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Noções básicas sobre análise incorporada: definição, benefícios e casos de usopor@goqrvey
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Noções básicas sobre análise incorporada: definição, benefícios e casos de uso

por Qrvey18m2024/03/06
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A análise incorporada integra recursos analíticos diretamente nos aplicativos, oferecendo benefícios como experiência aprimorada do usuário, insights em tempo real e maiores fluxos de receita. Os principais recursos incluem painéis de autoatendimento, segurança de dados e etiqueta branca. A escolha da solução certa envolve considerar a facilidade de uso do desenvolvedor, a estrutura de custos, a arquitetura e a disponibilidade dos dados. O processo de integração requer instalação, configuração, construção de aplicativos e incorporação no software host.
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O que é análise incorporada?

Análise incorporada é a capacidade tecnológica de incluir recursos e funções analíticas como parte inerente de outro aplicativo.


De acordo com o Dresner Wisdom of Crowds® 2023 Embedded Business Intelligence Market Study, o uso atual de BI incorporado está em 49% e os planos de adoção permanecem fortes. Além disso, oitenta e seis por cento dos entrevistados do setor dizem que o BI incorporado é crítico ou muito importante.

Significado de análise incorporada

Uma solução analítica incorporada para SaaS permite que os usuários de um aplicativo SaaS aproveitem o poder da inteligência de negócios para analisar os dados que criam dentro de seus aplicativos. Isso elimina a necessidade de exportar dados apenas para importá-los para uma ferramenta de business intelligence separada.


12 recursos cruciais de análise incorporada

1. Gráficos e painéis de autoatendimento e fáceis de construir

Os usuários devem ter a capacidade de criar facilmente visualizações de dados visualmente atraentes com apenas um apontar e clicar. Um construtor de gráficos intuitivo e de autoatendimento deve ser fácil de usar e incorporar elementos do construtor de painel para criar painéis e relatórios personalizados.


Saiba como a Qrvey capacitou a Impexium para entrar rapidamente no mercado e fornecer análises diretamente aos seus clientes. Diante da necessidade de substituir sua plataforma analítica desatualizada, a Impexium buscou uma solução moderna equipada com funcionalidades de autoatendimento, design responsivo e processos de dados automatizados.

2. Qualquer tipo de dados

Mais de 70% de todos os dados de negócios nunca são usados para análise porque a maioria das ferramentas analíticas tradicionais só funcionam com dados estruturados. Para obter insights vitais, você deve ser capaz de integrar todos os seus dados, incluindo fontes de dados semi e não estruturadas, como formulários e imagens.

3. Fluxo de trabalho e automação

É ótimo se os usuários puderem descobrir novos insights com sua plataforma de análise – mas melhor ainda se a plataforma fizer a descoberta para os usuários! A automação pode alertar os usuários quando as condições forem atendidas e os fluxos de trabalho podem ser acionados se os limites forem excedidos.


Com os criadores de fluxo de trabalho de autoatendimento, até mesmo usuários não técnicos podem automatizar facilmente tarefas comuns e fazer as coisas acontecerem no momento em que as condições mudam. A automação pode ser acionada automaticamente à medida que novos dados são recebidos ou quando métricas e limites definidos pelo usuário são atingidos, permitindo a criação de todos os novos tipos de aplicativos baseados em dados.


Adicione lógica de negócios poderosa aos seus fluxos de trabalho e aplicativos com regras condicionais e modelos de ML. Somente com a automação sua plataforma analítica poderá trabalhar para você 24 horas por dia.

4. Insights compartilháveis

Depois que os usuários obtiverem insights valiosos, eles deverão ser capazes de compartilhá-los e divulgá-los facilmente. Procure recursos como a capacidade de criar relatórios de várias páginas e várias guias que incluam interatividade total e segurança de dados integrada. Com recursos de implantação de conteúdo, você pode implementar modelos e painéis para locatários específicos em seu próprio ritmo.

5. Interatividade como Drill Down e Drill Through

Os usuários devem poder interagir com os relatórios para acessar facilmente informações adicionais conforme necessário. O detalhamento leva os usuários de um nível alto para um mais granular, permitindo que os usuários se aprofundem nos dados, por exemplo, de país para estado. O drill through leva o usuário a um relatório relevante aos dados que estão sendo analisados, passando para outro relatório enquanto ainda analisa o mesmo conjunto de dados. Por fim, as opções avançadas de filtragem permitem aos usuários refinar os dados exibidos nos relatórios.

6. Segurança de dados e controles de acesso gerenciados

A segurança em nível de registro e coluna permite que os administradores restrinjam o acesso aos dados em níveis granulares em um conjunto de dados, para que cada usuário obtenha apenas as informações que está autorizado a ver. Conceda acesso a dados, insights e aplicações de acordo com a função de cada usuário.


As ferramentas e recursos de segurança devem oferecer suporte a aplicativos SaaS multilocatários e, idealmente, herdarão seu modelo de segurança , incluindo todas as suas regras e políticas. Integre perfeitamente análises em seu aplicativo SaaS com logon único.

7. Implantável em seu ambiente de plataforma SaaS

Ser capaz de implantar o software analítico integrado em ambientes privados para máxima segurança de dados é um recurso crucial para manter o controle sobre os dados. Além disso, esse método herdará suas políticas de segurança existentes, em vez de forçá-lo a confiar em terceiros para gerenciar seus dados.


Ao implantar na SUA nuvem, seus dados nunca saem da sua conta, permitindo que você mantenha seus dados em seu ambiente sob seu controle.


Para se adequar aos ciclos de vida de desenvolvimento de software (SDLC), você também deve ser capaz de implantar em repositórios de código e em vários ambientes de desenvolvimento .

8. Etiqueta em branco e personalização da interface do usuário

Há muitos benefícios em incorporar um produto de terceiros em vez de construir tudo internamente. Mas seus clientes não precisam saber. A análise incorporada deve ser totalmente personalizável, incluindo a atualização da aparência com CSS e temas para garantir uma integração perfeita em seu aplicativo SaaS. A experiência do usuário deve ser consistente e a análise incorporada de marca branca é o caminho a percorrer.


O estudo de mercado de Business Intelligence da Dresner Wisdom of Crowds® reconhece a importância das habilidades de personalização. O estudo avalia os fornecedores usando um modelo de avaliação de 33 critérios, incluindo “personalização e extensibilidade” na categoria “qualidade e utilidade do produto”.

9. Multilocação nativa

A multilocação pronta para uso é essencial para casos de uso de SaaS. Isso também afeta diretamente o tempo de lançamento no mercado, já que muitas soluções exigem amplo desenvolvimento personalizado para forçar a multilocação. Saiba mais sobre arquitetura multilocatário para análises incorporadas.

10. Licenciamento de usuário ilimitado

Prever o uso em um aplicativo SaaS é quase impossível, portanto, uma solução ideal fornecerá licenciamento de usuário ilimitado. A maioria das soluções tradicionais de business intelligence só pode oferecer licenciamento de usuário e isso tende a ser um obstáculo à adoção. O licenciamento baseado no usuário é um fator de custo significativo que pode impedir que você obtenha um ROI positivo.

11. Tudo é incorporável

Uma solução analítica incorporada adequada deve fornecer vários componentes que sejam totalmente incorporáveis usando Javascript e evitando iframes para uma experiência de usuário perfeita. Você deve ser capaz de incorporar widgets de painel e gráfico, construtores de painel e gráfico, gerenciamento de dados, gerenciamento de regras de automação e muito mais.

12. Fácil integração de dados

Conectores de banco de dados pré-construídos e APIs fáceis de usar são essenciais para uma integração rápida e um tempo de lançamento no mercado rápido. Além disso, o suporte nativo para dados estruturados (SQL) e semiestruturados (NoSQL) significa mais flexibilidade, reduzindo a necessidade de transformações inúteis e desperdício de processamento.


Benefícios da análise incorporada

A análise incorporada para aplicativos SaaS pode fornecer vantagens significativas tanto para o fornecedor de software quanto para os usuários finais. Ao incorporar recursos analíticos como painéis, relatórios e insights preditivos em um aplicativo SaaS, os fornecedores podem aprimorar suas ofertas e fornecer valor adicional aos clientes.

Aumentar a receita

Monetizar análises de diversas maneiras, por meio de níveis de usuários premium que desbloqueiam recursos mais avançados, produtos complementares que ampliam a funcionalidade e serviços profissionais para ajudar os clientes a analisar seus dados junto com profissionais. Isto apresenta novos fluxos de receita além das assinaturas de software padrão.


A Paddle, fornecedora de infraestrutura de pagamentos para empresas de SaaS, conduziu um estudo com 512 empresas de SaaS mostrando que a monetização foi quatro vezes mais eficiente do que a aquisição para melhorar o crescimento e duas vezes mais eficiente do que os esforços para melhorar a retenção .

Aumente a satisfação e o envolvimento do cliente

Forneça aos clientes uma experiência de usuário perfeita e intuitiva. Permita que eles acessem e interajam com dados e insights em seu fluxo de trabalho sem precisar mudar para uma ferramenta ou plataforma de análise separada.

Aumente a satisfação do cliente e as taxas de retenção

Forneça aos clientes insights valiosos para ajudá-los a resolver problemas e atingir seus objetivos. Pontuações mais altas de NPI resultam da capacitação dos usuários para obter respostas às suas perguntas rapidamente, sem a necessidade de habilidades técnicas ou de sair do software. Além disso, quanto mais os usuários puderem fazer com um aplicativo SaaS, mais eles confiarão nele. À medida que os clientes ficam satisfeitos com seu aplicativo e confiam nele como uma ferramenta integral em seus negócios, é provável que continuem sendo clientes fiéis.

Diferencie-se dos concorrentes

Ofereça uma proposta de valor única e inovadora que pode ajudar seus usuários a aprimorar a tomada de decisões e melhorar o desempenho.

Acesse dados em tempo real.

A incorporação de análises também permite o acesso a dados em tempo real no ambiente de aplicação em que os usuários já estão trabalhando. Em vez de exportar dados para análise em outra ferramenta, os insights ficam disponíveis imediatamente no fluxo de trabalho. Isso leva a aplicativos mais rígidos, nos quais os usuários confiam mais como uma única fonte de verdade.

Evite construir internamente e mantenha o foco em seu roteiro.

Cada hora que você gasta adicionando análises ao seu software é uma hora que não é gasta focando em seu principal diferencial competitivo (presumindo que você não seja um provedor de análises como o Qrvey!) Criar análises também prejudicará todo o seu roteiro de produtos como recursos valiosos são lentamente desviados. Ao incorporar a funcionalidade analítica de um fornecedor terceirizado, você evita a construção interna e acelera o tempo de lançamento no mercado. A compra de um produto de terceiros também reduz os custos de desenvolvimento.

Quais são os desafios e armadilhas comuns da análise incorporada?

Taxas de servidor e licenciamento baseado no usuário

Algumas soluções tradicionais de BI que começaram com a dependência de instalações de servidores ainda podem exigir licenciamento para cada servidor em que seu software está instalado. Tentar integrar-se a um processo de desenvolvimento de software ou dimensionar um cluster torna-se um custo proibitivo ao longo do tempo.


Além disso, o licenciamento baseado no usuário é um fator de custo significativo e, muitas vezes, um custo subestimado ao longo do tempo. As empresas que tentam “começar pequeno” raramente percebem o ROI do seu investimento.

Acesso e sincronização de dados

As probabilidades são de que seu aplicativo use mais de um tipo de dados... e se não usar agora, certamente poderá usar no futuro. Portanto, sua solução analítica deve ser capaz de trabalhar com qualquer tipo de dados e lidar com a complexidade da combinação de múltiplas fontes.


Ao incorporar análises, você não quer ficar preso a uma arquitetura ou ter que passar pelo trabalho de arquivar um pino quadrado para caber em um buraco redondo.


Leia sobre como Qrvey ajudou a Global K9 a superar a dificuldade de analisar todos os dados coletados por meio de captura de vídeo. Com o Qrvey, a Global K9 conseguiu provar definitivamente às companhias aéreas e agências governamentais que suas equipes caninas podem processar com segurança mais tonelagem de carga do que as tecnologias tradicionais de raio-X.

Forçando a transferência de dados para uma nuvem de terceiros

Uma solução ideal mantém seus dados exatamente onde estão... em seu ambiente sob seu controle. Você precisará fazer uma auditoria de segurança abrangente se enviar os dados do seu cliente para uma nuvem de terceiros.

Sem suporte para ambientes de desenvolvimento

Como uma empresa SaaS, você tem um ciclo de vida de desenvolvimento diferente de um departamento interno de TI em uma grande empresa. Quando você não consegue instalar seu software de análise incorporado em vários ambientes de desenvolvimento, você está arriscando sua experiência de produção e, em última análise, sua experiência de usuário.

Falta de escalabilidade e desempenho integrados

Você deseja que seu aplicativo SaaS cresça e se expanda, mas soluções de análise incorporadas que não são escalonáveis de maneira fácil ou nativa geralmente criam um gargalo cuja solução é cara. Idealmente, você deve ser capaz de escalar sem uma reconstrução cara e demorada. À medida que seu aplicativo é dimensionado, o aumento nos custos deve ser proporcional ao crescimento. Para atingir os próximos 15% de crescimento não devemos aumentar os custos em 80%.


Além disso, embora seja dimensionado para acomodar o crescimento, a latência não deve aumentar.

Não está pronto para IA

Muitas soluções oferecem algumas funcionalidades que integram IA, mas a sigla AI é frequentemente usada de forma bastante vaga. Certifique-se de que é algo que agrega valor no longo prazo, à medida que a tecnologia de IA avança rapidamente.

Incorporações de iFrame

Embora muitas ferramentas de BI possam incorporar painéis e algumas possam incorporar widgets individuais (gráficos), a funcionalidade não atende às necessidades dos provedores de SaaS. Por exemplo, muitas ferramentas tradicionais de BI dependem de iFrames para incorporação. A maioria das equipes de segurança da informação tem dificuldade para aprovar soluções baseadas em iFrame devido a questões de segurança. Painéis baseados em iFrame também raramente respondem a dispositivos móveis.


Outros que oferecem suporte a widgets JavaScript podem não ter opções de personalização. Alguns fornecedores oferecem uma combinação de widgets baseados em JavaScript e iFrame, complicando ainda mais a integração em um aplicativo SaaS. Widgets baseados em Javascript são o método preferido.

Casos de uso de análises incorporadas

Atualmente, os aplicativos SaaS existem em todos os setores; portanto, a análise incorporada atende a uma grande necessidade em qualquer setor. Espera-se que quase todos os aplicativos SaaS tenham uma forte oferta de análise; portanto, se você oferecer apenas painéis estáticos e genéricos, seus clientes provavelmente ficarão querendo mais. A seguir estão alguns casos de uso populares do setor.

Análise incorporada para aplicativos SaaS

Os recursos de relatórios para análise de SaaS em aplicativos SaaS podem parecer um desafio, mas geralmente é uma área onde as empresas de SaaS podem se diferenciar da concorrência. Qrvey permite que empresas de SaaS criem produtos mais ricos e os coloquem no mercado com mais rapidez, ao mesmo tempo que reduzem os custos de desenvolvimento.


Criar análises incorporadas internamente é um recurso demorado e que exige muito do roteiro que as empresas de SaaS não precisam realizar.

Análise de saúde

Com foco na segurança, as soluções de análise de saúde da Qrvey permitem que as equipes analisem dados em seu ambiente de nuvem.


As soluções de saúde geralmente incluem vários tipos de dados – SQL, NoSQL e fontes de dados não estruturados, como formulários e imagens. É vital conectar-se a qualquer fonte de dados , incluindo registros de saúde de pacientes compatíveis com FHIR. Para obter insights abrangentes, você precisa analisar diversas fontes de dados de saúde em um único painel. Sua solução analítica deve ser totalmente compatível com os padrões de registros médicos de pacientes HL7 FHIR para ser integrada às ferramentas analíticas de saúde.


Ao analisar uma ampla variedade de fontes de dados, você pode obter insights de desempenho em toda uma prática. Descubra tendências dos pacientes ingerindo e analisando dados analíticos FHIR e conduzindo análises granulares. Analise os dados dos pacientes para encontrar padrões, prever riscos à saúde e criar planos de tratamento. A análise pode ajudar os médicos a diagnosticar doenças com mais precisão e rapidez, usando algoritmos e aprendizado de máquina para analisar sintomas, resultados de testes e imagens médicas. Analytics também pode ajudar os médicos a fornecer atendimento personalizado e proativo aos seus pacientes , como identificar pacientes que correm risco de desenvolver determinadas doenças e fornecer medidas preventivas.


Para ensaios clínicos , você pode examinar grandes volumes de dados para identificar tendências antecipadamente com automação abrangente e analisar os gastos dos ensaios em tempo real. Melhore a qualidade do atendimento coletando feedback dos pacientes em tempo real e analisando os resultados à medida que os dados chegam. Aumente a tomada de decisões baseada em evidências, capacitando pesquisadores e formuladores de políticas para analisar grandes quantidades de dados clínicos para identificar tendências, avaliar a eficácia do tratamento e desenvolver diretrizes para melhores práticas.


As organizações de saúde também podem usar análises para melhorar a eficiência operacional . Os insights da análise do fluxo de pacientes, da produtividade da equipe e do uso de equipamentos podem identificar gargalos, atrasos ou desperdícios e levar a maior eficiência e redução de custos.


Detecte e evite fraudes e abusos analisando dados de sinistros para identificar atividades suspeitas, como irregularidades de faturamento, sinistros duplicados ou diagnósticos falsos. Esta abordagem pode poupar dinheiro para as organizações de saúde, bem como proteger os pacientes de procedimentos ou tratamentos desnecessários.


A análise também pode permitir que os prestadores de cuidados de saúde prevejam os resultados dos pacientes e antecipem as necessidades de cuidados de saúde. A análise de informações, como registros médicos, prescrições ou dados de estilo de vida, pode ajudar os médicos a encontrar pacientes de alto risco que possam precisar de cuidados extras ou exames. Esta abordagem proativa pode permitir intervenções oportunas, reduzindo as readmissões hospitalares e melhorando a satisfação do paciente. A análise preditiva também pode ajudar os prestadores de cuidados de saúde a prever a procura e a oferta, resultando num melhor planeamento e alocação de recursos.

Análise Financeira

Transforme seus dados financeiros em insights acionáveis com software de análise financeira . A visualização de dados financeiros permite uma compreensão e interpretação mais fáceis de conjuntos de dados complexos . Em vez de decifrar números e tabelas, as representações visuais fornecem uma compreensão mais intuitiva das tendências e do desempenho financeiro. Com visualizações interativas, os usuários podem manipular e explorar dados financeiros, descobrindo insights e padrões ocultos que podem não ser aparentes nos formatos tabulares tradicionais. Ao incorporar análises interativas diretamente em plataformas financeiras, você pode fornecer aos usuários acesso imediato a análises em sistemas familiares e acelerar o tempo de obtenção de valor.


As organizações financeiras relatam pagar mais de US$ 4 no combate à fraude para cada US$ 1 de perda por fraude , deixando uma enorme oportunidade para análises mais inteligentes descobrirem possíveis fraudes . A IA, em particular, tem um grande potencial para identificar padrões e reduzir falsos positivos. Qrvey se conecta diretamente ao conjunto de IA da AWS para potencializar o aumento do aprendizado de máquina em tempo real para software de análise financeira.


Com a análise granular de grandes conjuntos de dados, você pode descobrir tendências e encontrar anomalias . Ao conectar-se a qualquer tipo de dados – SQL, NoSQL e fontes de dados não estruturados, como formulários e imagens – você pode analisar várias fontes de dados financeiros em um único painel. Combine fontes de dados para unificar software financeiro e obter insights de desempenho em toda a organização.


Com segurança máxima de dados, as equipes podem analisar dados confidenciais com segurança , desde registros individuais até o desempenho completo da prática financeira, tudo dentro da sua plataforma SaaS.


Com uma camada de API desenvolvida para desenvolvimento rápido, os dados podem ser enviados diretamente da fonte para análise em tempo real em sua solução de software de analista financeiro. A automação e os alertas ajudam a mantê-lo atualizado e a manter seus processos alinhados.

Soluções de análise logística

As organizações geram grandes quantidades de dados sobre aquisição, processamento, distribuição e transporte de mercadorias. Em particular, os sensores IoT utilizados para monitorizar equipamentos de produção e logística geram grandes volumes de dados. A análise da cadeia de abastecimento envolve a coleta e análise de dados em toda a cadeia de abastecimento para obter visibilidade, identificar insights e otimizar o planejamento e a execução. Quando incorporadas em aplicativos de cadeia de suprimentos, as soluções de análise logística permitem que você obtenha insights e extraia valor real dessa vasta quantidade de informações . Melhore as operações com melhor planejamento e previsão de processos.


A IA está mudando a cara das plataformas de análise da cadeia de suprimentos. A IA e o aprendizado de máquina podem automatizar a análise de grandes volumes de dados históricos e fornecer insights em tempo real, bem como tomadas de decisão prospectivas . Os dados RFID também podem ser analisados para otimização do espaço de prateleira, preços dinâmicos e prevenção de falta de estoque. Faça o uso mais eficiente do espaço do armazém .


A análise de transporte e as tecnologias GPS podem permitir minimizar as distâncias de viagem, reduzindo o consumo de combustível e melhorando a eficiência da condução. O software de análise logística pode revelar rapidamente padrões e tendências e oferecer lógica de decisão incorporada para melhorar a eficiência, aumentar a produtividade e reduzir drasticamente os custos em tudo o que você faz.

Soluções de análise de TI e segurança cibernética

Os fornecedores de software de TI são a cola que ajuda as empresas a planejar, executar e concluir transformações digitais bem-sucedidas. De acordo com o relatório State of SaaSOps de 2023 da BetterCloud, as organizações agora usam uma média de 130 aplicativos . Isto representa um aumento de 18% em relação ao ano anterior, apesar de 40% dos profissionais de TI afirmarem que consolidaram aplicações SaaS redundantes.


À medida que o número de serviços em nuvem explodiu, a complexidade das opções de integração também cresceu. Com a complexidade substancial na era da transformação digital, a necessidade de soluções analíticas de TI poderosas, flexíveis e escaláveis continua a aumentar.


As plataformas de segurança cibernética devem descobrir configurações incorretas e detectar indicadores de comprometimento para mitigar os riscos, mas, infelizmente, muitas vezes são invadidas por falsos positivos. Ao permitir análises integradas de dados em tempo real, as plataformas de segurança cibernética podem melhorar a precisão.


Com a explosão dos aplicativos SaaS, os custos de TI também estão aumentando. A análise pode equipar as organizações com os insights necessários para reduzir custos desnecessários e garantir que os gastos sejam otimizados . Além disso, quantifique o valor comercial da TI para demonstrar o ROI.


A análise também pode fornecer KPIs vitais , como tempo de resposta do sistema, disponibilidade e satisfação do usuário. Otimize processos de TI, como tratamento de incidentes, e preveja necessidades futuras de recursos de TI com base em previsões de demanda.

Requisitos de análise incorporada

Para suportar um forte conjunto de recursos analíticos em um aplicativo SaaS, a camada de dados deve primeiro estar pronta para lidar com relatórios multilocatários.

Camada de dados multilocatário

Ter um banco de dados ou data warehouse padrão e pronto para uso não é suficiente para obter uma função de análise integrada multilocatário. Você precisará de um data lake multilocatário que lide com a segurança, o mapeamento de funções e permissões e um conjunto de API fácil de usar para que a integração seja rápida.


Ser capaz de hospedar você mesmo esta solução também é fundamental para alcançar a segurança que a maioria das empresas de SaaS exige. Embora não faltem sistemas de gerenciamento de dados hospedados em nuvem de terceiros, assim que seus dados saem do ambiente, eles representam um risco de segurança. Você está pronto para ser responsável por uma plataforma de terceiros?


E como os dados vêm de muitas fontes hoje em dia, a flexibilidade da solução de dados torna-se uma questão importante.


  • Isso força todos os inquilinos a usar o mesmo modelo de dados ou pode ser personalizado?
  • Funciona apenas com dados estruturados/relacionais ou pode lidar com dados semi/não estruturados?
  • Funciona apenas com conectores de dados pré-construídos ou existe uma API para enviar intervalos personalizados?

Visualizações de front-end

Ter painéis incorporados não é suficiente. Para obter análises verdadeiramente incorporadas em um aplicativo SaaS multilocatário, você precisará de:


  • Visualizações de dados incorporadas: painéis completos E gráficos individuais
  • Construtores de painéis incorporados
  • Construtores de gráficos incorporados
  • Componentes Javascript, não iFrames
  • Suporte para etiqueta em branco: controles CSS completos, não apenas alteração de logotipos
  • Automação e alerta de que os usuários podem construir por conta própria

O que são widgets de dados incorporados?

Widgets são aplicativos simples e intuitivos, independentes do corpo de um site ou dispositivo, mas facilmente incorporados a ele. Os tipos de widget incluem informação, coleta, controle e híbrido. Os widgets de dados exibem um objeto ou uma lista de objetos usando dados ativos que podem ser programados para responder à identidade do site. Os tipos de widgets de dados incluem visualização de dados, grade de dados, grade de modelo e visualização de lista.

Business Intelligence (BI) tradicional versus análise incorporada

A maioria das empresas de BI foi fundada entre 2000 e 2010 e tinha como alvo empresas que precisavam analisar dados internamente. O SaaS ainda não era a força dominante que é hoje, então esses sistemas foram projetados para serem instalados em servidores de propriedade de cada cliente e gerenciados por um administrador de banco de dados do departamento de TI.


Em “Como selecionar um produto analítico incorporado”, o autor Wayne Eckerson escreve: “A maioria das ferramentas de BI não foram projetadas para incorporação; converter um produto comercial independente em um que possa ser facilmente incorporado em ambientes de um ou vários locatários com total fidelidade é um desafio.”


À medida que o número de produtos SaaS que cada empresa usa explodiu, os provedores de análise têm lutado para passar de um produto de software focado em servidor para um produto focado em nuvem. A seguir estão quatro maneiras principais de comparação entre análise incorporada e BI incorporado:



Software de BI tradicional

Análise incorporada

Facilidade do desenvolvedor

O software de BI tradicional inclui apenas ferramentas de autoatendimento e painéis integrados. Nunca forneceu ao público desenvolvedor as ferramentas necessárias (widgets, APIs, opções de segurança, etc). Os desenvolvedores não têm chance de criar análises multilocatários que potencializem as personalizações do usuário final.

Desenvolvido desde o início para desenvolvedores, com uma abordagem API-first com widgets sem código que agregam valor real em termos de economia de tempo e custos.

Custos

Os sistemas tradicionais de BI vendem licenças de servidor e licenças de usuário. É muito mais difícil para os provedores de SaaS prever o uso em uma plataforma que possui mais de 500 clientes inquilinos.

A análise incorporada se alinha com os provedores de SaaS cobrando com base no valor . Para esse fim, usuários ilimitados são a única maneira de dimensionar um recurso analítico incorporado.

Arquitetura

O software de BI tradicional é particularmente difícil de incorporar em um aplicativo SaaS multilocatário. Os aplicativos de BI são sistemas baseados em servidor que nunca foram projetados para serem escalonados com plataformas de nuvem como AWS sem clusters de servidores dispendiosos.

O BI incorporado do Qrvey é implantado em seu ambiente AWS com um conjunto completo de ferramentas e recursos de segurança que oferecem suporte a aplicativos SaaS multilocatários. Seus dados nunca saem da sua conta.

Preparação de dados

Os requisitos de ingestão de dados são rígidos. A maior parte do BI tradicional não consegue analisar dados semiestruturados e não estruturados. Algumas ferramentas exigem a instalação e manutenção de fontes de dados externas, o que adiciona camadas extras de complexidade e custos às decisões de escalabilidade.

Analise vários tipos de dados – SQL, NoSQL e fontes de dados não estruturados, como formulários e imagens.
Qrvey também é um data warehouse pronto para vários locatários, criado exclusivamente para aplicativos SaaS.


Escolhendo a solução certa

A solução de análise incorporada certa depende de vários fatores, mas, em nossa experiência, a solução bem-sucedida dependerá de vários fatores.


  • incluem um data lake multilocatário criado especificamente para análise multilocatário.
  • uma experiência de usuário intuitiva
  • ser implantado e auto-hospedado para maximizar a segurança dos dados
  • tenha um conjunto de API robusto
  • têm recursos completos de etiqueta em branco
  • o mais importante é permitir que os usuários de SaaS analisem dados de acordo com seus próprios processos de negócios

Aplicativos analíticos incorporados

Qrvey é a única solução analítica integrada completa para SaaS que adiciona rapidamente uma camada analítica moderna com recursos avançados que são facilmente configuráveis para todos os tipos de usuários. Ao usar a plataforma Qrvey para incorporar análises em seus produtos, as empresas de SaaS podem agregar maior valor, desbloquear novos fluxos de receita e garantir maior fidelidade do cliente.


Ao contrário das soluções tradicionais de BI, que normalmente exigem a integração de inúmeras funções separadas, o Qrvey oferece uma plataforma completa, sem código e de ponta a ponta, que é implantada inteiramente nos ambientes de nuvem de nossos clientes, reduzindo o tempo e o custo de desenvolvimento, implantação e manutenção.


É a melhor plataforma de análise integrada construída especificamente para ambientes nativos da nuvem, aproveitando o melhor da tecnologia de nuvem para oferecer implantação rápida de análises de autoatendimento em qualquer tipo de dados. A plataforma da Qrvey cria a solução analítica incorporada mais econômica do mercado, conduzida por uma equipe com décadas de experiência no setor de análise. Qrvey foi reconhecido como líder pela Dresner Advisory Services e votado como de alto desempenho no G2.

O processo de incorporação de análises

A seguir descreve-se o processo inicial de integração para novos clientes da plataforma Qrvey executando AWS como plataforma de infraestrutura.

Instale o software Qrvey

  1. Configurar ambientes AWS
  2. Instale e configure a plataforma Qrvey na AWS
  3. Crie seu primeiro aplicativo Qrvey no Qrvey Composer, um aplicativo baseado na web usado por analistas de dados para criar e gerenciar conjuntos de dados, visualizações e painéis para compartilhar com usuários externos.

Criar uma nova aplicação

A plataforma Qrvey oferece uma ampla gama de recursos que podem ser usados em um aplicativo Qrvey, incluindo formulários web, conexões de dados, análises e automação.


  • Criar uma conexão com uma fonte de dados

  • Crie um conjunto de dados

  • Crie um painel com gráficos

  • Publicar o aplicativo

  • Compartilhe o aplicativo com a organização

  • Incorpore o aplicativo Qrvey em seu aplicativo host


O Qrvey é implantado em seu ambiente AWS, permitindo que você mantenha o sistema Qrvey dentro da região AWS e VPC desejados.


Leia mais sobre por que as empresas de SaaS escolhem Qrvey para análises incorporadas.


Se você estiver interessado em saber mais sobre nossa solução de análise incorporada ou quiser ver como ela pode funcionar para o seu produto, entre em contato conosco para obter uma demonstração gratuita .

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