Análisis escalable: cómo construir para el crecimiento sin romper BI

Para las empresas de SaaS, el crecimiento de los usuarios debe acelerar el éxito, no sobrecargar su infraestructura de análisis. Sin embargo, para muchos líderes de SaaS, los costos de BI aumentan más rápido que la adquisición de clientes, y los sistemas heredados luchan por hacer frente a los crecientes volúmenes de datos y las demandas simultáneas de los usuarios. ¿El resultado? Sus análisis no pueden seguir el ritmo del impulso del producto, lo que convierte los análisis escalables en un objetivo lejano.

Cuando la infraestructura de análisis no puede escalar, los costos se disparan y los datos pierden su potencial para impulsar productos más inteligentes. En lugar de convertir la información en compromiso e ingresos, los paneles lentos frustran a los usuarios y detienen la adopción. Este no es un inconveniente menor. Es una oportunidad perdida que puede limitar el crecimiento y dejarlo expuesto a competidores con estrategias de análisis escalables.

No estás solo. El 81% de los líderes tecnológicos informan una creciente demanda de análisis a escala, pero casi la mitad dice que su sistema de BI falla al escalar el análisis para manejar las crecientes necesidades de usuarios y datos. Mientras tanto, el 32% de los usuarios culpan a la infraestructura heredada como la principal barrera para adoptar análisis integrados, lo que destaca cómo la BI tradicional a menudo se queda corta en entornos de rápido crecimiento.

Analicemos qué significa el análisis escalable para los productos SaaS modernos, por qué los sistemas de BI tradicionales luchan por ofrecer análisis a escala y cómo construir una base analítica que crezca con su producto y clientes, sin disparar los costos ni los problemas de rendimiento.

¿Qué significa el análisis escalable para las empresas de SaaS?

En los productos SaaS modernos, el análisis escalable debe admitir el crecimiento de los usuarios, el aumento de los volúmenes de datos y las consultas complejas, al tiempo que mantiene un rendimiento rápido, costos predecibles y adaptabilidad a medida que evoluciona el producto. Esta adaptabilidad es esencial para responder a las cambiantes demandas de los clientes, integrar nuevas fuentes de datos y respaldar modelos comerciales en evolución sin requerir cambios disruptivos en la infraestructura.

Por lo tanto, la analítica escalable depende de cuatro pilares esenciales:

1. Rendimiento: Los sistemas deben ofrecer respuestas en tiempo real, incluso bajo cargas pesadas de grandes conjuntos de datos o miles de usuarios simultáneos. Los paneles lentos o las consultas que no responden erosionan rápidamente la confianza del usuario.

2. Experiencia del usuario: la información debe aparecer directamente dentro de su producto, coincidiendo con su marca y flujos de trabajo. Forzar a los usuarios a entrar en portales separados desalienta la participación y deja los datos infrautilizados.

3. Previsibilidad de precios: Las plataformas de BI que cobran por usuario o volumen de consultas hacen que el análisis de escalado sea impredecible y costoso. Un modelo sostenible mantiene los costos alineados con el valor a medida que crece la adopción.

4. Flexibilidad de implementación: la infraestructura de análisis debe funcionar sin problemas en entornos en la nube, locales o híbridos. Los equipos de SaaS no deberían tener que revisar la arquitectura o aceptar la dependencia de un proveedor para ofrecer análisis a escala.

Las plataformas de BI tradicionales rara vez satisfacen estos requisitos. Diseñados para paneles centralizados e informes por lotes, luchan por satisfacer las demandas de las aplicaciones modernas. Por el contrario, las soluciones de análisis integradas se integran directamente en las interfaces y arquitecturas de aplicaciones, lo que garantiza que los conocimientos se escalen sin problemas con los productos sin las limitaciones impuestas por los sistemas heredados.

La transición de herramientas de BI obsoletas a análisis escalables permite a las organizaciones SaaS ofrecer información oportuna y procesable a escala, fomentando un mayor compromiso, una toma de decisiones más informada y un crecimiento sostenible.

Por qué falla la escalabilidad en BI tradicional

Las plataformas de BI tradicionales se diseñaron para informes centralizados, actualizaciones programadas y un número limitado de usuarios ejecutivos. No se crearon para manejar los requisitos dinámicos y de gran volumen de las aplicaciones SaaS modernas. En consecuencia, a menudo no admiten el análisis de escalado para satisfacer las demandas actuales.

Las áreas clave en las que las plataformas de BI tradicionales tienen dificultades incluyen:

Hinchazón del sistema

Los sistemas de BI heredados cuentan con arquitecturas monolíticas inadecuadas para entornos nativos de la nube y basados en microservicios. Agregar usuarios, expandir conjuntos de datos o introducir nuevos casos de uso aumenta la complejidad y ralentiza el rendimiento, lo que resulta en costos más altos y escalabilidad reducida.

Costos crecientes

Los modelos tradicionales de licencias de BI penalizan el crecimiento. Las tarifas por usuario o las estructuras de precios basadas en el uso hacen que los gastos aumenten rápidamente con cada cliente, empleado o analista adicional, lo que hace que el análisis escalable sea financieramente insostenible a medida que se expande la adopción.

Experiencias desconectadas

Muchas herramientas de BI heredadas incorporan análisis a través de iFrames o portales externos, creando experiencias de usuario fragmentadas. Los conocimientos que residen fuera del producto requieren inicios de sesión separados, lo que interrumpe los flujos de trabajo y limita la adopción, lo que socava el objetivo de la analítica integrada.

Rendimiento rezagado

Los sistemas de BI más antiguos priorizan el procesamiento por lotes y los informes nocturnos en lugar de los análisis en tiempo real. Las consultas de gran volumen o el aumento de usuarios simultáneos provocan retrasos, tiempos de espera o errores. Cuando la información oportuna es fundamental para la participación de los usuarios o las decisiones operativas, los retrasos en el rendimiento hacen que el análisis sea ineficaz.

Autoservicio limitado

La BI tradicional a menudo restringe la creación y personalización de paneles a roles especializados, lo que impide que los usuarios finales exploren los datos de forma independiente. Sin capacidades de autoservicio intuitivas e integradas, las organizaciones experimentan cuellos de botella que impiden escalar el análisis y limitan el empoderamiento del usuario.

Estas limitaciones se extienden más allá de los inconvenientes técnicos. Afectan la adopción de productos, la satisfacción del cliente y la capacidad de una organización para operar con agilidad. A medida que las expectativas de los usuarios y los volúmenes de datos continúan creciendo, los sistemas de BI tradicionales se convierten en pasivos que dificultan la escalabilidad de la infraestructura de análisis.

Requisitos arquitectónicos para BI escalable

La creación de análisis a escala requiere más que agregar paneles como una ocurrencia tardía. Exige una arquitectura diseñada para el rendimiento, la flexibilidad y el crecimiento eficiente. El análisis escalable depende de elementos fundamentales que permiten a las plataformas de BI seguir el ritmo de la expansión de los usuarios, el aumento de la complejidad de los datos y la evolución de los requisitos empresariales, todo ello manteniendo la velocidad y controlando los costes.

A continuación se muestran los componentes arquitectónicos esenciales necesarios para ofrecer análisis escalables:

Infraestructura nativa de la nube

Las soluciones de análisis deben implementarse de forma elástica, expandiendo o contrayendo recursos en función de los patrones de uso. Las arquitecturas en contenedores nativas de la nube permiten el escalado horizontal, lo que permite que el análisis sirva a una base de usuarios en crecimiento sin necesidad de un rediseño significativo de la infraestructura.

Diseño basado en API

Las plataformas basadas en API RESTful modernas pueden integrar análisis sin problemas con flujos de trabajo de productos, permisos de usuario y diversas fuentes de datos. Las API facilitan la automatización, las experiencias de usuario personalizadas y las conexiones confiables esenciales para escalar el análisis en sistemas complejos.

Consultas y almacenamiento en caché eficientes

La infraestructura de análisis escalable debe optimizar las consultas para mantener una latencia baja incluso con un uso de alta simultaneidad. Las estrategias inteligentes de almacenamiento en caché reducen la tensión de la base de datos, lo que garantiza información receptiva durante los picos de demanda y respalda el análisis a escala.

SDK en lugar de iFrames

La incorporación de análisis debe crear una experiencia nativa e integrada. A diferencia de los iFrames, que aíslan el análisis del entorno de la aplicación, un SDK integrado permite que el análisis se integre directamente en la interfaz de usuario, manteniendo el rendimiento y la coherencia. Este es un pilar clave de la analítica escalable, que garantiza que los paneles evolucionen al ritmo del crecimiento del producto.

Escalabilidad horizontal

La infraestructura de análisis escalable debe admitir miles de usuarios simultáneos sin degradación del rendimiento. Las arquitecturas creadas para el escalado horizontal distribuyen las cargas de trabajo de manera eficiente, lo que garantiza que el análisis siga respondiendo a medida que crecen la demanda de los usuarios y los volúmenes de datos.

Por ejemplo, Commodity Centre, la plataforma financiera y de comercio de materias primas líder en Europa, seleccionó la plataforma de análisis integrada de Reveal para reemplazar sus herramientas de BI desconectadas que no podían escalar con sus operaciones. Al adoptar un enfoque nativo de la nube y SDK, ahora brindan información en tiempo real dentro de sus flujos de trabajo, mejorando la velocidad, el rendimiento y la participación del usuario en una base de clientes en crecimiento.

"Reveal proporcionado la flexibilidad para adaptar los paneles e informes a necesidades específicas, lo que llevó a una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia general del usuario".

Peter Ferdowsian, director de TI del Centro de Productos Básicos

Invertir en estos principios arquitectónicos permite a las organizaciones crear infraestructuras de análisis escalables que crecen junto con sus productos, capacitan a los usuarios con información oportuna y se adaptan de manera efectiva a medida que evolucionan las necesidades comerciales.

Análisis escalable en la práctica

El análisis escalable no es teórico; es la base que permite a las empresas modernas de SaaS mantener los productos ágiles, los usuarios comprometidos y las decisiones oportunas a medida que aumentan los volúmenes de datos y la adopción. Cuando la infraestructura de análisis se escala de manera efectiva, las organizaciones desbloquean aplicaciones prácticas que brindan un valor comercial medible.

BI interno a escala

El análisis escalable permite a todos los departamentos, desde operaciones hasta finanzas, acceder a paneles en vivo, eliminando cuellos de botella y retrasos causados por la dependencia de equipos de informes centralizados. Los equipos pueden explorar métricas de forma independiente, alinear el rendimiento y responder rápidamente sin sobrecargar a los desarrolladores con solicitudes repetidas de informes personalizados.

Productos SaaS con análisis multiusuario

Las aplicaciones multiusuario requieren análisis capaces de atender miles de cuentas de clientes simultáneamente sin comprometer el rendimiento o la capacidad de respuesta. El análisis escalable garantiza que cada inquilino experimente información coherente y en tiempo real, lo cual es esencial para las plataformas SaaS orientadas al cliente que buscan agregar valor a través de paneles integrados.

Información operativa en tiempo real

Los equipos operativos dependen de datos oportunos para identificar problemas, optimizar procesos y adaptarse a la dinámica del mercado. Las herramientas de BI tradicionales que dependen de actualizaciones por lotes durante la noche o informes programados crean brechas de datos que las organizaciones de rápido movimiento no pueden permitirse. El análisis a escala proporciona actualizaciones de baja latencia, lo que garantiza que las decisiones se tomen con información actualizada.

Información predictiva mejorada por IA

A medida que las organizaciones adoptan análisis impulsados por IA, la infraestructura escalable se vuelve cada vez más vital. Los modelos de IA entrenados en conjuntos de datos en expansión e implementados en grandes bases de usuarios requieren consultas de alto rendimiento, recursos informáticos eficientes y arquitecturas que mantengan predicciones en tiempo real. Sin escalabilidad, el análisis predictivo puede obstaculizar en lugar de mejorar la toma de decisiones.

Por ejemplo, Synergy Logistics reemplazó las herramientas de BI obsoletas con la plataforma de análisis integrada de Reveal para mejorar la visibilidad del almacén. Al integrar paneles escalables y en tiempo real directamente en su plataforma, Synergy Logistics permitió a los clientes monitorear las operaciones al instante y actuar más rápidamente, impulsando la eficiencia incluso cuando aumentaba la complejidad de los datos y el número de usuarios.

El análisis escalable no es simplemente una característica técnica; Es una capacidad estratégica que transforma los datos en decisiones oportunas y procesables en toda la organización, lo que permite a los equipos y clientes operar al ritmo que exige el negocio moderno.

Características clave que impulsan la escalabilidad

El análisis escalable requiere más que una arquitectura sólida. También depende de las características del producto que se adaptan a las demandas cambiantes. La plataforma de análisis integrada ideal debe ofrecer capacidades que respalden el crecimiento de los usuarios, gestionen los requisitos de datos complejos y se integren perfectamente en la experiencia general del producto.

Las características esenciales que permiten que el análisis se escale de manera efectiva incluyen:

True Embedded SDK

Un SDK integrado integra el análisis directamente en la interfaz y los flujos de trabajo de un producto. A diferencia de los iFrames o las vistas web desconectadas, un enfoque basado en SDK mantiene un rendimiento confiable y consistencia de diseño, incluso a medida que aumenta el número de usuarios. Esto establece una base para el análisis escalable que ofrece una experiencia de usuario perfecta.

Marca blanca y control total de la interfaz de usuario

Las capacidades de análisis de marca blanca permiten la personalización completa de todos los aspectos visuales de los paneles, incluidas las fuentes, los colores, los diseños y las interacciones. Cuando los análisis coinciden con la marca del producto y la experiencia del usuario, la adopción mejora y aumenta el valor percibido.

Análisis impulsado por IA

Las funciones impulsadas por IA introducen modelos predictivos y análisis de tendencias avanzados en los paneles. Aprovechando la IA, el análisis escalable puede generar información proactiva en grandes conjuntos de datos, lo que permite una toma de decisiones más rápida e informada sin necesidad de análisis manual.

Precios fijos y transparentes

Los modelos de precios basados en el usuario o por consulta pueden hacer que el escalado de los análisis sea financieramente prohibitivo. Las plataformas de análisis escalables deben ofrecer precios predecibles y de tarifa plana que alineen los costos con el valor entregado, independientemente de la cantidad de usuarios que accedan a la información.

Paneles personalizables

Los paneles deben ser adaptables a diferentes roles de usuario, personas y niveles de permisos. Las capacidades para crear, compartir y editar paneles personalizados permiten que el análisis se amplíe a través de diversas necesidades de los clientes sin la participación continua del desarrollador.

Sincronización de datos en tiempo real

El análisis a escala requiere actualizaciones de datos de baja latencia para garantizar información oportuna y precisa. La compatibilidad con la sincronización de datos en tiempo real permite a los usuarios tomar decisiones informadas con información actualizada, incluso durante períodos de alta carga del sistema.

Control de acceso basado en roles (RBAC)

Los permisos detallados basados en roles son esenciales para las plataformas de análisis escalables. RBAC permite un control preciso sobre la visibilidad de los datos, admite entornos de múltiples inquilinos y alinea el análisis con las políticas de gobierno de datos de la organización.

Una solución de análisis moderna y escalable debe integrar estas funciones de análisis integradas en una plataforma unificada. Este enfoque permite a las organizaciones SaaS ofrecer información oportuna, personalizable y coherente sin comprometer el rendimiento, la integridad del diseño o la experiencia del usuario.

Prácticas recomendadas para análisis escalables

Lograr análisis escalables requiere más que seleccionar la tecnología adecuada; Exige un enfoque de implementación estratégica para garantizar que la infraestructura se amplíe de manera efectiva, mantenga una alta participación de los usuarios y brinde información significativa de manera constante.

A continuación se describen las mejores prácticas comprobadas para incorporar análisis escalables en productos SaaS:

Insertar desde el principio

Trate la analítica como un componente fundamental de la estrategia de producto desde el principio. La integración temprana evita obstáculos futuros y garantiza que el análisis se escale junto con el crecimiento de los usuarios y la expansión de las funciones. Las empresas de SaaS que incorporan análisis en las versiones iniciales a menudo informan una adopción más rápida y una mayor retención, ya que los conocimientos se integran perfectamente en la experiencia del usuario.

Diseña para la experiencia del usuario primero

Priorice la navegación intuitiva, los paneles personalizables y las visualizaciones receptivas para impulsar la adopción en diversos grupos de usuarios. Por ejemplo, una plataforma fintech puede aumentar el uso activo diario al presentar métricas clave, como volúmenes de transacciones, en el panel de la página de inicio para reducir los clics y mantener información contextual.

Priorizar la interoperabilidad

Asegúrese de que el análisis se integre con las canalizaciones de datos existentes, los sistemas de gestión de identidades y los diversos entornos de implementación, incluidas las arquitecturas híbridas y nativas de la nube. Esta flexibilidad admite análisis a escala, lo que permite soluciones preparadas para el futuro que se adaptan a las pilas de tecnología en evolución. Por ejemplo, una aplicación SaaS de logística que integra análisis en múltiples sistemas de gestión de almacenes puede ofrecer paneles unificados sin obligar a los clientes a un solo backend.

Supervise y optimice continuamente

Utilice herramientas de observabilidad para realizar un seguimiento de las métricas clave de rendimiento, como los tiempos de consulta, las tasas de error y los patrones de uso. Identificar y abordar de forma proactiva las consultas lentas o los paneles infrautilizados optimiza el rendimiento y mejora la satisfacción del usuario. Las alertas automatizadas para la duración promedio de las consultas pueden ayudar a detectar problemas de rendimiento antes de que afecten a los usuarios finales.

Potencie el autoservicio

Proporcione a los usuarios herramientas para crear, filtrar y compartir paneles de forma independiente. Los editores de arrastrar y soltar permiten a los usuarios no técnicos crear información de forma autónoma, lo que reduce la dependencia de los recursos de ingeniería y elimina los cuellos de botella. Por ejemplo, una plataforma SaaS de recursos humanos que permite a los gerentes de recursos humanos personalizar los paneles puede reducir significativamente las solicitudes de informes.

Invierta en seguridad y control de acceso

Implemente acceso basado en roles, cifrado y permisos granulares para proteger los datos a medida que aumenta el uso. La compatibilidad con arquitecturas multiusuario con vistas de datos aisladas garantiza que el análisis se escale de forma segura para las plataformas SaaS que atienden a varios clientes. Un CRM empresarial que ofrece paneles específicos de roles puede mostrar métricas estratégicas a los ejecutivos mientras restringe a los representantes de ventas a datos regionales relevantes.

Plan para el desempeño global

La expansión global requiere mantener una baja latencia para los usuarios internacionales. Implemente infraestructura de análisis en varias regiones para proporcionar paneles receptivos y cumplir con los requisitos de soberanía de datos en mercados clave. La implementación de nodos de análisis tanto en América del Norte como en Europa, por ejemplo, minimiza los tiempos de carga para los usuarios distribuidos geográficamente.

Automatice el escalado y el mantenimiento

Aproveche la automatización de la infraestructura para administrar el escalado de computación, aprovisionar nuevos entornos e implementar actualizaciones. La automatización reduce el tiempo de inactividad, acelera las iteraciones y mantiene un rendimiento sólido a medida que fluctúa la demanda de análisis. Los proveedores de SaaS de comercio electrónico que escalan automáticamente los clústeres de análisis durante los períodos pico evitan la degradación del rendimiento durante los aumentos repentinos de tráfico.

Fomentar una cultura basada en datos

Promueva la adopción de análisis a través de programas de capacitación integrales, tutoriales interactivos y guías de uso claras. Resalte las ganancias rápidas y reconozca a los equipos que utilizan la analítica de manera efectiva para reforzar su importancia como impulsor de la toma de decisiones informada. Compartir historias de éxito de clientes internamente, por ejemplo, puede motivar un mayor compromiso con las capacidades de análisis.

Al adoptar estas mejores prácticas, las organizaciones pueden establecer una infraestructura de análisis escalable que se adapte al crecimiento, garantice que los datos sigan siendo procesables y empodere a los usuarios en todos los niveles.

Para comparar las capacidades de análisis y planificar la escalabilidad futura, considere descargar la lista de verificación de BI completa, que ayuda a evaluar si las soluciones actuales satisfacen las demandas de análisis modernos y escalables.

Cómo Reveal resuelve estos desafíos

Los desafíos del aumento de los costos de BI, los cuellos de botella de rendimiento y los sistemas de análisis que no pueden seguir el ritmo del crecimiento de los usuarios y los datos no son inevitables. Estos problemas indican que es hora de reevaluar cómo la infraestructura de análisis respalda el éxito del producto.

El análisis escalable permite a las organizaciones transformar los datos de un pasivo en un motor de crecimiento. Al implementar una solución diseñada específicamente para la escalabilidad de SaaS, es posible brindar información en tiempo real a cada usuario, mantener costos de infraestructura predecibles y garantizar que las capacidades de análisis crezcan sin problemas con el producto.

Las plataformas modernas diseñadas para análisis de autoservicio integrados abordan las limitaciones de los sistemas de BI tradicionales. Eliminan la necesidad de portales desconectados, admiten miles de usuarios simultáneos sin degradación del rendimiento y permiten a los clientes explorar los datos de forma independiente. Estas soluciones también mantienen el control sobre los requisitos de marca, integración y seguridad.

Reveal está diseñado específicamente para empresas de SaaS e ISV que requieren soluciones de análisis que se escalen junto con sus productos. A diferencia de los sistemas de BI tradicionales adaptados para la inserción, el SDK de Reveal se desarrolló específicamente para proporcionar un rendimiento perfecto, una implementación flexible y experiencias de análisis de marca completa sin introducir una complejidad innecesaria.

Con Reveal, las organizaciones pueden: 

• Entregue paneles de control de baja latencia en tiempo real a miles de usuarios simultáneamente, eliminando los retrasos asociados con el procesamiento por lotes.

• Habilite la exploración de autoservicio a través de paneles intuitivos de arrastrar y soltar, reduciendo la dependencia de los recursos del desarrollador.

• Mantenga un control completo de la interfaz de usuario con capacidades integrales de marca blanca, asegurando que los análisis se alineen con la marca del producto.

• Implemente análisis en entornos en la nube, locales o híbridos mediante una arquitectura nativa de la nube y lista para contenedores.

• Controle los costos a través de precios predecibles y de tarifa plana que se alineen con los modelos de ingresos, evitando tarifas de licencia por usuario que desalientan el crecimiento.

• Escale de forma segura con el control de acceso basado en roles (RBAC) integrado, el cifrado y la compatibilidad con múltiples inquilinos.

Las organizaciones que buscan superar las limitaciones de los sistemas de BI obsoletos pueden adoptar Reveal para establecer una base analítica escalable que se alinee con el ritmo del crecimiento moderno de usuarios y datos.