Gömülü Analitikleri Anlamak: Tanımı, Faydaları ve Kullanım Durumları

Gömülü Analitik Nedir?

Gömülü analitik, analitik özelliklerini ve işlevlerini başka bir uygulamanın doğal bir parçası olarak dahil etme teknolojik yeteneğidir.

Dresner Wisdom of Crowds® 2023 Gömülü İş Zekası Pazar Araştırması'na göre, yerleşik BI'nın mevcut kullanımı yüzde 49'dur ve benimseme planları güçlü olmaya devam etmektedir. Ayrıca sektörde yanıt verenlerin yüzde seksen altısı yerleşik iş zekasının kritik veya çok önemli olduğunu söylüyor.

Gömülü Analitik Anlamı

SaaS çözümüne yönelik yerleşik analiz, SaaS uygulaması kullanıcılarının, uygulamalarının içinde oluşturdukları verileri analiz etmek için iş zekasının gücünden yararlanmasına olanak tanır. Bu, verileri yalnızca ayrı bir iş zekası aracına aktarmak için dışa aktarma ihtiyacını ortadan kaldırır.

12 Önemli Yerleşik Analiz Özelliği

1. Self Servis, Oluşturulması Kolay Grafikler ve Gösterge Tabloları

Kullanıcılar, yalnızca bir tıklamayla görsel olarak çekici veri görselleştirmelerini zahmetsizce oluşturma yeteneğine sahip olmalıdır. Sezgisel, self-servis bir grafik oluşturucu, kullanıcı dostu olmalı ve kişiselleştirilmiş gösterge tabloları ve raporlar hazırlamak için gösterge tablosu oluşturucu öğelerini içermelidir.

Qrvey'in Impexium'a hızla pazara girme ve müşterilerine doğrudan analiz sağlama konusunda nasıl güç verdiğini öğrenin. Güncelliğini yitirmiş analiz platformunu değiştirme zorunluluğuyla karşı karşıya kalan Impexium, self-servis işlevler, hızlı yanıt veren tasarım ve otomatik veri süreçleriyle donatılmış modern bir çözüm aradı.

2. Her Türlü Veri

Geleneksel analiz araçlarının çoğu yalnızca yapılandırılmış verilerle çalıştığından, tüm iş verilerinin %70'inden fazlası asla analiz için kullanılmaz. Hayati önem taşıyan içgörüler elde etmek için formlar ve görüntüler gibi yarı ve yapılandırılmamış veri kaynakları da dahil olmak üzere tüm verilerinizi entegre edebilmeniz gerekir.

3. İş Akışı ve Otomasyon

Kullanıcıların analiz platformunuzla yeni bilgiler keşfedebilmesi harika bir şey; ancak platformun keşfetmeyi kullanıcılar için yapması daha da iyi! Otomasyon, koşullar karşılandığında kullanıcıları uyarabilir ve eşikler aşıldığında iş akışları tetiklenebilir.

Self servis iş akışı oluşturucuları sayesinde, teknik bilgisi olmayan kullanıcılar bile ortak görevleri kolayca otomatikleştirebilir ve koşullar değiştiğinde işleri gerçekleştirebilir. Otomasyon, yeni veriler alındığında veya kullanıcı tanımlı ölçümler ve eşikler karşılandığında otomatik olarak tetiklenebilir ve tüm yeni veri odaklı uygulama türlerinin oluşturulmasına olanak tanır.

Koşullu kurallar ve makine öğrenimi modelleri ile iş akışlarınıza ve uygulamalarınıza güçlü iş mantığı ekleyin. Yalnızca otomasyon sayesinde analiz platformunuz sizin için günün 24 saati çalışabilir.

4. Paylaşılabilir Bilgiler

Kullanıcılar değerli bilgiler elde ettikten sonra bunları kolayca paylaşabilmeli ve yayabilmelidirler. Tam etkileşim ve yerleşik veri güvenliğini içeren çok sayfalı ve çok sekmeli raporlar oluşturma yeteneği gibi özellikleri arayın. İçerik dağıtım özellikleriyle, şablonları ve kontrol panellerini belirli kiracılara kendi hızınızda sunabilirsiniz.

5. Detaya Gitme ve Detaya Gitme gibi etkileşimler

Kullanıcılar gerektiğinde ek bilgilere kolayca erişmek için raporlarla etkileşime girebilmelidir. Detaya inme, kullanıcıları yüksek bir düzeyden daha ayrıntılı bir düzeye taşıyarak kullanıcıların, örneğin ülkeden eyalete, verilerde daha derinlere inmesine olanak tanır. Detaylandırma, kullanıcıyı analiz edilen verilerle ilgili bir rapora götürür ve aynı veri kümesini analiz etmeye devam ederken başka bir rapora geçer. Son olarak gelişmiş filtreleme seçenekleri, kullanıcıların raporlarda görüntülenen verileri hassaslaştırmasına olanak tanır.

6. Veri Güvenliği ve Yönetilen Erişim Kontrolleri

Kayıt ve sütun düzeyinde güvenlik, yöneticilerin bir veri kümesindeki veri erişimini ayrıntılı düzeylerde kısıtlamasına olanak tanır, böylece her kullanıcı yalnızca görmeye yetkili olduğu bilgileri alır. Her kullanıcının rolüne göre verilere, öngörülere ve uygulamalara erişim izni verin.

Güvenlik araçları ve özellikleri, çok kiracılı SaaS uygulamalarını desteklemelidir ve ideal olarak, tüm kurallarınız ve ilkeleriniz dahil olmak üzere güvenlik modelinizi devralacaktır . Tek oturum açmayla analitiği SaaS uygulamanıza sorunsuz bir şekilde entegre edin.

7. SaaS Platform Ortamınıza Dağıtılabilir

Maksimum veri güvenliği için yerleşik analiz yazılımını özel ortamlara dağıtabilmek, veriler üzerinde kontrolün sürdürülmesinde çok önemli bir özelliktir. Ayrıca bu yöntem, verilerinizi yönetmek için sizi üçüncü bir tarafa güvenmeye zorlamak yerine mevcut güvenlik politikalarınızı devralacaktır.

Bulutunuza dağıtım yaptığınızda verileriniz hiçbir zaman hesabınızdan ayrılmaz ve ortamınızdaki verilerinizi kontrolünüz altında tutmanıza olanak tanır.

Yazılım geliştirme yaşam döngülerine (SDLC) uyum sağlamak için kod depolarına ve birden fazla geliştirme ortamına da dağıtım yapabilmeniz gerekir.

8. Beyaz Etiketleme ve Kullanıcı Arayüzü Özelleştirme

Her şeyi şirket içinde oluşturmak yerine üçüncü taraf bir ürünü yerleştirmenin birçok faydası vardır. Ancak müşterilerinizin bilmesine gerek yok. SaaS uygulamanıza kusursuz bir şekilde uyum sağlamak için görünümün CSS ve temalarla güncellenmesi de dahil olmak üzere, yerleşik analizler tamamen özelleştirilebilir olmalıdır. Kullanıcı deneyimi tutarlı olmalı ve beyaz etiketli yerleşik analizler gidilecek yoldur.

Dresner Crowds Bilgeliği ® İş Zekası Pazar Araştırması, kişiselleştirme yeteneklerinin öneminin farkındadır. Çalışma, satıcıları "ürünün kalitesi ve kullanışlılığı" kategorisinde "özelleştirme ve genişletilebilirlik" de dahil olmak üzere 33 kriterli bir değerlendirme modeli kullanarak derecelendiriyor.

9. Yerel Çoklu Kiracılık

SaaS kullanım senaryoları için kullanıma hazır çoklu kiracılık şarttır. Birçok çözüm, çoklu kiracılığı zorlamak için kapsamlı özel geliştirme gerektirdiğinden, bu aynı zamanda pazara sunma süresini de doğrudan etkiler. Gömülü analitik için çok kiracılı mimari hakkında daha fazla bilgi edinin.

10. Sınırsız Kullanıcı Lisanslaması

Bir SaaS uygulaması içindeki kullanımı tahmin etmek neredeyse imkansızdır; bu nedenle ideal bir çözüm, sınırsız kullanıcı lisanslaması sağlayacaktır. Geleneksel iş zekası çözümlerinin çoğu yalnızca kullanıcı lisanslaması sunabilir ve bu da benimsenmeyi engelleyici olma eğilimindedir. Kullanıcı tabanlı lisanslama, pozitif bir yatırım getirisi elde etmenizi engelleyebilecek önemli bir maliyet etkenidir.

11. Her Şey Yerleştirilebilir

Düzgün bir gömülü analiz çözümü, sorunsuz bir kullanıcı deneyimi için Javascript kullanarak ve iframe'lerden kaçınarak tamamen gömülebilen birden fazla bileşen sağlamalıdır. Kontrol paneli ve grafik widget'larını, kontrol paneli ve grafik oluşturucuları, veri yönetimini, otomasyon kuralı yönetimini ve daha fazlasını gömebilmeniz gerekir.

12. Kolay Veri Entegrasyonu

Önceden oluşturulmuş veritabanı bağlayıcıları ve kullanımı kolay API'ler, hızlı entegrasyon ve hızlı pazara sunma süresi için çok önemlidir. Ek olarak, hem yapılandırılmış (SQL) hem de yarı yapılandırılmış (NoSQL) verilere yönelik yerel destek, daha fazla esneklik anlamına gelir ve gereksiz dönüşümlere ve israf edilen işlemlere duyulan ihtiyacı azaltır.

Gömülü Analitiklerin Faydaları

SaaS uygulamalarına yönelik yerleşik analitikler, hem yazılım satıcısı hem de son kullanıcılar için önemli avantajlar sağlayabilir. Satıcılar, gösterge tabloları, raporlama ve tahmine dayalı öngörüler gibi analitik yeteneklerini bir SaaS uygulamasına yerleştirerek tekliflerini geliştirebilir ve müşterilere ek değer sağlayabilir.

Geliri artırın

Daha gelişmiş yeteneklerin kilidini açan birinci sınıf kullanıcı katmanları, işlevselliği artıran eklenti ürünler ve müşterilerin verilerini profesyonellerle birlikte analiz etmelerine yardımcı olan profesyonel hizmetler aracılığıyla analizlerden çeşitli şekillerde para kazanma . Bu, standart yazılım aboneliklerinin ötesinde yeni gelir akışları sunar.

SaaS şirketleri için ödeme altyapısı sağlayıcısı olan Paddle, 512 SaaS şirketi üzerinde para kazanmanın büyümeyi artırmada satın almalardan dört kat, elde tutmayı iyileştirme çabalarından ise iki kat daha etkili olduğunu gösteren bir araştırma gerçekleştirdi .

Müşteri memnuniyetini ve katılımını artırın

Müşterilere kusursuz ve sezgisel bir kullanıcı deneyimi sunun. Ayrı bir analiz aracına veya platformuna geçmek zorunda kalmadan, iş akışları dahilinde verilere ve öngörülere erişmelerine ve bunlarla etkileşimde bulunmalarına olanak tanıyın.

Müşteri memnuniyetini ve elde tutma oranlarını artırın

Müşterilere sorunları çözmelerine ve hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olacak değerli bilgiler sağlayın. Daha yüksek NPI puanları, kullanıcıların teknik becerilere ihtiyaç duymadan veya yazılımdan ayrılmadan sorularına hızlı bir şekilde yanıt almalarına olanak tanımanın bir sonucudur. Ek olarak, kullanıcılar bir SaaS uygulamasıyla ne kadar çok şey yapabilirse, ona o kadar çok güvenirler. Müşteriler uygulamanızdan memnun kaldıkça ve işlerinde tamamlayıcı bir araç olarak ona güvendikçe sadık müşteriler olarak kalmaları muhtemeldir.

Rakiplerden farklılaşmak

Kullanıcılarınızın karar alma süreçlerini geliştirmelerine ve performansı artırmalarına yardımcı olabilecek benzersiz ve yenilikçi bir değer teklifi sunun.

Gerçek zamanlı verilere erişin.

Analitiklerin yerleştirilmesi aynı zamanda kullanıcıların halihazırda çalışmakta olduğu uygulama ortamında gerçek zamanlı verilere erişime de olanak tanır. Verileri başka bir araçta analiz etmek üzere dışa aktarmak yerine, içgörüler iş akışı içerisinde hemen kullanılabilir. Bu, kullanıcıların tek bir gerçek kaynak olarak daha fazla güvendiği daha katı uygulamalara yol açar.

Şirket içinde inşaat yapmaktan kaçının ve yol haritanıza odaklanmayı sürdürün.

Yazılımınıza analitik eklemek için harcadığınız her saat, temel rekabet farklılığınıza odaklanmak için harcanmamış bir saattir (bu, Qrvey gibi bir analiz sağlayıcısı olmadığınızı varsayarsak!) Analitik oluşturmak aynı zamanda değerli kaynaklar olarak tüm ürün yol haritanıza da engel olacaktır. yavaş yavaş sifonlanır. Üçüncü taraf bir satıcının analitik işlevselliğini dahil ederek, şirket içinde geliştirme yapmaktan kurtulur ve pazara sunma sürenizi hızlandırırsınız. Üçüncü taraf bir ürünün satın alınması aynı zamanda geliştirme maliyetlerini de azaltır.

Gömülü Analitiklerin Ortak Zorlukları ve Tuzakları Nelerdir?

Sunucu Ücretleri ve Kullanıcı Tabanlı Lisanslama

Sunucu kurulumlarına bağımlı olarak başlayan bazı geleneksel BI çözümleri, yazılımlarının kurulu olduğu her sunucu için hâlâ lisans gerektirebilir. Bir yazılım geliştirme süreciyle entegre olmaya veya bir kümeyi ölçeklendirmeye çalışmak, zamanla maliyet açısından fahiş hale gelir.

Ek olarak, kullanıcı tabanlı lisanslama önemli bir maliyet etkenidir ve genellikle zaman içinde yeterince takdir edilmeyen bir maliyettir. "Küçük başlamaya" çalışan şirketler nadiren yatırımlarının yatırım getirisini fark eder.

Veri Erişimi ve Senkronizasyonu

Muhtemelen uygulamanız birden fazla veri türünü kullanıyordur ve eğer şimdi kullanmıyorsa, gelecekte kesinlikle kullanabilir. Bu nedenle analiz çözümünüzün her türlü veriyle çalışabilmesi ve birden fazla kaynağı birleştirmenin karmaşıklığını kaldırabilmesi gerekir.

Analitiği yerleştirirken, tek bir mimariye bağlı kalmak istemezsiniz veya yuvarlak bir deliğe sığacak şekilde kare bir çivi törpülemekle uğraşmak zorunda kalmazsınız.

Qrvey'in, Global K9'un video yakalama yoluyla toplanan tüm verileri analiz etme zorluğunu aşmasına nasıl yardımcı olduğunu okuyun. Global K9, Qrvey ile havayollarına ve devlet kurumlarına, köpek ekiplerinin geleneksel x-ray teknolojilerinden daha fazla tonajlı kargoyu güvenli bir şekilde işleyebileceğini kesin olarak kanıtlayabildi.

Veri Aktarımını Üçüncü Taraf Bir Buluta Zorlama

İdeal bir çözüm, verilerinizi olduğu yerde, ortamınızda kontrolünüz altında tutar. Müşterinizin verilerini üçüncü taraf bir buluta gönderirseniz kapsamlı bir güvenlik denetimi yapmanız gerekecektir.

Geliştirme Ortamlarına Destek Yok

Bir SaaS şirketi olarak, büyük bir şirketteki dahili BT departmanından farklı bir geliştirme yaşam döngüsüne sahipsiniz. Gömülü analiz yazılımınızı çeşitli geliştirme ortamlarına yükleyemediğinizde, üretim deneyiminizi ve sonuçta kullanıcı deneyiminizi riske atmış olursunuz.

Yerleşik Ölçeklenebilirlik ve Performans Eksikliği

SaaS uygulamanızın büyüyüp genişlemesini istiyorsunuz, ancak kolayca ölçeklenemeyen veya yerel olarak ölçeklenmeyen yerleşik analiz çözümleri çoğu zaman düzeltilmesi pahalı hale gelen bir darboğaz yaratır. İdeal durumda, maliyetli ve zaman alıcı bir yeniden inşa işlemine gerek kalmadan ölçeklenebilmeniz gerekir. Uygulamanız ölçeklendikçe maliyetlerdeki artışın büyümeyle orantılı olması gerekir. Sonraki %15'lik büyümeyi başarmak için maliyetleri %80 artırmamak gerekir.

Ayrıca, büyümeye uyum sağlayacak şekilde ölçeklendirme yapılırken gecikmenin artmaması gerekir.

AI Hazır Değil

Çoğu çözüm, yapay zekayı entegre eden bazı işlevler sunar, ancak yapay zeka kısaltması genellikle oldukça gevşek bir şekilde kullanılır. Yapay zeka teknolojisi hızla ilerlerken bunun uzun vadede değer katan bir şey olduğundan emin olun.

iFrame Yerleştirmeleri

Birçok BI aracı gösterge tabloları ve bazıları bireysel widget'lar (grafikler) yerleştirebilirken, işlevsellik SaaS sağlayıcılarının ihtiyaçlarını karşılamada başarısız oluyor. Örneğin, birçok geleneksel BI aracı, yerleştirmeleri için iFrame'lere güvenir. Çoğu bilgi güvenliği ekibi, güvenlik endişeleri nedeniyle iFrame tabanlı çözümleri onaylamakta zorlanıyor. iFrame tabanlı kontrol panelleri de nadiren mobil duyarlıdır.

JavaScript widget'larını destekleyen diğerlerinde özelleştirme seçenekleri olmayabilir. Bazı satıcılar, SaaS uygulamasıyla entegrasyonu daha da karmaşık hale getirecek şekilde JavaScript ve iFrame tabanlı widget'ların bir kombinasyonunu sunacak. Javascript tabanlı widget'lar tercih edilen yöntemdir.

Gömülü Analitiklerin Kullanım Örnekleri

SaaS uygulamaları günümüzde tüm sektörlerde mevcuttur, bu nedenle yerleşik analitikler her sektörde büyük bir ihtiyaca hizmet etmektedir. Neredeyse tüm SaaS uygulamalarının güçlü bir analitik teklifine sahip olması beklenir; bu nedenle yalnızca statik, genel gösterge tabloları sunarsanız, müşterileriniz muhtemelen daha fazlasını istemeye devam edecektir. Aşağıda bazı popüler endüstri kullanım örnekleri verilmiştir.

SaaS Uygulamaları için Gömülü Analitik

SaaS uygulamalarındaki SaaS analitiğine yönelik raporlama özellikleri önemli gibi görünebilir ancak bu genellikle SaaS şirketlerinin kendilerini rakiplerinden ayırabilecekleri bir alandır. Qrvey, SaaS şirketlerinin daha zengin ürünler oluşturmasına ve bunları pazara daha hızlı sunmasına ve aynı zamanda geliştirme maliyetlerini düşürmesine olanak tanır.

Gömülü analitiği şirket içinde oluşturmak, SaaS şirketlerinin üstlenmesine gerek olmayan, zaman alıcı ve yol haritası gerektiren bir özelliktir.

Sağlık Analitiği

Güvenliğe odaklanan Qrvey'in sağlık hizmetleri analitiği çözümleri , ekiplerin bulut ortamınızdaki verileri analiz etmesine olanak tanır.

Sağlık hizmetleri çözümleri genellikle SQL, NoSQL ve formlar ve görüntüler gibi yapılandırılmamış veri kaynakları gibi çeşitli veri türlerini içerir. FHIR Uyumlu hasta sağlık kayıtları da dahil olmak üzere herhangi bir veri kaynağına bağlanmak hayati önem taşımaktadır. Kapsamlı bilgiler için birden fazla sağlık hizmeti veri kaynağını tek bir kontrol panelinde analiz etmeniz gerekir. Analitik çözümünüzün, sağlık hizmetleri analitiği araçlarına entegre edilebilmesi için HL7 FHIR hasta tıbbi kayıt standartlarıyla tamamen uyumlu olması gerekir.

Çok çeşitli veri kaynaklarını analiz ederek tüm uygulama genelinde performans öngörüleri elde edebilirsiniz. FHIR analitik verilerini alıp analiz ederek ve ayrıntılı analiz gerçekleştirerek hasta eğilimlerini ortaya çıkarın . Kalıpları bulmak, sağlık risklerini tahmin etmek ve tedavi planları oluşturmak için hasta verilerini analiz edin. Analizler, semptomları, test sonuçlarını ve tıbbi görüntüleri analiz etmek için algoritmaları ve makine öğrenimini kullanarak doktorların hastalıkları daha doğru ve hızlı bir şekilde teşhis etmesine yardımcı olabilir. Analytics ayrıca doktorların hastalarına kişiselleştirilmiş ve proaktif bakım sağlamasına da yardımcı olabilir (örneğin, belirli hastalıklara yakalanma riski taşıyan hastaların belirlenmesi ve önleyici tedbirlerin sağlanması).

Klinik denemeler için , kapsamlı otomasyonla eğilimleri erken tespit etmek için büyük veri hacimlerini inceleyebilir ve deneme harcamalarını gerçek zamanlı olarak analiz edebilirsiniz. Gerçek zamanlı hasta geri bildirimi toplayarak ve veriler geldikçe sonuçları analiz ederek bakım kalitesini artırın . Araştırmacılara ve politika yapıcılara, eğilimleri belirlemek, tedavi etkinliğini değerlendirmek ve tedaviyi geliştirmek için çok miktarda klinik veriyi analiz etme yetkisi vererek kanıta dayalı karar almayı artırın. en iyi uygulamalara ilişkin yönergeler.

Sağlık kuruluşları, operasyonel verimliliği artırmak için analitiği de kullanabilir. Hasta akışını, personel verimliliğini ve ekipman kullanımını analiz ederek elde edilen bilgiler, darboğazları, gecikmeleri veya israfı tespit edebilir ve verimliliğin artmasına ve maliyetlerin azalmasına yol açabilir.

Faturalandırma usulsüzlükleri, mükerrer talepler veya yanlış teşhisler gibi şüpheli etkinlikleri tanımlamak için talep verilerini analiz ederek sahtekarlığı ve kötüye kullanımı tespit edin ve önleyin . Bu yaklaşım, sağlık kuruluşları için tasarruf sağlamanın yanı sıra hastaları gereksiz prosedür veya tedavilerden de koruyabilir.

Analitik aynı zamanda sağlık hizmeti sağlayıcılarının hasta sonuçlarını tahmin etmesine ve sağlık hizmeti ihtiyaçlarını öngörmesine de olanak sağlayabilir. Tıbbi kayıtlar, reçeteler veya yaşam tarzı verileri gibi bilgilerin analiz edilmesi, doktorların ekstra bakıma veya kontrollere ihtiyaç duyabilecek yüksek risk altındaki hastaları bulmasına yardımcı olabilir. Bu proaktif yaklaşım, zamanında müdahalelere olanak tanıyarak hastaneye yeniden yatışları azaltabilir ve hasta memnuniyetini artırabilir. Tahmine dayalı analitik, sağlık hizmeti sağlayıcılarının talep ve arzı tahmin etmesine de yardımcı olabilir ve bu da planlama ve kaynak tahsisinin iyileştirilmesine olanak sağlar.

Finansal Analitik

Finansal analiz yazılımıyla finansal verilerinizi eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürün. Finansal verilerin görselleştirilmesi, karmaşık veri setlerinin daha kolay anlaşılmasına ve yorumlanmasına olanak tanır. Sayıların ve tabloların şifresini çözmek yerine görsel temsiller, finansal eğilimlerin ve performansın daha sezgisel bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Etkileşimli görselleştirmelerle kullanıcılar finansal verileri işleyebilir ve keşfedebilir, geleneksel tablo formatlarında görünmeyebilecek gizli öngörüleri ve kalıpları ortaya çıkarabilir . Etkileşimli analitiği doğrudan finansal platformlara yerleştirerek, kullanıcılara tanıdık sistemler içindeki analitiğe anında erişim sağlayabilir ve değer elde etme süresini hızlandırabilirsiniz.

Mali kuruluşlar , her 1 dolarlık dolandırıcılık kaybı için dolandırıcılıkla mücadele etmek için 4 dolardan fazla para ödediğini bildiriyor ve bu da potansiyel dolandırıcılığı ortaya çıkarmak için daha akıllı analitiklere büyük bir fırsat bırakıyor. Yapay zeka özellikle kalıpları belirleme ve yanlış pozitifleri azaltma konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Qrvey, finansal analiz yazılımı için gerçek zamanlı makine öğrenimini güçlendirmek amacıyla doğrudan AWS AI paketine bağlanır.

Büyük veri kümelerinin ayrıntılı analiziyle eğilimleri ortaya çıkarabilir ve anormallikleri bulabilirsiniz . SQL, NoSQL ve formlar ve görüntüler gibi yapılandırılmamış veri kaynakları gibi herhangi bir veri türüne bağlanarak, tek bir kontrol panelinde birden fazla finansal veri kaynağını analiz edebilirsiniz. Finansal yazılımı birleştirmek ve tüm kuruluş genelinde performans öngörüleri elde etmek için veri kaynaklarını birleştirin.

Maksimum veri güvenliğiyle ekipler, SaaS platformunuzda bireysel kayıtlardan tüm finansal uygulama performansına kadar hassas verileri güvenli bir şekilde analiz edebilir.

Hızlı geliştirme için oluşturulmuş bir API katmanıyla veriler, finansal analist yazılım çözümünüz içinde gerçek zamanlı analiz için doğrudan kaynaktan aktarılabilir. Otomasyon ve uyarılar güncel kalmanıza ve süreçlerinizi uyumlu tutmanıza yardımcı olur.

Lojistik Analitik Çözümleri

Kuruluşlar malların tedariki, işlenmesi, dağıtımı ve taşınmasıyla ilgili büyük miktarda veri üretir. Özellikle üretim ve lojistik ekipmanlarını izlemek için kullanılan IoT sensörleri büyük miktarda veri üretir. Tedarik zinciri analitiği, görünürlük kazanmak, içgörüleri belirlemek ve planlama ile yürütmeyi optimize etmek için tedarik zinciri boyunca veri toplamayı ve analiz etmeyi içerir. Tedarik zinciri uygulamalarına entegre edildiğinde lojistik analitiği çözümleri , öngörü elde etmenizi ve bu kadar büyük miktardaki bilgiden gerçek değer elde etmenizi sağlar. Daha iyi süreç planlama ve tahmin ile operasyonları iyileştirin.

Yapay zeka, tedarik zinciri analitiği platformlarının çehresini değiştiriyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi, büyük hacimli geçmiş verilerin analizini otomatikleştirebilir ve gerçek zamanlı içgörülerin yanı sıra ileriye dönük karar alma olanağı da sağlayabilir. RFID verileri aynı zamanda raf alanı optimizasyonu, dinamik fiyatlandırma ve stok tükenmesinin önlenmesi için de analiz edilebilir. Depo alanını en verimli şekilde kullanın .

Ulaşım analitiği ve GPS teknolojileri seyahat mesafelerini en aza indirmenize, yakıt tüketimini azaltmanıza ve sürüş verimliliğinizi artırmanıza olanak sağlayabilir. Lojistik analiz yazılımı, modelleri ve eğilimleri hızlı bir şekilde ortaya çıkarabilir ve yaptığınız her şeyde verimliliği artırmak, üretkenliği artırmak ve maliyetleri önemli ölçüde azaltmak için yerleşik karar mantığı sunabilir.

BT ve Siber Güvenlik Analitik Çözümleri

BT yazılımı satıcıları, şirketlerin başarılı dijital dönüşümleri planlamasına, yürütmesine ve tamamlamasına yardımcı olan birleştiricidir. BetterCloud'un 2023 SaaSOps Durumu raporuna göre kuruluşlar artık ortalama 130 uygulama kullanıyor . BT profesyonellerinin %40'ı gereksiz SaaS uygulamalarını birleştirdiklerini söylemesine rağmen bu, önceki yıla göre %18'lik bir artışı temsil ediyor.

Bulut hizmetlerinin sayısı arttıkça entegrasyon seçeneklerinin karmaşıklığı da arttı. Dijital dönüşüm çağındaki önemli karmaşıklık nedeniyle güçlü, esnek ve ölçeklenebilir BT analitiği çözümlerine olan ihtiyaç artmaya devam ediyor.

Siber güvenlik platformları, riskleri azaltmak için yanlış yapılandırmaları ortaya çıkarmalı ve tehlike göstergelerini tespit etmelidir, ancak ne yazık ki çoğu zaman yanlış pozitiflerle dolup taşarlar. Siber güvenlik platformları, gerçek zamanlı verilerin yerleşik analitiğini etkinleştirerek doğruluğu artırabilir.

SaaS uygulamalarının patlamasıyla birlikte BT maliyetleri de artıyor. Analitik, gereksiz maliyetleri azaltmak ve harcamaların optimize edilmesini sağlamak için kuruluşlara gerekli öngörüleri sağlayabilir. Ayrıca yatırım getirisini göstermek için BT'nin iş değerini ölçün.

Analitik ayrıca sistem yanıt süresi, kullanılabilirlik ve kullanıcı memnuniyeti gibi hayati önem taşıyan KPI'lar da sağlayabilir . Olay yönetimi gibi BT süreçlerini optimize edin ve talep tahminlerine dayalı olarak gelecekteki BT kaynak ihtiyaçlarını tahmin edin.

Gömülü Analitik Gereksinimleri

Bir SaaS uygulamasında güçlü bir analiz özelliğini desteklemek için veri katmanının öncelikle çok kiracılı raporlamayı yönetmeye hazır olması gerekir.

Çok Kiracılı Veri Katmanı

Standart, kullanıma hazır bir veritabanına veya veri ambarına sahip olmak, çok kiracılı yerleşik bir analitik işlevi elde etmek için yeterli değildir. Entegrasyonun hızlı olması için güvenliği, rol ve izinlerin eşlenmesini ve kullanımı kolay bir API paketini yöneten çok kiracılı bir veri gölüne ihtiyacınız olacak.

Bu çözümü kendiniz barındırabilmek aynı zamanda çoğu SaaS şirketinin ihtiyaç duyduğu güvenliğe ulaşmanın da anahtarıdır. Üçüncü taraf, bulut ana bilgisayar veri yönetimi sistemleri konusunda herhangi bir eksiklik olmamasına rağmen, verileriniz ortamınızdan ayrılır ayrılmaz bir güvenlik riski oluşturur. Üçüncü taraf bir platformdan sorumlu olmaya hazır mısınız?

Günümüzde veriler pek çok kaynaktan geldiği için veri çözümünün ne kadar esnek olduğu önemli bir soru haline geliyor.

• Her kiracıyı aynı veri modelini kullanmaya mı zorluyor yoksa özelleştirilebilir mi?
• Yalnızca yapılandırılmış/ilişkisel verilerle mi çalışır yoksa yarı/yapılandırılmamış verileri işleyebilir mi?
• Yalnızca önceden oluşturulmuş veri bağlayıcılarla mı çalışıyor yoksa özel aralıkları zorlayacak bir API var mı?

Ön Uç Görselleştirmeleri

Gömülü gösterge tablolarına sahip olmak yeterli değildir. Çok kiracılı bir SaaS uygulamasında gerçek yerleşik analizler için şunlara ihtiyacınız olacak:

• Gömülü veri görselleştirmeleri: tam kontrol panelleri VE bireysel grafikler
• Gömülü gösterge tablosu oluşturucuları
• Gömülü grafik oluşturucular
• iFrame'ler değil, Javascript bileşenleri
• Beyaz etiket desteği: yalnızca logoları değiştirmek değil, tam CSS kontrolleri
• Otomasyon ve kullanıcıların kendilerinin oluşturabileceği uyarısı

Gömülü Veri Widget'ları nedir?

Widget'lar, bir web sitesinin veya cihazın gövdesinden bağımsız, ancak kolayca içine gömülebilen basit, sezgisel uygulamalardır. Widget türleri arasında bilgi, koleksiyon, kontrol ve hibrit bulunur. Veri widget'ları, bir nesneyi veya web sitesi kimliğine yanıt verecek şekilde programlanabilecek canlı verileri kullanan nesnelerin bir listesini görüntüler. Veri widget'larının türleri arasında veri görünümü, veri ızgarası, şablon ızgarası ve liste görünümü bulunur.

Geleneksel İş Zekası (BI) ve Gömülü Analitik Karşılaştırması

Çoğu BI şirketi 2000 ile 2010 yılları arasında kuruldu ve verileri dahili olarak analiz etmesi gereken işletmeleri hedef aldı. SaaS henüz bugünkü baskın güç değildi, dolayısıyla bu sistemler her müşterinin sahip olduğu sunuculara kurulacak ve BT departmanından bir veritabanı yöneticisi tarafından yönetilecek şekilde tasarlandı.

Yazar Wayne Eckerson, "Gömülü Analitik Ürünü Nasıl Seçilir?" başlıklı makalesinde şöyle yazıyor: "Çoğu BI aracı yerleştirme için tasarlanmamıştı; Tek başına, ticari bir ürünü, hem tek hem de çok kiracılı ortamlara tam aslına uygun şekilde kolayca yerleştirilebilecek bir ürüne dönüştürmek zorlu bir iş.”

Her şirketin kullandığı SaaS ürünlerinin sayısı hızla artarken, analiz sağlayıcıları sunucu odaklı bir yazılım ürününden bulut odaklı bir ürüne geçiş yapmakta zorlandı. Yerleşik analitik ile yerleşik BI karşılaştırmasının dört temel yolu aşağıda verilmiştir:

Doğru Çözümü Seçmek

Doğru gömülü analitik çözümü çeşitli faktörlere bağlıdır, ancak deneyimlerimize göre başarılı çözüm,

• çok kiracılı analizler için özel olarak oluşturulmuş çok kiracılı bir veri gölü içerir.
• sezgisel bir kullanıcı deneyimi
• Veri güvenliğini en üst düzeye çıkarmak için dağıtılabilir ve kendi kendine barındırılabilir
• sağlam bir API paketine sahip olun
• tam beyaz etiket özelliklerine sahip
• en önemlisi SaaS kullanıcılarının verileri kendi iş süreçlerine göre analiz etmelerini sağlamak

Gömülü Analitik Uygulamaları

Qrvey, her türden kullanıcı için kolayca yapılandırılabilen zengin yeteneklere sahip modern bir analiz katmanını hızlı bir şekilde ekleyen SaaS çözümüne yönelik tek eksiksiz yerleşik analitiktir. SaaS firmaları, analitiği ürünlerine yerleştirmek için Qrvey platformunu kullanarak daha fazla değer sunabilir, yeni gelir akışlarının kilidini açabilir ve daha fazla müşteri sadakati sağlayabilir.

Tipik olarak çok sayıda ayrı işlevin entegre edilmesini gerektiren geleneksel BI çözümlerinin aksine Qrvey, tamamen müşterilerimizin bulut ortamlarında dağıtılan eksiksiz, kodsuz, uçtan uca bir platform sunar; geliştirme, dağıtım ve geliştirme süresini ve maliyetini azaltır. Bakım.

Her türlü veri üzerinde self-servis analitiğin hızla devreye alınmasını sağlamak için bulut teknolojisinin en iyilerinden yararlanan, özel olarak bulut tabanlı ortamlar için oluşturulmuş en iyi yerleşik analiz platformudur. Qrvey'in platformu, analitik sektöründe onlarca yıllık deneyime sahip bir ekip tarafından yönlendirilen, piyasadaki en uygun maliyetli yerleşik analitik çözümünü yaratıyor. Qrvey, Dresner Advisory Services tarafından lider olarak tanındı ve G2'de yüksek performans gösteren bir firma olarak oylandı.

Analitikleri Yerleştirme Süreci

Aşağıda, altyapı platformu olarak AWS çalıştıran Qrvey platformunun yeni müşterileri için ilk katılım süreci açıklanmaktadır.

Qrvey Yazılımını Kurun

1. AWS ortamlarını yapılandırma
2. AWS'de Qrvey platformunu kurun ve yapılandırın
3. İlk Qrvey uygulamanızı, veri analistleri tarafından harici kullanıcılarla paylaşmak üzere veri kümeleri, görselleştirmeler ve kontrol panelleri oluşturmak ve yönetmek için kullanılan web tabanlı bir uygulama olan Qrvey Composer'da oluşturun.

Yeni Bir Uygulama Oluşturun

Qrvey platformu, web formları, veri bağlantıları, analitik ve otomasyon dahil olmak üzere bir Qrvey uygulamasında kullanılabilecek çok çeşitli özellikler sunar.

• Veri kaynağına bağlantı oluşturma

• Veri kümesi oluşturma

• Grafiklerle bir kontrol paneli oluşturun

• Uygulamayı yayınlayın

• Uygulamayı kuruluşla paylaşın

• Qrvey uygulamasını ana bilgisayar uygulamanıza ekleyin

  
  

Qrvey, AWS ortamınıza dağıtılarak Qrvey sistemini istediğiniz AWS bölgesinde ve VPC'de tutmanıza olanak tanır.

SaaS şirketlerinin gömülü analiz için neden Qrvey'i seçtiği hakkında daha fazla bilgi edinin.