Embedded Analytics verstehen: Definition, Vorteile und Anwendungsfälle

Was ist eingebettete Analyse?

Bei der eingebetteten Analyse handelt es sich um die technologische Fähigkeit, Analysemerkmale und -funktionen als integralen Bestandteil einer anderen Anwendung einzubinden.

Laut der Dresner Wisdom of Crowds® 2023 Embedded Business Intelligence Market Study liegt die aktuelle Nutzung von Embedded BI bei 49 Prozent und die Einführungspläne sind nach wie vor stark. Darüber hinaus sagen 86 Prozent der Befragten aus der Branche, dass eingebettete BI von entscheidender Bedeutung oder sehr wichtig ist.

Bedeutung eingebetteter Analysen

Eine eingebettete Analyselösung für SaaS ermöglicht es Benutzern einer SaaS-Anwendung, die Leistungsfähigkeit von Business Intelligence zu nutzen, um die Daten zu analysieren, die sie in ihren Apps erstellen. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, Daten zu exportieren, um sie dann in ein separates Business-Intelligence-Tool zu importieren.

12 wichtige integrierte Analysefunktionen

1. Self-Service, einfach zu erstellende Diagramme und Dashboards

Benutzer sollten die Möglichkeit haben, mühelos mit nur einem Mausklick optisch ansprechende Datenvisualisierungen zu erstellen. Ein intuitiver Self-Service-Diagrammersteller sollte benutzerfreundlich sein und Dashboard-Builder-Elemente zum Erstellen personalisierter Dashboards und Berichte enthalten.

Erfahren Sie, wie Qrvey Impexium in die Lage versetzte , schnell in den Markt einzutreten und seinen Kunden Analysen direkt bereitzustellen. Angesichts der Notwendigkeit, seine veraltete Analyseplattform zu ersetzen, suchte Impexium nach einer modernen Lösung, die mit Self-Service-Funktionen, responsivem Design und automatisierten Datenprozessen ausgestattet ist.

2. Jede Art von Daten

Mehr als 70 % aller Geschäftsdaten werden nie für Analysen verwendet, da die meisten herkömmlichen Analysetools nur mit strukturierten Daten arbeiten. Um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, müssen Sie in der Lage sein, alle Ihre Daten zu integrieren, einschließlich halbstrukturierter und unstrukturierter Datenquellen wie Formulare und Bilder.

3. Workflow und Automatisierung

Es ist großartig, wenn Benutzer mit Ihrer Analyseplattform neue Erkenntnisse gewinnen können – aber noch besser, wenn die Plattform die Entdeckung für Benutzer übernimmt! Die Automatisierung kann Benutzer benachrichtigen , wenn Bedingungen erfüllt sind, und Workflows können ausgelöst werden, wenn Schwellenwerte überschritten werden.

Mit Self-Service-Workflow-Buildern können auch technisch nicht versierte Benutzer ganz einfach gängige Aufgaben automatisieren und Dinge in die Tat umsetzen, sobald sich die Bedingungen ändern. Die Automatisierung kann automatisch ausgelöst werden, wenn neue Daten empfangen werden oder wenn benutzerdefinierte Metriken und Schwellenwerte erreicht werden, sodass völlig neue Arten datengesteuerter Anwendungen erstellt werden können.

Fügen Sie Ihren Arbeitsabläufen und Anwendungen leistungsstarke Geschäftslogik mit bedingten Regeln und ML-Modellen hinzu. Nur mit Automatisierung kann Ihre Analyseplattform 24 Stunden am Tag für Sie arbeiten.

4. Gemeinsam nutzbare Erkenntnisse

Sobald Benutzer wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, sollten sie diese problemlos teilen und verbreiten können. Suchen Sie nach Funktionen wie der Möglichkeit, Berichte mit mehreren Seiten und mehreren Registerkarten zu erstellen, die vollständige Interaktivität und integrierte Datensicherheit bieten. Mit Funktionen zur Inhaltsbereitstellung können Sie Vorlagen und Dashboards in Ihrem eigenen Tempo für bestimmte Mandanten bereitstellen.

5. Interaktivität wie Drill Down und Drill Through

Benutzer sollten in der Lage sein, mit Berichten zu interagieren, um bei Bedarf problemlos auf zusätzliche Informationen zuzugreifen. Beim Drilldown gelangen Benutzer von einer höheren Ebene auf eine detailliertere Ebene und können so tiefer in die Daten eindringen, beispielsweise von Land zu Bundesstaat. Beim Drillthrough gelangt der Benutzer zu einem Bericht, der für die analysierten Daten relevant ist, und wechselt zu einem anderen Bericht, während er weiterhin denselben Datensatz analysiert. Schließlich ermöglichen erweiterte Filteroptionen Benutzern, die in Berichten angezeigten Daten zu verfeinern.

6. Datensicherheit und verwaltete Zugriffskontrollen

Durch die Sicherheit auf Datensatz- und Spaltenebene können Administratoren den Datenzugriff auf detaillierter Ebene in einem Datensatz einschränken, sodass jeder Benutzer nur die Informationen erhält, zu deren Anzeige er berechtigt ist. Gewähren Sie Zugriff auf Daten, Erkenntnisse und Anwendungen entsprechend der Rolle jedes Benutzers.

Sicherheitstools und -funktionen müssen mandantenfähige SaaS-Anwendungen unterstützen und übernehmen im Idealfall Ihr Sicherheitsmodell , einschließlich aller Ihrer Regeln und Richtlinien. Integrieren Sie Analysen nahtlos in Ihre SaaS-Anwendung mit Single Sign-On.

7. Bereitstellbar in Ihrer SaaS-Plattformumgebung

Die Möglichkeit, die eingebettete Analysesoftware für maximale Datensicherheit in privaten Umgebungen bereitzustellen, ist eine entscheidende Funktion, um die Kontrolle über die Daten zu behalten. Darüber hinaus übernimmt diese Methode Ihre bestehenden Sicherheitsrichtlinien, anstatt Sie dazu zu zwingen, sich bei der Verwaltung Ihrer Daten auf einen Dritten zu verlassen.

Durch die Bereitstellung in IHRER Cloud verlassen Ihre Daten nie Ihr Konto, sodass Sie Ihre Daten in Ihrer Umgebung unter Ihrer Kontrolle behalten.

Um in Softwareentwicklungslebenszyklen (SDLC) zu passen, sollten Sie auch in der Lage sein , in Code-Repositorys und mehreren Entwicklungsumgebungen bereitzustellen .

8. White Labeling und UI-Anpassung

Die Einbettung eines Drittanbieterprodukts bietet viele Vorteile, anstatt alles selbst zu entwickeln. Aber Ihre Kunden müssen es nicht wissen. Eingebettete Analysen sollten vollständig anpassbar sein, einschließlich der Aktualisierung des Erscheinungsbilds mit CSS und Themes, um eine nahtlose Integration in Ihre SaaS-Anwendung zu gewährleisten. Die Benutzererfahrung sollte konsistent sein und eingebettete White-Label-Analysen sind der richtige Weg.

Die Dresner Wisdom of Crowds® Business Intelligence-Marktstudie erkennt die Bedeutung von Anpassungsfähigkeiten an. Die Studie bewertet Anbieter anhand eines Bewertungsmodells mit 33 Kriterien, darunter „Anpassung und Erweiterbarkeit“ in der Kategorie „Qualität und Nützlichkeit des Produkts“.

9. Native Multi-Tenancy

Eine sofort einsatzbereite Mandantenfähigkeit ist für SaaS-Anwendungsfälle unerlässlich. Dies wirkt sich auch direkt auf die Markteinführungszeit aus, da viele Lösungen umfangreiche kundenspezifische Entwicklungen erfordern, um Mandantenfähigkeit zu erzwingen. Erfahren Sie mehr über die mandantenfähige Architektur für eingebettete Analysen.

10. Unbegrenzte Benutzerlizenzierung

Es ist nahezu unmöglich, die Nutzung innerhalb einer SaaS-Anwendung vorherzusagen. Eine ideale Lösung wäre daher eine unbegrenzte Benutzerlizenzierung. Die meisten herkömmlichen Business-Intelligence-Lösungen können nur Benutzerlizenzen anbieten, was die Einführung häufig behindert. Die benutzerbasierte Lizenzierung ist ein erheblicher Kostentreiber, der Sie daran hindern kann, einen positiven ROI zu erzielen.

11. Alles ist einbettbar

Eine geeignete eingebettete Analyselösung muss mehrere Komponenten bereitstellen, die mithilfe von Javascript vollständig einbettbar sind und Iframes vermeiden, um ein nahtloses Benutzererlebnis zu gewährleisten. Sie sollten in der Lage sein, Dashboard- und Diagramm-Widgets, Dashboard- und Diagramm-Builder, Datenverwaltung, Automatisierungsregelverwaltung und mehr einzubetten.

12. Einfache Datenintegration

Vorgefertigte Datenbankkonnektoren und benutzerfreundliche APIs sind für eine schnelle Integration und eine schnelle Markteinführung unerlässlich. Darüber hinaus bedeutet die native Unterstützung sowohl für strukturierte (SQL) als auch für halbstrukturierte (NoSQL) Daten mehr Flexibilität und reduziert den Bedarf an nutzlosen Transformationen und verschwendeter Verarbeitung.

Vorteile von Embedded Analytics

Eingebettete Analysen für SaaS- Anwendungen können sowohl dem Softwareanbieter als auch den Endbenutzern erhebliche Vorteile bieten. Durch die Einbettung von Analysefunktionen wie Dashboards, Berichten und prädiktiven Erkenntnissen in eine SaaS-Anwendung können Anbieter ihre Angebote verbessern und Kunden einen Mehrwert bieten.

Umsatz steigern

Monetarisierung von Analysen auf verschiedene Arten: durch Premium-Benutzerstufen, die erweiterte Funktionen freischalten, Zusatzprodukte, die die Funktionalität erweitern, und professionelle Dienstleistungen, die Kunden bei der Analyse ihrer Daten gemeinsam mit Fachleuten unterstützen. Dies eröffnet neue Einnahmequellen, die über Standard-Softwareabonnements hinausgehen.

Paddle, ein Anbieter von Zahlungsinfrastruktur für SaaS-Unternehmen, führte eine Studie mit 512 SaaS-Unternehmen durch und zeigte , dass Monetarisierung bei der Steigerung des Wachstums viermal effizienter war als Akquisitionen und doppelt so effizient als Bemühungen zur Verbesserung der Kundenbindung .

Steigern Sie die Zufriedenheit und das Engagement Ihrer Kunden

Bieten Sie Ihren Kunden ein nahtloses und intuitives Benutzererlebnis. Ermöglichen Sie ihnen den Zugriff auf und die Interaktion mit Daten und Erkenntnissen innerhalb ihres Workflows, ohne zu einem separaten Analysetool oder einer separaten Analyseplattform wechseln zu müssen.

Erhöhen Sie die Kundenzufriedenheit und Kundenbindungsraten

Bieten Sie Ihren Kunden wertvolle Erkenntnisse, die ihnen helfen, Probleme zu lösen und ihre Ziele zu erreichen. Höhere NPI-Werte resultieren daraus, dass Benutzer schnell Antworten auf ihre Fragen erhalten, ohne dass sie technische Kenntnisse benötigen oder die Software verlassen müssen. Darüber hinaus gilt: Je mehr Benutzer eine SaaS-Anwendung nutzen können, desto mehr verlassen sie sich darauf. Da die Kunden mit Ihrer Anwendung zufrieden sind und sie als integrales Werkzeug in ihrem Unternehmen nutzen, werden sie wahrscheinlich treue Kunden bleiben.

Differenzieren Sie sich von der Konkurrenz

Bieten Sie ein einzigartiges und innovatives Wertversprechen, das Ihren Benutzern helfen kann, die Entscheidungsfindung zu verbessern und die Leistung zu verbessern.

Greifen Sie auf Echtzeitdaten zu.

Die Einbettung von Analysen ermöglicht auch den Zugriff auf Echtzeitdaten innerhalb der Anwendungsumgebung, in der Benutzer bereits arbeiten. Anstatt Daten zur Analyse in einem anderen Tool zu exportieren, stehen Erkenntnisse sofort im Workflow zur Verfügung. Dies führt zu stabileren Anwendungen, auf die sich Benutzer stärker als Single Source of Truth verlassen.

Vermeiden Sie Eigenentwicklungen und konzentrieren Sie sich weiterhin auf Ihre Roadmap.

Jede Stunde, die Sie mit dem Hinzufügen von Analysen zu Ihrer Software verbringen, ist eine Stunde, die Sie nicht damit verbringen, sich auf Ihre zentrale Wettbewerbsdifferenzierung zu konzentrieren (vorausgesetzt, Sie sind kein Analyseanbieter wie Qrvey!). Der Aufbau von Analysen wird auch Ihre gesamte Produkt-Roadmap als wertvolle Ressourcen belasten werden langsam abgesaugt. Durch die Einbettung von Analysefunktionen eines Drittanbieters vermeiden Sie den Aufbau intern und verkürzen Ihre Markteinführungszeit. Auch der Kauf eines Drittanbieterprodukts senkt die Entwicklungskosten.

Was sind die häufigsten Herausforderungen und Fallstricke eingebetteter Analysen?

Servergebühren und benutzerbasierte Lizenzierung

Einige herkömmliche BI-Lösungen, die zunächst auf Serverinstallationen angewiesen waren, erfordern möglicherweise immer noch eine Lizenz für jeden Server, auf dem ihre Software installiert ist. Der Versuch, sich in einen Softwareentwicklungsprozess zu integrieren oder einen Cluster zu skalieren, wird mit der Zeit zu kostenintensiv.

Darüber hinaus ist die benutzerbasierte Lizenzierung ein erheblicher Kostenfaktor und wird im Laufe der Zeit oft unterschätzt. Unternehmen, die versuchen, „klein anzufangen“, realisieren selten den ROI ihrer Investition.

Datenzugriff und -synchronisierung

Die Chancen stehen gut, dass Ihre App mehr als eine Art von Daten verwendet … und wenn dies jetzt nicht der Fall ist, wird dies sicherlich in Zukunft der Fall sein. Daher muss Ihre Analyselösung in der Lage sein, mit jeder Art von Daten zu arbeiten und die Komplexität der Kombination mehrerer Quellen zu bewältigen.

Wenn Sie Analysen einbetten, möchten Sie nicht an eine Architektur gebunden sein oder sich die Mühe machen müssen, einen quadratischen Stift so zu feilen, dass er in ein rundes Loch passt.

Lesen Sie, wie Qrvey Global K9 dabei geholfen hat, die Mühe zu überwinden, alle per Videoaufzeichnung erfassten Daten zu analysieren. Mit Qrvey konnte Global K9 den Fluggesellschaften und Regierungsbehörden endgültig beweisen, dass ihre Hundeteams mehr Frachttonnage sicher verarbeiten können als herkömmliche Röntgentechnologien.

Erzwingen der Datenübertragung an eine Cloud eines Drittanbieters

Mit einer idealen Lösung bleiben Ihre Daten dort, wo sie sind: in Ihrer Umgebung unter Ihrer Kontrolle. Wenn Sie die Daten Ihrer Kunden an die Cloud eines Drittanbieters senden, müssen Sie eine umfassende Sicherheitsüberprüfung durchführen.

Keine Unterstützung für Entwicklungsumgebungen

Als SaaS-Unternehmen haben Sie einen Entwicklungslebenszyklus, der sich von dem einer internen IT-Abteilung in einem großen Unternehmen unterscheidet. Wenn Sie Ihre eingebettete Analysesoftware nicht in mehreren Entwicklungsumgebungen installieren können, gefährden Sie Ihre Produktionserfahrung und letztlich auch Ihre Benutzererfahrung.

Mangel an integrierter Skalierbarkeit und Leistung

Sie möchten, dass Ihre SaaS-Anwendung wächst und erweitert wird, aber eingebettete Analyselösungen, die nicht einfach oder nativ skalierbar sind, erzeugen oft einen Engpass, dessen Behebung teuer wird. Im Idealfall sollten Sie in der Lage sein, ohne kostspieligen und zeitaufwändigen Neuaufbau zu skalieren. Wenn Ihre App skaliert, sollte der Kostenanstieg dem Wachstum entsprechen. Um die nächsten 15 % des Wachstums zu erreichen, sollten die Kosten nicht um 80 % steigen.

Darüber hinaus sollte sich die Latenz bei der Skalierung zur Anpassung an das Wachstum nicht erhöhen.

Nicht AI-fähig

Viele Lösungen bieten einige Funktionen, die KI integrieren, aber das Akronym AI wird oft recht locker verwendet. Stellen Sie sicher, dass es sich um etwas handelt, das auf lange Sicht einen Mehrwert bietet, da die KI-Technologie schnell voranschreitet.

iFrame-Einbettungen

Während viele BI-Tools Dashboards und einige einzelne Widgets (Diagramme) einbetten können, entspricht die Funktionalität nicht den Anforderungen von SaaS-Anbietern. Beispielsweise verlassen sich viele herkömmliche BI-Tools für ihre Einbettungen auf iFrames. Die meisten Infosec-Teams haben aufgrund von Sicherheitsbedenken Schwierigkeiten, iFrame-basierte Lösungen zu genehmigen. Auch iFrame-basierte Dashboards reagieren selten auf Mobilgeräte.

Andere, die JavaScript-Widgets unterstützen, verfügen möglicherweise nicht über Anpassungsoptionen. Einige Anbieter bieten eine Kombination aus JavaScript und iFrame-basierten Widgets an, was die Integration in eine SaaS-Anwendung weiter erschwert. Javascript-basierte Widgets sind die bevorzugte Methode.

Anwendungsfälle eingebetteter Analysen

SaaS-Anwendungen gibt es heute in allen Branchen, daher besteht in allen Branchen ein großer Bedarf an eingebetteten Analysen. Von fast allen SaaS-Anwendungen wird erwartet, dass sie über ein starkes Analyseangebot verfügen. Wenn Sie also nur statische, generische Dashboards anbieten, werden Ihre Kunden wahrscheinlich mehr wollen. Im Folgenden sind einige beliebte Anwendungsfälle der Branche aufgeführt.

Eingebettete Analyse für SaaS-Anwendungen

Berichtsfunktionen für SaaS-Analysen innerhalb von SaaS-Anwendungen mögen auf den ersten Blick wie eine Grundvoraussetzung erscheinen, aber es ist oft ein Bereich, in dem sich SaaS-Unternehmen von der Konkurrenz abheben können. Mit Qrvey können SaaS-Unternehmen umfassendere Produkte entwickeln, diese schneller auf den Markt bringen und gleichzeitig die Entwicklungskosten senken.

Der interne Aufbau eingebetteter Analysen ist eine zeitaufwändige und Roadmap-intensive Funktion, die SaaS-Unternehmen nicht übernehmen müssen.

Gesundheitsanalytik

Mit einem Fokus auf Sicherheit ermöglichen die Gesundheitsanalyselösungen von Qrvey Teams die Analyse von Daten in Ihrer Cloud-Umgebung.

Lösungen für das Gesundheitswesen umfassen häufig verschiedene Arten von Daten – SQL, NoSQL und unstrukturierte Datenquellen wie Formulare und Bilder. Es ist wichtig, eine Verbindung zu jeder Datenquelle herzustellen, einschließlich FHIR-konformer Patientenakten. Für umfassende Erkenntnisse müssen Sie mehrere Gesundheitsdatenquellen auf einem einzigen Dashboard analysieren. Ihre Analyselösung muss vollständig mit den HL7 FHIR-Standards für Patientenakten kompatibel sein, damit sie in Analysetools für das Gesundheitswesen integriert werden kann.

Durch die Analyse einer Vielzahl von Datenquellen können Sie Einblicke in die Leistung einer gesamten Praxis gewinnen. Entdecken Sie Patiententrends , indem Sie FHIR-Analysedaten erfassen und analysieren und detaillierte Analysen durchführen. Analysieren Sie Patientendaten, um Muster zu erkennen, Gesundheitsrisiken vorherzusagen und Behandlungspläne zu erstellen. Analysen können Ärzten helfen, Krankheiten genauer und schneller zu diagnostizieren, indem sie Algorithmen und maschinelles Lernen nutzen, um Symptome, Testergebnisse und medizinische Bilder zu analysieren. Analysen können Ärzten auch dabei helfen , ihre Patienten individuell und proaktiv zu betreuen , indem sie beispielsweise Patienten identifizieren, bei denen das Risiko besteht, bestimmte Krankheiten zu entwickeln, und vorbeugende Maßnahmen ergreifen.

Bei klinischen Studien können Sie große Datenmengen untersuchen, um mithilfe umfassender Automatisierung Trends frühzeitig zu erkennen und die Studienausgaben in Echtzeit zu analysieren. Verbessern Sie die Qualität der Pflege , indem Sie Patientenfeedback in Echtzeit sammeln und die Ergebnisse analysieren, sobald die Daten eingehen. Fördern Sie die evidenzbasierte Entscheidungsfindung, indem Sie Forschern und politischen Entscheidungsträgern die Möglichkeit geben, große Mengen klinischer Daten zu analysieren, um Trends zu erkennen, die Wirksamkeit der Behandlung zu bewerten und Entwicklungen zu entwickeln Richtlinien für Best Practices.

Gesundheitsorganisationen können Analysen auch nutzen, um die betriebliche Effizienz zu verbessern . Erkenntnisse aus der Analyse des Patientenflusses, der Personalproduktivität und der Gerätenutzung können Engpässe, Verzögerungen oder Verschwendung erkennen und zu mehr Effizienz und geringeren Kosten führen.

Erkennen und verhindern Sie Betrug und Missbrauch, indem Sie Schadensdaten analysieren, um verdächtige Aktivitäten wie Abrechnungsunregelmäßigkeiten, doppelte Schadensfälle oder falsche Diagnosen zu identifizieren. Dieser Ansatz kann Gesundheitsorganisationen Geld sparen und Patienten vor unnötigen Eingriffen oder Behandlungen schützen.

Analysen können es Gesundheitsdienstleistern auch ermöglichen , Patientenergebnisse vorherzusagen und Gesundheitsbedürfnisse zu antizipieren. Die Analyse von Informationen wie Krankenakten, Rezepten oder Lebensstildaten kann Ärzten dabei helfen, Hochrisikopatienten zu finden, die möglicherweise zusätzliche Pflege oder Untersuchungen benötigen. Dieser proaktive Ansatz kann zeitnahe Interventionen ermöglichen, die Zahl der Wiedereinweisungen ins Krankenhaus verringern und die Patientenzufriedenheit verbessern. Prädiktive Analysen können Gesundheitsdienstleistern auch dabei helfen, Nachfrage und Angebot vorherzusagen, was zu einer verbesserten Planung und Ressourcenzuweisung führt.

Finanzanalyse

Verwandeln Sie Ihre Finanzdaten mit Finanzanalysesoftware in umsetzbare Erkenntnisse. Die Visualisierung von Finanzdaten erleichtert das Verständnis und die Interpretation komplexer Datensätze . Anstatt Zahlen und Tabellen zu entschlüsseln, bieten visuelle Darstellungen ein intuitiveres Verständnis von Finanztrends und -leistungen. Mit interaktiven Visualisierungen können Benutzer Finanzdaten manipulieren und erkunden und so verborgene Erkenntnisse und Muster aufdecken , die in herkömmlichen Tabellenformaten möglicherweise nicht sichtbar sind. Durch die direkte Einbettung interaktiver Analysen in Finanzplattformen können Sie Benutzern sofortigen Zugriff auf Analysen innerhalb vertrauter Systeme ermöglichen und die Time-to-Value verkürzen.

Finanzorganisationen berichten, dass sie für jeden Dollar Verlust durch Betrug mehr als 4 US-Dollar für die Betrugsbekämpfung zahlen, was eine große Chance für intelligentere Analysen zur Aufdeckung potenzieller Betrugsfälle bietet. Insbesondere KI hat großes Potenzial, Muster zu erkennen und Fehlalarme zu reduzieren. Qrvey stellt eine direkte Verbindung zur AWS AI-Suite her, um die Erweiterung des maschinellen Lernens in Echtzeit für Finanzanalysesoftware zu ermöglichen.

Mit der detaillierten Analyse großer Datenmengen können Sie Trends aufdecken und Anomalien finden . Durch die Verbindung mit beliebigen Datentypen – SQL, NoSQL und unstrukturierten Datenquellen wie Formularen und Bildern – können Sie mehrere Finanzdatenquellen auf einem einzigen Dashboard analysieren. Kombinieren Sie Datenquellen, um Finanzsoftware zu vereinheitlichen und Einblicke in die Leistung des gesamten Unternehmens zu erhalten.

Mit maximaler Datensicherheit können Teams sensible Daten sicher analysieren , von einzelnen Datensätzen bis hin zur gesamten Finanzpraxisleistung, alles innerhalb Ihrer SaaS-Plattform.

Mit einer API-Schicht, die für eine schnelle Entwicklung ausgelegt ist, können Daten direkt von der Quelle zur Echtzeitanalyse in Ihre Softwarelösung für Finanzanalysten übertragen werden. Automatisierung und Alarmierung helfen Ihnen, auf dem Laufenden zu bleiben und Ihre Prozesse im Einklang zu halten.

Lösungen für die Logistikanalyse

Organisationen erzeugen große Datenmengen rund um die Beschaffung, Verarbeitung, Verteilung und den Transport von Waren. Insbesondere IoT-Sensoren zur Überwachung von Produktions- und Logistikanlagen erzeugen große Datenmengen. Bei der Supply-Chain-Analyse geht es um das Sammeln und Analysieren von Daten entlang der gesamten Lieferkette, um Transparenz zu gewinnen, Erkenntnisse zu gewinnen und Planung und Ausführung zu optimieren. Durch die Einbettung in Supply-Chain-Apps ermöglichen Ihnen Logistikanalyselösungen, Einblicke zu gewinnen und aus dieser riesigen Menge an Informationen einen echten Mehrwert zu ziehen . Verbessern Sie den Betrieb durch bessere Prozessplanung und -prognose.

KI verändert das Gesicht von Supply-Chain-Analyseplattformen. KI und maschinelles Lernen können die Analyse großer Mengen historischer Daten automatisieren und Echtzeit-Einblicke sowie zukunftsorientierte Entscheidungen ermöglichen. RFID-Daten können auch zur Optimierung der Regalfläche, zur dynamischen Preisgestaltung und zur Vermeidung von Fehlbeständen analysiert werden. Nutzen Sie die Lagerfläche optimal aus .

Transportanalysen und GPS-Technologien können es Ihnen ermöglichen, Reisedistanzen zu minimieren, den Kraftstoffverbrauch zu senken und die Fahreffizienz zu verbessern. Logistikanalysesoftware kann Muster und Trends schnell aufdecken und eingebettete Entscheidungslogik bieten, um die Effizienz zu verbessern, die Produktivität zu steigern und die Kosten bei allem, was Sie tun, drastisch zu senken.

IT- und Cybersicherheitsanalyselösungen

IT-Softwareanbieter sind der Klebstoff, der Unternehmen bei der Planung, Durchführung und dem Abschluss erfolgreicher digitaler Transformationen unterstützt. Laut dem Bericht 2023 State of SaaSOps von BetterCloud nutzen Unternehmen mittlerweile durchschnittlich 130 Apps . Dies stellt einen Anstieg von 18 % gegenüber dem Vorjahr dar, obwohl 40 % der IT-Experten angaben, redundante SaaS-Anwendungen konsolidiert zu haben.

Mit der explosionsartigen Zunahme der Anzahl an Cloud-Diensten ist auch die Komplexität der Integrationsmöglichkeiten gewachsen. Angesichts der erheblichen Komplexität im Zeitalter der digitalen Transformation steigt der Bedarf an leistungsstarken, flexiblen und skalierbaren IT-Analyselösungen weiter.

Cybersicherheitsplattformen müssen Fehlkonfigurationen aufdecken und Anzeichen einer Kompromittierung erkennen, um Risiken zu mindern. Leider werden sie jedoch häufig mit Fehlalarmen überhäuft. Durch die Aktivierung eingebetteter Analysen von Echtzeitdaten können Cybersicherheitsplattformen die Genauigkeit verbessern.

Mit der explosionsartigen Verbreitung von SaaS-Apps steigen auch die IT-Kosten. Analytics kann Unternehmen mit den nötigen Erkenntnissen versorgen, um unnötige Kosten zu reduzieren und sicherzustellen, dass die Ausgaben optimiert werden . Quantifizieren Sie außerdem den Geschäftswert der IT, um den ROI nachzuweisen.

Analysen können auch wichtige KPIs wie Systemreaktionszeit, Verfügbarkeit und Benutzerzufriedenheit liefern . Optimieren Sie IT-Prozesse wie die Behandlung von Vorfällen und prognostizieren Sie den zukünftigen Bedarf an IT-Ressourcen auf der Grundlage von Bedarfsprognosen.

Anforderungen an eingebettete Analysen

Um einen starken Analysefunktionssatz innerhalb einer SaaS-Anwendung zu unterstützen, muss die Datenschicht zunächst für die Verarbeitung von Multi-Tenant-Berichten bereit sein.

Multi-Tenant-Datenschicht

Eine standardmäßige, sofort einsatzbereite Datenbank oder ein Data Warehouse reicht nicht aus, um eine mandantenfähige eingebettete Analysefunktion zu erreichen. Sie benötigen einen mandantenfähigen Datensee , der die Sicherheit, die Zuordnung von Rollen und Berechtigungen sowie eine benutzerfreundliche API-Suite übernimmt, damit die Integration schnell erfolgt.

Die Möglichkeit, diese Lösung selbst zu hosten, ist auch ein Schlüssel zum Erreichen der Sicherheit, die die meisten SaaS-Unternehmen benötigen. Es gibt zwar keinen Mangel an Cloud-Host-Datenverwaltungssystemen von Drittanbietern, doch sobald Ihre Daten Ihre Umgebung verlassen, stellen sie ein Sicherheitsrisiko dar. Sind Sie bereit, die Verantwortung für eine Plattform eines Drittanbieters zu übernehmen?

Und da Daten heutzutage aus vielen Quellen stammen, wird die Frage, wie flexibel die Datenlösung ist, zu einer wichtigen Frage.

• Zwingt es jeden Mandanten dazu, dasselbe Datenmodell zu verwenden, oder kann es angepasst werden?
• Funktioniert es nur mit strukturierten/relationalen Daten oder kann es mit halbstrukturierten/unstrukturierten Daten umgehen?
• Funktioniert es nur mit vorgefertigten Datenkonnektoren oder gibt es eine API zum Pushen in benutzerdefinierten Intervallen?

Front-End-Visualisierungen

Es reicht nicht aus, eingebettete Dashboards zu haben. Für echte eingebettete Analysen innerhalb einer mandantenfähigen SaaS-Anwendung benötigen Sie:

• Eingebettete Datenvisualisierungen: vollständige Dashboards UND einzelne Diagramme
• Eingebettete Dashboard-Builder
• Eingebettete Diagrammersteller
• Javascript-Komponenten, keine iFrames
• White-Label-Unterstützung: vollständige CSS-Steuerung, nicht nur das Ändern von Logos
• Automatisierung und Benachrichtigung, die Benutzer selbst erstellen können

Was sind eingebettete Daten-Widgets?

Widgets sind einfache, intuitive Anwendungen, die unabhängig vom Hauptteil einer Website oder eines Geräts sind, sich aber leicht darin integrieren lassen. Zu den Widget-Typen gehören Informationen, Sammlung, Steuerung und Hybrid. Daten-Widgets zeigen ein Objekt oder eine Liste von Objekten mithilfe von Live-Daten an, die so programmiert werden können, dass sie auf die Website-Identität reagieren. Zu den Arten von Daten-Widgets gehören Datenansicht, Datenraster, Vorlagenraster und Listenansicht.

Traditionelle Business Intelligence (BI) vs. eingebettete Analytics

Die meisten BI-Unternehmen wurden zwischen 2000 und 2010 gegründet und richten sich an Unternehmen, die Daten intern analysieren müssen. SaaS war noch nicht die vorherrschende Kraft wie heute, daher wurden diese Systeme so konzipiert, dass sie auf Servern installiert werden, die jedem Kunden gehören, und von einem Datenbankadministrator aus der IT-Abteilung verwaltet werden.

In „How to Select an Embedded Analytics Product“ schreibt der Autor Wayne Eckerson: „Die meisten BI-Tools wurden nicht für die Einbettung konzipiert; Es ist eine Herausforderung, ein eigenständiges, kommerzielles Produkt in ein Produkt umzuwandeln, das sich problemlos in Einzel- und Multi-Tenant-Umgebungen mit voller Wiedergabetreue integrieren lässt.“

Da die Anzahl der SaaS-Produkte, die jedes Unternehmen nutzt, explodiert, haben Analyseanbieter Schwierigkeiten, von einem serverorientierten Softwareprodukt zu einem Cloud-orientierten Produkt zu wechseln. Im Folgenden sind vier Hauptmethoden für den Vergleich zwischen eingebetteter Analyse und eingebetteter BI aufgeführt:

Die richtige Lösung wählen

Die richtige eingebettete Analyselösung hängt von mehreren Faktoren ab, aber unserer Erfahrung nach ist die erfolgreiche Lösung davon abhängig

• umfassen einen Multi-Tenant-Data-Lake, der speziell für Multi-Tenant-Analysen entwickelt wurde.
• ein intuitives Benutzererlebnis
• bereitgestellt und selbst gehostet werden, um die Datensicherheit zu maximieren
• verfügen über eine robuste API-Suite
• verfügen über vollständige White-Label-Funktionen
• Am wichtigsten ist es, SaaS-Benutzern die Möglichkeit zu geben, Daten gemäß ihren eigenen Geschäftsprozessen zu analysieren

Eingebettete Analyseanwendungen

Qrvey ist die einzige vollständig eingebettete Analyselösung für SaaS, die schnell eine moderne Analyseebene mit umfangreichen Funktionen hinzufügt, die für alle Arten von Benutzern einfach zu konfigurieren sind. Durch die Nutzung der Qrvey-Plattform zur Einbettung von Analysen in ihre Produkte können SaaS-Unternehmen einen größeren Mehrwert bieten, neue Einnahmequellen erschließen und eine größere Kundenbindung sicherstellen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen BI-Lösungen, die in der Regel die Integration zahlreicher separater Funktionen erfordern, bietet Qrvey eine vollständige End-to-End-Plattform ohne Code, die vollständig in den Cloud-Umgebungen unserer Kunden bereitgestellt wird, wodurch Zeit und Kosten für Entwicklung, Bereitstellung usw. gesenkt werden Wartung.

Es ist die beste eingebettete Analyseplattform, die speziell für Cloud-native Umgebungen entwickelt wurde und die beste Cloud-Technologie nutzt, um eine schnelle Bereitstellung von Self-Service-Analysen für alle Arten von Daten zu ermöglichen. Die Plattform von Qrvey schafft die kostengünstigste eingebettete Analyselösung auf dem Markt, angetrieben von einem Team mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Analysebranche. Qrvey wurde von Dresner Advisory Services als Leader anerkannt und bei G2 zum High Performer gewählt.

Der Prozess der Einbettung von Analysen

Im Folgenden wird der anfängliche Onboarding-Prozess für neue Kunden der Qrvey-Plattform beschrieben, auf denen AWS als Infrastrukturplattform läuft.

Installieren Sie die Qrvey-Software

1. Konfigurieren Sie AWS-Umgebungen
2. Installieren und konfigurieren Sie die Qrvey-Plattform auf AWS
3. Erstellen Sie Ihre erste Qrvey-Anwendung in Qrvey Composer, einer webbasierten Anwendung, mit der Datenanalysten Datensätze, Visualisierungen und Dashboards erstellen und verwalten und diese mit externen Benutzern teilen können.

Erstellen Sie eine neue Anwendung

Die Qrvey-Plattform bietet eine breite Palette von Funktionen, die in einer Qrvey-Anwendung verwendet werden können, darunter Webformulare, Datenverbindungen, Analysen und Automatisierung.

• Erstellen Sie eine Verbindung zu einer Datenquelle

• Erstellen Sie einen Datensatz

• Erstellen Sie ein Dashboard mit Diagrammen

• Veröffentlichen Sie die Anwendung

• Teilen Sie die Anwendung mit der Organisation

• Betten Sie die Qrvey-Anwendung in Ihre Hostanwendung ein

  
  

Qrvey wird in Ihrer AWS-Umgebung bereitgestellt, sodass Sie das Qrvey-System in Ihrer gewünschten AWS-Region und VPC halten können.

Lesen Sie mehr darüber , warum SaaS-Unternehmen Qrvey für eingebettete Analysen wählen .