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了解嵌入式分析:定义、优点和用例

经过 Qrvey18m2024/03/06
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太長; 讀書

嵌入式分析将分析功能直接集成到应用程序中,提供增强的用户体验、实时洞察和增加收入流等优势。主要功能包括自助服务仪表板、数据安全和白标签。选择正确的解决方案需要考虑开发人员友好性、成本结构、架构和数据准备情况。集成过程需要安装、配置、应用程序构建以及嵌入到主机软件中。
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什么是嵌入式分析?

嵌入式分析是一种将分析特性和功能作为另一个应用程序的固有部分包含在内的技术能力。


根据Dresner Wisdom of Crowds® 2023 年嵌入式商业智能市场研究,嵌入式 BI 的当前使用率为 49%,并且采用计划仍然强劲。此外,86% 的行业受访者表示嵌入式 BI至关重要非常重要。

嵌入式分析的含义

SaaS 解决方案的嵌入式分析使 SaaS 应用程序的用户能够利用商业智能的力量来分析他们在应用程序中创建的数据。这样就无需导出数据,然后将其导入到单独的商业智能工具中。


12 个重要的嵌入式分析功能

1. 自助式、易于构建的图表和仪表板

用户应该能够通过点击轻松创建具有视觉吸引力的数据可视化。直观的自助图表生成器应该是用户友好的,并包含仪表板生成器元素来制作个性化的仪表板和报告。


了解Qrvey 如何帮助 Impexium快速进入市场并直接向客户提供分析。面对更换过时分析平台的必要性,Impexium 寻求一种配备自助服务功能、响应式设计和自动化数据流程的现代化解决方案。

2.任何类型的数据

超过 70% 的业务数据从未用于分析,因为大多数传统分析工具仅适用于结构化数据。为了获得重要的见解,您必须能够集成所有数据,包括半结构化和非结构化数据源,例如表单和图像。

3. 工作流程和自动化

如果用户能够通过您的分析平台发现新的见解,那就太好了 – 但如果该平台为用户发现新的见解那就更好了!自动化可以在满足条件时向用户发出警报,如果超过阈值则可以触发工作流程。


借助自助工作流程构建器,即使是非技术用户也可以轻松地自动执行常见任务,并在条件发生变化时使事情发生。当收到新数据或满足用户定义的指标和阈值时,可以自动触发自动化,从而允许创建所有新型数据驱动的应用程序。


使用条件规则和 ML 模型向您的工作流程和应用程序添加强大的业务逻辑。只有自动化,您的分析平台才能每天 24 小时为您工作。

4. 可分享的见解

一旦用户获得了有价值的见解,他们应该能够轻松地分享和传播它们。寻找诸如创建多页面和多选项卡报告的能力之类的功能,其中包括内置的完整交互性和数据安全性。借助内容部署功能,您可以按照自己的节奏向特定租户推出模板和仪表板。

5、Drill Down、Drill Through等交互性

用户应该能够与报告交互,以便根据需要轻松访问附加信息。向下钻取将用户从较高级别带到更细粒度的级别,使用户能够更深入地了解数据,例如从国家到州。钻取将用户带到与正在分析的数据相关的报告,传递到另一个报告,同时仍然分析相同的数据集。最后,高级过滤选项使用户能够优化报告中显示的数据。

6. 数据安全和托管访问控制

记录级和列级安全性允许管理员在数据集中的粒度级别限制数据访问,因此每个用户只能获取他们有权查看的信息。根据每个用户的角色授予对数据、见解和应用程序的访问权限。


安全工具和功能必须支持多租户 SaaS 应用程序,并且理想情况下将继承您的安全模型,包括所有规则和策略。通过单点登录将分析无缝集成到您的 SaaS 应用程序中。

7. 可部署到您的 SaaS 平台环境

能够将嵌入式分析软件部署到私有环境以实现最大的数据安全性是保持数据控制的一个关键功能。此外,此方法将继承您现有的安全策略,而不是强迫您依赖第三方来管理您的数据。


通过部署到您的云中,您的数据永远不会离开您的帐户,从而使您能够将环境中的数据置于您的控制之下。


为了适应软件开发生命周期 (SDLC),您还应该能够部署到代码存储库和多个开发环境

8. 白标和 UI 定制

嵌入第三方产品而不是内部构建所有产品有很多好处。但您的客户不需要知道。嵌入式分析应该是完全可定制的,包括使用 CSS 和主题更新外观,以确保无缝融入您的 SaaS 应用程序。用户体验应该是一致的,白标嵌入式分析是最佳选择。


Dresner Wisdom of Crowds ® 商业智能市场研究认识到定制能力的重要性。该研究使用 33 个标准评估模型对供应商进行评级,其中包括“产品质量和实用性”类别中的“定制化和可扩展性”。

9. 原生多租户

开箱即用的多租户对于 SaaS 用例至关重要。这也直接影响上市时间,因为许多解决方案需要大量的定制开发来强制实现多租户。了解有关嵌入式分析的多租户架构的更多信息。

10. 无限制的用户许可

预测 SaaS 应用程序中的使用情况几乎是不可能的,因此理想的解决方案将提供无限的用户许可。大多数传统的商业智能解决方案只能提供用户许可,这往往会阻碍采用。基于用户的许可是一个重要的成本驱动因素,可能会阻碍您实现积极的投资回报率。

11.一切都是可嵌入的

合适的嵌入式分析解决方案必须提供多个可使用 Javascript 完全嵌入的组件,并避免使用 iframe,以实现无缝的用户体验。您应该能够嵌入仪表板和图表小部件、仪表板和图表生成器、数据管理、自动化规则管理等。

12. 轻松的数据集成

预构建的数据库连接器和易于使用的 API 对于快速集成和快速上市至关重要。此外,对结构化 (SQL) 和半结构化 (NoSQL) 数据的本机支持意味着更大的灵活性,减少无用转换和浪费处理的需要。


嵌入式分析的好处

SaaS应用程序的嵌入式分析可以为软件供应商和最终用户提供显着的优势。通过将仪表板、报告和预测洞察等分析功能嵌入 SaaS 应用程序,供应商可以增强其产品并为客户提供额外价值。

增加收入

通过多种方式实现分析货币化,通过高级用户层解锁更高级的功能、扩展功能的附加产品以及帮助客户与专业人员一起分析数据的专业服务。这带来了标准软件订阅之外的新收入来源。


Paddle 是一家为 SaaS 公司提供支付基础设施的提供商,对 512 家 SaaS 公司进行了一项研究,结果显示,货币化在促进增长方面的效率是收购的四倍,是提高保留率的效率的两倍

提高客户满意度和参与度

为客户提供无缝且直观的用户体验。允许他们在工作流程中访问数据和见解并与之交互,而无需切换到单独的分析工具或平台。

提高客户满意度和保留率

为客户提供有价值的见解,帮助他们解决问题并实现目标。更高的 NPI 分数是因为使用户能够快速获得问题的答案,而无需技术技能或离开软件。此外,用户可以使用 SaaS 应用程序做的事情越多,他们就越依赖它。由于客户对您的应用程序感到满意并依赖它作为其业务中不可或缺的工具,因此他们很可能仍然是忠实的客户。

与竞争对手区分开来

提供独特且创新的价值主张,可以帮助您的用户增强决策并提高性能。

访问实时数据。

嵌入分析还允许访问用户已经工作的应用程序环境中的实时数据。无需导出数据以在其他工具中进行分析,而是可以在工作流程中立即获得见解。这会导致应用程序更具粘性,用户更加依赖这些应用程序作为单一事实来源。

避免内部构建并专注于您的路线图。

您花在向软件添加分析上的每一个小时都没有花在关注核心竞争优势上的一个小时(假设您不是像 Qrvey 这样的分析提供商!)构建分析也会拖累您作为宝贵资源的整个产品路线图被慢慢吸走。通过嵌入第三方供应商的分析功能,您可以避免内部构建并加快上市时间。购买第三方产品还可以降低开发成本。

嵌入式分析的常见挑战和陷阱是什么?

服务器费用和基于用户的许可

一些从依赖服务器安装开始的传统 BI 解决方案可能仍然需要为其安装软件的每台服务器授予许可。随着时间的推移,尝试与软件开发流程集成或扩展集群的成本会变得过高。


此外,基于用户的许可是一个重要的成本驱动因素,而且随着时间的推移,成本往往被低估。尝试“从小规模做起”的公司很少能实现投资回报率。

数据访问与同步

您的应用程序很可能使用不止一种类型的数据……即使现在不使用,将来也肯定会使用。因此,您的分析解决方案必须能够处理任何类型的数据,并能够处理组合多个源的复杂性。


嵌入分析时,您不想被锁定在一种架构中,也不想经历将方钉锉入圆孔的麻烦。


了解Qrvey 如何帮助 Global K9克服分析通过视频捕获收集的所有数据的困难。借助 Qrvey,Global K9 能够向航空公司和政府机构明确证明,与传统 X 射线技术相比,他们的犬类团队可以安全地处理更多吨位的货物。

强制数据传输到第三方云

理想的解决方案使您的数据保持在原来的位置……在您的环境中处于您的控制之下。如果您将客户的数据发送到第三方云,您需要进行全面的安全审核。

不支持开发环境

作为一家 SaaS 公司,您的开发生命周期与大公司的内部 IT 部门不同。当您无法在多个开发环境中安装嵌入式分析软件时,您就是在拿自己的生产体验以及最终的用户体验冒险。

缺乏内置的可扩展性和性能

您希望您的 SaaS 应用程序不断增长和扩展,但不易扩展或本身无法扩展的嵌入式分析解决方案通常会产生瓶颈,而修复起来成本高昂。理想情况下,您应该能够进行扩展,而无需进行昂贵且耗时的重建。随着应用程序的扩展,成本的增加应该与增长相称。要实现接下来 15% 的增长,成本不应增加 80%。


此外,在扩展以适应增长的同时,延迟不应增加。

尚未准备好人工智能

许多解决方案提供了一些集成 AI 的功能,但缩写词 AI 通常使用得相当宽松。随着人工智能技术的快速发展,确保它能够从长远来看增加价值。

iFrame 嵌入

虽然许多 BI 工具可以嵌入仪表板,有些可以嵌入单独的小部件(图表),但该功能无法满足 SaaS 提供商的需求。例如,许多传统 BI 工具依赖 iFrame 进行嵌入。由于安全问题,大多数信息安全团队都很难批准基于 iFrame 的解决方案。基于 iFrame 的仪表板也很少具有移动响应能力。


其他支持 JavaScript 小部件可能缺乏自定义选项。一些供应商将提供 JavaScript 和基于 iFrame 的小部件的组合,从而使与 SaaS 应用程序的集成进一步复杂化。基于 Javascript 的小部件是首选方法。

嵌入式分析的用例

当今所有行业都存在 SaaS 应用程序,因此嵌入式分析满足了所有行业的巨大需求。几乎所有 SaaS 应用程序都有望提供强大的分析功能,因此,如果您只提供静态、通用仪表板,您的客户可能会需要更多。以下是一些流行的行业用例。

SaaS 应用程序的嵌入式分析

SaaS 应用程序中的 SaaS 分析报告功能可能看起来像赌注,但这通常是 SaaS 公司可以从竞争中脱颖而出的领域。 Qrvey 使 SaaS 公司能够创建更丰富的产品并更快地将其推向市场,同时降低开发成本。


内部构建嵌入式分析是一项耗时且路线图密集的功能,SaaS 公司不需要承担。

医疗保健分析

Qrvey 的医疗保健分析解决方案注重安全性,使团队能够分析云环境中的数据。


医疗保健解决方案通常包括各种类型的数据 - SQL、NoSQL 以及表单和图像等非结构化数据源。连接到任何数据源(包括符合 FHIR 的患者健康记录)至关重要。为了获得全面的见解,您需要在单个仪表板上分析多个医疗保健数据源。您的分析解决方案必须完全符合 HL7 FHIR 患者病历标准,才能集成到医疗保健分析工具中。


通过分析广泛的数据源,您可以获得整个实践的绩效洞察。通过提取和分析FHIR 分析数据并进行精细分析来揭示患者趋势。分析患者数据以发现模式、预测健康风险并制定治疗计划。通过使用算法和机器学习来分析症状、测试结果和医学图像,分析可以帮助医生更准确、更快速地诊断疾病。分析还可以帮助医生为患者提供个性化和主动的护理,例如识别有患某些疾病风险的患者并提供预防措施。


对于临床试验,您可以检查大量数据,通过全面的自动化尽早发现趋势并实时分析试验支出。通过收集实时患者反馈并分析数据输入的结果来提高护理质量。通过使研究人员和政策制定者能够分析大量临床数据来识别趋势、评估治疗效果并制定发展方案,从而促进基于证据的决策制定最佳实践指南。


医疗保健组织还可以使用分析来提高运营效率。通过分析患者流量、员工生产力和设备使用情况获得的见解可以识别瓶颈、延误或浪费,从而提高效率并降低成本。


通过分析索赔数据来识别可疑活动(例如计费违规、重复索赔或错误诊断) ,检测并防止欺诈和滥用。这种方法可以为医疗机构节省资金,并保护患者免受不必要的手术或治疗。


分析还可以使医疗保健提供者预测患者的治疗结果并预测医疗保健需求。分析病历、处方或生活方式数据等信息可以帮助医生找到可能需要额外护理或检查的高危患者。这种积极主动的方法可以及时进行干预,减少再入院率并提高患者满意度。预测分析还可以帮助医疗保健提供商预测需求和供应,从而改进规划和资源分配。

财务分析

使用财务分析软件将您的财务数据转化为可行的见解。可视化财务数据可以更轻松地理解和解释复杂的数据集。视觉表示不是解读数字和表格,而是提供对金融趋势和业绩的更直观的理解。通过交互式可视化,用户可以操纵和探索财务数据,发现传统表格格式中可能不明显的隐藏见解和模式。通过将交互式分析直接嵌入到金融平台中,您可以让用户在熟悉的系统中立即访问分析并加快价值实现时间。


据金融机构报告,每损失 1 美元的欺诈损失,就要支付超过 4 美元的反欺诈费用,这为更智能的分析发现潜在欺诈留下了巨大的机会。人工智能在识别模式和减少误报方面尤其具有巨大潜力。 Qrvey 直接连接到 AWS AI 套件,为财务分析软件提供实时机器学习增强功能。


通过对大型数据集进行精细分析,您可以发现趋势并发现异常情况。通过连接到任何数据类型(SQL、NoSQL 以及表单和图像等非结构化数据源),您可以在单个仪表板上分析多个财务数据源。结合数据源来统一财务软件并获得整个组织的绩效洞察。


凭借最高的数据安全性,团队可以在 SaaS 平台内安全地分析敏感数据,从个人记录到整个财务实践绩效。


借助专为快速开发而构建的 API 层,可以直接从源头推送数据,以便在财务分析师软件解决方案中进行实时分析自动化和警报可帮助您随时了解最新情况并保持流程一致。

物流分析解决方案

组织围绕货物的采购、加工、分销和运输生成大量数据。特别是,用于监控制造和物流设备的物联网传感器会生成大量数据。供应链分析涉及收集和分析整个供应链的数据,以获得可见性、识别见解并优化规划和执行。当嵌入供应链应用程序时,物流分析解决方案使您能够获得洞察力并从大量信息中提取真正的价值。通过更好的流程规划和预测来改善运营。


人工智能正在改变供应链分析平台的面貌。人工智能和机器学习可以自动分析大量历史数据,并提供实时洞察和前瞻性决策。还可以分析 RFID 数据,以优化货架空间、动态定价和预防缺货。最有效地利用仓库空间


交通分析和 GPS 技术可以帮助您最大限度地缩短行驶距离、减少油耗并提高驾驶效率。物流分析软件可以快速显示模式和趋势,并提供嵌入式决策逻辑,以提高效率、生产力并大幅降低您所做的一切成本。

IT 和网络安全分析解决方案

IT 软件供应商是帮助企业规划、执行和完成成功数字化转型的粘合剂。根据 BetterCloud 的 2023 年SaaSOps 状况报告组织现在平均使用 130 个应用程序。尽管 40% 的 IT 专业人士表示他们整合了冗余的 SaaS 应用程序,但这一数字比上一年增长了 18%。


随着云服务数量的爆炸式增长,集成选项的复杂性也随之增加。随着数字化转型时代的巨大复杂性,对强大、灵活且可扩展的IT 分析解决方案的需求不断增加。


网络安全平台必须发现错误配置并检测妥协指标以减轻风险,但不幸的是,它们经常出现误报。通过启用实时数据的嵌入式分析,网络安全平台可以提高准确性。


随着 SaaS 应用程序的爆炸式增长,IT 成本也在不断上升。分析可以为组织提供所需的见解,以减少不必要的成本并确保支出得到优化。此外,量化 IT 的业务价值以展示投资回报率。


分析还可以提供重要的 KPI,例如系统响应时间、可用性和用户满意度。优化事件处理等 IT 流程,并根据需求预测预测未来的 IT 资源需求。

嵌入式分析要求

为了支持 SaaS 应用程序中强大的分析功能集,数据层必须首先准备好处理多租户报告。

多租户数据层

拥有标准的、开箱即用的数据库或数据仓库不足以实现多租户嵌入式分析功能。您将需要一个处理安全性、角色和权限映射的多租户数据湖,以及一个易于使用的 API 套件,以便快速集成。


能够自行托管此解决方案也是实现大多数 SaaS 公司所需的安全性的关键。虽然不乏第三方云主机数据管理系统,但一旦您的数据离开您的环境,就会带来安全风险。您准备好负责第三方平台了吗?


由于如今数据来源广泛,数据解决方案的灵活性成为一个重要问题。


  • 它是否强制每个租户使用相同的数据模型还是可以定制?
  • 它仅适用于结构化/关系数据还是可以处理半/非结构化数据?
  • 它是否仅适用于预构建的数据连接器,或者是否有 API 可以按自定义间隔推送?

前端可视化

拥有嵌入式仪表板还不够。要在多租户 SaaS 应用程序中进行真正的嵌入式分析,您需要:


  • 嵌入式数据可视化:完整的仪表板和单独的图表
  • 嵌入式仪表板构建器
  • 嵌入式图表生成器
  • Javascript 组件,而不是 iFrame
  • 白标支持:完整的 CSS 控件,而不仅仅是更改徽标
  • 用户可以自行构建自动化和警报

什么是嵌入式数据小部件?

小部件是简单、直观的应用程序,独立于网站或设备的主体,但可以轻松嵌入其中。 Widget类型包括信息、集合、控制和混合。数据小部件使用实时数据显示一个对象或一系列对象,这些实时数据可以被编程为响应网站身份。数据小部件的类型包括数据视图、数据网格、模板网格和列表视图。

传统商业智能 (BI) 与嵌入式分析

大多数BI公司成立于2000年至2010年之间,目标是需要内部分析数据的企业。 SaaS 尚未成为今天的主导力量,因此这些系统被设计为安装在每个客户拥有的服务器中,并由 IT 部门的数据库管理员进行管理。


作者 Wayne Eckerson 在《如何选择嵌入式分析产品》中写道,“大多数 BI 工具并不是为嵌入而设计的;它们是为嵌入式分析而设计的。”将独立的商业产品转换为可以轻松地完全保真地嵌入单租户和多租户环境中的产品是一项挑战。”


随着每家公司使用的 SaaS 产品数量呈爆炸式增长,分析提供商一直在努力从以服务器为中心的软件产品转向以云为中心的产品。以下是嵌入式分析与嵌入式 BI 比较的四种主要方式:



传统BI软件

嵌入式分析

开发者友好度

传统 BI 软件仅包括自助服务工具和嵌入式仪表板。它从未向开发者受众提供必要的工具(小部件、API、安全选项等)。开发人员没有机会创建支持最终用户定制的多租户分析。

为开发人员从头开始构建,采用 API 优先方法和无代码小部件,在节省时间和成本方面提供真正的价值。

成本

传统 BI 系统出售服务器许可证和用户许可证。对于 SaaS 提供商来说,预测拥有 500 多个客户租户的平台的使用情况要困难得多。

嵌入式分析与 SaaS 提供商保持一致,根据价值收费。为此,无限用户是扩展嵌入式分析功能的唯一方法。

建筑学

传统的 BI 软件特别难以嵌入多租户 SaaS 应用程序中。 BI 应用程序是基于服务器的系统,如果没有昂贵的服务器集群,就无法与 AWS 等云平台一起扩展。

Qrvey 的嵌入式 BI 通过支持多租户 SaaS 应用程序的全套安全工具和功能部署到您的 AWS 环境中。您的数据永远不会离开您的帐户。

数据准备情况

数据摄取要求非常严格。大多数传统商业智能无法分析半结构化和非结构化数据。一些工具需要安装和维护外部数据源,这给可扩展性决策增加了额外的复杂性和成本。

分析各种类型的数据 - SQL、NoSQL 以及表单和图像等非结构化数据源。
Qrvey 也是专为 SaaS 应用程序构建的多租户就绪数据仓库。


选择正确的解决方案

正确的嵌入式分析解决方案取决于多个因素,但根据我们的经验,成功的解决方案将


  • 包括专为多租户分析而构建的多租户数据湖。
  • 直观的用户体验
  • 进行部署和自托管以最大限度地提高数据安全性
  • 拥有强大的 API 套件
  • 拥有完整的白标功能
  • 最重要的是,让SaaS用户能够根据自己的业务流程来分析数据

嵌入式分析应用程序

Qrvey 是唯一完整的 SaaS 嵌入式分析解决方案,可快速添加具有丰富功能的现代分析层,这些功能易于为所有类型的用户配置。通过使用 Qrvey 的平台将分析嵌入到其产品中,SaaS 公司可以提供更大的价值、释放新的收入来源并确保更高的客户忠诚度。


与通常需要集成大量独立功能的传统 BI 解决方案不同,Qrvey 提供了一个完整的无代码端到端平台,该平台完全部署在客户的云环境中,从而降低了开发、部署和部署的时间和成本。维护。


它是专为云原生环境构建的最佳嵌入式分析平台,利用最好的云技术提供跨任何类型数据的自助分析的快速部署。在拥有数十年分析行业经验的团队的推动下,Qrvey 的平台创建了市场上最具成本效益的嵌入式分析解决方案。 Qrvey 被 Dresner Advisory Services 评为领导者,并被评为 G2 的高绩效者。

嵌入分析的过程

以下描述了运行 AWS 作为基础设施平台的 Qrvey 平台新客户的初始入职流程。

安装 Qrvey 软件

  1. 配置AWS环境
  2. 在 AWS 上安装和配置 Qrvey 平台
  3. 在 Qrvey Composer 中构建您的第一个 Qrvey 应用程序,这是一个基于 Web 的应用程序,数据分析师使用它来创建和管理数据集、可视化和仪表板以与外部用户共享。

创建一个新应用程序

Qrvey 平台提供了可在 Qrvey 应用程序中使用的广泛功能,包括 Web 表单、数据连接、分析和自动化。


  • 创建与数据源的连接

  • 创建数据集

  • 构建带有图表的仪表板

  • 发布应用程序

  • 与组织共享应用程序

  • 将 Qrvey 应用程序嵌入到您的主机应用程序中


Qrvey 部署到您的 AWS 环境,使您能够将 Qrvey 系统保留在所需的 AWS 区域和 VPC 内。


详细了解SaaS 公司为何选择 Qrvey进行嵌入式分析。


如果您有兴趣了解有关我们的嵌入式分析解决方案的更多信息,或者想了解它如何适用于您的产品,请联系我们获取免费演示

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