“El análisis embebido es la capacidad o habilidad para integrar análisis de datos, visualización e inteligencia de negocio (BI) directamente dentro de las aplicaciones, portales o sistemas que los usuarios utilizan a diario. En lugar de forzar a los usuarios a ir a una plataforma o aplicación externa para consultar informes o cuadros de mando, el análisis embebido permite que la información relevante esté disponible y accesible en el mismo entorno de trabajo”.
La analítica embebida en contexto
Nuestro mundo está inundado de datos y, sin duda, es una mina de oro para la inteligencia empresarial; pero este paradigma se hace realidad cuando los datos se transforman en información útil y práctica. Las tradicionales herramientas de BI fueron diseñadas para reportar el pasado, no para anticipar el futuro ni integrarse en los flujos operativos. Podríamos decir que, en cierta medida, estas soluciones se han quedado un poco rezagadas, ya no están a la altura de un negocio cada vez más exigente que requiere:
- Análisis en tiempo real, no informes mensuales.
- Automatización y analítica predictiva (IA y machine learning).
- Autoservicio de datos (self-service BI), sin depender del área de TI.
- Análisis embebido dentro de aplicaciones de negocio, en lugar de aplicaciones o portales separados.
En este sentido, las plataformas tradicionales de BI han quedado cortas: son lentas, reactivas y orientadas a la visualización, no a la acción. Por tanto, las empresas que buscan ocupar una posición relevante o liderar en el negocio digital (“digital players“), el análisis integrado o la analítica embebida es clave para aprovechar todo el potencial de los datos. ¿Por qué?
La respuesta es bastante simple: para ser un player relevante en la economía digital actual, impulsada por los datos, nuestros equipos y clientes finales necesitan obtener información rápidamente sin tener que cambiar de herramienta o navegar por sistemas complejos para obtener información y tomar de decisiones contextualizadas. Los análisis embebidos satisfacen esta demanda: integran paneles de control, visualizaciones y análisis de datos avanzados directamente en el software que ya utilizan los usuarios, incluidos los servicios avanzados de inteligencia basados en IA y Gen AI.
Por tanto, los usuarios toman decisiones más inteligentes en tiempo real sin interrumpir su flujo de trabajo y, por otra parte, los creadores de software y los equipos de Producto obtienen una ventaja competitiva real, ya que pueden mejorar la vinculación de los usuarios finales, abrir nuevas oportunidades para monetizar y generar ingresos y amplificar los efectos de la innovación.
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Definición y términos clave de la analítica embebida
Como hemos explicado anteriormente, el análisis integrado combina inteligencia empresarial (BI) y funciones de generación de informes, como cuadros de mando, gráficos, informes y visualizaciones de datos, directamente en las aplicaciones y flujos de trabajo orientados al cliente. Esto implica que la toma de decisiones basada en datos se pone al alcance de los usuarios finales dentro del flujo de trabajo, en tiempo real, a diferencia de las herramientas de BI tradicionales.
Las plataformas de análisis integrado y las soluciones de análisis como servicio (AnPaaS) como Sisense permiten, al mismo tiempo, que los creadores de aplicaciones puedan integrar esas experiencias de forma rápida, sencilla y a gran escala aprovechando el conjunto de herramientas SDK y APIs avanzadas para la integración.
Pero veamos a continuación cuáles son los términos que caracterizan las plataformas de analítica embebida:
Plataforma de análisis como servicio (AnPaaS)
Se trata de una solución nativa en la nube para integrar capacidades de análisis en una aplicación, que incluye una amplia personalización para construir una experiencia fluida para el usuario final dentro de la aplicación.
Conectividad de datos
Consiste en el proceso técnico de agregación de datos provenientes de múltiples fuentes (bases de datos, servicios en la nube, API) en una capa de datos centralizada para realizar análisis unificados.
Cuadros de mando
Son las representaciones visuales consolidadas de métricas e indicadores que proporcionan información y actualizaciones de estado a simple vista.
Visualizaciones de datos
Son las representaciones visuales que van más allá de los simples datos (como gráficos, mapas de calor y medidores) que facilitan la exploración e interpretación de datos complejos.
Análisis predictivo
Constituyen los modelos estadísticos y los algoritmos de aprendizaje automático que analizan datos históricos y pronostican tendencias futuras.
Información basada en IA
Representan las capacidades de análisis avanzado que aprovechan la IA y el aprendizaje automático para descubrir patrones automáticamente y extraer información fácilmente.
Cómo funciona el análisis integrado
El análisis integrado coloca paneles de control, visualizaciones de datos e información analítica directamente en una aplicación, aprovechando múltiples tecnologías para recopilar datos de diversas fuentes, procesarlos en tiempo real y presentarlos a los usuarios finales. Pero crear análisis integrados desde cero requiere amplios conocimientos técnicos y recursos. Por eso, los creadores de software recurren cada vez más a socios AnPaaS como Sisense para crear soluciones de análisis personalizadas que se adapten al aspecto y la funcionalidad de la aplicación.
Conectividad e integración de datos
La conectividad de datos recopila datos sin procesar de diversas fuentes, incluidas bases de datos, aplicaciones SaaS, API de terceros y plataformas en la nube, y los integra en un flujo unificado. El proceso de integración de datos también limpia, valida y armoniza los datos para que estén listos para su análisis.
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Almacenamiento y procesamiento de datos
Una vez que los datos están conectados, se almacenan en repositorios escalables, como bases de datos, almacenes en la nube y Data Lakes. Allí, los datos se optimizan para su análisis mediante procesos que permiten realizar consultas eficientes y recuperarlos rápidamente.
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Motor de análisis
En el corazón del análisis integrado se encuentra el motor de análisis (Analytics Engine), la tecnología que transforma los datos sin procesar en información útil. Aquí es donde se realiza el trabajo pesado: filtrado, agrupación, modelado estadístico, previsión, detección de anomalías e integración del aprendizaje automático.
Herramientas y técnicas de integración
Aquí es donde se pone a prueba la teoría: los métodos reales que utilizan los desarrolladores para integrar funciones de análisis en una aplicación. Existen varios métodos, como API, SDK, iFrames y bibliotecas JavaScript. Las plataformas AnPaaS facilitan la integración y personalización de experiencias de análisis con una plataforma fácil de usar, que incluye opciones sin código, con poco código y con código profesional.
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Seguridad y control de acceso
Las capas de seguridad garantizan que solo los usuarios autorizados puedan acceder a los datos dentro de una solución de análisis integrada. Las funciones incluyen control de acceso basado en roles (RBAC), OAuth, Inicio de Sesión Único (SSO) basado en SAML, gestión de claves API y registros de auditoría. Esta capa es también donde se gestiona el cumplimiento de SOC 2, HIPAA, GDPR y otras normativas regulatorias.
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Supervisión y optimización del rendimiento
Las herramientas de supervisión proporcionan visibilidad de los patrones de uso, los tiempos de respuesta de las consultas y la carga del sistema. Ayudan a los desarrolladores a identificar cuellos de botella, gestionar los recursos informáticos y escalar la infraestructura de análisis integrada.
Características clave del análisis integrado
La integración del análisis en tus aplicaciones depende de un conjunto de capacidades básicas que garantizan tanto una información valiosa como una experiencia de usuario fluida. Tanto si utilizas una plataforma AnPaaS como si creas una solución interna (o combinas ambos enfoques), el análisis integrado debe contar con estos cuatro tipos de características fundamentales:
Paneles de control y visualizaciones de datos
Las plataformas de análisis integrado modernas ofrecen paneles de control interactivos con diseños optimizados para dispositivos móviles y con alta capacidad de respuesta. Puedes crear una amplia variedad de visualizaciones de datos: tablas, gráficos, mapas, filtros, información sobre herramientas al pasar el cursor y mucho más. Estas visualizaciones son las que dan vida a los datos, pues facilitan contar una historia visual que proporciona a los usuarios finales información útil y práctica.
Para alinear toda la identidad de la marca, las soluciones AnPaaS permiten a los desarrolladores personalizar los elementos de la interfaz de usuario, incluidos los colores corporativos, las fuentes y los patrones de diseño, para que se adapten al aspecto y la experiencia de tu producto.
Capacidades de integración de datos
Los análisis integrados son tan buenos como los datos que los alimentan. Se necesitan canalizaciones robustas que ingesten datos de todas las fuentes para evitar la creación de silos de datos o la generación de análisis inexactos.
Las plataformas de análisis integradas suelen proporcionar una amplia gama de conectores preconstruidos para bases de datos SQL, fuentes NoSQL y sistemas empresariales populares como Salesforce. La compatibilidad con la transmisión en tiempo real y el procesamiento por lotes programado se adapta a diferentes necesidades analíticas.
Funciones de autoservicio y conocimientos basados en IA
Los análisis integrados prometen la obtención de conocimientos de forma más rápida e intuitiva para los usuarios finales. Para cumplir esta promesa, las soluciones líderes facilitan a cualquier persona el análisis de los datos, incluso si no tiene conocimientos técnicos o de análisis de datos.
Los motores de generación de cuadros de mando, basados en la facilidad de uso (arrastrar y soltar) y los chatbots de IA permiten crear rápidamente informes ad hoc o personalizar visualizaciones. Las consultas en lenguaje natural (NLQ) permiten a los usuarios formular preguntas de forma sencilla para explorar los datos sin esfuerzo. Las funciones de generación de lenguaje natural (NLG) facilitan la comprensión de los datos con explicaciones automáticas que acompañan las visualizaciones.
Análisis predictivo basado en IA
Las plataformas de análisis integradas avanzadas incorporan modelos de aprendizaje automático para el análisis predictivo basado en IA. Los modelos analizan los datos históricos y aplican algoritmos sofisticados para pronosticar las tendencias futuras. Pueden procesar grandes cantidades de datos para descubrir patrones que serían imposibles de detectar con los análisis tradicionales.
La detección de anomalías basada en IA señala automáticamente los valores atípicos, lo que elimina la necesidad de supervisión manual. Los motores de recomendación mejoran aún más la toma de decisiones al sugerir los siguientes pasos para prevenir problemas o aprovechar oportunidades futuras.
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Ventajas del análisis integrado para las empresas modernas
Como hemos visto hasta ahora, el análisis embebido deja de ser una opción para las organizaciones que aspiran a liderar y ser relevantes para sus clientes dentro del ecosistema digital: es un imperativo estratégico para seguir siendo competitivas en un mundo cada vez más basado en los datos.
Ventajas para los usuarios finales:
Inteligencia empresarial accesible
Los análisis embebidos hacen que los datos sean accesibles para todos. No se necesitan conocimientos técnicos ni experiencia en ciencia de datos. La información crucial es fácil de acceder y comprender gracias a los paneles dinámicos y la exploración de datos basada en inteligencia artificial.
Flujos de trabajo optimizados
En lugar de cambiar entre sistemas o exportar datos a hojas de cálculo, los usuarios finales tienen acceso directo a visualizaciones, informes y paneles de control desde donde trabajan. Se reducen las ineficiencias y los errores en los informes, mientras que la productividad se dispara.
Toma de decisiones basada en datos
Los datos solo son valiosos cuando impulsan la acción. Con el análisis integrado, los usuarios finales pueden aprovechar fácilmente el significado real de sus datos y tomar rápidamente decisiones inteligentes respaldadas por datos.
Información rápida y en tiempo real
El análisis integrado impulsado por datos en tiempo real permite a los usuarios finales responder a las condiciones empresariales a medida que se desarrollan. Las alertas críticas, los paneles de control en vivo y los modelos predictivos proporcionan información que permite adoptar una respuesta inmediata.
Ventajas para los creadores de software:
Mayor ventaja competitiva
Los análisis integrados en las aplicaciones ya no son un simple extra. Los clientes demandan cada vez más plataformas que ofrezcan funciones de generación de informes fluidas y fáciles de usar. Los análisis integrados robustos son un potente diferenciador competitivo en este escenario.
Mayor vinculación de los clientes
Cuanto más valor obtienen las personas de su producto, más se vinculan con él. Con los análisis integrados, los clientes obtienen mayores beneficios tangibles de la aplicación, lo que la convierte en un componente esencial de su infraestructura tecnológica.
Más oportunidades de monetización
Una vez que se integran los análisis en las aplicaciones, se abre la puerta a una serie de nuevas posibilidades de monetización. Puedes crear nuevas fuentes de ingresos con niveles de análisis premium, opciones de informes personalizados, oportunidades de marca blanca y mucho más.
Innovación rápida y mejora continua
Si aprovecha bien la plataforma de análisis integrada, es posible crear e implementar análisis integrados de forma más rápida y eficiente. Las soluciones AnPaaS reducen la carga sobre los recursos de ingeniería y aceleran el tiempo de comercialización.
Casos de uso de análisis integrados por industria
Los análisis embebidos permiten tomar decisiones más inteligente en prácticamente todos los sectores. Ciertamente, las empresas son ahora empresas de datos (data companies), tienen acceso a grandes cantidades de información procedente de una amplia variedad de fuentes internas y externas. Los análisis integrados tienen la capacidad de ayudarles a transformar esa información sin procesar en conocimientos que las empresas pueden aprovechar para obtener un valor comercial real, creando ventajas competitivas sostenibles.
Financial services
Aspectos destacados del caso de uso: el análisis integrado ayuda a las instituciones financieras a detectar fraudes en tiempo real, realizar un seguimiento del rendimiento de las carteras y garantizar el cumplimiento normativo, directamente desde sus plataformas principales. Las funciones de IA mejoran las previsiones de mercado, la evaluación de riesgos y las decisiones basadas en datos en el panorama financiero, que cambia rápidamente.
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Manufacturing
Aspectos destacados del caso de uso: desde la supervisión de la eficiencia de las máquinas hasta el seguimiento de las tasas de defectos en tiempo real, los análisis integrados permiten a los fabricantes tomar decisiones basadas en datos en la planta alta para impulsar un mejor rendimiento en la planta baja. Con la integración holística de datos, los líderes pueden comprender rápidamente el panorama general y luego profundizar en cada detalle crítico.
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Supply chain and logistics
Aspectos destacados del caso de uso: debido a su naturaleza compleja y en constante cambio, la cadena de suministro requiere una supervisión precisa y actualizada al minuto. Los análisis integrados proporcionan una visibilidad completa de los envíos, la eficiencia de las rutas y los posibles cuellos de botella. Además, con los análisis predictivos de IA, los usuarios finales pueden pronosticar de forma rápida y precisa las tendencias futuras.
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Healthcare and pharma
Aspectos destacados del caso de uso: Los análisis integrados respaldan la eficiencia y la atención basada en el valor en todo el panorama sanitario: proveedores, pagadores y organizaciones farmacéuticas. Los médicos y administradores evalúan el riesgo de los pacientes, mejoran las vías de tratamiento y gestionan la asignación de recursos, todo ello desde sus sistemas de gestión de la atención sanitaria.
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Retail and e-commerce
Aspectos destacados del caso de uso: desde recomendaciones personalizadas de productos hasta la gestión de inventario, los análisis integrados ayudan a los equipos minoristas a ofrecer mejores experiencias a los clientes e impulsar los ingresos en los puntos de contacto digitales y en las tiendas físicas. La información en tiempo real permite a los usuarios finales optimizar al instante las decisiones de promoción, marketing y comercialización.
Technology and SaaS
Aspectos destacados del caso de uso: los creadores de software transforman el valor de sus productos con análisis integrados. Las experiencias fluidas dentro de las aplicaciones proporcionan a los usuarios finales información útil, accesible al instante y siempre actualizada. A nivel interno, los equipos aprovechan los análisis integrados para acelerar la innovación y aumentar el rendimiento de las ventas.
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Mejores prácticas para la implementación de análisis integrados
Las ventajas de los análisis integrados son evidentes, pero ¿cuál es la mejor estrategia que los creadores de software deben adoptar para desplegarlos eficientemente? Existen varios enfoques, así como consideraciones clave que hay que sopesar a la hora de decidir cómo proceder. Para elegir el enfoque más adecuado, nosotros recomendamos tres opciones:
La primera decisión que debes tomar es si crear o comprar capacidades de analítica embebida. Ambas opciones tienen ventajas e inconvenientes. Afortunadamente, no se trata de una decisión binaria, ya que es posible aprovechar una plataforma de análisis integrada junto con el desarrollo interno para obtener lo mejor de ambos mundos.
Desarrollo interno
Ventajas: crear tu propia solución de análisis embebido te permitirá controlar totalmente la funcionalidad y el diseño de la interfaz de usuario. La seguridad y el cumplimiento normativo también quedan totalmente en sus manos.
Inconvenientes: el desarrollo interno requiere importantes recursos de ingeniería, tanto para el lanzamiento inicial como para el mantenimiento continuo. También es más difícil ampliar sus capacidades, personalizar las soluciones para los clientes e implementar funciones de IA.
Plataformas de análisis como servicio (AnPaas)
Ventajas: asociarse con un proveedor de AnPaaS como Sisense agiliza y facilita la integración del análisis en tu aplicación, incluso para usuarios sin conocimientos técnicos. Las mejores soluciones ofrecen una amplia personalización, por lo que no tienes que sacrificar el control en aras de la eficiencia. Además, las plataformas AnPaaS modernas añaden constantemente nuevas funciones de IA, mantienen una seguridad sólida y actualizada y facilitan la conexión de datos.
Desventajas: aunque una plataforma de análisis integrada de primera clase debería ofrecer un diseño flexible y conectividad de datos, es posible que se encuentre con algunas limitaciones. Algunas plataformas no proporcionen los SDK y las API que necesitas para conectar todos tus datos y crear una interfaz perfecta que se adapte a tu aplicación.
Modelo híbrido
Ventajas: muchos creadores aprovechan un socio AnPaaS junto con algún desarrollo interno a medida. Se obtienen todas las ventajas de una solución lista para usar (tiempo de comercialización más rápido, funciones de IA robustas, fácil implementación para usuarios sin conocimientos técnicos), además de la capacidad de mejorar funciones específicas para satisfacer necesidades únicas.
Desventajas: seguirás necesitando recursos de ingeniería, lo que puede suponer un reto para las organizaciones pequeñas o que no cuentan con una amplia experiencia técnica y en ciencia de datos. Además, la escalabilidad puede convertirse en un problema si no estás preparado para mantener y actualizar regularmente los componentes personalizados.
Seleccionando la plataforma adecuada: principales consideraciones a tener en cuenta
Al iniciar la búsqueda de una solución AnPaaS deberás adaptar las necesidades de la empresa o del producto a las capacidades y características de la plataforma. Por otra parte, debes tener en cuenta cualquier consideración específica de tu aplicación para que encuentre su viabilidad en cualquiera de las plataformas de análisis integrado que estés considerando; te ayudará a adoptar el enfoque más eficaz para el despliegue.
Personalización
La analítica embebida que pretendas integrar en el producto debe proporcionar una experiencia fluida al usuario final. Necesitarás encontrar una plataforma flexible que te ofrezca un control total del diseño, visualizaciones personalizables y extensibilidad. Tanto lo patrones de interacción como la usabilidad, deben ayudarte a garantizar una experiencia de usuario coherente y consistente.
Conectividad e integración de datos
Debes buscar una plataforma que ofrezca APIs, SDKs y conectores preintegrados, que sean robustos, con el fin de garantizar que los análisis embebidos aprovechen todo el ecosistema de datos, aseguren la precisión y actualización de los indicadores y puedan ser gobernados con la mayor eficacia y calidad.
Seguridad y cumplimiento normativo
La solución AnPaaS debe tomarse la seguridad tan en serio como tu propia organización. Evalúa cómo las plataformas protegen los datos, gestionan el control de acceso y cumplen con normas como el RGPD, la CCPA y la HIPPA.
Capacidades de IA
Funciones como el análisis predictivo con IA y la exploración de datos con GenAI hacen que el análisis integrado sea más valioso para los usuarios finales. La IA y el aprendizaje automático también hacen que la implementación sea más eficiente para los creadores de software. Asegúrate de que la solución AnPaaS ofrezca funciones de IA para crear e integrar análisis.
Escalabilidad y rendimiento
La plataforma debe escalar al ritmo del crecimiento del negocio. Debes seleccionar herramientas que admitan grandes volúmenes de datos y el uso simultáneo sin comprometer el rendimiento.
Garantizar la vinculación de los usuarios: estrategias inteligentes
Crear una experiencia de análisis embebida atractiva es solo una parte de la ecuación: solo se obtiene retorno de la inversión si los usuarios realmente la adoptan y se vinculan. Esto se aplica tanto a los equipos internos como a los usuarios finales.
Estrategias de adopción para usuarios internos
Equipar adecuadamente a los equipos que trabajan con el producto: los equipos de ingeniería y de producto son los usuarios de primera línea y debes asegurarte de que dispongan de los recursos y la documentación que necesitan para crear e implementar de manera eficiente.
Capacitar a otros equipos relacionados de forma indirecta: asegúrate de que los usuarios no técnicos sepan cómo aprovechar la solución de análisis para crear paneles de control, prestar asistencia a los clientes y obtener inteligencia empresarial como usuarios finales.
Designar líderes (Champions): pon en marcha un programa interno de «líderes del análisis», es decir, un pequeño grupo de usuarios avanzados que promuevan la adopción del análisis y recopilen información de todos los departamentos o equipos de clientes.
Elige una solución AnPaaS intuitiva: las mejores plataformas facilitan la adopción con una interfaz intuitiva, funciones de IA, capacidades de autoservicio y amplios recursos educativos.
Estrategias de adopción para usuarios finales externos
Utilizar guías de orientación integrada en la aplicación: facilita a los usuarios finales la capacidad de explorar los análisis integrados, proporcionando orientación contextual integrada en la aplicación, tutoriales interactivos y guías paso a paso que destaquen las funciones más importantes en los momentos adecuados.
Destacar los análisis en el marketing personalizado: aprovecha las ventajas de los análisis integrados con campañas de marketing personalizadas que se basan en los datos de los usuarios finales. Resúmenes de fin de año, comunicaciones de hitos, contenido dinámico en correos electrónicos… Cuanto más vean los clientes cómo cobran vida sus datos, más valor obtendrán de ellos.
Realizar un seguimiento de la vinculación por parte de los usuarios finales: supervisa el uso de las funciones y cómo interactúan los clientes con los paneles y los informes. Utiliza esta información para identificar las deficiencias de las funciones y realizar iteraciones basadas en datos del uso real.
Aprovechando todo el potencial del análisis integrado
Com habrás podido constatar, la analítica embebida no es solo un complemento más, sino un factor diferenciador fundamental para las aplicaciones modernas. Al integrar datos holísticos, paneles en tiempo real e información basada en inteligencia artificial, los responsables de la toma de decisiones y los usuarios finales obtienen las respuestas que necesitan, cuando y donde las necesitan.
Análisis integrado vs. BI tradicional
El análisis integrado ofrece información contextualizada y integrada en las aplicaciones, mientras que el BI tradicional requiere interfaces independientes, exportaciones y procesos manuales de análisis de datos. Las soluciones integradas reducen la fricción del usuario y aceleran el tiempo de obtención de información.
¿Como afrontar la integración de análisis embebido
Deberás empezar por definir los objetivos, los usuarios y las métricas más importantes. Después, deberás decidir si crear una solución interna, utilizar una solución AnPaaS o combinar ambos enfoques. Finalmente deberás conectar los datos (a través de conectores en tiempo real y APIs) a las fuentes y, a continuación, crear e integrar los paneles y las visualizaciones de datos que se adapten al aspecto y la funcionalidad de la aplicación.
¿Cuáles son los costes de la analítica integrada?
Los costes suelen incluir la infraestructura (servidores basados en la nube o locales), las licencias (por suscripción o basadas en el uso), el desarrollo (integración y personalización) y el mantenimiento continuo (canales de datos, actualizaciones y asistencia). Los proveedores AnPaaS que ofrecen modelos de precios personalizados y escalables hacen que la analítica integrada sea accesible para empresas de todas las dimensiones.
En resumen
Sea cual sea el enfoque que adoptes o el tipo de producto que desees lanzar al mercado con análisis integrado, con Sisense podrás llevar fácilmente análisis personalizados a tus productos y flujos de trabajo internos, de esta forma, tanto tu organización como tus clientes finales aprovecharán 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 de análisis a sus usuarios y clientes.
Por eso, 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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