Mercado de herramientas de análisis integrado: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por modo de implementación (local, basado en la nube, híbrido), por capacidad de integración (integración perfecta, integración limitada), por funcionalidad (análisis básico, análisis avanzado, análisis de autoservicio), por vertical de la industria (BFSI,

Descripción general del mercado

El mercado global

El mercado global de herramientas de análisis integrado está experimentando un crecimiento sustancial, impulsado por la creciente demanda de información de datos en tiempo real y la integración de análisis dentro de las aplicaciones comerciales. El análisis integrado permite a las organizaciones incorporar capacidades analíticas directamente en las aplicaciones de software, lo que permite a los usuarios interactuar con los datos, generar informes y tomar decisiones basadas en datos sin abandonar su entorno de trabajo principal. Esta integración perfecta ofrece ventajas significativas, como una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia operativa y una experiencia de usuario más personalizada. La proliferación de big data, junto con la creciente importancia de la inteligencia empresarial (BI) en todas las industrias, está impulsando aún más la adopción de herramientas de análisis integrado.

Uno de los principales factores que contribuyen al crecimiento del mercado es la creciente necesidad de que las organizaciones obtengan información más profunda de sus datos operativos. Las soluciones de análisis tradicionales a menudo requieren que los usuarios cambien entre diferentes plataformas, lo que puede consumir mucho tiempo y ser ineficiente. El análisis integrado supera este desafío al ofrecer paneles de control, informes y visualizaciones intuitivos dentro de las aplicaciones con las que los usuarios ya están familiarizados. Esto ha llevado a una adopción generalizada en sectores como el comercio minorista, la atención médica, la TI, los servicios financieros y la fabricación, donde el acceso rápido a información procesable es fundamental para seguir siendo competitivo.

Los avances tecnológicos, como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), también han desempeñado un papel crucial en la evolución del análisis integrado. Las herramientas de análisis integrado modernas están equipadas con capacidades avanzadas de análisis predictivo y prescriptivo, lo que permite a las organizaciones anticipar tendencias futuras, optimizar procesos e impulsar la innovación. Además, la creciente tendencia de la analítica de autoservicio está ganando impulso, ya que cada vez más organizaciones permiten a sus usuarios no técnicos acceder y analizar datos de forma independiente. Este cambio está fomentando el desarrollo de soluciones de analítica integradas fáciles de usar que requieren una participación mínima del departamento de TI.

Principales impulsores del mercado

Creciente demanda de toma de decisiones basada en datos

Uno de los principales impulsores del mercado global de herramientas de analítica integrada es la creciente necesidad de una toma de decisiones basada en datos en todas las organizaciones. A medida que las empresas acumulan grandes cantidades de datos de diversas fuentes, existe un énfasis cada vez mayor en aprovechar estos datos para obtener información procesable. Los modelos de analítica tradicionales a menudo involucran múltiples plataformas y procesos desconectados, lo que dificulta la obtención de información en tiempo real. La analítica integrada aborda esta brecha al integrar las capacidades de analítica directamente en las aplicaciones comerciales, lo que permite a los usuarios acceder, analizar y actuar sobre los datos dentro del flujo de trabajo. Esta integración perfecta de la analítica en las operaciones diarias conduce a una toma de decisiones más rápida e informada, lo que ayuda a las empresas a mantenerse competitivas en mercados que cambian rápidamente. Además, industrias como el comercio minorista, las finanzas, la atención médica y la fabricación están priorizando las estrategias basadas en datos para mejorar las experiencias de los clientes, mejorar la eficiencia operativa e impulsar el crecimiento de los ingresos. El aumento de la demanda de visibilidad de datos en tiempo real, junto con el impulso de modelos comerciales más ágiles y receptivos, está impulsando la adopción de soluciones de análisis integrados a nivel mundial.

Proliferación de inteligencia empresarial y análisis de big data

La proliferación de inteligencia empresarial (BI) y análisis de big data es un impulsor significativo del crecimiento del mercado de herramientas de análisis integrado. A medida que las organizaciones de todo el mundo adoptan la transformación digital, existe un enfoque creciente en el aprovechamiento de los datos para descubrir tendencias, optimizar procesos y obtener una ventaja competitiva. Las plataformas de BI tradicionales a menudo requieren que los usuarios se muevan entre diferentes sistemas para analizar los datos, lo que puede generar ineficiencias. El análisis integrado supera esto al integrar capacidades de análisis de datos directamente en aplicaciones que los empleados ya usan, lo que les permite acceder a información sin cambiar de contexto. Además, el crecimiento exponencial del big data ha hecho que sea imperativo para las organizaciones encontrar formas de analizar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados de manera eficiente. Las soluciones de análisis integrado, mejoradas por los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático, permiten a las empresas procesar grandes cantidades de datos en tiempo real, lo que les proporciona la información necesaria para tomar decisiones críticas. Este cambio hacia soluciones de inteligencia empresarial más integradas y en tiempo real está impulsando la adopción de análisis integrados en múltiples industrias.

Aumento de la adopción de análisis de autoservicio

La creciente adopción de análisis de autoservicio es un factor clave en el mercado de herramientas de análisis integrado. Las organizaciones se centran cada vez más en capacitar a los usuarios no técnicos, como los gerentes comerciales y los empleados de primera línea, para analizar datos y generar informes de forma independiente. Las herramientas de análisis de autoservicio integradas en las aplicaciones cotidianas permiten a estos usuarios acceder y explorar datos sin depender en gran medida de los departamentos de TI. Esta democratización del análisis de datos no solo acelera la toma de decisiones, sino que también mejora la productividad general de la fuerza laboral. Las herramientas de análisis integrado se adaptan perfectamente a esta tendencia al incorporar paneles intuitivos y funciones de informes directamente en aplicaciones comerciales como CRM, ERP y sistemas de RR.HH. Estas herramientas ofrecen interfaces de arrastrar y soltar, visualizaciones personalizables y análisis guiados, lo que facilita que los no expertos obtengan información de datos complejos. A medida que las empresas se esfuerzan por centrarse más en los datos, aumenta la demanda de soluciones de análisis de autoservicio integradas, lo que impulsa el crecimiento del mercado. Además, a medida que crece la necesidad de agilidad y capacidad de respuesta en industrias competitivas, las empresas adoptan cada vez más análisis integrados para proporcionar información en tiempo real a todos los niveles de la organización, lo que genera un aumento en la demanda de soluciones de autoservicio.

Integración de tecnologías avanzadas como IA y aprendizaje automático

La integración de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) es un importante impulsor del mercado para las herramientas de análisis integrado. Estas tecnologías están transformando la forma en que las organizaciones utilizan los datos al permitir información más sofisticada y predictiva. Las plataformas de análisis integrado que incorporan capacidades de IA y ML pueden detectar automáticamente patrones, predecir tendencias y brindar recomendaciones prácticas, lo que las hace muy valiosas para las empresas que buscan optimizar sus operaciones. Por ejemplo, el análisis integrado impulsado por IA se puede utilizar en aplicaciones de servicio al cliente para predecir el comportamiento del cliente, personalizar experiencias y mejorar la interacción. La capacidad de integrar análisis predictivos y prescriptivos directamente en las aplicaciones comerciales mejora los procesos de toma de decisiones y permite a las organizaciones mantenerse a la vanguardia de los cambios del mercado. Además, a medida que la IA y el ML se vuelven más accesibles y rentables, las empresas de todas las industrias están integrando estas tecnologías en sus estrategias de análisis. El aumento de la demanda de análisis impulsados por IA, combinado con la conveniencia de tener estas capacidades integradas directamente en el software operativo, está impulsando un crecimiento significativo en el mercado de herramientas de análisis integrado.

Principales desafíos del mercado

Complejidades de integración

Uno de los principales desafíos en el mercado global de herramientas de análisis integrado es la complejidad asociada con la integración de capacidades de análisis en aplicaciones existentes. A diferencia de las plataformas de análisis independientes, los análisis integrados requieren una integración perfecta dentro de los entornos de software, lo que implica alinear las estructuras de datos, garantizar la compatibilidad con la infraestructura de TI existente y mantener la coherencia de los datos en varios sistemas. Muchas organizaciones enfrentan dificultades para integrar análisis en sus sistemas heredados debido a las diferencias en las pilas de tecnología, arquitecturas obsoletas y marcos de aplicación rígidos. Además, el proceso de integración a menudo requiere una personalización extensa, lo que puede aumentar los costos y los plazos de desarrollo. Incluso después de la integración, garantizar que los análisis integrados brinden un rendimiento consistente en diferentes entornos y casos de uso sigue siendo un desafío técnico. Las empresas también deben abordar cuestiones relacionadas con la privacidad y la seguridad de los datos durante la integración, ya que el acceso a los datos de múltiples fuentes puede exponer información confidencial si no se maneja con cuidado. Como resultado, la necesidad de habilidades especializadas, la implementación que requiere mucho tiempo y los esfuerzos de mantenimiento continuo hacen que la integración sea una barrera importante para muchas organizaciones.

Preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos

La privacidad y la seguridad de los datos son preocupaciones críticas en el mercado global de herramientas de análisis integrado. A medida que las herramientas de análisis integrado acceden, analizan y muestran información confidencial directamente dentro de las aplicaciones comerciales, las organizaciones deben asegurarse de que existan medidas sólidas de protección de datos. No proteger los datos correctamente puede provocar infracciones, acceso no autorizado y violaciones de cumplimiento, especialmente en industrias altamente reguladas como la atención médica, las finanzas y el gobierno. Las soluciones de análisis integrado deben cumplir con las regulaciones globales como GDPR, CCPA y estándares específicos de la industria. Esto agrega capas de complejidad, ya que la plataforma de análisis debe mantener estrictos controles de acceso, cifrado y enmascaramiento de datos al mismo tiempo que proporciona información en tiempo real. Además, con la creciente dependencia de las soluciones de análisis integrado basadas en la nube, las empresas deben abordar los riesgos de seguridad asociados con el almacenamiento y procesamiento de datos en servidores de terceros. Garantizar que los datos fluyan de forma segura entre las aplicaciones y las capas de análisis requiere una planificación cuidadosa y un seguimiento continuo, lo que hace que sea un desafío para las organizaciones aprovechar al máximo el análisis integrado y, al mismo tiempo, salvaguardar sus activos de datos.

Altos costos de implementación y operación

Los altos costos asociados con la implementación y el funcionamiento de herramientas de análisis integrados presentan un desafío significativo para las organizaciones, en particular para las pequeñas y medianas empresas (PYME). La inversión inicial necesaria para comprar y personalizar el software de análisis integrado, integrarlo en las aplicaciones existentes y capacitar a los empleados puede ser sustancial. Además, los costos operativos asociados con el mantenimiento del sistema, su actualización periódica y su escalabilidad a medida que los volúmenes de datos crecen aún más se suman a la carga financiera. Para las organizaciones con recursos limitados, estos costos pueden ser prohibitivos. Además, el soporte técnico continuo y la necesidad de personal capacitado para administrar y optimizar la plataforma de análisis aumentan el costo total de propiedad (TCO). Si bien algunos proveedores de análisis integrados ofrecen modelos de precios flexibles, como los basados en suscripciones o el pago por uso, los gastos acumulados aún representan un desafío, especialmente cuando se considera el crecimiento y la expansión a largo plazo. Para muchas empresas, encontrar un equilibrio entre la necesidad de análisis avanzados y la gestión de las limitaciones financieras es un desafío delicado.

Falta de mano de obra calificada

La escasez de profesionales capacitados con experiencia en análisis de datos, integración y sistemas integrados plantea un obstáculo importante en el mercado global de herramientas de análisis integrado. La implementación y la gestión de análisis integrados requieren habilidades especializadas en áreas como ingeniería de datos, desarrollo de aplicaciones e integración de sistemas. Sin embargo, existe una creciente brecha de talento, ya que muchas organizaciones luchan por encontrar personal que posea la experiencia técnica necesaria para manejar estas tareas complejas. Esta escasez de habilidades es más pronunciada en regiones con mercados de análisis menos maduros o en industrias que tradicionalmente no han dependido en gran medida de la toma de decisiones basada en datos. Además, el rápido ritmo de los avances tecnológicos significa que los empleados existentes necesitan una mejora continua de sus habilidades para mantenerse al día con las últimas herramientas y metodologías. La falta de recursos capacitados puede provocar demoras en las implementaciones, un uso ineficiente de las capacidades analíticas y, en última instancia, la pérdida de oportunidades. Para mitigar este desafío, las empresas invierten cada vez más en programas de capacitación, asociaciones con proveedores de análisis y adoptan soluciones de análisis integrado más intuitivas y fáciles de usar.

Problemas de escalabilidad

La escalabilidad es otro desafío crítico en el mercado global de herramientas de análisis integrado. A medida que las empresas crecen y los volúmenes de datos se expanden, las soluciones de análisis integrado deben ser capaces de manejar mayores cargas de trabajo sin comprometer el rendimiento. Sin embargo, escalar el análisis integrado no siempre es sencillo. La infraestructura que respalda el motor de análisis, como el almacenamiento de datos, la potencia de procesamiento y el ancho de banda de la red, debe escalar en tándem para garantizar un rendimiento constante. Además, a medida que más usuarios acceden a la plataforma de análisis integrado, la gestión de solicitudes simultáneas y el mantenimiento de los tiempos de respuesta se vuelven cada vez más complejos. Muchas organizaciones luchan por optimizar el equilibrio entre el costo y la escalabilidad, especialmente cuando se enfrentan a cargas de trabajo fluctuantes o picos estacionales de demanda. Además, escalar una solución de análisis integrado suele requerir recursos adicionales para supervisar, gestionar y ajustar el sistema, lo que complica aún más el proceso. Para las empresas con operaciones globales, garantizar que la plataforma de análisis integrado pueda escalar en diferentes geografías y admitir diversas fuentes de datos agrega otra capa de complejidad.

Tendencias clave del mercado

Mayor adopción de la integración de IA y aprendizaje automático en herramientas de análisis integrado

Una de las tendencias más destacadas en el mercado global de herramientas de análisis integrado es la creciente integración de capacidades de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). A medida que las empresas buscan información más avanzada y una toma de decisiones automatizada, la IA y el ML se han convertido en componentes críticos de las soluciones de análisis integrado. Estas tecnologías permiten la analítica predictiva y prescriptiva, lo que permite a las organizaciones pronosticar tendencias, identificar anomalías y optimizar las operaciones en tiempo real. La analítica integrada impulsada por IA no solo mejora la eficiencia del procesamiento de datos, sino que también proporciona información más precisa y procesable, lo que ayuda a las empresas a mantenerse competitivas. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje automático pueden analizar automáticamente datos históricos para predecir el comportamiento del cliente, lo que permite estrategias de marketing específicas. Además, la IA puede potenciar las funciones de procesamiento del lenguaje natural (PLN), permitiendo a los usuarios consultar datos y recibir información en un formato conversacional. Esta tendencia está ganando terreno en varios sectores, incluidos las finanzas, la atención médica y el comercio minorista, donde la toma de decisiones rápida e inteligente es crucial. A medida que la IA y el ML continúan evolucionando, se espera que las herramientas de análisis integrado que aprovechan estas tecnologías se vuelvan más sofisticadas, ofreciendo información más profunda y soluciones más personalizadas.

Crecimiento de la analítica de autoservicio y empoderamiento de los usuarios no técnicos

La demanda de análisis de autoservicio está aumentando rápidamente a medida que las organizaciones se esfuerzan por democratizar el acceso a los datos y empoderar a los usuarios no técnicos para analizarlos de forma independiente. Tradicionalmente, el análisis se limitaba a los expertos en datos y los profesionales de TI, lo que generaba cuellos de botella y demoras en la toma de decisiones. Sin embargo, las herramientas de análisis integrado modernas están diseñadas con interfaces fáciles de usar, paneles intuitivos y funcionalidad de arrastrar y soltar, lo que permite que incluso los usuarios no técnicos generen información sin necesidad de un amplio conocimiento técnico. Este cambio hacia el análisis de autoservicio es especialmente significativo en industrias como el comercio minorista, la fabricación y la atención médica, donde los empleados de primera línea necesitan un acceso rápido a los datos. Al integrar la analítica directamente en las aplicaciones cotidianas, estas herramientas eliminan la necesidad de que los usuarios cambien entre múltiples plataformas, mejorando así la productividad y la toma de decisiones. Esta tendencia se ve impulsada aún más por la creciente adopción de plataformas de analítica basadas en la nube, que proporcionan escalabilidad y flexibilidad. A medida que más organizaciones reconocen el valor de empoderar a los empleados con capacidades de autoservicio, se espera que se acelere el desarrollo de soluciones de analítica integradas adaptadas a usuarios no técnicos.

Expansión de la analítica integrada en los sectores verticales de la industria

El mercado de herramientas de analítica integrada está experimentando una notable expansión en una amplia gama de sectores verticales de la industria, impulsado por la creciente necesidad de información de datos en tiempo real en diversos entornos comerciales. Si bien la analítica integrada ha sido tradicionalmente fuerte en sectores como las finanzas y la TI, ahora está haciendo incursiones significativas en industrias como la atención médica, el comercio minorista y la fabricación. En la atención médica, por ejemplo, las herramientas de analítica integrada se están utilizando para monitorear los datos de los pacientes en tiempo real, predecir los resultados del tratamiento y optimizar la eficiencia operativa. Los minoristas están aprovechando la analítica integrada para mejorar las experiencias de los clientes al brindar recomendaciones personalizadas y optimizar la gestión de la cadena de suministro. Las empresas manufactureras están utilizando estas herramientas para mejorar los procesos de producción, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia operativa general. La versatilidad y adaptabilidad de las soluciones de análisis integrado las hacen aplicables en diferentes sectores industriales, cada uno con casos de uso y requisitos únicos. A medida que las empresas continúan buscando formas de aprovechar los datos para obtener una ventaja competitiva, se espera que crezca la demanda de herramientas de análisis integrado específicas de la industria, lo que conducirá a una mayor expansión y diversificación del mercado.

Creciente importancia de la gobernanza de datos y el cumplimiento en la analítica integrada

A medida que el uso de la analítica integrada se generaliza, la gobernanza de datos y el cumplimiento han surgido como preocupaciones críticas para las organizaciones. Con regulaciones cada vez más estrictas como GDPR en Europa y CCPA en los EE. UU., las empresas deben asegurarse de que sus soluciones de análisis integrados cumplan con los estándares de privacidad y seguridad de datos. La gobernanza de datos implica administrar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos, lo cual es esencial al integrar análisis dentro de aplicaciones que manejan información confidencial. Las organizaciones ahora están priorizando soluciones que ofrecen funciones de gobernanza de datos sólidas, incluidos controles de acceso basados en roles, cifrado de datos y registros de auditoría. Además, el cumplimiento de las regulaciones específicas de la industria se está convirtiendo en un criterio de compra clave para las herramientas de análisis integrado, en particular en sectores como la atención médica, las finanzas y el gobierno, donde el manejo de datos está altamente regulado. Esta tendencia está impulsando el desarrollo de herramientas de análisis integrado que no solo brindan información, sino que también ofrecen capacidades integrales de gestión de datos. A medida que las regulaciones de privacidad de datos continúan evolucionando, las empresas buscarán cada vez más soluciones de análisis integrado que se alineen con los requisitos de cumplimiento tanto globales como regionales.

Información segmentaria

Modo de implementación

Segmento local

Además, las grandes empresas con una infraestructura de TI establecida a menudo encuentran que las soluciones locales son más adecuadas debido a su capacidad para personalizar e integrar herramientas de análisis con los sistemas existentes. Estas empresas pueden tener entornos operativos complejos, lo que requiere un alto grado de personalización que las soluciones locales pueden acomodar mejor. Además, las empresas con inversiones significativas en sistemas heredados pueden preferir la implementación local, ya que permite una integración perfecta y evita posibles interrupciones que podría implicar la migración a la nube.

El rendimiento y la confiabilidad también son factores clave que impulsan el predominio del segmento local. Las organizaciones con altas demandas de procesamiento de datos o aquellas que operan en áreas con conectividad a Internet poco confiable pueden optar por soluciones locales para garantizar un rendimiento constante y minimizar el tiempo de inactividad. La capacidad de administrar grandes volúmenes de datos localmente, sin depender de redes externas, proporciona una ventaja significativa en términos de velocidad y eficiencia de procesamiento de datos.

La renuencia a la transición a soluciones en la nube debido a las preocupaciones sobre la soberanía de los datos y la dependencia de un proveedor sigue respaldando la demanda de herramientas de análisis integradas locales. Para las empresas que operan en regiones con estrictos requisitos de residencia de datos o aquellas preocupadas por perder el control sobre sus datos, la implementación local sigue siendo la opción preferida. Esta combinación de seguridad, personalización, rendimiento y control ha consolidado el dominio del segmento local en el mercado de herramientas de análisis integrado en 2023.

Perspectivas regionales

América del Norte domina el mercado global de herramientas de análisis integrado en 2023.

América del Norte tiene una economía altamente desarrollada con industrias maduras que dependen en gran medida de la toma de decisiones basada en datos. Sectores como las finanzas, la atención médica, el comercio minorista y la fabricación en los EE. UU. y Canadá han reconocido desde hace mucho tiempo la importancia de la analítica para optimizar las operaciones, mejorar las experiencias de los clientes y obtener ventajas competitivas. La creciente demanda de información en tiempo real y una integración de datos perfecta en estas industrias ha acelerado la adopción de herramientas de análisis integrado.

Otro factor que respalda el dominio de América del Norte es el entorno regulatorio favorable de la región y los marcos avanzados de privacidad de datos. Las empresas en América del Norte están bajo una presión cada vez mayor para cumplir con regulaciones estrictas como el RGPD y la CCPA, que enfatizan la seguridad y la gobernanza de los datos. Las herramientas de análisis integrado que ofrecen funciones de cumplimiento sólidas tienen una gran demanda, y las organizaciones de América del Norte han adoptado rápidamente soluciones que las ayudan a cumplir con estos requisitos y, al mismo tiempo, obtener información útil.

El fuerte enfoque de la región en la transformación digital y la innovación ha llevado a importantes inversiones en computación en la nube, inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Estas tecnologías son facilitadores fundamentales de las soluciones de análisis integrado modernas, lo que permite a las organizaciones obtener información más profunda de sus datos. Con altas tasas de adopción de IA y plataformas basadas en la nube en América del Norte, la integración de análisis integrados se ha convertido en una extensión natural para las empresas que buscan mejorar sus capacidades analíticas.

Desarrollos recientes

• En mayo de 2024, ROLLER anunció el lanzamiento de su nueva herramienta de análisis en colaboración con Google BigQuery. La herramienta está diseñada para proporcionar información avanzada sobre los datos, lo que permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos y optimizar las operaciones. Al integrarse con Google BigQuery, la solución ofrece procesamiento de datos escalable y análisis en tiempo real, lo que permite a los usuarios obtener información más detallada sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias de ventas y el rendimiento operativo. Esta asociación tiene como objetivo dotar a los clientes de ROLLER de capacidades de generación de informes mejoradas y análisis más precisos, lo que en última instancia impulsará el crecimiento empresarial y mejorará las experiencias de los clientes.
• En octubre de 2023, Zuar anunció una asociación estratégica con ThoughtSpot, líder en análisis impulsado por IA. Esta colaboración tiene como objetivo brindar una experiencia de datos mejorada y moderna para los clientes conjuntos al eliminar las barreras clave para la accesibilidad y la usabilidad de los datos. A través de esta asociación, la sólida infraestructura de análisis de Zuar se integrará perfectamente con la plataforma intuitiva impulsada por IA de ThoughtSpot, lo que permitirá a las organizaciones aprovechar los análisis avanzados con mayor eficiencia. Al combinar sus fortalezas, ambas empresas buscan empoderar a las empresas con información más profunda y procesable, facilitando una mejor toma de decisiones y fomentando el crecimiento basado en datos en diversas industrias.
• En abril de 2023, Betterworks, un proveedor líder de soluciones de gestión del rendimiento, y Visier, una destacada plataforma de análisis de personas, anunciaron una asociación estratégica de análisis integrado. Esta colaboración está diseñada para ofrecer a los líderes de recursos humanos y de personas información completa sobre los impulsores clave del éxito de los empleados dentro de sus organizaciones. Al integrar las capacidades analíticas avanzadas de Visier directamente en la plataforma de gestión del rendimiento de Betterworks, la asociación permite a los líderes de RR.HH. acceder a datos procesables sobre el compromiso, la productividad y el desarrollo de los empleados. Estos conocimientos mejorados tienen como objetivo informar estrategias más efectivas para impulsar el rendimiento de los empleados, fomentar el compromiso e impulsar el éxito general de la organización, lo que en última instancia respalda la toma de decisiones basada en datos en la gestión de la fuerza laboral.

Principales actores del mercado

• Microsoft Corporation
• Salesforce,Inc.
• QlikTechInternational AB
• CloudSoftware Group, Inc.
• SisenseLtd.
• Domo,Inc.
• MicroStrategyIncorpoated
• SAP SE
• ZohoCorporation Pvt. Limitado. Ltd. 
• OracleCorporation
• Idera,Inc. 
• Infor Equity Holdings LLC