La Guía Definitiva de Analítica Integrada

¿Qué es la analítica integrada?

“El software de análisis se aprovecha de manera única. La mayoría del software puede optimizar procesos existentes, pero la analítica (hecha bien) debe generar conocimientos que den vida a iniciativas completamente nuevas. Debe cambiar lo que haces, no solo cómo lo haces.” – Martin Movassate, fundador y CEO de Heap Analytics 

La analítica integrada integra directamente SDK que le permite visualizar sus métricas comerciales importantes, como el rendimiento de marketing, el monitoreo de tendencias operativas, la visualización de KPI y la optimización de carteras de clientes, en una ubicación centralizada.  capacidades (BI) y visualización de datos en la interfaz de usuario (UI) de la aplicación de software existente. Ofrece informes en tiempo real a los usuarios, brindando información en contexto para que puedan actuar de inmediato. Las capacidades de analítica integrada se pueden utilizar en muchas industrias diferentes, como atención médica, fabricación, telecomunicaciones, retail, y más, lo que permite a las empresas recopilar y analizar datos para diversos fines. Además, la analítica integrada proporciona datos actualizados de la manera más sencilla posible para que cualquier usuario pueda entenderlos. Esto significa que el análisis de datos ya no está únicamente en manos de los analistas de datos y los TI, sino en manos de todos, desde especialistas en marketing y ventas hasta gerentes de recursos humanos y contadores, e incluso ejecutivos y todos los que están en medio.

¿Cómo difiere la analítica integrada del BI tradicional?

La inteligencia de negocios se refiere al proceso de tomar puntos de datos y convertirlos en recursos que pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales inteligentes. Los procesos que forman parte de la inteligencia de negocios 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. 

La analítica integrada es muy parecida, pero difiere en el proceso de recopilación.  

El BI tradicional es un conjunto independiente de sistemas que recopilan datos de varias fuentes diferentes. Mientras que la analítica integrada es software que recopila capacidades estrechamente integradas en todo tipo de sistemas diferentes para llevar información contextual.

Con las soluciones tradicionales de BI, te ves obligado a abandonar tu flujo de trabajo y cambiar entre aplicaciones para encontrar los conocimientos clave que necesitas. En contraste, la analítica integrada se incrusta en las aplicaciones para una mejor experiencia analítica – permite a los usuarios combinar conocimientos y acciones en una aplicación independiente sin interrumpir su flujo de trabajo. 

¿Por qué debería importarle la analítica integrada?

‘’87% de los proveedores de aplicaciones dicen que la analítica integrada es importante para sus usuarios. – Gartner  

Hace tiempo, las empresas han estado utilizando herramientas de BI para transformar datos brutos en información comercial significativa. Y aunque funcionaba bien, la necesidad de analítica integrada y el entusiasmo en torno a ella sigue aumentando cada año. Esto se debe a que para poder extraer el valor real de los datos de las empresas, los usuarios tenían que detener su trabajo, por lo que podían usar diferentes aplicaciones para el análisis de datos. Y por eso debe preocuparle la analítica integrada – trae el poder de los datos a todos los usuarios para que puedan tomar decisiones más rápidas ydecisiones basadas en datos sin interrumpir su flujo de trabajo.  

En otras palabras, al usar BI tradicional, los usuarios se ven obligados a cambiar entre diferentes aplicaciones para obtener información y tomar medidas, lo que resulta en 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 cambiar entre aplicaciones, puede consumir hasta 1-2 horas del tiempo de un empleado cada semana. Mientras que los usuarios de analítica integrada usan solo una aplicación, lo que ahorra tiempo, aumenta la productividad y ofrece una mejor experiencia analítica.

¿Cuáles son los beneficios de la analítica integrada?

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

El valor de la analítica integrada es tremendo para todos — ayuda a los usuarios finales a explorar datos y descubrir conocimientos sin la ayuda de expertos en análisis de datos y TI, mientras apoya a los líderes de producto y propietarios de negocios para proporcionar la mejor experiencia posible a los clientes.

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

• Aumento de la productividad 
• Cultivar la toma de decisiones basada en datos 
• Ventaja competitiva
• Ingresos aumentados 
• Experiencia de usuario sin interrupciones  

Aumento de la productividad

Al usar analítica integrada, los usuarios observan datos clave de negocio en contexto, lo que elimina la necesidad de saltar entre múltiples aplicaciones diferentes para encontrar las ideas que necesitan. Por lo tanto, cuando los usuarios no necesitan cambiar de aplicaciones de negocio a herramientas de análisis, pueden dedicar más tiempo y centrarse en tareas esenciales. Además, ver los datos representados en hermosas visualizaciones también impulsa las percepciones.

Cultivar la toma de decisiones basada en datos

La analítica integrada proporciona información a los usuarios, pero por otro lado, también proporciona información útil a sus clientes. Presentar datos precisos y actualizados permite un pensamiento analítico que en última instancia podría impulsar ideas innovadoras y productos mejorados.

Analítica contextual permite a sus usuarios tomar mejores decisiones, más rápido, basadas 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 proporciona tanto a los proveedores de software como a los usuarios finales, incluyendo:

• Experiencia de aplicación moderna cuando sus usuarios experimentan acceso a datos o creación de paneles dentro de la aplicación.
• Una comprensión más profunda de los mercados y los clientes cuando puedes detectar tendencias en tus datos, manteniéndote un paso por delante de tus competidores.
• Los usuarios pasan más tiempo en su aplicación porque la analítica integrada proporciona más puntos de datos a sus usuarios sin que sea necesario que vayan a otra fuente. 
• La aplicación se vuelve más adictiva a medida que recopilas más datos sobre tus usuarios. Los usuarios tienen menos probabilidades de cambiar a otra aplicación porque tu aplicación contiene información recopilada con el tiempo que es útil para ellos. Esto, a su vez, aumenta la satisfacción del cliente para tus usuarios. 

Aumento de ingresos

Según la investigación publicada enAnalyticsWeek, de los 500 gerentes de proyecto, desarrolladores de software, ingenieros y ejecutivos encuestados, el 96% dijo que la analítica integrada contribuye a su crecimiento general de ingresos, y el 92% reportó un aumento en la diferenciación competitiva.

Además, las herramientas de analítica integrada pueden proporcionar flujos de ingresos adicionales. Gracias a su gran valor para el negocio, algunas de las funciones y funcionalidades podrían convertirse en extras, y su equipo de ventas podría venderlos a nuevos y existentes clientes. 

Experiencia de usuario fluida

Con analítica integrada, puedes personalizar todo para que coincida con la temática de tu marca, lo que lleva a un mejor reconocimiento por parte de tus clientes, construyendo credibilidad y, en última instancia, lealtad del cliente. Los usuarios no se distraerán ni siquiera notarán las diferencias en tu aplicación, sino que se centrarán en el valor de sus datos.

¿Debería comprar o construir una solución de analítica integrada?

La mayoría de las organizaciones deciden comprar una solución de analítica integrada ya establecida para integrarla con su software existente. Una de las razones principales por las que esta es la opción preferida es que comprarla en lugar de construirla le ahorra tiempo y dinero. También le permite liberar los recursos y el tiempo de sus desarrolladores para que puedan centrarse en su competencia principal y para lo que su negocio fue diseñado inicialmente. Pero dependiendo de las necesidades, recursos y presupuesto de su negocio, hay pros y contras en ambas decisiones – exploremos cuáles son:  

¿Deberías construirlo?

👍 Proyectos pequeños y rápidos  

Construir sus propias funciones de analítica internamente puede ser la mejor opción al trabajar en proyectos pequeños con conjuntos de requisitos limitados, especialmente si el equipo de desarrollo en cuestión tiene un conjunto de habilidades relevante y experiencia previa en el desarrollo de soluciones de analítica integrada y visualización de datos.

👍 Control total  

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

👎 Desarrollo y mantenimiento 

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

👎 Costo  

Un costo significativo está asociado con la construcción de analítica integrada, lo que lleva siete meses en promedio para completarse. El costo promedio estimado es de hasta $350k (basado en el salario promedio de EE. UU.). Esto incluye:  

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

En comparación, el precio estándar para una solución de analítica integrada comienza en cualquier momento entre $30K y $75K por año.

¿Deberías comprar?

👍 Enfocarse en el producto principal  

La principal desventaja del enfoque de “construir” es que los desarrolladores deben desviar su enfoque de trabajar en el producto principal para crear características complejas de analítica integradaComprar ahorra tiempo y dinero en comparación con capacitar a 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 soportada internamente. Con la opción de compra, el soporte será proporcionado por el tercero, a través de la nube, y Proveedores de Software Independientes no tendrán que asignar recursos a la corrección de problemas si y 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 más rápido de comercialización  

Dado que los tiempos promedio de construcción por cuenta propia superan los siete meses, muchos equipos de productos deciden comprar una solución de analítica complementaria debido a la necesidad de lanzar un producto lo más rápido posible. En un mercado SaaS ferozmente competitivo, y con los CEO exigiendo una rápida respuesta, comprar una solución preconstruida y lista para usar mejora drásticamente el tiempo de comercialización. 

👍 ROI  

Los análisis devuelven $13.01 por cada dólar gastado, según Nucleus Research. Eso es un 13:1 de ROI de analítica integrada para usted y para sus clientes cuando ofrece analítica integrada en su solución SaaS. 

👍 Garantías de seguridad máximas  

Los proveedores de analítica integrada deben cumplir con altos estándares de seguridad de datos, cuya calidad es evaluada por certificados de seguridad SSL.  

👎 Dependiendo del proveedor de la solución, es posible que se limite a paneles e informes básicos y tenga opciones de personalización limitadas. Teniendo esto en cuenta, asegúrese de preguntar a los proveedores de analítica integrada las preguntas correctas para saber qué obtendrá por el precio que están pidiendo.   para saber lo que obtendrás por el precio que están pidiendo.  

Las 8 capacidades de analítica integrada imprescindibles

Las mejores soluciones de analítica integrada ofrecen mucho más que solo visualizaciones de datos. Aquí están las 8 capacidades imprescindibles que debe tener cualquier software de analítica integrada:  

1. Simple y hermoso  

2. Funcionalidades de autoservicio 

3. Visualizaciones de datos 

4. Vincular paneles 

5. Análisis de datos enriquecidos  

6. Haga que el aspecto y la sensación coincidan

7. API-driven VS Parámetros de URL  

8. Arquitectura moderna  

1. Simple y hermoso

La mayoría de las herramientas de análisis de datos son tan complejas que los usuarios necesitan pasar semanas o más para acostumbrarse a ellas y aprender a usarlas para que puedan beneficiarse de sus funciones y capacidades. Por eso, elegir una solución de 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 de ella.

Y también debe ser hermoso: vas a integrar esta herramienta en tu producto y proporcionársela a tus usuarios, después de todo, así que tienes que asegurarte de que les encantará.

2. Funcionalidades de autoservicio

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

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

• Ofrece paneles y visualizaciones fáciles de usar para tus usuarios básicos.  
• Habilitar más funciones de edición y personalización para sus usuarios avanzados.

3. Visualizaciones de datos

La visualización de datos se refiere a una gama de tipos de gráficos, y las mejores soluciones de analítica integrada te permiten elegir entre muchas plantillas preconstruidas. Estas van desde gráficos de columnas, dona y embudo hasta gráficos de burbujas, dispersión o de línea, hasta los más avanzados como mapa de árbol o mapeo geoespacial. Los usuarios también pueden combinar estas diversas visualizaciones para crear un panel bellamente integrado 

4. Enlazado de paneles

Vincular paneles te permite conectar las visualizaciones de un panel con otros paneles o URL. Imagina que quieres proporcionar más detalles sobre la información mostrada en una visualización – puedes usar un panel completamente nuevo para hacerlo. Esto puede ser muy útil en paneles Company 360, por ejemplo, donde podrás establecer rutas de análisis de arriba hacia abajo, donde pasas 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 te conformes solo con visualizar datos. ¡Obtén conocimientos más profundos sin necesidad de ser un científico de datos!  

Funciones estadísticas – En términos de análisis de datos, la estadística es el uso de las matemáticas para realizar análisis técnicos de datos. Una visualización básica, como un gráfico circular, puede proporcionarle información de alto nivel, pero con la estadística, puede operar con los datos de una manera mucho más impulsada por los datos y dirigida. Aquí hay 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 la mayor parte de un conjunto de datos.
• Pronóstico de series de tiempo – usando la función estadística de pronóstico de series de tiempo, los usuarios pueden hacer predicciones sobre valores futuros basándose en datos e tendencias históricos.  
• Regresión lineal – permite a los usuarios ver visualmente tendencias en sus datos encontrando la relación entre dos variables y viendo una aproximación lineal de los datos, incluidas las tendencias futuras. 

Profundizar – Profundizar lleva a un usuario de vistas generales a un análisis más detallado con un solo clic. 

Características de IA – Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede analizar automáticamente datos y revelar patrones, tendencias e información que los usuarios pueden utilizar para tomar mejores decisiones basadas en hechos. La IA facilita la comprensión de los datos 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. Coincidir el aspecto y la sensación

Es disruptivo para los usuarios finales cuando la analítica que se les proporciona dentro de una aplicación no parece pertenecer. Como si hubieran sido pegados sin preocuparse por cómo se ve. Con capacidad de analítica integrada de marca blanca, los usuarios no se distraerán ni siquiera notarán diferencias en su aplicación, sino que se centrarán en el valor de los datos. Las capacidades de marca blanca le permiten personalizar todos los elementos de UX (temas y estilos, redondez frente a cuadrangular, diálogos, etc.) para que coincidan con la experiencia de su marca.  

7. API-driven VS parámetros de URL

Use un SDK real hecho para desarrolladores.  Con él, no estás forzado a simplemente incrustar iframes en tu aplicación, y no estás forzado a configurar paneles con una URL parametrizada.  Usa código real con objetos y propiedades reales. 

• Enfoque impulsado por API para configurar paneles.
• Documentación, muestras para .NET, React, jQuery y más.

8. Arquitectura moderna

La experiencia del desarrollador puede hacer o deshacer una implementación de analítica integrada. Su proveedor de BI debe mantenerse al día con la tecnología moderna para que sea simple para usted.  

• SDK nativos que utilizan las características específicas de cada plataforma y proporcionan una experiencia de usuario superior.
• APIs robustas para la renderización de paneles, la creación de paneles, la vinculación profunda en paneles y la interfaz de usuario personalizada para la adquisición de fuentes de datos.
• Diseño moderno de API con capacidades de distribución multicanal.

Presentando Reveal Embedded

Solución de analítica integrada Reveal proporciona a las organizaciones las herramientas de analítica más potentes, flexibles y con precios predecibles del mercado. Reveal proporciona a los desarrolladores una amplia gama de herramientas de analítica integrada y visualizaciones de datos altamente personalizables y fáciles de usar, que los usuarios finales pueden entender inmediatamente. Estas herramientas hacen que su aplicación sea más atractiva y le permiten diferenciarse de la competencia.

Reveal ofrece un único punto de precio simple, sencillo y asequible que le permite alcanzar 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 el ROI mejor. Creemos en colaborar estrechamente con nuestros clientes para garantizar que las necesidades de sus usuarios se satisfagan en todas las etapas.

Nuestra oferta de soporte de aplicación ofrece una gama de servicios de soporte continuos sin costos adicionales, junto con una comunidad amigable de 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. ¿Quiere saber más? Solicitar una demo y ver lo fácil que es tomar medidas.