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 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 oder Dresner Wisdom of Crowds® von entscheidender Bedeutung sehr wichtig ist. Bedeutung eingebetteter Analysen Eine 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. eingebettete Analyselösung für SaaS 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 , 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. Qrvey Impexium in die Lage versetzte 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! , wenn Bedingungen erfüllt sind, und Workflows können ausgelöst werden, wenn Schwellenwerte überschritten werden. Die Automatisierung kann Benutzer benachrichtigen 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 , einschließlich aller Ihrer Regeln und Richtlinien. Integrieren Sie Analysen nahtlos in Ihre SaaS-Anwendung mit Single Sign-On. übernehmen im Idealfall Ihr Sicherheitsmodell 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 sind der richtige Weg. eingebettete White-Label-Analysen Die 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“. Dresner Wisdom of Crowds® 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 für eingebettete Analysen. die mandantenfähige Architektur 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 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. SaaS- Umsatz steigern 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. Monetarisierung von Analysen Paddle, ein Anbieter von Zahlungsinfrastruktur für SaaS-Unternehmen, mit 512 SaaS-Unternehmen durch und zeigte . führte eine Studie , 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 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. Qrvey Global K9 dabei geholfen hat, 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, 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. ohne 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 von Qrvey Teams die Analyse von Daten in Ihrer Cloud-Umgebung. die Gesundheitsanalyselösungen 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 herzustellen, einschließlich FHIR-konformer Patientenakten. Für umfassende Erkenntnisse müssen Sie Ihre Analyselösung muss vollständig mit den HL7 FHIR-Standards für Patientenakten kompatibel sein, damit sie in Analysetools für das Gesundheitswesen integriert werden kann. jeder Datenquelle mehrere Gesundheitsdatenquellen auf einem einzigen Dashboard analysieren. Durch die Analyse einer Vielzahl von Datenquellen können Sie , indem Sie 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 , indem sie beispielsweise Patienten identifizieren, bei denen das Risiko besteht, bestimmte Krankheiten zu entwickeln, und vorbeugende Maßnahmen ergreifen. Einblicke in die Leistung einer gesamten Praxis gewinnen. Entdecken Sie Patiententrends FHIR-Analysedaten , ihre Patienten individuell und proaktiv zu betreuen können Sie große Datenmengen untersuchen, um mithilfe umfassender Automatisierung Trends frühzeitig zu erkennen und die Studienausgaben in Echtzeit zu analysieren. , indem Sie Patientenfeedback in Echtzeit sammeln und die Ergebnisse analysieren, sobald die Daten eingehen. 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. Bei klinischen Studien Verbessern Sie die Qualität der Pflege Fördern Sie die evidenzbasierte Entscheidungsfindung, Gesundheitsorganisationen können Analysen auch nutzen, um . 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. die betriebliche Effizienz zu verbessern 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. Erkennen und verhindern Sie Betrug Analysen können es Gesundheitsdienstleistern auch ermöglichen 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. , Patientenergebnisse vorherzusagen Finanzanalyse Verwandeln Sie Ihre Finanzdaten mit in umsetzbare Erkenntnisse. Die Visualisierung von Finanzdaten erleichtert . Anstatt Zahlen und Tabellen zu entschlüsseln, bieten visuelle Darstellungen ein intuitiveres Verständnis von Finanztrends und -leistungen. Mit interaktiven Visualisierungen können Benutzer , die in herkömmlichen Tabellenformaten möglicherweise nicht sichtbar sind. Durch die direkte Einbettung interaktiver Analysen in Finanzplattformen können Sie und die Time-to-Value verkürzen. Finanzanalysesoftware das Verständnis und die Interpretation komplexer Datensätze Finanzdaten manipulieren und erkunden und so verborgene Erkenntnisse und Muster aufdecken Benutzern sofortigen Zugriff auf Analysen innerhalb vertrauter Systeme ermöglichen Finanzorganisationen berichten, dass sie zahlen, was eine große Chance für intelligentere Analysen zur 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. für jeden Dollar Verlust durch Betrug mehr als 4 US-Dollar für die Betrugsbekämpfung Aufdeckung potenzieller Betrugsfälle Mit der detaillierten Analyse großer Datenmengen können Sie . 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. Trends aufdecken und Anomalien finden Mit maximaler Datensicherheit können Teams , von einzelnen Datensätzen bis hin zur gesamten Finanzpraxisleistung, alles innerhalb Ihrer SaaS-Plattform. sensible Daten sicher analysieren Mit einer API-Schicht, die für eine schnelle Entwicklung ausgelegt ist, können Daten direkt von der Quelle in Ihre Softwarelösung für Finanzanalysten übertragen werden. helfen Ihnen, auf dem Laufenden zu bleiben und Ihre Prozesse im Einklang zu halten. zur Echtzeitanalyse Automatisierung und Alarmierung 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 . Verbessern Sie den Betrieb durch bessere Prozessplanung und -prognose. Logistikanalyselösungen, Einblicke zu gewinnen und aus dieser riesigen Menge an Informationen einen echten Mehrwert zu ziehen KI verändert das Gesicht von Supply-Chain-Analyseplattformen. KI und maschinelles Lernen können die Analyse großer Mengen historischer Daten automatisieren und ermöglichen. RFID-Daten können auch zur Optimierung der Regalfläche, zur dynamischen Preisgestaltung und zur Vermeidung von Fehlbeständen analysiert werden. Nutzen Sie die . Echtzeit-Einblicke sowie zukunftsorientierte Entscheidungen Lagerfläche optimal aus 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. Transportanalysen IT- und Cybersicherheitsanalyselösungen IT-Softwareanbieter sind der Klebstoff, der Unternehmen bei der Planung, Durchführung und dem Abschluss erfolgreicher digitaler Transformationen unterstützt. Laut dem von BetterCloud . Dies stellt einen Anstieg von 18 % gegenüber dem Vorjahr dar, obwohl 40 % der IT-Experten angaben, redundante SaaS-Anwendungen konsolidiert zu haben. Bericht 2023 State of SaaSOps nutzen Unternehmen mittlerweile durchschnittlich 130 Apps 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 weiter. IT-Analyselösungen 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 die Genauigkeit verbessern. Analysen von Echtzeitdaten können Cybersicherheitsplattformen Mit der explosionsartigen Verbreitung von SaaS-Apps steigen auch die IT-Kosten. Analytics kann Unternehmen mit den nötigen Erkenntnissen versorgen, um und sicherzustellen, dass die Ausgaben . Quantifizieren Sie außerdem den Geschäftswert der IT, um den ROI nachzuweisen. unnötige Kosten zu reduzieren optimiert werden Analysen können auch . wie die Behandlung von Vorfällen und prognostizieren Sie den zukünftigen Bedarf an IT-Ressourcen auf der Grundlage von Bedarfsprognosen. wichtige KPIs wie Systemreaktionszeit, Verfügbarkeit und Benutzerzufriedenheit liefern Optimieren Sie IT-Prozesse 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 , der die Sicherheit, die Zuordnung von Rollen und Berechtigungen sowie eine benutzerfreundliche API-Suite übernimmt, damit die Integration schnell erfolgt. mandantenfähigen Datensee 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: Traditionelle BI-Software Eingebettete Analyse Entwicklerfreundlichkeit Herkömmliche BI-Software umfasst nur Self-Service-Tools und eingebettete Dashboards. Es stellte dem Entwicklerpublikum nie die notwendigen Tools (Widgets, APIs, Sicherheitsoptionen usw.) zur Verfügung. Entwickler haben keine Möglichkeit, mandantenfähige Analysen zu erstellen, die Endbenutzeranpassungen ermöglichen. Von Grund auf für Entwickler entwickelt, mit einem API-First-Ansatz mit No-Code-Widgets, die einen echten Mehrwert in Bezug auf Zeit- und Kosteneinsparungen bieten. Kosten Herkömmliche BI-Systeme verkaufen Serverlizenzen und Benutzerlizenzen. Für SaaS-Anbieter ist es viel schwieriger, die Nutzung auf einer Plattform vorherzusagen, auf der sich mehr als 500 Kundenmandanten befinden. Eingebettete Analysen stimmen mit denen von SaaS-Anbietern überein, indem . Zu diesem Zweck ist eine unbegrenzte Anzahl von Benutzern die einzige Möglichkeit, eine eingebettete Analysefunktion zu skalieren. sie nach dem Wert abrechnen Die Architektur Herkömmliche BI-Software lässt sich besonders schwer in eine mandantenfähige SaaS-App einbetten. BI-Apps sind serverbasierte Systeme, die nie für die Skalierung mit Cloud-Plattformen wie AWS ohne kostspieliges Server-Clustering gedacht waren. Die eingebettete BI von Qrvey lässt sich in Ihrer AWS-Umgebung mit einer vollständigen Suite von Sicherheitstools und -funktionen bereitstellen, die mandantenfähige SaaS-Anwendungen unterstützen. Ihre Daten verlassen niemals Ihr Konto. Datenbereitschaft Die Anforderungen an die Datenaufnahme sind streng. Die meisten herkömmlichen BI können halbstrukturierte und unstrukturierte Daten nicht analysieren. Einige Tools erfordern die Installation und Wartung externer Datenquellen, was die Skalierbarkeitsentscheidungen zusätzlich komplexer und kostenintensiver macht. Analysieren Sie verschiedene Datentypen – SQL, NoSQL und unstrukturierte Datenquellen wie Formulare und Bilder. Qrvey ist außerdem ein mandantenfähiges Data Warehouse, das ausschließlich für SaaS-Anwendungen entwickelt wurde. 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 Konfigurieren Sie AWS-Umgebungen Installieren und konfigurieren Sie die Qrvey-Plattform auf AWS 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 Wenn Sie mehr über unsere eingebettete Analyselösung erfahren möchten oder sehen möchten, wie sie für Ihr Produkt funktionieren kann, kontaktieren Sie uns bitte für eine . kostenlose Demo Auch hier veröffentlicht.
