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A análise white label permite que produtos SaaS incorporem painéis e insights sob sua própria marca, totalmente integrados à aplicação. Os usuários interagem com os dados dentro da mesma interface, o que melhora a adoção e mantém os fluxos de trabalho ininterruptos. A principal diferença em relação à incorporação básica está na profundidade de integração. Abordagens baseadas em iFrame limitam a personalização e criam experiências desconectadas, enquanto plataformas baseadas em SDK e API permitem controle mais profundo, melhor desempenho e escalabilidade entre os locatários. Para as equipes SaaS, isso afeta a retenção, monetização e velocidade de desenvolvimento, transformando a análise em uma capacidade central do produto, em vez de um complemento externo.

Uma interface do usuário de painel de alto impacto pode ser uma coisa assustadora de projetar. Especialmente se você não sabe por onde começar. Mas seguir as práticas recomendadas de design de painel que listamos neste artigo torna a meta alcançável.

Embora existam muitas tecnologias que facilitam a incorporação de análises em seus aplicativos, você ainda precisa reservar um tempo para garantir que está escolhendo a melhor tecnologia para seu próprio caso de uso de negócios exclusivo.

A análise guiada permite que uma empresa configure, com a ajuda de um desenvolvedor, aplicativos de negócios com painéis e gráficos que são atualizados com base nas explorações e comentários do usuário. O usuário final não tem capacidade de criar suas próprias visualizações de dados, trazer uma de suas próprias fontes de dados ou criar painéis e relatórios. As operações de BI de análise guiada são de propriedade exclusiva da equipe de TI ou de especialistas dedicados em business intelligence.

No espaço de análise incorporada, no entanto, você terá dificuldade em encontrar preços claros, transparentes e disponíveis publicamente. A maioria dos fornecedores de análise incorporada mantém seus preços em segredo e cobra custos imprevisíveis, como uso e usuários.

Os aplicativos analíticos são projetados como aplicativos independentes ou análises incorporadas para simplificar o acesso e a compreensão dos dados para todos os usuários, independentemente de sua experiência. Eles fornecem uma visão lógica e contextual dos dados com os quais os funcionários da empresa trabalham.

A análise preditiva na área da saúde se refere à análise de dados atuais e históricos da área da saúde que permite aos profissionais de saúde encontrar oportunidades para tomar decisões operacionais e clínicas mais eficazes e eficientes, prever tendências e até mesmo gerenciar a propagação de doenças.

Neste artigo, examinamos mais de perto duas das soluções de análise incorporada mais populares do mercado –Reveal e Looker, para ajudá-lo a encontrar a melhor ferramenta para suas necessidades.

Escolher a plataforma de análise incorporada errada retarda seu roteiro, aumenta a carga de desenvolvimento e enfraquece a experiência do produto. Muitas ferramentas marcam as caixas de recursos, mas falham nos modelos de preços, controle de incorporação, ajuste de integração e escala de longo prazo.

Impulsionada por duas das maiores tecnologias de análise, a análise aumentada permite que os usuários façam perguntas e gerem insights automaticamente explorando seus dados usando linguagem coloquial.