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Los líderes de producto necesitan análisis que escalen con su aplicación, no herramientas de BI adaptadas. Looker ofrece visualizaciones sólidas y una estrecha integración con Google Cloud. Pero su uso de LookML, iFrames y precios basados en el usuario dificulta su integración en productos orientados al cliente.

A medida que crecen los equipos de SaaS, estas limitaciones ralentizan el desarrollo, aumentan los costos y limitan la flexibilidad. Es por eso que más equipos están reemplazando Looker con Reveal, una plataforma de análisis integrada creada para brindar velocidad, escala y precios predecibles.
Este artículo desglosa dónde encaja Looker, dónde se queda corto y por qué los equipos modernos de SaaS están avanzando.

Los sistemas de BI heredados crean deuda técnica, ralentizan la entrega de productos y limitan la experiencia del usuario. La analítica integrada moderna ofrece información de marca en tiempo real, arquitectura escalable y costos predecibles. Esta guía compara enfoques antiguos y nuevos, describe cómo elegir la plataforma adecuada y muestra cómo la solución basada en SDK de Reveal ayuda a las empresas SaaS y a los ISV a modernizarse sin interrupciones.

Las herramientas de BI tradicionales a menudo no logran manejar el aumento del número de usuarios y la expansión de los volúmenes de datos, lo que resulta en costos más altos y un rendimiento reducido del producto SaaS. El análisis escalable mantiene los paneles receptivos, la información actualizada y la adopción de los usuarios sólida, todo mientras se mantiene la rentabilidad. El SDK de análisis integrado de Reveal ofrece rendimiento en tiempo real, paneles personalizables, precios predecibles e implementación flexible, lo que lo convierte en una solución ideal para productos SaaS modernos.

Sumérjase en el mundo de BI integrado (Reveal) y low-code (App Builder) y aprenda cómo estas herramientas podrían acelerar sus esfuerzos de transformación digital.

Descubra cómo la vinculación de paneles puede proporcionar una navegación fluida entre paneles interconectados y mejorar su exploración de datos.

A medida que más organizaciones comienzan a ofrecer capacidades analíticas como parte de sus aplicaciones, la integración de análisis en sus aplicaciones Blazor ya no es opcional.

La incorporación de análisis en sus aplicaciones de React aporta información relevante y oportuna directamente dentro del flujo de trabajo de su usuario, promoviendo una cultura basada en datos y fomentando un pensamiento más analítico.

Si bien los iframes y los SDK de análisis integrados especialmente diseñados permiten la integración de capacidades de análisis de datos en una aplicación, tienen algunas diferencias clave. En este blog discutimos estas dos opciones para determinar sus ventajas y desventajas para que pueda decidir cuál es mejor para usted y sus usuarios finales.

La forma más rápida de monetizar sus datos es incrustar paneles de control de marca blanca directamente en su producto. Si bien la oportunidad es clara, la ejecución no siempre es fácil. La creación interna consume tiempo, dinero y recursos de desarrollo, y elegir el socio equivocado puede provocar los mismos cuellos de botella que estancan los esfuerzos de monetización.

El almacenamiento de datos proporciona a los usuarios información procesable y ayuda a todos dentro de una organización a tomar la decisión correcta en todo, desde la estrategia de marketing y el desarrollo de productos hasta los recursos humanos y la elaboración de presupuestos.