Was ist Multi-Tenant Analytics? Multi-Tenant Analytics bezieht sich auf ein Szenario, in dem mehrere Benutzer oder Benutzergruppen, auch „Mandanten“ genannt, innerhalb eines gemeinsamen Analysesystems oder einer SaaS-Plattform sicher auf ihre eigenen Daten zugreifen und diese analysieren können. Das System soll sicherstellen, dass die Daten jedes Mieters privat und von anderen getrennt bleiben. Warum ist Multi-Tenant-Analyse wichtig für den Erfolg von SaaS-Unternehmen? sind ein leistungsstarkes Tool, das für SaaS-Unternehmen immer wichtiger wird. Diese Technologie ermöglicht es diesen Unternehmen, Analysefunktionen direkt in ihre Anwendungen einzubetten und so ein nahtloses Benutzererlebnis für ihre Kunden zu schaffen. Multi-Tenant-Analysen Aber warum ist das so wichtig? Die Antwort liegt in der Natur von SaaS-Unternehmen. Diese Unternehmen betreuen häufig zahlreiche Kunden, von denen jeder über einen eigenen, einzigartigen Datensatz verfügt. Mit Multi-Tenant-Analysen kann jeder Kunde – oder Mieter – seine eigenen Daten analysieren und daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Dies hilft ihnen, fundierte Entscheidungen zu treffen, ihre Abläufe zu optimieren und letztendlich mehr Nutzen aus dem SaaS-Produkt zu ziehen. Darüber hinaus gewährleistet die Multi-Tenant-Analyse auch den Datenschutz und die Sicherheit der Daten jedes Kunden. Obwohl alle Kunden dieselbe Anwendung verwenden, bleiben ihre Daten isoliert und sicher von anderen Mandanten. Dies ist von entscheidender Bedeutung in einer Zeit, in der Datenschutzverletzungen und Datenschutzbedenken für viele Unternehmen oberste Priorität haben. Im Wesentlichen ermöglicht die Multi-Tenant-Analyse SaaS-Unternehmen, ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten und gleichzeitig den Datenschutz und die Sicherheit ihrer Daten zu gewährleisten. Es ist eine Win-Win-Situation, die den Erfolg vieler SaaS-Unternehmen in der heutigen digitalen Landschaft vorantreibt. Welche Vorteile bietet Multi-Tenant Analytics Benutzern von SaaS-Plattformen? Multi-Tenant-Analysen als besonderer Anwendungsfall eingebetteter Analysen bieten Benutzern von SaaS-Plattformen zahlreiche Vorteile. Self-Service-Berichterstellung Der Hauptvorteil besteht darin, dass es ein Self-Service-Reporting ermöglicht. Dies bedeutet, dass Benutzer ihre eigenen Berichte erstellen, ihre Daten anpassen und visuelle Darstellungen erstellen können, ohne sich auf die IT-Abteilung oder Datenwissenschaftler verlassen zu müssen. Es ermöglicht Benutzern, auf ihre Daten zuzugreifen und sie so zu interpretieren, dass sie ihren spezifischen Bedürfnissen und Vorlieben am besten entsprechen. Benutzerdefinierte Datensatzerstellung Darüber hinaus erleichtert die Multi-Tenant-Analyse auch die Erstellung benutzerdefinierter Datensätze. Benutzer können aus einer Vielzahl von Datenquellen schöpfen, diese Daten in einem einzigen Datensatz konsolidieren und sie dann analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse abzuleiten. Diese Fähigkeit, Datensätze anzupassen und komplexe Analysen durchzuführen, erhöht den Wert, den Benutzer aus ihren SaaS-Plattformen ziehen können, erheblich. Die Flexibilität und Skalierbarkeit der Analysefunktionen bietet Benutzern die Tools, die sie zur Anpassung an sich ändernde Geschäftsumgebungen und Herausforderungen benötigen. Was sind die Vorteile von Multi-Tenant Analytics für Produkt- und Engineering-Teams? Multi-Tenant-Analysen sind besonders für Teams von Vorteil, die SaaS-Plattformen erstellen und warten. Hier ist der Grund: : Da alle Mieter die gleichen Ressourcen nutzen, werden die mit der Wartung und Aktualisierung des Systems verbundenen Kosten geteilt, was zu erheblichen Einsparungen führt. Kosteneffizienz : Die mandantenfähige Architektur ermöglicht eine einfache Skalierung. Wenn neue Mieter hinzukommen, können diese im bestehenden System untergebracht werden, ohne dass zusätzliche Ressourcen oder Infrastruktur erforderlich sind. Skalierbarkeit : Da jeder Mieter Zugriff auf seine eigenen Daten hat, kann er detaillierte Analysen durchführen und wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Diese Informationen können ihnen helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Abläufe zu optimieren. Verbesserte Datenanalyse und Einblicke : Multi-Tenant Analytics ermöglicht ein höheres Maß an Anpassung. Jeder Mieter kann das System an seine spezifischen Bedürfnisse anpassen, ohne die Benutzererfahrung anderer zu beeinträchtigen. Höhere Anpassung : Trotz der gemeinsamen Natur des Systems bleiben die Daten jedes Mieters sicher und von anderen isoliert. Dies ist in der modernen Geschäftswelt, in der Datenschutzverletzungen und Datenschutzbedenken oberste Priorität haben, von entscheidender Bedeutung. Erhöhte Datensicherheit Für die Produkt- und Engineering-Teams bietet die Multi-Tenant-Analyse die Möglichkeit, ihre Angebote zu erneuern und zu verbessern. Sie können die aus dem System gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um ihr Produkt zu verbessern, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu erfüllen und auf dem Markt wettbewerbsfähig zu bleiben. Durch die Integration einer schlüsselfertigen Lösung wie Qrvey können diese Teams ihre Ressourcen effektiver einsetzen und sich auf die Bereiche konzentrieren, die ihrem Produkt den größten Mehrwert verleihen. Warum der Aufbau von Multi-Tenant-Analysen unglaublich schwierig ist Wir erleben immer wieder, dass Unternehmen damit zu kämpfen haben. Die Erstellung leistungsfähiger, sicherer und skalierbarer Multi-Tenant-Analysen erfordert die Bewältigung großer Daten-Engineering- und Infrastruktur-Herausforderungen, die die Grenzen der meisten Softwareteams sprengen. Einfach ausgedrückt ist dies ein Bereich, für den die meisten Ingenieurteams ausgebildet sind. ANALYSE OHNE QRVEY (nach unten scrollen für MIT QRVEY) Gewährleistung der Mieterdatensicherheit Multi-Tenant-Analyseplattformen müssen Daten zwischen verschiedenen Kundenmandanten isolieren. Dazu gehört die Auseinandersetzung mit Berechtigungen, Zugriffskontrollen und strikten Trennungsmechanismen, um eine Offenlegung über autorisierte Benutzer hinaus zu verhindern, insbesondere wenn Datenmengen, Abfragen und Benutzergleichzeitigkeit mit der Zeit zunehmen. Compliance-Vorschriften wie DSGVO und HIPAA erschweren die Datenverwaltung aufgrund von Prüfungsanforderungen und Überlegungen zur Datensouveränität zusätzlich. Dies ist einer der Gründe, warum viele SaaS-Unternehmen im Gesundheitswesen Schwierigkeiten haben, in ihre Anwendungen zu implementieren, und einer der wichtigsten Gründe, warum wir hier bei Qrvey nur bereitgestellte, unterstützen. Gesundheitsanalysen cloudnative Software Verwalten von Leistung und Skalierbarkeit Im Gegensatz zu Single-Tenant-Anwendungen ist die Welt der durch unvorhersehbare und spitze Datenverkehrsmuster gekennzeichnet. Dies liegt daran, dass Kunden unabhängig voneinander auf Berichte und Dashboards zugreifen können, jeweils mit ihren eigenen Nutzungsmustern und Bedürfnissen. Multi-Tenant-Analysen Die entscheidende Herausforderung besteht hier darin, sicherzustellen, dass die zugrunde liegende Dateninfrastruktur effektiv an diese unterschiedlichen Mieterbedürfnisse und Datenmengen angepasst werden kann. Um dies zu erreichen, werden verschiedene fortschrittliche Techniken eingesetzt, beispielsweise die Implementierung von Microservices, die Orchestrierung von Containern und der Einsatz von Mechanismen zur automatischen Skalierung. Eine der bedeutendsten Entwicklungen in diesem Bereich ist jedoch die serverlose Technologie. Dies stellt einen relativ neuen und innovativen Weg zur Skalierung von Prozessen und Systemen dar. Dies ist ein bemerkenswerter Fortschritt, wenn man bedenkt, dass ältere Analysesoftware typischerweise auf teuren Servern lief, was oft zu Einschränkungen hinsichtlich der Skalierbarkeit führte. Qrvey hilft bei der Lösung dieser Herausforderung, indem es von Anfang an auf serverlose Technologie setzt. Die Lösung von Qrvey erforderte nie den Kauf oder die Miete von Servern, was zu teuren Rechenclustern führte, die den größten Teil des Tages im Leerlauf blieben. Integration unterschiedlicher Datenquellen In der komplexen Welt der Datenanalyse stehen Unternehmen häufig vor der Herausforderung, verschiedene und oft voneinander getrennte Datenquellen zu integrieren. Während die Verbindung zu einer einzelnen Datenbank oder einem einzelnen Warehouse für einige Anwendungen ausreichend sein kann, ist die Realität so, dass viele komplexere, mandantenfähige Analyseanwendungsfälle auf der Aggregation verschiedener Datenquellen basieren. Diese Datenquellen können so unterschiedlich sein wie Online-Datenbanken, Cloud-Speicherlösungen, Protokolldateien oder sogar Datenströme von IoT-Sensoren (Internet of Things). Unternehmen sind in der Regel gezwungen, für jede Datenquelle separate Pipelines mit dediziertem ETL zu erstellen. Angesichts der großen Vielfalt dieser Quellen kann die Aufgabe der Datenintegration ziemlich entmutigend sein. Der Bedarf an umfassenden Erkenntnissen und Analysen macht diese Integration jedoch unerlässlich. Die Plattformen, die diese mandantenfähigen Analysen verwalten, müssen mit flexiblen und wiederholbaren Pipelines ausgestattet sein. Qrvey löst diese Herausforderung, indem es eine anbietet, die mit jedem Datentyp funktioniert. Diese Einfachheit und Konsolidierung der Entwicklungsbemühungen führt zu einer viel größeren Effizienz auf der technischen Seite, aber letztlich profitieren auch die Endbenutzer, da Sie ihnen eine größere Vielfalt an Daten für die Analyse anbieten können. einheitliche Datenpipeline Zuordnen von Benutzerrollen zum Datenzugriff in Umgebungen mit mehreren Mandanten In Umgebungen, in denen mehrere Kundenmandanten auf eine gemeinsame Analyseanwendung zugreifen, wird die Aufgabe, Benutzerrollen und Berechtigungen von der primären SaaS-App mit Datenbeschränkungen auf Zeilen- und Spaltenebene zu verknüpfen, zu einem komplexen Unterfangen. Diese Komplexität ist auf den höheren Overhead im Vergleich zu eigenständigen Analysetools zurückzuführen. Die Verwendung semantischer Schichten, die eine entscheidende Komponente in der sind, erhöht diese Komplexität zusätzlich. Diese Schichten ermöglichen die Implementierung detaillierter Datenzugriffskontrollen, können jedoch recht kompliziert werden, insbesondere angesichts der hochdynamischen Sicherheitsanforderungen, die in diesen Umgebungen häufig vorhanden sind. Multi-Tenant-Analyse Diese Sicherheitsanforderungen können zwischen verschiedenen Mandanten stark variieren und sich im Laufe der Zeit schnell ändern, was es zu einer Herausforderung macht, eine genaue und effektive Zuordnung der Benutzerrollen zum Datenzugriff aufrechtzuerhalten. Trotz dieser Herausforderungen ist es eine wichtige Aufgabe, sicherzustellen, dass jeder Benutzer auf die Daten zugreifen kann, die er benötigt, und gleichzeitig den unbefugten Zugriff auf sensible Daten zu verhindern. Qrvey enthält eine native semantische Ebene. Wir wissen, dass Sie ohne diese Komponente nicht erfolgreich sein können und es immer eine Aufgabe für Entwicklungsteams ist, sie aufzubauen und zu warten. Bei Qrvey ist es inklusive. Ermöglichen einer mandantenspezifischen Anpassung in Multi-Tenant Analytics In der Welt der mandantenfähigen Analysen gibt es bestimmte Elemente wie die Kern-Dashboards oder Berichte, die für alle Mandanten standardisiert werden können. Diese Standardisierung ist für die Aufrechterhaltung der Konsistenz im Prozess der Datenanalyse von entscheidender Bedeutung. Es ist jedoch ebenso wichtig, eine mandantenspezifische Anpassung zu ermöglichen. Die mandantenspezifische Anpassung könnte Elemente wie einzigartige Datensätze, Visualisierungen und Metriken umfassen, die auf die besonderen Bedürfnisse jedes Mandanten zugeschnitten sind. Dieser Ansatz verhindert die Schaffung einer starren „Einheitsschnittstelle“, die möglicherweise nicht vollständig auf die individuellen Anforderungen jedes Mieters eingeht. Daher ist es eine komplexe Aufgabe, ein Gleichgewicht zwischen diesen beiden konkurrierenden Anforderungen – Standardisierung bestimmter Elemente und Anpassung anderer Elemente – zu finden, aber mit Qrvey ist dies nicht nur möglich, sondern vielleicht auch der größte Vorteil der Integration einer Datenverwaltungsschicht, die die unterstützt bis auf die Benutzerebene. Anpassung Datenmodelle Spielveränderer. Softwareentwickler sind keine Dateningenieure Obwohl Softwareentwicklungsteams Experten auf ihrem Gebiet sind, mangelt es ihnen häufig an den Fachkenntnissen, die für die Verwaltung erforderlich sind. Zu diesen Fähigkeiten gehören unter anderem: von Multi-Tenant-Analysen und Abfragen großer Datenmengen Verwaltung gleichzeitiger analytischer Arbeitslasten Implementierung ausgefeilter Sicherheitsmodelle Entwerfen leistungsstarker Abfrage-Engines Dieser Mangel an Fachwissen verschärft die Vielfalt anderer technischer Herausforderungen, mit denen diese Teams möglicherweise konfrontiert werden, und führt zu einer erheblichen Lücke. Entwicklungsaufgaben werden immer anspruchsvoller Mit zunehmendem Betriebsumfang wird die Aufgabe, Mandantendaten nahtlos zu migrieren und reibungslose Onboarding-Abläufe sicherzustellen, immer anspruchsvoller. Es erfordert eine sorgfältige Planung und Ausführung, um das Datenvolumen und die Komplexität zu bewältigen und gleichzeitig Störungen für die Endbenutzer zu minimieren. Datenmigration und Onboarding: Die Verfolgung der Mieteranalyseaktivitäten ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Das Erkennen und Lösen von Problemen bei verschiedenen Mandanten erfordert ein ausgeprägtes Verständnis der Datenanalyse. Dieser Prozess ist auch mit einem erheblichen Umfang an operativen Aufgaben verbunden. Dies erfordert ein robustes System zur Überwachung und Fehlerbehebung. Überwachung und Fehlerbehebung: Die Sicherstellung der Integrität und Funktionalität von Funktionen über verschiedene Mandantendatenpermutationen hinweg ist eine weitere wichtige, aber anspruchsvolle Aufgabe. Es erfordert die Implementierung strenger, automatisierter Testprogramme, um potenzielle Probleme wie Datenlecks oder Probleme bei der Zugriffskontrolle zu verhindern. Dieses Maß an Qualitätssicherung ist entscheidend für die Aufrechterhaltung des Vertrauens und der Zuverlässigkeit bei den Endbenutzern. Tests und Qualitätssicherung: Qrvey: Eine speziell entwickelte mandantenfähige Analyselösung ANALYSE MIT QRVEY , die es Entwicklungsteams ermöglicht, eingebettete Analysen für SaaS-Anwendungen zu erstellen und bereitzustellen, unabhängig von Datenquelle, Datentyp oder Front-End-Framework. Qrvey ist eine schlüsselfertige Lösung , die eine einzige Datenpipeline verwendet, um Daten aus verschiedenen Quellen aufzunehmen, zu integrieren und zu analysieren. Qrvey bietet eine Reihe von APIs und Visualisierungs-Widgets, um anpassbare Analyseerlebnisse für Benutzer zu erstellen. Qrvey ist eine vollständig bereitgestellte Lösung Qrvey kann verschiedene Herausforderungen und Szenarien für Multi-Tenant-Analysen bewältigen, wie z. B. benutzerdefinierte Datenmodelle, , mehrere Datenquellen und . Qrvey kann auch die SaaS-Produktkennzahlen verbessern und die Kosten senken. personalisierte Datenvisualisierungen die Bereitstellung von Inhalten Letztendlich sind wir hier, um den Prozess der Bereitstellung besserer Analysen und Berichte für Entwicklungsteams zu vereinfachen. Wir zeigen Ihnen wie. Auch veröffentlicht. hier
