Qué hacer y qué no hacer al incorporar análisis en sus aplicaciones

Es difícil creer que muchas organizaciones en el mundo impulsado por los datos de hoy todavía estén luchando para hacer uso de la gran cantidad de datos que poseen y que, para la mayoría, acceder y analizar datos sigue siendo un objetivo lejano.

Las herramientas de análisis integradas pueden ayudar a las empresas a centralizar la información que tienen y realizar diferentes tipos de análisis, modelos y pronósticos predictivos, aprendizaje automático e IA, y otras funcionalidades analíticas avanzadas que les proporcionarán los conocimientos 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 análisis 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 de análisis en su flujo de trabajo son cosas importantes que debe tener en cuenta antes de invertir en una herramienta con la que asociarse.

Aquí, cubriremos todo lo que se debe y no se debe hacer al incorporar análisis en sus aplicaciones.

Lo que se debe hacer al incorporar análisis en sus aplicaciones

SÍ: Piense a largo plazo cuando invierta en una solución de análisis integrada

Elegir el proveedor de análisis integrado adecuado para asociarse es primordial. Elija una solución que pueda crecer a la par que su empresa y que se convierta en su valioso socio a largo plazo. Determine si el proveedor puede crecer con usted a lo largo de su viaje, especialmente si recién está comenzando. La solución debe poder avanzar a medida que avanza 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 forma, se sentirá más cómodo con la solución que utiliza y, a medida que crezca y esté listo para comenzar a utilizar funciones más avanzadas, no tendrá que empezar de cero.

SÍ: Evalúe la tecnología que está utilizando para implementar análisis integrados

Si bien muchas tecnologías facilitan la incorporación de análisis en sus aplicaciones, aún debe tomarse el tiempo para asegurarse de elegir la mejor tecnología para su caso de uso comercial único. Revise sus requisitos técnicos y no técnicos para establecer si tiene la experiencia necesaria para implementar análisis integrados. Como mínimo, necesitará desarrolladores web y personas con las habilidades necesarias para manejar la autenticación y el inicio de sesión único, así como habilidades analíticas tradicionales, incluido el modelado de datos.

Además, considere quién utilizará los análisis integrados dentro de su organización: comprenda sus conjuntos de habilidades e identifique cualquier posible brecha de recursos antes de pasar a la fase de evaluación.

SÍ: Asegúrese de que sus cargas de trabajo de análisis y datos se migren a la nube

Según una encuesta realizada por Hosting Tribal, el 94% de las empresas ya utilizan un servicio en la nube y se espera que la demanda crezca en el futuro. La migración a la nube viene con una buena cantidad de beneficios, que incluyen seguridad de datos, flexibilidad para cambiar las necesidades comerciales, menores requisitos de mantenimiento, acceso rápido y fácil a actualizaciones de software y hardware, y mucho más.

En el espacio de análisis integrado, la nube le permite hacer más a través de integraciones de interfaz de programación de aplicaciones (API) ampliadas que ayudan a que los casos de uso complejos, como la aplicación de filtros o vistas personalizadas para los usuarios, sean mucho más fáciles de realizar. La infraestructura en la nube también le permite escalar para admitir cargas de trabajo más grandes y más usuarios, e incluso puede ejecutarse en ubicaciones geográficas cercanas a los usuarios finales para reducir la latencia de la red.

HACER: Requerir personalización y capacidades de personalización

Cuando los análisis que se les proporcionan a los usuarios no se ven ni se sienten como si pertenecieran a la aplicación y simplemente están conectados, la experiencia del usuario de su aplicación puede caer drásticamente. El etiquetado blanco es la capacidad de incrustar informes, tableros y visualizaciones de datos para que coincidan con las fuentes, los colores y el tema general de la marca de su propia aplicación. Le permite personalizar todos los elementos de la interfaz de usuario (temática y estilo, redondez frente a cuadratura, cuadros de diálogo, etc.) para que coincidan perfectamente con su marca de manera que los usuarios ni siquiera noten la diferencia en la aplicación. Gracias a la capacidad de etiqueta blanca, los usuarios no se distraerán, sino que se centrarán en el valor de sus conocimientos de datos.

SÍ: busque algo más que visualización de datos

Las mejores plataformas de análisis integradas brindan mucho más que solo capacidades de visualización de datos. Las características y funcionalidades de análisis integradas con las que viene una plataforma determinada son básicamente las principales ventajas de lo que tiene para ofrecer. Así que no te conformes con menos. Busque funciones avanzadas como funciones estadísticas, edición en contexto, vinculación y combinación de tableros, combinación de datos, plantillas de tablero predefinidas, etc.

SÍ: elija una solución optimizada para dispositivos móviles

Los dispositivos móviles están cambiando la forma en que trabajamos y consumimos información, y el software que no admite 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 información comercial para guiar su proceso de toma de decisiones incluso sobre la marcha. El acceso a información en tiempo real ayuda a ver oportunidades comerciales antes, reacciona a las condiciones del mercado de manera oportuna y aumenta la oportunidad de aumentar las ventas y las ventas cruzadas. Invertir en una solución de BI móvil lo hace más flexible y más adaptable a los cambios comerciales.

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Lo que NO se debe hacer al incorporar análisis en sus aplicaciones

NO: Elija la arquitectura incorrecta

Cuando se trata de incorporar análisis en sus aplicaciones, la arquitectura importa. La experiencia del desarrollador puede hacer o deshacer una implementación de análisis integrado. Elegir un sistema heredado antiguo solo limitará su rendimiento, flexibilidad y escalabilidad. Sin mencionar la frustración que causará.

Elegir un sistema nativo en la nube moderno no solo admitirá la incorporación de gráficos y visualizaciones de datos, sino que también permitirá un análisis más profundo de sus datos, flexibilidad y personalización, y se integrará con sus propias aplicaciones sin inconvenientes. Busque un SDK nativo que utilice las funciones específicas de cada plataforma y brinde una experiencia de usuario superior, API robustas para manejar la creación y representación de tableros, gusto profundo en los tableros y una interfaz de usuario personalizada para la adquisición de fuentes de datos, y un diseño de API moderno con multicanal. capacidades de distribución.

NO: No incluyas todos tus datos

¿Sabe que solo una fracción de los datos corporativos está disponible para que otros los analicen? 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, perder oportunidades clave de ingresos.

El problema es que no se conectan a todas sus fuentes de datos o que los datos están semiestructurados o no estructurados, lo que muchas herramientas analíticas del mercado simplemente no pueden procesar.

Para evitar eso, asegúrese de que el proveedor que elija admita una amplia gama de fuentes de datos que los usuarios puedan reunir en una sola vista o ubicación para un análisis más completo y puedan conectarse a todos sus datos sin importar dónde se encuentren. bases de datos locales, herramientas analíticas, CRM, hojas de cálculo, servicios en la nube o fuentes de datos públicas.

Algunas plataformas de análisis integradas modernas 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 admite de forma original.

NO: Olvidarse del nivel correcto de integración

Muchas de las plataformas de análisis integradas de hoy en día se crearon primero como aplicaciones independientes, por lo que no están diseñadas a propósito para integrarse en las aplicaciones. Con el tiempo, muchos de estos mismos proveedores decidieron crear una opción integrada y permitir que sus clientes ofrecieran capacidades analíticas en sus propias aplicaciones.

El problema es que es difícil crear una experiencia de análisis integrado integrada.

Cuando una solución no se ha creado a propósito para la integración, eso agrega una enorme complejidad, lo que requiere una integración complicada con su sistema patentado de back-end. Las herramientas de análisis no ofrecen ningún valor si son demasiado complejas para empezar y no se integran a la perfección con sus aplicaciones.

Para obtener el valor real de una solución de análisis integrado 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 utilizan a diario.

*Muchos proveedores de análisis incorporado afirman ser integrables, así que asegúrese de que el que elija se haya creado realmente desde cero para la integrabilidad. 

NO: Descuide la seguridad y la privacidad

Este es un grande. La seguridad y la privacidad de sus datos son una preocupación cada vez mayor. Muchas organizaciones que poseen datos confidenciales no pueden confiar en enviar sus datos a una herramienta de análisis de terceros y lo entendemos. Sin embargo, otros se centran únicamente en la experiencia y las capacidades de creación de paneles y descuidan la seguridad y la privacidad de sus datos cuando incorporan análisis 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, mientras pierde el crecimiento de su base de usuarios y ganancias.

Seleccione una plataforma de análisis integrada capaz de trabajar con el modelo de seguridad de su aplicación y brindarle el control adecuado sobre sus datos. Y una solución que le brinda la opción de dónde implementarla: una nube pública o privada o sus propios servidores locales.

NO HACER: Miss aumento

Según la firma global de investigación de TI, Gartner, una de las principales tendencias de análisis de datos a tener en cuenta para avanzar es el análisis aumentado. Con la tecnología de dos de las mejores tecnologías de análisis (IA y aprendizaje automático), el análisis aumentado permite a los usuarios hacer preguntas y generar información automáticamente mediante la exploración de sus datos mediante un lenguaje conversacional.

Por lo tanto, a medida que la IA y el ML se entrelazan cada vez más en nuestra vida cotidiana y continúan teniendo un gran impacto en el mundo real, es de suma importancia elegir un proveedor de análisis integrado para asociarse con cuyas capacidades de IA y ML incluyen cosas como preparación de datos, interfaces de lenguaje natural y recomendaciones guiadas.

NO: olvide la importancia de un buen diseño del tablero

Uno de los errores más comunes que cometen los usuarios al crear tableros es dejarse influenciar por la forma en que interactuaron previamente con los datos. Y, por supuesto, no solo a ellos, sino también a las personas que verán el tablero.

El hecho de que las personas estén acostumbradas a ver los datos de cierta manera no significa que sea la forma más efectiva de transmitir sus conocimientos de datos. Un tablero de alto impacto bien diseñado ayuda a los usuarios a absorber la información de manera más fácil, mejor y mucho más rápida.

Afortunadamente, las plataformas de análisis integradas que aprovechan las capacidades de autoservicio facilitan que cualquier persona cree sus propios paneles e informes. Además, vienen con una variedad de tipos de gráficos para elegir, por lo que puede elegir el que lo ayudará a transmitir mejor su mensaje y su historia de datos. Y además de eso, las modernas plataformas de análisis integradas facilitan la creación de interacciones, lo que permite a los usuarios dividir los datos para obtener información más profunda sobre las preguntas que desean responder a través del filtrado dinámico, la vinculación del tablero, la profundización y más.

Presentamos Reveal Análisis integrado

Reveal es una plataforma de análisis integrada de extremo a extremo que funciona simultáneamente con su sólido conjunto de funciones de integración de datos y capacidades de visualización y utiliza modelos de aprendizaje automático de Azure ML y Google BigQuery. El motor de Reveal aprovecha la analítica aumentada para proporcionar de manera proactiva a su empresa una vista contextual en tiempo real de sus datos, descubriendo información valiosa y orientando la toma de decisiones.

Construido desde cero teniendo en cuenta lo integrado primero, 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 brindan el control de las funciones de su aplicación, lo que la convierte en una parte integral de la experiencia del usuario.

Reveal ofrece capacidades de autoservicio y de marca blanca y análisis predictivo y avanzado, que incluyen aprendizaje automático, pronósticos, funciones estadísticas, desglose, vinculación de tableros, combinación de tableros, edición en contexto, combinación de datos y más.

Con el poder de los datos, usted, sus empleados, clientes, socios o proveedores ya no necesitarán perder el tiempo tratando de analizar hojas de cálculo con filas de números, sino que tendrán más tiempo para concentrarse en los conocimientos recopilados y tomar decisiones comerciales más inteligentes basadas en sobre 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.