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내장된 분석 이해: 정의, 이점 및 사용 사례~에 의해@goqrvey
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내장된 분석 이해: 정의, 이점 및 사용 사례

~에 의해 Qrvey18m2024/03/06
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내장된 분석은 분석 기능을 애플리케이션에 직접 통합하여 향상된 사용자 경험, 실시간 통찰력, 수익 흐름 증가와 같은 이점을 제공합니다. 주요 기능에는 셀프 서비스 대시보드, 데이터 보안, 화이트 라벨링이 포함됩니다. 올바른 솔루션을 선택하려면 개발자 친화성, 비용 구조, 아키텍처 및 데이터 준비성을 고려하는 것이 필요합니다. 통합 프로세스에는 설치, 구성, 애플리케이션 구축 및 호스트 소프트웨어 내 내장이 필요합니다.
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임베디드 분석이란 무엇입니까?

임베디드 분석은 분석 기능을 다른 애플리케이션의 고유한 부분으로 포함하는 기술적 기능입니다.


Dresner Wisdom of Crowds® 2023 임베디드 비즈니스 인텔리전스 시장 조사에 따르면 현재 임베디드 BI의 사용률은 49%이며 채택 계획은 여전히 강력합니다. 또한 업계 응답자의 86%는 내장형 BI가 중요 하거나 매우 중요하다고 답했습니다.

내장된 분석 의미

SaaS 솔루션용 내장형 분석을 통해 SaaS 애플리케이션 사용자는 비즈니스 인텔리전스의 힘을 활용하여 앱 내에서 생성한 데이터를 분석할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 별도의 비즈니스 인텔리전스 도구로 가져오기 위해 데이터를 내보낼 필요가 없습니다.


12가지 중요한 임베디드 분석 기능

1. 셀프 서비스, 구축하기 쉬운 차트 및 대시보드

사용자는 포인트 앤 클릭만으로 시각적으로 매력적인 데이터 시각화를 쉽게 만들 수 있어야 합니다. 직관적인 셀프 서비스 차트 빌더는 사용자 친화적이어야 하며 개인화된 대시보드 및 보고서 작성을 위한 대시보드 빌더 요소를 통합해야 합니다.


Qrvey가 Impexium을 통해 어떻게 신속하게 시장에 진입하고 고객에게 직접 분석을 제공할 수 있었는지 알아보세요. 오래된 분석 플랫폼을 교체해야 하는 필요성에 직면한 Impexium은 셀프 서비스 기능, 반응형 설계 및 자동화된 데이터 프로세스를 갖춘 최신 솔루션을 모색했습니다.

2. 모든 유형의 데이터

대부분의 기존 분석 도구는 구조화된 데이터에만 작동하기 때문에 모든 비즈니스 데이터의 70% 이상이 분석에 사용되지 않습니다. 중요한 통찰력을 얻으려면 양식 및 이미지와 같은 반구조적 및 비정형 데이터 소스를 포함한 모든 데이터를 통합할 수 있어야 합니다.

3. 워크플로 및 자동화

사용자가 분석 플랫폼을 통해 새로운 통찰력을 발견할 수 있다면 좋지만 플랫폼이 사용자를 위한 발견을 수행한다면 더 좋습니다! 자동화는 조건이 충족되면 사용자에게 경고할 수 있으며 , 임계값이 초과되면 워크플로가 트리거될 수 있습니다.


셀프 서비스 워크플로 빌더를 사용하면 기술적 지식이 없는 사용자라도 쉽게 일반적인 작업을 자동화하고 조건이 바뀌는 순간에 작업을 수행할 수 있습니다. 새로운 데이터가 수신되거나 사용자 정의 지표 및 임계값이 충족되면 자동화가 자동으로 트리거되어 모든 새로운 유형의 데이터 기반 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.


조건부 규칙과 ML 모델을 사용하여 워크플로와 애플리케이션에 강력한 비즈니스 논리를 추가하세요. 자동화를 통해서만 분석 플랫폼이 하루 24시간 작동할 수 있습니다.

4. 공유 가능한 통찰력

사용자가 귀중한 통찰력을 얻은 후에는 이를 쉽게 공유하고 전파할 수 있어야 합니다. 완전한 상호 작용 및 데이터 보안이 내장된 다중 페이지 및 다중 탭 보고서를 생성하는 기능과 같은 기능을 찾아보세요. 콘텐츠 배포 기능을 사용하면 원하는 속도에 맞춰 특정 테넌트에게 템플릿과 대시보드를 롤아웃할 수 있습니다.

5. 드릴다운 및 드릴스루와 같은 상호작용

사용자는 필요에 따라 추가 정보에 쉽게 액세스할 수 있도록 보고서와 상호 작용할 수 있어야 합니다. 드릴다운을 통해 사용자는 높은 수준에서 보다 세부적인 수준으로 이동하여 사용자가 국가별로 데이터를 더 자세히 살펴볼 수 있습니다. 드릴스루는 사용자를 분석 중인 데이터와 관련된 보고서로 안내하고, 동일한 데이터 세트를 계속 분석하는 동안 다른 보고서로 전달합니다. 마지막으로 고급 필터링 옵션을 통해 사용자는 보고서에 표시되는 데이터를 세분화할 수 있습니다.

6. 데이터 보안 및 관리형 액세스 제어

레코드 및 열 수준 보안을 통해 관리자는 데이터 세트의 세부적인 수준에서 데이터 액세스를 제한할 수 있으므로 각 사용자는 볼 권한이 있는 정보만 얻을 수 있습니다. 각 사용자의 역할에 따라 데이터, 통찰력 및 애플리케이션에 대한 액세스 권한을 부여합니다.


보안 도구 및 기능은 다중 테넌트 SaaS 애플리케이션을 지원해야 하며 이상적으로는 모든 규칙 및 정책을 포함하여 보안 모델을 상속 합니다. Single Sign-On을 통해 분석을 SaaS 애플리케이션에 원활하게 통합하세요.

7. SaaS 플랫폼 환경에 배포 가능

데이터 보안을 극대화하기 위해 내장된 분석 소프트웨어를 개인 환경에 배포할 수 있는 것은 데이터 제어를 유지하는 데 중요한 기능입니다. 또한 이 방법은 데이터 관리를 타사에 의존하도록 강요하는 대신 기존 보안 정책을 상속합니다.


클라우드에 배포하면 데이터가 계정을 떠나지 않으므로 환경의 데이터를 통제할 수 있습니다.


소프트웨어 개발 수명주기(SDLC)에 맞추려면 코드 저장소 및 여러 개발 환경에 배포 할 수도 있어야 합니다.

8. 화이트 라벨링 및 UI 사용자 정의

모든 것을 자체적으로 구축하는 대신 타사 제품을 내장하면 많은 이점이 있습니다. 하지만 고객은 알 필요가 없습니다. 내장된 분석은 SaaS 애플리케이션에 원활하게 통합되도록 CSS 및 테마로 모양을 업데이트하는 것을 포함하여 완전히 사용자 정의 가능해야 합니다. 사용자 경험은 일관되어야 하며 화이트 라벨 내장 분석이 필요합니다.


Dresner Wisdom of Crowds ® 비즈니스 인텔리전스 시장 조사에서는 맞춤화 능력의 중요성을 인식하고 있습니다. 이 연구에서는 "제품의 품질 및 유용성" 범주 내에서 "사용자 정의 및 확장성"을 포함한 33가지 기준 평가 모델을 사용하여 공급업체를 평가합니다.

9. 네이티브 멀티 테넌시

SaaS 사용 사례에는 즉시 사용 가능한 멀티 테넌시가 필수적입니다. 이는 또한 많은 솔루션이 멀티 테넌시를 강제하기 위해 광범위한 맞춤형 개발이 필요하기 때문에 출시 기간에 직접적인 영향을 미칩니다. 임베디드 분석을 위한 멀티 테넌트 아키텍처 에 대해 자세히 알아보세요.

10. 무제한 사용자 라이선스

SaaS 애플리케이션 내에서 사용량을 예측하는 것은 거의 불가능하므로 이상적인 솔루션은 무제한 사용자 라이선스를 제공하는 것입니다. 대부분의 기존 비즈니스 인텔리전스 솔루션은 사용자 라이선스만 제공할 수 있으며 이는 채택을 방해하는 경향이 있습니다. 사용자 기반 라이선스는 긍정적인 ROI 달성을 방해할 수 있는 중요한 비용 동인입니다.

11. 모든 것이 삽입 가능합니다.

적절한 임베디드 분석 솔루션은 원활한 사용자 경험을 위해 Javascript를 사용하고 iframe을 피하면서 완전히 내장 가능한 여러 구성 요소를 제공해야 합니다. 대시보드 및 차트 위젯, 대시보드 및 차트 빌더, 데이터 관리, 자동화 규칙 관리 등을 포함할 수 있어야 합니다.

12. 쉬운 데이터 통합

사전 구축된 데이터베이스 커넥터와 사용하기 쉬운 API는 신속한 통합과 빠른 출시 시간에 필수적입니다. 또한 구조화된(SQL) 데이터와 반구조화된(NoSQL) 데이터 모두에 대한 기본 지원을 통해 유연성이 향상되어 불필요한 변환과 낭비되는 처리의 필요성이 줄어듭니다.


임베디드 분석의 이점

SaaS 애플리케이션에 내장된 분석은 소프트웨어 공급업체와 최종 사용자 모두에게 상당한 이점을 제공할 수 있습니다. 대시보드, 보고, 예측 통찰력과 같은 분석 기능을 SaaS 애플리케이션에 내장함으로써 공급업체는 제품을 강화하고 고객에게 추가적인 가치를 제공할 수 있습니다.

수익 증대

고급 기능을 잠금 해제하는 프리미엄 사용자 계층, 기능을 확장하는 추가 제품, 고객이 전문가와 함께 데이터를 분석할 수 있도록 지원하는 전문 서비스를 통해 다양한 방법으로 분석을 통해 수익을 창출합니다 . 이는 표준 소프트웨어 구독을 넘어서는 새로운 수익원을 제시합니다.


SaaS 기업을 위한 결제 인프라 제공업체인 Paddle은 512개 SaaS 기업을 대상 으로 한 연구를 통해 수익 창출이 성장 개선 측면에서 인수보다 4배 더 효율적이고 유지 개선 노력보다 2배 더 효율적이라는 사실을 보여주었습니다.

고객 만족도 및 참여도 향상

고객에게 원활하고 직관적인 사용자 경험을 제공합니다. 별도의 분석 도구나 플랫폼으로 전환하지 않고도 워크플로 내에서 데이터와 통찰력에 액세스하고 상호 작용할 수 있습니다.

고객 만족도 및 유지율 향상

고객에게 귀중한 통찰력을 제공하여 문제를 해결하고 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다. 더 높은 NPI 점수는 사용자가 기술적 능력이 필요하지 않거나 소프트웨어를 떠나지 않고도 질문에 대한 답변을 신속하게 얻을 수 있기 때문에 발생합니다. 또한 사용자가 SaaS 애플리케이션으로 더 많은 작업을 수행할수록 SaaS 애플리케이션에 더 많이 의존하게 됩니다. 고객은 귀하의 애플리케이션에 만족하고 이를 비즈니스의 필수 도구로 활용하므로 충성도 높은 고객으로 남을 가능성이 높습니다.

경쟁사와 차별화

사용자가 의사결정을 강화하고 성과를 향상하는 데 도움이 될 수 있는 독특하고 혁신적인 가치 제안을 제공하세요.

실시간 데이터에 액세스하세요.

또한 분석 기능을 내장하면 사용자가 이미 작업하고 있는 애플리케이션 환경 내에서 실시간 데이터에 액세스할 수 있습니다. 다른 도구에서 분석하기 위해 데이터를 내보내는 대신 워크플로 내에서 즉시 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이는 사용자가 단일 진실 소스로서 더 많이 의존하는 더 끈끈한 애플리케이션으로 이어집니다.

내부 구축을 피하고 로드맵에 집중하세요.

소프트웨어에 분석을 추가하는 데 소요되는 모든 시간은 핵심 경쟁 차별화에 집중하는 데 소요되는 시간이 아닙니다(귀하가 Qrvey와 같은 분석 제공업체가 아니라고 가정할 때입니다!). 또한 분석을 구축하면 전체 제품 로드맵에 귀중한 리소스로 방해가 됩니다. 천천히 빨아들이게 됩니다. 타사 공급업체의 분석 기능을 내장하면 내부 구축을 방지하고 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 타사 제품을 구입하면 개발 비용도 절감됩니다.

임베디드 분석의 일반적인 과제와 함정은 무엇입니까?

서버 비용 및 사용자 기반 라이선스

서버 설치에 의존하여 시작된 일부 기존 BI 솔루션에는 소프트웨어가 설치된 각 서버에 대한 라이선스가 여전히 필요할 수 있습니다. 소프트웨어 개발 프로세스와 통합하거나 클러스터를 확장하려는 시도는 시간이 지남에 따라 비용이 많이 듭니다.


또한 사용자 기반 라이센싱은 상당한 비용 동인이며 시간이 지남에 따라 비용이 과소평가되는 경우가 많습니다. "작게 시작"하려는 기업은 투자에 대한 ROI를 거의 실현하지 못합니다.

데이터 액세스 및 동기화

귀하의 앱이 두 가지 이상의 데이터 유형을 사용할 가능성이 높습니다. 지금은 그렇지 않더라도 미래에는 확실히 그럴 수도 있습니다. 따라서 분석 솔루션은 모든 유형의 데이터를 처리하고 여러 소스를 결합하는 복잡성을 처리할 수 있어야 합니다.


분석 기능을 내장할 때 하나의 아키텍처에 얽매이는 것을 원하지 않거나 둥근 구멍에 맞추기 위해 사각형 말뚝을 정리하는 번거로움을 겪고 싶지 않습니다.


Qrvey가 Global K9가 비디오 캡처를 통해 수집된 모든 데이터를 분석하는 어려움을 극복하는 데 어떻게 도움이 되었는지 읽어보세요. Qrvey를 통해 Global K9은 애견 팀이 기존 X-Ray 기술보다 더 많은 톤의 화물을 안전하게 처리할 수 있다는 사실을 항공사와 정부 기관에 확실하게 입증할 수 있었습니다.

타사 클라우드로 데이터 전송 강제

이상적인 솔루션은 데이터가 있는 바로 그 위치, 즉 사용자가 통제할 수 있는 환경에 보관됩니다. 고객의 데이터를 타사 클라우드로 보내는 경우 포괄적인 보안 감사를 수행해야 합니다.

개발 환경에 대한 지원 없음

SaaS 회사의 개발 수명주기는 대기업의 내부 IT 부서와 다릅니다. 여러 개발 환경에 내장된 분석 소프트웨어를 설치할 수 없다면 생산 경험은 물론 궁극적으로는 사용자 경험에도 큰 위험이 따릅니다.

내장된 확장성 및 성능 부족

SaaS 애플리케이션이 성장하고 확장되기를 원하지만, 쉽게 확장할 수 없거나 기본적으로 기본적으로 해결하기 어려운 병목 현상을 일으키는 내장형 분석 솔루션이 자주 발생합니다. 이상적으로는 비용과 시간이 많이 소요되는 재구축 없이 확장할 수 있어야 합니다. 앱이 확장되면 비용 증가도 성장에 비례해야 합니다. 다음 15%의 성장을 달성하려면 비용을 80% 늘려서는 안 됩니다.


또한 성장을 수용하기 위해 확장하는 동안 대기 시간이 늘어나서는 안 됩니다.

AI가 준비되지 않음

많은 솔루션이 AI를 통합하는 일부 기능을 제공하지만 AI라는 약어는 매우 느슨하게 사용되는 경우가 많습니다. AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 장기적으로 가치를 더하는 것이어야 합니다.

iFrame 삽입

많은 BI 도구는 대시보드를 포함할 수 있고 일부는 개별 위젯(차트)을 포함할 수 있지만 이 기능은 SaaS 공급자의 요구 사항을 충족하지 못합니다. 예를 들어, 많은 기존 BI 도구는 포함을 위해 iFrame을 사용합니다. 대부분의 infosec 팀은 보안 문제로 인해 iFrame 기반 솔루션을 승인하는 데 어려움을 겪고 있습니다. iFrame 기반 대시보드도 모바일에 반응하는 경우가 거의 없습니다.


JavaScript 위젯을 지원하는 다른 위젯에는 사용자 정의 옵션이 부족할 수 있습니다. 일부 공급업체는 JavaScript와 iFrame 기반 위젯의 조합을 제공하므로 SaaS 애플리케이션으로의 통합이 더욱 복잡해집니다. Javascript 기반 위젯이 선호되는 방법입니다.

임베디드 분석 사용 사례

SaaS 애플리케이션은 오늘날 모든 산업 분야에 존재하므로 내장된 분석은 모든 산업 분야에서 큰 요구 사항을 충족합니다. 거의 모든 SaaS 애플리케이션은 강력한 분석 기능을 제공할 것으로 예상되므로 정적이고 일반적인 대시보드만 제공한다면 고객은 더 많은 것을 원할 가능성이 높습니다. 다음은 업계에서 널리 사용되는 사용 사례입니다.

SaaS 애플리케이션을 위한 내장형 분석

SaaS 애플리케이션 내의 SaaS 분석을 위한 보고 기능은 테이블 스테이크처럼 보일 수 있지만 SaaS 회사가 경쟁업체와 차별화할 수 있는 영역인 경우가 많습니다. Qrvey를 사용하면 SaaS 회사는 개발 비용을 낮추면서 더 풍부한 제품을 만들고 더 빠르게 시장에 출시할 수 있습니다.


내부에 내장된 분석을 구축하는 것은 SaaS 회사가 수행할 필요가 없는 시간 소모적이고 로드맵 집약적인 기능입니다.

의료 분석

보안에 중점을 둔 Qrvey의 의료 분석 솔루션을 통해 팀은 클라우드 환경 내에서 데이터를 분석할 수 있습니다.


의료 솔루션에는 SQL, NoSQL, 양식 및 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 소스 등 다양한 유형의 데이터가 포함되는 경우가 많습니다. FHIR 준수 환자 건강 기록을 포함하여 모든 데이터 소스 에 연결하는 것이 중요합니다. 포괄적인 통찰력을 얻으려면 단일 대시보드에서 여러 의료 데이터 소스를 분석해야 합니다. 의료 분석 도구 내에 통합하려면 분석 솔루션이 HL7 FHIR 환자 의료 기록 표준을 완벽하게 준수해야 합니다.


광범위한 데이터 소스를 분석하면 전체 업무 전반에 걸쳐 성과 통찰력을 얻을 수 있습니다. FHIR 분석 데이터를 수집 및 분석하고 세분화된 분석을 수행하여 환자 추세를 파악하세요 . 환자 데이터를 분석하여 패턴을 찾고, 건강 위험을 예측하고, 치료 계획을 수립합니다. 분석은 알고리즘과 머신러닝을 활용해 증상, 검사 결과, 의료 이미지를 분석함으로써 의사가 질병을 보다 정확하고 빠르게 진단하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 분석은 또한 의사가 특정 질병에 걸릴 위험이 있는 환자를 식별하고 예방 조치를 제공하는 등 환자에게 개인화되고 사전 예방적인 치료를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.


임상 시험의 경우 대규모 데이터를 검사하여 포괄적인 자동화를 통해 조기에 추세를 파악하고 시험 비용을 실시간으로 분석할 수 있습니다. 실시간 환자 피드백을 수집하고 데이터가 들어오는 대로 결과를 분석하여 치료의 질을 향상시킵니다 . 연구원과 정책 입안자가 방대한 양의 임상 데이터를 분석하여 추세를 파악하고, 치료 효과를 평가하고, 개발할 수 있도록 지원하여 증거 기반 의사 결정을 강화합니다. 모범 사례에 대한 지침.


의료 기관은 분석을 사용하여 운영 효율성을 향상시킬 수도 있습니다. 환자 흐름, 직원 생산성 및 장비 사용을 분석하여 얻은 통찰력을 통해 병목 현상, 지연 또는 낭비를 식별하고 효율성을 향상하고 비용을 절감할 수 있습니다.


청구 데이터를 분석하여 청구 불규칙, 중복 청구 또는 허위 진단과 같은 의심스러운 활동을 식별함으로써 사기 및 남용을 탐지하고 예방합니다 . 이러한 접근 방식은 의료 기관의 비용을 절감할 뿐만 아니라 불필요한 절차나 치료로부터 환자를 보호할 수 있습니다.


또한 분석을 통해 의료 서비스 제공자는 환자 결과를 예측 하고 의료 요구 사항을 예측할 수 있습니다. 의료 기록, 처방전 또는 생활 방식 데이터와 같은 정보를 분석하면 의사가 추가 치료나 검진이 필요할 수 있는 고위험 환자를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식을 통해 적시에 개입하여 병원 재입원을 줄이고 환자 만족도를 높일 수 있습니다. 예측 분석은 또한 의료 서비스 제공자가 수요와 공급을 예측하는 데 도움을 주어 계획 및 리소스 할당을 개선할 수 있습니다.

재무 분석

재무 분석 소프트웨어를 사용하여 재무 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 전환하세요. 재무 데이터를 시각화하면 복잡한 데이터 세트를 더 쉽게 이해하고 해석 할 수 있습니다. 숫자와 표를 해독하는 대신 시각적 표현을 통해 재무 동향과 성과를 보다 직관적으로 이해할 수 있습니다. 대화형 시각화를 통해 사용자는 재무 데이터를 조작하고 탐색하여 기존 표 형식에서는 명확하지 않을 수 있는 숨겨진 통찰력과 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 대화형 분석을 금융 플랫폼에 직접 내장함으로써 사용자에게 익숙한 시스템 내에서 분석에 대한 즉각적인 액세스를 제공 하고 가치 창출 시간을 가속화할 수 있습니다.


금융 기관은 사기 손실 1달러당 사기 퇴치를 위해 4달러 이상을 지불한다고 보고하고 있으며, 이는 잠재적인 사기를 발견할 수 있는 보다 스마트한 분석을 위한 엄청난 기회를 제공합니다. 특히 AI는 패턴을 식별하고 오탐을 줄이는 데 큰 잠재력을 갖고 있습니다. Qrvey는 AWS AI 제품군에 직접 연결하여 재무 분석 소프트웨어를 위한 실시간 기계 학습 강화를 지원합니다.


대규모 데이터 세트에 대한 세부적인 분석을 통해 추세를 파악하고 이상 징후를 찾아낼 수 있습니다. SQL, NoSQL, 양식 및 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 소스 등 모든 데이터 유형에 연결하면 단일 대시보드에서 여러 재무 데이터 소스를 분석할 수 있습니다. 데이터 소스를 결합하여 금융 소프트웨어를 통합하고 조직 전체에 걸쳐 성과 통찰력을 얻으세요.


최대의 데이터 보안을 통해 팀은 SaaS 플랫폼 내에서 개별 기록부터 전체 금융 업무 성과에 이르기까지 민감한 데이터를 안전하게 분석 할 수 있습니다.


신속한 개발을 위해 구축된 API 계층을 사용하면 재무 분석가 소프트웨어 솔루션 내에서 실시간 분석을 위해 소스에서 직접 데이터를 푸시할 수 있습니다. 자동화 및 경고는 최신 상태를 유지하고 프로세스를 일관되게 유지하는 데 도움이 됩니다.

물류 분석 솔루션

조직은 상품의 조달, 처리, 유통, 운송과 관련하여 많은 양의 데이터를 생성합니다. 특히, 제조 및 물류 장비를 모니터링하는 데 사용되는 IoT 센서는 대량의 데이터를 생성합니다. 공급망 분석에는 가시성을 확보하고 통찰력을 식별하며 계획 및 실행을 최적화하기 위해 공급망 전반에 걸쳐 데이터를 수집 및 분석하는 작업이 포함됩니다. 공급망 앱에 내장된 물류 분석 솔루션을 사용하면 방대한 양의 정보에서 통찰력을 얻고 실제 가치를 추출할 수 있습니다. 더 나은 프로세스 계획 및 예측을 통해 운영을 개선합니다.


AI는 공급망 분석 플랫폼의 모습을 바꾸고 있습니다. AI와 기계 학습은 대량의 과거 데이터 분석을 자동화하고 실시간 통찰력은 물론 미래 지향적인 의사 결정을 제공할 수 있습니다. 선반 공간 최적화, 동적 가격 책정 및 품절 방지를 위해 RFID 데이터를 분석할 수도 있습니다. 창고 공간을 가장 효율적으로 활용 하세요.


교통 분석 및 GPS 기술을 사용하면 이동 거리를 최소화하고 연료 소비를 줄이며 운전 효율성을 높일 수 있습니다. 물류 분석 소프트웨어는 패턴과 추세를 신속하게 파악하고 내장된 의사 결정 논리를 제공하여 모든 업무에서 효율성을 높이고 생산성을 높이며 비용을 대폭 절감할 수 있습니다.

IT 및 사이버 보안 분석 솔루션

IT 소프트웨어 공급업체는 기업이 성공적인 디지털 혁신을 계획, 실행 및 완료하도록 돕는 역할을 합니다. BetterCloud의 2023년 SaaSOps 현황 보고서 에 따르면 현재 조직에서는 평균 130개의 앱을 사용하고 있습니다 . 이는 IT 전문가의 40%가 중복된 SaaS 앱을 통합했다고 밝혔음에도 불구하고 전년도보다 18% 증가한 수치입니다.


클라우드 서비스 수가 폭발적으로 증가함에 따라 통합 옵션의 복잡성도 증가했습니다. 디지털 혁신 시대의 상당한 복잡성으로 인해 강력하고 유연하며 확장 가능한 IT 분석 솔루션 에 대한 필요성이 계속 증가하고 있습니다.


사이버 보안 플랫폼은 위험을 완화하기 위해 잘못된 구성을 찾아내고 손상 지표를 감지해야 하지만 안타깝게도 오탐으로 인해 오버런되는 경우가 많습니다. 실시간 데이터에 대한 임베디드 분석을 활성화함으로써 사이버 보안 플랫폼은 정확성을 향상시킬 수 있습니다.


SaaS 앱이 폭발적으로 증가함에 따라 IT 비용도 증가하고 있습니다. 분석을 통해 조직은 불필요한 비용을 줄이고 지출을 최적화 하는 데 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 IT의 비즈니스 가치를 정량화하여 ROI를 보여줍니다.


분석은 시스템 응답 시간, 가용성, 사용자 만족도와 같은 중요한 KPI도 제공 할 수 있습니다. 사고 처리와 같은 IT 프로세스를 최적화 하고 수요 예측을 기반으로 향후 IT 리소스 요구 사항을 예측합니다.

내장된 분석 요구 사항

SaaS 애플리케이션 내에서 강력한 분석 기능 세트를 지원하려면 먼저 데이터 계층이 다중 테넌트 보고를 처리할 준비가 되어 있어야 합니다.

다중 테넌트 데이터 계층

즉시 사용 가능한 표준 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스를 보유하는 것만으로는 멀티 테넌트 내장형 분석 기능을 달성하는 데 충분하지 않습니다. 빠른 통합을 위해서는 보안, 역할 및 권한 매핑, 사용하기 쉬운 API 제품군을 처리하는 멀티 테넌트 데이터 레이크가 필요합니다.


이 솔루션을 직접 호스팅할 수 있다는 것도 대부분의 SaaS 회사에서 요구하는 보안을 달성하는 데 중요합니다. 타사 클라우드 호스트 데이터 관리 시스템이 부족하지는 않지만 데이터가 환경을 벗어나는 즉시 보안 위험이 발생합니다. 제3자 플랫폼을 책임질 준비가 되셨나요?


그리고 요즘에는 데이터가 다양한 소스에서 나오므로 데이터 솔루션이 얼마나 유연한지 중요한 질문이 됩니다.


  • 모든 테넌트가 동일한 데이터 모델을 사용하도록 강제합니까, 아니면 사용자 정의할 수 있습니까?
  • 구조화된/관계형 데이터에만 작동합니까, 아니면 반/비구조화된 데이터를 처리할 수 있습니까?
  • 사전 구축된 데이터 커넥터에서만 작동합니까, 아니면 사용자 정의 간격을 푸시할 수 있는 API가 있습니까?

프런트엔드 시각화

대시보드를 내장하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 다중 테넌트 SaaS 애플리케이션 내에 진정한 임베디드 분석을 위해서는 다음이 필요합니다.


  • 내장된 데이터 시각화: 전체 대시보드 및 개별 차트
  • 내장형 대시보드 빌더
  • 임베디드 차트 빌더
  • iFrame이 아닌 Javascript 구성요소
  • 화이트 라벨 지원: 단순한 로고 변경이 아닌 전체 CSS 제어
  • 사용자가 스스로 구축할 수 있는 자동화 및 경고

임베디드 데이터 위젯이란 무엇입니까?

위젯은 웹사이트나 장치의 본체와는 별개이지만 쉽게 포함되는 간단하고 직관적인 애플리케이션입니다. 위젯 유형에는 정보, 수집, 제어 및 하이브리드가 포함됩니다. 데이터 위젯은 웹 사이트 ID에 응답하도록 프로그래밍될 수 있는 실시간 데이터를 사용하여 하나의 개체 또는 개체 목록을 표시합니다. 데이터 위젯의 유형에는 데이터 보기, 데이터 그리드, 템플릿 그리드 및 목록 보기가 포함됩니다.

기존 비즈니스 인텔리전스(BI)와 임베디드 분석

대부분의 BI 회사는 2000년에서 2010년 사이에 설립되었으며 내부적으로 데이터를 분석해야 하는 기업을 대상으로 했습니다. SaaS는 아직 현재처럼 지배적인 세력이 아니었기 때문에 이러한 시스템은 각 고객이 소유하고 IT 부서의 데이터베이스 관리자가 관리하는 서버에 설치되도록 설계되었습니다.


저자인 Wayne Eckerson은 “내장형 분석 제품을 선택하는 방법”에서 “대부분의 BI 도구는 내장용으로 설계되지 않았습니다. 독립 실행형 상용 제품을 단일 및 다중 테넌트 환경에 쉽게 내장할 수 있는 충실도로 변환하는 것은 어려운 일입니다."


각 회사에서 사용하는 SaaS 제품의 수가 폭발적으로 증가함에 따라 분석 제공업체는 서버 중심 소프트웨어 제품에서 클라우드 중심 제품으로 전환하는 데 어려움을 겪었습니다. 다음은 임베디드 분석과 임베디드 BI를 비교하는 네 가지 주요 방법입니다.



기존 BI 소프트웨어

내장된 분석

개발자 친화성

기존 BI 소프트웨어에는 셀프 서비스 도구와 내장된 대시보드만 포함되어 있습니다. 개발자 청중에게 필요한 도구(위젯, API, 보안 옵션 등)를 제공하지 않았습니다. 개발자는 최종 사용자 맞춤화를 지원하는 다중 테넌트 분석을 생성할 기회가 없습니다.

시간과 비용 절감 측면에서 실질적인 가치를 제공하는 코드 없는 위젯을 갖춘 API 우선 접근 방식을 사용하여 처음부터 개발자를 위해 구축되었습니다.

소송 비용

기존 BI 시스템은 서버 라이선스와 사용자 라이선스를 판매합니다. SaaS 공급자가 500개 이상의 고객 테넌트가 있는 플랫폼 전체에서 사용량을 예측하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.

내장된 분석은 가치에 따라 요금을 부과하여 SaaS 제공업체에 맞춰 조정됩니다. 이를 위해 무제한 사용자는 내장된 분석 기능을 확장할 수 있는 유일한 방법입니다.

건축학

기존 BI 소프트웨어는 다중 테넌트 SaaS 앱에 포함하기가 특히 어렵습니다. BI 앱은 비용이 많이 드는 서버 클러스터링 없이는 AWS와 같은 클라우드 플랫폼으로 확장할 수 없는 서버 기반 시스템입니다.

Qrvey의 내장형 BI는 멀티 테넌트 SaaS 애플리케이션을 지원하는 전체 보안 도구 및 기능 제품군과 함께 AWS 환경에 배포됩니다. 귀하의 데이터는 귀하의 계정을 떠나지 않습니다.

데이터 준비

데이터 수집 요구 사항은 엄격합니다. 대부분의 기존 BI는 반정형 및 비정형 데이터를 분석할 수 없습니다. 일부 도구에는 외부 데이터 소스의 설치 및 유지 관리가 필요하므로 확장성 결정에 복잡성과 비용이 추가됩니다.

SQL, NoSQL, 양식 및 이미지와 같은 구조화되지 않은 데이터 소스 등 다양한 유형의 데이터를 분석합니다.
Qrvey는 SaaS 애플리케이션 전용으로 구축된 다중 테넌트 지원 데이터 웨어하우스이기도 합니다.


올바른 솔루션 선택

올바른 임베디드 분석 솔루션은 여러 요인에 따라 달라지지만, 경험에 따르면 성공적인 솔루션은


  • 다중 테넌트 분석을 위해 특별히 구축된 다중 테넌트 데이터 레이크를 포함합니다.
  • 직관적인 사용자 경험
  • 데이터 보안을 극대화하기 위해 배포 및 자체 호스팅
  • 강력한 API 제품군 보유
  • 완전한 화이트 라벨 기능 보유
  • 가장 중요한 것은 SaaS 사용자가 자신의 비즈니스 프로세스에 따라 데이터를 분석할 수 있도록 하는 것입니다.

내장된 분석 애플리케이션

Qrvey는 모든 유형의 사용자를 위해 쉽게 구성할 수 있는 풍부한 기능을 갖춘 최신 분석 계층을 신속하게 추가하는 SaaS 솔루션을 위한 유일한 완전한 내장형 분석입니다. Qrvey의 플랫폼을 사용하여 자사 제품에 분석 기능을 내장함으로써 SaaS 회사는 더 큰 가치를 제공하고 새로운 수익원을 창출하며 더 큰 고객 충성도를 보장할 수 있습니다.


일반적으로 수많은 개별 기능을 통합해야 하는 기존 BI 솔루션과 달리 Qrvey는 고객의 클라우드 환경 내에서 완전히 배포되는 완전한 노코드 엔드투엔드 플랫폼을 제공하여 개발, 배포 및 배포에 소요되는 시간과 비용을 절감합니다. 유지.


이는 클라우드 네이티브 환경을 위해 특별히 구축된 최고의 내장형 분석 플랫폼으로, 최고의 클라우드 기술을 활용하여 모든 유형의 데이터에 걸쳐 셀프 서비스 분석을 신속하게 배포합니다. Qrvey의 플랫폼은 분석 업계에서 수십 년의 경험을 가진 팀이 주도하여 시장에서 가장 비용 효율적인 내장형 분석 솔루션을 만듭니다. Qrvey는 Dresner Advisory Services로부터 리더로 인정받았으며 G2에서 높은 성과를 낸 기업으로 선정되었습니다.

분석을 내장하는 과정

다음은 AWS를 인프라 플랫폼으로 실행하는 Qrvey 플랫폼의 신규 고객을 위한 초기 온보딩 프로세스에 대해 설명합니다.

Qrvey 소프트웨어 설치

  1. AWS 환경 구성
  2. AWS에 Qrvey 플랫폼 설치 및 구성
  3. 데이터 분석가가 데이터 세트, 시각화 및 대시보드를 생성하고 관리하여 외부 사용자와 공유하는 데 사용하는 웹 기반 애플리케이션인 Qrvey Composer에서 첫 번째 Qrvey 애플리케이션을 구축하세요.

새 애플리케이션 만들기

Qrvey 플랫폼은 웹 양식, 데이터 연결, 분석, 자동화 등 Qrvey 애플리케이션에서 사용할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다.


  • 데이터 원본에 대한 연결 만들기

  • 데이터 세트 만들기

  • 차트가 포함된 대시보드 구축

  • 애플리케이션 게시

  • 조직과 애플리케이션 공유

  • Qrvey 애플리케이션을 호스트 애플리케이션에 포함


Qrvey는 AWS 환경에 배포되어 원하는 AWS 지역 및 VPC 내에서 Qrvey 시스템을 유지할 수 있습니다.


SaaS 기업이 임베디드 분석을 위해 Qrvey를 선택하는 이유 에 대해 자세히 알아보세요.


당사의 임베디드 분석 솔루션에 대해 자세히 알아보고 싶거나 해당 솔루션이 귀하의 제품에 어떻게 적용되는지 알아보고 싶다면 당사에 무료 데모를 요청해 주세요.

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