Las 5 principales plataformas de inteligencia empresarial empresarial

Seleccionar las herramientas de generación de informes de inteligencia empresarial empresarial adecuadas es fundamental para extraer información útil y tomar decisiones estratégicas informadas. Con una multitud de opciones disponibles, elegir la plataforma más adecuada es un desafío.

Este artículo simplifica el proceso de selección al destacar las cinco mejores soluciones de BI empresarial. Nuestro objetivo es brindarle la información necesaria para elegir una herramienta que satisfaga sus necesidades analíticas y mejore los procesos de toma de decisiones y generación de informes de datos de su organización.

Lo primero es lo primero: ¿Están sus datos listos para BI y visualización?

Antes de sumergirse en las plataformas de inteligencia empresarial, asegúrese de que sus datos estén preparados para las herramientas de BI. Aquí hay una lista de verificación concisa para comenzar:

1. Precisión de los datos : realice auditorías para verificar la precisión de sus fuentes de datos. Los datos inexactos pueden inducir a error en los procesos de toma de decisiones. Considere implementar reglas de validación automatizadas cuando sea posible.
2. Coherencia de los datos : armonice los formatos y unidades de datos entre diferentes fuentes para garantizar la coherencia. Las discrepancias pueden conducir a análisis erróneos. Estandarizar las entradas de datos a través de una plataforma de gestión de datos centralizada, si está disponible.
3. Integridad de los datos : identifique y aborde cualquier valor faltante o laguna en sus conjuntos de datos. Los datos incompletos pueden dar lugar a conocimientos sesgados.
4. Organización de datos : estructure lógicamente sus datos, utilizando una categorización y etiquetado claros para facilitar el acceso y el análisis. Implementar una estrategia de gestión de metadatos para mejorar la capacidad de descubrimiento de datos.
5. Preparación para la integración de datos : evalúe si sus conjuntos de datos están listos para una integración perfecta en las herramientas de BI. Esto puede implicar la conversión del formato de datos o la alineación del esquema para garantizar la compatibilidad con su software de BI.
6. Seguridad de los datos : revise sus procesos de análisis y manejo de datos para verificar el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos específicas de la industria, como GDPR o HIPAA.
7. Gobernanza de datos : desarrolle y aplique políticas de gobernanza de datos que definan cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos dentro de su organización. Esto garantiza la calidad e integridad continua de los datos, algo crucial para un análisis confiable.

Garantizar que sus datos cumplan con estos criterios críticos es clave para cualquier proyecto de visualización y BI. Improvado puede completar todos estos pasos por usted, desde la agregación de datos de cualquier fuente de marketing hasta su tránsito cifrado hasta la solución de BI de su elección.

Como solución integral de administración y agregación de datos de marketing, Improvado recopila sin problemas datos de cualquier fuente y garantiza que cumplan con los criterios de precisión, coherencia, integridad y seguridad.

¿Qué hace que una herramienta de inteligencia empresarial sea excelente?

Seleccionar la plataforma de inteligencia empresarial empresarial adecuada va más allá de las meras funciones. Se trata de encontrar una solución que se alinee con sus objetivos estratégicos y demandas analíticas.

En esta sección, descubriremos las cualidades esenciales que distinguen las soluciones de BI empresarial de primer nivel, ofreciéndole una hoja de ruta clara para elegir un sistema que mejore la toma de decisiones.

Capacidades de integración perfecta

Las mejores herramientas de BI empresarial pueden integrarse con todo, desde sistemas heredados hasta aplicaciones modernas en la nube sin requerir una codificación personalizada extensa. Utilizan API y conectores para simplificar la ingesta de datos, garantizando un panorama de datos holístico.

Análisis avanzado y modelado de datos.

Estas herramientas admiten técnicas sofisticadas de modelado de datos, lo que permite a los usuarios analizar datos en múltiples dimensiones. Las mejores plataformas de análisis de datos empresariales incorporan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para automatizar el reconocimiento de patrones, la detección de anomalías y el análisis predictivo, convirtiendo los datos sin procesar en información procesable.

Procesamiento de datos en tiempo real

El procesamiento en tiempo real está habilitado por la computación en memoria, lo que reduce drásticamente los tiempos de respuesta a las consultas y permite el análisis de la transmisión de datos. Esta característica es crucial para capitalizar los movimientos del mercado a medida que ocurren.

Escalabilidad y rendimiento

Una excelente herramienta de BI escala horizontal y verticalmente, acomodando más datos y usuarios sin degradar el rendimiento. Utiliza técnicas como la fragmentación de datos y el equilibrio de carga para gestionar grandes conjuntos de datos y consultas de usuarios simultáneos, garantizando que todas las partes interesadas tengan un acceso rápido a la información.

Marco de seguridad robusto

Una buena plataforma de inteligencia empresarial empresarial ofrece control de acceso detallado, cifrado en tránsito y en reposo, y cumplimiento de estándares de la industria como GDPR, HIPAA y SOC-2. También debe proporcionar pistas de auditoría para el acceso y los cambios a los datos, ayudando a las organizaciones a mantener la gobernanza de los datos y el cumplimiento normativo.

Informes y alertas automatizados

Las funciones de automatización incluyen la programación de informes para que se ejecuten a intervalos específicos y la configuración de alertas basadas en umbrales de datos. Esto no sólo ahorra tiempo a los analistas, sino que también garantiza que las partes interesadas estén informadas inmediatamente sobre métricas, tendencias o problemas críticos, lo que permite una respuesta rápida a las condiciones dinámicas del mercado.

Las mejores soluciones de software de inteligencia empresarial empresarial

Según criterios detallados y experiencia práctica, aquí están las cinco mejores opciones para las mejores plataformas de inteligencia empresarial empresarial. Estas herramientas destacan en integración de datos, análisis, experiencia de usuario y escalabilidad, y ofrecen un soporte sólido para la toma de decisiones basada en datos.

1.Microsoft Power BI

Capacidades de integración de datos

Microsoft Power BI es una popular solución de inteligencia empresarial empresarial que admite una amplia gama de fuentes de datos, desde hojas de cálculo hasta complejos almacenes de datos híbridos locales. Permite a los usuarios consolidar conjuntos de datos dispares en una vista unificada, lo que facilita un panorama de análisis integral. Este nivel de integración es particularmente beneficioso para las empresas que buscan aprovechar los datos de múltiples unidades de negocio o plataformas.

Más allá de los conectores API directos, Power BI ofrece otras opciones de integración y agregación de datos:

• DirectQuery permite consultar datos en tiempo real sin la necesidad de importar o copiar datos en Power BI, lo que es particularmente útil para trabajar con grandes conjuntos de datos o cuando se requieren datos actualizados.
• La puerta de enlace de datos local permite una conectividad de datos segura desde orígenes de datos locales al servicio Power BI en la nube.
• La función de modelos compuestos permite a los usuarios combinar datos de múltiples fuentes en un solo modelo. Esto permite a los analistas crear informes que se basan en datos tanto de conjuntos de datos importados como de fuentes DirectQuery, lo que ofrece flexibilidad en el manejo de escenarios de datos complejos.

Transformación y análisis de datos.

El núcleo de la capacidad de transformación de datos de Power BI es el Editor de consultas. El Editor de consultas admite una variedad de transformaciones, incluido el filtrado, la clasificación y la combinación de conjuntos de datos, lo que facilita la limpieza y preparación de los datos para el análisis. Su interfaz intuitiva permite a los usuarios aplicar transformaciones complejas con una codificación mínima.

El lenguaje DAX (Expresiones de análisis de datos) de Power BI es una característica destacada que ofrece capacidades avanzadas para crear cálculos y medidas personalizados. Esta característica permite a los analistas descubrir conocimientos más profundos e impulsar decisiones estratégicas más informadas.

Los flujos de datos son otra característica clave para las empresas que administran datos en múltiples modelos de Power BI o que necesitan compartir datos entre diferentes informes. Los flujos de datos permiten a los usuarios definir y automatizar procesos de preparación de datos, almacenando los datos resultantes en el servicio Power BI. Este enfoque centralizado de la gestión de datos garantiza la coherencia entre informes y modelos, lo que reduce la redundancia y mejora la eficiencia en el procesamiento de datos.

Visualización y personalización de datos.

Power BI ofrece una amplia variedad de opciones de visualización, desde gráficos básicos hasta diagramas complejos, todos personalizables para adaptarse a la marca y las necesidades de informes de la empresa. La función de arrastrar y soltar la hace accesible para usuarios no técnicos y, al mismo tiempo, ofrece profundidad para aquellos que desean profundizar más.

IA y análisis avanzado

Uno de los aspectos más innovadores de la plataforma es su integración de capacidades de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Power BI permite análisis predictivos, indicadores de tendencias e incluso procesamiento de lenguaje natural para consultar datos.

Además, Power BI mejora la accesibilidad a través de informes paginados. Esta característica está dirigida a usuarios sin amplios conocimientos de SQL, permitiéndoles generar informes detallados y formateados. Los informes paginados hacen que la información completa de los datos sea accesible para todos los niveles de habilidades dentro de una organización.

Información práctica para usuarios empresariales

Power BI es una potente plataforma de análisis empresarial. Su escalabilidad e integración con otros productos de Microsoft, como Azure y Office 365, lo convierten en una incorporación perfecta al ecosistema de TI existente. Sus características de seguridad y el cumplimiento de los estándares de la industria garantizan que los problemas de privacidad y gobernanza de datos se aborden adecuadamente, lo cual es crucial para las grandes organizaciones.

2. cuadro

Capacidades de integración de datos

Tableau es una de las mejores herramientas de inteligencia empresarial empresarial que se conecta perfectamente con una amplia gama de fuentes de datos. Esto incluye servicios en la nube, soluciones de big data y bases de datos SQL como MySQL y SQL Server. Como parte de la familia Salesforce, Tableau se beneficia de integraciones nativas con los productos Salesforce.

Transformación y análisis de datos.

Tableau Prep, un componente clave, simplifica el proceso de limpieza, remodelación y combinación de datos, preparándolos para el análisis. La interfaz de arrastrar y soltar simplifica las tareas complejas de preparación de datos, lo que permite a los usuarios centrarse más en el análisis y menos en la discusión de datos.

En términos de análisis, Tableau permite a los usuarios profundizar en el análisis predictivo sin necesidad de conocimientos estadísticos avanzados. Se puede acceder a funciones como análisis de tendencias, pronósticos y escenarios hipotéticos directamente desde la plataforma, lo que ofrece herramientas poderosas para descubrir conocimientos que pueden impulsar decisiones estratégicas de marketing.

Visualización y personalización de datos.

Tableau admite una amplia gama de tipos de visualización, lo que permite a los usuarios transmitir historias de datos complejas a través de gráficos simples, mapas interactivos complejos y todo lo demás.

La plataforma permite la creación de paneles y hojas de trabajo interactivos. Los paneles combinan múltiples visualizaciones en una sola vista, ofreciendo una instantánea completa de la información valiosa sobre los datos. Las hojas de trabajo están más enfocadas y generalmente contienen una única visualización para un análisis detallado.

Tableau ofrece amplias opciones de personalización, incluida la capacidad de modificar elementos visuales como colores, fuentes y diseños para alinearlos con la marca de la empresa o requisitos de presentación específicos. Este nivel de personalización se extiende a la incorporación de imágenes y contenido web en los paneles.

Tableau tiene su lenguaje para consulta y visualización de datos llamado Tecnología VizQL. VizQL traduce las acciones de arrastrar y soltar de los usuarios en la interfaz de Tableau en consultas de datos. Básicamente, permite a los usuarios crear visualizaciones y realizar análisis sin necesidad de escribir una línea de código.

IA y análisis avanzado

Tableau integra capacidades avanzadas de IA para optimizar el proceso de análisis:

• La función Pregunte a los datos permite a los usuarios plantear preguntas en lenguaje natural y recibir respuestas visuales, lo que hace que la exploración de datos sea intuitiva para todos los niveles.
• Con Explique Data, los usuarios obtienen información automática sobre puntos de datos, descubriendo tendencias o anomalías subyacentes sin análisis manual.
• A través de su conexión con Einstein Discovery de Salesforce, Tableau ofrece análisis predictivos y recomendaciones prácticas, lo que permite a las empresas pronosticar tendencias y optimizar estrategias basadas en conocimientos basados ​​en datos.

Para aquellos que buscan un análisis más profundo, Tableau facilita la incorporación de modelos de análisis externos de R o Python, lo que permite a los usuarios aprovechar algoritmos estadísticos avanzados y de aprendizaje automático directamente dentro de sus paneles.

Información práctica para usuarios empresariales

Si bien Tableau ofrece algunas capacidades para la manipulación básica de datos, su funcionalidad está orientada principalmente a analizar datos que ya están correctamente estructurados, formateados y limpios. Es por eso que los usuarios empresariales suelen utilizar SQL personalizado o soluciones de transformación de datos de terceros para preprocesar los datos antes de que lleguen a Tableau. Esto también puede mejorar significativamente el rendimiento al reducir la carga en Tableau y garantizar que solo se importen los datos relevantes.

3. Domo

Capacidades de integración de datos

Otra sólida solución de BI empresarial es Domo. La plataforma proporciona conectores API prediseñados para más de 1000 fuentes de datos, incluidos sistemas específicos de la industria. La plataforma también proporciona el IDE Connector Dev Studio para crear conectores personalizados, funciones de carga de datos y otras opciones para incorporar volúmenes masivos de datos.

Transformación y análisis de datos.

Domo ofrece una gama de herramientas de transformación de datos diseñadas para adaptarse a diferentes niveles de experiencia técnica y necesidades analíticas:

• La función Extract, Transform, Load (ETL) de arrastrar y soltar permite a los usuarios definir y secuenciar operaciones visualmente y realizar transformaciones sencillas como valores de mapas, dividir columnas, filtrar filas, etc.
• ETL basado en SQL permite a los analistas realizar transformaciones complejas y combinar conjuntos de datos.
• Data Science Suite, compatible con R y Python, sirve a usuarios avanzados que desean realizar análisis complejos o desarrollar modelos predictivos. La integración con herramientas como Amazon Sagemaker Autopilot facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático directamente dentro de Domo.

Es fundamental reconocer que las herramientas integrales de transformación de datos de Domo conllevan una curva de aprendizaje pronunciada. Los nuevos usuarios a menudo subestiman el tiempo y los recursos necesarios para llegar a ser competentes.

Visualización y personalización de datos.

Al igual que otras herramientas de inteligencia empresarial de la lista, Domo admite una amplia gama de tipos de visualización, desde gráficos de líneas y barras estándar hasta opciones más sofisticadas como gráficos de burbujas, gráficos de radar y visualizaciones personalizadas desarrolladas a través del SDK de visualización de Domo. Este SDK permite a los analistas crear componentes visuales adaptados a sus necesidades de análisis específicas.

Otra característica notable es el espíritu de diseño de Domo que prioriza los dispositivos móviles, lo que garantiza que los paneles y las visualizaciones estén completamente optimizados para su visualización en dispositivos móviles. Esta consideración es particularmente valiosa para ejecutivos y equipos de campo que requieren acceso a información empresarial sobre la marcha. Además, Domo incorpora funciones colaborativas directamente en su suite de visualización, lo que permite a los usuarios compartir conocimientos, anotar paneles e incluso iniciar debates dentro de la plataforma.

IA y análisis avanzado

Domo incorpora inteligencia artificial y aprendizaje automático para ofrecer análisis predictivos y generación automatizada de conocimientos. Su herramienta de inteligencia artificial, Mr. Roboto, permite realizar pronósticos, identificar patrones y detectar anomalías, ofreciendo inteligencia procesable que puede influir significativamente en la planificación estratégica. Por ejemplo, puede predecir tendencias de ventas o resaltar cambios inesperados en los datos, como una caída en el tráfico del sitio web, lo que permite a las empresas actuar con rapidez.

Información práctica para usuarios empresariales

La amplia gama de herramientas de análisis empresarial de Domo es a la vez su mayor activo y desafío. La rápida introducción de nuevas funciones por parte de la plataforma a veces puede dejar en el polvo a las herramientas existentes, lo que genera preocupaciones sobre la longevidad y relevancia de las inversiones en componentes específicos de Domo. Los usuarios han expresado frustraciones por lo que perciben como actualizaciones desatendidas y respuestas inadecuadas a los comentarios.

Además, las interacciones con el servicio de atención al cliente de Domo resaltan una brecha en su comprensión técnica, ya que los representantes a menudo carecen del conocimiento del producto necesario para resolver problemas complejos.

4. Qlik

Capacidades de integración de datos

Qlik admite una amplia gama de fuentes de datos, incluidas aplicaciones basadas en la nube, bases de datos y sistemas locales, lo que permite a las empresas crear un repositorio de datos unificado.

Lo que distingue a Qlik es su motor asociativo, que permite a los usuarios explorar conexiones entre todos sus datos sin estar limitados por consultas predefinidas o rutas de exploración lineales. Esta característica es particularmente valiosa para los tomadores de decisiones de marketing que necesitan una visión holística de los datos para descubrir conocimientos que impulsen las decisiones estratégicas.

Transformación y análisis de datos.

El núcleo de la capacidad de transformación de datos de Qlik es su editor de scripts. Los analistas pueden aprovechar esta herramienta para realizar transformaciones de datos complejas, incluida la lógica condicional, funciones de agregación y agrupación de datos, que son esenciales para preparar datos de marketing que a menudo provienen de diversas fuentes y formatos.

Una de las características menos conocidas pero muy valiosas de Qlik para el análisis de datos de marketing es su capacidad para manejar datos de series temporales de forma eficaz. Esto es crucial para analizar tendencias a lo largo del tiempo, como cambios en el comportamiento de los clientes o impactos estacionales en las ventas. Qlik permite la creación de tablas de calendario directamente dentro del editor de scripts, lo que facilita la comparación de datos entre diferentes períodos con facilidad.

Visualización y personalización de datos.

Lo que distingue a Qlik en el espacio de visualización es su motor asociativo, que permite la exploración dinámica de datos. Los usuarios pueden interactuar con visualizaciones para profundizar, filtrar y explorar datos desde múltiples ángulos, todo en tiempo real. Esta capacidad interactiva es particularmente valiosa para los especialistas en marketing que necesitan profundizar en los datos de los clientes, el rendimiento de las campañas y las tendencias del mercado para extraer información útil.

Qlik ofrece amplias opciones de personalización, lo que permite a los usuarios diseñar paneles que resalten los KPI y los conocimientos más relevantes para sus objetivos específicos. Más allá de simplemente personalizar la apariencia, los usuarios pueden incorporar análisis avanzados y modelos predictivos directamente en sus paneles.

IA y análisis avanzado

Insight Advisor es una característica principal de Qlik impulsada por IA. Actúa como un asistente impulsado por inteligencia artificial que genera información automatizada, sugiere asociaciones y recomienda visualizaciones basadas en los datos disponibles.

El Asesor utiliza procesamiento de lenguaje natural (NLP) para comprender las consultas de los usuarios en un lenguaje sencillo. Esto permite a los profesionales del marketing hacer preguntas complejas sobre sus datos y recibir respuestas interesantes, simplificando el proceso de análisis de datos para usuarios con distintos niveles de experiencia.

Qlik hace hincapié en la gobernanza de la IA, proporcionando un marco para gestionar la ética, la privacidad y la seguridad de los datos dentro de las funcionalidades de la IA. Esto es crucial para las empresas que manejan datos confidenciales de los clientes, ya que garantiza que los análisis mejorados con IA se realicen de manera segura y conforme.

Información práctica para usuarios empresariales

El modelo asociativo único de Qlik lo distingue en el espacio de análisis empresarial, ofreciendo una experiencia de exploración de datos más fluida e intuitiva en comparación con las herramientas de BI tradicionales basadas en consultas. Este modelo permite a los usuarios establecer conexiones entre puntos de datos de múltiples fuentes sin consultas predefinidas, lo que permite obtener conocimientos más profundos y revelar tendencias ocultas. Sin embargo, dominar el entorno de Qlik, en particular su lenguaje de programación para la carga y transformación de datos, requiere una curva de aprendizaje pronunciada.

5. espectador

Capacidades de integración de datos

Al ser un producto de Google, Looker Studio se integra perfectamente con los servicios de Google, como Google Analytics, Google Ads, Campaign Manager 360 y BigQuery, lo que permite agregar sin esfuerzo marketing digital y datos en la nube.

La integración nativa con Google BigQuery permite a los analistas utilizar BQML (BigQuery Machine Learning) para crear y ejecutar modelos de Machine Learning mediante consultas SQL. Más adelante, podrá visualizar el resultado de los modelos en Looker.

Más allá del ecosistema de Google, Looker Studio admite la integración con bases de datos externas, archivos CSV y una variedad de plataformas de terceros, lo que proporciona un total de más de 800 conectores de fuentes de datos prediseñados.

Transformación y análisis de datos.

En el centro de las capacidades de manipulación de datos de Looker se encuentra LookML, un lenguaje de modelado especializado que permite a los usuarios definir y transformar datos dentro de la plataforma. LookML proporciona un enfoque flexible basado en código para crear modelos de datos complejos, garantizando que los analistas puedan adaptar las estructuras y relaciones de datos para satisfacer necesidades analíticas específicas.

Además, Looker Studio aprovecha Looker Blocks, piezas de código prediseñadas que agilizan aún más el proceso de modelado de datos. Estos Bloques se pueden utilizar para diversos fines, desde definir patrones de datos comunes hasta integrar fuentes de datos de terceros, lo que reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo de desarrollo. Este enfoque modular permite el montaje rápido de soluciones de análisis personalizadas, lo que facilita que las empresas se adapten a los requisitos de datos cambiantes.

Más allá de LookML y Looker Blocks, Looker Studio ofrece una variedad de funciones para respaldar el análisis de datos avanzado. Estos incluyen potentes funciones de agregación, métricas personalizables y la capacidad de realizar análisis de cohortes y análisis de embudo directamente dentro de la plataforma.

Visualización y personalización de datos.

La plataforma ofrece una amplia gama de opciones de visualización, desde cuadros y gráficos básicos hasta representaciones visuales más complejas y dinámicas, como mapas de calor, diagramas de dispersión y visualizaciones personalizadas desarrolladas a través de la extensa API de Looker.

Looker permite a los usuarios personalizar cada aspecto de sus informes y paneles. Desde ajustar colores y fuentes para alinearlos con las pautas de la marca hasta configurar el diseño para una presentación óptima de los datos, Looker Studio proporciona las herramientas necesarias para crear visualizaciones de datos profesionales y atractivas. Además, las funciones interactivas como filtros y desgloses mejoran la experiencia del usuario, permitiendo a los usuarios finales explorar datos de forma autoservicio.

IA y análisis avanzado

Looker Studio aprovecha la inteligencia artificial y el análisis avanzado para mejorar la exploración de datos y la generación de conocimientos. Una característica notable, Duet AI, integra el aprendizaje automático directamente en el flujo de trabajo de análisis, ofreciendo predicciones, análisis de tendencias e información de datos inteligentes.

Más allá de Duet AI, Looker Studio incorpora una gama de funcionalidades de IA diseñadas para optimizar el proceso de análisis. Estos incluyen la detección automatizada de anomalías, que alerta a los usuarios sobre desviaciones significativas en las tendencias de los datos, y el procesamiento del lenguaje natural para consultas de datos intuitivas.

Información práctica para usuarios empresariales

Los usuarios empresariales que estén considerando integrar Looker en su suite de análisis deben ser conscientes de los desafíos específicos, particularmente en relación con los grandes conjuntos de datos y la escalabilidad. El rendimiento de Looker puede verse afectado cuando se manejan volúmenes de datos extremadamente grandes, lo que genera tiempos de consulta más lentos y posibles retrasos en la generación de información. Este problema se manifiesta en modelos de datos complejos o cuando se ejecutan numerosas consultas simultáneas.

Las visualizaciones reveladoras comienzan con datos claros

Sin duda, cada una de estas plataformas de inteligencia empresarial empresarial simplificará los análisis complejos y facilitará el descubrimiento de conocimientos mucho más allá de lo que ofrecen las hojas de cálculo.

Para tomar la decisión correcta, considere factores como el tamaño de la empresa, las limitaciones presupuestarias, los casos de uso específicos y la experiencia en análisis de datos de su equipo.

Pero no olvide que la inteligencia empresarial y la visualización de datos comienzan con asegurarse de que sus datos estén bien organizados y sean de alta calidad. Ahí es donde intervienen herramientas como Improvado.

Improvado automatiza la agregación de datos de más de 500 fuentes de marketing y ventas, agiliza la preparación de datos y se integra perfectamente con cualquier solución de BI empresarial mencionada en la lista.

Con recetas prediseñadas diseñadas para escenarios de marketing específicos, como analizar la inversión publicitaria o atribuir los ingresos por ventas, Improvado minimiza el esfuerzo manual y reduce el riesgo de errores o visualizaciones engañosas. Esto garantiza una transición más fluida al análisis de datos, lo que permite a las empresas centrarse en obtener información útil.

Reserve una llamada de demostración para obtener más información sobre Improvado y cómo puede simplificar la inteligencia empresarial a nivel empresarial.