Qu’est-ce que l’analyse multi-tenant ? L'analyse multi-tenant fait référence à un scénario dans lequel plusieurs utilisateurs ou groupes d'utilisateurs, également appelés « locataires », peuvent accéder et analyser en toute sécurité leurs propres données au sein d'un système d'analyse partagé ou d'une plate-forme SaaS. Le système est conçu pour garantir que les données de chaque locataire restent privées et séparées des autres. Pourquoi l'analyse multi-tenant est-elle importante pour le succès des entreprises SaaS ? est un outil puissant qui devient de plus en plus important pour les entreprises SaaS. Cette technologie permet à ces entreprises d'intégrer des capacités analytiques directement dans leurs applications, créant ainsi une expérience utilisateur transparente pour leurs clients. L'analyse multi-tenant Mais pourquoi est-ce si important ? La réponse réside dans la nature des activités SaaS. Ces sociétés servent souvent de nombreux clients, chacun disposant de son propre ensemble de données. Grâce à l'analyse multi-tenant, chaque client – ou locataire – peut analyser et extraire des informations précieuses à partir de ses propres données. Cela les aide à prendre des décisions éclairées, à optimiser leurs opérations et, en fin de compte, à tirer davantage de valeur du produit SaaS. De plus, l'analyse multi-tenant garantit également la confidentialité et la sécurité des données de chaque client. Même si tous les clients utilisent la même application, leurs données restent isolées et sécurisées des autres locataires. Ceci est crucial à une époque où les violations de données et les problèmes de confidentialité sont une priorité pour de nombreuses entreprises. Essentiellement, l'analyse multi-tenant permet aux entreprises SaaS d'offrir plus de valeur à leurs clients tout en garantissant la confidentialité et la sécurité de leurs données. Il s'agit d'une situation gagnant-gagnant qui est à l'origine du succès de nombreuses entreprises SaaS dans le paysage numérique actuel. Quels sont les avantages de l’analyse multi-tenant pour les utilisateurs de plateformes SaaS ? L'analyse multi-tenant, en tant que cas d'utilisation particulier de l'analyse intégrée, offre une large gamme d'avantages aux utilisateurs de plateformes SaaS. Création de rapports en libre-service Le principal avantage est qu’il permet des rapports en libre-service. Cela signifie que les utilisateurs peuvent générer leurs propres rapports, personnaliser leurs données et créer des visuels sans avoir besoin de faire appel au service informatique ou aux data scientists. Il permet aux utilisateurs d'accéder à leurs données et de les interpréter de la manière la plus adaptée à leurs besoins et préférences spécifiques. Création d'un ensemble de données personnalisé De plus, l’analyse multi-tenant facilite également la création d’ensembles de données personnalisés. Les utilisateurs peuvent s'appuyer sur une grande variété de sources de données, consolider ces données dans un seul ensemble de données, puis les analyser pour en tirer des informations significatives. Cette capacité à personnaliser des ensembles de données et à effectuer des analyses complexes améliore considérablement la valeur que les utilisateurs peuvent tirer de leurs plateformes SaaS. La flexibilité et l'évolutivité des fonctions d'analyse fournissent aux utilisateurs les outils dont ils ont besoin pour s'adapter à l'évolution des environnements et des défis commerciaux. Quels sont les avantages de l’analyse multi-tenant pour les équipes produit et d’ingénierie ? L'analyse multi-tenant est particulièrement bénéfique pour les équipes qui créent et maintiennent des plateformes SaaS. Voici pourquoi: : étant donné que tous les locataires utilisent les mêmes ressources, les coûts associés à la maintenance et à la mise à niveau du système sont partagés, ce qui entraîne des économies importantes. Rentabilité : l'architecture multi-tenant permet une mise à l'échelle facile. À mesure que de nouveaux locataires sont ajoutés, ils peuvent être hébergés dans le système existant sans avoir besoin de ressources ou d'infrastructures supplémentaires. Évolutivité : chaque locataire ayant accès à ses propres données, il peut effectuer une analyse approfondie et obtenir des informations précieuses. Ces informations peuvent les aider à prendre des décisions éclairées et à optimiser leurs opérations. Analyse des données et informations améliorées : Multi-Tenant Analytics permet des niveaux plus élevés de personnalisation. Chaque locataire peut adapter le système à ses besoins spécifiques sans affecter l'expérience utilisateur des autres. Une plus grande personnalisation : Malgré la nature partagée du système, les données de chaque locataire restent sécurisées et isolées des autres. Ceci est crucial dans le monde des affaires moderne, où les violations de données et les problèmes de confidentialité sont une priorité absolue. Sécurité améliorée des données Pour les équipes Produit et Ingénierie, l’analyse multi-tenant offre la possibilité d’innover et d’améliorer leurs offres. Ils peuvent utiliser les informations acquises grâce au système pour améliorer leur produit, répondre plus efficacement aux besoins de leurs clients et rester compétitifs sur le marché. L'intégration d'une solution clé en main comme Qrvey permet à ces équipes d'allouer leurs ressources plus efficacement, en se concentrant sur les domaines qui ajoutent le plus de valeur à leur produit. Pourquoi créer des analyses multi-locataires est incroyablement difficile Nous voyons des entreprises se heurter à ce problème à plusieurs reprises. Créer des analyses multi-locataires performantes, sécurisées et évolutives nécessite de surmonter des défis considérables en matière d'ingénierie des données et d'infrastructure qui repoussent les limites de la plupart des équipes logicielles. En termes simples, il s’agit d’un domaine pour lequel la plupart des équipes d’ingénierie sont formées. ANALYTIQUES SANS QRVEY (faites défiler vers le bas pour AVEC QRVEY) Assurer la sécurité des données des locataires Les plateformes d’analyse multi-tenant doivent isoler les données entre les différents clients. Cela implique de s'attaquer aux autorisations, aux contrôles d'accès et aux mécanismes de séparation stricts pour empêcher toute exposition au-delà des utilisateurs autorisés, en particulier à mesure que les volumes de données, les requêtes et la concurrence des utilisateurs augmentent au fil du temps. Les réglementations de conformité telles que le RGPD et la HIPAA compliquent encore davantage la gestion des données en raison des exigences d'audit et des considérations de souveraineté des données. C'est l'une des raisons pour lesquelles de nombreuses entreprises SaaS de soins de santé ont du mal à mettre en œuvre dans leur application et l'une des raisons les plus importantes pour lesquelles nous ne prenons en charge déployés ici chez Qrvey. des analyses de soins de santé que les logiciels cloud natifs Gestion des performances et de l'évolutivité Contrairement aux applications à locataire unique, le monde de se caractérise par des modèles de trafic imprévisibles et pointus. Cela se produit parce que les clients peuvent accéder eux-mêmes aux rapports et aux tableaux de bord, chacun ayant ses propres modèles d'utilisation et besoins. l'analyse multi-tenant Le défi crucial consiste ici à garantir que l’infrastructure de données sous-jacente puisse s’étendre efficacement pour répondre aux divers besoins des locataires et aux volumes de données. Pour y parvenir, diverses techniques avancées sont utilisées, telles que la mise en œuvre de microservices, l'orchestration de conteneurs et le déploiement de mécanismes d'auto-scaling. Cependant, l’un des développements les plus importants dans ce domaine est la technologie sans serveur. Cela présente une voie relativement nouvelle et innovante pour faire évoluer les processus et les systèmes. Il s’agit d’une avancée notable, étant donné que les logiciels d’analyse existants fonctionnaient généralement sur des serveurs coûteux, ce qui posait souvent des limites en termes d’évolutivité. Qrvey aide à résoudre ce défi en développant dès le début une technologie sans serveur. La solution de Qrvey n'a jamais impliqué d'achats ou de locations de serveurs, ce qui conduit à des clusters de calcul coûteux qui restent inactifs la majeure partie de la journée. Intégration de sources de données disparates Dans le monde complexe de l’analyse des données, les entreprises sont souvent confrontées au défi d’intégrer des sources de données diverses et souvent déconnectées. Même si la connexion à une base de données ou à un entrepôt unique peut suffire pour certaines applications, la réalité est que de nombreux cas d'utilisation d'analyses multi-locataires plus complexes reposent sur l'agrégation de différentes sources de données. Ces sources de données peuvent être aussi diverses que des bases de données en ligne, des solutions de stockage dans le cloud, des fichiers journaux ou même des flux de données provenant de capteurs de l'Internet des objets (IoT). Les entreprises seront généralement obligées de créer des pipelines distincts avec un ETL dédié pour chaque source de données. Compte tenu de la grande variété de ces sources, la tâche d’intégration des données peut devenir assez ardue. Cependant, le besoin d’informations et d’analyses complètes rend cette intégration essentielle. Les plateformes qui gèrent ces analyses multi-locataires doivent être équipées de pipelines flexibles et reproductibles. Qrvey résout ce défi en proposant un qui fonctionne avec tout type de données. Cette simplicité et cette consolidation des efforts de développement conduisent à une efficacité bien plus grande du côté de l'ingénierie, mais les utilisateurs finaux en bénéficient en fin de compte, car vous pouvez leur offrir une plus grande variété de données à analyser. pipeline de données unifié Mappage des rôles d'utilisateur avec l'accès aux données dans les environnements multi-locataires Dans les environnements où plusieurs clients accèdent à une application d'analyse partagée, la tâche consistant à lier les rôles et les autorisations des utilisateurs de l'application SaaS principale aux restrictions de données au niveau des lignes et des colonnes devient une entreprise complexe. Cette complexité est due à la surcharge accrue par rapport aux outils d’analyse autonomes. L'utilisation de couches sémantiques, qui constituent un élément crucial de , ajoute encore à cette complexité. Ces couches permettent la mise en œuvre de contrôles d’accès aux données détaillés, mais elles peuvent devenir assez complexes, notamment compte tenu des besoins de sécurité très dynamiques souvent présents dans ces environnements. l'analyse multi-tenant Ces besoins en matière de sécurité peuvent varier considérablement selon les différents locataires et peuvent évoluer rapidement au fil du temps, ce qui rend difficile le maintien d'une cartographie précise et efficace des rôles d'utilisateur par rapport à l'accès aux données. Malgré ces défis, il est essentiel de garantir que chaque utilisateur puisse accéder aux données dont il a besoin tout en empêchant tout accès non autorisé aux données sensibles. Qrvey inclut une couche sémantique native. Nous savons que vous ne pouvez pas réussir sans ce composant et que c'est toujours une tâche que les équipes de développement doivent créer et maintenir. Avec Qrvey, c'est inclus. Activation de la personnalisation spécifique au locataire dans l'analyse multi-locataires Dans le monde de l'analyse multi-tenant, certains éléments tels que les tableaux de bord ou les rapports principaux peuvent être standardisés pour tous les locataires. Cette standardisation est vitale pour maintenir la cohérence dans le processus d’analyse des données. Cependant, il est tout aussi important de permettre une personnalisation spécifique au locataire. La personnalisation spécifique au locataire peut inclure des éléments tels que des ensembles de données uniques, des visualisations et des métriques qui répondent aux besoins particuliers de chaque locataire. Cette approche empêche la création d'une interface rigide « taille unique », qui pourrait ne pas répondre pleinement aux exigences uniques de chaque locataire. Par conséquent, trouver un équilibre entre ces deux besoins concurrents – la standardisation de certains éléments et la personnalisation d’autres – est une tâche complexe, mais avec Qrvey, c’est non seulement possible, mais c’est aussi peut-être le plus grand avantage d’inclure une couche de gestion des données qui alimente jusqu'au niveau de l'utilisateur. la personnalisation. modèles de données Changeur de jeu. Les ingénieurs logiciels ne sont pas des ingénieurs de données Même si les équipes d'ingénierie logicielle sont des experts dans leur domaine, elles se retrouvent souvent dépourvues des compétences spécialisées nécessaires à la gestion . Ces compétences comprennent, sans toutefois s'y limiter, des analyses multi-locataires et des requêtes de gros volumes de données gérer les charges de travail analytiques simultanées mettre en œuvre des modèles de sécurité sophistiqués concevoir des moteurs de requêtes performants Ce manque d'expertise dans le domaine exacerbe la variété d'autres défis techniques que ces équipes peuvent rencontrer, créant ainsi un écart important. Les tâches de développement deviennent de plus en plus exigeantes à mesure que l'échelle des opérations augmente, la tâche consistant à migrer de manière transparente les données des locataires et à garantir des flux d'intégration fluides devient progressivement plus difficile. Cela nécessite une planification et une exécution minutieuses pour gérer le volume et la complexité des données tout en minimisant les perturbations pour les utilisateurs finaux. Migration des données et intégration : suivre l'activité analytique des locataires est une tâche exigeante. L'identification et la résolution des problèmes chez divers locataires nécessitent une solide compréhension de l'analyse des données. Ce processus implique également un nombre important de tâches opérationnelles. Cela nécessite un système robuste de surveillance et de dépannage. Surveillance et dépannage : garantir l’intégrité et la fonctionnalité des fonctionnalités dans diverses permutations de données locataires est une autre tâche essentielle mais exigeante. Cela nécessite la mise en œuvre de programmes de tests rigoureux et automatisés pour éviter des problèmes potentiels tels que des fuites de données ou des problèmes de contrôle d'accès. Ce niveau d'assurance qualité est essentiel pour maintenir la confiance et la fiabilité auprès des utilisateurs finaux. Tests et assurance qualité : Qrvey : une solution d'analyse multi-locataires spécialement conçue ANALYTIQUE AVEC QRVEY qui permet aux équipes de développement de créer et de fournir des analyses intégrées pour les applications SaaS, quels que soient la source de données, le type de données ou le cadre frontal. Qrvey est une solution clé en main qui utilise un pipeline de données unique pour ingérer, intégrer et analyser des données provenant de diverses sources. Qrvey propose une suite d'API et de widgets de visualisation pour créer des expériences d'analyse personnalisables pour les utilisateurs. Qrvey est une solution entièrement déployée Qrvey peut gérer divers défis et scénarios pour l'analyse multi-tenant, tels que des modèles de données personnalisés, , plusieurs sources de données et . Qrvey peut également améliorer les mesures des produits SaaS et réduire les coûts. des visualisations de données personnalisées le déploiement de contenu En fin de compte, nous sommes là pour faciliter le processus consistant à offrir de meilleures analyses et rapports aux équipes d'ingénierie. Laisse nous te montrer comment. Également publié . ici
