¿Migrar de Explo a Omni? Qué evaluar y cuándo considerar Biuwer Analytics

La adquisición de una plataforma tecnológica genera inevitablemente preguntas entre sus clientes. ¿Continuará el producto? ¿Cambiarán las funcionalidades? ¿Habrá que modificar las integraciones? ¿Se mantendrán las mismas condiciones económicas?

Estas preguntas son especialmente relevantes cuando la herramienta adquirida forma parte de la experiencia que una empresa ofrece a sus propios clientes.

El 22 de octubre de 2025, Omni anunció la adquisición de Explo, una plataforma especializada en customer-facing analytics y analítica embebida. Omni comunicó además su intención de trasladar a la mayoría de los clientes de Explo a su propia plataforma y retirar progresivamente el producto Explo.

Para los clientes actuales, esto significa que en algún momento será necesario revisar dashboards, modelos de datos, permisos, integraciones y condiciones contractuales.

Omni puede ser una alternativa adecuada para organizaciones que buscan una plataforma analítica amplia, con modelado semántico, business intelligence, inteligencia artificial y capacidad para abordar casos de uso complejos. Pero no todas las empresas necesitan esa amplitud funcional.

Para determinados equipos SaaS, empresas de software o proveedores de servicios tecnológicos, una plataforma más extensa también puede implicar una mayor complejidad de implantación, aprendizaje, administración y coste.

Por eso, antes de asumir que la migración natural desde Explo debe ser Omni, conviene aprovechar el momento para revisar el mercado y comparar alternativas como Biuwer Analytics.

¿Qué cambia para los clientes de Explo?

Omni ha indicado que Explo seguirá funcionando durante el periodo de transición y que colaborará con sus clientes para planificar la migración. Este periodo de transición previsiblemente acaba el 31 de Diciembre de 2026.

Según la información publicada por Omni:

• Explo ha pasado a ser una subsidiaria propiedad de Omni.

• La mayoría de los clientes deberán migrar a la plataforma de Omni.

• Pueden existir diferencias funcionales entre las dos plataformas.

• Omni ofrecerá guías, herramientas y soporte individual para facilitar la transición.

• La plataforma Explo será retirada progresivamente.

• El precio actual se mantendrá únicamente hasta la finalización del contrato vigente.

• Antes de la migración, cada cliente recibirá una nueva propuesta económica para Omni.

Esto no significa necesariamente que la transición vaya a ser negativa. Omni está comprometiendo recursos y soporte para reducir el impacto de la migración.

Sin embargo, sí significa que los clientes deben volver a evaluar una decisión que probablemente consideraban cerrada: qué plataforma utilizar para entregar analytics a sus usuarios durante los próximos años.

La migración no es solo un cambio técnico

Cambiar una plataforma de embedded analytics no consiste únicamente en reproducir algunos gráficos en una herramienta diferente.

Una solución de analítica orientada a clientes suele estar conectada con múltiples capas del producto:

• Modelos y conexiones de datos.

• Dashboards y visualizaciones.

• Filtros y parámetros.

• Autenticación.

• Roles y permisos.

• Separación de datos entre clientes.

• Componentes embebidos.

• Personalización visual.

• Etc

Incluso cuando el proveedor ofrece herramientas de migración, el equipo debe comprobar que el comportamiento de la nueva plataforma es equivalente al anterior.

También debe validar que el nuevo producto sigue encajando con su estrategia, su presupuesto y los recursos técnicos disponibles.

Por eso, una migración obligatoria puede convertirse en una oportunidad para revisar el caso de uso desde cero.

El precio de Omni puede convertirse en un factor de decisión

Uno de los aspectos que los clientes de Explo deberán revisar es el precio.

La página pública de Explo mostraba su plan Pro desde 1.995 dólares al mes, con dashboards embebidos white-label, creadores ilimitados y un modelo escalonado según clientes.

Omni, por su parte, no publica en su web de transición una tarifa estándar equivalente para los clientes de Explo. La compañía indica que mantendrá el precio existente hasta la finalización del contrato actual y que presentará una nueva propuesta económica antes de la migración. Esto no quiere decir que Omni vaya a ser más caro para todos los clientes. El precio dependerá del contrato, los usuarios, las funcionalidades, el volumen y la negociación de cada empresa, pero existe una incertidumbre económica real.

Además, en evaluaciones reales de mercado, algunas empresas que han realizado demos y otras a la que hemos entrevistado manifiestan que un plan anual de Omni puede situarse fácilmente por encima de los 30.000 dólares. Esta cifra no es oficial ni aplicable a todos los casos, pero refleja una percepción relevante que conviene tener en cuenta durante el proceso de evaluación.

Omni es una plataforma de alcance más amplio que el producto Explo tradicional. Incorpora BI interno, modelado semántico, embedded analytics, inteligencia artificial y herramientas para abordar escenarios analíticos complejos.

La complejidad también debe formar parte de la evaluación

El segundo factor es la complejidad de uso.

Omni está diseñado para cubrir casos de uso analíticos amplios. Su propuesta incluye una capa semántica, modelado, análisis mediante SQL, fórmulas, hojas de cálculo, interacción visual e inteligencia artificial.

Esta flexibilidad puede ser muy valiosa para equipos de datos avanzados.

Sin embargo, en evaluaciones prácticas, algunos equipos que han probado Omni destacan que la plataforma puede resultar más “enrevesada” o compleja en comparación con Explo. Aunque ofrece una gran flexibilidad, no siempre mantiene el mismo nivel de simplicidad en la experiencia de uso que caracterizaba a Explo.

Qué evaluar antes de aceptar una migración automática

Antes de comprometerse con Omni o con cualquier otra plataforma, recomendamos revisar siete áreas.

1. El caso de uso principal

No todas las herramientas de analytics están optimizadas para lo mismo.

Hay que distinguir entre:

• Business intelligence interno.

• Dashboards embebidos en un producto SaaS.

• Reporting para clientes.

• Portales de datos.

• Analytics para partners o distribuidores.

• Reporting para franquicias o múltiples localizaciones.

• Exploración avanzada para analistas.

• Analítica self-service para usuarios finales.

Una empresa puede necesitar uno de estos modelos o una combinación de varios.

El objetivo es determinar qué casos de uso son realmente importantes y qué capacidades son accesorias.

2. La experiencia embebida

Si los dashboards forman parte del producto, deben sentirse como una extensión natural de la aplicación.

Conviene evaluar:

• Personalización de colores, tipografías y componentes.

• Integración con la navegación existente.

• Comportamiento responsive.

• Interacción entre la aplicación y el dashboard.

• Filtros dinámicos.

• Uso de iframe, componentes web o SDK.

• Gestión de sesiones.

• Tiempo de carga.

• Actualización del contenido sin nuevos despliegues de software.

No basta con comprobar si una plataforma permite insertar un dashboard. Hay que validar la experiencia completa que recibirá el usuario.

3. Seguridad y arquitectura multicliente

En una aplicación SaaS, cada cliente debe acceder únicamente a sus propios datos.

La plataforma debe permitir controlar:

• Roles y grupos.

• Acceso a dashboards.

• Acceso a objetos.

• Seguridad a nivel de fila.

• Seguridad a nivel de organización.

• Permisos por usuario.

• Tokens de acceso.

• Trazabilidad.

• Exportaciones.

• Separación entre tenants.

Una configuración incorrecta puede provocar problemas de seguridad graves. Por eso, la arquitectura multicliente no debería añadirse como una adaptación posterior: debe formar parte del diseño de la plataforma.

4. Facilidad de creación y mantenimiento

Una implementación de embedded analytics no termina cuando se publica el primer dashboard.

Con el tiempo aparecen nuevas métricas, clientes, filtros, productos y necesidades.

Conviene preguntar:

• ¿Quién puede crear dashboards?

• ¿Es necesario escribir código?

• ¿Cada cambio requiere la intervención de ingeniería?

• ¿Los analistas pueden trabajar de forma autónoma?

• ¿Se pueden reutilizar componentes?

• ¿Se puede actualizar el contenido sin desplegar una nueva versión del producto?

• ¿Cuál es la curva de aprendizaje?

• ¿Cuánto tiempo requiere incorporar a un nuevo usuario?

Reducir la dependencia técnica es uno de los factores que más impacto tiene sobre el coste total de una plataforma.

5. Portales de datos

No todos los usuarios externos acceden a la aplicación principal de la empresa.

En algunos casos es necesario proporcionar un espacio independiente para:

• Clientes.

• Partners.

• Proveedores.

• Distribuidores.

• Franquiciados.

• Localizaciones.

• Equipos externos.

• Organismos o entidades colaboradoras.

Construir ese portal desde cero puede requerir autenticación, navegación, branding, permisos y mantenimiento.

Por ello, es importante comprobar si la plataforma permite crear portales de datos completos o si únicamente proporciona dashboards para embeber.

6. Coste total y capacidad de crecimiento

El presupuesto debe calcularse utilizando un escenario realista.

Por ejemplo:

• Número actual de clientes.

• Previsión de clientes a 12, 24 y 36 meses.

• Número de usuarios internos.

• Número de usuarios externos.

• Volumen esperado de consultas.

• Nuevos entornos.

• Necesidad de soporte.

• Integraciones.

• Servicios profesionales.

• Coste del equipo interno necesario.

También debe revisarse qué variable hace crecer el precio.

Una herramienta económica al principio puede volverse difícil de sostener si el coste aumenta rápidamente con cada nuevo usuario, cliente, dashboard o consulta.

7. Esfuerzo y riesgo de migración

La prueba de concepto debe reproducir un caso de uso real.

No debería limitarse a conectar una tabla y crear un gráfico.

Debe incluir:

• Una fuente de datos representativa.

• Un modelo real.

• Uno o varios dashboards existentes.

• Seguridad multicliente.

• Autenticación.

• Personalización de marca.

• Integración en la aplicación.

• Rendimiento.

• Exportaciones necesarias.

• Validación con usuarios internos y externos.

Solo así se puede estimar correctamente el esfuerzo de migración.

Biuwer Analytics como alternativa a Explo y Omni

Biuwer Analytics es una plataforma cloud de Business Intelligence no-code, embedded analytics y portales de datos.

Está orientada a empresas que necesitan crear, gestionar, securizar y entregar experiencias analíticas a equipos internos, aplicaciones, clientes, partners o usuarios externos. Se centra en la facilidad de uso como pilar base de su arquitectura, a pesar de que está preparada para abordar casos de uso complejos y enterprise-ready.

Su propuesta se articula alrededor de tres formas de utilización.

Business Intelligence interno

Los equipos pueden crear dashboards interactivos y gestionar métricas desde una interfaz visual no-code.

Esto permite sustituir informes manuales, centralizar KPIs y reducir la dependencia de ciclos continuos de desarrollo.

Embedded Analytics

Las empresas de software pueden integrar dashboards y visualizaciones dentro de sus propias aplicaciones.

Biuwer ofrece diferentes alternativas de integración, incluyendo iframe, API y SDK JavaScript, dependiendo de las necesidades técnicas y del grado de personalización requerido.

Portales de datos

Las organizaciones pueden crear espacios independientes con su propia marca para compartir analytics con clientes, partners, proveedores, franquicias o localizaciones.

Esto permite entregar una experiencia analítica completa sin tener que desarrollar desde cero la autenticación, la navegación y la estructura del portal.

Una alternativa orientada a reducir la complejidad

Biuwer está diseñado con un enfoque no-code. Los dashboards, páginas, visualizaciones, filtros y contenidos pueden construirse mediante una interfaz visual. Los desarrolladores conservan las opciones de integración mediante API y SDK cuando son necesarias, pero no tienen que intervenir en cada cambio de contenido.

Este modelo permite distribuir responsabilidades:

• Los equipos de datos gestionan modelos y métricas.

• Los analistas crean y mantienen dashboards.

• Los equipos de producto definen la experiencia.

• Los desarrolladores implementan la integración inicial.

• Los usuarios de negocio pueden consultar la información sin utilizar herramientas técnicas.

Frente a plataformas diseñadas para cubrir ecosistemas analíticos muy amplios, Biuwer busca simplificar la entrega de analytics.

No pretende ser la solución adecuada para todos los escenarios.

Puede encajar especialmente bien cuando el objetivo principal es ofrecer dashboards, embedded analytics o portales de datos sin escalar al mismo ritmo la complejidad de ingeniería.

Una estructura de precios más accesible y pública

Biuwer publica planes con precios iniciales para diferentes niveles de uso.

En el momento de redactar este artículo:

• El plan Basic comienza en 60 euros al mes.

• El plan Standard, que incorpora embedded analytics, portales de datos, RBAC, OLS y RLS, comienza en 240 euros al mes.

• El plan Professional, que añade SDK JavaScript, API, conectores profesionales y personalización avanzada, comienza en 600 euros al mes.

• El plan Enterprise se configura mediante una propuesta personalizada.

Estas cifras no deben compararse directamente con una propuesta de Explo u Omni sin analizar el alcance completo.

Cada proveedor puede incluir diferentes usuarios, capacidades, volúmenes, servicios y condiciones.

Sin embargo, la existencia de precios iniciales públicos permite a las empresas estimar el orden de magnitud de la inversión antes de iniciar una negociación comercial.

Para equipos SaaS pequeños y medianos, consultoras o empresas que quieren comenzar con un caso de uso concreto, esta accesibilidad puede ser un factor relevante.

Comparativa general: Explo, Omni y Biuwer Analytics

La tabla es orientativa. Antes de tomar una decisión, cada empresa debe validar directamente con los proveedores las funcionalidades, límites

¿Buscas una alternativa más sencilla, flexible y predecible para ofrecer analytics a tus clientes? Reserva una demo de Biuwer Analytics y evalúa tu caso de uso con nuestro equipo.