Comprensión del análisis integrado: definición, beneficios y casos de uso

¿Qué es el análisis integrado?

El análisis integrado es la capacidad tecnológica de incluir características y funciones de análisis como parte inherente de otra aplicación.

Según el estudio de mercado de inteligencia empresarial integrada Dresner Wisdom of Crowds® 2023, el uso actual de BI integrada es del 49 por ciento y los planes de adopción siguen siendo sólidos. Además, el ochenta y seis por ciento de los encuestados de la industria dicen que la BI integrada es crítica o muy importante.

Significado de análisis integrado

Una solución de análisis integrado para SaaS permite a los usuarios de una aplicación SaaS aprovechar el poder de la inteligencia empresarial para analizar los datos que crean dentro de sus aplicaciones. Esto elimina la necesidad de exportar datos sólo para importarlos a una herramienta de inteligencia empresarial independiente.

12 funciones cruciales de análisis integrado

1. Gráficos y paneles de autoservicio y fáciles de crear

Los usuarios deben tener la capacidad de crear sin esfuerzo visualizaciones de datos visualmente atractivas con solo apuntar y hacer clic. Un creador de gráficos de autoservicio intuitivo debe ser fácil de usar e incorporar elementos de creación de paneles para crear paneles e informes personalizados.

Descubra cómo Qrvey permitió a Impexium ingresar rápidamente al mercado y brindar análisis directamente a sus clientes. Ante la necesidad de reemplazar su plataforma de análisis obsoleta, Impexium buscó una solución moderna equipada con funcionalidades de autoservicio, diseño responsivo y procesos de datos automatizados.

2. Cualquier tipo de datos

Más del 70% de todos los datos comerciales nunca se utilizan para análisis porque la mayoría de las herramientas de análisis tradicionales solo funcionan con datos estructurados. Para obtener información vital, debe poder integrar todos sus datos, incluidas fuentes de datos semi y no estructurados, como formularios e imágenes.

3. Flujo de trabajo y automatización

Es fantástico si los usuarios pueden descubrir nuevos conocimientos con su plataforma de análisis, ¡pero mejor aún si la plataforma hace los descubrimientos por los usuarios! La automatización puede alertar a los usuarios cuando se cumplen las condiciones y se pueden activar flujos de trabajo si se exceden los umbrales.

Con los creadores de flujos de trabajo de autoservicio, incluso los usuarios no técnicos pueden automatizar fácilmente tareas comunes y hacer que las cosas sucedan en el momento en que las condiciones cambian. La automatización se puede activar automáticamente a medida que se reciben nuevos datos o cuando se alcanzan las métricas y umbrales definidos por el usuario, lo que permite crear todos los nuevos tipos de aplicaciones basadas en datos.

Agregue una poderosa lógica empresarial a sus flujos de trabajo y aplicaciones con reglas condicionales y modelos de aprendizaje automático. Sólo con la automatización su plataforma de análisis podrá funcionar para usted las 24 horas del día.

4. Información que se puede compartir

Una vez que los usuarios hayan obtenido información valiosa, deberían poder compartirla y difundirla fácilmente. Busque funciones como la capacidad de crear informes de varias páginas y pestañas que incluyan interactividad total y seguridad de datos integrada. Con las funciones de implementación de contenido, puede implementar plantillas y paneles para inquilinos específicos a su propio ritmo.

5. Interactividad como Drill Down y Drill Through

Los usuarios deberían poder interactuar con los informes para acceder fácilmente a información adicional según sea necesario. La profundización lleva a los usuarios de un nivel alto a uno más granular, lo que les permite profundizar en los datos, por ejemplo, de un país a otro. La obtención de detalles lleva al usuario a un informe relevante para los datos que se están analizando y pasa a otro informe mientras sigue analizando el mismo conjunto de datos. Finalmente, las opciones de filtrado avanzadas permiten a los usuarios refinar los datos que se muestran en los informes.

6. Seguridad de datos y controles de acceso administrados

La seguridad a nivel de registros y columnas permite a los administradores restringir el acceso a los datos a niveles granulares en un conjunto de datos, de modo que cada usuario obtenga solo la información que está autorizado a ver. Otorgue acceso a datos, conocimientos y aplicaciones según el rol de cada usuario.

Las herramientas y funciones de seguridad deben admitir aplicaciones SaaS multiinquilino e idealmente heredarán su modelo de seguridad , incluidas todas sus reglas y políticas. Integre fácilmente análisis en su aplicación SaaS con inicio de sesión único.

7. Implementable en su entorno de plataforma SaaS

Poder implementar el software de análisis integrado en entornos privados para obtener la máxima seguridad de los datos es una característica crucial para mantener el control sobre los datos. Además, este método heredará sus políticas de seguridad existentes en lugar de obligarlo a depender de un tercero para administrar sus datos.

Al implementarlo en SU nube, sus datos nunca salen de su cuenta, lo que le permite mantener sus datos en su entorno bajo su control.

Para adaptarse a los ciclos de vida de desarrollo de software (SDLC), también debería poder implementar en repositorios de código y múltiples entornos de desarrollo .

8. Etiquetado blanco y personalización de la interfaz de usuario

Hay muchos beneficios al incorporar un producto de terceros en lugar de crearlo todo internamente. Pero sus clientes no necesitan saberlo. Los análisis integrados deben ser totalmente personalizables, incluida la actualización del aspecto con CSS y temas para garantizar una integración perfecta con su aplicación SaaS. La experiencia del usuario debe ser consistente y el análisis integrado de marca blanca es el camino a seguir.

El estudio de mercado de inteligencia empresarial Dresner Wisdom of Crowds ® reconoce la importancia de las capacidades de personalización. El estudio califica a los proveedores utilizando un modelo de evaluación de 33 criterios, que incluye "personalización y extensibilidad" dentro de la categoría de "calidad y utilidad del producto".

9. Multiinquilino nativo

La multiinquilino lista para usar es esencial para los casos de uso de SaaS. Esto también afecta directamente el tiempo de comercialización, ya que muchas soluciones requieren un amplio desarrollo personalizado para forzar la multiinquilino. Obtenga más información sobre la arquitectura multiinquilino para análisis integrados.

10. Licencias de usuario ilimitadas

Predecir el uso dentro de una aplicación SaaS es casi imposible, por lo que una solución ideal proporcionará licencias de usuario ilimitadas. La mayoría de las soluciones de inteligencia empresarial tradicionales solo pueden ofrecer licencias de usuario y eso tiende a obstaculizar la adopción. Las licencias basadas en el usuario son un importante generador de costos que puede impedirle lograr un retorno de la inversión positivo.

11. Todo es integrable

Una solución de análisis integrada adecuada debe proporcionar múltiples componentes que sean completamente integrables mediante Javascript y evitando iframes para una experiencia de usuario perfecta. Debería poder incorporar widgets de paneles y gráficos, creadores de paneles y gráficos, gestión de datos, gestión de reglas de automatización y más.

12. Fácil integración de datos

Los conectores de bases de datos prediseñados y las API fáciles de usar son esenciales para una integración rápida y un tiempo de comercialización rápido. Además, el soporte nativo para datos estructurados (SQL) y semiestructurados (NoSQL) significa más flexibilidad, lo que reduce la necesidad de transformaciones inútiles y procesamiento desperdiciado.

Beneficios del análisis integrado

Los análisis integrados para aplicaciones SaaS pueden proporcionar ventajas significativas tanto para el proveedor de software como para los usuarios finales. Al incorporar capacidades de análisis como paneles, informes e información predictiva en una aplicación SaaS, los proveedores pueden mejorar sus ofertas y proporcionar valor adicional a los clientes.

Aumentar los ingresos

Monetizar el análisis de varias maneras, a través de niveles de usuario premium que desbloquean capacidades más avanzadas, productos complementarios que amplían la funcionalidad y servicios profesionales para ayudar a los clientes a analizar sus datos junto con profesionales. Esto presenta nuevas fuentes de ingresos más allá de las suscripciones de software estándar.

Paddle, un proveedor de infraestructura de pagos para empresas SaaS, realizó un estudio de 512 empresas SaaS que mostró que la monetización era cuatro veces más eficiente que la adquisición para mejorar el crecimiento y dos veces más eficiente que los esfuerzos para mejorar la retención .

Mejorar la satisfacción y el compromiso del cliente

Ofrezca a los clientes una experiencia de usuario intuitiva y fluida. Permítales acceder e interactuar con datos e información dentro de su flujo de trabajo sin tener que cambiar a una herramienta o plataforma de análisis independiente.

Aumentar la satisfacción del cliente y las tasas de retención

Proporcione a los clientes información valiosa para ayudarlos a resolver problemas y alcanzar sus objetivos. Las puntuaciones NPI más altas se obtienen al permitir a los usuarios obtener respuestas a sus preguntas rápidamente sin necesidad de conocimientos técnicos ni de abandonar el software. Además, cuanto más pueden hacer los usuarios con una aplicación SaaS, más confían en ella. A medida que los clientes estén satisfechos con su aplicación y confíen en ella como una herramienta integral en su negocio, es probable que sigan siendo clientes leales.

Diferenciarse de los competidores

Ofrezca una propuesta de valor única e innovadora que pueda ayudar a sus usuarios a mejorar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento.

Accede a datos en tiempo real.

La integración de análisis también permite el acceso a datos en tiempo real dentro del entorno de aplicaciones en el que los usuarios ya están trabajando. En lugar de exportar datos para analizarlos en otra herramienta, la información está disponible inmediatamente dentro del flujo de trabajo. Esto conduce a aplicaciones más pegajosas en las que los usuarios confían más como única fuente de verdad.

Evite construir internamente y manténgase enfocado en su hoja de ruta.

Cada hora que dedica a agregar análisis a su software es una hora que no dedica a concentrarse en su diferenciación competitiva principal (¡eso supone que no es un proveedor de análisis como Qrvey!). La creación de análisis también supondrá un lastre para toda la hoja de ruta de su producto como recursos valiosos. son desviados lentamente. Al incorporar la funcionalidad de análisis de un proveedor externo, evita la creación interna y acelera su tiempo de comercialización. La compra de un producto de terceros también reduce los costos de desarrollo.

¿Cuáles son los desafíos y trampas comunes de la analítica integrada?

Tarifas de servidor y licencias basadas en usuarios

Es posible que algunas soluciones de BI tradicionales que comenzaron dependiendo de las instalaciones del servidor aún requieran una licencia para cada servidor en el que esté instalado su software. Intentar integrarse con un proceso de desarrollo de software o escalar un clúster se vuelve prohibitivo con el tiempo.

Además, las licencias basadas en el usuario son un importante generador de costos y, a menudo, un costo subestimado con el tiempo. Las empresas que intentan “empezar poco a poco” rara vez obtienen el retorno de la inversión (ROI).

Acceso y sincronización de datos

Lo más probable es que su aplicación utilice más de un tipo de datos... y si no lo hace ahora, ciertamente podría hacerlo en el futuro. Por lo tanto, su solución de análisis debe poder trabajar con cualquier tipo de datos y manejar la complejidad de combinar múltiples fuentes.

Al incorporar análisis, no querrás quedarte encerrado en una arquitectura o tener que pasar por la molestia de limar una clavija cuadrada para que quepa en un agujero redondo.

Lea acerca de cómo Qrvey ayudó a Global K9 a superar la dificultad de analizar todos los datos recopilados mediante captura de video. Con Qrvey, Global K9 pudo demostrar definitivamente a las aerolíneas y agencias gubernamentales que sus equipos caninos pueden procesar de forma segura más toneladas de carga que las tecnologías tradicionales de rayos X.

Forzar la transferencia de datos a una nube de terceros

Una solución ideal mantiene sus datos justo donde están... en su entorno bajo su control. Deberá realizar una auditoría de seguridad integral si envía los datos de su cliente a una nube de terceros.

Sin soporte para entornos de desarrollo

Como empresa SaaS, tiene un ciclo de vida de desarrollo diferente al de un departamento de TI interno en una gran empresa. Cuando no puede instalar su software de análisis integrado en varios entornos de desarrollo, está arriesgando su experiencia de producción y, en última instancia, su experiencia de usuario.

Falta de escalabilidad y rendimiento integrados

Quiere que su aplicación SaaS crezca y se expanda, pero las soluciones de análisis integradas que no se escalan fácilmente o de forma nativa a menudo crean un cuello de botella cuya solución resulta costosa. Idealmente, debería poder escalar sin una reconstrucción costosa y que requiera mucho tiempo. A medida que su aplicación crece, el aumento de los costos debe ser proporcional al crecimiento. Para lograr el siguiente 15% de crecimiento no deberíamos aumentar los costos en un 80%.

Además, aunque se escala para adaptarse al crecimiento, la latencia no debería aumentar.

No preparado para IA

Muchas soluciones ofrecen alguna funcionalidad que integra la IA, pero el acrónimo AI suele utilizarse de forma bastante vaga. Asegúrese de que sea algo que agregue valor a largo plazo, ya que la tecnología de inteligencia artificial avanza rápidamente.

Incrustaciones de iFrame

Si bien muchas herramientas de BI pueden incorporar paneles y algunas pueden incorporar widgets individuales (gráficos), la funcionalidad no satisface las necesidades de los proveedores de SaaS. Por ejemplo, muchas herramientas de BI tradicionales dependen de iFrames para sus incrustaciones. La mayoría de los equipos de seguridad de la información tienen dificultades para aprobar soluciones basadas en iFrame debido a problemas de seguridad. Los paneles de control basados en iFrame rara vez responden a dispositivos móviles.

Otros que sí admiten widgets de JavaScript pueden carecer de opciones de personalización. Algunos proveedores ofrecerán una combinación de widgets basados en JavaScript y iFrame, lo que complica aún más la integración en una aplicación SaaS. Los widgets basados en Javascript son el método preferido.

Casos de uso de análisis integrados

Las aplicaciones SaaS existen hoy en día en todas las industrias, por lo que los análisis integrados satisfacen una gran necesidad en cualquier industria. Se espera que casi todas las aplicaciones SaaS tengan una sólida oferta de análisis, por lo que si solo ofrece paneles de control estáticos y genéricos, es probable que sus clientes quieran más. A continuación se presentan algunos casos de uso populares en la industria.

Análisis integrado para aplicaciones SaaS

Las funciones de generación de informes para análisis SaaS dentro de aplicaciones SaaS pueden parecer algo que está en juego, pero a menudo es un área en la que las empresas SaaS pueden diferenciarse de su competencia. Qrvey permite a las empresas SaaS crear productos más completos y lanzarlos al mercado más rápido, al tiempo que reducen los costos de desarrollo.

La creación de análisis integrados internamente es una característica que consume mucho tiempo y requiere mucha hoja de ruta y que las empresas de SaaS no necesitan implementar.

Análisis sanitario

Centrándose en la seguridad, las soluciones de análisis de atención médica de Qrvey permiten a los equipos analizar datos dentro de su entorno de nube.

Las soluciones sanitarias suelen incluir varios tipos de datos: SQL, NoSQL y fuentes de datos no estructurados, como formularios e imágenes. Es vital conectarse a cualquier fuente de datos , incluidos los registros médicos de pacientes que cumplen con FHIR. Para obtener información completa, debe analizar múltiples fuentes de datos de atención médica en un solo panel. Su solución de análisis debe cumplir totalmente con los estándares de registros médicos de pacientes HL7 FHIR para integrarse con las herramientas de análisis de atención médica.

Al analizar una amplia gama de fuentes de datos, puede obtener información sobre el rendimiento de toda una práctica. Descubra las tendencias de los pacientes ingiriendo y analizando datos analíticos de FHIR y realizando análisis granulares. Analice los datos de los pacientes para encontrar patrones, predecir riesgos para la salud y crear planes de tratamiento. Los análisis pueden ayudar a los médicos a diagnosticar enfermedades con mayor precisión y rapidez mediante el uso de algoritmos y aprendizaje automático para analizar síntomas, resultados de pruebas e imágenes médicas. Los análisis también pueden ayudar a los médicos a brindar atención personalizada y proactiva a sus pacientes , como identificar a los pacientes que están en riesgo de desarrollar ciertas enfermedades y brindar medidas preventivas.

Para los ensayos clínicos , puede examinar grandes volúmenes de datos para detectar tendencias tempranamente con una automatización integral y analizar el gasto de los ensayos en tiempo real. Mejore la calidad de la atención recopilando comentarios de los pacientes en tiempo real y analizando los resultados a medida que llegan los datos. Impulse la toma de decisiones basada en evidencia al permitir a los investigadores y formuladores de políticas analizar grandes cantidades de datos clínicos para identificar tendencias, evaluar la efectividad del tratamiento y desarrollar directrices para las mejores prácticas.

Las organizaciones sanitarias también pueden utilizar la analítica para mejorar la eficiencia operativa . Los conocimientos obtenidos del análisis del flujo de pacientes, la productividad del personal y el uso de equipos pueden identificar cuellos de botella, retrasos o desperdicios, y conducir a una mayor eficiencia y una reducción de costos.

Detecte y prevenga fraudes y abusos mediante el análisis de datos de reclamos para identificar actividades sospechosas, como irregularidades en la facturación, reclamos duplicados o diagnósticos falsos. Este enfoque puede ahorrar dinero a las organizaciones sanitarias y proteger a los pacientes de procedimientos o tratamientos innecesarios.

Los análisis también pueden permitir a los proveedores de atención médica predecir los resultados de los pacientes y anticipar las necesidades de atención médica. El análisis de información, como registros médicos, recetas o datos sobre el estilo de vida, puede ayudar a los médicos a encontrar pacientes de alto riesgo que puedan necesitar atención o chequeos adicionales. Este enfoque proactivo puede permitir intervenciones oportunas, reducir los reingresos hospitalarios y mejorar la satisfacción del paciente. El análisis predictivo también puede ayudar a los proveedores de atención médica a pronosticar la oferta y la demanda, lo que resulta en una mejor planificación y asignación de recursos.

Análisis financiero

Transforme sus datos financieros en conocimientos prácticos con software de análisis financiero . La visualización de datos financieros permite una comprensión e interpretación más sencilla de conjuntos de datos complejos . En lugar de descifrar números y tablas, las representaciones visuales brindan una comprensión más intuitiva de las tendencias y el desempeño financieros. Con visualizaciones interactivas, los usuarios pueden manipular y explorar datos financieros, descubriendo conocimientos y patrones ocultos que pueden no ser evidentes en los formatos tabulares tradicionales. Al incorporar análisis interactivos directamente en las plataformas financieras, puede brindar a los usuarios acceso inmediato a análisis dentro de sistemas familiares y acelerar el tiempo de generación de valor.

Las organizaciones financieras informan que pagan más de cuatro dólares en la lucha contra el fraude por cada dólar de pérdida por fraude , lo que abre una gran oportunidad para que análisis más inteligentes descubran posibles fraudes . La IA en particular tiene un gran potencial para identificar patrones y reducir los falsos positivos. Qrvey se conecta directamente a la suite de IA de AWS para potenciar el aumento del aprendizaje automático en tiempo real para el software de análisis financiero.

Con el análisis granular de grandes conjuntos de datos, puede descubrir tendencias y encontrar anomalías . Al conectarse a cualquier tipo de datos (SQL, NoSQL y fuentes de datos no estructurados como formularios e imágenes), puede analizar múltiples fuentes de datos financieros en un solo panel. Combine fuentes de datos para unificar el software financiero y obtener información sobre el rendimiento en toda la organización.

Con la máxima seguridad de los datos, los equipos pueden analizar de forma segura datos confidenciales , desde registros individuales hasta el desempeño completo de la práctica financiera, todo dentro de su plataforma SaaS.

Con una capa API diseñada para un desarrollo rápido, los datos se pueden enviar directamente desde la fuente para su análisis en tiempo real dentro de su solución de software de analista financiero. La automatización y las alertas lo ayudan a mantenerse actualizado y mantener sus procesos en línea.

Soluciones de análisis logístico

Las organizaciones generan grandes cantidades de datos sobre la adquisición, el procesamiento, la distribución y el transporte de bienes. En particular, los sensores de IoT utilizados para monitorear equipos de fabricación y logística generan grandes volúmenes de datos. El análisis de la cadena de suministro implica recopilar y analizar datos en toda la cadena de suministro para ganar visibilidad, identificar conocimientos y optimizar la planificación y ejecución. Cuando se integran en aplicaciones de la cadena de suministro, las soluciones de análisis logístico le permiten obtener conocimientos y extraer valor real de esa gran cantidad de información . Mejore las operaciones con una mejor planificación y previsión de procesos.

La IA está cambiando la cara de las plataformas de análisis de la cadena de suministro. La IA y el aprendizaje automático pueden automatizar el análisis de grandes volúmenes de datos históricos y proporcionar información en tiempo real, así como toma de decisiones con visión de futuro . Los datos RFID también se pueden analizar para optimizar el espacio en los estantes, fijar precios dinámicos y prevenir la falta de existencias. Haga el uso más eficiente del espacio del almacén .

Los análisis de transporte y las tecnologías GPS pueden permitirle minimizar las distancias de viaje, reducir el consumo de combustible y mejorar la eficiencia de la conducción. El software de análisis logístico puede revelar rápidamente patrones y tendencias y ofrecer una lógica de decisión integrada para mejorar la eficiencia, aumentar la productividad y reducir drásticamente los costos en todo lo que hace.

Soluciones de análisis de TI y ciberseguridad

Los proveedores de software de TI son el pegamento que ayuda a las empresas a planificar, ejecutar y completar transformaciones digitales exitosas. Según el informe Estado de SaaSOps 2023 de BetterCloud, las organizaciones utilizan ahora un promedio de 130 aplicaciones . Esto representa un aumento del 18% con respecto al año anterior, a pesar de que el 40% de los profesionales de TI dijeron que consolidaron aplicaciones SaaS redundantes.

A medida que se ha disparado el número de servicios en la nube, también ha crecido la complejidad de las opciones de integración. Con una complejidad sustancial en la era de la transformación digital, la necesidad de soluciones de análisis de TI potentes, flexibles y escalables continúa aumentando.

Las plataformas de ciberseguridad deben descubrir configuraciones erróneas y detectar indicadores de compromiso para mitigar los riesgos, pero desafortunadamente, a menudo están plagadas de falsos positivos. Al permitir el análisis integrado de datos en tiempo real, las plataformas de ciberseguridad pueden mejorar la precisión.

Con la explosión de las aplicaciones SaaS, los costos de TI también están aumentando. Los análisis pueden dotar a las organizaciones de la información necesaria para reducir costos innecesarios y garantizar que se optimice el gasto. Además, cuantifique el valor empresarial de TI para demostrar el retorno de la inversión.

Los análisis también pueden proporcionar KPI vitales , como el tiempo de respuesta del sistema, la disponibilidad y la satisfacción del usuario. Optimice los procesos de TI , como la gestión de incidentes, y prediga las necesidades futuras de recursos de TI en función de las previsiones de demanda.

Requisitos de análisis integrados

Para admitir un conjunto de funciones de análisis sólidas dentro de una aplicación SaaS, la capa de datos primero debe estar lista para manejar informes de múltiples inquilinos.

Capa de datos multiinquilino

Tener una base de datos o un almacén de datos estándar y listo para usar no es suficiente para lograr una función de análisis integrada multiinquilino. Necesitará un lago de datos multiinquilino que maneje la seguridad, el mapeo de roles y permisos, y un conjunto de API fácil de usar para que la integración sea rápida.

Poder alojar esta solución usted mismo también es clave para lograr la seguridad que requieren la mayoría de las empresas SaaS. Si bien no faltan sistemas de gestión de datos de alojamiento en la nube de terceros, tan pronto como sus datos abandonan su entorno, suponen un riesgo de seguridad. ¿Estás listo para ser responsable de una plataforma de terceros?

Y dado que hoy en día los datos provienen de muchas fuentes, la flexibilidad de la solución de datos se convierte en una cuestión importante.

• ¿Obliga a todos los inquilinos a utilizar el mismo modelo de datos o se puede personalizar?
• ¿Solo funciona con datos estructurados/relacionales o puede manejar datos semi/no estructurados?
• ¿Solo funciona con conectores de datos prediseñados o existe una API para impulsar intervalos personalizados?

Visualizaciones frontales

Tener paneles de control integrados no es suficiente. Para obtener verdaderos análisis integrados dentro de una aplicación SaaS multiinquilino, necesitará:

• Visualizaciones de datos integradas: paneles completos Y gráficos individuales
• Constructores de paneles integrados
• Constructores de gráficos integrados
• Componentes de Javascript, no iFrames
• Compatibilidad con etiquetas blancas: controles CSS completos, no solo cambios de logotipos
• Automatización y alertas que los usuarios pueden construir ellos mismos.

¿Qué son los widgets de datos integrados?

Los widgets son aplicaciones sencillas e intuitivas independientes del cuerpo de un sitio web o dispositivo, pero que se integran fácilmente en él. Los tipos de widgets incluyen información, recopilación, control e híbridos. Los widgets de datos muestran un objeto o una lista de objetos que utilizan datos en vivo que pueden programarse para responder a la identidad del sitio web. Los tipos de widgets de datos incluyen vista de datos, cuadrícula de datos, cuadrícula de plantilla y vista de lista.

Inteligencia empresarial (BI) tradicional frente a análisis integrado

La mayoría de las empresas de BI se fundaron entre 2000 y 2010 y estaban dirigidas a empresas que necesitaban analizar datos internamente. SaaS aún no era la fuerza dominante que es hoy, por lo que estos sistemas fueron diseñados para instalarse en servidores propiedad de cada cliente y administrados por un administrador de bases de datos del departamento de TI.

En “Cómo seleccionar un producto de análisis integrado”, escribe el autor Wayne Eckerson: “La mayoría de las herramientas de BI no fueron diseñadas para integrarse; convertir un producto comercial independiente en uno que pueda integrarse fácilmente en entornos de un solo inquilino y de múltiples inquilinos con total fidelidad es un desafío”.

A medida que la cantidad de productos SaaS que utiliza cada empresa se ha disparado, los proveedores de análisis han tenido dificultades para pasar de un producto de software centrado en el servidor a un producto centrado en la nube. Las siguientes son cuatro formas principales en que se comparan el análisis integrado y el BI integrado:

Elegir la solución adecuada

La solución de análisis integrada adecuada depende de varios factores, pero, según nuestra experiencia, la solución exitosa dependerá

• incluya un lago de datos multiinquilino diseñado específicamente para análisis multiinquilino.
• una experiencia de usuario intuitiva
• Ser implementado y autohospedado para maximizar la seguridad de los datos.
• tener un conjunto de API robusto
• tener capacidades completas de marca blanca
• Lo más importante es permitir a los usuarios de SaaS analizar datos de acuerdo con sus propios procesos de negocio.

Aplicaciones de análisis integradas

Qrvey es la única solución completa de análisis integrado para SaaS que agrega rápidamente una capa de análisis moderna con capacidades ricas que son fácilmente configurables para todo tipo de usuarios. Al utilizar la plataforma de Qrvey para incorporar análisis en sus productos, las empresas de SaaS pueden ofrecer mayor valor, desbloquear nuevas fuentes de ingresos y garantizar una mayor lealtad de los clientes.

A diferencia de las soluciones de BI tradicionales, que normalmente requieren la integración de numerosas funciones separadas, Qrvey ofrece una plataforma completa, sin código, de extremo a extremo que se implementa completamente dentro de los entornos de nube de nuestros clientes, lo que reduce el tiempo y el costo de desarrollo, implementación y mantenimiento.

Es la mejor plataforma de análisis integrada creada específicamente para entornos nativos de la nube, que aprovecha lo mejor de la tecnología de la nube para ofrecer una implementación rápida de análisis de autoservicio en cualquier tipo de datos. La plataforma de Qrvey crea la solución de análisis integrado más rentable del mercado, impulsada por un equipo con décadas de experiencia en la industria del análisis. Qrvey ha sido reconocido como líder por Dresner Advisory Services y votado como de alto desempeño en G2.

El proceso de incorporación de análisis

A continuación se describe el proceso de incorporación inicial para nuevos clientes de la plataforma Qrvey que ejecuta AWS como plataforma de infraestructura.

Instalar el software Qrvey

1. Configurar entornos de AWS
2. Instalar y configurar la plataforma Qrvey en AWS
3. Cree su primera aplicación Qrvey en Qrvey Composer, una aplicación basada en web utilizada por analistas de datos para crear y administrar conjuntos de datos, visualizaciones y paneles para compartir con usuarios externos.

Crear una nueva aplicación

La plataforma Qrvey ofrece una amplia gama de funciones que se pueden utilizar en una aplicación Qrvey, incluidos formularios web, conexiones de datos, análisis y automatización.

• Crear una conexión a una fuente de datos

• Crear un conjunto de datos

• Cree un panel con gráficos

• Publicar la aplicación

• Compartir la aplicación con la organización.

• Incruste la aplicación Qrvey en su aplicación host

  
  

Qrvey se implementa en su entorno de AWS, lo que le permite mantener el sistema Qrvey dentro de la región de AWS y la VPC que desee.

Lea más sobre por qué las empresas de SaaS eligen Qrvey para análisis integrados.