paint-brush
Cách mô hình dữ liệu tùy chỉnh thúc đẩy phân tích nhúng thế hệ tiếp theotừ tác giả@goqrvey
20,872 lượt đọc
20,872 lượt đọc

Cách mô hình dữ liệu tùy chỉnh thúc đẩy phân tích nhúng thế hệ tiếp theo

từ tác giả Qrvey6m2024/03/20
Read on Terminal Reader

dài quá đọc không nổi

Mô hình dữ liệu tùy chỉnh đóng một vai trò quan trọng trong phân tích nhúng, mang lại tính linh hoạt và khả năng mở rộng cho nhà cung cấp và người dùng SaaS. Nền tảng dựa trên đám mây của Qrvey giải quyết các thách thức về mô hình hóa dữ liệu, tự động hóa việc điều phối và nâng cao trải nghiệm người dùng bằng các giải pháp phân tích phù hợp.
featured image - Cách mô hình dữ liệu tùy chỉnh thúc đẩy phân tích nhúng thế hệ tiếp theo
Qrvey HackerNoon profile picture
0-item


Phân tích nhúng , việc tích hợp khả năng báo cáo và hiển thị dữ liệu vào các ứng dụng phần mềm hiện có, đang trở thành một yêu cầu trong các ngành. Nó mang lại trải nghiệm kỹ thuật số thế hệ tiếp theo làm hài lòng người dùng và mang lại sự khác biệt mang tính cạnh tranh cho các công ty SaaS, nhưng các mô hình dữ liệu tùy chỉnh lại nằm ở trung tâm của bất kỳ bộ tính năng phân tích nhúng mạnh mẽ nào.


Tuy nhiên, việc cung cấp các phân tích có tác động và phù hợp trong các ứng dụng đặt ra những thách thức đặc biệt về mô hình hóa dữ liệu, đặc biệt đối với các nhà cung cấp phần mềm có cơ sở khách hàng đa dạng.


Bài đăng trên blog này giải thích giá trị to lớn của các mô hình dữ liệu tùy chỉnh trong việc cho phép phân tích nhúng linh hoạt nhưng nhất quán, mang lại vô số lợi ích cho cả nhà cung cấp và người dùng của họ.


Mô hình dữ liệu tùy chỉnh là gì?

Mô hình dữ liệu tùy chỉnh là sự thể hiện logic, trừu tượng của các cấu trúc dữ liệu, mối quan hệ và ngữ nghĩa đa dạng cần thiết để phục vụ từng khách hàng hoặc người thuê bằng cách sử dụng một ứng dụng.


Trong nền tảng phần mềm nhiều người thuê, các mô hình dữ liệu tùy chỉnh:


  • Phản ánh các nhu cầu về thực thể, thuộc tính, số liệu và thông tin chi tiết của từng đối tượng thuê

  • Chuẩn hóa và ánh xạ các nguồn dữ liệu khác nhau vào chế độ xem tích hợp

  • Quản lý cách người dùng tương tác với dữ liệu thông qua các chính sách bảo mật chi tiết


Với các mô hình dữ liệu tùy chỉnh, phân tích đối tượng thuê trở nên thực sự có thể tùy chỉnh thay vì một kích thước phù hợp.


Giới hạn của các mô hình dữ liệu một kích cỡ phù hợp với tất cả

Những công cụ này đi kèm với kiến trúc dữ liệu chung, được tạo sẵn mà mỗi khách hàng đều phải điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu của họ. Mặc dù điều này nghe có vẻ hấp dẫn do được cho là đơn giản và dễ thực hiện nhưng nó lại có chi phí.


Ví dụ: các giải pháp phổ biến như TableauQuickSight , nổi tiếng về khả năng phân tích nội bộ, sử dụng các lược đồ tập trung và tiêu chuẩn hóa nhằm áp đặt các hạn chế nghiêm trọng khi cho phép người dùng điều chỉnh trải nghiệm phân tích của họ.


Hạn chế này trở nên rõ ràng khi người dùng cố gắng hợp nhất và tích hợp nhiều loại nguồn dữ liệu. Do tính chất không linh hoạt của các mô hình dữ liệu được xác định trước, những người dùng này gặp phải những trở ngại đáng kể trong quá trình thực hiện. Họ buộc phải buộc các loại dữ liệu và trường hợp sử dụng đa dạng và khác biệt vào các mẫu hoặc khung được xác định chặt chẽ và ràng buộc. Hành động đánh giày này thường có thể dẫn đến kết quả không hiệu quả và kém tối ưu.


Một lĩnh vực khác bị ảnh hưởng tiêu cực bởi sự thiếu linh hoạt này liên quan đến chính các hệ thống cốt lõi – đặc biệt là các chức năng liên quan đến vai trò và quyền. Các thành phần thiết yếu này của nền tảng phân tích thường được cố định trong mã của hệ thống. Sự cứng nhắc như vậy trong việc xác định vai trò và phân bổ quyền có thể cản trở quy trình làm việc của tổ chức thay vì hợp lý hóa chúng.


Những hạn chế của việc lưu trữ dữ liệu thông thường trong việc cung cấp các mô hình dữ liệu có thể tùy chỉnh, nhiều người thuê

Công nghệ kho dữ liệu truyền thống, tạo thành xương sống cho phân tích nhúng trong các ứng dụng Phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS), thường có nhiều hạn chế. Các hệ thống này ban đầu không được thiết kế để xử lý các nhu cầu năng động và đa dạng phát sinh trong môi trường nhiều bên thuê, nơi mỗi bên thuê có thể có các yêu cầu và cấu trúc dữ liệu riêng.

Kiến trúc cứng nhắc

Một vấn đề chính với các giải pháp cũ là kiến trúc vốn đã cứng nhắc của chúng. Điều này thường dẫn đến cách tiếp cận quản lý dữ liệu rời rạc và tách biệt, trong đó dữ liệu được lưu trữ trong các kho riêng biệt, khiến việc đạt được cái nhìn toàn diện về khách hàng hoặc người thuê trở nên khó khăn. Do đó, khi phân tích được nhúng vào các ứng dụng SaaS này, chúng sẽ gặp phải các rào cản tùy chỉnh đáng kể do tính chất không linh hoạt của các giải pháp kho hàng này.

Bảo trì khó khăn

Các rào cản tiếp tục gia tăng khi các nhóm kỹ thuật SaaS phải vật lộn với sự phức tạp ngày càng tăng của việc điều chỉnh các giải pháp lưu trữ, quy trình ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải) và cơ sở hạ tầng phần cứng để đáp ứng các yêu cầu phân tích cụ thể của nhóm sản phẩm. Họ phải điều hướng qua mê cung cấu hình mà không có nhiều hướng dẫn, dẫn đến sự gia tăng đáng kể về độ phức tạp và cam kết tài nguyên.

Quá nhiều phiên bản

Làm trầm trọng thêm tình hình là vấn đề “mở rộng phiên bản”. Khi các nhà cung cấp kho dữ liệu cập nhật và cải thiện nền tảng của họ, khách hàng sử dụng các phiên bản cũ hơn sẽ thấy mình không thể tiếp cận được những tiến bộ này.


Họ phải đối mặt với các hệ thống lỗi thời không còn phù hợp với các chức năng đang phát triển do các phiên bản mới hơn cung cấp. Việc thiếu khả năng tương thích ngược hoặc đường dẫn di chuyển suôn sẻ có nghĩa là họ bị mắc kẹt trên các nền tảng lỗi thời này, không thể tận dụng sự đổi mới và cải tiến do các công nghệ mới hơn mang lại.

Thiếu tập trung vào các mô hình ngữ nghĩa

Một thiếu sót quan trọng khác của công nghệ kho truyền thống là sự tập trung không đáng kể vào mô hình ngữ nghĩa. Các lớp ngữ nghĩa cho phép bổ sung bối cảnh kinh doanh vào dữ liệu thô, cho phép người dùng tương tác với nó theo cách trực quan và có ý nghĩa hơn.


Tuy nhiên, hầu hết các kho dữ liệu cũ không bao gồm hỗ trợ riêng cho các khả năng của lớp ngữ nghĩa, vốn rất cần thiết để triển khai kiểm soát truy cập chi tiết, đảm bảo quản trị dữ liệu và quản lý siêu dữ liệu một cách hiệu quả.


Đối với phần mềm nhiều bên thuê, trong đó các khía cạnh này đóng vai trò tối quan trọng trong việc duy trì tính cá nhân và tính bảo mật của môi trường dữ liệu của từng bên thuê, việc thiếu các tính năng như vậy là một thiếu sót lớn.


Do đó, các nhà cung cấp SaaS và khách hàng của họ có nhu cầu phân tích nhúng phải đối mặt với những thách thức đáng kể do những thiếu sót của các hệ thống cũ này.


Yêu cầu bắt buộc về lập mô hình dữ liệu tùy chỉnh

Nếu không có mô hình dữ liệu tùy chỉnh, ngay cả những phân tích tiên tiến nhất cũng không mang lại giá trị, khiến người dùng từ bỏ nền tảng.


May mắn thay, các giải pháp được xây dựng có mục đích khắc phục những hạn chế cũ đã xuất hiện, kết hợp:


  • Độ co giãn và khả năng mở rộng của đám mây

  • Danh mục siêu dữ liệu được chia sẻ

  • Kiểm soát bảo mật dữ liệu ở cấp độ người dùng và cấp độ người dùng

  • Rào chắn quản trị tích hợp

  • Tự động hóa hợp lý hóa quyền truy cập

  • Mô hình triển khai linh hoạt


Cùng với nhau, những khả năng này cho phép phân tích phù hợp với nhu cầu của khách hàng – ở mọi quy mô.


Qrvey: Giải pháp phân tích nhúng hoàn chỉnh duy nhất

Qrvey giúp các nhà cung cấp và người thuê SaaS có thể truy cập mô hình dữ liệu tùy chỉnh tự phục vụ thông qua các thành phần tích hợp của một nền tảng toàn diện.


Tại Qrvey, chúng tôi biết rằng bạn không thể có tính năng phân tích mạnh mẽ nếu không đầu tư trước vào lớp dữ liệu. Đây là một trong những lý do chính khiến khách hàng chọn Qrvey thay vì đối thủ cạnh tranh.


Hồ dữ liệu nhiều người thuê

Qrvey hợp nhất dữ liệu đa dạng thành hồ dữ liệu nhiều người thuê hiệu suất cao. Nó xử lý rất nhiều loại dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, bao gồm dữ liệu truyền phát và dữ liệu hàng loạt ở bất kỳ khối lượng nào.


Nền tảng của Qrvey bao gồm các tính năng bảo mật cũng như ở cấp độ đối tượng thuê, người dùng và hàng/cột để đảm bảo rằng nền tảng này hỗ trợ mọi khung bảo mật mà nền tảng SaaS triển khai.


Người thuê truy cập dữ liệu được chia sẻ một cách an toàn thông qua các vai trò riêng biệt. Khả năng hiển thị theo thời gian thực và khả năng kết nối trực tiếp đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu mà không cần chuyển động khi Qrvey được triển khai vào môi trường đám mây như AWS VPC.

Kiến trúc gốc trên nền tảng đám mây

Phát triển phần mềm serverless , triển khai dựa trên mức tiêu dùng sẽ tối ưu hóa chi phí trong khi mở rộng quy mô vô hạn. Dịch vụ đám mây trực quan giúp giảm chi phí hoạt động.


Theo cách thiết lập máy chủ cũ, các nhà phát triển cuối cùng sẽ chi tiền cho hệ thống ngay cả khi không có ai sử dụng ứng dụng của họ. Điều này có thể lãng phí tiền mặt, đặc biệt khi số lượng người sử dụng ứng dụng tăng giảm nhiều. Nhưng với Serverless, nhà phát triển chỉ phải trả tiền cho thời gian các tính năng của ứng dụng của họ thực sự chạy.


Các nhà cung cấp phần mềm BI truyền thống hoạt động theo mô hình dựa trên máy chủ này, kết hợp các mô hình dữ liệu cứng nhắc với chi phí lưu trữ đắt đỏ và lãng phí.

Tự động hóa điều phối

Qrvey tự động hóa việc sắp xếp các mô hình tùy chỉnh, tích hợp dữ liệu, chuyển đổi và quản lý vòng đời. Qrvey tận dụng ML để lập hồ sơ dữ liệu tự động khi nhập vào nhằm đơn giản hóa quá trình hiểu dữ liệu.


Ngoài ra, Qrvey còn bao gồm giải pháp tự động hóa quy trình làm việc toàn diện nhất trong số các nhà cung cấp phần mềm phân tích nhúng. Là một thành phần có thể nhúng, người dùng SaaS có thể tạo tự động hóa khách hàng cụ thể theo yêu cầu của họ bằng cách sử dụng cùng các mô hình dữ liệu tùy chỉnh đó được sử dụng để phân tích và báo cáo.

Quản lý dữ liệu nhúng

Các công ty sử dụng mô hình dữ liệu tùy chỉnh theo nhiều cách khác nhau, nhưng nhiều khách hàng của Qrvey cung cấp tính năng tạo tập dữ liệu tùy chỉnh cho mỗi đối tượng thuê trên nền tảng SaaS. Là một tiện ích có thể nhúng hoặc sử dụng API nền tảng, người đứng đầu sản phẩm có thể cho phép người dùng chọn các điểm dữ liệu cụ thể mà họ muốn và tạo tập dữ liệu tùy chỉnh một cách nhanh chóng để sử dụng với các báo cáo cụ thể.


Với Qrvey, các nhà cung cấp SaaS dễ dàng tăng doanh thu phân tích định kỳ đồng thời làm hài lòng người dùng bằng các mô hình phù hợp với nhu cầu của họ…mà không cần cơ sở hạ tầng hoặc mô hình phức tạp.

Năng lực cốt lõi thúc đẩy thành công

Các giải pháp cũ không thể cung cấp khả năng lập mô hình dữ liệu tùy chỉnh, làm tê liệt hoạt động phân tích của nhiều bên thuê. Qrvey đã khắc phục những hạn chế này thông qua tính linh hoạt, tự động hóa và chức năng được xây dựng theo mục đích của đám mây đi kèm với sự hiểu biết thấu đáo về những thách thức trong việc phát triển nền tảng SaaS.


Khi những hiểu biết sâu sắc được nhúng thấm vào quy trình làm việc trong các ngành, tính linh hoạt của mô hình dữ liệu tùy chỉnh sẽ mở ra tiềm năng to lớn cho các nhà cung cấp và người dùng đang tìm kiếm giá trị khác biệt thông qua các ứng dụng hỗ trợ phân tích.


Thông qua mô hình tùy chỉnh có thể truy cập, an toàn và có thể mở rộng, Qrvey đi tiên phong trong kỷ nguyên mới về phân tích nhúng nhiều bên thuê với tiềm năng vô hạn.

Bắt đầu với Phân tích nhúng được xây dựng cho SaaS

Hãy tự mình xem cách Qrvey cung cấp yêu cầu lập mô hình dữ liệu tùy chỉnh phân tích nhúng mà các nền tảng trước đó đã bỏ qua.


Yêu cầu bản demo phù hợp với nhu cầu phân tích nhiều người thuê của bạn.


Cũng được xuất bản ở đây .