paint-brush
Hiểu phân tích nhúng: Định nghĩa, lợi ích và trường hợp sử dụngtừ tác giả@goqrvey
23,719 lượt đọc
23,719 lượt đọc

Hiểu phân tích nhúng: Định nghĩa, lợi ích và trường hợp sử dụng

từ tác giả Qrvey18m2024/03/06
Read on Terminal Reader

dài quá đọc không nổi

Phân tích nhúng tích hợp các tính năng phân tích trực tiếp vào ứng dụng, mang lại các lợi ích như nâng cao trải nghiệm người dùng, thông tin chi tiết theo thời gian thực và tăng luồng doanh thu. Các tính năng chính bao gồm bảng thông tin tự phục vụ, bảo mật dữ liệu và gắn nhãn trắng. Việc chọn giải pháp phù hợp bao gồm việc xem xét tính thân thiện với nhà phát triển, cấu trúc chi phí, kiến trúc và mức độ sẵn sàng của dữ liệu. Quá trình tích hợp yêu cầu cài đặt, cấu hình, xây dựng ứng dụng và nhúng vào phần mềm máy chủ.
featured image - Hiểu phân tích nhúng: Định nghĩa, lợi ích và trường hợp sử dụng
Qrvey HackerNoon profile picture
0-item
1-item


Phân tích nhúng là gì?

Phân tích nhúng là khả năng công nghệ để bao gồm các tính năng và chức năng phân tích như một phần vốn có của một ứng dụng khác.


Theo Nghiên cứu thị trường thông minh doanh nghiệp nhúng Dresner Wisdom of Crowds® 2023, tỷ lệ sử dụng BI nhúng hiện tại là 49% và các kế hoạch áp dụng vẫn còn mạnh mẽ. Ngoài ra, 86% số người được hỏi trong ngành nói rằng BI nhúng là rất quan trọng hoặc rất quan trọng.

Ý nghĩa của phân tích nhúng

Phân tích nhúng dành cho giải pháp SaaS cho phép người dùng ứng dụng SaaS khai thác sức mạnh của trí tuệ kinh doanh để phân tích dữ liệu họ tạo bên trong ứng dụng của mình. Điều này giúp loại bỏ nhu cầu chỉ xuất dữ liệu để nhập dữ liệu vào một công cụ nghiệp vụ thông minh riêng biệt.


12 tính năng phân tích nhúng quan trọng

1. Biểu đồ & bảng thông tin tự phục vụ, dễ xây dựng

Người dùng phải có khả năng dễ dàng tạo trực quan hóa dữ liệu hấp dẫn trực quan chỉ bằng một thao tác trỏ và nhấp chuột. Trình tạo biểu đồ trực quan, tự phục vụ phải thân thiện với người dùng và kết hợp các yếu tố của trình tạo bảng thông tin để tạo các bảng thông tin và báo cáo được cá nhân hóa.


Tìm hiểu cách Qrvey hỗ trợ Impexium nhanh chóng thâm nhập thị trường và cung cấp phân tích trực tiếp cho khách hàng của họ. Trước nhu cầu thay thế nền tảng phân tích lỗi thời, Impexium đã tìm kiếm một giải pháp hiện đại được trang bị các chức năng tự phục vụ, thiết kế đáp ứng và quy trình dữ liệu tự động.

2. Bất kỳ loại dữ liệu nào

Hơn 70% dữ liệu kinh doanh không bao giờ được sử dụng để phân tích vì hầu hết các công cụ phân tích truyền thống chỉ hoạt động với dữ liệu có cấu trúc. Để có được những hiểu biết quan trọng, bạn phải có khả năng tích hợp tất cả dữ liệu của mình, bao gồm các nguồn dữ liệu bán và không có cấu trúc như biểu mẫu và hình ảnh.

3. Quy trình làm việc & Tự động hóa

Thật tuyệt nếu người dùng có thể khám phá những hiểu biết mới với nền tảng phân tích của bạn – nhưng còn tốt hơn nữa nếu nền tảng này thực hiện việc khám phá cho người dùng! Tự động hóa có thể cảnh báo người dùng khi các điều kiện được đáp ứng và quy trình làm việc có thể được kích hoạt nếu vượt quá ngưỡng.


Với trình tạo quy trình làm việc tự phục vụ, ngay cả những người dùng không rành về kỹ thuật cũng có thể dễ dàng tự động hóa các tác vụ thông thường và thực hiện mọi việc ngay khi điều kiện thay đổi. Tự động hóa có thể được kích hoạt tự động khi nhận được dữ liệu mới hoặc khi đáp ứng các chỉ số và ngưỡng do người dùng xác định, cho phép tạo tất cả các loại ứng dụng dựa trên dữ liệu mới.


Thêm logic kinh doanh mạnh mẽ vào quy trình làm việc và ứng dụng của bạn bằng các quy tắc có điều kiện và mô hình ML. Chỉ với tự động hóa, nền tảng phân tích của bạn mới có thể hoạt động giúp bạn 24 giờ một ngày.

4. Thông tin chi tiết có thể chia sẻ

Khi người dùng đã có được những hiểu biết có giá trị, họ sẽ có thể dễ dàng chia sẻ và phổ biến chúng. Tìm kiếm các tính năng như khả năng tạo báo cáo nhiều trang và nhiều tab bao gồm khả năng tương tác đầy đủ và bảo mật dữ liệu được tích hợp sẵn. Với các tính năng triển khai nội dung, bạn có thể triển khai các mẫu và bảng thông tin cho những đối tượng thuê cụ thể theo tốc độ của riêng bạn.

5. Tính tương tác như Truy sâu & Truy sâu

Người dùng có thể tương tác với các báo cáo để dễ dàng truy cập thông tin bổ sung nếu cần. Truy sâu đưa người dùng từ cấp độ cao đến cấp độ chi tiết hơn, cho phép người dùng tìm hiểu sâu hơn về dữ liệu, chẳng hạn như từ quốc gia này sang tiểu bang khác. Truy sâu đưa người dùng đến một báo cáo liên quan đến dữ liệu đang được phân tích, chuyển sang báo cáo khác trong khi vẫn phân tích cùng một tập dữ liệu. Cuối cùng, các tùy chọn lọc nâng cao cho phép người dùng tinh chỉnh dữ liệu được hiển thị trong báo cáo.

6. Bảo mật dữ liệu & Kiểm soát truy cập được quản lý

Bảo mật cấp bản ghi và cấp cột cho phép quản trị viên hạn chế quyền truy cập dữ liệu ở cấp độ chi tiết trong tập dữ liệu, do đó mỗi người dùng chỉ nhận được thông tin mà họ được phép xem. Cấp quyền truy cập vào dữ liệu, thông tin chi tiết và ứng dụng theo vai trò của từng người dùng.


Các công cụ và tính năng bảo mật phải hỗ trợ các ứng dụng SaaS nhiều bên thuê và lý tưởng nhất là sẽ kế thừa mô hình bảo mật của bạn , bao gồm tất cả các quy tắc và chính sách của bạn. Tích hợp liền mạch các phân tích vào ứng dụng SaaS của bạn bằng đăng nhập một lần.

7. Có thể triển khai vào môi trường nền tảng SaaS của bạn

Khả năng triển khai phần mềm phân tích nhúng vào môi trường riêng tư để bảo mật dữ liệu tối đa là một tính năng quan trọng trong việc duy trì quyền kiểm soát dữ liệu. Ngoài ra, phương pháp này sẽ kế thừa các chính sách bảo mật hiện có của bạn thay vì buộc bạn phải dựa vào bên thứ ba để quản lý dữ liệu của mình.


Bằng cách triển khai vào đám mây CỦA BẠN, dữ liệu của bạn sẽ không bao giờ rời khỏi tài khoản của bạn, cho phép bạn giữ dữ liệu trong môi trường của mình dưới sự kiểm soát của bạn.


Để phù hợp với vòng đời phát triển phần mềm (SDLC), bạn cũng có thể triển khai tới các kho mã và nhiều môi trường phát triển .

8. Dán nhãn trắng và tùy chỉnh giao diện người dùng

Có nhiều lợi ích khi nhúng sản phẩm của bên thứ ba thay vì xây dựng mọi thứ nội bộ. Nhưng khách hàng của bạn không cần phải biết. Phân tích nhúng phải có khả năng tùy chỉnh hoàn toàn, bao gồm cập nhật giao diện bằng CSS và chủ đề để đảm bảo kết hợp liền mạch với ứng dụng SaaS của bạn. Trải nghiệm người dùng phải nhất quán và phân tích nhúng nhãn trắng là cách tốt nhất.


Nghiên cứu Thị trường Thông minh Kinh doanh của Dresner Wisdom of Crowds ® nhận ra tầm quan trọng của khả năng tùy chỉnh. Nghiên cứu đánh giá các nhà cung cấp bằng cách sử dụng mô hình đánh giá 33 tiêu chí, bao gồm cả “khả năng tùy chỉnh và mở rộng” trong danh mục “chất lượng và tính hữu ích của sản phẩm”.

9. Người bản xứ nhiều người thuê nhà

Nhiều bên thuê có thể sử dụng ngay là điều cần thiết cho các trường hợp sử dụng SaaS. Điều này cũng ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian đưa ra thị trường, vì nhiều giải pháp yêu cầu phát triển tùy chỉnh rộng rãi để buộc nhiều người thuê. Tìm hiểu thêm về kiến trúc nhiều bên thuê cho phân tích nhúng.

10. Cấp phép người dùng không giới hạn

Việc dự đoán mức sử dụng trong ứng dụng SaaS gần như là không thể, do đó, một giải pháp lý tưởng sẽ cung cấp giấy phép người dùng không giới hạn. Hầu hết các giải pháp kinh doanh thông minh truyền thống chỉ có thể cung cấp giấy phép cho người dùng và điều đó có xu hướng cản trở việc áp dụng. Việc cấp phép dựa trên người dùng là yếu tố chi phí đáng kể có thể ngăn cản bạn đạt được ROI dương.

11. Mọi thứ đều có thể nhúng được

Giải pháp phân tích nhúng phù hợp phải cung cấp nhiều thành phần có thể nhúng hoàn toàn bằng Javascript và tránh iframe để có trải nghiệm người dùng liền mạch. Bạn sẽ có thể nhúng các tiện ích bảng thông tin và biểu đồ, trình tạo bảng thông tin và biểu đồ, quản lý dữ liệu, quản lý quy tắc tự động hóa, v.v.

12. Tích hợp dữ liệu dễ dàng

Trình kết nối cơ sở dữ liệu dựng sẵn và API dễ sử dụng là những yếu tố cần thiết để tích hợp nhanh chóng và rút ngắn thời gian đưa ra thị trường. Ngoài ra, hỗ trợ riêng cho cả dữ liệu có cấu trúc (SQL) và bán cấu trúc (NoSQL) đồng nghĩa với việc linh hoạt hơn, giảm nhu cầu chuyển đổi vô ích và xử lý lãng phí.


Lợi ích của phân tích nhúng

Phân tích nhúng cho các ứng dụng SaaS có thể mang lại lợi ích đáng kể cho cả nhà cung cấp phần mềm và người dùng cuối. Bằng cách tích hợp các khả năng phân tích như bảng thông tin, báo cáo và thông tin dự đoán vào ứng dụng SaaS, nhà cung cấp có thể nâng cao dịch vụ của mình và cung cấp thêm giá trị cho khách hàng.

Tăng doanh thu

Kiếm tiền từ phân tích theo nhiều cách, thông qua cấp độ người dùng cao cấp giúp mở khóa các khả năng nâng cao hơn, các sản phẩm bổ sung giúp mở rộng chức năng và các dịch vụ chuyên nghiệp để giúp khách hàng phân tích dữ liệu của họ cùng với các chuyên gia. Điều này mang lại nguồn doanh thu mới ngoài việc đăng ký phần mềm tiêu chuẩn.


Paddle, nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thanh toán cho các công ty SaaS, đã thực hiện một nghiên cứu trên 512 công ty SaaS cho thấy việc kiếm tiền hiệu quả gấp 4 lần so với mua lại trong việc cải thiện tốc độ tăng trưởng và hiệu quả gấp đôi so với nỗ lực cải thiện khả năng giữ chân .

Nâng cao sự hài lòng và gắn kết của khách hàng

Cung cấp cho khách hàng trải nghiệm người dùng liền mạch và trực quan. Cho phép họ truy cập và tương tác với dữ liệu cũng như thông tin chuyên sâu trong quy trình làm việc của mình mà không cần phải chuyển sang một công cụ hoặc nền tảng phân tích riêng biệt.

Tăng sự hài lòng và tỷ lệ giữ chân khách hàng

Cung cấp cho khách hàng những hiểu biết có giá trị để giúp họ giải quyết vấn đề và đạt được mục tiêu của mình. Điểm NPI cao hơn là kết quả của việc trao quyền cho người dùng nhận được câu trả lời cho câu hỏi của họ một cách nhanh chóng mà không cần phải có kỹ năng kỹ thuật hoặc rời khỏi phần mềm. Ngoài ra, người dùng càng có thể làm được nhiều việc với ứng dụng SaaS thì họ càng dựa vào nó nhiều hơn. Vì khách hàng hài lòng với ứng dụng của bạn và coi nó như một công cụ không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh của họ nên họ có thể vẫn là khách hàng trung thành.

Tạo sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh

Đưa ra đề xuất giá trị độc đáo và sáng tạo có thể giúp người dùng của bạn nâng cao khả năng ra quyết định và cải thiện hiệu suất.

Truy cập dữ liệu thời gian thực.

Việc nhúng phân tích cũng cho phép truy cập vào dữ liệu thời gian thực trong môi trường ứng dụng mà người dùng đang làm việc. Thay vì xuất dữ liệu để phân tích trong một công cụ khác, thông tin chi tiết sẽ có sẵn ngay trong quy trình làm việc. Điều này dẫn đến các ứng dụng gắn kết hơn mà người dùng dựa vào nhiều hơn như một nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất.

Tránh xây dựng nội bộ và duy trì sự tập trung vào lộ trình của bạn.

Mỗi giờ bạn dành để thêm phân tích vào phần mềm của mình là một giờ không dành để tập trung vào sự khác biệt cạnh tranh cốt lõi của bạn (giả sử rằng bạn không phải là nhà cung cấp phân tích như Qrvey!) Việc xây dựng phân tích cũng sẽ gây cản trở cho toàn bộ lộ trình sản phẩm của bạn vì đây là nguồn tài nguyên quý giá đang dần bị hút đi. Bằng cách nhúng chức năng phân tích từ nhà cung cấp bên thứ ba, bạn tránh được việc xây dựng nội bộ và đẩy nhanh thời gian tiếp thị. Mua sản phẩm của bên thứ ba cũng làm giảm chi phí phát triển.

Những thách thức và cạm bẫy phổ biến của phân tích nhúng là gì?

Phí máy chủ & Cấp phép dựa trên người dùng

Một số giải pháp BI truyền thống bắt đầu phụ thuộc vào việc cài đặt máy chủ vẫn có thể yêu cầu cấp phép cho từng máy chủ mà phần mềm của chúng được cài đặt trên đó. Việc cố gắng tích hợp với quy trình phát triển phần mềm hoặc mở rộng quy mô một cụm sẽ trở nên tốn kém theo thời gian.


Ngoài ra, việc cấp phép dựa trên người dùng là một yếu tố chi phí đáng kể và thường là chi phí bị đánh giá thấp theo thời gian. Các công ty cố gắng “bắt đầu từ quy mô nhỏ” hiếm khi nhận ra ROI từ khoản đầu tư của họ.

Truy cập và đồng bộ hóa dữ liệu

Điều lạ lùng là ứng dụng của bạn sử dụng nhiều loại dữ liệu… và nếu hiện tại không có thì chắc chắn trong tương lai cũng có thể xảy ra. Do đó, giải pháp phân tích của bạn phải có khả năng hoạt động với mọi loại dữ liệu và xử lý được độ phức tạp của việc kết hợp nhiều nguồn.


Khi nhúng phân tích, bạn không muốn bị bó buộc vào một kiến trúc hoặc phải gặp rắc rối khi đóng một chốt hình vuông để vừa với một lỗ tròn.


Đọc về cách Qrvey đã giúp Global K9 vượt qua khó khăn trong việc phân tích tất cả dữ liệu được thu thập thông qua quay video. Với Qrvey, Global K9 đã có thể chứng minh rõ ràng với các hãng hàng không và cơ quan chính phủ rằng đội chó của họ có thể xử lý hàng hóa có trọng tải lớn hơn một cách an toàn so với công nghệ X-quang truyền thống.

Buộc truyền dữ liệu sang đám mây của bên thứ ba

Một giải pháp lý tưởng giúp dữ liệu của bạn luôn ở đúng vị trí…trong môi trường dưới sự kiểm soát của bạn. Bạn sẽ cần thực hiện kiểm tra bảo mật toàn diện nếu gửi dữ liệu của khách hàng tới đám mây của bên thứ ba.

Không hỗ trợ cho môi trường phát triển

Là một công ty SaaS, bạn có vòng đời phát triển khác với vòng đời phát triển của bộ phận CNTT nội bộ trong một công ty lớn. Khi bạn không thể cài đặt phần mềm phân tích nhúng của mình trong một số môi trường phát triển, bạn đang tận dụng cơ hội với trải nghiệm sản xuất và cuối cùng là trải nghiệm người dùng của mình.

Thiếu khả năng mở rộng và hiệu suất tích hợp

Bạn muốn ứng dụng SaaS của mình phát triển và mở rộng, nhưng các giải pháp phân tích nhúng không dễ dàng mở rộng quy mô hoặc vốn thường tạo ra nút thắt cổ chai khiến việc khắc phục trở nên tốn kém. Lý tưởng nhất là bạn có thể mở rộng quy mô mà không cần xây dựng lại tốn kém và mất thời gian. Khi ứng dụng của bạn mở rộng quy mô, mức tăng chi phí sẽ tương xứng với mức tăng trưởng. Để đạt được mức tăng trưởng 15% tiếp theo không nên tăng chi phí lên 80%.


Ngoài ra, khi mở rộng quy mô để phù hợp với sự tăng trưởng, độ trễ không được tăng.

Chưa sẵn sàng cho AI

Nhiều giải pháp cung cấp một số chức năng tích hợp AI, nhưng từ viết tắt AI thường được sử dụng khá lỏng lẻo. Hãy chắc chắn rằng đó là thứ mang lại giá trị lâu dài vì công nghệ AI đang phát triển nhanh chóng.

Nhúng iFrame

Mặc dù nhiều công cụ BI có thể nhúng bảng thông tin và một số công cụ có thể nhúng các tiện ích (biểu đồ) riêng lẻ nhưng chức năng này không đáp ứng được nhu cầu của nhà cung cấp SaaS. Ví dụ: nhiều công cụ BI truyền thống dựa vào iFrames để nhúng. Hầu hết các nhóm infosec gặp khó khăn trong việc phê duyệt các giải pháp dựa trên iFrame do lo ngại về bảo mật. Trang tổng quan dựa trên iFrame cũng hiếm khi phản hồi trên thiết bị di động.


Những ứng dụng khác hỗ trợ tiện ích JavaScript có thể thiếu các tùy chọn tùy chỉnh. Một số nhà cung cấp sẽ cung cấp sự kết hợp giữa các tiện ích dựa trên JavaScript và iFrame, khiến việc tích hợp vào ứng dụng SaaS trở nên phức tạp hơn. Các tiện ích dựa trên Javascript là phương pháp ưa thích.

Các trường hợp sử dụng của Phân tích nhúng

Ngày nay, các ứng dụng SaaS tồn tại trong tất cả các ngành, do đó, phân tích nhúng phục vụ nhu cầu lớn trong mọi ngành. Gần như tất cả các ứng dụng SaaS đều phải cung cấp dịch vụ phân tích mạnh mẽ, vì vậy nếu bạn chỉ cung cấp bảng thông tin tĩnh, chung chung thì khách hàng của bạn có thể sẽ muốn nhiều hơn nữa. Sau đây là một số trường hợp sử dụng phổ biến trong ngành.

Phân tích nhúng cho ứng dụng SaaS

Các tính năng báo cáo dành cho phân tích SaaS trong các ứng dụng SaaS có vẻ giống như các cổ phần trên bảng, nhưng đó thường là lĩnh vực mà các công ty SaaS có thể tách mình ra khỏi đối thủ cạnh tranh. Qrvey cho phép các công ty SaaS tạo ra các sản phẩm phong phú hơn và đưa chúng ra thị trường nhanh hơn đồng thời giảm chi phí phát triển.


Xây dựng nội bộ phân tích nhúng là một tính năng tốn nhiều thời gian và cần có lộ trình mà các công ty SaaS không cần phải thực hiện.

Phân tích chăm sóc sức khỏe

Tập trung vào bảo mật, các giải pháp phân tích chăm sóc sức khỏe của Qrvey cho phép các nhóm phân tích dữ liệu trong môi trường đám mây của bạn.


Các giải pháp chăm sóc sức khỏe thường bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau – SQL, NoSQL và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như biểu mẫu và hình ảnh. Điều quan trọng là phải kết nối với bất kỳ nguồn dữ liệu nào , bao gồm cả hồ sơ sức khỏe bệnh nhân tuân thủ FHIR. Để có thông tin chi tiết toàn diện, bạn cần phân tích nhiều nguồn dữ liệu chăm sóc sức khỏe trên một trang tổng quan duy nhất. Giải pháp phân tích của bạn phải tuân thủ đầy đủ các tiêu chuẩn hồ sơ y tế bệnh nhân HL7 FHIR để tích hợp trong các công cụ phân tích chăm sóc sức khỏe.


Bằng cách phân tích nhiều nguồn dữ liệu, bạn có thể hiểu rõ hơn về hiệu suất trong toàn bộ hoạt động thực tiễn. Khám phá xu hướng của bệnh nhân bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu phân tích FHIR cũng như tiến hành phân tích chi tiết. Phân tích dữ liệu bệnh nhân để tìm ra mô hình, dự đoán rủi ro sức khỏe và tạo kế hoạch điều trị. Phân tích có thể giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh chính xác và nhanh chóng hơn bằng cách sử dụng thuật toán và học máy để phân tích các triệu chứng, kết quả xét nghiệm và hình ảnh y tế. Phân tích cũng có thể giúp bác sĩ cung cấp dịch vụ chăm sóc cá nhân và chủ động cho bệnh nhân của họ , chẳng hạn như xác định những bệnh nhân có nguy cơ mắc một số bệnh và đưa ra các biện pháp phòng ngừa.


Đối với các thử nghiệm lâm sàng , bạn có thể kiểm tra khối lượng dữ liệu lớn để sớm phát hiện xu hướng bằng tính năng tự động hóa toàn diện và phân tích chi tiêu thử nghiệm trong thời gian thực. Cải thiện chất lượng chăm sóc bằng cách thu thập phản hồi của bệnh nhân theo thời gian thực và phân tích kết quả khi có dữ liệu. Tăng cường việc ra quyết định dựa trên bằng chứng bằng cách trao quyền cho các nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách phân tích lượng lớn dữ liệu lâm sàng để xác định xu hướng, đánh giá hiệu quả điều trị và phát triển hướng dẫn thực hành tốt nhất.


Các tổ chức chăm sóc sức khỏe cũng có thể sử dụng phân tích để nâng cao hiệu quả hoạt động . Những hiểu biết sâu sắc từ việc phân tích lưu lượng bệnh nhân, năng suất của nhân viên và việc sử dụng thiết bị có thể xác định các điểm nghẽn, sự chậm trễ hoặc lãng phí, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.


Phát hiện và ngăn chặn gian lận và lạm dụng bằng cách phân tích dữ liệu khiếu nại để xác định các hoạt động đáng ngờ, chẳng hạn như thanh toán bất thường, khiếu nại trùng lặp hoặc chẩn đoán sai. Cách tiếp cận này có thể tiết kiệm tiền cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe cũng như bảo vệ bệnh nhân khỏi các thủ tục hoặc phương pháp điều trị không cần thiết.


Phân tích cũng có thể cho phép các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự đoán kết quả của bệnh nhân và dự đoán nhu cầu chăm sóc sức khỏe. Việc phân tích thông tin, chẳng hạn như hồ sơ bệnh án, đơn thuốc hoặc dữ liệu về lối sống, có thể giúp bác sĩ tìm ra những bệnh nhân có nguy cơ cao cần được chăm sóc hoặc kiểm tra thêm. Cách tiếp cận chủ động này có thể cho phép can thiệp kịp thời, giảm tỷ lệ nhập viện và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân. Phân tích dự đoán cũng có thể giúp các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe dự báo nhu cầu và cung cấp, từ đó cải thiện việc lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực.

Phân tích tài chính

Chuyển đổi dữ liệu tài chính của bạn thành thông tin chuyên sâu hữu ích bằng phần mềm phân tích tài chính . Trực quan hóa dữ liệu tài chính cho phép hiểu và giải thích các tập dữ liệu phức tạp dễ dàng hơn . Thay vì giải mã các con số và bảng biểu, các biểu diễn trực quan mang đến sự hiểu biết trực quan hơn về xu hướng và hiệu suất tài chính. Với trực quan hóa tương tác, người dùng có thể thao tác và khám phá dữ liệu tài chính, khám phá những hiểu biết sâu sắc và các mẫu ẩn có thể không rõ ràng ở các định dạng bảng truyền thống. Bằng cách nhúng trực tiếp các phân tích tương tác vào nền tảng tài chính, bạn có thể cung cấp cho người dùng quyền truy cập ngay vào phân tích trong các hệ thống quen thuộc và tăng tốc thời gian tạo ra giá trị.


Các tổ chức tài chính báo cáo rằng họ phải trả hơn 4 USD để chống gian lận cho mỗi 1 USD thua lỗ do gian lận , để lại cơ hội lớn cho các nhà phân tích thông minh hơn phát hiện ra gian lận tiềm ẩn . AI nói riêng có tiềm năng lớn trong việc xác định các mẫu và giảm các kết quả dương tính giả. Qrvey kết nối trực tiếp với bộ AWS AI để tăng cường khả năng học máy theo thời gian thực cho phần mềm phân tích tài chính.


Với phân tích chi tiết về các tập dữ liệu lớn, bạn có thể khám phá các xu hướng và phát hiện những điểm bất thường . Bằng cách kết nối với bất kỳ loại dữ liệu nào – SQL, NoSQL và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như biểu mẫu và hình ảnh – bạn có thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu tài chính trên một trang tổng quan duy nhất. Kết hợp các nguồn dữ liệu để thống nhất phần mềm tài chính và đạt được thông tin chuyên sâu về hiệu suất trên toàn bộ tổ chức.


Với khả năng bảo mật dữ liệu tối đa, các nhóm có thể phân tích dữ liệu nhạy cảm một cách an toàn , từ hồ sơ cá nhân đến toàn bộ hoạt động tài chính trong nền tảng SaaS của bạn.


Với lớp API được xây dựng để phát triển nhanh chóng, dữ liệu có thể được đẩy trực tiếp từ nguồn để phân tích theo thời gian thực trong giải pháp phần mềm phân tích tài chính của bạn. Tự động hóa và cảnh báo giúp bạn luôn cập nhật và đảm bảo quy trình của bạn luôn đúng quy trình.

Giải pháp phân tích hậu cần

Các tổ chức tạo ra lượng lớn dữ liệu xung quanh việc thu mua, xử lý, phân phối và vận chuyển hàng hóa. Đặc biệt, các cảm biến IoT được sử dụng để giám sát thiết bị sản xuất và hậu cần tạo ra khối lượng dữ liệu lớn. Phân tích chuỗi cung ứng bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu trên toàn chuỗi cung ứng để có được khả năng hiển thị, xác định thông tin chuyên sâu cũng như tối ưu hóa việc lập kế hoạch và thực hiện. Khi được nhúng vào các ứng dụng chuỗi cung ứng, các giải pháp phân tích hậu cần cho phép bạn hiểu rõ hơn và thu được giá trị thực từ lượng thông tin khổng lồ đó . Cải thiện hoạt động với việc lập kế hoạch và dự báo quy trình tốt hơn.


AI đang thay đổi bộ mặt của nền tảng phân tích chuỗi cung ứng. AI và học máy có thể tự động hóa việc phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực cũng như đưa ra quyết định hướng tới tương lai . Dữ liệu RFID cũng có thể được phân tích để tối ưu hóa không gian kệ, định giá linh hoạt và ngăn chặn tình trạng hết hàng. Tận dụng tối đa không gian kho .


Công nghệ GPS và phân tích giao thông có thể cho phép bạn giảm thiểu khoảng cách di chuyển, giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và cải thiện hiệu quả lái xe. Phần mềm phân tích hậu cần có thể nhanh chóng đưa ra các mô hình và xu hướng, đồng thời đưa ra logic quyết định tích hợp để cải thiện hiệu quả, tăng năng suất và giảm đáng kể chi phí trong mọi việc bạn làm.

Giải pháp phân tích CNTT và an ninh mạng

Các nhà cung cấp phần mềm CNTT là chất keo giúp các công ty lập kế hoạch, thực hiện và hoàn thành quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thành công. Theo báo cáo Trạng thái SaaSops năm 2023 của BetterCloud, các tổ chức hiện sử dụng trung bình 130 ứng dụng . Con số này thể hiện mức tăng 18% so với năm trước, mặc dù 40% chuyên gia CNTT cho biết họ đã hợp nhất các ứng dụng SaaS dư thừa.


Khi số lượng dịch vụ đám mây bùng nổ, độ phức tạp của các tùy chọn tích hợp cũng tăng lên. Với độ phức tạp đáng kể trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số, nhu cầu về các giải pháp phân tích CNTT mạnh mẽ, linh hoạt và có thể mở rộng tiếp tục tăng lên.


Các nền tảng an ninh mạng phải phát hiện các cấu hình sai và phát hiện các dấu hiệu xâm phạm để giảm thiểu rủi ro, nhưng thật không may, chúng thường tràn ngập các kết quả dương tính giả. Bằng cách cho phép phân tích nhúng dữ liệu thời gian thực, nền tảng an ninh mạng có thể cải thiện độ chính xác.


Với sự bùng nổ của ứng dụng SaaS, chi phí CNTT cũng ngày càng tăng. Phân tích có thể trang bị cho các tổ chức những hiểu biết cần thiết để giảm chi phí không cần thiết và đảm bảo rằng chi tiêu được tối ưu hóa . Ngoài ra, hãy định lượng giá trị kinh doanh của CNTT để chứng minh ROI.


Phân tích cũng có thể cung cấp các KPI quan trọng như thời gian phản hồi của hệ thống, tính khả dụng và mức độ hài lòng của người dùng. Tối ưu hóa các quy trình CNTT như xử lý sự cố và dự đoán nhu cầu nguồn lực CNTT trong tương lai dựa trên dự báo nhu cầu.

Yêu cầu về phân tích được nhúng

Để hỗ trợ bộ tính năng phân tích mạnh mẽ trong ứng dụng SaaS, trước tiên lớp dữ liệu phải sẵn sàng xử lý báo cáo nhiều bên thuê.

Lớp dữ liệu nhiều người thuê

Việc có một cơ sở dữ liệu hoặc kho dữ liệu tiêu chuẩn, sẵn dùng là không đủ để đạt được chức năng phân tích nhúng cho nhiều bên thuê. Bạn sẽ cần một hồ dữ liệu nhiều bên thuê để xử lý vấn đề bảo mật, ánh xạ các vai trò và quyền cũng như một bộ API dễ sử dụng để quá trình tích hợp được diễn ra nhanh chóng.


Việc có thể tự mình lưu trữ giải pháp này cũng là chìa khóa để đạt được mức độ bảo mật mà hầu hết các công ty SaaS yêu cầu. Mặc dù không thiếu các hệ thống quản lý dữ liệu trên máy chủ đám mây của bên thứ ba, nhưng ngay khi dữ liệu của bạn rời khỏi môi trường, nó sẽ gây ra rủi ro bảo mật. Bạn đã sẵn sàng chịu trách nhiệm về nền tảng của bên thứ ba chưa?


Và vì ngày nay dữ liệu đến từ nhiều nguồn nên giải pháp dữ liệu linh hoạt đến mức nào trở thành một câu hỏi quan trọng.


  • Nó có buộc mọi người thuê nhà phải sử dụng cùng một mô hình dữ liệu hay nó có thể được tùy chỉnh?
  • Nó chỉ hoạt động với dữ liệu có cấu trúc/quan hệ hay nó có thể xử lý dữ liệu bán/không cấu trúc?
  • Nó chỉ hoạt động với các trình kết nối dữ liệu dựng sẵn hay có API để đẩy các khoảng thời gian tùy chỉnh không?

Trực quan hóa giao diện người dùng

Có bảng điều khiển nhúng là không đủ. Để có các phân tích nhúng thực sự trong ứng dụng SaaS nhiều bên thuê, bạn sẽ cần:


  • Trực quan hóa dữ liệu được nhúng: bảng điều khiển đầy đủ VÀ biểu đồ riêng lẻ
  • Trình tạo bảng điều khiển được nhúng
  • Trình tạo biểu đồ nhúng
  • Các thành phần Javascript, không phải iFrames
  • Hỗ trợ nhãn trắng: kiểm soát CSS đầy đủ, không chỉ thay đổi logo
  • Tự động hóa và cảnh báo người dùng có thể tự xây dựng

Widget dữ liệu nhúng là gì?

Widget là các ứng dụng đơn giản, trực quan, độc lập với nội dung của trang web hoặc thiết bị nhưng dễ dàng được nhúng vào đó. Các loại widget bao gồm thông tin, thu thập, kiểm soát và kết hợp. Các tiện ích dữ liệu hiển thị một đối tượng hoặc danh sách các đối tượng sử dụng dữ liệu trực tiếp có thể được lập trình để phản hồi danh tính trang web. Các loại tiện ích dữ liệu bao gồm chế độ xem dữ liệu, lưới dữ liệu, lưới mẫu và chế độ xem danh sách.

Thông minh kinh doanh truyền thống (BI) so với Phân tích nhúng

Hầu hết các công ty BI được thành lập từ năm 2000 đến năm 2010 và hướng tới các doanh nghiệp có nhu cầu phân tích dữ liệu nội bộ. SaaS chưa phải là lực lượng thống trị như ngày nay, vì vậy các hệ thống này được thiết kế để cài đặt trong các máy chủ do mỗi khách hàng sở hữu và được quản lý bởi quản trị viên cơ sở dữ liệu từ bộ phận CNTT.


Trong “Cách chọn sản phẩm phân tích nhúng”, tác giả Wayne Eckerson viết, “Hầu hết các công cụ BI không được thiết kế để nhúng; việc chuyển đổi một sản phẩm thương mại, độc lập thành một sản phẩm có thể dễ dàng nhúng vào cả môi trường một người thuê và nhiều người thuê với độ trung thực hoàn toàn là một thách thức.”


Khi số lượng sản phẩm SaaS mà mỗi công ty sử dụng tăng vọt, các nhà cung cấp phân tích đã phải vật lộn để chuyển từ sản phẩm phần mềm tập trung vào máy chủ sang sản phẩm tập trung vào đám mây. Sau đây là bốn cách chính để so sánh phân tích nhúng và BI nhúng:



Phần mềm BI truyền thống

Phân tích nhúng

Thân thiện với nhà phát triển

Phần mềm BI truyền thống chỉ bao gồm các công cụ tự phục vụ và bảng thông tin được nhúng. Nó chưa bao giờ cung cấp cho đối tượng nhà phát triển các công cụ cần thiết (widget, API, tùy chọn bảo mật, v.v.). Các nhà phát triển không có cơ hội tạo ra các phân tích dành cho nhiều người thuê để hỗ trợ các tùy chỉnh của người dùng cuối.

Được xây dựng từ đầu dành cho các nhà phát triển, với cách tiếp cận ưu tiên API với các tiện ích không cần mã mang lại giá trị thực về mặt tiết kiệm thời gian và chi phí.

Chi phí

Hệ thống BI truyền thống bán giấy phép máy chủ và giấy phép người dùng. Các nhà cung cấp SaaS khó dự đoán mức độ sử dụng trên nền tảng có hơn 500 khách hàng thuê trên đó.

Phân tích nhúng phù hợp với nhà cung cấp SaaS bằng cách tính phí dựa trên giá trị . Vì mục đích đó, số lượng người dùng không giới hạn là cách duy nhất để mở rộng tính năng phân tích được nhúng.

Ngành kiến trúc

Phần mềm BI truyền thống đặc biệt khó nhúng vào ứng dụng SaaS nhiều bên thuê. Ứng dụng BI là các hệ thống dựa trên máy chủ không bao giờ có ý định mở rộng quy mô với các nền tảng đám mây như AWS mà không cần phân cụm máy chủ tốn kém.

BI nhúng của Qrvey triển khai vào môi trường AWS của bạn với bộ công cụ và tính năng bảo mật đầy đủ hỗ trợ các ứng dụng SaaS nhiều bên thuê. Dữ liệu của bạn không bao giờ rời khỏi tài khoản của bạn.

Sẵn sàng dữ liệu

Yêu cầu nhập dữ liệu rất cứng nhắc. Hầu hết BI truyền thống không thể phân tích dữ liệu bán cấu trúc và không cấu trúc. Một số công cụ yêu cầu cài đặt và bảo trì các nguồn dữ liệu bên ngoài, điều này làm tăng thêm độ phức tạp và chi phí cho các quyết định về khả năng mở rộng.

Phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau - SQL, NoSQL và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như biểu mẫu và hình ảnh.
Qrvey cũng là kho dữ liệu sẵn sàng cho nhiều người thuê được xây dựng dành riêng cho các ứng dụng SaaS.


Lựa chọn giải pháp phù hợp

Giải pháp phân tích nhúng phù hợp phụ thuộc vào một số yếu tố, nhưng theo kinh nghiệm của chúng tôi, giải pháp thành công sẽ


  • bao gồm hồ dữ liệu nhiều người thuê được xây dựng có mục đích để phân tích nhiều người thuê.
  • trải nghiệm người dùng trực quan
  • được triển khai và tự lưu trữ để tối đa hóa bảo mật dữ liệu
  • có bộ API mạnh mẽ
  • có đầy đủ khả năng nhãn trắng
  • quan trọng nhất là cho phép người dùng SaaS phân tích dữ liệu theo quy trình kinh doanh của riêng họ

Ứng dụng phân tích nhúng

Qrvey là giải pháp phân tích nhúng hoàn chỉnh duy nhất dành cho giải pháp SaaS để nhanh chóng bổ sung lớp phân tích hiện đại với các khả năng phong phú, có thể dễ dàng định cấu hình cho mọi loại người dùng. Bằng cách sử dụng nền tảng của Qrvey để nhúng phân tích vào sản phẩm của họ, các công ty SaaS có thể mang lại giá trị lớn hơn, mở ra các nguồn doanh thu mới và đảm bảo mức độ trung thành cao hơn của khách hàng.


Không giống như các giải pháp BI truyền thống thường yêu cầu tích hợp nhiều chức năng riêng biệt, Qrvey cung cấp nền tảng hoàn chỉnh, không cần mã, từ đầu đến cuối, triển khai hoàn toàn trong môi trường đám mây của khách hàng, giảm thời gian và chi phí phát triển, triển khai và BẢO TRÌ.


Đây là nền tảng phân tích nhúng tốt nhất được xây dựng dành riêng cho môi trường dựa trên nền tảng đám mây, tận dụng công nghệ đám mây tốt nhất để triển khai nhanh chóng các phân tích tự phục vụ trên mọi loại dữ liệu. Nền tảng của Qrvey tạo ra giải pháp phân tích nhúng hiệu quả nhất về mặt chi phí trên thị trường, được thúc đẩy bởi một nhóm có nhiều thập kỷ kinh nghiệm trong ngành phân tích. Qrvey đã được Dresner Advisory Services công nhận là người dẫn đầu và được bình chọn là người có thành tích cao trên G2.

Quá trình nhúng phân tích

Phần sau đây mô tả quy trình giới thiệu ban đầu dành cho khách hàng mới của nền tảng Qrvey chạy AWS làm nền tảng cơ sở hạ tầng.

Cài đặt phần mềm Qrvey

  1. Định cấu hình môi trường AWS
  2. Cài đặt và định cấu hình nền tảng Qrvey trên AWS
  3. Xây dựng ứng dụng Qrvey đầu tiên của bạn trong Qrvey Composer, một ứng dụng dựa trên web được các nhà phân tích dữ liệu sử dụng để tạo và quản lý tập dữ liệu, hình ảnh trực quan và bảng điều khiển để chia sẻ với người dùng bên ngoài.

Tạo một ứng dụng mới

Nền tảng Qrvey cung cấp nhiều tính năng có thể được sử dụng trong ứng dụng Qrvey, bao gồm biểu mẫu web, kết nối dữ liệu, phân tích và tự động hóa.


  • Tạo kết nối tới nguồn dữ liệu

  • Tạo một tập dữ liệu

  • Xây dựng bảng điều khiển bằng biểu đồ

  • Xuất bản ứng dụng

  • Chia sẻ ứng dụng với tổ chức

  • Nhúng ứng dụng Qrvey vào ứng dụng máy chủ của bạn


Qrvey được triển khai vào môi trường AWS của bạn, cho phép bạn duy trì hệ thống Qrvey trong khu vực AWS và VPC mong muốn của mình.


Đọc thêm về lý do tại sao các công ty SaaS chọn Qrvey cho phân tích nhúng.


Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về giải pháp phân tích nhúng của chúng tôi hoặc muốn xem nó có thể hoạt động như thế nào đối với sản phẩm của bạn, vui lòng liên hệ với chúng tôi để có bản demo miễn phí .

Cũng được xuất bản ở đây.