Análise multilocatário: revolucionando plataformas SaaS com a solução pronta para uso da Qrvey

O que é análise multilocatário?

Análise multilocatário refere-se a um cenário em que vários usuários ou grupos de usuários, também conhecidos como “inquilinos”, podem acessar e analisar com segurança seus próprios dados em um sistema de análise compartilhado ou em uma plataforma SaaS. O sistema foi projetado para garantir que os dados de cada locatário permaneçam privados e separados dos demais.

Por que a análise multilocatário é importante para o sucesso das empresas de SaaS?

A análise multilocatário é uma ferramenta poderosa que está se tornando cada vez mais importante para empresas de SaaS. Essa tecnologia permite que essas empresas incorporem recursos analíticos diretamente em seus aplicativos, criando uma experiência de usuário perfeita para seus clientes.

Mas por que isso é tão importante? A resposta está na natureza dos negócios SaaS. Essas empresas geralmente atendem a vários clientes, cada um com seu próprio conjunto exclusivo de dados.

Com a análise multilocatário, cada cliente – ou locatário – pode analisar e extrair insights valiosos de seus próprios dados. Isso os ajuda a tomar decisões informadas, otimizar suas operações e, em última análise, obter mais valor do produto SaaS.

Além disso, a análise multilocatário também garante a privacidade e a segurança dos dados de cada cliente. Apesar de todos os clientes utilizarem a mesma aplicação, os seus dados permanecem isolados e seguros de outros inquilinos. Isto é crucial numa época em que as violações de dados e as preocupações com a privacidade são prioridade para muitas empresas.

Em essência, a análise multilocatário permite que as empresas de SaaS forneçam mais valor aos seus clientes, ao mesmo tempo que garantem a privacidade e a segurança dos seus dados. É uma situação vantajosa para todos que está impulsionando o sucesso de muitas empresas de SaaS no cenário digital atual.

Quais são os benefícios da análise multilocatário para usuários de plataformas SaaS?

A análise multilocatário, como um caso de uso específico de análise incorporada, oferece uma ampla gama de benefícios aos usuários de plataformas SaaS.

Criação de relatório de autoatendimento

A principal vantagem é que ele permite relatórios de autoatendimento. Isso significa que os usuários podem gerar seus próprios relatórios, personalizar seus dados e criar recursos visuais sem precisar depender do departamento de TI ou dos cientistas de dados. Ele permite que os usuários acessem e interpretem seus dados da maneira que melhor atenda às suas necessidades e preferências específicas.

Criação de conjunto de dados personalizado

Além disso, a análise multilocatário também facilita a criação de conjuntos de dados personalizados. Os usuários podem extrair dados de uma ampla variedade de fontes, consolidar esses dados em um único conjunto de dados e, em seguida, analisá-los para obter insights significativos. Essa capacidade de personalizar conjuntos de dados e realizar análises complexas aumenta significativamente o valor que os usuários podem obter de suas plataformas SaaS.

A flexibilidade e a escalabilidade das funções analíticas fornecem aos usuários as ferramentas necessárias para se adaptarem aos ambientes e desafios de negócios em constante mudança.

Quais são as vantagens da análise multilocatário para equipes de produto e engenharia?

A análise multilocatário é particularmente benéfica para equipes que constroem e mantêm plataformas SaaS.

Aqui está o porquê:

1. Eficiência de Custos : Como todos os locatários utilizam os mesmos recursos, os custos associados à manutenção e atualização do sistema são compartilhados, levando a economias significativas.

   
   

2. Escalabilidade : a arquitetura multilocatário permite fácil escalonamento. À medida que novos locatários são adicionados, eles podem ser acomodados no sistema existente sem a necessidade de recursos ou infraestrutura adicionais.

   
   

3. Análise de dados e insights aprimorados : com cada locatário tendo acesso aos seus próprios dados, eles podem realizar análises aprofundadas e obter insights valiosos. Essas informações podem ajudá-los a tomar decisões informadas e otimizar suas operações.

   
   

4. Maior personalização : a análise multilocatário permite níveis mais elevados de personalização. Cada locatário pode adaptar o sistema para atender às suas necessidades específicas sem afetar a experiência do usuário de terceiros.

   
   

5. Segurança de dados aprimorada : apesar da natureza compartilhada do sistema, os dados de cada locatário permanecem seguros e isolados de outros. Isto é crucial no mundo empresarial moderno, onde as violações de dados e as preocupações com a privacidade são uma prioridade máxima.

   
   

Para as equipes de Produto e Engenharia, a análise multilocatário oferece a oportunidade de inovar e aprimorar suas ofertas. Eles podem usar os insights obtidos com o sistema para melhorar seus produtos, atender às necessidades de seus clientes de maneira mais eficaz e permanecer competitivos no mercado.

A integração de uma solução pronta para uso como o Qrvey permite que essas equipes aloquem seus recursos de forma mais eficaz, concentrando-se nas áreas que agregam mais valor ao seu produto.

Por que construir análises multilocatários é incrivelmente difícil

Vemos empresas lutando contra isso repetidamente. A criação de análises multilocatários de alto desempenho, seguras e escaláveis exige a superação de grandes desafios de engenharia de dados e infraestrutura que ampliam os limites da maioria das equipes de software. Simplificando, esta é uma área para a qual a maioria das equipes de engenharia são treinadas para construir.

ANÁLISES SEM QRVEY (role para baixo para COM QRVEY)

Garantindo a segurança dos dados do locatário

As plataformas analíticas multilocatários devem isolar os dados entre diferentes locatários de clientes. Isso envolve lidar com permissões, controles de acesso e mecanismos de separação rígidos para evitar a exposição além dos usuários autorizados, especialmente à medida que os volumes de dados, as consultas e a simultaneidade de usuários se expandem ao longo do tempo.

Regulamentações de conformidade como GDPR e HIPAA complicam ainda mais o gerenciamento de dados devido a requisitos de auditoria e considerações de soberania de dados.

Este é um dos motivos pelos quais muitas empresas de SaaS de saúde lutam para implementar análises de saúde em seus aplicativos e um dos motivos mais importantes pelos quais oferecemos suporte apenas a software nativo da nuvem implantado aqui na Qrvey.

Gerenciando desempenho e escalabilidade

Em contraste com os aplicativos de locatário único, o mundo da análise multilocatário é caracterizado por padrões de tráfego imprevisíveis e pontiagudos. Isso acontece porque os clientes podem acessar relatórios e dashboards por conta própria, cada um com seus próprios padrões de uso e necessidades.

O desafio crítico aqui reside em garantir que a infraestrutura de dados subjacente possa efetivamente se expandir para acomodar essas diversas necessidades e volumes de dados dos locatários. Para isso, são empregadas diversas técnicas avançadas, como a implementação de microsserviços, a orquestração de contêineres e a implantação de mecanismos de escalonamento automático.

No entanto, um dos desenvolvimentos mais significativos nesta área é a tecnologia sem servidor. Isso apresenta um caminho relativamente novo e inovador para dimensionar processos e sistemas. Este é um avanço notável, considerando que o software de análise legado normalmente funcionava em servidores caros, o que muitas vezes apresentava limitações em termos de escalabilidade.

Qrvey ajuda a resolver esse desafio desenvolvendo tecnologia sem servidor desde o início. A solução da Qrvey nunca envolveu compras ou aluguéis de servidores, o que levava a clusters de computação caros que ficam ociosos a maior parte do dia.

Integrando fontes de dados díspares

No complexo mundo da análise de dados, as empresas muitas vezes enfrentam o desafio de integrar fontes de dados diversas e muitas vezes desconectadas. Embora a conexão a um único banco de dados ou warehouse possa ser suficiente para alguns aplicativos, a realidade é que muitos casos de uso de análise multilocatários mais complexos dependem da agregação de diferentes fontes de dados.

Essas fontes de dados podem ser tão diversas quanto bancos de dados online, soluções de armazenamento em nuvem, arquivos de log ou até mesmo fluxos de dados de sensores da Internet das Coisas (IoT). As empresas normalmente serão forçadas a construir pipelines separados com ETL dedicado para cada fonte de dados.

Dada a grande variedade destas fontes, a tarefa de integração de dados pode tornar-se bastante assustadora. No entanto, a necessidade de insights e análises abrangentes torna esta integração essencial. As plataformas que gerenciam essas análises multilocatários precisam estar equipadas com pipelines flexíveis e repetíveis.

Qrvey resolve esse desafio oferecendo um pipeline de dados unificado que funciona com qualquer tipo de dados. Essa simplicidade e consolidação dos esforços de desenvolvimento levam a uma eficiência muito maior do lado da engenharia, mas, em última análise, os usuários finais se beneficiam, pois você pode oferecer-lhes uma variedade maior de dados para análise.

Mapeando funções de usuário para acesso a dados em ambientes multilocatários

Em ambientes onde vários locatários de clientes acessam um aplicativo de análise compartilhado, a tarefa de vincular funções e permissões de usuário do aplicativo SaaS primário a restrições de dados em nível de linha e coluna torna-se uma tarefa complexa. Essa complexidade se deve ao aumento da sobrecarga em comparação com ferramentas analíticas independentes.

O uso de camadas semânticas, que são um componente crucial na análise multilocatário , aumenta ainda mais essa complexidade. Estas camadas permitem a implementação de controlos detalhados de acesso a dados, mas podem tornar-se bastante complexos, especialmente considerando as necessidades de segurança altamente dinâmicas frequentemente presentes nestes ambientes.

Estas necessidades de segurança podem variar muito entre diferentes inquilinos e podem mudar rapidamente ao longo do tempo, tornando um desafio manter um mapeamento preciso e eficaz das funções dos utilizadores para o acesso aos dados. Apesar destes desafios, é uma tarefa crítica garantir que cada utilizador possa aceder aos dados de que necessita, evitando ao mesmo tempo o acesso não autorizado a dados sensíveis.

Qrvey inclui uma camada semântica nativa. Sabemos que você não pode ter sucesso sem esse componente e é sempre uma tarefa das equipes de desenvolvimento construí-lo e mantê-lo. Com Qrvey, está incluído.

Habilitando a personalização específica do locatário na análise multilocatário

No mundo da análise multilocatário, existem certos elementos, como os principais painéis ou relatórios, que podem ser padronizados para todos os locatários. Essa padronização é vital para manter a consistência no processo de análise de dados. No entanto, é igualmente importante permitir a personalização específica do inquilino.

A personalização específica do locatário pode incluir elementos como conjuntos de dados exclusivos, visualizações e métricas que atendem às necessidades específicas de cada locatário. Esta abordagem evita a criação de uma interface rígida de “tamanho único”, que pode não atender totalmente aos requisitos exclusivos de cada locatário.

Portanto, encontrar um equilíbrio entre estas duas necessidades concorrentes – padronização de certos elementos e personalização de outros – é uma tarefa complexa, mas com Qrvey, não só é possível, mas também é talvez a maior vantagem de incluir uma camada de gerenciamento de dados que potencializa modelos de dados até o nível do usuário. Jogador desafiante.

Engenheiros de software não são engenheiros de dados

Embora as equipes de engenharia de software sejam especialistas em suas áreas, muitas vezes elas não possuem as habilidades especializadas necessárias para gerenciar análises multilocatários e consultas de grandes volumes de dados . Essas habilidades incluem, mas não estão limitadas a,

• gerenciando cargas de trabalho analíticas simultâneas

• implementando modelos de segurança sofisticados

• projetando mecanismos de consulta de alto desempenho

  
  

Esta falta de conhecimentos especializados exacerba a variedade de outros desafios técnicos que estas equipas podem encontrar, criando uma lacuna significativa.

As tarefas de desenvolvimento tornam-se cada vez mais exigentes

• Migração e integração de dados: à medida que a escala das operações aumenta, a tarefa de migrar perfeitamente os dados dos locatários e garantir fluxos de integração tranquilos torna-se cada vez mais desafiadora. Requer planejamento e execução cuidadosos para lidar com o volume e a complexidade dos dados e, ao mesmo tempo, minimizar a interrupção para os usuários finais.

  
  

• Monitoramento e solução de problemas: acompanhar a atividade analítica do locatário é uma tarefa exigente. Identificar e resolver problemas em vários locatários requer um forte conhecimento de análise de dados. Este processo também envolve uma quantidade significativa de tarefas operacionais. Isso requer um sistema robusto para monitoramento e solução de problemas.

  
  

• Teste e garantia de qualidade: Garantir a integridade e a funcionalidade dos recursos em várias permutações de dados de locatários é outra tarefa essencial, porém exigente. Requer a implementação de programas de testes rigorosos e automatizados para evitar possíveis problemas, como vazamento de dados ou problemas de controle de acesso. Este nível de garantia de qualidade é fundamental para manter a confiança e a confiabilidade dos usuários finais.

Qrvey: uma solução de análise multilocatário desenvolvida para fins específicos

ANÁLISE COM QRVEY

Qrvey é uma solução pronta para uso que capacita equipes de desenvolvimento a criar e fornecer análises integradas para aplicativos SaaS, independentemente da fonte de dados, tipo de dados ou estrutura de front-end.

Qrvey é uma solução totalmente implantada que usa um único pipeline de dados para ingerir, integrar e analisar dados de várias fontes. Qrvey oferece um conjunto de APIs e widgets de visualização para criar experiências analíticas personalizáveis para os usuários.

Qrvey pode lidar com vários desafios e cenários para análise multilocatário, como modelos de dados personalizados, visualizações de dados personalizadas , múltiplas fontes de dados e implantação de conteúdo . Qrvey também pode melhorar as métricas de produtos SaaS e reduzir custos.

No final das contas, estamos aqui para facilitar o processo de oferecer melhores análises e relatórios para as equipes de engenharia. Nos deixe mostrar como.

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