“Las herramientas tradicionales de BI ya no son suficientes para responder a la velocidad y complejidad del contexto digital actual; en cierta medida, se han quedado relegadas a tareas de visualización. Pero la inteligencia empresarial está evolucionando a un ritmo vertiginoso: pasamos de herramientas descriptivas a ecosistemas analíticos integrados, contextuales, predictivos y accionables, justo cuando y donde los usuarios necesitan tomar las decisiones”
La analítica embebida y su contexto estratégico
No deberías tener ninguna duda de que la analítica integrada está cambiando las reglas del juego con respecto a cómo interactuamos con los datos. En lugar de que los usuarios tengan que saltar entre múltiples aplicaciones para acceder a la información que necesitan para tomar sus decisiones, el análisis embebido facilita el acceso a potentes conocimientos y visualizaciones, como paneles de control e informes, directamente en los flujos de trabajo y aplicaciones que utilizan cada día.
Para las empresas modernas, el análisis integrado se ha convertido en algo esencial para vincular y retener clientes y alcanzar ventajas competitivas. Los usuarios esperan que la información sobre los datos se les proporcione exactamente cuando y donde la necesitan, y no que quede oculta en herramientas de BI independientes que interrumpen su flujo de trabajo.
Como hemos analizado en otros posts, un término que describe esta experiencia es la «Plataforma de Análisis como Servicio» (AnPaaS), un enfoque moderno y nativo en la nube para ofrecer análisis. AnPaaS integra la IA, APIs robustas y herramientas flexibles para los creadores de producto y de software, que proporcionan información en tiempo real y experiencias analíticas intuitivas dentro de las aplicaciones y los flujos de trabajo. De hecho, S&P Global ha validado que AnPaaS es el futuro del análisis integrado, destacando la estrategia de Sisense.
Pero, ¿cuáles son los retos estratégicos de la analítica embebida para las organizaciones que quieran liderar en el contexto digital?
Redefinición del modelo de negocio y la propuesta de valor
Integrar analítica embebida transforma los productos digitales en plataformas inteligentes. Pero esto exige replantear el modelo de valor: qué información se ofrece, a quién, cómo se monetiza y qué rol juega en la relación con el cliente, en otras palabras, qué “problemas del cliente” resuelve la inteligencia embebida y cómo refuerza el posicionamiento competitivo.
Gobernanza y calidad del dato integrada en el producto
Cuando la analítica se integra en los productos y los servicios, la gobernanza de los datos deja de ser una función interna de BI y pasa a formar parte de la propuesta al cliente. Los errores, retrasos o incoherencias en los datos se perciben externamente y afectan directamente a la reputación y la confianza. Exige una visión de datos como producto (Data as a Product), donde la calidad, seguridad y usabilidad del dato son responsabilidad compartida entre negocio, tecnología y cumplimiento normativo.
Gestión del cambio organizativo y cultural
La analítica embebida altera las dinámicas internas: los equipos de producto, tecnología, marketing y datos deben colaborar en torno a un mismo ciclo de valor. Esto implica pasar de una cultura de “informes internos” a una cultura data-driven orientada al cliente. La alta dirección debe patrocinar esa transformación cultural, no solo supervisar la implantación tecnológica. Sin este alineamiento, se corre el riesgo de quedarse en un “experimento aislado”.
Complejidad técnica y dependencia de proveedores
Las soluciones de analítica embebida requieren integración con sistemas existentes, APIs, seguridad, control de acceso y gestión de la multitenencia. Además, algunas plataformas introducen lenguajes o frameworks propietarios, lo que puede generar dependencias a largo plazo. La decisión debe basarse en un análisis comparativo de escenarios (build vs. buy) y una visión de largo plazo sobre la evolución del ecosistema tecnológico.
Alineación entre estrategia de datos y experiencia del cliente
El mayor reto no está en mostrar datos, sino en hacerlos relevantes y accionables para el usuario final. La analítica embebida debe integrarse de forma fluida en la experiencia digital, aportando valor sin añadir complejidad. En consecuencia, demanda un liderazgo conjunto entre las áreas de Producto y Datos, asegurando que la analítica no sea solo informativa, sino transformadora.
Escalabilidad, seguridad y sostenibilidad operativa
Cuando la analítica se ofrece a miles de usuarios externos (clientes, partners o distribuidores), los requisitos de rendimiento, seguridad y cumplimiento se amplifican y debe planificarse desde la escala y la resiliencia, no desde la prueba piloto. La analítica embebida se convierte en una extensión del servicio al cliente.
Ética, privacidad y cumplimiento regulatorio
En la analítica embebida, cada visualización se convierte en una forma de comunicación corporativa sujeta a la confianza, la transparencia y el cumplimiento normativo. Esta visibilidad convierte al dato en un activo relacional y reputacional, y, por tanto, exige estándares de ética, privacidad y cumplimiento regulatorio mucho más altos que en los modelos tradicionales de BI o reporting interno. Es vital despejar cualquier duda sobre si la organización está en condiciones de exponer datos a clientes sin comprometer la reputación, el cumplimiento o la confianza digital.
En entornos donde la analítica embebida incorpora modelos predictivos o inteligencia artificial, es fundamental asegurar la transparencia y ética algorítmica, su funcionamiento y los límites.
El panorama competitivo de la analítica embebida
Veamos a continuación las diez plataformas que lideran el espacio de los análisis embebidos, cada una con sus propias fortalezas y casos de uso ideales.
1) Sisense: la potencia que da prioridad a los desarrolladores
En lo que respecta al análisis integrado, Sisense se ha labrado una reputación en el mercado como la plataforma que realmente «entiende» lo que necesitan los desarrolladores y los equipos de producto. Muchas herramientas de análisis dan la sensación de haber sido creadas primero para los analistas de datos y después para los creadores de aplicaciones. Sisense da la vuelta a ese guión y lidera el camino en lo que respecta a AnPaaS.
Lo que distingue a Sisense de todos sus competidores es su enfoque para la integración centrado en los desarrolladores: Compose SDK es una suite incluida en la plataforma que supone un cambio revolucionario en la industria, ya que permite a los desarrolladores integrar paneles interactivos y totalmente personalizables en las aplicaciones con un esfuerzo mínimo de codificación. No se trata solo de insertar un widget preconstruido, sino de crear experiencias de análisis que se sientan nativas en su aplicación.
Sisense destaca por simplificar datos complejos mediante funciones basadas en IA que realmente resuelven problemas reales. Sus consultas en lenguaje natural y sus conocimientos integrados hacen que el análisis sea más intuitivo, lo que significa que los usuarios finales no necesitan una formación exhaustiva para sacar partido a sus funciones analíticas.
La escalabilidad es otra de sus grandes ventajas. Tanto si se trata de una startup que integra su primer panel de control como de una empresa que gestiona cientos de instancias, la arquitectura nativa en la nube de Sisense gestiona la carga sin problemas de infraestructura a medida que crece. Eso es una gran ventaja para los equipos de producto.
Para las organizaciones que dan prioridad al tiempo de comercialización y a la experiencia de los desarrolladores, Sisense ofrece de forma constante curvas de aprendizaje manejables, documentación sólida y equipos de soporte que comprenden los retos técnicos.
Por otra parte, Sisense utiliza SQL estándar, sin lenguaje propietario y aunque no hay un DSL (Domain-Specific Language) formal, se puede utilizar JSON + JS para scripts y widgets personalizados. Los devs front-end se adaptan rápido y las capacidades de Compose SDK están disponibles para los principales frameworks del mercado (React, Angular y Vue).
2) ThoughtSpot
ThoughtSpot adopta un enfoque basado en la búsqueda para desplegar análisis integrado, lo que permite a los usuarios formular preguntas en lenguaje sencillo en lugar de navegar por los paneles de control tradicionales.
Los usuarios pueden escribir consultas como «muéstrame las ventas por región del último trimestre» y obtener resultados inmediatos. Esta interfaz puede reducir el tiempo de formación y mejorar la adopción por parte de los usuarios, especialmente en organizaciones en las que los usuarios finales no son expertos en datos. La plataforma se centra en hacer que la exploración de datos resulte tan intuitiva como realizar una búsqueda en Google.
En base a nuestro análisis, sus limitaciones en personalización visual “nativa” (UI se mantiene al incrustar) y la capa de ingeniería de datos y joins puede penalizarla al ser menos flexible que otras plataformas. Por otra parte, su modelo de búsqueda en lenguaje natural y modelado declarativo es sencillo. No requiere DSL propio (impacto Bajo).
3) Domo
Domo se posiciona como una plataforma de datos integral que se encarga de todo, desde la ingesta de datos hasta la visualización. Su arquitectura basada en la nube hace hincapié en la rápida implementación, lo que la hace adecuada para organizaciones que necesitan poner en marcha rápidamente el análisis integrado. La plataforma ofrece conectores y plantillas predefinidos que pueden acelerar el tiempo de comercialización, aunque este enfoque integral suele tener un precio más elevado que las alternativas especializadas.
En base a nuestro análisis, su modelo todo-en-uno puede resultar menos flexible en arquitecturas modernas (Data Mesh) y se debe estudiar muy bien el TCO debido a los costes asociados a la escalabilidad, crítico en algunos casos de uso. Por otra parte, utiliza SQL estándar y configuración visual, sin lenguaje propietario (impacto Bajo).
4) Tableau
Tableau aporta sus conocidas capacidades de visualización al análisis integrado, ofreciendo sofisticados gráficos y paneles interactivos que pueden integrarse en las aplicaciones. La plataforma utiliza el mismo motor de visualización que la ha hecho popular entre los profesionales de los datos.
Las ofertas integradas de Tableau funcionan bien para las organizaciones que necesitan visualizaciones de datos complejas y cuentan con los recursos técnicos internos para gestionar los requisitos de implementación.
En base a nuestro análisis, su modelo de licenciamiento y coste para publicar visualizaciones a usuarios externos puede ser elevado. Por ejemplo, para despliegues Multitenancy y personalización profunda requieren diseño y esfuerzo de integración. Junto al análisis del TCO, otro aspecto a tener en cuenta es el rendimiento general de la plataforma cuando el volumen de datos y la concurrencia es elevada. Por otra parte, Tableau utiliza su propio lenguaje para la definición de fórmulas y para la estructura de visualización (VizQL); la integración de IA requiere disponer de un módulo adicional (Einstein). Aunque es sencillo para los usuarios, puede limitar la automatización avanzada. En resumen, coste potencialmente elevado, embedding limitado y sin capacidades full Multitenantcy (impacto Medio).
5) Power BI
Power BI ofrece análisis integrados como parte del ecosistema de Microsoft, lo que proporciona ventajas de integración a las organizaciones que ya utilizan Office 365, Azure u otros servicios de Microsoft. La plataforma ofrece una opción rentable, especialmente para las empresas que ya cuentan con licencias de Microsoft.
Power BI ha mejorado sus capacidades de integración en los últimos años, aunque funciona mejor para las organizaciones que ya están comprometidas con la infraestructura de Microsoft y familiarizadas con sus herramientas.
En base a nuestro análisis, dentro del ecosistema Microsoft/Azure proporciona un lógico equilibrio coste-beneficio. Junto al análisis del TCO es necesario a tener en cuenta el rendimiento general de la plataforma cuando el volumen de datos y la concurrencia es elevada. Por otra parte, aunque DAX y M son estándar en el ecosistema Microsoft, son lenguajes propietarios. Si ya usas Power BI, no es una barrera significativa, en caso contrario, la curva de aprendizaje puede penalizar los resultados tempranos (impacto Medio-Alto).
6) Looker
Looker, que ahora forma parte de Google Cloud, ofrece análisis de nivel empresarial con su lenguaje de modelado LookML. La plataforma permite explorar datos en tiempo real y se puede integrar en aplicaciones para casos de uso de inteligencia empresarial.
En base a nuestro análisis, Looker requiere que los usuarios aprendan su lenguaje propietario: LookML, lo que puede suponer una curva de aprendizaje elevada para los equipos; por otra parte, LookML permite gobernanza de datos, pero aumenta considerablemente el time-to-market. La plataforma también es conocida por sus costes más elevados en comparación con otras alternativas, lo que la hace más adecuada para organizaciones que ya han invertido en el ecosistema de Google Cloud (impacto Medio-Alto).
7) Reveal
Reveal es una plataforma de análisis integrada basada en la nube que se centra en la simplicidad y la velocidad. Ofrece visualizaciones (arrastrar y soltar) y paneles personalizables que se pueden integrar rápidamente en aplicaciones sin necesidad de amplios conocimientos técnicos.
La plataforma funciona bien para equipos que necesitan análisis integrados sencillos sin requisitos de implementación complejos, aunque puede carecer de algunas de las funciones avanzadas que se encuentran en plataformas más consolidadas.
En base a nuestro análisis, a pesar de que proporciona integración nativa (SDK), tiempo a mercado rápido y coste predecible, muestra niveles de rendimiento bajos en cargas grandes, su oferta de conectores es limitada y dispone de una menor comunidad (impacto Bajo).
8) Qlik Sense
Qlik Sense utiliza un motor asociativo que indexa y conecta automáticamente las relaciones entre los puntos de datos. La plataforma admite análisis de autoservicio con paneles interactivos y acepta consultas en lenguaje natural a través de su motor cognitivo.
Qlik Sense ofrece sólidas capacidades de análisis integradas y lleva suficiente tiempo en el mercado como para haber desarrollado un conjunto completo de funciones, aunque la plataforma puede requerir conocimientos técnicos para implementaciones avanzadas.
En base a nuestro análisis, Qlik Sense utiliza un lenguaje propietario para la carga, transformación y modelado de datos dentro de su plataforma: tiene reglas propias de asociación de datos, que no siguen el modelo relacional clásico (usa un “motor asociativo”). Para tareas complejas (joins, concatenaciones, calendarización, scripting dinámico) requiere dominar su semántica y, por tanto, los usuarios nuevos que vienen de SQL o Python suelen necesitar tiempo para entender cómo “piensa” Qlik al conectar y relacionar datos. Otro aspecto a destacar son las exigencias de configuración en análisis embebidos complejos (impacto Alto).
9) GoodData
GoodData ofrece creación, entrega y gestión automatizada de análisis a gran escala. La plataforma está diseñada para respaldar hojas de ruta de productos analíticos y permite a las organizaciones proporcionar información valiosa a clientes y socios a través de experiencias integradas.
GoodData se centra en la arquitectura Multitenant y las capacidades de marca blanca, lo que la hace adecuada para los proveedores de software que necesitan implementar análisis en múltiples instancias de clientes.
En base a nuestro análisis, GoodData no usa SQL estándar dentro de su capa semántica principal, sino un lenguaje propietario (MAQL), diseñado para definir métricas de negocio y relaciones de datos. Aporta consistencia y gobernanza, pero implica aprender su sintaxis y depender parcialmente del ecosistema GoodData. Por otra parte, la escalabilidad puede verse condicionada por los elevados costes que puede alcanzar si crece el Tenant base (impacto Medio).
10) Qrvey
Qrvey está diseñado específicamente para aplicaciones SaaS multitenant, y ofrece análisis integrados con incrustación sin iFrames y capacidades de marca blanca. La plataforma incluye conexiones de datos, análisis y automatización que se proporcionan como componentes incrustables.
Qrvey funciona bien para las empresas SaaS que necesitan soporte Multitenantcy y no quieren lidiar con las limitaciones de los iFrames, aunque es más especializado en comparación con plataformas más amplias.
En base a nuestro análisis, Qrvey puede presentar cuellos de botella de rendimiento, especialmente relevantes al tratar con grandes datasets, altos niveles de concurrencia y consultas complejas. La escalabilidad es otro elemento importante a considerar teniendo en cuenta que sus costes pueden elevarse considerablemente, por lo que es clave estimar el TCO a varios años incluyendo tarifas escaladas (impacto Medio-Alto).
Tabla comparativa de las principales plataformas de analítica embebida
La comparativa refleja un equilibrio entre control, integración y capacidad cognitiva, teniendo en cuenta una de las principales tendencias en análisis integrados: la IA deja de ser un complemento y pasa a formar parte del núcleo de decisión embebido. Por tanto, nuestras principales conclusiones, en base a los analistas de la industria, reflejan:
- Sisense se posiciona como la opción más flexible y personalizable para ISVs o empresas que integran analítica en productos SaaS, con un equilibrio notable entre control, APIs y personalización; en este sentido es destacable su enfoque developer-first.
- Tableau Embedded destaca por su excelente experiencia visual, pero menos por su versatilidad de integración o coste en despliegues masivos.
- Power BI Embedded es óptimo cuando la organización ya está en el ecosistema Azure/Microsoft 365: gran integración, bajo TCO inicial, pero la dependencia tecnológica es alta.
- Looker brilla en entornos GCP-first, especialmente cuando la prioridad es gobernanza centralizada sobre BigQuery; también la dependencia de GCP es alta.
- Qlik mantiene un enfoque equilibrado con buen rendimiento y simplicidad, aunque su modelo de integración es algo menos sofisticado que el de Sisense o Looker.
Nuestras recomendaciones:
Esta tabla se facilita solo con fines informativos y de referencia general a partir de nuestros análisis independientes basados en varias fuentes. Recomendamos estudiar cada plataforma según el contexto tecnológico, regulatorio y operativo de cada organización.
Es importante tener en cuenta o considerar con más detalle que la capa de IA redefine el valor de la analítica embebida, por lo tanto, es necesario evaluar no solo el coste y la integración técnica, sino también el grado de independencia y control sobre los modelos de IA que acompañan a cada plataforma. La ventaja competitiva ya no reside en visualizar datos, sino en generar decisiones automatizadas, explicables y embebidas.
Sisense es una plataforma líder en escenarios donde la analítica embebida es parte esencial del producto o del modelo SaaS. Su orientación OEM y su grado de personalización lo sitúan por encima de sus competidores en profundidad técnica y control de experiencia y, por tanto, es una plataforma de referencia para organizaciones que buscan convertir la analítica en parte integral de su propuesta de valor.
Desde el punto de vista estratégico, Sisense Fusion es una plataforma que aporta ventajas tangibles para cualquier organización que base su propuesta de valor en la inteligencia de los datos:
Transformación del modelo de producto: la analítica como parte del valor
Sisense facilita que la analítica deje de ser una herramienta interna de reporting y se convierta en una funcionalidad del producto o servicio, totalmente integrada en la experiencia del cliente final. Esto cambia la naturaleza del valor ofrecido: los datos pasan de ser un ingrediente operativo a un componente comercializable del producto.
Como resultado, se abren oportunidades para monetizar el dato, al mismo tiempo que se refuerza la vinculación y la retención de clientes al incrementar la percepción de inteligencia y autonomía en el uso del producto.
Sinergia entre las áreas de negocio y tecnología
Sisense actúa como un punto de convergencia entre la estrategia de negocio y la arquitectura tecnológica, permitiendoque las áreas de producto, datos y tecnología trabajen de forma alineada, acelerando el ciclo entre: insight > decisión > ejecución.
En consecuencia, ayuda a reducir la fricción entre equipos, aumenta la velocidad de la innovación y la organización gana agilidad operativa y capacidad de respuesta ante cambios del mercado.
Escalabilidad y sostenibilidad tecnológica
A diferencia de otras soluciones BI tradicionales, Sisense está concebida para entornos OEM y Multitenant, lo que significa que puede crecer junto con la organización y su base de clientes, facilitando la expansión a nuevos segmentos o geografías sin rediseñar la infraestructura.
Gracias a su arquitectura modular los costes se mantienen bajo control, reduciendo el TCO, y aportando al mismo tiempo mayor resiliencia tecnológica al evitar las dependencias de múltiples herramientas BI desconectadas.
Como resultado, la compañía gana estabilidad y capacidad para sostener su crecimiento a largo plazo.
Ventaja competitiva basada en inteligencia y diferenciación
En mercados donde los productos tienden a la comoditización, optar por Sisense permite posicionar la oferta en un nivel superior, aportando inteligencia y personalización sin desarrollar infraestructura propia: mejora la experiencia del cliente, refuerza la marca y estimula la innovación y la mejora continua.
En consecuencia, la analítica deja de ser un componente de soporte y pasa a ser una ventaja estructural del negocio.
Tomar la decisión correcta para tu organización
Elegir la plataforma de análisis integrada adecuada no es solo cuestión de características y capacidades, se trata de encontrar la solución que se adapte a la infraestructura técnica de tu organización, tu equipo de Producto, los creadores de aplicaciones (desarrolladores y otros) y las necesidades de los usuarios finales junto con la estrategia a largo plazo.
El panorama de la analítica embebida está evolucionando rápidamente, impulsado por las crecientes expectativas de los usuarios y el avance de las capacidades de la inteligencia artificial. Sea cual sea la plataforma que elijas, la clave es partir de las necesidades de los usuarios y trabajar hacia atrás hasta llegar a los requisitos técnicos. La mejor plataforma de análisis integrado es aquella que hace que la información de los datos resulte natural y valiosa dentro de los flujos de trabajo existentes de tus usuarios.
Recuerda que el objetivo no es solo integrar el análisis, sino integrar la información que impulse mejores decisiones. Eligiendo la plataforma que mejor se adapte a ese objetivo final aportarás un valor real a tu organización y a tus clientes.
En resumen
Sea cual sea el enfoque que adoptes o el tipo de producto que desees lanzar al mercado con análisis embebido, con Sisense podrás llevar fácilmente inteligencia a tus productos y flujos de trabajo internos y a tus clientes finales para aprovechar todo el potencial de los datos y obtener inteligencia empresarial revolucionaria.
Tanto si estás en un proceso para modernizar, sustituir, ampliar o adquirir tu plataforma de análisis, con Sisense tus equipos de producto y los creadores de software podrán trabajar de forma más inteligente y ofrecer mejores experiencias a tus usuarios y clientes.
Te invitamos a descubrir por qué la próxima generación de analíticas empresariales estará integrada, será invisible y esencial para alcanzar los resultados empresariales.
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