paint-brush
Özel Veri Modelleri Yeni Nesil Yerleşik Analitiği Nasıl Destekler?ile@goqrvey
20,872 okumalar
20,872 okumalar

Özel Veri Modelleri Yeni Nesil Yerleşik Analitiği Nasıl Destekler?

ile Qrvey6m2024/03/20
Read on Terminal Reader

Çok uzun; Okumak

Özel veri modelleri, SaaS sağlayıcıları ve kullanıcıları için esneklik ve ölçeklenebilirlik sunarak yerleşik analitiklerde önemli bir rol oynar. Qrvey'in bulut tabanlı platformu, veri modelleme zorluklarını giderir, orkestrasyonu otomatikleştirir ve özel analitik çözümleriyle kullanıcı deneyimlerini geliştirir.
featured image - Özel Veri Modelleri Yeni Nesil Yerleşik Analitiği Nasıl Destekler?
Qrvey HackerNoon profile picture
0-item


Gömülü analitik , raporlama ve veri görselleştirme yeteneklerinin mevcut yazılım uygulamalarına entegrasyonu, tüm sektörlerde bir gereksinim haline geliyor. Kullanıcıları memnun eden ve SaaS şirketleri için rekabetçi bir farklılık sağlayan yeni nesil dijital deneyimlere güç verir, ancak özel veri modelleri, güçlü tümleşik analitik özellik setinin merkezinde yer alır.


Ancak uygulamalar içinde etkili ve özel analizler sunmak, özellikle farklı müşteri tabanlarına sahip yazılım satıcıları için benzersiz veri modelleme zorluklarını beraberinde getirir.


Bu blog gönderisi, esnek ancak tutarlı yerleşik analitiği mümkün kılma ve hem sağlayıcılar hem de kullanıcılar için çok sayıda avantajın kilidini açma konusunda özel veri modellerinin muazzam değerini açıklıyor.


Özel Veri Modeli Nedir?

Özel veri modeli, bir uygulamayı kullanarak her müşteriye veya kiracıya hizmet vermek için gereken çeşitli veri yapılarının, ilişkilerin ve anlambilimin soyutlanmış, mantıksal bir temsilidir.


Çok kiracılı yazılım platformlarında özel veri modelleri:


  • Bireysel kiracı varlıklarını, niteliklerini, ölçümlerini ve içgörü ihtiyaçlarını yansıtın

  • Farklı veri kaynaklarını entegre bir görünümde standartlaştırın ve eşleyin

  • Ayrıntılı güvenlik politikaları aracılığıyla kullanıcıların verilerle nasıl etkileşimde bulunacağını yönetin


Özel veri modelleri sayesinde kiracı analitiği, tek boyutlu çözümlerin hiçbirine uymaması yerine gerçek anlamda özelleştirilebilir hale gelir.


Tüm Verilere Uygun Tek Boyutlu Veri Modellerinin Sınırları

Bu araçlar, her müşterinin ihtiyaçlarına uyacak şekilde uyarlaması gereken hazır, genel veri mimarileriyle birlikte gelir. Bu, sözde basitliği ve uygulama kolaylığı nedeniyle çekici görünse de, bir bedeli var.


Örneğin, dahili analitik yetenekleriyle tanınan Tableau ve QuickSight gibi popüler çözümler, konu kullanıcıların analitik deneyimlerini uyarlamalarına olanak sağlamak olduğunda ciddi kısıtlamalar getiren merkezi ve standartlaştırılmış şemalar kullanmaya başvuruyor.


Bu kısıtlama, kullanıcılar çeşitli veri kaynaklarını birleştirmeye ve entegre etmeye çalıştığında belirgin hale gelir. Önceden tanımlanmış veri modellerinin esnek olmayan doğası nedeniyle, bu kullanıcılar yol boyunca önemli engellerle karşılaşırlar. Çeşitli ve farklı veri türlerini ve kullanım örneklerini kısıtlı ve katı bir şekilde tanımlanmış şablonlara veya çerçevelere zorlamak zorunda kalıyorlar. Bu ayakkabı çekeceği eylemi çoğu zaman verimsiz ve daha az optimal sonuçlara yol açabilir.


Bu esneklik eksikliğinden olumsuz etkilenen bir diğer alan da çekirdek sistemleri, özellikle de roller ve izinlerle ilgili işlevleri içeriyor. Bir analitik platformunun bu temel bileşenleri sıklıkla sistem koduna yerleştirilmiştir. Rol tanımı ve izin dağıtımındaki bu katılık, kurumsal iş akışlarını kolaylaştırmak yerine engelleyebilir.


Çok Kiracılı, Özelleştirilebilir Veri Modellerinin Yerleştirilmesinde Geleneksel Veri Depolamanın Sınırlamaları

Hizmet Olarak Yazılım (SaaS) uygulamaları içindeki yerleşik analitiklerin omurgasını oluşturan geleneksel veri ambarı teknolojisi, çoğu zaman bir dizi sınırlama sunar. Bu sistemler başlangıçta, her kiracının benzersiz veri yapılarına ve gereksinimlerine sahip olabileceği çok kiracılı ortamlarda ortaya çıkan dinamik ve çeşitli ihtiyaçları karşılamak üzere tasarlanmamıştır.

Sert Mimari

Eski çözümlerle ilgili temel sorunlardan biri, doğası gereği katı mimarileridir. Bu durum genellikle veri yönetimine yönelik ayrık ve bölümlere ayrılmış bir yaklaşımla sonuçlanır; burada veriler ayrı silolarda depolanır ve bu da müşteriler veya kiracılar arasında bütünsel bir görünüm elde etmeyi zorlaştırır. Sonuç olarak, analizler bu SaaS uygulamalarına yerleştirildiğinde, bu depo çözümlerinin esnek olmayan yapısından dolayı önemli özelleştirme engelleriyle karşılaşılır.

Zor Bakım

SaaS mühendislik ekipleri, ürün ekiplerinin belirli analitik gereksinimlerini karşılamak için depolama çözümleri, ETL (Çıkarma, Dönüştürme, Yükleme) süreçleri ve donanım altyapısının uyarlanmasının artan karmaşıklığıyla uğraşırken engeller de artmaya devam ediyor. Çok fazla rehberlik gerektirmeden konfigürasyon labirentinde gezinmek zorundalar, bu da karmaşıklık ve kaynak taahhüdünde önemli bir artışa yol açıyor.

Çok Fazla Sürüm

Durumu daha da kötüleştiren ise "versiyonun yayılması" sorunudur. Veri ambarı sağlayıcıları platformlarını güncelleyip iyileştirdikçe, eski sürümleri kullanan müşteriler kendilerini bu gelişmelerden mahrum kalmış buluyor.


Yeni sürümlerin sağladığı gelişen işlevselliklerle artık uyumlu olmayan eski sistemlerle uğraşmak zorunda kalıyorlar. Geriye dönük uyumluluk veya sorunsuz geçiş yollarının olmaması, bu eski platformlarda mahsur kaldıkları ve yeni teknolojilerin sunduğu yenilik ve iyileştirmelerden yararlanamadıkları anlamına geliyor.

Anlamsal Modellere Odaklanma Eksikliği

Geleneksel depo teknolojisinin bir diğer kritik eksikliği anlamsal modellemeye ihmal edilebilir derecede odaklanmasıdır. Semantik katmanlar, iş bağlamının ham verilere eklenmesine olanak tanıyarak kullanıcıların verilerle daha sezgisel ve anlamlı bir şekilde etkileşim kurmasına olanak tanır.


Ancak eski veri ambarlarının çoğu, ayrıntılı erişim kontrolünün uygulanması, veri yönetiminin sağlanması ve meta verilerin etkili bir şekilde yönetilmesi için gerekli olan anlamsal katman yetenekleri için yerel destek içermez.


Her kiracının veri ortamının bireyselliğini ve güvenliğini korumada bu hususların çok önemli olduğu çok kiracılı yazılımlar için, bu tür özelliklerin yokluğu büyük bir eksikliktir.


Sonuç olarak, SaaS sağlayıcıları ve yerleşik analitiklere ihtiyaç duyan müşterileri, bu eski sistemlerin eksiklikleri nedeniyle önemli zorluklarla karşı karşıya kalıyor.


Özel Veri Modelleme Zorunluluğu

Özel veri modelleri olmadan, en gelişmiş analizler bile değer sağlayamaz ve kullanıcıların platformları terk etmesine neden olur.


Neyse ki, eski sınırlamaların üstesinden gelen amaca yönelik çözümler ortaya çıktı ve aşağıdakileri birleştirdi:


  • Bulut esnekliği ve ölçeklenebilirliği

  • Paylaşılan meta veri katalogları

  • Kiracı düzeyinde ve kullanıcı düzeyinde veri güvenliği kontrolleri

  • Entegre yönetişim korkulukları

  • Erişimi kolaylaştıran otomasyonlar

  • Esnek dağıtım modelleri


Bu yetenekler bir araya geldiğinde, her ölçekte müşteri ihtiyaçlarına göre uyarlanmış analitikleri güçlendirir.


Qrvey: Tek Eksiksiz Gömülü Analitik Çözümü

Qrvey, kapsamlı bir platformun entegre bileşenleri aracılığıyla self servis özel veri modellemeyi SaaS sağlayıcıları ve kiracıları için erişilebilir hale getirir.


Qrvey olarak, öncelikle veri katmanına yatırım yapmadan güçlü bir analitik özelliğe sahip olamayacağınızı biliyoruz. Müşterilerin rekabette Qrvey'i seçmesinin başlıca nedenlerinden biri de budur.


Çok Kiracılı Veri Gölü

Qrvey, çeşitli verileri yüksek performanslı, çok kiracılı bir veri gölünde birleştirir. Herhangi bir hacimdeki akış ve toplu veriler de dahil olmak üzere çok çeşitli yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri yönetir.


Qrvey'in platformu, platformun bir SaaS platformunun uyguladığı herhangi bir güvenlik çerçevesini desteklediğinden emin olmak için kiracı, kullanıcı ve satır/sütun düzeyinde güvenlik özelliklerinin yanı sıra içerir.


Kiracılar, yalıtılmış roller aracılığıyla paylaşılan verilere güvenli bir şekilde erişir. Qrvey, AWS VPC'ler gibi bulut ortamlarına dağıtıldığından, gerçek zamanlı görünürlük ve doğrudan ara bağlantı, hareket etmeden veri bütünlüğünü korur.

Bulutta Yerel Mimari

Sunucusuz yazılım geliştirme , tüketime dayalı dağıtım, sonsuz ölçeklendirme yaparken maliyetleri optimize eder. Sezgisel bulut hizmetleri operasyonel genel giderleri azaltır.


Sunucu kurmanın eski yönteminde, geliştiriciler, uygulamalarını kimse kullanmasa bile sisteme para harcıyor. Bu, özellikle uygulamayı kullanan kişi sayısı çok fazla artıp azaldığında nakit israfına neden olabilir. Ancak Sunucusuz ile geliştiricilerin yalnızca uygulama özelliklerinin gerçekten çalıştığı süre için ödeme yapması gerekir.


Geleneksel BI yazılımı satıcıları, katı veri modellerini pahalı ve israfa neden olan barındırma maliyetleriyle birleştiren bu sunucu tabanlı modelde çalışır.

Düzenleme Otomasyonu

Qrvey, özel modellerin düzenlenmesini, veri entegrasyonunu, dönüşümü ve yaşam döngüsü yönetimini otomatikleştirir. Qrvey, verileri anlama sürecini basitleştirmek amacıyla alım sırasında otomatik veri profili oluşturmak için ML'den yararlanıyor.


Ayrıca Qrvey, yerleşik analiz yazılımı sağlayıcıları arasında en kapsamlı iş akışı otomasyon çözümünü içerir. Yerleştirilebilir bir bileşen olarak SaaS kullanıcıları, analiz ve raporlama için kullanılan aynı özel veri modellerini kullanarak kendi gereksinimlerine özel müşteri otomasyonu oluşturabilirler.

Gömülü Veri Yönetimi

Şirketler özel veri modellerini farklı şekillerde kullanır ancak birçok Qrvey müşterisi, SaaS platformundaki her kiracıda özel veri kümesi oluşturma olanağı sunar. Ürün liderleri, yerleştirilebilir bir widget olarak veya platform API'lerini kullanarak, kullanıcıların istedikleri belirli veri noktalarını seçmelerine ve belirli raporlarla kullanmak üzere anında özel veri kümeleri oluşturmalarına olanak tanıyabilir.


SaaS sağlayıcıları, Qrvey ile altyapı veya modelleme karmaşıklığı olmadan, kendi ihtiyaçlarına göre uyarlanmış modellerle kullanıcıları memnun ederken yinelenen analiz gelirlerini kolayca artırır.

Başarıyı Sağlayan Temel Yetkinlik

Eski çözümler, özel veri modelleme yetenekleri sunmada başarısız oldu ve bu da çok kiracılı analitiği sekteye uğrattı. Qrvey, SaaS platformu geliştirmenin zorluklarını tam olarak anlamanın getirdiği bulut çevikliği, otomasyon ve amaca yönelik işlevsellik sayesinde bu sınırlamaların üstesinden geldi.


Yerleşik içgörüler sektörler arasındaki iş akışlarına nüfuz ederken, özel veri modeli esnekliği, analitik özellikli uygulamalar aracılığıyla farklılaştırılmış değer arayan sağlayıcılar ve kullanıcılar için büyük potansiyelin kilidini açar.


Erişilebilir, güvenli ve ölçeklenebilir özel modelleme aracılığıyla Qrvey, sonsuz potansiyele sahip bu yeni çok kiracılı yerleşik analitik çağına öncülük ediyor.

SaaS için Geliştirilmiş Yerleşik Analitikleri Kullanmaya Başlayın

Qrvey'in önceki platformların kaçırdığı yerleşik analitik özel veri modelleme zorunluluğunu nasıl sunduğunu kendiniz görün.


Çok kiracılı analiz ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış bir demo talep edin .


Burada da yayınlandı.