Как пользовательские модели данных способствуют внедрению встроенной аналитики нового поколения

Встроенная аналитика , интеграция возможностей отчетности и визуализации данных в существующие программные приложения, становится требованием во всех отраслях. Он обеспечивает цифровые возможности нового поколения, которые радуют пользователей и обеспечивают конкурентное преимущество для SaaS-компаний, но настраиваемые модели данных лежат в основе любого мощного набора функций встроенной аналитики.

Однако предоставление эффективной и адаптированной аналитики в приложениях создает уникальные проблемы моделирования данных, особенно для поставщиков программного обеспечения с разнообразной клиентской базой.

В этом сообщении блога объясняется огромная ценность пользовательских моделей данных для обеспечения гибкой, но последовательной встроенной аналитики, открывающей множество преимуществ как для поставщиков, так и для их пользователей.

Что такое пользовательская модель данных?

Пользовательская модель данных — это абстрактное логическое представление разнообразных структур данных, связей и семантики, необходимых для обслуживания каждого клиента или арендатора, использующего приложение.

В рамках мультитенантных программных платформ пользовательские модели данных:

• Отражение отдельных объектов арендатора, атрибутов, показателей и потребностей в аналитике.

• Стандартизируйте и сопоставьте разрозненные источники данных в единое представление.

• Управляйте взаимодействием пользователей с данными с помощью детальных политик безопасности.

  
  

Благодаря настраиваемым моделям данных аналитика арендаторов становится по-настоящему настраиваемой, а не универсальной.

Ограничения универсальных моделей данных

Эти инструменты поставляются с готовыми универсальными архитектурами данных, которые каждый клиент должен адаптировать в соответствии со своими потребностями. Хотя это может показаться привлекательным из-за предполагаемой простоты и легкости реализации, за это приходится платить.

Например, популярные решения, такие как Tableau и QuickSight , известные своими возможностями внутренней аналитики, прибегают к использованию централизованных и стандартизированных схем, которые накладывают серьезные ограничения, когда речь идет о предоставлении пользователям возможности адаптировать свой аналитический опыт.

Это ограничение становится очевидным, когда пользователи пытаются объединить и интегрировать различные источники данных. Из-за негибкости предопределенных моделей данных эти пользователи сталкиваются на своем пути со значительными препятствиями. Они вынуждены объединять разнообразные и различные типы данных и варианты использования в ограниченные и жестко определенные шаблоны или структуры. Этот акт внушения часто может привести к неэффективным и менее оптимальным результатам.

Другая область, на которую негативно влияет недостаток гибкости, касается самих основных систем, особенно функций, связанных с ролями и разрешениями. Эти важные компоненты аналитической платформы часто встроены в код системы. Такая жесткость в определении ролей и распределении разрешений может скорее задушить организационные рабочие процессы, чем рационализировать их.

Ограничения традиционных хранилищ данных при использовании многопользовательских настраиваемых моделей данных

Традиционная технология хранилища данных, которая составляет основу встроенной аналитики в приложениях «Программное обеспечение как услуга» (SaaS), часто имеет множество ограничений. Эти системы изначально не были предназначены для удовлетворения динамических и разнообразных потребностей, возникающих в многопользовательских средах, где каждый арендатор может иметь уникальные структуры данных и требования.

Жесткая архитектура

Одной из ключевых проблем устаревших решений является их изначально жесткая архитектура. Это часто приводит к разрозненному и разделенному подходу к управлению данными, когда данные хранятся в отдельных хранилищах, что затрудняет достижение целостного представления о клиентах или арендаторах. Следовательно, когда аналитика внедряется в эти SaaS-приложения, они сталкиваются со значительными барьерами в настройке из-за негибкой природы этих складских решений.

Сложное обслуживание

Препятствия продолжают нарастать по мере того, как инженерные группы SaaS сталкиваются с растущей сложностью адаптации решений хранения данных, процессов ETL (извлечение, преобразование, загрузка) и аппаратной инфраструктуры для удовлетворения конкретных аналитических требований продуктовых групп. Им приходится перемещаться по лабиринту конфигурации без особого руководства, что приводит к значительному увеличению сложности и затрат ресурсов.

Слишком много версий

Еще больше усугубляет ситуацию проблема «разрастания версий». Поскольку поставщики хранилищ данных обновляют и совершенствуют свои платформы, клиенты, использующие более старые версии, оказываются лишенными доступа к этим достижениям.

Им приходится иметь дело с устаревшими системами, которые больше не соответствуют развивающимся функциональным возможностям, предоставляемым новыми версиями. Отсутствие обратной совместимости или плавных путей миграции означает, что они застряли на этих устаревших платформах и не могут использовать инновации и улучшения, предлагаемые новыми технологиями.

Недостаток внимания к семантическим моделям

Еще одним критическим недостатком традиционных складских технологий является незначительное внимание к семантическому моделированию. Семантические уровни позволяют добавлять бизнес-контекст к необработанным данным, позволяя пользователям взаимодействовать с ними более интуитивно понятным и осмысленным способом.

Однако большинство устаревших хранилищ данных не включают встроенную поддержку возможностей семантического уровня, которые необходимы для реализации детального контроля доступа, обеспечения управления данными и эффективного управления метаданными.

Для мультитенантного программного обеспечения, где эти аспекты имеют первостепенное значение для поддержания индивидуальности и безопасности среды данных каждого арендатора, отсутствие таких функций является существенным недостатком.

В результате поставщики SaaS и их клиенты, нуждающиеся во встроенной аналитике, сталкиваются со значительными проблемами из-за недостатков этих устаревших систем.

Необходимость индивидуального моделирования данных

Без пользовательских моделей данных даже самая продвинутая аналитика не может принести пользы, что заставляет пользователей отказываться от платформ.

К счастью, появились специализированные решения, преодолевающие устаревшие ограничения и сочетающие в себе:

• Эластичность и масштабируемость облака

• Общие каталоги метаданных

• Средства управления безопасностью данных на уровне арендатора и пользователя

• Комплексные меры управления

• Автоматизация, упрощающая доступ

• Гибкие модели развертывания

  
  

В совокупности эти возможности позволяют проводить индивидуализированную аналитику, соответствующую потребностям клиентов – в любом масштабе.

Qrvey: единственное комплексное решение для встроенной аналитики

Qrvey делает пользовательское моделирование данных самообслуживания доступным для поставщиков и арендаторов SaaS через интегрированные компоненты комплексной платформы.

В Qrvey мы знаем, что невозможно иметь мощную аналитическую функцию без предварительного инвестирования в уровень данных. Это одна из основных причин , почему клиенты выбирают Qrvey среди конкурентов.

Многотенантное озеро данных

Qrvey объединяет разнообразные данные в высокопроизводительное многопользовательское озеро данных . Он обрабатывает огромное количество структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных, включая потоковые и пакетные данные любого объема.

Платформа Qrvey также включает функции безопасности на уровне арендатора, пользователя и строки/столбца, чтобы гарантировать, что платформа поддерживает любую структуру безопасности, которую реализует платформа SaaS.

Арендаторы получают безопасный доступ к общим данным через изолированные роли. Видимость в реальном времени и прямое взаимодействие сохраняют целостность данных без их перемещения, поскольку Qrvey развертывается в облачных средах, таких как AWS VPC.

Облачная архитектура

Разработка бессерверного программного обеспечения и развертывание на основе потребления оптимизируют затраты при бесконечном масштабировании. Интуитивно понятные облачные сервисы сокращают операционные накладные расходы.

При старом способе настройки серверов разработчики в конечном итоге тратят деньги на систему, даже если их приложения никто не использует. Это может привести к пустой трате денег, особенно когда количество людей, использующих приложение, сильно увеличивается и уменьшается. Но при использовании бессерверной технологии разработчикам приходится платить только за время фактической работы функций их приложения.

Традиционные поставщики программного обеспечения для бизнес-аналитики работают в этой серверной модели, которая сочетает в себе жесткие модели данных с дорогими и расточительными затратами на хостинг.

Автоматизация оркестровки

Qrvey автоматизирует оркестрацию пользовательских моделей, интеграцию, преобразование данных и управление жизненным циклом. Qrvey использует машинное обучение для автоматического профилирования данных при их приеме, чтобы упростить процесс понимания данных.

Кроме того, Qrvey включает в себя самое комплексное решение для автоматизации рабочих процессов среди поставщиков программного обеспечения для встроенной аналитики. В качестве встраиваемого компонента пользователи SaaS могут создавать средства автоматизации клиентов, соответствующие их требованиям, используя те же пользовательские модели данных, которые используются для аналитики и отчетности.

Встроенное управление данными

Компании используют собственные модели данных по-разному, но многие клиенты Qrvey предлагают создание собственных наборов данных внутри каждого арендатора на платформе SaaS. В качестве встраиваемого виджета или с помощью API-интерфейсов платформы руководители продуктов могут позволить пользователям выбирать конкретные точки данных, которые им нужны, и создавать на лету собственные наборы данных для использования в конкретных отчетах.

С помощью Qrvey поставщики SaaS-услуг легко увеличивают регулярный доход от аналитики, одновременно радуя пользователей моделями, адаптированными к их потребностям… без инфраструктуры или сложности моделирования.

Основная компетенция, обеспечивающая успех

Устаревшие решения не обеспечивали возможности индивидуального моделирования данных, что наносило ущерб многопользовательской аналитике. Qrvey преодолела эти ограничения благодаря облачной гибкости, автоматизации и специализированным функциям, которые сочетаются с глубоким пониманием проблем разработки платформы SaaS.

Поскольку встроенные аналитические данные проникают в рабочие процессы во всех отраслях, гибкость пользовательских моделей данных открывает огромный потенциал для поставщиков и пользователей, ищущих дифференцированную ценность с помощью приложений с поддержкой аналитики.

Благодаря доступному, безопасному и масштабируемому индивидуальному моделированию Qrvey открывает новую эру многопользовательской встроенной аналитики с безграничным потенциалом.

Начните работу со встроенной аналитикой, созданной для SaaS

Посмотрите сами, как Qrvey реализует встроенную аналитику и индивидуальное моделирование данных, которых не хватало предыдущим платформам.

Запросите демо-версию , адаптированную к вашим потребностям в многопользовательской аналитике.