, c'est-à-dire l'intégration de capacités de reporting et de visualisation de données dans les applications logicielles existantes, devient une exigence dans tous les secteurs. Il alimente les expériences numériques de nouvelle génération qui ravissent les utilisateurs et offrent une différenciation concurrentielle aux entreprises SaaS, mais les modèles de données personnalisés sont au cœur de tout ensemble de fonctionnalités d'analyse intégrées solides. L'analyse intégrée Cependant, la fourniture d'analyses percutantes et personnalisées au sein des applications présente des défis uniques en matière de modélisation des données, en particulier pour les fournisseurs de logiciels ayant une clientèle diversifiée. Cet article de blog explique l'immense valeur des modèles de données personnalisés pour permettre des analyses intégrées flexibles mais cohérentes, ouvrant ainsi une multitude d'avantages à la fois aux fournisseurs et à leurs utilisateurs. Qu'est-ce qu'un modèle de données personnalisé ? Un modèle de données personnalisé est une représentation abstraite et logique des diverses structures de données, relations et sémantiques requises pour servir chaque client ou locataire utilisant une application. Au sein des plateformes logicielles multi-tenant, des modèles de données personnalisés : Refléter les entités locataires individuelles, les attributs, les mesures et les besoins en informations Standardisez et mappez des sources de données disparates dans une vue intégrée Gouvernez la manière dont les utilisateurs interagissent avec les données grâce à des politiques de sécurité précises Avec des modèles de données personnalisés, l’analyse des locataires devient véritablement personnalisable au lieu d’être unique. Les limites des modèles de données universels Ces outils sont livrés avec des architectures de données génériques prêtes à l'emploi que chaque client doit adapter pour répondre à ses besoins. Bien que cela puisse paraître attrayant en raison de sa simplicité et de sa facilité de mise en œuvre, cela a un coût. Par exemple, des solutions populaires telles que et , réputées pour leurs capacités d'analyse interne, ont recours à des schémas centralisés et standardisés qui imposent de sévères restrictions lorsqu'il s'agit de permettre aux utilisateurs d'adapter leur expérience d'analyse. Tableau QuickSight Cette restriction devient apparente lorsque les utilisateurs tentent de fusionner et d'intégrer un assortiment de sources de données. En raison de la nature rigide des modèles de données prédéfinis, ces utilisateurs se heurtent à des obstacles importants en cours de route. Ils sont obligés de forcer des types de données et des cas d’utilisation divers et distincts dans des modèles ou des cadres contraints et rigidement définis. Cet acte de chausse-pied peut souvent conduire à des résultats inefficaces et moins optimaux. Un autre domaine affecté négativement par ce manque de flexibilité concerne les systèmes centraux eux-mêmes, en particulier les fonctions liées aux rôles et aux autorisations. Ces composants essentiels d'une plateforme d'analyse sont souvent ancrés dans le code du système. Une telle rigidité dans la définition des rôles et l’attribution des autorisations peut étouffer les flux de travail organisationnels plutôt que de les rationaliser. Limites de l'entreposage de données conventionnel pour s'adapter à des modèles de données multi-locataires et personnalisables La technologie traditionnelle d'entrepôt de données, qui constitue l'épine dorsale de l'analyse intégrée dans les applications SaaS (Software as a Service), présente souvent de nombreuses limitations. Ces systèmes n'ont pas été conçus à l'origine pour répondre aux besoins dynamiques et variés qui surviennent dans les environnements multi-locataires où chaque locataire peut avoir des structures de données et des exigences uniques. Architecture rigide L’un des principaux problèmes des solutions existantes est leur architecture intrinsèquement rigide. Cela se traduit souvent par une approche décousue et compartimentée de la gestion des données, dans laquelle les données sont stockées dans des silos séparés, ce qui rend difficile l'obtention d'une vue globale de l'ensemble des clients ou des locataires. Par conséquent, lorsque les analyses sont intégrées à ces applications SaaS, elles se heurtent à d’importants obstacles en matière de personnalisation en raison de la nature rigide de ces solutions d’entrepôt. Entretien difficile Les obstacles continuent de s'accumuler alors que les équipes d'ingénierie SaaS sont aux prises avec les complexités croissantes de l'adaptation des solutions de stockage, des processus ETL (Extract, Transform, Load) et de l'infrastructure matérielle pour répondre aux exigences analytiques spécifiques des équipes produit. Ils doivent naviguer dans le labyrinthe de la configuration sans beaucoup de conseils, ce qui entraîne une amplification significative de la complexité et de l'engagement des ressources. Trop de versions La question de la « prolifération des versions » aggrave encore la situation. À mesure que les fournisseurs d’entrepôts de données mettent à jour et améliorent leurs plates-formes, les clients utilisant des versions plus anciennes se retrouvent exclus de ces avancées. Ils se retrouvent confrontés à des systèmes obsolètes qui ne correspondent plus aux fonctionnalités évolutives fournies par les versions plus récentes. Le manque de compatibilité ascendante ou de voies de migration fluides signifie qu’ils se retrouvent bloqués sur ces plates-formes obsolètes, incapables de tirer parti de l’innovation et des améliorations offertes par les technologies les plus récentes. Manque de concentration sur les modèles sémantiques Une autre lacune critique de la technologie d’entrepôt traditionnelle est l’importance négligeable qu’elle accorde à la modélisation sémantique. Les couches sémantiques permettent d'ajouter du contexte métier aux données brutes, permettant aux utilisateurs d'interagir avec elles de manière plus intuitive et plus significative. Cependant, la plupart des entrepôts de données existants n'incluent pas de prise en charge native des capacités de couche sémantique, qui sont essentielles pour mettre en œuvre un contrôle d'accès précis, garantir la gouvernance des données et gérer efficacement les métadonnées. Pour les logiciels multi-tenant, où ces aspects sont primordiaux pour maintenir l'individualité et la sécurité de l'environnement de données de chaque locataire, l'absence de telles fonctionnalités constitue une lacune importante. En conséquence, les fournisseurs SaaS et leurs clients ayant besoin d’analyses intégrées sont confrontés à des défis considérables en raison des lacunes de ces systèmes existants. L’impératif de la modélisation de données personnalisée Sans modèles de données personnalisés, même les analyses les plus avancées ne parviennent pas à générer de la valeur, ce qui conduit les utilisateurs à abandonner les plateformes. Heureusement, des solutions spécialement conçues pour surmonter les limitations existantes ont vu le jour, combinant : Élasticité et évolutivité du cloud Catalogues de métadonnées partagés Contrôles de sécurité des données au niveau du locataire et de l'utilisateur Garde-fous de gouvernance intégrée Automatisations rationalisant l'accès Modèles de déploiement flexibles Ensemble, ces fonctionnalités permettent des analyses personnalisées alignées sur les besoins des clients, à n'importe quelle échelle. Qrvey : la seule solution d'analyse intégrée complète Qrvey rend la modélisation de données personnalisée en libre-service accessible aux fournisseurs et locataires SaaS via des composants intégrés d'une plate-forme complète. Chez Qrvey, nous savons que vous ne pouvez pas disposer d'une fonctionnalité analytique puissante sans investir d'abord dans la couche de données. C'est l'une des principales raisons plutôt que la concurrence. pour lesquelles les clients choisissent Qrvey Lac de données multi-locataires Qrvey consolide diverses données dans un hautes performances. Il gère une immense variété de données structurées, semi-structurées et non structurées, y compris des données en streaming et par lots, quel que soit le volume. lac de données multi-locataires La plate-forme de Qrvey comprend également des fonctionnalités de sécurité au niveau du locataire, de l'utilisateur et des lignes/colonnes pour garantir que la plate-forme prend en charge tout cadre de sécurité implémenté par une plate-forme SaaS. Les locataires accèdent aux données partagées en toute sécurité via des rôles isolés. La visibilité en temps réel et l'interconnectivité directe préservent l'intégrité des données sans mouvement lorsque Qrvey est déployé dans des environnements cloud tels que les VPC AWS. Architecture cloud native et le déploiement basé sur la consommation optimisent les coûts tout en évoluant à l'infini. Les services cloud intuitifs réduisent les frais opérationnels. Le développement de logiciels sans serveur Avec l'ancienne méthode de configuration des serveurs, les développeurs finissent par dépenser de l'argent sur le système même si personne n'utilise leurs applications. Cela peut gaspiller de l’argent, surtout lorsque le nombre de personnes utilisant l’application augmente et diminue considérablement. Mais avec Serverless, les développeurs ne doivent payer que pour le temps d'exécution des fonctionnalités de leur application. Les fournisseurs de logiciels de BI traditionnels opèrent selon ce modèle basé sur serveur qui combine des modèles de données rigides avec des coûts d'hébergement coûteux et inutiles. Automatisation de l'orchestration Qrvey automatise l'orchestration des modèles personnalisés, l'intégration des données, la transformation et la gestion du cycle de vie. Qrvey exploite le ML pour le profilage automatique des données lors de l'ingestion afin de simplifier le processus de compréhension des données. De plus, Qrvey inclut la solution d'automatisation des flux de travail la plus complète parmi les fournisseurs de logiciels d'analyse embarqués. En tant que composant intégrable, les utilisateurs SaaS peuvent créer une automatisation client spécifique à leurs besoins en utilisant les mêmes modèles de données personnalisés utilisés pour l'analyse et le reporting. Gestion des données embarquées Les entreprises utilisent des modèles de données personnalisés de différentes manières, mais de nombreux clients de Qrvey proposent la création d'ensembles de données personnalisés au sein de chaque locataire sur une plateforme SaaS. En tant que widget intégrable ou en utilisant les API de la plateforme, les chefs de produit peuvent permettre aux utilisateurs de sélectionner les points de données spécifiques qu'ils souhaitent et de créer des ensembles de données personnalisés à la volée à utiliser avec des rapports spécifiques. Avec Qrvey, les fournisseurs SaaS augmentent facilement leurs revenus analytiques récurrents tout en ravissant les utilisateurs avec des modèles adaptés à leurs besoins… sans complexité d'infrastructure ni de modélisation. La compétence de base, moteur du succès Les solutions existantes n'ont pas réussi à fournir des capacités de modélisation de données personnalisées, ce qui a paralysé les analyses multi-locataires. Qrvey a surmonté ces limitations grâce à l'agilité du cloud, à l'automatisation et à des fonctionnalités spécialement conçues qui s'accompagnent d'une compréhension approfondie des défis du développement de plates-formes SaaS. Alors que les informations intégrées imprègnent les flux de travail dans tous les secteurs, la flexibilité des modèles de données personnalisés ouvre un immense potentiel aux fournisseurs et aux utilisateurs qui recherchent une valeur différenciée via des applications basées sur l'analyse. Grâce à une modélisation personnalisée accessible, sécurisée et évolutive, Qrvey est le pionnier de cette nouvelle ère d'analyse intégrée multi-tenant au potentiel infini. Démarrez avec l'analyse intégrée conçue pour le SaaS Voyez par vous-même comment Qrvey répond à l'impératif de modélisation de données personnalisées d'analyse intégrée manqué par les plates-formes précédentes. adaptée à vos besoins d’analyse multi-tenant. Demandez une démo Également publié . ici
