O que fazer e o que não fazer ao incorporar análises em seus aplicativos

É difícil acreditar que muitas organizações no mundo atual orientado por dados ainda estejam lutando para fazer uso das grandes quantidades de dados que possuem e que, para a maioria, acessar e analisar dados continua sendo uma meta distante.

As ferramentas de análise incorporadas podem ajudar as empresas a centralizar as informações que possuem e realizar diferentes tipos de análise, modelagem preditiva e previsão, aprendizado de máquina e IA e outras funcionalidades analíticas avançadas que fornecerão os insights necessários 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 em seu próprio software, SaaS, aplicativo Angular ou outros aplicativos.

Mas o que você DEVE FAZER e o que NÃO DEVE FAZER ao integrar uma solução de análise em seu fluxo de trabalho são coisas importantes que você precisa estar ciente antes de investir em uma ferramenta para fazer parceria.

Aqui, abordaremos todas as coisas que você deve e não deve fazer ao incorporar análises em seus aplicativos.

O que fazer ao incorporar análises em seus aplicativos

FAÇA: Pense a longo prazo ao investir em uma solução de análise incorporada

Escolher o fornecedor certo de análise incorporada para fazer parceria é fundamental. Escolha uma solução que possa crescer à medida que sua empresa crescer e se torne seu valioso parceiro de longa distância. 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 progride de pequenos projetos de análise para casos de uso mais complexos. Eles devem ter um roteiro transparente de recursos inovadores para que sua solução não fique obsoleta. Dessa forma, você se sentirá mais confortável com a solução que usa e, à medida que cresce e está pronto para começar a usar recursos mais avançados, não precisará começar do zero.

FAÇA: Avalie a tecnologia que você está usando para implantar a análise incorporada

Embora muitas tecnologias facilitem a incorporação de análises em seus aplicativos, você ainda precisa reservar um tempo para garantir que está escolhendo a melhor tecnologia para seu caso de uso comercial exclusivo. Revise seus requisitos técnicos e não técnicos para determinar se você tem o conhecimento necessário para implantar análises incorporadas. No mínimo, você precisará de desenvolvedores da Web e pessoas com as habilidades necessárias para lidar com autenticação e logon único, bem como habilidades analíticas tradicionais, incluindo modelagem de dados.

Além disso, considere quem usará a análise incorporada em sua organização – entenda seus conjuntos de habilidades e identifique possíveis lacunas de recursos antes de passar para a fase de avaliação.

FAÇA: Certifique-se de que suas cargas de trabalho de dados e análises 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. A migração para a nuvem vem com seu quinhão 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 casos de uso complexos, como a aplicação de filtros ou visualizações personalizadas para usuários, muito mais fáceis de executar. A infraestrutura em nuvem também permite que você dimensione para suportar cargas de trabalho maiores e mais usuários e pode até mesmo ser executada em localizações geográficas próximas aos usuários finais para reduzir a latência da rede.

FAÇA: Requer recursos de personalização e customização

Quando as análises que os usuários estão recebendo não parecem pertencer ao aplicativo e são apenas anexadas, a experiência do usuário do seu aplicativo pode cair drasticamente. White label é a capacidade de incorporar relatórios, painéis e visualizações de dados para corresponder às fontes, cores e tema geral da marca do seu próprio aplicativo. Ele permite que você personalize todos os elementos da interface do usuário (temas e estilo, redondeza vs quadratura, diálogos, etc.) para combinar perfeitamente com sua marca de uma forma que os usuários nunca notarão a diferença no aplicativo. Graças ao recurso de marca branca, os usuários não se distrairão, mas se concentrarão no valor de seus insights de dados.

FAÇA: Procure mais do que apenas visualização de dados

As melhores plataformas de análise incorporadas fornecem muito mais do que apenas recursos de visualização de dados. Os recursos e funcionalidades de análise incorporados que uma determinada plataforma vem com são basicamente as principais vantagens do que ela tem a oferecer. Portanto, não se contente com nada menos. Procure recursos avançados, como funções estatísticas, edição no contexto, vinculação e combinação de painéis, combinação de dados, modelos de painéis predefinidos, etc.

FAÇA: Escolha uma solução compatível com dispositivos móveis

O celular está mudando a maneira como trabalhamos e consumimos informações, e o software que não suporta uma versão móvel hoje em dia é um não. No espaço de análise e BI, isso significa procurar uma solução que ofereça um aplicativo móvel nativo que permita aos usuários acessar insights de negócios para orientar seu processo de tomada de decisão, mesmo em trânsito. O acesso a insights em tempo real ajuda a ver oportunidades de negócios mais cedo, reagindo às condições do 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.

Veja Reveal em ação

O que não fazer ao incorporar análises em seus aplicativos

NÃO: Escolha a arquitetura errada

Quando se trata de incorporar análises em seus aplicativos, a arquitetura é importante. A experiência do desenvolvedor pode fazer ou quebrar uma implementação de análise incorporada. A escolha de um sistema antigo e legado limitará apenas seu desempenho, flexibilidade e escalabilidade. Sem mencionar a frustração que isso causará.

A escolha de um sistema moderno e nativo da nuvem não apenas oferecerá suporte à incorporação de visualizações de dados e gráficos, mas também permitirá uma análise mais profunda de seus dados, flexibilidade e personalização e se integrará perfeitamente aos seus próprios aplicativos. 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, gostar profundamente de painéis e interface do usuário personalizada para aquisição de fontes de dados e um design de API moderno com recursos de distribuição multicanal.

NÃO: Não inclua todos os seus dados

Você sabia que apenas uma fração dos dados corporativos é disponibilizada para análise de outras pessoas? Isso significa que as empresas estão obtendo apenas uma imagem parcial de seus dados, o que as impede de tomar decisões de negócios mais inteligentes e, como resultado, perder oportunidades importantes de receita.

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 escolher ofereça suporte a uma ampla variedade de fontes de dados que os usuários possam reunir em uma visualização ou local para uma análise mais abrangente e possam se conectar a todos os seus dados, não importa onde eles estejam– bancos de dados locais, 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 na memória", que permite que os usuários se conectem diretamente a uma fonte de dados que o software não suporta fora da caixa.

NÃO: Esqueça o nível certo de integração

Muitas das plataformas de análise incorporadas de hoje foram criadas primeiro como aplicativos independentes, portanto, não são projetadas propositalmente para serem incorporadas aos aplicativos. Com o tempo, muitos desses mesmos fornecedores decidiram criar uma opção incorporada e permitir que seus clientes fornecessem recursos analíticos em seus próprios aplicativos.

O problema é que criar uma experiência de análise incorporada perfeita é difícil.

Quando uma solução não foi criada propositadamente para incorporação, isso adiciona uma tremenda complexidade, exigindo uma integração complicada com seu sistema proprietário de back-end. As ferramentas de análise 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 liberar todo o potencial de seus dados, a plataforma com a qual você decide fazer parceria precisa ser totalmente incorporada às ferramentas que seus usuários já usam diariamente.

*Muitos fornecedores de análises incorporadas afirmam ser incorporáveis, portanto, certifique-se de que o que você escolher foi realmente construído desde o início para incorporação. 

NÃO: Negligencie a segurança e a privacidade

Este é um grande problema. A segurança e a privacidade de seus dados são uma preocupação cada vez maior. Muitas organizações que possuem dados confidenciais não podem confiar no envio de seus dados para uma ferramenta de análise de terceiros e entendemos isso. No entanto, outros se concentram apenas na experiência e nos recursos de criação de painéis e negligenciam a segurança e a privacidade de seus dados ao incorporar análises 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, ao mesmo tempo em que não precisa aumentar 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 correto sobre seus dados. E uma solução que oferece a opção de onde implantá-lo – uma nuvem pública ou privada ou seus próprios servidores locais.

NÃO: Errar o aumento

De acordo com a empresa 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 aprendizado de máquina – a análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente explorando seus dados usando linguagem coloquial.

Portanto, à medida que a IA e o ML se tornam mais interligados em nossas vidas cotidianas e continuam a causar um grande impacto no mundo real, é de importância imperativa escolher um fornecedor de análise incorporada para fazer parceria com cujos recursos de IA e ML incluam itens como preparação de dados, interfaces de linguagem natural e recomendações guiadas.

NÃO: Esqueça a importância de um bom design de painel

Um dos erros mais comuns que os usuários cometem ao criar painéis é se permitir ser influenciados pela maneira como interagiam anteriormente com os dados. E, claro, não apenas eles, mas também as pessoas que visualizarão o painel.

Só porque as pessoas estão acostumadas a ver os dados de uma determinada 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 maneira mais fácil, melhor e muito mais rápida.

Felizmente, as plataformas de análise incorporadas que aproveitam os recursos de autoatendimento facilitam a criação de seus próprios painéis e relatórios. Além disso, eles 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. Além disso, as plataformas modernas de análise incorporada facilitam a criação de interações, permitindo que os usuários dividam e analisem os dados para obter insights mais profundos sobre as perguntas que desejam responder por meio de filtragem dinâmica, vinculação de painel, detalhamento e muito mais.

Apresentando Reveal análise incorporada

Reveal é uma plataforma de análise incorporada de ponta a ponta, trabalhando simultaneamente com seu conjunto robusto de recursos de integração e visualização de dados e utilizando modelos de aprendizado de máquina do Azure ML e do Google BigQuery. O mecanismo da Reveal aproveita a análise aumentada para fornecer proativamente à sua empresa uma visão contextual e em tempo real de seus dados, descobrindo insights valiosos e orientando a tomada de decisões.

Criado desde o início com a incorporação em mente primeiro, o Reveal permite que você integre facilmente análises de dados, painéis interativos e relatórios robustos em seus próprios aplicativos sem requisitos adicionais. A arquitetura flexível e as APIs avançadas do Reveal oferecem controle dos recursos do seu aplicativo, tornando-o uma parte perfeita da experiência do usuário.

Reveal oferece recursos de autoatendimento e marca branca e análises avançadas e preditivas, incluindo aprendizado de máquina, previsão, funções estatísticas, detalhamento, vinculação de painéis, combinação de painéis, edição no contexto, combinação de dados e muito 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 terão mais tempo para se concentrar nos insights coletados e tomar decisões de negócios mais inteligentes com base em fatos. Você pode agir no momento certo e nunca perder uma oportunidade tendo acesso a dados em tempo real.

Você pode saber mais sobre Reveal e como ele funciona baixando nosso SDK ou agendando uma demonstração rápida.