O guia definitivo para análise incorporada

O que é análise incorporada?

"O software de análise é aproveitado de forma única. A maioria dos softwares pode otimizar os processos existentes, mas a análise (bem feita) deve gerar insights que dão vida a iniciativas totalmente novas. Deve mudar o que você faz, não apenas como você faz." –Martin Movassate, fundador e CEO da Heap Analytics

A análise incorporada integra diretamente os recursos de business intelligence (BI) e a visualização de dados na interface do usuário (UI) do aplicativo de software existente. Ele fornece relatórios em tempo real aos usuários, trazendo insights diretamente no contexto, para que possam ser prontamente atendidos. Os recursos de análise incorporados podem ser usados em muitos setores diferentes, como saúde, manufatura, telecomunicações, varejo e muito mais, permitindo que as empresas coletem e analisem dados para vários fins. Além disso, a análise incorporada fornece dados atualizados da maneira mais simples possível para que qualquer usuário possa entendê-los. Isso significa que a análise de dados não está mais apenas nas mãos de analistas de dados e TIs, mas nas mãos de todos, de profissionais de marketing e vendas a gerentes de recursos humanos e contadores, e até mesmo executivos e todos os demais.

Qual é a diferença entre a análise incorporada e o BI tradicional?

Business intelligence refere-se ao processo de pegar pontos de dados e convertê-los em recursos que podem ser usados para tomar decisões de negócios inteligentes. Os processos que fazem parte do business intelligence podem incluir coleta, armazenamento e recuperação de dados, criação de relatórios com base nesses dados e tomada de decisões com base em dados.

A análise incorporada é praticamente a mesma, mas difere no processo de coleta.

O BI tradicional é um conjunto independente de sistemas que reúne dados de várias fontes diferentes. Considerando que a análise incorporada é um software que coleta recursos totalmente integrados em todos os tipos de sistemas diferentes para trazer insights para o contexto.

Com as soluções tradicionais de BI, você é forçado a sair do fluxo de trabalho e alternar entre aplicativos para encontrar os principais insights de que precisa. Por outro lado, a análise incorporada é incorporada aos aplicativos para uma melhor experiência de análise – ela permite que os usuários combinem insights e ações em um aplicativo autônomo sem interromper seu fluxo de trabalho.

Por que você deve se preocupar com análises incorporadas?

"87%dos provedores de aplicativos dizem que a análise incorporada é importante para seus usuários."–Gartner  

Há algum tempo, as empresas têm usado ferramentas de BI para transformar dados brutos em insights de negócios significativos. E embora estivesse funcionando bem, a necessidade de análises incorporadas e o burburinho em torno dela continuam a aumentar a cada ano. Isso porque, para poder extrair o valor real dos dados das empresas, os usuários tiveram que colocar seu trabalho em espera, para que pudessem usar diferentes aplicativos para análise de dados. E é por isso que você deve se preocupar com a análise incorporada – ela traz o poder dos dados para todos os usuários para que eles possam tomar decisões mais rápidas e baseadas em dados sem interromper seu fluxo de trabalho.

Em outras palavras, ao usar o BI tradicional, os usuários são forçados a alternar entre diferentes aplicativos para obter insights e agir, resultando em frustração, perda de tempo e diminuição da eficiência. Um relatório de dezembro de 2016 da Nucleus Research descobriu que o uso de ferramentas de BI, que exigem alternância entre aplicativos, pode ocupar de 1 a 2 horas do tempo de um funcionário por semana. Enquanto os usuários de análise incorporada usam apenas um aplicativo, o que economiza tempo, aumenta a produtividade e oferece uma melhor experiência de análise.

Quais são os benefícios da análise incorporada?

"A principal vantagem dos dados é que eles dizem algo sobre o mundo que você não sabia antes."–Hilary Mason, cientista de dados e fundadora da Fast Forward Labs

O valor da análise incorporada é tremendo para todos – ela ajuda os usuários finais a explorar dados e descobrir insights sem a ajuda de especialistas em análise de dados e TIs, ao mesmo tempo em que oferece suporte a líderes de produtos e proprietários de negócios para fornecer a melhor experiência possível aos clientes.

E embora os benefícios da análise incorporada sejam infinitos, consideramos que essas vantagens são as mais notáveis:

• Aumento da produtividade
• Cultive a tomada de decisão baseada em dados
• Vantagem competitiva
• Aumento da receita
• Experiência de usuário perfeita

Aumento da produtividade

Ao usar análises incorporadas, os usuários analisam os principais dados de negócios no contexto, o que elimina a necessidade de alternar entre vários aplicativos diferentes para encontrar os insights de que precisam. Portanto, quando os usuários não precisam mudar de aplicativos de negócios para ferramentas de análise, eles podem gastar mais tempo e se concentrar em tarefas essenciais. Além disso, ver os dados sendo representados em belas visualizações também impulsiona as percepções.

Cultive a tomada de decisão baseada em dados

A análise incorporada fornece insights aos usuários, mas, por outro lado, também fornece insights úteis para seus clientes. A apresentação de dados precisos e atualizados permite o pensamento analítico que pode, em última análise, impulsionar ideias inovadoras e produtos aprimorados.

A análise contextual permite que seus usuários tomem decisões melhores e mais rápidas, baseadas nas informações disponíveis naquele momento ou visíveis na tela específica que estão visualizando. Quando as pessoas podem entender melhor o impacto de suas decisões, elas tendem a se sentir mais confiantes em tomar decisões.

Vantagem competitiva

Um dos maiores benefícios da análise incorporada é a vantagem competitiva que ela oferece aos fornecedores de software e usuários finais, incluindo:

• Experiência de aplicativo moderno quando os usuários experimentam acesso no aplicativo a dados ou criação de painel.
• Uma compreensão mais profunda dos mercados e clientes quando você pode identificar tendências em seus dados, ficando um passo à frente de seus concorrentes.
• Os usuários passam mais tempo em seu aplicativo porque a análise incorporada fornece mais pontos de dados para seus usuários sem a necessidade de eles irem para outra fonte.
• O aplicativo se torna mais aderente à medida que você coleta mais dados sobre seus usuários. Os usuários se tornam menos propensos a mudar para outro aplicativo porque seu aplicativo contém informações coletadas ao longo do tempo que são úteis para eles. Isso, por sua vez, aumenta a satisfação do cliente para seus usuários.

Aumento da receita

De acordo com a pesquisa publicada na AnalyticsWeek, dos 500 gerentes de projeto, desenvolvedores de software, engenheiros e executivos pesquisados, 96% disseram que a análise incorporada contribui para o crescimento geral da receita e 92% relataram um aumento na diferenciação competitiva.

Além disso, as ferramentas de análise incorporadas podem fornecer fluxos de receita adicionais. Graças ao seu enorme valor para o negócio, alguns dos recursos e funcionalidades podem se tornar extras, e sua equipe de vendas pode vendê-los para clientes novos e já existentes.

Experiência de usuário perfeita

Com a análise incorporada, você pode personalizar tudo para corresponder ao tema da sua marca, levando a um melhor reconhecimento de seus clientes, construindo credibilidade e, por fim, fidelidade do cliente. Os usuários não se distrairão ou mesmo perceberão diferenças em seu aplicativo, mas se concentrarão no valor de seus dados.

Você deve comprar ou criar uma solução de análise incorporada?

A maioria das organizações decide comprar uma solução de análise incorporada já estabelecida para integrar ao software existente. Uma das principais razões pelas quais essa é a opção preferida é que comprá-la em vez de construí-la economiza tempo e dinheiro. Ele também permite que você libere os recursos e o tempo de seus desenvolvedores para que eles possam se concentrar em sua competência principal e no que sua empresa foi inicialmente projetada. Mas, dependendo das necessidades, recursos e orçamento do seu negócio, há prós e contras em ambas as decisões – vamos explorá-los:

Você deve construir?

👍 Small, fast projects  

Criar seus próprios recursos de análise internamente pode ser a melhor opção ao trabalhar em pequenos projetos com conjuntos limitados de requisitos, especialmente se a equipe de desenvolvimento em questão tiver um conjunto de habilidades relevantes e experiência anterior no desenvolvimento de soluções de análise e visualização de dados incorporadas.

👍 Total control  

Um dos argumentos mais convincentes para a construção é que ela permite que os gerentes de produto permaneçam totalmente no controle sobre todos os aspectos de seu aplicativo: não apenas sua funcionalidade, mas também sua aparência. Ao manter todos os aspectos do desenvolvimento internamente, as equipes de produto podem controlar a marca, a experiência do usuário e a funcionalidade.

👎 Development & maintenance  

Construir e manter uma plataforma de análise incorporada completa do zero não é uma tarefa fácil. Envolve uma compreensão profunda da análise de dados e muito trabalho. Para construir seu produto, você deve investir tempo e dinheiro no treinamento de uma equipe de desenvolvimento que pode não ter experiência anterior em análise incorporada.

👎 Cost  

Um custo significativo está associado à criação de análises incorporadas, que levam sete meses para serem concluídas em média. O custo médio estimado é de até US$ 350 mil (com base nos salários médios dos EUA). Isso inclui:

• 4 desenvolvedores de software por 7 meses
• 1 profissional de controle de qualidade por 7 meses
• 2 designers de UX/UI por 6 meses
• 1 cientista de dados por 1 mês

Em comparação, o preço padrão de uma solução incorporada começa em qualquer lugar de US$ 30 mil a US$ 75 mil por ano.

Você deve comprar?

👍 Focus on core product  

A principal desvantagem da abordagem de "construção" é que os desenvolvedores devem mudar seu foco do trabalho no produto principal para criar recursos complexos de análise incorporada. A compra economiza tempo e dinheiro em relação ao treinamento de uma equipe de desenvolvimento e elimina a necessidade de treinamento onde os recursos internos simplesmente não estão disponíveis.

👍 Maintenance  

Qualquer coisa construída internamente terá que ser apoiada internamente. Com a opção de compra, o suporte será fornecido por terceiros, por meio da nuvem, e os ISVs não precisarão alocar recursos para corrigir problemas se e quando eles ocorrerem. Até 90% do custo do software durante sua vida útil está vinculado a mantê-lo funcionando. Os custos de manutenção podem ser significativos.

👍 Faster time to market  

Com tempos médios de construção de sete meses ou mais, muitas equipes de produto decidem comprar uma solução de análise adicional devido à necessidade de lançar um produto o mais rápido possível. Em um mercado de SaaS altamente competitivo e com CEOs exigindo retorno rápido, comprar uma solução pré-construída e pronta para uso melhora drasticamente o tempo de lançamento no mercado.

👍 ROI  

O Analytics retorna US$ 13,01 para cada dólar gasto, de acordo com a Nucleus Research. Isso é um ROI de análise incorporada de 13:1 para você e para seus clientes quando você oferece análise incorporada em sua solução SaaS.

👍 Maximum security guarantees  

Os provedores de análise incorporada devem cumprir altos padrões de segurança de dados, cuja qualidade é avaliada por certificados de segurança SSL.

👎 Depending on the solution provider, you may be limited to basic dashboards and reports and have limited customization options. With this in mind, make sure to ask embedded analytics vendors the right questions to find out what you’ll get for the price they’re asking.  

Os 8 recursos de análise incorporados obrigatórios

As melhores soluções de análise incorporada oferecem muito mais do que apenas visualizações de dados. Aqui estão os 8 recursos obrigatórios que todo software de análise incorporado deve ter:

1. Simples e bonito

2. Recursos de autoatendimento

3. Visualizações de dados

4. Vinculação de painel

5. Análise de dados avançada

6. Combine com a aparência e a sensação

7. Parâmetros de URL do VS controlados por API

8. Arquitetura moderna

1. Simples e bonito

A maioria das ferramentas de análise de dados é tão complexa que os usuários precisam gastar semanas ou mais para se acostumar com elas e aprender a usá-las para que possam se beneficiar de seus recursos e capacidades. É por isso que escolher uma solução de análise incorporada simples deve ser uma prioridade para você – simples no sentido de que fornece uma interface intuitiva de arrastar e soltar para que os usuários possam obter um resultado positivo dela.

E deve ser lindo também – você vai incorporar essa ferramenta em seu produto e fornecê-la aos seus usuários, afinal, então você precisa ter certeza de que eles vão adorar.

2. Recursos de autoatendimento

Todos os seus usuários são diferentes. Cada um tem um caso de uso diferente para usar análises. Cada um tem um nível diferente de sofisticação quando se trata de análise. Não limite usuários experientes - e não sobrecarregue os iniciantes. Os recursos de autoatendimento de análise incorporados, como recursos de arrastar e soltar, pesquisa intuitiva e navegação, permitem que sua equipe e departamentos não técnicos analisem dados e criem relatórios de forma independente.

Estas são duas coisas principais que você deve procurar quando se trata de recursos de autoatendimento:

• Ofereça painéis e visualização fáceis de usar para seus usuários básicos.
• Habilite mais recursos de edição e personalização para seus usuários avançados.

3. Visualizações de dados

A visualização de dados refere-se a uma variedade de tipos de gráficos, e as melhores soluções de análise incorporadas permitem que você escolha entre muitos modelos pré-criados. Eles variam de uma coluna, rosca e funil a gráficos de bolhas, dispersão ou minigráficos, a gráficos mais avançados, como mapa de árvore ou mapeamento geoespacial. Os usuários também podem combinar essas várias visualizações para criar um painel lindamente integrado.

4. Vinculação do painel

A vinculação de painel permite que você conecte as visualizações em um painel com outros painéis ou URLs. Imagine que você deseja fornecer mais detalhes sobre as informações exibidas em uma visualização – você pode usar um painel totalmente novo para fazer isso. Isso pode ser muito útil nos dashboards do Company 360, por exemplo, onde você poderá estabelecer caminhos de análise top-down, onde você vai de uma visão geral de alto nível da realidade de um negócio para visões mais detalhadas com as especificidades.

5. Análise de dados rica

Não se contente em apenas visualizar dados. Obtenha insights mais profundos sem a necessidade de ser um cientista de dados!

Funções estatísticas– Em termos de análise de dados, a estatística é o uso da matemática para realizar análises técnicas de dados. Uma visualização básica, como um gráfico de pizza, pode fornecer algumas informações de alto nível, mas com estatísticas, você pode operar os dados de uma maneira muito mais orientada por dados e direcionada. Aqui estão algumas das principais funções estatísticas:

• Detecção de outliers– permite que os usuários detectem facilmente pontos em seus dados que são anomalias e diferem de grande parte de um conjunto de dados.
• Previsão de séries temporais– usando a função estatística de previsão de séries temporais, os usuários podem fazer previsões sobre valores futuros com base em dados históricos e tendências.
• Regressão linear– permite que os usuários vejam visualmente as tendências em seus dados, encontrando a relação entre duas variáveis e vendo uma aproximação linear dos dados – incluindo tendências futuras.

Detalhamento– O detalhamento leva o usuário de visões gerais para uma análise mais detalhada com um único clique.

Recursos de IA– Com a ajuda de algoritmos de aprendizado de máquina, a IA pode analisar dados automaticamente e revelar padrões, tendências e insights que podem ser usados pelos usuários para tomar melhores decisões baseadas em fatos. A IA facilita a compreensão dos dados usando NLG (Natural Language Generation).

A análise de dados avançados permite que você entenda e preveja melhor o comportamento do cliente e responda a perguntas específicas sobre seu mercado.

6. Combine com a aparência e a sensação

É prejudicial para os usuários finais quando as análises que estão sendo fornecidas em um aplicativo não parecem pertencer. Como se eles tivessem sido esbofeteados sem se importar com a aparência. Com o recurso de análise incorporada de marca branca, os usuários não se distrairão ou até mesmo perceberão diferenças em seu aplicativo, mas se concentrarão no valor dos dados. Os recursos de white label permitem que você personalize todos os elementos de UX (temas e estilo, redondeza versus esquadria, diálogos, etc.) para combinar com a experiência da sua marca.

7. Parâmetros de URL do VS orientados por API

Use um SDK real feito para desenvolvedores.  Com ele, você não é forçado a simplesmente incorporar iframes em seu aplicativo e não é forçado a configurar painéis com uma URL parametrizada.  Use código real com objetos reais e propriedades reais.

• Abordagem orientada por API para configurar painéis.
• Documentos, exemplos para .NET, React, jQuery e muito mais.

8. Arquitetura moderna

A experiência do desenvolvedor pode fazer ou quebrar uma implementação de análise incorporada. Seu fornecedor de BI precisa acompanhar a tecnologia moderna para simplificar para você.

• SDKs nativos que utilizam os recursos específicos de cada plataforma e fornecem uma experiência de usuário superior.
• APIs robustas para renderização de painéis, criação de painéis, links diretos em painéis e interface do usuário personalizada para aquisição de fonte de dados.
• Design de API moderno com recursos de distribuição multicanal.

Apresentando Reveal Embedded

Reveal solução de análise incorporada fornece às organizações as ferramentas de análise mais poderosas, flexíveis e com preços previsíveis do mercado. Reveal fornece aos desenvolvedores uma ampla gama de ferramentas de análise incorporadas altamente personalizáveis e fáceis de usar e visualizações de dados, que os usuários finais podem entender imediatamente. Essas ferramentas tornam seu aplicativo mais aderente e permitem que você se diferencie dos concorrentes.

Reveal oferece um preço único, simples e acessível que permite alcançar usuários ilimitados por aplicativo. Nossa estrutura de preços é acessível e transparente, o que significa que você pode prever exatamente o que pagará e, portanto, calcular melhor o ROI. Acreditamos em colaborar estreitamente com nossos clientes para garantir que as necessidades de seus usuários sejam atendidas em todas as etapas.

Nosso suporte de aplicativos oferece uma variedade de serviços de suporte contínuos sem custos adicionais, em conjunto com uma comunidade amigável 24 horas que pode responder a qualquer pergunta em nossos fóruns. Além disso, a transparência é um valor fundamental para o nosso negócio e nunca coletamos os dados de seus clientes. Quer saber mais? Solicite uma demonstração e veja como é fácil agir.