Wie benutzerdefinierte Datenmodelle die eingebettete Analyse der nächsten Generation vorantreiben

Eingebettete Analysen , die Integration von Berichts- und Datenvisualisierungsfunktionen in bestehende Softwareanwendungen, werden branchenübergreifend zu einer Anforderung. Es ermöglicht digitale Erlebnisse der nächsten Generation, die Benutzer begeistern und SaaS-Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Benutzerdefinierte Datenmodelle sind jedoch das Herzstück jedes leistungsstarken eingebetteten Analysefunktionssatzes.

Die Bereitstellung aussagekräftiger und maßgeschneiderter Analysen innerhalb von Anwendungen stellt jedoch besondere Herausforderungen bei der Datenmodellierung dar, insbesondere für Softwareanbieter mit unterschiedlichen Kundenstämmen.

In diesem Blogbeitrag wird der immense Wert benutzerdefinierter Datenmodelle für die Ermöglichung flexibler und dennoch konsistenter eingebetteter Analysen erläutert, die sowohl für Anbieter als auch für ihre Benutzer zahlreiche Vorteile bieten.

Was ist ein benutzerdefiniertes Datenmodell?

Ein benutzerdefiniertes Datenmodell ist eine abstrahierte, logische Darstellung der verschiedenen Datenstrukturen, Beziehungen und Semantiken, die erforderlich sind, um jeden Kunden oder Mieter mithilfe einer Anwendung zu bedienen.

Innerhalb mandantenfähiger Softwareplattformen sind benutzerdefinierte Datenmodelle:

• Reflektieren Sie einzelne Mandantenentitäten, Attribute, Metriken und Erkenntnisse

• Standardisieren und ordnen Sie unterschiedliche Datenquellen in einer integrierten Ansicht zu

• Steuern Sie mithilfe fein abgestimmter Sicherheitsrichtlinien, wie Benutzer mit Daten interagieren

  
  

Mit benutzerdefinierten Datenmodellen werden Mieteranalysen wirklich anpassbar, anstatt dass es eine einheitliche Lösung gibt.

Die Grenzen einheitlicher Datenmodelle

Diese Tools verfügen über vorgefertigte, generische Datenarchitekturen, die jeder einzelne Kunde an seine Bedürfnisse anpassen muss. Obwohl dies aufgrund seiner vermeintlichen Einfachheit und einfachen Implementierung verlockend klingt, ist es mit Kosten verbunden.

Beispielsweise greifen beliebte Lösungen wie Tableau und QuickSight , die für ihre internen Analysefunktionen bekannt sind, auf die Verwendung zentralisierter und standardisierter Schemata zurück, die erhebliche Einschränkungen mit sich bringen, wenn es darum geht, Benutzern die maßgeschneiderte Analyseerfahrung zu ermöglichen.

Diese Einschränkung wird deutlich, wenn Benutzer versuchen, verschiedene Datenquellen zusammenzuführen und zu integrieren. Aufgrund der Unflexibilität vordefinierter Datenmodelle stoßen diese Benutzer auf dem Weg dorthin auf erhebliche Hindernisse. Sie sind gezwungen, unterschiedliche und unterschiedliche Datentypen und Anwendungsfälle in eingeschränkte und streng definierte Vorlagen oder Frameworks zu zwingen. Dieser Akt des Übervorteilens kann oft zu ineffizienten und weniger optimalen Ergebnissen führen.

Ein weiterer Bereich, der von dieser mangelnden Flexibilität negativ beeinflusst wird, betrifft die Kernsysteme selbst – insbesondere die Funktionen im Zusammenhang mit Rollen und Berechtigungen. Diese wesentlichen Komponenten einer Analyseplattform sind häufig im Code des Systems verankert. Eine solche Starrheit bei der Rollendefinition und Berechtigungszuweisung kann organisatorische Arbeitsabläufe eher behindern als optimieren.

Einschränkungen des konventionellen Data Warehousing bei der Unterbringung mandantenfähiger, anpassbarer Datenmodelle

Die herkömmliche Data-Warehouse-Technologie, die das Rückgrat für eingebettete Analysen in Software-as-a-Service-Anwendungen (SaaS) bildet, weist häufig eine Reihe von Einschränkungen auf. Diese Systeme waren ursprünglich nicht für die Bewältigung der dynamischen und unterschiedlichen Anforderungen konzipiert, die in Umgebungen mit mehreren Mandanten auftreten, in denen jeder Mandant möglicherweise einzigartige Datenstrukturen und Anforderungen hat.

Starre Architektur

Ein Hauptproblem bei Legacy-Lösungen ist ihre inhärent starre Architektur. Dies führt oft zu einem unzusammenhängenden und fragmentierten Ansatz bei der Datenverwaltung, bei dem Daten in separaten Silos gespeichert werden, was es schwierig macht, einen ganzheitlichen Überblick über Kunden oder Mieter zu erhalten. Wenn Analysen in diese SaaS-Anwendungen eingebettet werden, stoßen sie daher aufgrund der unflexiblen Natur dieser Lagerlösungen auf erhebliche Anpassungsbarrieren.

Schwierige Wartung

Die Hürden nehmen immer weiter zu, da SaaS-Entwicklungsteams sich mit der immer komplexeren Anpassung von Speicherlösungen, ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden) und der Hardware-Infrastruktur auseinandersetzen müssen, um den spezifischen Analyseanforderungen der Produktteams gerecht zu werden. Sie müssen sich ohne große Anleitung durch das Labyrinth der Konfiguration navigieren, was zu einer erheblichen Steigerung der Komplexität und des Ressourcenaufwands führt.

Zu viele Versionen

Die Situation wird durch das Problem der „Versionswucherung“ noch verschärft. Da Data-Warehouse-Anbieter ihre Plattformen aktualisieren und verbessern, sind Kunden, die ältere Versionen verwenden, von diesen Fortschritten ausgeschlossen.

Sie müssen sich mit veralteten Systemen herumschlagen, die nicht mehr mit den sich entwickelnden Funktionalitäten neuerer Versionen kompatibel sind. Mangelnde Abwärtskompatibilität oder reibungslose Migrationspfade führen dazu, dass sie auf diesen veralteten Plattformen festsitzen und nicht in der Lage sind, die Innovationen und Verbesserungen neuerer Technologien zu nutzen.

Mangelnde Konzentration auf semantische Modelle

Ein weiterer entscheidender Mangel der traditionellen Lagertechnologie ist ihr vernachlässigbarer Fokus auf semantische Modellierung. Semantische Schichten ermöglichen das Hinzufügen von Geschäftskontext zu Rohdaten, sodass Benutzer auf intuitivere und sinnvollere Weise mit ihnen interagieren können.

Die meisten Legacy-Data-Warehouses bieten jedoch keine native Unterstützung für Funktionen der semantischen Ebene, die für die Implementierung einer differenzierten Zugriffskontrolle, die Gewährleistung der Datenverwaltung und die effektive Verwaltung von Metadaten unerlässlich sind.

Bei mandantenfähiger Software, bei der diese Aspekte für die Aufrechterhaltung der Individualität und Sicherheit der Datenumgebung jedes Mandanten von größter Bedeutung sind, ist das Fehlen solcher Funktionen ein erheblicher Mangel.

Infolgedessen stehen SaaS-Anbieter und ihre Kunden, die eingebettete Analysen benötigen, aufgrund der Unzulänglichkeiten dieser Altsysteme vor erheblichen Herausforderungen.

Die Notwendigkeit der benutzerdefinierten Datenmodellierung

Ohne benutzerdefinierte Datenmodelle können selbst die fortschrittlichsten Analysen keinen Mehrwert liefern, was dazu führt, dass Benutzer die Plattformen verlassen.

Glücklicherweise sind maßgeschneiderte Lösungen entstanden, die bestehende Einschränkungen überwinden und Folgendes kombinieren:

• Cloud-Elastizität und Skalierbarkeit

• Gemeinsame Metadatenkataloge

• Datensicherheitskontrollen auf Mandanten- und Benutzerebene

• Integrierte Governance-Leitplanken

• Automatisierungen optimieren den Zugriff

• Flexible Bereitstellungsmodelle

  
  

Zusammen ermöglichen diese Funktionen maßgeschneiderte Analysen, die auf die Bedürfnisse der Kunden abgestimmt sind – in jeder Größenordnung.

Qrvey: Die einzige vollständige eingebettete Analyselösung

Qrvey macht SaaS-Anbietern und Mietern die benutzerdefinierte Self-Service-Datenmodellierung durch integrierte Komponenten einer umfassenden Plattform zugänglich.

Wir bei Qrvey wissen, dass Sie keine starke Analysefunktion haben können, ohne zuvor in die Datenschicht zu investieren. Dies ist einer der Hauptgründe , warum Kunden sich für Qrvey gegenüber der Konkurrenz entscheiden .

Mandantenfähiger Data Lake

Qrvey konsolidiert vielfältige Daten in einem leistungsstarken, mandantenfähigen Datensee . Es verarbeitet eine Vielzahl strukturierter, halbstrukturierter und unstrukturierter Daten, einschließlich Streaming- und Batch-Daten in jedem Volumen.

Die Plattform von Qrvey umfasst Sicherheitsfunktionen auch auf Mandanten-, Benutzer- und Zeilen-/Spaltenebene, um sicherzustellen, dass die Plattform jedes Sicherheitsframework unterstützt, das eine SaaS-Plattform implementiert.

Mieter greifen über isolierte Rollen sicher auf gemeinsame Daten zu. Echtzeittransparenz und direkte Interkonnektivität bewahren die Datenintegrität ohne Bewegung, wenn Qrvey in Cloud-Umgebungen wie AWS VPCs bereitgestellt wird.

Cloud-native Architektur

Die serverlose Softwareentwicklung und die verbrauchsbasierte Bereitstellung optimieren die Kosten und sind gleichzeitig unbegrenzt skalierbar. Intuitive Cloud-Dienste reduzieren den Betriebsaufwand.

Bei der alten Art der Servereinrichtung geben Entwickler am Ende Geld für das System aus, auch wenn niemand ihre Apps nutzt. Dies kann zu Geldverschwendung führen, insbesondere wenn die Anzahl der Personen, die die App nutzen, stark schwankt. Bei Serverless müssen Entwickler jedoch nur für die Zeit bezahlen, in der die Funktionen ihrer App tatsächlich ausgeführt werden.

Herkömmliche BI-Softwareanbieter arbeiten mit diesem serverbasierten Modell, das starre Datenmodelle mit teuren und verschwenderischen Hosting-Kosten kombiniert.

Orchestrierungsautomatisierung

Qrvey automatisiert die Orchestrierung benutzerdefinierter Modelle, Datenintegration, Transformation und Lebenszyklusverwaltung. Qrvey nutzt ML für die automatische Datenprofilerstellung bei der Aufnahme, um den Prozess des Datenverständnisses zu vereinfachen.

Darüber hinaus bietet Qrvey die umfassendste Workflow-Automatisierungslösung unter den Anbietern eingebetteter Analysesoftware. Als einbettbare Komponente können SaaS-Benutzer eine auf ihre Anforderungen zugeschnittene Kundenautomatisierung erstellen und dabei dieselben benutzerdefinierten Datenmodelle verwenden, die für Analysen und Berichte verwendet werden.

Eingebettetes Datenmanagement

Unternehmen nutzen benutzerdefinierte Datenmodelle auf unterschiedliche Weise, aber viele Qrvey-Kunden bieten die Erstellung benutzerdefinierter Datensätze innerhalb jedes Mandanten auf einer SaaS-Plattform an. Als einbettbares Widget oder mithilfe der Plattform-APIs können Produktführer Benutzern ermöglichen, die gewünschten spezifischen Datenpunkte auszuwählen und im Handumdrehen benutzerdefinierte Datensätze zur Verwendung mit bestimmten Berichten zu erstellen.

Mit Qrvey können SaaS-Anbieter ihre wiederkehrenden Analyseeinnahmen problemlos steigern und gleichzeitig Benutzer mit auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Modellen begeistern – ohne Infrastruktur oder Modellierungskomplexität.

Die Kernkompetenz, die den Erfolg vorantreibt

Ältere Lösungen konnten keine benutzerdefinierten Datenmodellierungsfunktionen bereitstellen, was die mandantenfähige Analyse lahmlegte. Qrvey hat diese Einschränkungen durch Cloud-Agilität, Automatisierung und speziell entwickelte Funktionen überwunden, die mit einem umfassenden Verständnis der Herausforderungen der SaaS-Plattformentwicklung einhergehen.

Da eingebettete Erkenntnisse branchenübergreifend Arbeitsabläufe durchdringen, erschließt die Flexibilität benutzerdefinierter Datenmodelle ein enormes Potenzial für Anbieter und Benutzer, die durch analysegestützte Anwendungen einen differenzierten Mehrwert suchen.

Durch zugängliche, sichere und skalierbare benutzerdefinierte Modellierung bereitet Qrvey diese neue Ära der eingebetteten Multi-Tenant-Analyse mit unendlichem Potenzial vor.

Beginnen Sie mit eingebetteten Analysen, die für SaaS entwickelt wurden

Überzeugen Sie sich selbst, wie Qrvey die Anforderungen an die benutzerdefinierte Datenmodellierung eingebetteter Analysen erfüllt, die bei früheren Plattformen nicht vorhanden waren.

Fordern Sie eine Demo an , die auf Ihre mandantenfähigen Analyseanforderungen zugeschnitten ist.