マルチテナント分析とは何ですか? マルチテナント分析とは、「テナント」とも呼ばれる複数のユーザーまたはユーザーのグループが、共有分析システムまたは SaaS プラットフォーム内で自分のデータに安全にアクセスして分析できるシナリオを指します。このシステムは、各テナントのデータがプライベートに保たれ、他のデータから分離されるように設計されています。 SaaS 企業の成功にとってマルチテナント分析が重要なのはなぜですか? SaaS 企業にとってますます重要になっている強力なツールです。このテクノロジーにより、これらの企業は分析機能をアプリケーション内に直接組み込むことができ、顧客にシームレスなユーザー エクスペリエンスを生み出すことができます。 マルチテナント分析は、 しかし、なぜこれがそれほど重要なのでしょうか?答えはSaaSビジネスの性質にあります。これらの企業は多くの場合、それぞれ独自のデータ セットを備えた多数のクライアントにサービスを提供しています。 マルチテナント分析を使用すると、各顧客 (またはテナント) が独自のデータを分析し、そこから貴重な洞察を抽出できます。これにより、情報に基づいた意思決定を行い、運用を最適化し、最終的には SaaS 製品からより多くの価値を得ることができます。 さらに、マルチテナント分析により、各顧客のデータのプライバシーとセキュリティも確保されます。すべての顧客が同じアプリケーションを使用しているにもかかわらず、データは他のテナントから隔離され、安全に保たれます。これは、データ侵害やプライバシーへの懸念が多くの企業にとって最優先事項となっている現在、非常に重要です。 基本的に、マルチテナント分析により、SaaS 企業はデータのプライバシーとセキュリティを確保しながら、顧客により多くの価値を提供できるようになります。これは双方にとって有利な状況であり、今日のデジタル環境における多くの SaaS ビジネスの成功を推進しています。 SaaS プラットフォームのユーザーにとってマルチテナント分析のメリットは何ですか? マルチテナント分析は、組み込み分析の特定の使用例として、SaaS プラットフォームのユーザーに広範なメリットをもたらします。 セルフサービスレポートの作成 主な利点は、セルフサービス レポートが可能になることです。これは、ユーザーが IT 部門やデータ サイエンティストに頼ることなく、独自のレポートを生成し、データをカスタマイズし、ビジュアルを作成できることを意味します。これにより、ユーザーは、特定のニーズや好みに最も適した方法でデータにアクセスし、解釈できるようになります。 カスタム データセットの作成 さらに、マルチテナント分析により、カスタム データセットの作成も容易になります。ユーザーは、さまざまなデータ ソースからデータを取得し、このデータを 1 つのデータセットに統合し、分析して有意義な洞察を得ることができます。データセットを調整し、複雑な分析を実行できるこの機能により、ユーザーが SaaS プラットフォームから得られる価値が大幅に高まります。 分析機能の柔軟性と拡張性により、変化するビジネス環境や課題に適応するために必要なツールがユーザーに提供されます。 製品チームとエンジニアリング チームにとってマルチテナント分析の利点は何ですか? マルチテナント分析は、SaaS プラットフォームを構築および保守するチームにとって特に有益です。 その理由は次のとおりです。 : すべてのテナントが同じリソースを利用しているため、システムの保守とアップグレードに関連するコストが共有され、大幅な節約につながります。 コスト効率 : マルチテナント アーキテクチャにより、簡単にスケーリングできます。新しいテナントが追加されると、追加のリソースやインフラストラクチャを必要とせずに、既存のシステム内にテナントを収容できます。 スケーラビリティ : 各テナントが独自のデータにアクセスできるため、詳細な分析を実施して貴重な洞察を得ることができます。この情報は、情報に基づいた意思決定を行い、業務を最適化するのに役立ちます。 データ分析と洞察の向上 : マルチテナント分析により、より高度なカスタマイズが可能になります。各テナントは、他のテナントのユーザー エクスペリエンスに影響を与えることなく、特定のニーズに合わせてシステムを調整できます。 より高度なカスタマイズ : システムの共有特性にもかかわらず、各テナントのデータは安全に保たれ、他のテナントから隔離されます。これは、データ侵害とプライバシーへの懸念が最優先事項となっている現代のビジネスの世界では非常に重要です。 強化されたデータ セキュリティ 製品チームとエンジニアリング チームにとって、マルチテナント分析は、製品を革新し、強化する機会を提供します。システムから得られた洞察を利用して製品を改善し、顧客のニーズをより効果的に満たし、市場での競争力を維持できます。 Qrvey のようなターンキー ソリューションを統合することで、これらのチームはリソースをより効果的に割り当て、製品に最も価値を加える領域に重点を置くことができます。 マルチテナント分析の構築が非常に難しい理由 企業がこの問題に繰り返し悩まされているのを私たちは目にしています。パフォーマンスが高く、安全でスケーラブルなマルチテナント分析を作成するには、ほとんどのソフトウェア チームの限界を超えるデータ エンジニアリングとインフラストラクチャの厳しい課題を克服する必要があります。簡単に言えば、これはほとんどのエンジニアリング チームが構築するよう訓練を受けている領域の 1 つです。 QRVEY を使用しない分析 (QRVEY を使用するには下にスクロールします) テナントのデータセキュリティの確保 マルチテナント分析プラットフォームでは、異なる顧客テナント間でデータを分離する必要があります。これには、特にデータ量、クエリ、およびユーザーの同時実行数が時間の経過とともに拡大する場合に、許可されたユーザー以外の暴露を防ぐための権限、アクセス制御、および厳格な分離メカニズムへの取り組みが含まれます。 GDPR や HIPAA などのコンプライアンス規制は、監査要件やデータ主権の考慮事項により、データ管理をさらに複雑にしています。 これが、多くのヘルスケア SaaS 企業がアプリケーション内で を実装するのに苦労している理由の 1 つであり、Qrvey がデプロイされた のみをサポートしている最も重要な理由の 1 つです。 ヘルスケア分析 クラウドネイティブ ソフトウェア パフォーマンスとスケーラビリティの管理 シングルテナント アプリケーションとは対照的に、 の世界は、予測不可能で急激なトラフィック パターンが特徴です。これは、顧客がそれぞれ独自の使用パターンとニーズを持ってレポートやダッシュボードに自分でアクセスできるためです。 マルチテナント分析 ここでの重要な課題は、基盤となるデータ インフラストラクチャを効果的に拡張して、こうした多様なテナントのニーズとデータ量に対応できるようにすることにあります。これを実現するために、マイクロサービスの実装、コンテナのオーケストレーション、自動スケーリング メカニズムの展開など、さまざまな高度な技術が採用されています。 ただし、この分野での最も重要な発展の 1 つはサーバーレス テクノロジです。これは、プロセスとシステムを拡張するための比較的新しく革新的な経路を示しています。従来の分析ソフトウェアは通常、高価なサーバーで実行され、スケーラビリティの点で制限が生じることが多かったことを考慮すると、これは注目に値する進歩です。 Qrvey は、最初からサーバーレス テクノロジーに基づいて開発することで、この課題の解決を支援します。 Qrvey のソリューションには、高価なコンピューティング クラスターが 1 日のほとんどアイドル状態になる原因となるサーバーの購入やレンタルは一切含まれていません。 異種データソースの統合 データ分析の複雑な世界では、企業はしばしば、接続されていないさまざまなデータ ソースを統合するという課題に直面します。アプリケーションによっては、単一のデータベースまたはウェアハウスに接続するだけで十分な場合もありますが、実際には、より複雑なマルチテナント分析のユースケースの多くは、さまざまなデータ ソースの集約に依存しています。 これらのデータ ソースは、オンライン データベース、クラウド ストレージ ソリューション、ログ ファイル、さらにはモノのインターネット (IoT) センサーからのデータ ストリームなど、多岐にわたります。通常、企業はデータ ソースごとに専用の ETL を備えた個別のパイプラインを構築する必要があります。 これらのソースが多種多様であることを考えると、データ統合の作業は非常に困難になる可能性があります。ただし、包括的な洞察と分析が必要なため、この統合は不可欠です。これらのマルチテナント分析を管理するプラットフォームには、柔軟で反復可能なパイプラインが装備されている必要があります。 Qrvey は、あらゆるデータ型で動作する を提供することで、この課題を解決します。この簡素化と開発作業の統合により、エンジニアリング側の効率が大幅に向上しますが、最終的には分析用にさまざまなデータを提供できるため、エンド ユーザーにもメリットが得られます。 統合データ パイプライン マルチテナント環境でのデータ アクセスへのユーザー ロールのマッピング 複数の顧客テナントが共有分析アプリケーションにアクセスしている環境では、プライマリ SaaS アプリのユーザー ロールと権限を行レベルおよび列レベルのデータ制限にリンクするタスクが複雑な作業になります。この複雑さは、スタンドアロン分析ツールと比較してオーバーヘッドが増加するためです。 の重要なコンポーネントであるセマンティック レイヤーを使用すると、さらに複雑さが増します。これらのレイヤーにより、詳細なデータ アクセス制御の実装が可能になりますが、特にこれらの環境で頻繁に存在する非常に動的なセキュリティ ニーズを考慮すると、非常に複雑になる可能性があります。 マルチテナント分析 これらのセキュリティ ニーズはテナントによって大きく異なり、時間の経過とともに急速に変化する可能性があるため、データ アクセスに対するユーザー ロールの正確かつ効果的なマッピングを維持することが困難になります。こうした課題にもかかわらず、機密データへの不正アクセスを防止しながら、各ユーザーが必要なデータに確実にアクセスできるようにすることは重要なタスクです。 Qrvey にはネイティブ セマンティック レイヤーが含まれています。このコンポーネントなしでは成功できないことは承知しており、開発チームが構築して維持するのは常に課題です。 Qrvey にはそれが含まれています。 マルチテナント分析でのテナント固有のカスタマイズの有効化 マルチテナント分析の世界には、すべてのテナント間で標準化できるコア ダッシュボードやレポートなどの特定の要素があります。この標準化は、データ分析プロセスの一貫性を維持するために不可欠です。ただし、テナント固有のカスタマイズを可能にすることも同様に重要です。 テナント固有のカスタマイズには、各テナントの特定のニーズに応える独自のデータセット、視覚化、メトリクスなどの要素を含めることができます。このアプローチにより、各テナントの固有の要件に完全には対応できない可能性がある、厳格な「フリーサイズ」インターフェイスの作成が防止されます。 したがって、これら 2 つの競合するニーズ (特定の要素の標準化とその他の要素のカスタマイズ) の間のバランスをとることは複雑な作業ですが、Qrvey を使用するとそれが可能になるだけでなく、おそらく 強化するデータ管理レイヤーを組み込むことの最大の利点でもあります。 ユーザーレベルにまで落とし込みます。 カスタムを データモデルを ゲームチェンジャー。 ソフトウェア エンジニアはデータ エンジニアではありません ソフトウェア エンジニアリング チームはその分野の専門家ですが、 の管理に必要な専門スキルが不足していることがよくあります。これらのスキルには以下が含まれますが、これらに限定されません。 マルチテナント分析や大量のデータ クエリ 同時分析ワークロードの管理 高度なセキュリティ モデルの実装 高性能のクエリ エンジンの設計 この分野の専門知識の欠如は、これらのチームが遭遇する可能性のある他のさまざまな技術的課題を悪化させ、大きなギャップを生み出します。 開発タスクの要求がますます厳しくなる 運用の規模が拡大するにつれて、テナント データをシームレスに移行し、スムーズなオンボーディング フローを確保するというタスクは徐々に困難になってきます。エンドユーザーへの混乱を最小限に抑えながらデータ量と複雑さを処理するには、慎重な計画と実行が必要です。 データの移行とオンボーディング: テナントの分析アクティビティを追跡することは、要求の厳しいタスクです。さまざまなテナントの問題を特定して解決するには、データ分析についての深い理解が必要です。このプロセスには、大量の運用タスクも含まれます。これには、監視とトラブルシューティングのための堅牢なシステムが必要です。 監視とトラブルシューティング: さまざまなテナント データの順列にわたって機能の整合性と機能を保証することも、必須ではありますが、要求の厳しいタスクです。データ漏洩やアクセス制御の問題などの潜在的な問題を防ぐために、厳密な自動テスト プログラムの実装が必要です。このレベルの品質保証は、エンド ユーザーとの信頼性を維持するために重要です。 テストと品質保証: Qrvey: 専用のマルチテナント分析ソリューション QRVEY による分析 。 Qrvey は、データ ソース、データ タイプ、フロントエンド フレームワークに関係なく、開発チームが SaaS アプリケーション向けの組み込み分析を構築して提供できるようにするターンキー ソリューションです 。 Qrvey は、ユーザー向けにカスタマイズ可能な分析エクスペリエンスを作成するための API スイートと視覚化ウィジェットを提供します。 Qrvey は、単一のデータ パイプラインを使用してさまざまなソースからデータを取り込み、統合し、分析する完全に展開されたソリューションです Qrvey は、カスタム データ モデル、パーソナライズ 、複数のデータ ソース、 など、マルチテナント分析のさまざまな課題やシナリオに対処できます。 Qrvey は、SaaS 製品のメトリクスを改善し、コストを削減することもできます。 されたデータの視覚化 コンテンツの展開 結局のところ、私たちはエンジニアリング チームにより良い分析とレポートを提供するプロセスを容易にするためにここにいます。その方法を紹介しましょう。 でも公開されています。 ここ
