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Perplexity
É difícil acreditar que muitas organizações no mundo de dados de hoje ainda estejam lutando para fazer uso da vasta quantidade de dados que possuem e que, para a maioria, acessar e analisar dados permanece um objetivo distante.
Ferramentas de análise incorporada podem ajudar as empresas a centralizar as informações que possuem e realizar diferentes tipos de análise, modelagem preditiva e previsão, machine learning e IA, e outras funcionalidades analíticas avançadas que lhes fornecerão os insights de que precisam para maximizar o ROI e fortalecer sua vantagem competitiva.
Você pode melhorar muito a proposta de valor do seu produto existente integrando uma solução de análise incorporada ao seu próprio software, SaaS, aplicativo Angular ou outros aplicativos.
Mas o que você DEVE FAZER e o que você NÃO DEVE FAZER ao integrar uma solução de análise em seu fluxo de trabalho são coisas importantes que você precisa saber antes de investir em uma ferramenta para parceria.
Aqui, vamos cobrir todos os prós e contras ao incorporar análise em seus aplicativos.
Os Prós de Incorporar Análise em Seus Apps
FAÇA: Pense no longo prazo ao investir em uma solução de análise incorporada
Escolher o fornecedor certo de análise incorporada para parceria é fundamental. Escolha uma solução que possa crescer junto com o seu negócio e que se tornará seu valioso parceiro de longo prazo. Determine se o fornecedor pode crescer com você ao longo de sua jornada, especialmente se você estiver apenas começando. A solução deve ser capaz de avançar à medida que você passa de pequenos projetos de análise para casos de uso mais complexos. Eles devem ter um roadmap transparente de recursos inovadores para que sua solução não se torne obsoleta. Dessa forma, você se sentirá mais confortável com a solução que usa, e à medida que você cresce e está pronto para começar a usar recursos mais avançados, você não precisará começar do zero.
FAÇA: Avalie a tecnologia que você está usando para implantar análise incorporada
Embora muitas tecnologias tornem fácil incorporar análise em seus aplicativos, você ainda precisa dedicar tempo para garantir que está escolhendo a melhor tecnologia para o caso de uso de negócios exclusivo. Revise seus requisitos técnicos e não técnicos para estabelecer se você tem a experiência necessária para implantar análise incorporada. No mínimo, você precisará de desenvolvedores web e pessoas com as habilidades necessárias para lidar com autenticação e single sign-on, bem como habilidades analíticas tradicionais, incluindo modelagem de dados.
Considere também quem usará a análise incorporada dentro da sua organização – entenda seus conjuntos de habilidades e identifique quaisquer lacunas de recursos potenciais antes de passar para a fase de avaliação.
FAÇA: Garanta que suas cargas de trabalho de dados e análise sejam migradas para a nuvem
De acordo com uma pesquisa da Hosting Tribal, 94% das empresas já usam um serviço em nuvem, e a demanda só deve crescer no futuro. Migrar para a nuvem vem com sua justa parte de benefícios, incluindo segurança de dados, flexibilidade para mudanças nas necessidades de negócios, requisitos de manutenção mais baixos, acesso rápido e fácil a atualizações de software e hardware, e muito mais.
No espaço de análise incorporada, a nuvem permite que você faça mais por meio de integrações expandidas de interface de programação de aplicativos (API) que ajudam a tornar muito mais fácil a execução de casos de uso complexos, como aplicar filtros ou visualizações personalizadas para usuários. A infraestrutura em nuvem também permite que você aumente a escala para suportar cargas de trabalho e mais usuários maiores e pode até funcionar em locais geográficos próximos aos usuários finais para reduzir a latência da rede.
FAÇA: Exija capacidades de personalização e customização
Quando os usuários de análise não são fornecidos com algo que pareça ou se sinta como se pertencesse ao aplicativo e são apenas anexados, a experiência do usuário do seu aplicativo pode cair drasticamente. White labeling é a capacidade de incorporar relatórios, painéis e visualizações de dados para corresponder às fontes, cores e tema de marca geral exclusivos do seu próprio aplicativo. Permite que você personalize todos os elementos da UI (tematização e estilo, arredondamento vs. quadrado, diálogos, etc.) para corresponder perfeitamente à sua marca de uma forma que os usuários nunca notarão a diferença no aplicativo. Graças à capacidade de white labeling, os usuários não se distrairão, mas sim se concentrarão no valor de seus insights de dados.
FAÇA: Procure por mais do que apenas visualização de dados
As melhores plataformas de análise incorporada fornecem muito mais do que apenas capacidades de visualização de dados. Os recursos e funcionalidades de análise incorporada que uma determinada plataforma oferece são basicamente as principais vantagens do que ela tem a oferecer. Portanto, não se contente com menos. Procure recursos avançados como funções estatísticas, edição em contexto, vinculação de painéis e mesclagem de painéis, mesclagem de dados, modelos de painel predefinidos, etc.
FAÇA: Escolha uma solução amigável para dispositivos móveis
O celular está mudando a maneira como trabalhamos e consumimos informações, e um software que não suporte uma versão móvel hoje em dia é um não. Na área de análise e BI, isso significa procurar uma solução que ofereça um aplicativo móvel nativo que permita aos usuários acessar insights de negócios para guiar seu processo de tomada de decisão mesmo em movimento. O acesso a insights em tempo real ajuda a ver oportunidades de negócios mais cedo, reagindo às condições de mercado em tempo hábil e aumentando a oportunidade de up-sell e cross-sell. Investir em uma solução de BI móvel torna você mais flexível e mais adaptável às mudanças de negócios.
Os Contras de Incorporar Análise em Seus Apps
NÃO FAÇA: Escolher a arquitetura errada
Quando se trata de incorporar análise em seus aplicativos, a arquitetura importa. A experiência do desenvolvedor pode fazer ou quebrar uma implementação de análise incorporada. Escolher um sistema legado antigo limitará apenas seu desempenho, flexibilidade e escalabilidade. Sem mencionar a frustração que isso causará.
Escolher um sistema moderno, nativo da nuvem, não apenas suportará a incorporação de visualizações de dados e gráficos, mas também permitirá uma análise mais profunda de seus dados, flexibilidade e personalização e se integrará aos seus próprios aplicativos perfeitamente. Procure um SDK nativo que utilize os recursos específicos de cada plataforma e forneça uma experiência de usuário superior, APIs robustas para lidar com a criação e renderização de painéis, deep liking em painéis e UI personalizada para aquisição de fontes de dados, e um design de API moderno com capacidades de distribuição multicanal.
NÃO FAÇA: Não incluir todos os seus dados
Você sabe que apenas uma fração dos dados corporativos é disponibilizada para que outros analisem? Isso significa que os negócios estão recebendo apenas um quadro parcial de seus dados, o que os impede de tomar decisões de negócios mais inteligentes e, como resultado, perder oportunidades de receita chave.
O problema é que eles não se conectam a todas as suas fontes de dados ou que os dados são semi- e não estruturados, o que muitas ferramentas analíticas no mercado simplesmente não conseguem processar.
Para evitar isso, certifique-se de que o fornecedor que você decidir usar suporte uma ampla gama de fontes de dados que os usuários possam reunir em uma única visualização ou local para uma análise mais abrangente e que possam se conectar a todos os seus dados, não importa onde estejam – bancos de dados on-premises, ferramentas analíticas, CRMs, planilhas, serviços em nuvem ou fontes de dados públicas.
Algumas plataformas modernas de análise incorporada também oferecem um recurso chamado “fonte de dados em memória, ” que permite aos usuários se conectarem diretamente a uma fonte de dados que o software não suporta fora da caixa.
NÃO FAÇA: Esquecer o nível certo de integração
Muitas das plataformas de análise incorporada de hoje foram construídas como aplicativos autônomos primeiro, portanto, não são projetadas para serem incorporadas em aplicativos. Com o tempo, muitos desses mesmos fornecedores decidiram criar uma opção incorporada e permitir que seus clientes entregassem capacidades analíticas em seus próprios aplicativos.
O problema é que criar uma experiência de análise incorporada perfeita é difícil.
Quando uma solução não foi projetada especificamente para incorporação, isso adiciona uma complexidade tremenda, exigindo integração complicada com seu sistema proprietário de back-end. As ferramentas analíticas não oferecem valor se forem muito complexas para começar e não se integrarem perfeitamente aos seus aplicativos.
Para obter o valor real de uma solução de análise incorporada e desbloquear o potencial total de seus dados, a plataforma com a qual você decidir fazer parceria precisa ser totalmente incorporada às ferramentas que seus usuários já estão usando diariamente.
*Muitos fornecedores de análise incorporada afirmam ser incorporáveis, então certifique-se de que o que você escolher foi realmente construído do zero para incorporabilidade.
NÃO FAÇA: Negligenciar segurança e privacidade
Este é um ponto importante. A segurança e a privacidade dos seus dados são uma preocupação em constante crescimento. Muitas organizações que possuem dados sensíveis não podem confiar em enviar seus dados para uma ferramenta de análise de terceiros e nós entendemos isso. No entanto, outras se concentram apenas na experiência e capacidades de criação de painéis e negligenciam a segurança e a privacidade de seus dados ao incorporar análise em seus aplicativos.
Não negligencie a segurança e a privacidade, e não tenha medo de enviar seus dados para uma ferramenta de análise de terceiros, enquanto perde o crescimento de sua base de usuários e lucros.
Selecione uma plataforma de análise incorporada capaz de trabalhar com o modelo de segurança do seu aplicativo e fornecer o controle certo sobre seus dados. E uma solução que lhe dê a opção de onde implantá-la – uma nuvem pública ou privada ou seus próprios servidores on-premises.
NÃO FAÇA: Perder a importância da aumentação
De acordo com a firma global de pesquisa de TI, Gartner, uma das principais tendências de análise de dados a serem observadas no futuro é a análise aumentada. Alimentada por duas das maiores tecnologias de análise – IA e machine learning – análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem automaticamente insights explorando seus dados usando linguagem conversacional.
Assim, à medida que a IA e o ML se tornam mais entrelaçados em nosso dia a dia e continuam a causar um grande impacto no mundo real, é de importância imperativa escolher um fornecedor de análise incorporada para parceria cujas capacidades de IA e ML incluam coisas como preparação de dados, interfaces de linguagem natural e recomendações guiadas.
NÃO FAÇA: Esquecer a importância de um bom design de painel
Um dos erros mais comuns que os usuários cometem ao criar painéis é permitir que se deixem influenciar pela maneira como interagiram com os dados anteriormente. E, claro, não apenas eles, mas também as pessoas que visualizarão o painel.
Apenas porque as pessoas estão acostumadas a ver dados de uma certa maneira não significa que seja a maneira mais eficaz de transmitir seus insights de dados. Um painel de alto impacto bem projetado ajuda os usuários a absorver informações de forma mais fácil, melhor e muito mais rápida.
Felizmente, as plataformas de análise incorporada que alavancam capacidades de autoatendimento tornam fácil para qualquer pessoa criar seus próprios painéis e relatórios. Além disso, elas vêm com uma variedade de tipos de gráficos para escolher, para que você possa escolher aquele que o ajudará a transmitir melhor sua mensagem e história de dados. E além disso, as plataformas modernas de análise incorporada facilitam a criação de interações, permitindo que os usuários segmentem e filtrem dados para obter insights mais profundos sobre as perguntas que desejam responder por meio de filtragem dinâmica, vinculação de painéis, drill-down e mais.
Apresentando Análise Incorporada Reveal
Reveal é uma plataforma de análise incorporada de ponta a ponta, trabalhando simultaneamente com seu robusto conjunto de recursos de integração e visualização de dados e utilizando modelos de machine learning do Azure ML e Google BigQuery. O motor do Reveal alavanca a análise aumentada para fornecer proativamente à sua empresa uma visão em tempo real e contextual dos seus dados, descobrindo insights valiosos e orientando a tomada de decisões.
Construído do zero com a incorporação em mente primeiro, o Reveal permite que você integre facilmente análise de dados, painéis interativos e relatórios robustos em seus próprios aplicativos sem requisitos adicionais. A arquitetura flexível e as ricas APIs do Reveal lhe dão controle dos recursos em seu aplicativo, tornando-o parte perfeita da experiência do usuário.
Reveal oferece capacidades de autoatendimento e white-label e análise avançada e preditiva, incluindo machine learning, previsão, funções estatísticas, drill down, vinculação de painéis, mesclagem de painéis, edição em contexto, mesclagem de dados e mais.
Com o poder dos dados, você, seus funcionários, clientes, parceiros ou fornecedores não precisarão mais perder tempo tentando analisar planilhas com linhas de números, mas sim ter mais tempo para se concentrar nos insights coletados e tomar decisões de negócios mais inteligentes baseadas em fatos. Você pode agir no momento certo e nunca perder uma oportunidade ao ter acesso a dados em tempo real.
Você pode saber mais sobre o Reveal e como ele funciona baixando nosso SDK ou agendando uma demonstração rápida.
Aproveite o Poder dos Dados
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