कस्टम डेटा मॉडल अगली पीढ़ी के एंबेडेड एनालिटिक्स को कैसे चलाते हैं

एंबेडेड एनालिटिक्स , मौजूदा सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों में रिपोर्टिंग और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन क्षमताओं का एकीकरण, सभी उद्योगों में एक आवश्यकता बनती जा रही है। यह अगली पीढ़ी के डिजिटल अनुभवों को शक्ति प्रदान करता है जो उपयोगकर्ताओं को प्रसन्न करता है और SaaS कंपनियों के लिए प्रतिस्पर्धी भेदभाव प्रदान करता है, लेकिन कस्टम डेटा मॉडल किसी भी मजबूत एम्बेडेड एनालिटिक्स फीचर सेट के केंद्र में होते हैं।

हालाँकि, अनुप्रयोगों के भीतर प्रभावशाली और अनुरूप विश्लेषण प्रदान करना अद्वितीय डेटा मॉडलिंग चुनौतियों का परिचय देता है, विशेष रूप से विविध ग्राहक आधार वाले सॉफ़्टवेयर विक्रेताओं के लिए।

यह ब्लॉग पोस्ट लचीले लेकिन सुसंगत एम्बेडेड एनालिटिक्स को सक्षम करने, प्रदाताओं और उनके उपयोगकर्ताओं दोनों के लिए कई लाभों को अनलॉक करने में कस्टम डेटा मॉडल के विशाल मूल्य की व्याख्या करता है।

कस्टम डेटा मॉडल क्या है?

एक कस्टम डेटा मॉडल एक एप्लिकेशन का उपयोग करके प्रत्येक ग्राहक या किरायेदार को सेवा देने के लिए आवश्यक विविध डेटा संरचनाओं, रिश्तों और शब्दार्थ का एक सारगर्भित, तार्किक प्रतिनिधित्व है।

बहु-किरायेदार सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म के भीतर, कस्टम डेटा मॉडल:

• व्यक्तिगत किरायेदार संस्थाओं, विशेषताओं, मेट्रिक्स और अंतर्दृष्टि आवश्यकताओं को प्रतिबिंबित करें

• अलग-अलग डेटा स्रोतों को एक एकीकृत दृश्य में मानकीकृत और मैप करें

• सुव्यवस्थित सुरक्षा नीतियों के माध्यम से नियंत्रित करें कि उपयोगकर्ता डेटा के साथ कैसे इंटरैक्ट करते हैं

  
  

कस्टम डेटा मॉडल के साथ, टैनेंट एनालिटिक्स एक-आकार-फिट-कोई नहीं के बजाय वास्तव में अनुकूलन योग्य हो जाता है।

एक आकार-सभी के लिए उपयुक्त डेटा मॉडल की सीमाएँ

ये उपकरण तैयार, सामान्य डेटा आर्किटेक्चर के साथ आते हैं जिन्हें प्रत्येक ग्राहक को अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप अनुकूलित करना आवश्यक होता है। हालाँकि यह अपनी कथित सरलता और कार्यान्वयन में आसानी के कारण आकर्षक लग सकता है, लेकिन इसकी कीमत चुकानी पड़ती है।

उदाहरण के लिए, टेबल्यू और क्विकसाइट जैसे लोकप्रिय समाधान, जो अपनी आंतरिक विश्लेषण क्षमताओं के लिए प्रसिद्ध हैं, केंद्रीकृत और मानकीकृत स्कीमा को नियोजित करने का सहारा लेते हैं जो उपयोगकर्ताओं को अपने विश्लेषण अनुभव को अनुकूलित करने में सक्षम बनाने के लिए गंभीर प्रतिबंध लगाते हैं।

यह प्रतिबंध तब स्पष्ट हो जाता है जब उपयोगकर्ता विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोतों को मर्ज और एकीकृत करने का प्रयास करते हैं। पूर्वनिर्धारित डेटा मॉडल की अनम्य प्रकृति के कारण, इन उपयोगकर्ताओं को रास्ते में महत्वपूर्ण बाधाओं का सामना करना पड़ता है। वे विविध और विशिष्ट डेटा प्रकारों को बाध्य करने और मामलों को सीमित और कठोरता से परिभाषित टेम्पलेट्स या ढांचे में उपयोग करने के लिए मजबूर हैं। जूता-हॉर्निंग का यह कार्य अक्सर अकुशल और कम इष्टतम परिणामों का कारण बन सकता है।

लचीलेपन की इस कमी से नकारात्मक रूप से प्रभावित एक अन्य क्षेत्र में मुख्य सिस्टम स्वयं शामिल हैं - विशेष रूप से भूमिकाओं और अनुमतियों से संबंधित कार्य। एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म के ये आवश्यक घटक अक्सर सिस्टम के कोड में शामिल होते हैं। भूमिका परिभाषा और अनुमति आवंटन में ऐसी कठोरता संगठनात्मक वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करने के बजाय उन्हें बाधित कर सकती है।

बहु-किरायेदार, अनुकूलन योग्य डेटा मॉडल को समायोजित करने में पारंपरिक डेटा वेयरहाउसिंग की सीमाएं

पारंपरिक डेटा वेयरहाउस तकनीक, जो एक सेवा (सास) अनुप्रयोगों के रूप में सॉफ़्टवेयर के भीतर एम्बेडेड एनालिटिक्स के लिए रीढ़ की हड्डी बनाती है, अक्सर कई सीमाएं प्रस्तुत करती है। ये सिस्टम मूल रूप से बहु-किरायेदार वातावरण में उत्पन्न होने वाली गतिशील और विविध आवश्यकताओं को संभालने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे, जहां प्रत्येक किरायेदार के पास अद्वितीय डेटा संरचनाएं और आवश्यकताएं हो सकती हैं।

कठोर वास्तुकला

विरासती समाधानों के साथ एक प्रमुख समस्या उनकी स्वाभाविक रूप से कठोर वास्तुकला है। इसका परिणाम अक्सर डेटा प्रबंधन के लिए एक असंबद्ध और विभाजित दृष्टिकोण होता है, जहां डेटा को अलग-अलग साइलो में संग्रहीत किया जाता है, जिससे ग्राहकों या किरायेदारों के बीच समग्र दृष्टिकोण प्राप्त करना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। नतीजतन, जब एनालिटिक्स को इन SaaS अनुप्रयोगों में एम्बेड किया जाता है, तो इन वेयरहाउस समाधानों की अनम्य प्रकृति के कारण उन्हें पर्याप्त अनुकूलन बाधाओं का सामना करना पड़ता है।

कठिन रखरखाव

बाधाएँ बढ़ती जा रही हैं क्योंकि SaaS इंजीनियरिंग टीमें उत्पाद टीमों की विशिष्ट विश्लेषणात्मक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए भंडारण समाधान, ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) प्रक्रियाओं और हार्डवेयर बुनियादी ढांचे की बढ़ती जटिलताओं से जूझ रही हैं। उन्हें बिना अधिक मार्गदर्शन के कॉन्फ़िगरेशन की भूलभुलैया से गुजरना होगा, जिससे जटिलता और संसाधन प्रतिबद्धता में महत्वपूर्ण वृद्धि होगी।

बहुत सारे संस्करण

"संस्करण फैलाव" का मुद्दा स्थिति को और भी बदतर बना रहा है। जैसे-जैसे डेटा वेयरहाउस प्रदाता अपने प्लेटफ़ॉर्म को अपडेट और बेहतर बनाते हैं, पुराने संस्करणों का उपयोग करने वाले ग्राहक खुद को इन प्रगतियों से वंचित पाते हैं।

वे पुरानी प्रणालियों से निपट रहे हैं जो अब नई रिलीज़ द्वारा प्रदान की गई विकसित कार्यक्षमताओं के साथ संरेखित नहीं हैं। पिछड़ी अनुकूलता या सहज प्रवास पथ की कमी का मतलब है कि वे इन पुराने प्लेटफार्मों पर फंसे हुए हैं, नई प्रौद्योगिकियों द्वारा पेश किए गए नवाचार और संवर्द्धन का लाभ उठाने में असमर्थ हैं।

सिमेंटिक मॉडल पर फोकस का अभाव

पारंपरिक वेयरहाउस तकनीक की एक और महत्वपूर्ण कमी सिमेंटिक मॉडलिंग पर इसका नगण्य फोकस है। सिमेंटिक परतें कच्चे डेटा में व्यावसायिक संदर्भ जोड़ने की अनुमति देती हैं, जिससे उपयोगकर्ता अधिक सहज और सार्थक तरीके से इसके साथ बातचीत कर सकते हैं।

हालाँकि, अधिकांश विरासत डेटा वेयरहाउस में सिमेंटिक लेयर क्षमताओं के लिए मूल समर्थन शामिल नहीं है, जो कि सूक्ष्म पहुंच नियंत्रण को लागू करने, डेटा प्रशासन सुनिश्चित करने और मेटाडेटा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने के लिए आवश्यक हैं।

बहु-किरायेदार सॉफ़्टवेयर के लिए, जहां ये पहलू प्रत्येक किरायेदार के डेटा वातावरण की वैयक्तिकता और सुरक्षा को बनाए रखने में सर्वोपरि हैं, ऐसी सुविधाओं की अनुपस्थिति एक बड़ी कमी है।

परिणामस्वरूप, एम्बेडेड एनालिटिक्स की आवश्यकता वाले SaaS प्रदाताओं और उनके ग्राहकों को इन विरासत प्रणालियों की कमियों के कारण काफी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है।

कस्टम डेटा मॉडलिंग अनिवार्य

कस्टम डेटा मॉडल के बिना, यहां तक कि सबसे उन्नत एनालिटिक्स भी मूल्य प्रदान करने में विफल रहता है, जिससे उपयोगकर्ताओं को प्लेटफ़ॉर्म छोड़ना पड़ता है।

सौभाग्य से, विरासत की सीमाओं को पार करते हुए उद्देश्य-निर्मित समाधान सामने आए हैं, जिनमें शामिल हैं:

• बादल की लोच और मापनीयता

• साझा मेटाडेटा कैटलॉग

• किरायेदार-स्तर और उपयोगकर्ता-स्तर डेटा सुरक्षा नियंत्रण

• एकीकृत शासन रेलिंग

• स्वचालन पहुंच को सुव्यवस्थित कर रहा है

• लचीले परिनियोजन मॉडल

  
  

साथ में, ये क्षमताएं किसी भी पैमाने पर ग्राहकों की जरूरतों के अनुरूप अनुरूप विश्लेषण को सशक्त बनाती हैं।

Qrvey: एकमात्र पूर्ण एंबेडेड एनालिटिक्स समाधान

Qrvey एक व्यापक प्लेटफ़ॉर्म के एकीकृत घटकों के माध्यम से SaaS प्रदाताओं और किरायेदारों के लिए स्व-सेवा कस्टम डेटा मॉडलिंग को सुलभ बनाता है।

Qrvey में, हम जानते हैं कि डेटा स्तर में निवेश किए बिना आपके पास एक मजबूत विश्लेषणात्मक सुविधा नहीं हो सकती है। यह प्राथमिक कारणों में से एक है कि ग्राहक प्रतिस्पर्धा के मुकाबले Qrvey को क्यों चुनते हैं ।

मल्टी-टेनेंट डेटा लेक

Qrvey विविध डेटा को एक उच्च-प्रदर्शन बहु-किरायेदार डेटा लेक में समेकित करता है। यह किसी भी मात्रा में स्ट्रीमिंग और बैच डेटा सहित संरचित, अर्ध-संरचित और असंरचित डेटा की विशाल किस्मों को संभालता है।

Qrvey के प्लेटफ़ॉर्म में किरायेदार, उपयोगकर्ता और पंक्ति/स्तंभ स्तर पर सुरक्षा सुविधाएँ शामिल हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्लेटफ़ॉर्म SaaS प्लेटफ़ॉर्म द्वारा लागू किसी भी सुरक्षा ढांचे का समर्थन करता है।

किरायेदार अलग-अलग भूमिकाओं के माध्यम से साझा किए गए डेटा तक सुरक्षित रूप से पहुंचते हैं। वास्तविक समय दृश्यता और प्रत्यक्ष इंटरकनेक्टिविटी बिना किसी हलचल के डेटा अखंडता को संरक्षित करती है क्योंकि Qrvey को AWS VPCs जैसे क्लाउड वातावरण में तैनात किया जाता है।

क्लाउड-नेटिव आर्किटेक्चर

सर्वर रहित सॉफ़्टवेयर विकास , उपभोग-आधारित परिनियोजन असीमित स्केलिंग करते हुए लागत को अनुकूलित करता है। सहज क्लाउड सेवाएँ परिचालन ओवरहेड्स को कम करती हैं।

सर्वर स्थापित करने के पुराने तरीके में, डेवलपर्स सिस्टम पर पैसा खर्च करते हैं, भले ही कोई भी उनके ऐप का उपयोग नहीं कर रहा हो। इससे नकदी की बर्बादी हो सकती है, खासकर तब जब ऐप का उपयोग करने वाले लोगों की संख्या बहुत ऊपर-नीचे होती रहती है। लेकिन सर्वरलेस के साथ, डेवलपर्स को केवल उस समय के लिए भुगतान करना होगा जब उनके ऐप की सुविधाएं वास्तव में चल रही हों।

पारंपरिक बीआई सॉफ़्टवेयर विक्रेता इस सर्वर-आधारित मॉडल में काम करते हैं जो कठोर डेटा मॉडल को महंगी और बेकार होस्टिंग लागत के साथ जोड़ता है।

आर्केस्ट्रा स्वचालन

Qrvey ऑर्केस्ट्रेटिंग कस्टम मॉडल, डेटा एकीकरण, परिवर्तन और जीवनचक्र प्रबंधन को स्वचालित करता है। Qrvey डेटा को समझने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए अंतर्ग्रहण पर स्वचालित डेटा प्रोफाइलिंग के लिए ML का लाभ उठाता है।

इसके अतिरिक्त, Qrvey में एम्बेडेड एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं के बीच सबसे व्यापक वर्कफ़्लो स्वचालन समाधान शामिल है। एक एम्बेड करने योग्य घटक के रूप में, SaaS उपयोगकर्ता एनालिटिक्स और रिपोर्टिंग के लिए उपयोग में आने वाले उन्हीं कस्टम डेटा मॉडल का उपयोग करके अपनी आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट ग्राहक स्वचालन बना सकते हैं।

एंबेडेड डेटा प्रबंधन

कंपनियां अलग-अलग तरीकों से कस्टम डेटा मॉडल का उपयोग करती हैं, लेकिन कई Qrvey ग्राहक SaaS प्लेटफ़ॉर्म पर प्रत्येक किरायेदार के भीतर कस्टम डेटासेट निर्माण की पेशकश करते हैं। एक एम्बेड करने योग्य विजेट के रूप में या प्लेटफ़ॉर्म एपीआई का उपयोग करके, उत्पाद नेता उपयोगकर्ताओं को उन विशिष्ट डेटा बिंदुओं का चयन करने की अनुमति दे सकते हैं जो वे चाहते हैं और विशिष्ट रिपोर्ट के साथ उपयोग करने के लिए तुरंत कस्टम डेटासेट बना सकते हैं।

Qrvey के साथ, SaaS प्रदाता आसानी से आवर्ती एनालिटिक्स राजस्व बढ़ाते हैं, जबकि उपयोगकर्ताओं को बुनियादी ढांचे या मॉडलिंग जटिलता के बिना उनकी आवश्यकताओं के अनुरूप मॉडल से प्रसन्न करते हैं।

मुख्य योग्यता सफलता को आगे बढ़ाती है

लीगेसी समाधान कस्टम डेटा मॉडलिंग क्षमताएं प्रदान करने में विफल रहे, जिससे मल्टी-टेनेंट एनालिटिक्स पंगु हो गया। Qrvey ने क्लाउड चपलता, स्वचालन और उद्देश्य-निर्मित कार्यक्षमता के माध्यम से इन सीमाओं को पार कर लिया, जो SaaS प्लेटफ़ॉर्म विकास की चुनौतियों को पूरी तरह से समझने के साथ आती है।

जैसे-जैसे एम्बेडेड अंतर्दृष्टि उद्योगों में वर्कफ़्लो में प्रवेश करती है, कस्टम डेटा मॉडल लचीलापन एनालिटिक्स-सक्षम अनुप्रयोगों के माध्यम से विभेदित मूल्य की तलाश करने वाले प्रदाताओं और उपयोगकर्ताओं के लिए अपार संभावनाओं को खोलता है।

सुलभ, सुरक्षित और स्केलेबल कस्टम मॉडलिंग के माध्यम से, Qrvey अनंत क्षमता वाले मल्टी-टेनेंट एम्बेडेड एनालिटिक्स के इस नए युग की शुरुआत करता है।

SaaS के लिए निर्मित एंबेडेड एनालिटिक्स के साथ आरंभ करें

स्वयं देखें कि Qrvey पिछले प्लेटफ़ॉर्म द्वारा छूटी हुई एंबेडेड एनालिटिक्स कस्टम डेटा मॉडलिंग अनिवार्यता को कैसे पूरा करता है।

अपनी बहु-किरायेदार विश्लेषण आवश्यकताओं के अनुरूप डेमो का अनुरोध करें ।