BI integrado de autoservicio

¿Qué es el BI integrado de autoservicio y por qué es importante?

Durante mucho tiempo, las plataformas de BI tradicionales han servido como poderosas herramientas para el análisis de datos, a menudo gestionadas por equipos de TI o profesionales de BI. Históricamente, los paneles e informes se generaban solo después de una solicitud de un usuario empresarial, lo que no solo provocaba largos tiempos de espera, sino que también restringía el acceso para aquellos sin experiencia técnica. Este enfoque a menudo dejaba a los usuarios empresariales no técnicos dependientes de otros para extraer información, lo que dificultaba su capacidad para tomar decisiones oportunas y basadas en datos.

A medida que crecía la demanda de un acceso más rápido y fácil a la información, se hizo evidente la necesidad de soluciones de BI más centradas en el usuario. El BI de autoservicio surgió como un enfoque de análisis de datos que permite a los usuarios empresariales acceder, explorar y analizar datos de forma independiente, eliminando la dependencia de los equipos de TI o los especialistas en BI.

Hoy en día, si bien muchas soluciones de BI ofrecen capacidades de autoservicio, a menudo siguen siendo sistemas independientes que requieren esfuerzos operativos separados y experiencia técnica especializada para una administración y utilización efectivas. Por el contrario, las soluciones de BI integradas de autoservicio se integran a la perfección en las aplicaciones existentes, lo que permite a los usuarios de todos los niveles técnicos crear paneles personalizados, segmentar datos y descubrir patrones ocultos, todo dentro del contexto de su flujo de trabajo diario.

Las soluciones de BI integradas de autoservicio como Reveal van más allá de la funcionalidad básica. Vienen repletos de funciones de análisis avanzadas e interfaces fáciles de usar que permiten a los usuarios empresariales no solo generar informes, sino también aplicar modelos de análisis predictivos para pronosticar resultados, combinar datos de múltiples fuentes de datos para un análisis más completo, profundizar en los datos y mucho más.

Este empoderamiento permite a los usuarios empresariales obtener información procesable que informa las decisiones estratégicas basadas en datos, transformando eficazmente la forma en que las organizaciones aprovechan los datos para cumplir sus objetivos empresariales.

BI tradicional frente a BI integrado de autoservicio

Elegir entre las herramientas de BI tradicionales y las soluciones de BI integradas de autoservicio depende en gran medida de los objetivos específicos y las necesidades operativas de su organización. Si bien los sistemas de BI tradicionales siguen siendo valiosos para análisis de datos complejos y entornos de datos controlados, pueden implicar procesos engorrosos que potencialmente ralentizan la toma de decisiones y, por lo general, requieren una supervisión de TI considerable. Para las organizaciones que buscan agilidad, un acceso más amplio a la analítica y una toma de decisiones más rápida, la BI integrada de autoservicio ofrece una alternativa atractiva.

Las soluciones de BI integradas de autoservicio abordan específicamente estas limitaciones al equipar a los usuarios finales con herramientas poderosas directamente dentro de sus entornos operativos. Estas soluciones innovadoras permiten a una gama más amplia de usuarios realizar análisis de datos sin necesidad de una amplia experiencia técnica o soporte de TI constante.

Estas son las diferencias clave entre el BI tradicional y el BI integrado de autoservicio:

Los beneficios de la BI integrada de autoservicio para las organizaciones

Hasta ahora, ha quedado claro que el enfoque de autoservicio proporciona muchos beneficios a las organizaciones. El acceso rápido e independiente a los datos y el empoderamiento de los usuarios no técnicos están en la parte superior de la lista, pero hay más en el BI de autoservicio. A continuación, se resumen los principales beneficios del BI de autoservicio para las organizaciones:

• Aceleración de la toma de decisiones: El acceso contextual y en tiempo real a los datos permite a los usuarios empresariales tomar decisiones más rápidas e informadas. Pueden identificar tendencias, realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento y reaccionar a los cambios del mercado en el momento en que los detectan.
• Empoderar a los usuarios no técnicos: Las interfaces fáciles de usar de BI integrado de autoservicio permiten a los usuarios no técnicos explorar datos, hacer sus propias preguntas y descubrir información valiosa que informa sus actividades diarias.
• Reducción de la dependencia de TI: Al permitir que los usuarios no técnicos analicen datos y generen informes por su cuenta, el BI de autoservicio libera tiempo y recursos de su equipo de TI. Por lo tanto, en lugar de crear paneles e informes, su TI puede centrarse en otras tareas de desarrollo que aportan muchos beneficios al negocio y a la organización.
• Mejora de la información y la experiencia del cliente: La integración de BI de autoservicio ayuda a las organizaciones a comprender mejor los comportamientos y preferencias de los clientes, lo que mejora las experiencias y la satisfacción de los clientes. Esto puede impulsar estrategias de marketing más específicas, mejoras de productos e interacciones personalizadas con los clientes.
• Ventaja competitiva: Aunque, hoy en día, todo el mundo conoce la importancia de los datos en los negocios, todavía hay muchas organizaciones que aún no han invertido en una solución de BI integrada de autoservicio. Esto les da a las organizaciones que tienen una tremenda ventaja: mientras la competencia todavía está tratando de descifrar hojas de cálculo con filas de números, su empresa ya puede actuar sobre la base de los conocimientos con prontitud.
• Escalabilidad: Las soluciones modernas de BI de autoservicio están diseñadas para escalar y adaptarse para adaptarse a los crecientes volúmenes de datos y a la adopción por parte de los usuarios sin sacrificar el rendimiento. Esto garantiza que su solución de BI pueda crecer junto con su organización.

Además, las herramientas de BI integradas de autoservicio pueden aumentar significativamente el retorno de la inversión al reducir la carga de trabajo de TI, proporcionar un fácil acceso rápido a información empresarial precisa y fomentar una cultura basada en datos dentro de la organización.

Descripción de las características y funcionalidades de BI integrado de autoservicio

A continuación, repasemos las características y funcionalidades principales de las soluciones de BI integradas de autoservicio para la accesibilidad, la exploración de datos, la integración y la personalización que impulsan los beneficios que acabamos de cubrir. Comprender estas capacidades le ayudará a evaluar las soluciones de BI integradas de autoservicio y a elegir la que mejor se adapte a las necesidades de su negocio.

Características de autoservicio de BI 

• Interfaces de arrastrar y soltar: Un robusto editor de visualización de arrastrar y soltar (WYSIWYG) garantiza que los usuarios puedan diseñar y personalizar visualizaciones de forma intuitiva, independientemente de sus conocimientos técnicos. Esta característica garantiza la agilidad para adaptarse a las necesidades analíticas cambiantes dentro de las organizaciones y debe estar en el centro de cualquier solución de BI que pretenda ser de autoservicio.
• Plantillas de panel prediseñadas: Las plantillas de paneles prediseñadas simplifican la creación de paneles e informes para los usuarios empresariales. Estos elementos preconstruidos actúan como bloques de construcción, lo que permite a los usuarios ensamblar rápidamente informes y paneles, lo que reduce el tiempo y el esfuerzo necesarios para el desarrollo.
• Facilidad de conectividad de datos: Una verdadera solución de autoservicio facilitará a los usuarios finales de negocio la conexión a una nueva fuente de datos de forma independiente. Por supuesto, algunas fuentes de datos pueden ser más complejas y, en tales casos, es posible que sea necesario conectar a un miembro del equipo de TI, pero para la mayoría de las fuentes de datos, los usuarios empresariales deben poder hacerlo de forma independiente.
• Procesos intuitivos de visualización de datos: Debería tomar, como máximo, un par de clics simples para que los usuarios conviertan los datos consultados en visualización y luego los agreguen al panel en el que están trabajando.

Funciones de BI para integración, exploración de datos y personalización 

Las características y funcionalidades anteriores deben estar en el corazón de cualquier solución de BI integrada de autoservicio. Aun así, para que sea eficaz y una buena inversión, también hay otras cosas que hay que tener en cuenta, entre ellas:

• Integración sin fisuras: La integración perfecta es crucial para garantizar que la solución de BI de autoservicio esté impecablemente integrada en sus plataformas existentes. El uso de la integración de SDK en lugar de iframes ofrece opciones de integración más sólidas, implementación flexible, personalización más profunda y mayor control.
• Conectividad: Una amplia biblioteca de conectores de datos y API es esencial para conectarse a cualquier fuente de datos lista para usar. Esto permite un fácil acceso a varios repositorios de datos, ya sean basados en la nube, locales o desde aplicaciones de terceros.
• Biblioteca de visualización de datos enriquecida: Ofrecer una biblioteca lista para usar de tablas, gráficos y otras visualizaciones es fundamental, pero es igualmente importante tener la capacidad de crear visualizaciones de datos personalizadas. Esta flexibilidad permite a los usuarios adaptar mejor sus representaciones visuales para que se adapten a conjuntos de datos específicos y necesidades empresariales. La creación de visualizaciones personalizadas requiere codificación, pero una vez que se realiza una visualización personalizada, se agrega a la biblioteca con los otros cuadros y gráficos, y todos pueden usarla.
• Funciones avanzadas de análisis de datos: Características como las capacidades de desglose, la vinculación de paneles y la combinación de datos son importantes para el análisis de datos avanzado. Estas funcionalidades permiten a los usuarios empresariales realizar análisis en profundidad, navegar por diferentes capas de datos, combinar datos de diversas fuentes y obtener información más detallada y procesable.
• Marca blanca: Personalizar la solución para que coincida con la apariencia de su marca es vital para las soluciones de BI integradas de autoservicio. La marca blanca le permite ofrecer una experiencia fluida que se alinea con la identidad de su marca, mejorando la aceptación y la satisfacción del usuario.
• Seguridad: Asegúrese de que la solución de BI integrada de autoservicio ofrezca medidas de seguridad sólidas, incluido el cifrado de datos, la autenticación de usuarios y el control de acceso basado en roles. Además, el cumplimiento de los estándares y regulaciones de la industria, como GDPR o HIPAA, es crucial para proteger los datos confidenciales y mantener la confianza.

Implementación de una solución de BI integrada de autoservicio

La implementación de una solución de BI integrada de autoservicio implica varias consideraciones críticas para garantizar una implementación exitosa y la eficacia a largo plazo. A continuación, se muestra un vistazo a estas consideraciones críticas y mejores prácticas para implementar BI integrado de autoservicio en sus plataformas:

Consideraciones clave: 

• Seguridad y privacidad de los datos: La seguridad es una preocupación primordial en la implementación de cualquier solución de BI integrada. La protección de los datos confidenciales y el acceso autorizado son componentes cruciales para generar confianza en los usuarios. Asegúrese de que la solución cumpla con las regulaciones relevantes, como GDPR, CCPA, SOC2, HIPAA, etc. Además, busque medidas de seguridad para proteger la información confidencial, como el cifrado de datos, las API de acceso basadas en roles y las funciones de autenticación.
• Escalabilidad y rendimiento: A medida que su organización crezca, también lo harán sus datos y la demanda de información de BI. Elija una solución de BI integrada de autoservicio que pueda adaptarse a sus necesidades, tanto en términos de volumen de datos como de número de usuarios. La solución debe ser capaz de soportar un procesamiento y recuperación de datos eficientes, lo que garantiza respuestas rápidas a las consultas y análisis en tiempo real.
• Adopción y formación de usuarios: El grado de complejidad en la comprensión y utilización de la herramienta puede afectar significativamente su adopción en diversos roles de usuario dentro de una organización. Los recursos integrales de incorporación, incluida la documentación, los tutoriales y los materiales de capacitación, desempeñan un papel fundamental para facilitar el proceso de adopción. Estos recursos proporcionan a los usuarios la orientación y el soporte necesarios para familiarizarse rápidamente con la solución de BI integrada, acelerando así la integración en su flujo de trabajo.

Mejores prácticas: 

• Elegir la plataforma adecuada: Evalúe las posibles soluciones de BI integradas de autoservicio en función de sus capacidades de integración, capacidades de autoservicio, escalabilidad y características de seguridad. Busque una solución que ofrezca una amplia biblioteca de conectores de datos, opciones avanzadas de visualización de datos, funciones de análisis y capacidades de personalización. Además, tenga en cuenta la reputación del proveedor, la atención al cliente y el modelo de precios de la solución. Para ayudarlo a navegar por el mercado y tomar decisiones de inversión bien informadas, hemos creado una lista de verificación detallada para elegir la solución adecuada adaptada a las necesidades de su negocio.
• Integración con sistemas existentes: Asegúrese de que la solución de BI integrada de autoservicio se integre a la perfección con sus sistemas y fuentes de datos existentes. Esto incluye aplicaciones empresariales, plataformas CRM, sistemas ERP y diversas fuentes de datos, como API, bases de datos SQL, almacenamiento en la nube y más. La integración efectiva minimiza los silos de datos y garantiza una vista unificada de los datos de su organización.
• Garantizar la calidad y la gobernanza de los datos: La calidad de los datos es la piedra angular de una BI eficaz. Para garantizar datos precisos y de alta calidad, asegúrese de implementar políticas de gobernanza de datos para estandarizar las definiciones de datos, garantizar la precisión de los datos y mantener la coherencia. Limpie y valide regularmente los datos para eliminar duplicados y corregir errores. Establezca estándares claros de propiedad, control de acceso y calidad de los datos para mantener la integridad de los datos. Además, realice un seguimiento del origen y la transformación de los datos a lo largo de su ciclo de vida para garantizar la trazabilidad y la confianza en sus conocimientos.

Comparación de plataformas de BI integradas de autoservicio

Elegir la solución de BI integrada de autoservicio adecuada es esencial para empoderar a todos los miembros de su organización con herramientas y conocimientos eficaces de análisis de datos. En este capítulo, comparamos las mejores soluciones de BI integradas de autoservicio en el mercado para ayudarlo aún más a reducir su búsqueda y encontrar la solución adecuada para su organización lo antes posible.

Reveal 

Reveal está diseñado desde cero para el análisis integrado y proporciona una solución de BI de autoservicio totalmente personalizable. A diferencia de la mayoría de las soluciones de análisis integrado que se basan en iFrames simples dentro de una vista web, Reveal proporciona un verdadero SDK de análisis integrado, lo que le brinda un control completo sobre la experiencia de la aplicación, incluida la visibilidad de las funciones, la marca, la seguridad y la implementación. Con su potente API y compatibilidad nativa con SDK, Reveal garantiza una integración perfecta, lo que facilita la exploración de datos con una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar, temas personalizables y edición simplificada del panel.

Asociarse con Reveal garantiza una integración rápida y sin problemas en cualquier plataforma o pila tecnológica y un modelo de precios sencillo que le permite llegar a un número ilimitado de usuarios por aplicación, lo que lo convierte en una solución rentable y potente para las empresas modernas.

Ver Reveal en acción

Cuadro

Tableau es una solución de BI ampliamente reconocida, conocida por sus potentes capacidades de visualización de datos y sus sólidas funciones de análisis. Como herramienta de BI integrada de autoservicio, Tableau permite a los usuarios crear dashboards interactivos e informes detallados sin necesidad de tener una amplia experiencia técnica. Se integra bien con una variedad de fuentes de datos y ofrece una experiencia altamente personalizable.

Sin embargo, Tableau puede consumir muchos recursos y puede requerir una participación significativa del departamento de TI para la configuración inicial y la administración continua. Además, el costo puede ser una consideración, especialmente para las organizaciones más pequeñas.

Domo

Domo es una plataforma de BI todo en uno que combina la integración de datos, la visualización y el análisis en una única solución. Ofrece paneles de control fáciles de usar e información de datos en tiempo real, lo que permite a los usuarios empresariales explorar datos y tomar decisiones basadas en datos. La amplia conectividad de datos y la arquitectura basada en la nube de Domo permiten una integración y escalabilidad perfectas.

Si bien Domo es sólido a la hora de proporcionar capacidades de BI integrales, puede ser complejo de implementar y administrar. El modelo de precios de la plataforma es otro factor a tener en cuenta, ya que puede resultar caro a medida que crecen sus datos y su base de usuarios.

sentido

Sisense es una solución de BI integrada que hace hincapié en la facilidad de uso y las potentes capacidades analíticas. Ofrece una plataforma de análisis de pila completa que combina la preparación, el análisis y la visualización de datos. La exclusiva tecnología In-Chip de Sisense garantiza un rápido procesamiento de datos y análisis en tiempo real, lo que la hace adecuada para grandes conjuntos de datos.

Sisense es altamente personalizable y admite una amplia gama de fuentes de datos, pero puede requerir una participación significativa de TI para la implementación inicial y el mantenimiento continuo. Además, si bien Sisense ofrece un sólido conjunto de funciones, su complejidad puede plantear desafíos para los usuarios no técnicos.

Qrvey

Qrvey, que funciona como una solución SaaS alojada que utiliza un enfoque iFrame, es una solución versátil de análisis integrado de autoservicio que permite a los usuarios analizar datos y obtener información procesable. Ofrece visualizaciones de datos intuitivas, capacidades analíticas avanzadas, opciones de filtrado de datos, soporte para el procesamiento de big data, aprendizaje automático y funcionalidades de autoservicio para usuarios de todos los niveles.

Qrvey está diseñado para organizaciones que buscan implementar BI de autoservicio dentro de un entorno de AWS. Por lo tanto, a pesar de los costos más altos debido a su naturaleza alojada, Qrvey es una excelente solución de análisis para organizaciones que dependen en gran medida de AWS.

Luzmo

Anteriormente conocida como Cumul.io, Luzmo es una plataforma de análisis integrada diseñada para empresas de SaaS. Mejora las capacidades de análisis y visualización de datos con funciones como la visualización interactiva de datos, la función intuitiva de arrastrar y soltar, el modelado de datos automatizado y las funcionalidades de autoservicio. Luzmo también ofrece una amplia gama de conectores de datos para una integración de datos sin problemas y un filtrado de columnas de datos para un análisis preciso.

La fortaleza de Luzmo radica en el soporte de integraciones multi-tenant. También permite la integración de soluciones de IA como OpenAI GPT-4 y PaLM para la preparación automatizada de datos, lo que puede beneficiar a las organizaciones que aprovechan estas herramientas de IA.

Estas son las mejores soluciones de BI integradas de autoservicio del mercado. Sin embargo, la solución ideal no es una solución única para todos. Evalúe cuidadosamente sus necesidades comparando la facilidad de uso, las capacidades de personalización, las opciones de integración y el costo de estas soluciones para tomar una decisión informada.

El futuro de la BI de autoservicio guiada por IA

Nos guste o no, la IA y el aprendizaje automático ya están en todas partes a nuestro alrededor. El avance de estas tecnologías no hará más que crecer y, en el contexto de la BI, ya está impulsando mejoras significativas, permitiendo un análisis de datos más sofisticado y capacidades predictivas. Muchos BI integrados de autoservicio ya están por encima de la IA y el aprendizaje automático, lo que permite a los clientes:

• Automatice la preparación de datos.
• Genere información con menos interacción humana.
• Agilice el proceso de integración y preparación de datos de fuentes dispares.
• Descubra patrones, correlaciones y tendencias ocultos dentro de los conjuntos de datos.
• Pronostique tendencias futuras, anticipe el comportamiento de los clientes y recomiende cursos de acción óptimos basados en datos históricos y modelos predictivos.

Además, el procesamiento del lenguaje natural (NLP) impulsado por IA hace que el BI sea más accesible. Las capacidades de NLP permiten a los usuarios interactuar con las herramientas de BI utilizando el lenguaje cotidiano. Los usuarios pueden hacer preguntas y recibir información procesable sin tener que escribir consultas complejas.

Todas estas capacidades respaldadas por IA están dando lugar a información en tiempo real, pronósticos más precisos y rápidos, y toma de decisiones basada en datos. A medida que la IA continúa evolucionando, podemos esperar que la BI se vuelva aún más intuitiva y predictiva.

En un futuro próximo, la IA ayudará a que las soluciones de BI sean aún más fáciles de usar y accesibles. Es de esperar que cada vez más plataformas de BI sean capaces de ofrecer cuadros de mando, informes y visualizaciones personalizados en función de las funciones, los intereses y los objetivos de los usuarios en el contexto empresarial pertinente. Además, para comenzar a seleccionar automáticamente las visualizaciones más adecuadas, destacando la información clave y guiando a los usuarios a través de la historia de los datos.

Gartner predice que para 2025, la analítica impulsada por IA será un componente estándar del 90% de las estrategias corporativas. Los clientes pasarán de "Sería bueno si tuviera una integración de NLP o esta y aquella función de IA" a "Dado que no puede proporcionarnos la integración de NLP o esta o aquella función de IA, iremos a otro proveedor de soluciones que pueda hacerlo".

Esto también nos lleva de vuelta al capítulo en el que discutimos las consideraciones clave para elegir una solución de BI integrada de autoservicio. Estas soluciones deben mantenerse al día con las tendencias de la IA para seguir siendo competitivas en el espacio analítico. A la hora de evaluar diferentes soluciones, no dejes de hablar de ello, ya que te ayudará a entender los planes del proveedor para el futuro y cómo planean adaptarse a la demanda de integraciones de IA en el espacio de análisis.

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