カスタム データ モデルが次世代の組み込み分析をどのように推進するか

組み込み分析、つまりレポート機能とデータ視覚化機能を既存のソフトウェア アプリケーションに統合することは、業界全体で要件になりつつあります。ユーザーを喜ばせ、SaaS 企業に競争上の差別化をもたらす次世代のデジタル エクスペリエンスを強化しますが、カスタム データ モデルは強力な組み込み分析機能セットの中心にあります。

ただし、アプリケーション内で影響力のあるカスタマイズされた分析を提供するには、特に多様な顧客ベースを持つソフトウェア ベンダーにとって、特有のデータ モデリングの課題が生じます。

このブログ投稿では、柔軟で一貫性のある組み込み分析を可能にし、プロバイダーとそのユーザーの両方に多くのメリットをもたらすカスタム データ モデルの計り知れない価値について説明します。

カスタム データ モデルとは何ですか?

カスタム データ モデルは、アプリケーションを使用して各顧客またはテナントにサービスを提供するために必要な、さまざまなデータ構造、関係、およびセマンティクスを抽象化した論理表現です。

マルチテナント ソフトウェア プラットフォーム内では、カスタム データ モデル:

• 個々のテナントのエンティティ、属性、指標、洞察のニーズを反映

• 異種データソースを標準化して統合ビューにマッピングする

• きめ細かいセキュリティ ポリシーを通じてユーザーがデータを操作する方法を制御します

  
  

カスタム データ モデルを使用すると、テナント分析が画一的なものではなく、真にカスタマイズ可能になります。

画一的なデータモデルの限界

これらのツールには、既製の汎用データ アーキテクチャが付属しており、すべての顧客がニーズに合わせて適応する必要があります。これは、そのシンプルさと実装の容易さから魅力的に聞こえるかもしれませんが、コストがかかります。

たとえば、内部分析機能で有名なTableauやQuickSight などの一般的なソリューションは、ユーザーが分析エクスペリエンスをカスタマイズできるようにする際に厳しい制限を課す、一元化および標準化されたスキーマの採用に頼っています。

この制限は、ユーザーがさまざまなデータ ソースをマージおよび統合しようとすると明らかになります。事前定義されたデータ モデルは柔軟性に欠ける性質があるため、これらのユーザーは途中で重大な障害に遭遇します。彼らは、多様で異なるデータ型とユースケースを、制約があり厳密に定義されたテンプレートまたはフレームワークに強制的に組み込むことを余儀なくされています。この靴べらのような行為は、多くの場合、非効率的で最適ではない結果につながる可能性があります。

この柔軟性の欠如によって悪影響を受けるもう 1 つの領域には、コア システム自体、特にロールと権限に関連する機能が含まれます。分析プラットフォームのこれらの重要なコンポーネントは、システムのコードに組み込まれることがよくあります。役割の定義と権限の割り当てがこのように厳格であると、組織のワークフローが合理化されるどころか、抑圧される可能性があります。

マルチテナントのカスタマイズ可能なデータ モデルに対応する際の従来のデータ ウェアハウスの限界

Software as a Service (SaaS) アプリケーション内の組み込み分析のバックボーンを形成する従来のデータ ウェアハウス テクノロジには、多くの制限があります。これらのシステムは元々、各テナントが独自のデータ構造と要件を持つ可能性があるマルチテナント環境で生じる動的で多様なニーズを処理するように設計されたものではありません。

厳格なアーキテクチャ

従来のソリューションの重要な問題の 1 つは、本質的に厳格なアーキテクチャーであることです。その結果、データ管理に対するアプローチがばらばらで区分化され、データが別々のサイロに保存されることが多く、顧客やテナント全体の全体的なビューを達成することが困難になります。したがって、分析機能をこれらの SaaS アプリケーションに組み込むと、これらのウェアハウス ソリューションの柔軟性の低さにより、カスタマイズの大きな障壁に直面します。

難しいメンテナンス

SaaS エンジニアリング チームは、製品チームの特定の分析要件を満たすためにストレージ ソリューション、ETL (抽出、変換、ロード) プロセス、ハードウェア インフラストラクチャを調整するというますます複雑な作業に取り組んでおり、ハードルは高まり続けています。多くのガイダンスなしで構成の迷路をナビゲートする必要があり、複雑さとリソースの使用量が大幅に増大します。

バージョンが多すぎます

状況をさらに悪化させているのが、「バージョンのスプロール」の問題です。データ ウェアハウス プロバイダーがプラットフォームを更新および改善すると、古いバージョンを使用している顧客はこれらの進歩から締め出されていることに気づきます。

新しいリリースによって提供される進化する機能に対応しなくなった、時代遅れのシステムを扱うことになります。下位互換性やスムーズな移行パスが欠如しているということは、これらの時代遅れのプラットフォームで立ち往生し、新しいテクノロジーによって提供される革新性や機能強化を活用できないことを意味します。

セマンティックモデルへの焦点の欠如

従来のウェアハウス テクノロジーのもう 1 つの重大な欠点は、セマンティック モデリングにほとんど焦点が当てられていないことです。セマンティック レイヤーを使用すると、生データにビジネス コンテキストを追加できるため、ユーザーはより直感的で有意義な方法でデータを操作できるようになります。

ただし、ほとんどの従来のデータ ウェアハウスには、きめ細かいアクセス制御の実装、データ ガバナンスの確保、メタデータの効果的な管理に不可欠なセマンティック レイヤー機能のネイティブ サポートが含まれていません。

マルチテナント ソフトウェアの場合、各テナントのデータ環境の個性とセキュリティを維持する上でこれらの側面が最も重要であるため、そのような機能の欠如は大きな欠陥となります。

その結果、組み込み分析を必要とする SaaS プロバイダーとその顧客は、これらのレガシー システムの欠点により、大きな課題に直面しています。

カスタム データ モデリングの必須事項

カスタム データ モデルがなければ、最も高度な分析でも価値を提供できず、ユーザーはプラットフォームを放棄することになります。

幸いなことに、以下を組み合わせた、従来の制限を克服する専用のソリューションが登場しました。

• クラウドの弾力性とスケーラビリティ

• 共有メタデータカタログ

• テナントレベルおよびユーザーレベルのデータセキュリティ制御

• 統合されたガバナンス ガードレール

• 自動化によるアクセスの合理化

• 柔軟な導入モデル

  
  

これらの機能を組み合わせることで、あらゆる規模で顧客のニーズに合わせたカスタマイズされた分析が可能になります。

Qrvey: 唯一の完全な組み込み分析ソリューション

Qrvey は、包括的なプラットフォームの統合コンポーネントを通じて、SaaS プロバイダーとテナントがセルフサービスのカスタム データ モデリングにアクセスできるようにします。

Qrvey では、まずデータ層に投資しなければ、強力な分析機能を実現できないことを理解しています。これが、顧客が競合他社ではなく Qrvey を選ぶ主な理由の 1 つです。

マルチテナントデータレイク

Qrvey は、多様なデータを高性能マルチテナント データ レイクに統合します。あらゆるボリュームのストリーミング データやバッチ データを含む、膨大な種類の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを処理します。

Qrvey のプラットフォームには、SaaS プラットフォームが実装するセキュリティ フレームワークをプラットフォームが確実にサポートするように、テナント、ユーザー、行/列レベルでのセキュリティ機能が含まれています。

テナントは、分離された役割を通じて共有データに安全にアクセスします。リアルタイムの可視性と直接的な相互接続により、Qrvey が AWS VPC などのクラウド環境にデプロイされるため、移動することなくデータの整合性が維持されます。

クラウドネイティブなアーキテクチャ

サーバーレス ソフトウェア開発、消費ベースの展開により、無限に拡張しながらコストを最適化します。直感的なクラウド サービスにより、運用上のオーバーヘッドが削減されます。

サーバーをセットアップする古い方法では、開発者は、たとえ誰もアプリを使用していなくても、システムにお金を費やすことになります。特にアプリを使用する人の数が大幅に増減する場合、これにより現金が無駄になる可能性があります。しかし、サーバーレスを使用すると、開発者はアプリの機能が実際に実行されている時間に対してのみ料金を支払う必要があります。

従来の BI ソフトウェア ベンダーは、厳格なデータ モデルと高価で無駄なホスティング コストを組み合わせた、このサーバー ベースのモデルで運用しています。

オーケストレーションの自動化

Qrvey は、カスタム モデルの調整、データ統合、変換、ライフサイクル管理を自動化します。 Qrvey は、取り込み時の自動データ プロファイリングに ML を活用し、データを理解するプロセスを簡素化します。

さらに、Qrvey には、組み込み分析ソフトウェア プロバイダーの中で最も包括的なワークフロー自動化ソリューションが含まれています。埋め込み可能なコンポーネントとして、SaaS ユーザーは、分析やレポートに使用するものと同じカスタム データ モデルを使用して、要件に合わせた顧客自動化を作成できます。

組み込みデータ管理

企業はカスタム データ モデルをさまざまな方法で使用していますが、Qrvey の顧客の多くは、SaaS プラットフォーム上の各テナント内でカスタム データセットの作成を提供しています。製品リーダーは、埋め込み可能なウィジェットとして、またはプラットフォーム API を使用して、ユーザーが必要な特定のデータ ポイントを選択し、特定のレポートで使用するカスタム データセットをその場で作成できるようにすることができます。

Qrvey を使用すると、SaaS プロバイダーは、インフラストラクチャやモデリングの複雑さを必要とせずに、ニーズに合わせて調整されたモデルでユーザーを満足させながら、分析収益を容易に増やすことができます。

成功を推進するコアコンピテンシー

従来のソリューションはカスタム データ モデリング機能を提供できず、マルチテナント分析に支障をきたしていました。 Qrvey は、SaaS プラットフォーム開発の課題を徹底的に理解した上で、クラウドの俊敏性、自動化、専用の機能を通じてこれらの制限を克服しました。

埋め込まれたインサイトが業界全体のワークフローに浸透するにつれて、カスタム データ モデルの柔軟性により、分析対応アプリケーションを通じて差別化された価値を求めるプロバイダーとユーザーに計り知れない可能性が解き放たれます。

Qrvey は、アクセス可能で安全かつスケーラブルなカスタム モデリングを通じて、無限の可能性を秘めたマルチテナント組み込み分析の新時代を開拓します。

SaaS 用に構築された組み込み分析を始めてみましょう

Qrvey が、以前のプラットフォームでは欠落していた組み込み分析のカスタム データ モデリングの必須事項をどのように実現するかをご自身の目で確認してください。

マルチテナント分析のニーズに合わせたデモをリクエストしてください。