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Coletar dados é fácil, mas interpretar esses mesmos dados é difícil. É aí que ferramentas como Reveal e Looker são úteis – elas convertem dados brutos em insights fáceis de entender e de usar, permitindo que as organizações reformulem e modernizem a maneira como fazem negócios.
Neste artigo, vamos dar uma olhada mais de perto em duas das soluções de análise incorporada mais populares do mercado – Reveal e Looker, para ajudar você a encontrar a melhor ferramenta para suas necessidades.
O Que É Reveal?
Reveal é uma plataforma de análise incorporada e BI (business intelligence) que facilita a adição de poderosas capacidades analíticas e visualizações de dados aos seus aplicativos. Ele leva o poder dos dados às mãos dos usuários finais, transformando dados brutos em insights acionáveis que eles podem entender imediatamente. Reveal fornece painéis interativos, capacidade de detalhamento (drill-down), compartilhamento, análise white-label, verdadeiro self-service com uma experiência de criador de painel drag-and-drop e muito mais.
Desenvolvida especificamente para incorporação, a arquitetura moderna do Reveal inclui SDKs nativos para qualquer plataforma, garantindo a melhor experiência em todos os dispositivos. Isso torna fácil e conveniente conectar-se em qualquer lugar e a qualquer momento, seja de dispositivos na nuvem, desktop ou móveis.
Solução de análise incorporada Reveal faz parte da empresa Infragistics (fundada em 1989), uma organização com mais de 30 anos de experiência em ferramentas para desenvolvedores, ferramentas de design de aplicativos e, mais recentemente, ferramentas de business intelligence.
O Que É Looker?
Looker é uma plataforma de business intelligence baseada em navegador que ajuda a coletar, analisar e visualizar dados brutos. Ele facilita a coloração de painéis e também oferece um fluxo de trabalho amigável, tornando um pouco mais fácil para as empresas desenvolverem visualizações de dados perspicazes.
Em 2019, o Looker foi adquirido pelo Google e agora faz parte da plataforma Google Cloud.
Reveal VS Looker – Comparando Recursos e Funcionalidades
Uma boa solução de análise incorporada oferece muito mais do que apenas visualizações de dados. Para realmente alavancar uma ferramenta como essa em seu potencial máximo, para que você possa se manter à frente da concorrência e aumentar suas fontes de receita, você precisa se concentrar em todos os recursos disponíveis para ajudar você a fazer isso.
Nesta parte do artigo, vamos percorrer os principais recursos e funcionalidades que diferenciam Reveal e Looker, para que você possa escolher facilmente a plataforma certa para as necessidades da sua organização.
Prós e Contras do Reveal
Prós:
Totalmente self-service – Um dos principais recursos de análise incorporada do Reveal é a capacidade self-service. Isso significa que ele traz os processos e ferramentas para capacitar os usuários finais a analisar grandes quantidades de dados complexos, construir painéis personalizados e criar relatórios de forma independente. Em outras palavras, ele permite que sua equipe e departamentos não técnicos trabalhem e entendam dados por conta própria, em vez de depender de seus especialistas em TI ou BI.
Totalmente personalizável – O SDK do Reveal permite que você faça white-label e personalize todos os elementos de UX (tematização e estilo, arredondamento vs. quadrado, diálogos, etc.) para corresponder à aparência e sensação da sua própria marca única. Dessa forma, os usuários não se distrairão e nem notarão que, na verdade, estão usando uma solução totalmente diferente como parte da sua própria. A capacidade de personalização total ajuda a aumentar a adoção pelo usuário, garante a consistência da marca e, em última análise, leva a uma experiência de usuário perfeita.
Vinculação de Painéis – Este recurso permite que você vincule uma visualização ou painel a outro painel ou a um URL. Por exemplo, digamos que você esteja olhando um painel de alto nível sobre seus números de vendas. Se você quiser se aprofundar na receita em uma região específica, você pode fazer isso facilmente vinculando seu painel de alto nível a uma visualização mais detalhada que passará pelos parâmetros de região que você clicou.
Mistura de Dados (Data blending) – Os recursos de mistura de dados permitem que você encontre insights mais facilmente, reunindo múltiplas fontes de dados em uma única visualização para uma visão mais profunda e lado a lado.
Ver previsões com machine learning – O recurso de machine learning do Reveal pode ser usado para identificar e exibir visualmente previsões a partir dos seus dados, para tomar decisões de negócios mais baseadas em evidências. Ele permite que sistemas eletrônicos aprendam com dados existentes e, em seguida, usem os insights obtidos para fazer previsões e decisões de forma independente.
Análise rica de dados – Com as funções estatísticas e a funcionalidade de detalhamento (drill-down) do Reveal, você pode obter insights mais profundos sobre seus dados. O detalhamento leva o usuário de visões gerais para uma análise mais detalhada com um único clique. Funções estatísticas, como detecção de outliers, previsão de séries temporais e regressão linear, permitem que você opere nos dados de uma maneira muito mais orientada por dados e direcionada em comparação com visualizações de dados básicas.
SDK Nativo – O Reveal oferece um amplo conjunto de SDKs nativos, bibliotecas de aprendizado e amostras detalhadas em todas as principais plataformas, incluindo .NET, JavaScript (Angular, React, Web Components), iOS e Android.
Edição em Contexto– Este recurso permite que os usuários façam edições diretamente dentro do seu aplicativo sem sair dele e ir para outro aplicativo. Eles podem fazer as edições que desejam e, em seguida, facilmente enviar as atualizações para um servidor.
Campos Calculados – Este recurso permite que você crie campos adicionais de sua fonte de dados para utilizar prontamente em suas visualizações de dados.
Contras:
O Reveal possui muitos recursos e funcionalidades poderosas, mas, por ser uma ferramenta recém-desenvolvida, ainda está faltando alguns recursos úteis. Algumas coisas que não consideraríamos necessariamente como contras, pois estão atualmente em desenvolvimento, incluem recursos de grade, destaque e filtragem de séries e uma barra de ferramentas completa para melhor análise de dados. Além disso, a equipe do Reveal está trabalhando na adição de novas visualizações de dados e mais fontes de dados.
Prós e Contras do Looker
Prós:
Amigável para Multi-cloud – Você pode mudar facilmente onde deseja implantar o Looker sem impacto na experiência do usuário final. Os bancos de dados suportados incluem Amazon S3, Azure Storage, Google Cloud Storage, Actian Avalanche, Mongo, Vector e mais.
O poder do SQL Runner – Ao usar o SQL Runner do Looker, você pode criar facilmente grupos de informações perspicazes sem usar métodos de extração técnicos. Navegue pelas tabelas do seu esquema, execute consultas descritivas pré-escritas nos seus dados, compartilhe consultas e muito mais.
Integração com Slack – A integração com o Slack permite que os usuários do Looker tragam insights para qualquer conversa. A desvantagem dessa integração é que você ainda precisa alternar entre diferentes aplicativos em vez de ter tudo integrado dentro do seu fluxo de trabalho.
Looker Blocks– Modelos de dados pré-construídos que os usuários podem utilizar para padrões analíticos e fontes de dados comuns. Você pode usar blocos criados por outros usuários em vez de criá-los do zero, e em seguida, você pode personalizar os blocos para suas especificações exatas. Alguns dos blocos disponíveis incluem blocos incorporados, blocos de dados, blocos analíticos, etc.
Mistura de Dados (Data blending)– O mesmo recurso do recurso de mistura de dados do Reveal, com a diferença de que o Looker suporta mistura de dados com o conceito de Resultados Mesclados (Merged Results). Para realizar a mistura de dados, você precisa criar uma consulta de um Explore para gerar um conjunto de resultados, e em seguida, você precisará adicionar outro para mesclar na consulta original.
Contras:
iFrame, Baseado em Navegador– O Looker é uma plataforma totalmente baseada na web que exige que você tenha um login no Looker para visualizar ativos incorporados. Isso significa que você tem zero controle sobre a experiência do usuário da sua análise incorporada em seu aplicativo. Em vez de fornecer aos seus usuários funcionalidade de white-labeling para personalizar tudo para corresponder à sua marca única, você fica preso à UX, cores, estilo de botões e diálogos do Looker, a maneira como os painéis são apresentados, etc. O Looker foi construído e projetado como uma ferramenta BI self-service baseada em SaaS, não um SDK incorporado. Portanto, nenhum SDK, API ou Componente lhe dá uma experiência de análise incorporada verdadeira em seu aplicativo.
Dados nos Servidores Looker: O Looker exige que seus dados residam em seu servidor, onde ele executa os comandos. Isso força você a enviar seus dados de um local seguro, on-premise, para a nuvem e depender 100% do Looker para segurança, autenticação e autorização. Não é segredo que até as maiores empresas do planeta foram hackeadas nos últimos anos, então é melhor ir com um fornecedor que possa garantir a segurança e a segurança dos seus dados. Além disso, uma vez que seus dados vão para a nuvem do Looker, você perde a flexibilidade sobre eles. Isso significa que você deve cumprir as regras e a configuração do Looker apenas para obter painéis e adicionar complexidade, manutenção e governança desnecessárias sobre seus próprios dados.
**Preços em Camadas:**O Looker prefere não divulgar publicamente suas informações de preços em seu site, mas sim optar por oferecer um modelo sob medida. O orçamento final que você receber dos especialistas em preços do Looker dependerá de vários fatores, incluindo usuários totais, tipos de usuários (visualizador vs. editor), conexões de banco de dados e escala de implantação. Isso significa que qualquer orçamento que você receber será o preço inicial para o Looker, mas ele também crescerá à medida que sua base de usuários crescer. De acordo com um site de terceiros, o preço do Looker começa de $3000-$5000 por mês para 10 usuários, com um adicional de $50 por mês para cada novo usuário. Essa estrutura de preços pode não atrair os prospects que estão familiarizados com preços transparentes baseados em SaaS.
Integração Reveal
Quando se trata de integrar análises em seu aplicativo existente, é essencial que o software flua perfeitamente sem adicionar peso e complexidade adicionais. Ele precisa ser construído do zero com a incorporação em mente, assim como o Reveal. Com uma arquitetura que fornece flexibilidade e sem requisitos adicionais, com o Reveal, você pode integrar análises ao seu código rapidamente, acompanhando a demanda do cliente.
O SDK do Reveal é feito para desenvolvedores. Com ele, os desenvolvedores não são forçados a simplesmente incorporar iFrames em seu aplicativo e configurar painéis com um URL parametrizado. Seus desenvolvedores podem usar código real com objetos e propriedades reais.
Para mais informações técnicas aprofundadas, você pode ler a documentação detalhada do SDK e API do Reveal.
Integração Looker
A análise Looker funciona apenas com fontes de dados baseadas em SQL, o que significa que pode se integrar com qualquer banco de dados SQL ou data warehouse, como Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Amazon Athena e Greenplum.
Se você tiver seus dados armazenados em NoSQL, arquivos REST-API, etc., o Looker precisará de alguma forma de banco de dados SQL para consultar.
Por outro lado, a API do Looker integra dados em aplicativos de clientes e terceiros e outros aplicativos como Google Docs e Excel.
Exemplo de Painel Reveal
Exemplo de Painel Looker
Preços
É compreensível que o preço seja uma das principais coisas a considerar ao decidir qual provedor de análise incorporada será seu parceiro. No espaço de análise incorporada, você descobrirá que a maioria dos fornecedores mantém seus preços em segredo e cobra custos imprevisíveis como uso e usuários, por exemplo.
E quanto ao Reveal e Looker?
O Reveal oferece um único ponto de preço simples e acessível que permite que você atinja usuários ilimitados por aplicativo. A estrutura de preços do Reveal é transparente e acessível para empresas de todos os tamanhos. Transparente significa que você pode prever exatamente quanto pagará e, portanto, calcular seu ROI mais facilmente.
O objetivo do Reveal é se tornar um parceiro de longo prazo valioso para seus clientes e promete nunca haver taxas surpresa, uso ou níveis de usuários.
Por outro lado, o preço do Looker é personalizado para cada cliente com base em fatores como o número de usuários e a escala da sua implantação. Seu preço é projetado para se adequar a qualquer tamanho de negócio, e você recebe especialistas em preços para trabalhar diretamente com você para garantir a estrutura de preços ideal para o seu negócio.
À primeira vista, isso pode parecer um bom negócio, mas recomendamos dar uma segunda leitura.
Preços personalizados para cada cliente com base no número de usuários e na escala de implantação significa que o preço que você pagará aumentará à medida que seu negócio e base de usuários crescerem.
Isso pode estar bem para alguns, mas é importante saber isso antecipadamente, pois os fornecedores não alertam os clientes com antecedência, e quando sua fatura chega, você acaba chocado ao ver os números nela.
Suporte
Ao escolher entre fornecedores como Reveal e Looker para um parceiro de análise incorporada, você também deve considerar o suporte de ambas as soluções. Um suporte de qualidade e experiente pode ajudá-lo a ter sucesso com o software e, portanto, em seu negócio.
Vamos explorar como Reveal e Looker se comparam em relação ao suporte.
O Reveal oferece uma série de serviços de suporte contínuos sem custos adicionais, juntamente com uma comunidade amigável de 24 horas que pode responder a quaisquer perguntas nos fóruns do Reveal. Além disso, você pode encontrar muitos recursos úteis na página de FAQ do Reveal, central de ajuda e vídeos de treinamento.
Para mais conhecimento aprofundado e informações avançadas, você pode seguir os webinars do Reveal.
O Looker também fornece uma variedade de serviços de suporte. Você pode encontrar cursos de e-learning em ritmo próprio, por exemplo, bem como treinamentos personalizados. Você também pode navegar por artigos na central de ajuda, fazer networking com outros usuários no fórum da comunidade e enviar solicitações de tickets de suporte. Os usuários gostam particularmente do suporte por chat no aplicativo.
Conclusão…
Em conclusão, não há muito mais o que dizer senão que tanto o Reveal quanto o Looker são ótimas ferramentas de análise incorporada. No entanto, dependendo das suas necessidades e orçamento, um seria definitivamente uma solução melhor para o seu negócio do que o outro.
Acreditamos que o Reveal tem grandes vantagens sobre o Looker – é muito mais fácil e rápido de implementar e começar, oferece melhores opções de personalização e visualização, e alavanca recursos avançados de análise nativa, como machine learning e IA, para citar apenas alguns.
Outra grande diferença entre Reveal e Looker que acreditamos ser a favor do primeiro é a estrutura de preços. Saber quanto você pagará desde o início, não importa o quanto você cresça, é melhor, achamos, do que receber uma fatura com um valor cada vez maior para pagar todos os meses.
Mas, é claro, deixaremos para você decidir.
Se você está interessado em saber mais sobre a solução de Análise Incorporada Reveal e ver como ela funciona na prática, agende uma demonstração, e nossos especialistas em análise mostrarão como usar e alavancar o verdadeiro poder dos dados.
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