Análisis de Datos en mi aplicación: ¿debo construir o comprar?

Imagina que estás a cargo de una empresa que ofrece una plataforma de software bajo un modelo SaaS y quieres que tus usuarios tengan la mejor experiencia posible de análisis de datos dentro de tu aplicación. ¿Qué puedes hacer? Tienes varias opciones, pero las dos más utilizadas o más obvias son: desarrollo interno o compra de software específico. En este artículo te explicamos este tema con más detalle, esperando que tengas toda la información para tomar las decisiones acertadas en cada momento.

En este artículo explicamos las distintas alternativas que tienes, con sus pros y sus contras, como responsable general, técnico o de producto, de una empresa que dispone de una herramienta software que se plantea iniciar o mejorar un apartado que aporta un enorme valor añadido a tu aplicación, la capacidad de visualización de datos y análisis interactivo, para que tus usuarios puedan tomar acciones de valor al utilizar tu aplicación.

Para ello, vamos a imaginar un caso concreto de aplicación, para que se entiendan los distintos pasos. Imaginemos que tu compañía desarrolla y ofrece un software de gestión logística, mediante una aplicación web moderna.

Buscando información

Si estás leyendo este artículo, estás en buen camino, pues casi que lo primero que puedes hacer es informarte bien por diversos medios de qué opciones hay, qué ventajas y desventajas tiene cada una, qué hacen otras empresas, qué aspectos hay que tener en cuenta en cada caso, qué tendrás que afrontar, etc.

Normalmente utilizamos los buscadores para informarnos sobre distintas áreas y para esto, podrías lanzar algunas búsquedas sobre los siguientes temas:

• **Logistics Analytics. El término analytics aplicado a tu vertical es una búsqueda abierta con las que puedes empezar para obtener varios recursos sobre la analítica de datos aplicada a tu sector en concreto.
• Data Visualization. Ya que al fin y al cabo el resultado final que va a consumir tu usuario se compone de visualizaciones de datos con distintos formatos y utilidades, este es un punto importante.
• Dashboard Design. Uno de los formatos habituales es ofrecer a los usuarios paneles de datos que de una manera u otra hay que diseñar. No hay reglas fijas al respecto pero seguramente necesites tener ideas, algunos ejemplos con los que te puedas inspirar. Por cierto, te recomendamos usar un sitio espectacular como Dribbble.
• KPIs for Logistics. Aplicado a tu propio software, debes tener claros los indicadores clave o KPIs, cómo se definen, cómo se calculan, cómo deben interpretarlos los usuarios. Cada vertical, cada sector, cada aplicación, tiene sus propias características y por tanto, va a tener sus propios KPIs.
• Business Intelligence Tools. Para tener una referencia del mercado es aconsejable informarse de las herramientas disponibles, que son muchas, comprobando que son especialistas para ayudar a gestionar el ciclo de vida de una solución de analítica de datos, integrada en este caso en tu propio software. Sobre todo debes identificar aquellas que encajen con tu empresa, tu software y su visión de futuro.
• Real-time Analytics. Determinados verticales como este ejemplo, la logística, tienen requisitos especiales para entregar datos a los usuarios, como es la capacidad de analizar datos en tiempo real.
• Predictive Analytics. Otro aspecto importante es informarte sobre las capacidades predictivas (obtener valores futuros en base a valores pasados, otros conjuntos de datos y ciertas parametrizaciones) que puedan aportar las herramientas, tanto si se trata de un desarrollo interno en tu empresa o bien de una funcionalidad ofrecida por un software de terceros.
• Data Integration. Uno de los puntos que hay que afrontar al ofrecer una capa analítica en tu software es preparar los datos convenientemente, con todas las casuísticas posibles de cada caso (limpieza, filtrado, unificación, agregación, etc.).
• User Experience (UX) in Dashboards. Debes tener en mente los recursos necesarios para crear experiencias de usuario fluidas e intuitivas en tus paneles de datos.
• Case Studies in Logistics Analytics. Por último, es recomendable saber cómo lo han hecho otros, qué casos de uso hay disponibles para saber qué problemas afrontaron, qué herramientas utilizaron, las recomendaciones que recogen, etc.

Valorando opciones

Cuando conoces la terminología involucrada en ofrecer una capa de alto valor a tus usuarios, como es la analítica de datos, comienzas a tener el conocimiento necesario para tomar decisiones.

Sinceramente, no hay dos casos iguales, incluso la misma compañía pasa por diferentes momentos en su vida, desde etapas muy iniciales hasta etapas muy avanzadas. No obstante, las grandes opciones a valorar son las siguientes:

1. Desarrollar la solución en casa. Para una empresa que desarrolla software quizás esta sea la primera opción que pasa por su cabeza, es decir, desarrollar y mantener internamente la solución de análisis de datos.
2. Comprar la solución. Existe una categoría específica de software disponible en el mercado, conocido como software de “Embedded Analytics” que, de forma simplificada, permite construir y mantener los distintos dashboards de datos e integrarlos en tu propio software.
3. Un enfoque híbrido. También pueden valorarse enfoques híbridos en los que se utilicen los mejores puntos de cada una de las opciones anteriores.

1. Desarrollar una solución Data Analytics en casa

Lo primero es saber qué quiere decir esto. Como decíamos, en una empresa de desarrollo de software, la primera tendencia es a tratar la analítica de datos como si se tratara de una parte más del producto o plataforma, y tratar de desarrollarla con el mismo equipo, pero es importante conocer todas las implicaciones, no se trata de ponerse a programar y a ver qué sale.

Si aplicas la lógica te vendrán a la cabeza varias preguntas.

¿Podría yo construir una solución de Data Analytics para mi producto?

Lo más habitual si se plantea esta pregunta desde la parte técnica o de producto, es pensar que sí. Es un primer pensamiento comprensible. Muchos líderes de producto tienen una visión específica para su solución y en primera instancia no creen que una aplicación de terceros pueda cubrir sus necesidades de forma fácil, rápida y con un ROI adecuado.

Inevitablemente, es habitual que los equipos de tecnología y producto se pongan inmediatamente a pensar en la programación en el mismo lenguaje que utiliza la aplicación, en usar plantillas preconstruidas, en usar librerías de componentes y gráficos, etc. Sin embargo, esta mentalidad de “lo hago yo mismo” conduce inevitablemente a desafíos a largo plazo, incluidos algunos que inicialmente no son obvios.

En otras palabras, a menudo puede ser un error pensar que únicamente se trata de programar o en aplicar un diseño, ya que hay multitud de aspectos previos y posteriores, intrínsecos de los datos y de cómo los usuarios van a experimentar el descubrimiento de la información en la aplicación. Habitualmente para construir una solución de análisis de datos, por muy sencilla que ésta sea (y se complicará), se necesitan en el equipo especialistas en la gestión de datos, la preparación, la visualización, etc.

Nuestra experiencia en el sector nos dice que muchos lo han intentado, pero pocos lo han logrado. Crear una solución de análisis de datos que funcione adecuadamente desde cero es una tarea compleja que puede llevar años perfeccionar. Además de la experiencia avanzada en datos y la integración técnica requerida, crear tu propia solución internamente significa que debes considerar todos los factores siguientes:

• Reclutar las habilidades necesarias para la implementación y cubrir el coste de esa inversión.
• Dedicar todos los recursos necesarios para que la funcionalidad de análisis de datos simplemente funcione (incluido soporte, mantenimiento y actualizaciones).
• Garantizar la coherencia de UX con la aplicación principal.

Lo más importante es que la decisión de crear tu propia herramienta de análisis de datos, significa que competirás con las funciones analíticas de las soluciones de Embedded Analytics especializadas. Esta es una tarea extremadamente difícil.

¿Qué aspectos específicos de la Inteligencia de Negocios debo tener en cuenta?

Como decíamos, no se trata únicamente de ponerse a programar y listo. Hay bastantes puntos a tener en cuenta que el equipo interno (el actual o el que se contrate), debe abordar. El primer aspecto es el relativo al conocimiento sobre la gestión, preparación y montaje de datos. Aquí va un hecho: hay verdaderamente pocas personas que COMPRENDAN DE DATOS. Los datos hay que saber interpretarlos, entender cómo están almacenados, saber cómo se relacionan, dónde están y dónde tienen que ir, cómo se consultan, quién puede verlos y quien no, de qué manera se modifica cualquier elemento, etc. Todas estas cuestiones entran en el ámbito de la ingeniería de datos.

En cualquier caso es necesario:

• Gestionar datos complejos con rapidez, seguramente serán conjuntos de datos grandes y dispares.
• Compartir datos e información de forma segura a escala. ¿Hay que dar servicio concurrente a 100 usuarios, a 2000 usuarios?
• Asegurar que la solución utilice una infraestructura escalable y de bajo coste.

También debes tener en cuenta cómo solucionar aspectos como:

• Mantener código SQL.
• Sincronización de datos.
• Acciones de navegación.
• Autenticación (quién es el usuario) y autorización (qué puede hacer).
• Integrar librería de gráficos.
• Integrar librería de mapas.
• Integrar componentes de tablas.
• Preparación de datos, fórmulas y condiciones.
• Diseño responsive con UI / UX moderna.
• Desarrollo de filtros e interacciones.
• Descarga de datos en distintos formatos (CSV, Excel, PDF, imagen).
• Optimizar e indexar bases de datos.
• Añadir lógica personalizada y nueva UI.
• Pruebas, migraciones, despliegues entre entornos.
• Desarrollar un sistema de notificaciones.

Y muchos otros aspectos más o menos complejos que dependen de cada proyecto concreto. Seguro que si sigues preguntándote en esta línea sacarás más puntos a tener en cuenta.

¿Cuánto tiempo me va a llevar construir la primera versión? ¿Y cada modificación?

Habitualmente se suele tener en cuenta el tiempo de implantación de la primera versión, que suele ser un punto de partida, que hay que estar continuamente evolucionando en paralelo a como evoluciona tu aplicación. Es decir, la realidad de una solución de analítica de datos es que tendrá múltiples evoluciones, cosa totalmente normal y recomendable, para incluir mejoras funcionales, de formato, aportando cada vez más valor a los usuarios.

Si tuviera que apostar algo importante ahora, diría que el peso de las evoluciones a medio y largo plazo acabará siendo varias veces el peso del desarrollo inicial. Cuando hablamos de peso al final son horas de trabajo que cuestan un dinero.

El desarrollo desde cero de una solución más o menos completa de unos dashboards con unos KPIs, gráficos, tablas y algunas interacciones (filtros, exportación de datos) puede ir desde pocos meses hasta muchos meses (más de un año), depende de la complejidad de los datos, de la experiencia del equipo que lo desarrolle y del alcance a desarrollar.

¿Cuánto va a costar económicamente la primera versión? ¿Y cada modificación?

En paralelo con el punto anterior, según el equipo que dispongas internamente o bien subcontratado, es importante evaluar el coste que tiene el desarrollo de una versión inicial, que por experiencia será cambiada varias veces a lo largo del tiempo. El coste económico puede hacerse evaluando con algunas herramientas el ROI (Retorno de la Inversión) a distintos niveles.

¿Cuál es el coste de oportunidad?

Adicionalmente, deberías tener en cuenta el coste de oportunidad, es decir, todo el tiempo y recursos económicos que se están dedicando a desarrollar y mantener una herramienta de análisis de datos, no se está dedicando a evolucionar el producto principal, es decir, tu aplicación. Se trata de poner el foco en lo que se considere importante, con los recursos disponibles.

2. Comprar una solución de Embedded Analytics

Las herramientas de analítica de datos que permiten integrarse de forma completa con tu aplicación de logística se denominan Embedded Analytics. Se trata de herramientas que pueden utilizarse inicialmente para un uso interno en tu empresa, mientras realizas las pruebas y realizas la integración, pero son plataformas creadas específicamente para ser utilizadas de forma integrada.

Las plataformas de Embedded Analytics, al menos las más potentes, hacen buena parte del trabajo sucio relacionado con todas las actividades listadas anteriormente. Idealmente, son herramientas cloud que pueden usar varios usuarios de tu empresa para conectar, modelar y crear las visualizaciones de datos necesarias para mostrar los KPIs relevantes para tu producto y para tus usuarios, de diversas maneras, habitualmente mediante dashboards o paneles interactivos mediante filtros dinámicos, que contienen indicadores numéricos, gráficos de diversos tipos, tablas de varios formatos, mapas y otros elementos visuales que aportan más personalización al resultado (textos enriquecidos, imágenes, botones, separadores, etc.).

La selección de una plataforma de Embedded Analytics es una decisión importante, para lo cual debes tener en cuenta múltiples factores como:

• Conectores de datos disponibles y tipos de gestión de datos (conexión directa, datos cacheados, híbridas, etc.).
• Capacidades de modelado de datos, definición de fórmulas y cálculos.
• Infraestructura escalable para miles de usuarios.
• Autorización de acceso a contenidos y datos, mediante políticas de datos que garanticen el acceso a nivel fila a los datos. Un dashboard para todos los usuarios, cada uno ve sus datos.
• Flexibilidad para la composición de contenido, aplicación de filtros.
• Capacidades de integración con tu aplicación.
• Capacidades de automatización mediante APIs.
• Capacidades de personalización de estilos, selección de estilos y colores para diversos elementos gráficos.
• Capacidades de gestión de contenido multi idioma, para soportar aplicaciones SaaS con usuarios de distintos países.
• Capacidades interactivas para fomentar el dinamismo en los paneles de datos, empoderando a los usuarios a lanzar cuantas preguntas estimen necesarias para comprender la información y realizar una toma de decisiones acertada. Esto lo conocemos como datos accionables.
• Configuración mediante interfaces de usuario completas pero a la vez intuitivas y sencillas de utilizar. Se imponen las plataformas No-Code, para que puedan utilizarlas usuarios sin necesidad de conocimientos técnicos (SQL, Python, etc.).
• Sistema de auditoría y control de uso, para evolucionar el producto de analítica de datos y tu propio software, de manera informada.

Como puedes entender, una plataforma Embedded Analytics con estas características implica varios años de experiencia, desarrollo y mejora contínua, con infinidad de detalles pensados para mejorar la usabilidad y un funcionamiento súper rápido, que es difícil de conseguir internamente en distintos proyectos.

3. Un enfoque híbrido para ofrecer Data Analytics a mis usuarios

Un enfoque híbrido implica combinar elementos tanto de la creación de una solución interna como de la compra de una solución de análisis integrada de terceros para lograr un equilibrio entre la personalización y la velocidad de comercialización. A continuación se ofrece una explicación más detallada de cómo se puede implementar un enfoque híbrido:

• Comienza con una plataforma de Embedded Analytics. Comienza seleccionando una solución de análisis integrado de un proveedor de confianza que se alinee con las necesidades inmediatas de tu compañía y aplicación. De esta forma puedes integrar rápidamente paneles y visualizaciones de datos en tu software de logística. Debes buscar una solución que ofrezca al menos capacidades analíticas básicas y que sea fácil de configurar.
• Haz una implementación rápida. Implementa la plataforma de Embedded Analytics para ofrecer a tus usuarios una funcionalidad analítica básica lo más rápido posible. Esto te permite abordar la demanda inmediata de paneles de análisis sin invertir mucho tiempo y recursos en crear una solución personalizada desde cero.
• Recopila comentarios y evalúa a tus usuarios. Pide y recopila comentarios de los usuarios sobre la solución ofrecida. Es importante comprender sus necesidades y preferencias en términos de visualización de datos, características y usabilidad. Estos comentarios pueden guiarte en el proceso de iteraciones sobre la herramienta de Embedded Analytics y en un proceso de toma de decisiones acerca de la idoneidad o no de la misma, para abordar requisitos personalizados.
• Identificar los requisitos de personalización. Analiza los comentarios y evalúa si existen requisitos de personalización específicos o funciones avanzadas que tus usuarios necesitan pero que la solución de Embedded Analytics no aborda adecuadamente. Identifica las diferencias entre lo que esperan tus usuarios y lo que ofrece la plataforma de Embedded Analytics elegida.
• Personalización gradual. En función de los comentarios y las deficiencias identificadas, comienza gradualmente a crear funciones de análisis personalizadas y mejoras internas. Prioriza el desarrollo de funciones que brinden una ventaja competitiva o que sean críticas para tus usuarios. Al fin y al cabo, se trata de utilizar la analítica de datos para posicionar tu producto o aplicación de forma distintiva, siendo un criterio de compra de peso. También para tus clientes y usuarios actuales, se trata de monetizar planes con mayores funcionalidades, como la analítica de datos.
• Integración y flujo de datos. Asegúrate de que los componentes de análisis personalizados se integren perfectamente con la plataforma de Embedded Analytics y que los datos fluyan sin problemas entre ellos. La sincronización y la coherencia de los datos son clave.
• Desarrollo iterativo. Implementa un proceso de desarrollo iterativo, publicando periódicamente actualizaciones y mejoras en los paneles de análisis en función de los comentarios de los usuarios y las necesidades comerciales en evolución.
• Gestiona los costes. Estate atento a los costes asociados tanto con la suscripción a la plataforma de Embedded Analytics como con el desarrollo interno. Evalúa si los beneficios de la personalización superan los gastos.
• Seguridad y cumplimiento de datos. Supervisa periódicamente la seguridad y el cumplimiento de los datos a medida que se introducen componentes personalizados. Asegúrate de que todas las prácticas de gestión y almacenamiento de datos cumplan con los requisitos reglamentarios y las expectativas de los usuarios.
• Estrategia a largo plazo. Desarrolla una estrategia a largo plazo para tu enfoque híbrido. Determina cuándo y cómo podría realizar la transición de más componentes al desarrollo interno, según el crecimiento y el éxito de tu aplicación y compañía.

Si sigues este enfoque híbrido, podrás satisfacer rápidamente las necesidades analíticas iniciales de tus usuarios y, al mismo tiempo, conservar la flexibilidad para personalizar y mejorar la solución con el tiempo. Este planteamiento te permite lograr un equilibrio entre velocidad, rentabilidad y personalización, mejorando en última instancia la competitividad de tu software de logística y la satisfacción del usuario.

Quien sabe si al final, la plataforma de Embedded Analytics que hayas elegido cumple con todos los requisitos de tus usuarios, de gestión de datos, personalización, interactividad e integración con tu software.

Pros y contras de cada opción

Decidir si construir una solución de análisis de datos internamente o comprar una solución de análisis integrada es una consideración importante. Ambas opciones tienen sus propios pros y contras.

Desarrollo in-house:

PROS:

1. Personalización: la creación de una solución interna te permite adaptar los distintos dashboards o paneles de análisis, a tus necesidades comerciales específicas. Tienes control total sobre el diseño, las características y la funcionalidad.
2. Integración: puedes integrar perfectamente la solución de análisis de datos con tu software existente, garantizando la coherencia de los datos y las actualizaciones en tiempo real.
3. Seguridad de los datos: tienes control total sobre las medidas de seguridad de los datos, lo que puede ser crucial cuando se trata de datos confidenciales.
4. Escalabilidad: puedes escalar y ampliar la solución a medida que el negocio crece y los requisitos de análisis evolucionan.
5. Control de costes: si bien los costes de desarrollo iniciales y de mantenimiento son comparativamente bastante más altos que usar una herramienta de Embedded Analytics especializada, tienes un mayor control sobre los costes a largo plazo y puedes evitar las tarifas de suscripción asociadas con soluciones de terceros.

CONTRAS:

1. Costes elevados: sobre todo al principio, aunque no hay que olvidar los costes de cada modificación que sea necesaria. Puedes pensar al principio que "alquilar" software puede parecer una pérdida de dinero. "¿Por qué pagar continuamente por una licencia si podemos construirla y poseerla nosotros mismos?". No hay que subestimar la inversión que se realiza en la creación y mantenimiento de software de análisis de datos. Haciendo un cálculo hipotético en el que se contrata a un desarrollador experto en análisis de datos y digamos que se dedican 6 meses a crear un módulo de análisis completo (si todo va bien), con un salario anual promedio de 100.000€, tendrás que pagar al menos 50.000€ incluso antes de tener listo un componente de análisis utilizable (depende de los niveles salariales de cada país). Evidentemente, la cantidad de trabajo necesaria variará de un proyecto a otro. No es raro tener algunos requisitos complejos o que surjan algunos problemas, por lo que esos 6 meses pueden convertirse fácilmente en 1 año. Y una vez que comiences, no habrá vuelta atrás en esa inversión inicial, por lo que no hay que olvidar los costes posteriores a la configuración inicial. Debes prever el tiempo para soporte, mantenimiento y actualizaciones o personalizaciones necesarias. Si realmente quieres crear una buena oferta de análisis de datos, hay que prepararse para contratar un equipo de ingenieros de datos para su implementación y soporte. Por lo tanto, calcula aproximadamente cómo pagar a 1 ó 2 empleados a tiempo completo para mantener los dashboards en funcionamiento. Esto siguiendo con el ejemplo anterior, costará fácilmente al menos 200.000€ al año. Cuanto más grande sea tu equipo, mayor será el coste.
2. Tiempo de desarrollo: crear una solución personalizada puede llevar mucho tiempo, lo que podría retrasar la disponibilidad de los paneles de análisis para los usuarios.
3. Uso intensivo de recursos: requiere un equipo dedicado de desarrolladores, ingenieros de datos y diseñadores, lo que puede resultar costoso.
4. Mantenimiento y soporte: serás responsable del mantenimiento continuo, las actualizaciones y la resolución de problemas, lo que puede desviar recursos de otras tareas importantes.

Comprar una solución de Embedded Analytics:

PROS:

1. Velocidad de comercialización: las soluciones de análisis integradas suelen estar listas para usar y pueden integrarse rápidamente en el software existente, lo que reduce el tiempo de desarrollo.
2. Experiencia: aprovecha la experiencia del proveedor externo y se beneficia de su experiencia en la creación de paneles de análisis eficaces.
3. Ahorro de costes: los costes iniciales y de mantenimiento son menores en comparación con la construcción interna, ya que se evitan gastos de desarrollo significativos.
4. Soporte y actualizaciones: la mayoría de los proveedores ofrecen soporte continuo, mantenimiento y actualizaciones periódicas, lo que reduce la carga de su equipo interno.

CONTRAS:

1. Personalización limitada: las plataformas de Embedded Analytics pueden tener limitaciones en términos de personalización y es posible que no se ajusten completamente a tus requisitos específicos. Depende mucho de la herramienta y de tus requerimientos, sobre todo a nivel de estilos personalizados.
2. Desafíos de integración: la integración con tu software existente puede no ser tan fluida como sería deseable y la sincronización de datos puede ser una preocupación. Igualmente depende de las características tanto de integración como de gestión de los datos que realice la plataforma de Embedded Analytics.
3. Costes de suscripción: con el tiempo, las tarifas de suscripción a soluciones de terceros pueden acumularse y convertirse en un gasto importante. Como ya adelantamos en la guía para empresas B2B SaaS, uno de los desafíos es evitar los precios impredecibles. Evidentemente será más caro dar servicio a 1000 usuarios que a 50, pero debes contar con reglas claras para saber cuánto va a costar el servicio y un planteamiento para el incremento de precio a tus usuarios por contar con analítica de datos avanzada.
4. Privacidad de datos: deberás asegurarte de que la solución de terceros cumpla con tus estándares de seguridad y privacidad de datos.

En última instancia, la decisión depende de las necesidades específicas, el presupuesto y el cronograma de tu compañía. También puedes considerar enfoques híbridos, en los que comenzar con una solución de terceros para una implementación rápida, evaluando las capacidades de personalización, interactividad e integración bidireccional entre ambas aplicaciones, tu aplicación y la herramienta de Embedded Analytics. Si con el tiempo algún requisito no llega al nivel de personalización necesario, deberías poder crear gradualmente una solución personalizada, que conviva con la herramienta de Embedded Analytics, a medida que tu negocio crece y requiere funciones y personalización más avanzadas. Una evaluación cuidadosa de los requisitos y un análisis de costes y beneficios pueden ayudarte a tomar una decisión informada.

Por qué comprar una herramienta de Embedded Analytics es mejor

Desde Biuwer, nuestra recomendación es apostar cuanto antes por una plataforma de Embedded Analytics, dadas las ventajas, economías de escala y las soluciones cada vez más personalizables a distintos requerimientos visuales y de los usuarios finales.

Al final utilizar una plataforma de Embedded Analytics, tiene una serie de ventajas implícitas que no se han nombrado, pero que ya puedes intuir. Tienes una empresa con un software de logística y seguramente quieres que sea el mejor software de logística del mundo, por lo que debes tomar la decisión correcta que te permita:

• Mantener el foco en tu producto principal.
• Evitar perder tiempo en mantenimiento técnico.
• Disponer de una solución de analítica de datos que pueda evolucionar en cuanto a velocidad y calidad a la par que tu producto.
• Aprovechar los beneficios de la innovación continua, por ejemplo con funcionalidades innovadoras como alertas de datos inteligentes, notificaciones en diversos formatos con marca blanca (tu logo, tu diseño, tu marca), KPIs con análisis predictivo, etc.

Sobre Biuwer

Biuwer es una plataforma de Embedded Analytics que permite a empresas de software construir visualizaciones de datos profesionales dentro de sus aplicaciones, de una manera más rápida, segura y fácil de utilizar.

La plataforma se centra en la toma de decisiones basadas en datos, se ha diseñado para permitir integrarse fácilmente en tus aplicaciones. De modo que los usuarios puedan acceder a información en tiempo real y crear cuadros de mando interactivos en cualquier lugar y desde cualquier dispositivo.

Además, con el uso de nuestro software:

• Puedes dar servicio mediante Embedded Analytics a cientos o miles de usuarios con una inversión mensual o anual contenida, con alto ROI.
• Facilidad de uso, al tratarse de una herramienta no-code no son necesarios conocimientos técnicos ni de programación.
• Se integra fácilmente con tu propio software por lo que permite ahorrar mucho tiempo en la creación y mantenimiento de visualizaciones de datos.
• Aplica control de acceso al contenido y los propios datos. Aplicamos cifrado extremo a extremo,

Si necesitas información más personalizada o acorde con tu empresa, puedes contactar con nosotros. Nuestro equipo estará encantado de atenderte.