Понимание встроенной аналитики: определение, преимущества и варианты использования

Что такое встроенная аналитика?

Встроенная аналитика — это технологическая возможность включения аналитических функций и функций в качестве неотъемлемой части другого приложения.

Согласно исследованию рынка встроенной бизнес-аналитики Dresner Wisdom of Crowds® 2023, в настоящее время использование встроенной бизнес-аналитики составляет 49 процентов, и планы внедрения остаются сильными. Кроме того, восемьдесят шесть процентов отраслевых респондентов считают, что встроенная аналитика имеет решающее значение или очень важна.

Значение встроенной аналитики

Встроенная аналитика для решения SaaS позволяет пользователям приложения SaaS использовать возможности бизнес-аналитики для анализа данных, которые они создают внутри своих приложений. Это избавляет от необходимости экспортировать данные только для их импорта в отдельный инструмент бизнес-аналитики.

12 важнейших функций встроенной аналитики

1. Самообслуживание, простые в построении диаграммы и информационные панели.

Пользователи должны иметь возможность легко создавать визуально привлекательные визуализации данных одним щелчком мыши. Интуитивно понятный построитель диаграмм с самообслуживанием должен быть удобным для пользователя и включать в себя элементы построения информационных панелей для создания персонализированных информационных панелей и отчетов.

Узнайте, как Qrvey позволила Impexium быстро выйти на рынок и предоставлять аналитику непосредственно своим клиентам. Столкнувшись с необходимостью замены устаревшей аналитической платформы, Impexium искала современное решение, оснащенное функциями самообслуживания, адаптивным дизайном и автоматизированными процессами обработки данных.

2. Любой тип данных

Более 70% всех бизнес-данных никогда не используются для анализа, поскольку большинство традиционных инструментов аналитики работают только со структурированными данными. Чтобы получить важную информацию, вы должны иметь возможность интегрировать все свои данные, включая полу- и неструктурированные источники данных, такие как формы и изображения.

3. Рабочий процесс и автоматизация

Замечательно, если пользователи могут открывать для себя новые идеи с помощью вашей аналитической платформы, но еще лучше, если платформа делает открытия за пользователей! Автоматизация может предупреждать пользователей о выполнении условий, а рабочие процессы могут запускаться в случае превышения пороговых значений.

С помощью конструкторов рабочих процессов самообслуживания даже нетехнические пользователи могут легко автоматизировать типичные задачи и добиваться результатов в тот момент, когда условия меняются. Автоматизация может запускаться автоматически при получении новых данных или при достижении определяемых пользователем показателей и пороговых значений, что позволяет создавать все новые типы приложений, управляемых данными.

Добавьте мощную бизнес-логику в свои рабочие процессы и приложения с помощью условных правил и моделей машинного обучения. Только благодаря автоматизации ваша аналитическая платформа сможет работать на вас 24 часа в сутки.

4. Информация, которой можно поделиться

Как только пользователи получат ценную информацию, они смогут легко поделиться ею и распространить ее. Ищите такие функции, как возможность создавать многостраничные отчеты с несколькими вкладками, которые включают полную интерактивность и встроенную защиту данных. Благодаря функциям развертывания контента вы можете развертывать шаблоны и информационные панели для конкретных клиентов в удобном для вас темпе.

5. Интерактивность, такая как детализация и детализация.

Пользователи должны иметь возможность взаимодействовать с отчетами, чтобы при необходимости легко получать дополнительную информацию. Детализация переводит пользователей с высокого уровня на более детальный, позволяя пользователям глубже изучать данные, например, от страны к штату. Детализация позволяет пользователю перейти к отчету, соответствующему анализируемым данным, перейти к другому отчету, продолжая анализировать тот же набор данных. Наконец, расширенные параметры фильтрации позволяют пользователям уточнять данные, отображаемые в отчетах.

6. Безопасность данных и управляемый контроль доступа

Безопасность на уровне записей и столбцов позволяет администраторам ограничивать доступ к данным на различных уровнях набора данных, поэтому каждый пользователь получает только ту информацию, которую ему разрешено видеть. Предоставьте доступ к данным, аналитике и приложениям в соответствии с ролью каждого пользователя.

Инструменты и функции безопасности должны поддерживать мультитенантные приложения SaaS и в идеале наследовать вашу модель безопасности , включая все ваши правила и политики. Легко интегрируйте аналитику в свое SaaS-приложение с помощью единого входа.

7. Возможность развертывания в среде вашей платформы SaaS.

Возможность развертывания встроенного аналитического программного обеспечения в частных средах для обеспечения максимальной безопасности данных является важнейшей функцией обеспечения контроля над данными. Кроме того, этот метод унаследует ваши существующие политики безопасности, а не заставит вас полагаться на третью сторону для управления вашими данными.

При развертывании в ВАШЕМ облаке ваши данные никогда не покидают вашу учетную запись, что позволяет вам держать данные в своей среде под вашим контролем.

Чтобы вписаться в жизненные циклы разработки программного обеспечения (SDLC), вы также должны иметь возможность развертывания в репозиториях кода и нескольких средах разработки .

8. Белая маркировка и настройка пользовательского интерфейса

Есть много преимуществ внедрения стороннего продукта вместо создания всего самостоятельно. Но вашим клиентам не обязательно знать. Встроенная аналитика должна быть полностью настраиваемой, включая обновление внешнего вида с помощью CSS и тем, чтобы обеспечить плавную интеграцию с вашим SaaS-приложением. Пользовательский опыт должен быть последовательным, и лучше всего использовать встроенную аналитику «white label» .

Исследование рынка бизнес-аналитики Dresner Wisdom of Crowds ® признает важность возможностей настройки. Исследование оценивает поставщиков, используя модель оценки из 33 критериев, включая «индивидуализацию и расширяемость» в категории «качество и полезность продукта».

9. Встроенная мультиарендность

Готовая мультиарендность необходима для сценариев использования SaaS. Это также напрямую влияет на время выхода на рынок, поскольку многие решения требуют обширной индивидуальной разработки для обеспечения мультиарендности. Узнайте больше о мультитенантной архитектуре для встроенной аналитики.

10. Неограниченное пользовательское лицензирование

Предсказать использование приложения SaaS практически невозможно, поэтому идеальным решением будет предоставление неограниченного количества лицензий для пользователей. Большинство традиционных решений бизнес-аналитики могут предлагать только пользовательское лицензирование, и это, как правило, препятствует внедрению. Лицензирование на основе количества пользователей является значительным фактором затрат, который может помешать вам добиться положительной рентабельности инвестиций.

11. Все встраиваемое

Правильное решение для встроенной аналитики должно предоставлять несколько компонентов, которые полностью встраиваются с использованием Javascript и избегают использования iframe для обеспечения беспрепятственного взаимодействия с пользователем. У вас должна быть возможность встраивать виджеты информационной панели и диаграмм, построители информационной панели и диаграмм, управление данными, управление правилами автоматизации и многое другое.

12. Простая интеграция данных

Предварительно созданные соединители баз данных и простые в использовании API необходимы для быстрой интеграции и быстрого выхода на рынок. Кроме того, встроенная поддержка как структурированных (SQL), так и полуструктурированных (NoSQL) данных обеспечивает большую гибкость, уменьшая необходимость бесполезных преобразований и ненужной обработки.

Преимущества встроенной аналитики

Встроенная аналитика для приложений SaaS может предоставить значительные преимущества как поставщику программного обеспечения, так и конечным пользователям. Встраивая аналитические возможности, такие как информационные панели, отчеты и прогнозную информацию, в приложение SaaS, поставщики могут улучшить свои предложения и обеспечить дополнительную ценность для клиентов.

Увеличение дохода

Монетизация аналитики несколькими способами: с помощью премиальных уровней пользователей, которые открывают более продвинутые возможности, дополнительных продуктов, расширяющих функциональность, и профессиональных услуг, помогающих клиентам анализировать свои данные вместе с профессионалами. Это открывает новые потоки доходов помимо стандартных подписок на программное обеспечение.

Paddle, поставщик платежной инфраструктуры для SaaS-компаний, провел исследование 512 SaaS-компаний, показавшее , что монетизация в четыре раза эффективнее, чем приобретение, в плане улучшения роста и в два раза эффективнее, чем усилия по улучшению удержания .

Повысьте удовлетворенность и вовлеченность клиентов

Предоставьте клиентам удобный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс. Позвольте им получать доступ к данным и аналитике и взаимодействовать с ними в рамках своего рабочего процесса без необходимости переключения на отдельный аналитический инструмент или платформу.

Повысьте уровень удовлетворенности и удержания клиентов

Предоставляйте клиентам ценную информацию, которая поможет им решить проблемы и достичь своих целей. Более высокие оценки NPI обусловлены тем, что пользователи могут быстро получать ответы на свои вопросы без необходимости обладать техническими навыками или выходить из программного обеспечения. Кроме того, чем больше пользователи могут делать с приложением SaaS, тем больше они на него полагаются. Поскольку клиенты удовлетворены вашим приложением и полагаются на него как на неотъемлемый инструмент своего бизнеса, они, скорее всего, останутся лояльными клиентами.

Отличаться от конкурентов

Предложите уникальное и инновационное ценностное предложение, которое поможет вашим пользователям улучшить процесс принятия решений и повысить производительность.

Доступ к данным в реальном времени.

Внедрение аналитики также обеспечивает доступ к данным в режиме реального времени в среде приложения, в которой пользователи уже работают. Вместо экспорта данных для анализа в другой инструмент, ценная информация доступна сразу же в рабочем процессе. Это приводит к появлению более «прилипчивых» приложений, на которые пользователи больше полагаются как на единый источник правды.

Избегайте создания собственных проектов и сосредоточьтесь на своей дорожной карте.

Каждый час, который вы тратите на добавление аналитики в свое программное обеспечение, — это час, потраченный не на то, чтобы сосредоточиться на вашем основном конкурентном отличии (при условии, что вы не являетесь поставщиком аналитики, таким как Qrvey!) Создание аналитики также замедлит весь ваш план развития продукта, поскольку является ценным ресурсом. медленно высасываются. Внедряя аналитические функции стороннего поставщика, вы избегаете создания собственных решений и ускоряете выход на рынок. Покупка стороннего продукта также снижает затраты на разработку.

Каковы общие проблемы и подводные камни встроенной аналитики?

Плата за сервер и лицензирование по количеству пользователей

Некоторые традиционные решения BI, которые изначально зависели от установки серверов, могут по-прежнему требовать лицензирования для каждого сервера, на котором установлено их программное обеспечение. Попытка интеграции с процессом разработки программного обеспечения или масштабирования кластера со временем становится непомерно дорогой.

Кроме того, лицензирование по количеству пользователей является значительным фактором затрат и часто недооценивается с течением времени. Компании, которые пытаются «начать с малого», редко осознают окупаемость своих инвестиций.

Доступ к данным и синхронизация

Скорее всего, ваше приложение использует более одного типа данных… и если это не так сейчас, то это наверняка может произойти в будущем. Следовательно, ваше аналитическое решение должно иметь возможность работать с любым типом данных и справляться со сложностями объединения нескольких источников.

При внедрении аналитики вы не хотите быть привязанными к одной архитектуре или вам не придется запиливать квадратный колышек, чтобы он вписался в круглое отверстие.

Прочтите о том, как Qrvey помогла Global K9 преодолеть трудности с анализом всех данных, собранных с помощью видеозахвата. С помощью Qrvey компания Global K9 смогла окончательно доказать авиакомпаниям и правительственным учреждениям, что их кинологические бригады могут безопасно обрабатывать больший тоннаж груза, чем традиционные рентгеновские технологии.

Принудительная передача данных в стороннее облако

Идеальное решение сохранит ваши данные там, где они есть… в вашей среде под вашим контролем. Вам потребуется провести комплексный аудит безопасности, если вы отправляете данные своего клиента в стороннее облако.

Нет поддержки сред разработки

Как SaaS-компания, ваш жизненный цикл разработки отличается от жизненного цикла внутреннего ИТ-отдела в крупной компании. Если вы не можете установить встроенное аналитическое программное обеспечение в нескольких средах разработки, вы рискуете своим производственным опытом и, в конечном итоге, своим пользовательским опытом.

Отсутствие встроенной масштабируемости и производительности

Вы хотите, чтобы ваше SaaS-приложение росло и расширялось, но встроенные аналитические решения, которые сложно или сложно масштабировать, часто создают узкие места, устранение которых становится дорогостоящим. В идеале вы должны иметь возможность масштабироваться без дорогостоящей и трудоемкой перестройки. По мере масштабирования вашего приложения увеличение затрат должно быть соразмерно росту. Для достижения следующих 15% роста не следует увеличивать затраты на 80%.

Кроме того, при масштабировании с учетом роста задержка не должна увеличиваться.

Не готов к искусственному интеллекту

Многие решения предлагают некоторые функции, интегрирующие искусственный интеллект, но аббревиатура AI часто используется довольно широко. Будьте уверены, что это принесет пользу в долгосрочной перспективе, поскольку технологии искусственного интеллекта быстро развиваются.

Встраивание iFrame

Хотя многие инструменты BI могут встраивать информационные панели, а некоторые — отдельные виджеты (диаграммы), эта функциональность не отвечает потребностям поставщиков SaaS. Например, многие традиционные инструменты бизнес-аналитики используют iFrames для встраивания. Большинству команд информационной безопасности сложно одобрить решения на основе iFrame из-за проблем безопасности. Панели мониторинга на основе iFrame также редко адаптивны к мобильным устройствам.

Другие, которые поддерживают виджеты JavaScript, могут не иметь возможностей настройки. Некоторые поставщики предлагают комбинацию виджетов на основе JavaScript и iFrame, что еще больше усложняет интеграцию в приложение SaaS. Виджеты на основе Javascript являются предпочтительным методом.

Варианты использования встроенной аналитики

Приложения SaaS сегодня существуют во всех отраслях, поэтому встроенная аналитика востребована в любой отрасли. Ожидается, что почти все приложения SaaS будут иметь мощные аналитические возможности, поэтому, если вы предлагаете только статические, общие информационные панели, ваши клиенты, скорее всего, захотят большего. Ниже приведены некоторые популярные примеры использования в отрасли.

Встроенная аналитика для приложений SaaS

Функции отчетности для SaaS-аналитики в SaaS-приложениях могут показаться скромными, но зачастую это та область, в которой SaaS-компании могут выделиться среди конкурентов. Qrvey позволяет SaaS-компаниям создавать более совершенные продукты и быстрее выводить их на рынок, одновременно снижая затраты на разработку.

Создание встроенной аналитики собственными силами — это трудоемкая и трудоемкая задача, которую SaaS-компаниям не нужно выполнять.

Аналитика здравоохранения

Решения Qrvey для аналитики здравоохранения , ориентированные на безопасность, позволяют командам анализировать данные в вашей облачной среде.

Решения для здравоохранения часто включают в себя различные типы данных — SQL, NoSQL и неструктурированные источники данных, такие как формы и изображения. Крайне важно подключаться к любому источнику данных , включая медицинские записи пациентов, соответствующие требованиям FHIR. Для получения комплексной информации вам необходимо проанализировать несколько источников данных о здравоохранении на одной информационной панели. Ваше аналитическое решение должно полностью соответствовать стандартам медицинских записей пациентов HL7 FHIR для интеграции с инструментами аналитики здравоохранения.

Анализируя широкий спектр источников данных, вы можете получить представление о производительности всей практики. Выявляйте тенденции пациентов , получая и анализируя аналитические данные FHIR , а также проводя детальный анализ. Анализируйте данные пациентов, чтобы находить закономерности, прогнозировать риски для здоровья и создавать планы лечения. Аналитика может помочь врачам более точно и быстро диагностировать заболевания, используя алгоритмы и машинное обучение для анализа симптомов, результатов анализов и медицинских изображений. Аналитика также может помочь врачам оказывать персонализированную и превентивную помощь своим пациентам , например, выявлять пациентов, которые подвержены риску развития определенных заболеваний, и принимать профилактические меры.

При проведении клинических исследований вы можете изучать большие объемы данных, чтобы заранее выявить тенденции с помощью комплексной автоматизации и анализировать расходы на исследования в режиме реального времени. Повысьте качество медицинской помощи , собирая отзывы пациентов в режиме реального времени и анализируя результаты по мере поступления данных. Повысьте эффективность принятия решений на основе фактических данных, предоставив исследователям и политикам возможность анализировать огромные объемы клинических данных для выявления тенденций, оценки эффективности лечения и разработки рекомендации по передовой практике.

Организации здравоохранения также могут использовать аналитику для повышения операционной эффективности . Результаты анализа потока пациентов, производительности персонала и использования оборудования могут выявить узкие места, задержки или потери и привести к повышению эффективности и снижению затрат.

Обнаруживайте и предотвращайте мошенничество и злоупотребления, анализируя данные о претензиях для выявления подозрительных действий, таких как нарушения в выставлении счетов, дублирующиеся претензии или ложные диагнозы. Такой подход может сэкономить деньги организациям здравоохранения, а также защитить пациентов от ненужных процедур или лечения.

Аналитика также может позволить поставщикам медицинских услуг прогнозировать результаты лечения пациентов и предвидеть потребности здравоохранения. Анализ информации, такой как медицинские записи, рецепты или данные об образе жизни, может помочь врачам найти пациентов из группы высокого риска, которым может потребоваться дополнительный уход или осмотры. Такой упреждающий подход может обеспечить своевременное вмешательство, сокращение повторных госпитализаций и повышение удовлетворенности пациентов. Прогнозная аналитика также может помочь поставщикам медицинских услуг прогнозировать спрос и предложение, что приводит к улучшению планирования и распределения ресурсов.

Финансовая аналитика

Превратите свои финансовые данные в полезную информацию с помощью программного обеспечения для финансового анализа . Визуализация финансовых данных упрощает понимание и интерпретацию сложных наборов данных . Вместо расшифровки цифр и таблиц визуальные представления обеспечивают более интуитивное понимание финансовых тенденций и показателей. С помощью интерактивной визуализации пользователи могут манипулировать финансовыми данными и исследовать их, обнаруживая скрытые идеи и закономерности, которые могут быть неочевидны в традиционных табличных форматах. Встраивая интерактивную аналитику непосредственно в финансовые платформы, вы можете предоставить пользователям немедленный доступ к аналитике в знакомых системах и ускорить окупаемость инвестиций.

Финансовые организации сообщают , что за каждый доллар убытков от мошенничества приходится платить более 4 долларов США за борьбу с мошенничеством , что дает огромную возможность более умной аналитике выявить потенциальное мошенничество . В частности, ИИ обладает огромным потенциалом для выявления закономерностей и уменьшения количества ложных срабатываний. Qrvey подключается напрямую к пакету AWS AI для обеспечения расширения возможностей машинного обучения в реальном времени для программного обеспечения для финансового анализа.

Детальный анализ больших наборов данных позволяет выявлять тенденции и находить аномалии . Подключаясь к любому типу данных — SQL, NoSQL и источникам неструктурированных данных, таким как формы и изображения, — вы можете анализировать несколько источников финансовых данных на одной информационной панели. Объедините источники данных, чтобы унифицировать финансовое программное обеспечение и получить представление о производительности всей организации.

Благодаря максимальной безопасности данных команды могут безопасно анализировать конфиденциальные данные — от отдельных записей до всей финансовой деятельности — и все это на вашей платформе SaaS.

Благодаря уровню API, созданному для быстрой разработки, данные можно передавать непосредственно из источника для анализа в реальном времени в вашем программном решении для финансового аналитика. Автоматизация и оповещения помогают вам быть в курсе событий и поддерживать процессы в рабочем состоянии.

Решения для логистической аналитики

Организации генерируют большие объемы данных о закупках, обработке, распределении и транспортировке товаров. В частности, датчики Интернета вещей, используемые для мониторинга производственного и логистического оборудования, генерируют большие объемы данных. Аналитика цепочки поставок включает сбор и анализ данных по всей цепочке поставок для обеспечения прозрачности, выявления ценных сведений и оптимизации планирования и исполнения. Решения для логистической аналитики , встроенные в приложения для цепочки поставок, позволяют вам получить ценную информацию и извлечь реальную пользу из этого огромного объема информации . Улучшите операции за счет лучшего планирования и прогнозирования процессов.

ИИ меняет облик платформ анализа цепочек поставок. Искусственный интеллект и машинное обучение могут автоматизировать анализ больших объемов исторических данных и предоставлять ценную информацию в режиме реального времени, а также принимать перспективные решения . Данные RFID также можно анализировать для оптимизации полочного пространства, динамического ценообразования и предотвращения отсутствия товара на складе. Максимально эффективно используйте складские площади .

Транспортная аналитика и технологии GPS помогут вам минимизировать расстояния поездок, снизить расход топлива и повысить эффективность вождения. Программное обеспечение для логистической аналитики может быстро выявить закономерности и тенденции и предложить встроенную логику принятия решений для повышения эффективности, производительности и значительного снижения затрат во всем, что вы делаете.

Решения для аналитики ИТ и кибербезопасности

Поставщики ИТ-программного обеспечения — это связующее звено, которое помогает компаниям планировать, выполнять и завершать успешные цифровые преобразования. Согласно отчету BetterCloud State of SaaSOps за 2023 год, организации сейчас используют в среднем 130 приложений . Это на 18% больше, чем в предыдущем году, несмотря на то, что 40% ИТ-специалистов заявили, что консолидировали избыточные SaaS-приложения.

Поскольку количество облачных сервисов резко возросло, сложность вариантов интеграции также выросла. В условиях значительной сложности в эпоху цифровой трансформации потребность в мощных, гибких и масштабируемых решениях для ИТ-аналитики продолжает расти.

Платформы кибербезопасности должны выявлять неправильные конфигурации и обнаруживать признаки компрометации, чтобы снизить риски, но, к сожалению, они часто переполнены ложными срабатываниями. Включив встроенную аналитику данных в реальном времени, платформы кибербезопасности могут повысить точность.

С бурным ростом количества SaaS-приложений растут и затраты на ИТ. Аналитика может предоставить организациям информацию, необходимую для сокращения ненужных затрат и обеспечения оптимизации расходов. Кроме того, оцените ценность ИТ для бизнеса, чтобы продемонстрировать рентабельность инвестиций.

Аналитика также может предоставить такие важные ключевые показатели эффективности , как время отклика системы, доступность и удовлетворенность пользователей. Оптимизируйте ИТ-процессы , такие как обработка инцидентов, и прогнозируйте будущие потребности в ИТ-ресурсах на основе прогнозов спроса.

Требования к встроенной аналитике

Чтобы поддерживать мощный набор аналитических функций в приложении SaaS, уровень данных сначала должен быть готов к обработке мультитенантных отчетов.

Многопользовательский уровень данных

Наличие стандартной готовой базы данных или хранилища данных недостаточно для реализации мультитенантной встроенной функции аналитики. Вам понадобится мультитенантное озеро данных , которое обеспечивает безопасность, сопоставление ролей и разрешений, а также простой в использовании набор API, чтобы интеграция была быстрой.

Возможность самостоятельно разместить это решение также является ключом к достижению безопасности, необходимой большинству SaaS-компаний. Несмотря на то, что в сторонних облачных системах управления данными нет недостатка, как только ваши данные покидают вашу среду, они представляют угрозу безопасности. Готовы ли вы нести ответственность за стороннюю платформу?

А поскольку в наши дни данные поступают из многих источников, важным вопросом становится то, насколько гибким является решение для обработки данных.

• Заставляет ли это каждого арендатора использовать одну и ту же модель данных или ее можно настроить?
• Работает ли он только со структурированными/реляционными данными или может обрабатывать полу/неструктурированные данные?
• Работает ли он только с готовыми соединителями данных или существует API для использования пользовательских интервалов?

Визуализация внешнего интерфейса

Встроенных информационных панелей недостаточно. Для полноценной встроенной аналитики в мультитенантном приложении SaaS вам потребуется:

• Встроенная визуализация данных: полные информационные панели И отдельные диаграммы.
• Встроенные конструкторы информационных панелей
• Встроенные построители диаграмм
• Компоненты Javascript, а не iFrames
• Поддержка White Label: полный контроль CSS, а не просто смена логотипов
• Автоматизация и оповещения, которые пользователи могут создавать самостоятельно

Что такое встроенные виджеты данных?

Виджеты — это простые, интуитивно понятные приложения, независимые от тела веб-сайта или устройства, но легко встраиваемые в него. Типы виджетов включают информационные, коллекционные, контрольные и гибридные. Виджеты данных отображают один объект или список объектов с использованием оперативных данных, которые можно запрограммировать на реагирование на идентификационные данные веб-сайта. Типы виджетов данных включают представление данных, сетку данных, сетку шаблона и представление списка.

Традиционная бизнес-аналитика (BI) против встроенной аналитики

Большинство BI-компаний были основаны в период с 2000 по 2010 год и ориентировались на предприятия, которым требовался внутренний анализ данных. SaaS еще не был доминирующей силой, как сегодня, поэтому эти системы были разработаны для установки на серверах, принадлежащих каждому клиенту и управляемых администратором базы данных из ИТ-отдела.

В книге «Как выбрать продукт для встроенной аналитики» автор Уэйн Экерсон пишет: «Большинство инструментов BI не предназначены для встраивания; Преобразование автономного коммерческого продукта в продукт, который можно легко и с полной точностью внедрить как в одно-, так и в многопользовательскую среду, является непростой задачей».

Поскольку количество SaaS-продуктов, используемых каждой компанией, резко возросло, поставщики аналитики изо всех сил пытались перейти от программного продукта, ориентированного на сервер, к продукту, ориентированному на облако. Ниже приведены четыре основных способа сравнения встроенной аналитики и встроенной бизнес-аналитики:

Выбор правильного решения

Правильное решение для встроенной аналитики зависит от нескольких факторов, но, по нашему опыту, успешным решением будет

• включите мультитенантное озеро данных, специально созданное для мультитенантной аналитики.
• интуитивно понятный пользовательский интерфейс
• быть развернутым и размещенным на собственном хостинге для максимальной безопасности данных
• иметь надежный набор API
• иметь полные возможности White Label
• самое главное, дать пользователям SaaS возможность анализировать данные в соответствии с их собственными бизнес-процессами.

Встроенные аналитические приложения

Qrvey — единственное комплексное решение встроенной аналитики для SaaS, позволяющее быстро добавить современный уровень аналитики с богатыми возможностями, которые легко настраиваются для всех типов пользователей. Используя платформу Qrvey для внедрения аналитики в свои продукты, SaaS-фирмы могут повысить ценность, открыть новые потоки доходов и обеспечить большую лояльность клиентов.

В отличие от традиционных решений BI, которые обычно требуют интеграции множества отдельных функций, Qrvey предоставляет законченную, комплексную платформу без кода, которая полностью развертывается в облачных средах наших клиентов, сокращая время и стоимость разработки, развертывания и обслуживание.

Это лучшая платформа встроенной аналитики, созданная специально для облачных сред, использующая лучшие облачные технологии для быстрого развертывания аналитики самообслуживания для любых типов данных. Платформа Qrvey создает наиболее экономичное решение для встроенной аналитики на рынке, управляемое командой с многолетним опытом работы в аналитической отрасли. Компания Dresner Advisory Services признала Qrvey лидером и признала его лучшим игроком на G2.

Процесс внедрения аналитики

Ниже описан первоначальный процесс адаптации новых клиентов платформы Qrvey, использующих AWS в качестве инфраструктурной платформы.

Установите программное обеспечение Qrvey

1. Настройка сред AWS
2. Установите и настройте платформу Qrvey на AWS.
3. Создайте свое первое приложение Qrvey в Qrvey Composer — веб-приложении, используемом аналитиками данных для создания наборов данных, визуализаций и информационных панелей, а также управления ими для совместного использования с внешними пользователями.

Создать новое приложение

Платформа Qrvey предлагает широкий спектр функций, которые можно использовать в приложении Qrvey, включая веб-формы, подключения к данным, аналитику и автоматизацию.

• Создать подключение к источнику данных

• Создать набор данных

• Создайте информационную панель с диаграммами

• Опубликовать приложение

• Поделитесь приложением с организацией

• Встройте приложение Qrvey в ваше хост-приложение.

  
  

Qrvey развертывается в вашей среде AWS, что позволяет вам использовать систему Qrvey в нужном регионе AWS и VPC.

Узнайте больше о том , почему SaaS-компании выбирают Qrvey для встроенной аналитики.