Análisis multiinquilino: revolucionando las plataformas SaaS con la solución llave en mano de Qrvey

¿Qué es el análisis multiinquilino?

Análisis multiinquilino se refiere a un escenario en el que varios usuarios o grupos de usuarios, también conocidos como "inquilinos", pueden acceder y analizar de forma segura sus propios datos dentro de un sistema de análisis compartido o una plataforma SaaS. El sistema está diseñado para garantizar que los datos de cada inquilino permanezcan privados y separados de los demás.

¿Por qué es importante el análisis multiinquilino para el éxito de las empresas SaaS?

El análisis multiinquilino es una herramienta poderosa que se está volviendo cada vez más importante para las empresas SaaS. Esta tecnología permite a estas empresas incorporar capacidades analíticas directamente en sus aplicaciones, creando una experiencia de usuario perfecta para sus clientes.

Pero ¿por qué es esto tan importante? La respuesta está en la naturaleza de las empresas SaaS. Estas empresas suelen prestar servicios a numerosos clientes, cada uno con su propio conjunto de datos único.

Con el análisis multiinquilino, cada cliente (o inquilino) puede analizar y extraer información valiosa de sus propios datos. Esto les ayuda a tomar decisiones informadas, optimizar sus operaciones y, en última instancia, obtener más valor del producto SaaS.

Además, el análisis multiinquilino también garantiza la privacidad y seguridad de los datos de cada cliente. A pesar de que todos los clientes utilizan la misma aplicación, sus datos permanecen aislados y seguros de otros inquilinos. Esto es crucial en una época en la que las violaciones de datos y las preocupaciones sobre la privacidad son una prioridad para muchas empresas.

En esencia, el análisis multiinquilino permite a las empresas SaaS ofrecer más valor a sus clientes y, al mismo tiempo, garantizar la privacidad y seguridad de sus datos. Es una situación en la que todos ganan y que está impulsando el éxito de muchas empresas SaaS en el panorama digital actual.

¿Cuáles son los beneficios del análisis multiinquilino para los usuarios de plataformas SaaS?

El análisis multiinquilino, como caso de uso particular del análisis integrado, proporciona una amplia gama de beneficios a los usuarios de plataformas SaaS.

Creación de informes de autoservicio

La ventaja clave es que permite generar informes de autoservicio. Esto significa que los usuarios pueden generar sus propios informes, personalizar sus datos y crear imágenes sin necesidad de depender del departamento de TI o de los científicos de datos. Permite a los usuarios acceder e interpretar sus datos de la manera que mejor se adapte a sus necesidades y preferencias específicas.

Creación de conjuntos de datos personalizados

Además, el análisis multiinquilino también facilita la creación de conjuntos de datos personalizados. Los usuarios pueden extraer datos de una amplia variedad de fuentes de datos, consolidarlos en un único conjunto de datos y luego analizarlos para obtener información valiosa. Esta capacidad de adaptar conjuntos de datos y realizar análisis complejos mejora significativamente el valor que los usuarios pueden obtener de sus plataformas SaaS.

La flexibilidad y escalabilidad de las funciones de análisis proporciona a los usuarios las herramientas que necesitan para adaptarse a los entornos y desafíos empresariales cambiantes.

¿Cuáles son las ventajas del análisis multiinquilino para los equipos de productos e ingeniería?

El análisis multiinquilino es particularmente beneficioso para los equipos que crean y mantienen plataformas SaaS.

Este es el por qué:

1. Eficiencia de costos : dado que todos los inquilinos utilizan los mismos recursos, los costos asociados con el mantenimiento y la actualización del sistema se comparten, lo que genera ahorros significativos.

   
   

2. Escalabilidad : la arquitectura multiinquilino permite una fácil escalabilidad. A medida que se agregan nuevos inquilinos, se les puede acomodar dentro del sistema existente sin necesidad de recursos o infraestructura adicionales.

   
   

3. Análisis e información de datos mejorados : dado que cada inquilino tiene acceso a sus propios datos, puede realizar análisis en profundidad y obtener información valiosa. Esta información puede ayudarles a tomar decisiones informadas y optimizar sus operaciones.

   
   

4. Mayor personalización : Multi-Tenant Analytics permite mayores niveles de personalización. Cada inquilino puede adaptar el sistema a sus necesidades específicas sin afectar la experiencia de usuario de los demás.

   
   

5. Seguridad de datos mejorada : a pesar de la naturaleza compartida del sistema, los datos de cada inquilino permanecen seguros y aislados de los demás. Esto es crucial en el mundo empresarial moderno, donde las violaciones de datos y las preocupaciones sobre la privacidad son una prioridad absoluta.

   
   

Para los equipos de Producto e Ingeniería, el análisis multiinquilino brinda la oportunidad de innovar y mejorar sus ofertas. Pueden utilizar los conocimientos obtenidos del sistema para mejorar su producto, satisfacer las necesidades de sus clientes de forma más eficaz y seguir siendo competitivos en el mercado.

Integrar una solución llave en mano como Qrvey permite a estos equipos asignar sus recursos de manera más efectiva, enfocándose en áreas que agregan mayor valor a su producto.

Por qué crear análisis multiinquilino es increíblemente difícil

Vemos que las empresas luchan con esto repetidamente. Para crear análisis multiinquilino eficientes, seguros y escalables es necesario superar importantes desafíos de infraestructura y de ingeniería de datos que superan los límites de la mayoría de los equipos de software. En pocas palabras, esta es un área para la que la mayoría de los equipos de ingeniería están capacitados.

ANÁLISIS SIN QRVEY (desplácese hacia abajo para CON QRVEY)

Garantizar la seguridad de los datos de los inquilinos

Las plataformas de análisis multiinquilino deben aislar los datos entre diferentes inquilinos de clientes. Esto implica abordar permisos, controles de acceso y mecanismos de separación estrictos para evitar la exposición más allá de los usuarios autorizados, especialmente a medida que los volúmenes de datos, las consultas y la simultaneidad de usuarios se expanden con el tiempo.

Las regulaciones de cumplimiento como GDPR e HIPAA complican aún más la gestión de datos debido a los requisitos de auditoría y las consideraciones de soberanía de los datos.

Esta es una de las razones por las que muchas empresas de SaaS de atención médica tienen dificultades para implementar análisis de atención médica dentro de sus aplicaciones y una de las razones más importantes por las que aquí en Qrvey solo admitimos software implementado y nativo de la nube .

Gestión del rendimiento y la escalabilidad

A diferencia de las aplicaciones de un solo inquilino, el mundo del análisis de múltiples inquilinos se caracteriza por patrones de tráfico impredecibles y puntiagudos. Esto sucede porque los clientes pueden acceder a informes y paneles por su cuenta, cada uno con sus propios patrones de uso y necesidades.

El desafío crítico aquí radica en garantizar que la infraestructura de datos subyacente pueda ampliarse de manera efectiva para adaptarse a estas diversas necesidades de inquilinos y volúmenes de datos. Para lograrlo, se emplean diversas técnicas avanzadas, como la implementación de microservicios, la orquestación de contenedores y el despliegue de mecanismos de autoescalado.

Sin embargo, uno de los avances más importantes en este ámbito es la tecnología sin servidor. Esto presenta un camino relativamente nuevo e innovador para escalar procesos y sistemas. Este es un avance notable, considerando que el software de análisis heredado generalmente se ejecutaba en servidores costosos, lo que a menudo presentaba limitaciones en términos de escalabilidad.

Qrvey ayuda a resolver este desafío desarrollando tecnología sin servidor desde el principio. La solución de Qrvey nunca ha implicado compras o alquileres de servidores que conduzcan a costosos clústeres de computación que permanecen inactivos la mayor parte del día.

Integración de fuentes de datos dispares

En el complejo mundo del análisis de datos, las empresas a menudo se enfrentan al desafío de integrar diversas fuentes de datos, a menudo desconectadas. Si bien conectarse a una única base de datos o almacén puede ser suficiente para algunas aplicaciones, la realidad es que muchos casos de uso de análisis multiinquilino más complejos dependen de la agregación de diferentes fuentes de datos.

Estas fuentes de datos pueden ser tan diversas como bases de datos en línea, soluciones de almacenamiento en la nube, archivos de registro o incluso flujos de datos de sensores de Internet de las cosas (IoT). Por lo general, las empresas se verán obligadas a crear canales separados con ETL dedicado para cada fuente de datos.

Dada la gran variedad de estas fuentes, la tarea de integración de datos puede resultar bastante desalentadora. Sin embargo, la necesidad de conocimientos y análisis integrales hace que esta integración sea esencial. Las plataformas que gestionan estos análisis multiinquilino deben estar equipadas con canales flexibles y repetibles.

Qrvey resuelve este desafío ofreciendo un canal de datos unificado que funciona con cualquier tipo de datos. Esta simplicidad y consolidación de los esfuerzos de desarrollo conduce a una eficiencia mucho mayor en el lado de la ingeniería, pero los usuarios finales se benefician en última instancia, ya que se les puede ofrecer una variedad más amplia de datos para su análisis.

Asignación de roles de usuario al acceso a datos en entornos multiinquilino

En entornos donde varios inquilinos de clientes acceden a una aplicación de análisis compartida, la tarea de vincular roles y permisos de usuario desde la aplicación SaaS principal con restricciones de datos a nivel de filas y columnas se convierte en una tarea compleja. Esta complejidad se debe al aumento de los gastos generales en comparación con las herramientas de análisis independientes.

El uso de capas semánticas, que son un componente crucial en el análisis multiinquilino , aumenta aún más esta complejidad. Estas capas permiten la implementación de controles detallados de acceso a los datos, pero pueden volverse bastante complejos, especialmente si se consideran las necesidades de seguridad altamente dinámicas que a menudo se presentan en estos entornos.

Estas necesidades de seguridad pueden variar mucho entre diferentes inquilinos y pueden cambiar rápidamente con el tiempo, lo que hace que sea un desafío mantener una asignación precisa y efectiva de las funciones de los usuarios al acceso a los datos. A pesar de estos desafíos, es una tarea crítica garantizar que cada usuario pueda acceder a los datos que necesita y al mismo tiempo evitar el acceso no autorizado a datos confidenciales.

Qrvey incluye una capa semántica nativa. Sabemos que no se puede tener éxito sin este componente y siempre es una tarea que los equipos de desarrollo deben construir y mantener. Con Qrvey, está incluido.

Habilitación de la personalización específica del inquilino en análisis multiinquilino

En el mundo del análisis multiinquilino, existen ciertos elementos, como los paneles o informes principales, que pueden estandarizarse para todos los inquilinos. Esta estandarización es vital para mantener la coherencia en el proceso de análisis de datos. Sin embargo, es igualmente importante permitir la personalización específica del inquilino.

La personalización específica de cada inquilino podría incluir elementos como conjuntos de datos únicos, visualizaciones y métricas que satisfagan las necesidades particulares de cada inquilino. Este enfoque evita la creación de una interfaz rígida de “talla única”, que puede no abordar completamente los requisitos únicos de cada inquilino.

Por lo tanto, lograr un equilibrio entre estas dos necesidades en competencia (estandarización de ciertos elementos y personalización de otros) es una tarea compleja, pero con Qrvey, no solo es posible, sino que también es quizás la mayor ventaja de incluir una capa de administración de datos que impulse la personalización. modelos de datos hasta el nivel de usuario. Cambiador de juego.

Los ingenieros de software no son ingenieros de datos

Si bien los equipos de ingeniería de software son expertos en su campo, a menudo carecen de las habilidades especializadas necesarias para gestionar análisis multiinquilino y consultas de grandes volúmenes de datos . Estas habilidades incluyen, entre otras,

• gestionar cargas de trabajo analíticas simultáneas

• implementar modelos de seguridad sofisticados

• Diseño de motores de consulta de alto rendimiento.

  
  

Esta falta de experiencia en el campo exacerba la variedad de otros desafíos técnicos que estos equipos pueden enfrentar, creando una brecha significativa.

Las tareas de desarrollo se vuelven cada vez más exigentes

• Migración e incorporación de datos: a medida que aumenta la escala de las operaciones, la tarea de migrar sin problemas los datos de los inquilinos y garantizar flujos de incorporación fluidos se vuelve cada vez más desafiante. Requiere una planificación y ejecución cuidadosas para manejar el volumen y la complejidad de los datos y al mismo tiempo minimizar las interrupciones para los usuarios finales.

  
  

• Monitoreo y resolución de problemas: realizar un seguimiento de la actividad analítica de los inquilinos es una tarea exigente. Identificar y resolver problemas en varios inquilinos requiere una sólida comprensión del análisis de datos. Este proceso también implica una cantidad significativa de tareas operativas. Esto requiere un sistema robusto para el monitoreo y la resolución de problemas.

  
  

• Pruebas y control de calidad: garantizar la integridad y la funcionalidad de las funciones en diversas permutaciones de datos de inquilinos es otra tarea esencial pero exigente. Requiere la implementación de programas de prueba rigurosos y automatizados para evitar posibles problemas como fugas de datos o problemas de control de acceso. Este nivel de garantía de calidad es fundamental para mantener la confianza y la confiabilidad con los usuarios finales.

Qrvey: una solución de análisis multiinquilino diseñada específicamente

ANÁLISIS CON QRVEY

Qrvey es una solución llave en mano que permite a los equipos de desarrollo crear y ofrecer análisis integrados para aplicaciones SaaS, independientemente de la fuente de datos, el tipo de datos o el marco de front-end.

Qrvey es una solución completamente implementada que utiliza un único canal de datos para ingerir, integrar y analizar datos de varias fuentes. Qrvey ofrece un conjunto de API y widgets de visualización para crear experiencias analíticas personalizables para los usuarios.

Qrvey puede manejar diversos desafíos y escenarios para análisis multiinquilino, como modelos de datos personalizados, visualizaciones de datos personalizadas , múltiples fuentes de datos e implementación de contenido . Qrvey también puede mejorar las métricas de los productos SaaS y reducir los costos.

Al fin y al cabo, estamos aquí para facilitar el proceso de ofrecer mejores análisis e informes a los equipos de ingeniería. Permítanos mostrarle cómo.

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