Los servicios multiusuario reducen la complejidad y las personalizaciones que a menudo se requieren al integrar BI en su software OEM, aplicación ERP u otras aplicaciones SaaS. Sus capacidades le permiten mantener fácilmente el aislamiento de datos mientras admite múltiples tareas dentro de la misma cuenta u organización al mismo tiempo.

Las mejores soluciones de análisis integradas ofrecen mucho más que solo visualizaciones de datos. Recopilamos una lista de 7 funciones de análisis integrado que debe tener en cuenta al elegir su proveedor de análisis integrado.

Los procedimientos almacenados son uno de los temas de bases de datos más utilizados y populares y, como tales, ofrecen varios beneficios. El uso de procedimientos almacenados puede simplificar y acelerar la ejecución de consultas SQL y más.

Es importante que los análisis y las visualizaciones estén integrados en el propio software ERP, para que los usuarios no tengan que exportar los datos a una aplicación independiente. Y si los análisis son fáciles de usar para los usuarios comerciales con capacidades de autoservicio, entonces más personas en toda la empresa pueden profundizar en una variedad de datos comerciales pertinentes.

Tener información de la empresa al alcance de la mano es la ventaja más valiosa de la BI móvil. No está limitado a una computadora en una ubicación, sino que puede acceder a información de datos importantes en su dispositivo móvil en cualquier momento y desde cualquier ubicación.

Los conocimientos basados en datos pueden ayudarlo a identificar oportunidades comerciales, detectar fugas en el recorrido del cliente e identificar de manera proactiva las debilidades en su producto antes de que se conviertan en problemas graves.

Los beneficios del análisis integrado son infinitos, pero consideramos que estas ventajas son las más importantes para las empresas.

Un gráfico de diagrama de árbol está diseñado para escenarios detallados. Muestra el peso relativo de los puntos de datos en más de un nivel, lo que permite a los usuarios profundizar continuamente en el conjunto de datos que está representado por rectángulos más pequeños para un análisis más eficiente.