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Como os modelos de dados personalizados impulsionam análises incorporadas de última geração

por Qrvey6m2024/03/20
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Os modelos de dados personalizados desempenham um papel crucial na análise incorporada, oferecendo flexibilidade e escalabilidade para provedores e usuários de SaaS. A plataforma nativa da nuvem da Qrvey aborda desafios de modelagem de dados, automatiza a orquestração e aprimora as experiências do usuário com soluções analíticas personalizadas.
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A análise incorporada , a integração de recursos de relatórios e visualização de dados em aplicativos de software existentes, está se tornando um requisito em todos os setores. Ele potencializa experiências digitais de próxima geração que encantam os usuários e fornecem diferenciação competitiva para empresas de SaaS, mas os modelos de dados personalizados estão no centro de qualquer conjunto forte de recursos analíticos incorporados.


No entanto, fornecer análises impactantes e personalizadas em aplicativos apresenta desafios únicos de modelagem de dados, especialmente para fornecedores de software com diversas bases de clientes.


Esta postagem do blog explica o imenso valor dos modelos de dados personalizados ao permitir análises incorporadas flexíveis, porém consistentes, revelando uma infinidade de benefícios para os provedores e seus usuários.


O que é um modelo de dados personalizado?

Um modelo de dados personalizado é uma representação lógica e abstrata das diversas estruturas de dados, relacionamentos e semânticas necessárias para atender cada cliente ou inquilino usando um aplicativo.


Em plataformas de software multilocatários, modelos de dados personalizados:


  • Refletir entidades de locatários individuais, atributos, métricas e necessidades de insights

  • Padronize e mapeie fontes de dados diferentes em uma visão integrada

  • Governe como os usuários interagem com os dados por meio de políticas de segurança refinadas


Com modelos de dados personalizados, a análise de locatários torna-se verdadeiramente personalizável, em vez de algo único.


Os limites dos modelos de dados de tamanho único

Essas ferramentas vêm com arquiteturas de dados genéricas prontas que cada cliente deve adaptar para atender às suas necessidades. Embora isto possa parecer atraente devido à sua suposta simplicidade e facilidade de implementação, tem um custo.


Por exemplo, soluções populares como Tableau e QuickSight , que são conhecidas por seus recursos analíticos internos, recorrem ao emprego de esquemas centralizados e padronizados que impõem restrições severas quando se trata de permitir que os usuários personalizem sua experiência analítica.


Essa restrição se torna aparente quando os usuários tentam mesclar e integrar uma variedade de fontes de dados. Devido à natureza inflexível dos modelos de dados predefinidos, esses usuários encontram obstáculos significativos ao longo do caminho. Eles são obrigados a forçar tipos de dados e casos de uso diversos e distintos em modelos ou estruturas restritas e rigidamente definidas. Este ato de calçar sapatos muitas vezes pode levar a resultados ineficientes e menos ideais.


Outra área afetada negativamente por esta falta de flexibilidade envolve os próprios sistemas centrais – particularmente as funções relacionadas com funções e permissões. Esses componentes essenciais de uma plataforma analítica estão frequentemente arraigados no código do sistema. Essa rigidez na definição de funções e na alocação de permissões pode sufocar os fluxos de trabalho organizacionais, em vez de simplificá-los.


Limitações do armazenamento de dados convencional na acomodação de modelos de dados personalizáveis e multilocatários

A tecnologia tradicional de data warehouse, que forma a espinha dorsal da análise incorporada em aplicativos de software como serviço (SaaS), geralmente apresenta uma série de limitações. Esses sistemas não foram originalmente projetados para lidar com as necessidades dinâmicas e variadas que surgem em ambientes multilocatários, onde cada locatário pode ter estruturas e requisitos de dados exclusivos.

Arquitetura Rígida

Um problema importante das soluções legadas é sua arquitetura inerentemente rígida. Isto muitas vezes resulta numa abordagem desarticulada e compartimentada à gestão de dados, onde os dados são armazenados em silos separados, tornando difícil alcançar uma visão holística entre clientes ou inquilinos. Consequentemente, quando a análise é incorporada a esses aplicativos SaaS, eles enfrentam barreiras substanciais de personalização devido à natureza inflexível dessas soluções de warehouse.

Manutenção difícil

Os obstáculos continuam a aumentar à medida que as equipes de engenharia de SaaS enfrentam as crescentes complexidades de adaptar soluções de armazenamento, processos ETL (Extrair, Transformar, Carregar) e infraestrutura de hardware para atender aos requisitos analíticos específicos das equipes de produto. Eles devem navegar pelo labirinto de configuração sem muita orientação, levando a uma amplificação significativa na complexidade e no comprometimento de recursos.

Muitas versões

Para agravar ainda mais a situação está a questão da “expansão de versões”. À medida que os provedores de data warehouse atualizam e melhoram suas plataformas, os clientes que usam versões mais antigas ficam excluídos desses avanços.


Eles ficam lidando com sistemas desatualizados que não estão mais alinhados com as funcionalidades em evolução fornecidas pelas versões mais recentes. A falta de compatibilidade com versões anteriores ou de caminhos de migração suaves significa que ficam presos nestas plataformas antiquadas, incapazes de aproveitar a inovação e as melhorias oferecidas pelas tecnologias mais recentes.

Falta de foco nos modelos semânticos

Outra deficiência crítica da tecnologia de armazém tradicional é o seu foco insignificante na modelagem semântica. As camadas semânticas permitem adicionar contexto de negócios aos dados brutos, permitindo que os usuários interajam com eles de maneira mais intuitiva e significativa.


No entanto, a maioria dos data warehouses legados não inclui suporte nativo para recursos de camada semântica, que são essenciais para implementar controle de acesso refinado, garantir a governança de dados e gerenciar metadados de maneira eficaz.


Para software multilocatário, onde esses aspectos são fundamentais para manter a individualidade e a segurança do ambiente de dados de cada locatário, a ausência de tais recursos é uma deficiência considerável.


Como resultado, os fornecedores de SaaS e os seus clientes que necessitam de análises incorporadas enfrentam desafios consideráveis devido às deficiências destes sistemas legados.


O imperativo da modelagem de dados personalizada

Sem modelos de dados personalizados, mesmo as análises mais avançadas não conseguem agregar valor, levando os usuários a abandonar as plataformas.


Felizmente, surgiram soluções específicas que superam as limitações do legado, combinando:


  • Elasticidade e escalabilidade da nuvem

  • Catálogos de metadados compartilhados

  • Controles de segurança de dados em nível de locatário e usuário

  • Protetores de governança integrada

  • Automações simplificando o acesso

  • Modelos de implantação flexíveis


Juntos, esses recursos possibilitam análises personalizadas e alinhadas às necessidades do cliente – em qualquer escala.


Qrvey: a única solução completa de análise incorporada

Qrvey torna a modelagem de dados personalizada de autoatendimento acessível para provedores e locatários de SaaS por meio de componentes integrados de uma plataforma abrangente.


Na Qrvey, sabemos que você não pode ter um recurso analítico forte sem primeiro investir na camada de dados. Esta é uma das principais razões pelas quais os clientes escolhem o Qrvey em vez da concorrência.


Data Lake multilocatário

Qrvey consolida diversos dados em um data lake multilocatário de alto desempenho. Ele lida com imensas variedades de dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, incluindo streaming e dados em lote em qualquer volume.


A plataforma Qrvey inclui recursos de segurança também no nível de locatário, usuário e linha/coluna para garantir que a plataforma suporte qualquer estrutura de segurança implementada por uma plataforma SaaS.


Os locatários acessam dados compartilhados com segurança por meio de funções isoladas. A visibilidade em tempo real e a interconectividade direta preservam a integridade dos dados sem movimento, à medida que o Qrvey é implantado em ambientes de nuvem, como AWS VPCs.

Arquitetura nativa da nuvem

O desenvolvimento de software sem servidor e a implantação baseada no consumo otimizam os custos e aumentam infinitamente. Os serviços de nuvem intuitivos reduzem as despesas operacionais.


Na antiga forma de configurar servidores, os desenvolvedores acabam gastando dinheiro no sistema mesmo que ninguém esteja usando seus apps. Isso pode desperdiçar dinheiro, especialmente quando o número de pessoas que usam o aplicativo aumenta e diminui muito. Mas com o Serverless, os desenvolvedores só precisam pagar pelo tempo em que os recursos de seus aplicativos estão realmente em execução.


Os fornecedores tradicionais de software de BI operam neste modelo baseado em servidor que combina modelos de dados rígidos com custos de hospedagem caros e inúteis.

Automação de orquestração

Qrvey automatiza a orquestração de modelos personalizados, integração de dados, transformação e gerenciamento do ciclo de vida. Qrvey aproveita o ML para criação automática de perfil de dados na ingestão para simplificar o processo de compreensão dos dados.


Além disso, o Qrvey inclui a solução de automação de fluxo de trabalho mais abrangente entre os fornecedores de software analítico incorporado. Como um componente incorporável, os usuários de SaaS podem criar automação de cliente específica para seus requisitos usando os mesmos modelos de dados personalizados em uso para análises e relatórios.

Gerenciamento de dados incorporado

As empresas usam modelos de dados personalizados de diferentes maneiras, mas muitos clientes Qrvey oferecem a criação de conjuntos de dados personalizados dentro de cada locatário em uma plataforma SaaS. Como um widget incorporável ou usando as APIs da plataforma, os líderes de produto podem permitir que os usuários selecionem os pontos de dados específicos que desejam e criem conjuntos de dados personalizados dinamicamente para usar com relatórios específicos.


Com o Qrvey, os provedores de SaaS aumentam rapidamente a receita recorrente de análise enquanto encantam os usuários com modelos adaptados às suas necessidades...sem infraestrutura ou complexidade de modelagem.

A competência essencial que impulsiona o sucesso

As soluções legadas não conseguiram fornecer recursos personalizados de modelagem de dados, prejudicando a análise multilocatário. Qrvey superou essas limitações por meio da agilidade da nuvem, da automação e de funcionalidades específicas que acompanham a compreensão completa dos desafios do desenvolvimento da plataforma SaaS.


À medida que os insights incorporados permeiam os fluxos de trabalho em todos os setores, a flexibilidade do modelo de dados personalizado revela um imenso potencial para fornecedores e usuários que buscam valor diferenciado por meio de aplicativos habilitados para análise.


Por meio de modelagem personalizada acessível, segura e escalonável, a Qrvey é pioneira nesta nova era de análises integradas multilocatários com potencial infinito.

Comece a usar análises incorporadas criadas para SaaS

Veja você mesmo como o Qrvey oferece modelagem de dados personalizada de análise incorporada, um imperativo perdido pelas plataformas anteriores.


Solicite uma demonstração adaptada às suas necessidades de análise multilocatário.


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