, perderse oportunidades clave de ingresos.
El problema es que no se conectan a todas sus fuentes de datos o que los datos son semi- y no estructurados, lo cual muchas herramientas analíticas en el mercado simplemente no pueden procesar.
Para evitarlo, asegúrese de que el proveedor que decida utilizar soporte una amplia gama de fuentes de datos que los usuarios puedan reunir en una sola vista o ubicación para un análisis más completo y que puedan conectarse a todos sus datos sin importar dónde residan – bases de datos locales, herramientas analíticas, CRM, hojas de cálculo, servicios en la nube o fuentes de datos públicas.
Algunas plataformas modernas de analítica integrada también ofrecen una función llamada “fuente de datos en memoria, ” que permite a los usuarios conectarse directamente a una fuente de datos que el software no soporta fuera de la caja.
NO HACER: Olvidar el nivel adecuado de integración
Muchas de las plataformas de analítica integrada de hoy se construyeron inicialmente como aplicaciones independientes, por lo que no están diseñadas con el propósito de ser incrustadas en aplicaciones. Con el tiempo, muchos de estos mismos proveedores decidieron crear una opción integrada y permitir a sus clientes ofrecer capacidades analíticas en sus propias aplicaciones.
El problema es que crear una experiencia de analítica integrada sin interrupciones es difícil.
Cuando una solución no ha sido diseñada con el propósito de ser integrada, eso añade una complejidad tremenda, requiriendo una integración complicada con su sistema propietario de back-end. Las herramientas analíticas no ofrecen valor si son demasiado complejas para empezar y no se integran sin problemas con sus aplicaciones.
Para obtener el valor real de una solución de analítica integrada y desbloquear todo el potencial de sus datos, la plataforma con la que decida asociarse debe estar completamente integrada en las herramientas que sus usuarios ya están utilizando a diario.
*Muchos proveedores de analítica integrada afirman ser incrustables, así que asegúrese de que el que elija fue realmente construido desde cero para la capacidad de integración.
NO HACER: Descuidar la seguridad y la privacidad
Este es un punto importante. La seguridad y la privacidad de sus datos son una preocupación en constante crecimiento. Muchas organizaciones que poseen datos sensibles no pueden confiar en enviar sus datos a una herramienta de análisis de terceros y lo entendemos. Sin embargo, otras se centran únicamente en la experiencia y las capacidades de creación de paneles y descuidan la seguridad y la privacidad de sus datos al incrustar analítica en sus aplicaciones.
No descuide la seguridad y la privacidad, y no tenga miedo de enviar sus datos a una herramienta de análisis de terceros, todo mientras pierde el crecimiento de su base de usuarios y ganancias.
Seleccione una plataforma de analítica integrada capaz de trabajar con el modelo de seguridad de su aplicación y proporcionarle el control adecuado sobre sus datos. Y una solución que le dé la opción de dónde implementarla: una nube pública o privada o sus propios servidores locales.
NO HACER: Perderse la aumentación
Según la firma global de investigación de TI, Gartner, una de las tendencias de análisis de datos más importantes a seguir en el futuro es la analítica aumentada. Impulsada por dos de las mayores tecnologías de análisis: IA y aprendizaje automático, la analítica aumentada permite a los usuarios hacer preguntas y generar automáticamente conocimientos explorando sus datos utilizando lenguaje conversacional.
Por lo tanto, a medida que la IA y el ML se vuelven más entrelazados en nuestra vida diaria y continúan teniendo un gran impacto en el mundo real, es de importancia imperativa elegir un proveedor de analítica integrada con capacidades de IA y ML que incluyan cosas como preparación de datos, interfaces de lenguaje natural y recomendaciones guiadas.
NO HACER: Olvidar la importancia de un buen diseño de paneles
Uno de los errores más comunes que cometen los usuarios al crear paneles es permitir que se vean influenciados por la forma en que interactuaron con los datos anteriormente. Y, por supuesto, no solo ellos, sino también las personas que verán el panel.
Solo porque las personas están acostumbradas a ver los datos de una manera determinada no significa que sea la forma más efectiva de transmitir sus conocimientos de datos. Un [panel de alto impacto] bien diseñado (/blog/create-high-impact-dashboards-with-embedded-analytics) ayuda a los usuarios a absorber información de manera más fácil, mejor y mucho más rápida.
Afortunadamente, las plataformas de analítica integrada que aprovechan las capacidades de autoservicio facilitan que cualquier persona pueda crear sus propios paneles e informes. Además, vienen con una variedad de tipos de gráficos para elegir, por lo que puede elegir el que le ayudará mejor a transmitir su mensaje y su historia de datos. Y además, las plataformas modernas de analítica integrada facilitan la creación de interacciones, lo que permite a los usuarios segmentar y analizar datos para obtener conocimientos más profundos sobre las preguntas que desean responder mediante filtrado dinámico, vinculación de paneles, profundización y más.
Presentando Reveal Embedded Analytics
Reveal es una plataforma de analítica integrada de extremo a extremo, que trabaja simultáneamente con su sólido conjunto de características de capacidades de integración y visualización de datos y que utiliza modelos de aprendizaje automático de Azure ML y Google BigQuery. El motor de Reveal aprovecha la analítica aumentada para proporcionar proactivamente a su empresa una vista en tiempo real y contextual de sus datos, descubriendo conocimientos valiosos y guiando la toma de decisiones.
Construido desde cero pensando primero en la integración, Reveal le permite integrar fácilmente análisis de datos, paneles interactivos e informes sólidos en sus propias aplicaciones sin requisitos adicionales. La arquitectura flexible y las ricas API de Reveal le dan control sobre las características de su aplicación, lo que lo convierte en una parte perfecta de la experiencia de usuario.
Reveal ofrece capacidades de autoservicio y white-label, y analítica avanzada y predictiva, incluido el aprendizaje automático, el pronóstico, las funciones estadísticas, la profundización, la vinculación de paneles, la mezcla de paneles, la edición en contexto, la mezcla de datos y más.
Con el poder de los datos, usted, sus empleados, clientes, socios o proveedores ya no tendrán que perder el tiempo tratando de analizar hojas de cálculo con filas de números, sino que tendrán más tiempo para centrarse en los conocimientos recopilados y tomar decisiones comerciales más inteligentes basadas en hechos. Puede actuar en el momento adecuado y nunca perder una oportunidad al tener acceso a datos en tiempo real.
Puede obtener más información sobre Reveal y cómo funciona descargando nuestro SDK o programando una demostración rápida.
Aproveche el poder de los datos
Haga crecer su negocio con datos contextuales y en tiempo real.
