애플리케이션에 분석 기능을 내장할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일

오늘날의 데이터 기반 세계에서 많은 조직이 여전히 보유하고 있는 방대한 양의 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있으며 대부분의 경우 데이터 액세스 및 분석이 여전히 먼 목표로 남아 있다는 사실을 믿기 어렵습니다.

내장된 분석 도구는 기업이 보유하고 있는 정보를 중앙 집중화하고 ROI를 극대화하고 경쟁 우위를 강화하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 다양한 유형의 분석, 예측 모델링 및 예측, 기계 학습 및 AI, 기타 고급 분석 기능을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다. .

​내장된 분석 솔루션을 자체 소프트웨어, SaaS, Angular 애플리케이션 또는 기타 앱에 통합하여 기존 제품의 가치 제안을 크게 향상시킬 수 있습니다.

그러나 분석 솔루션을 워크플로우에 통합할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일은 함께 사용할 도구에 투자하기 전에 알아야 할 중요한 사항입니다.

여기서는 애플리케이션에 분석 기능을 내장할 때 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 모두 다룰 것입니다.

앱에 분석을 내장할 때 해야 할 일

해야 할 일: 임베디드 분석 솔루션에 투자할 때 장기적으로 생각하십시오.

협력할 올바른 임베디드 분석 공급업체를 선택하는 것이 무엇보다 중요합니다. 귀하의 비즈니스가 진행됨에 따라 성장할 수 있고 귀중한 장기적 파트너가 될 솔루션을 선택하십시오. 특히 이제 막 시작하는 경우 벤더가 여정 전반에 걸쳐 귀하와 함께 성장할 수 있는지 확인하십시오. 솔루션은 소규모 분석 프로젝트에서 보다 복잡한 사용 사례로 진행함에 따라 발전할 수 있어야 합니다. 솔루션이 진부해지지 않도록 혁신적인 기능에 대한 투명한 로드맵이 있어야 합니다. 이렇게 하면 사용하는 솔루션에 대해 더 편안하게 느낄 수 있으며 성장하고 고급 기능을 사용할 준비가 되면 처음부터 시작할 필요가 없습니다.

권장 사항: 포함된 분석을 배포하는 데 사용 중인 기술을 평가합니다.

많은 기술로 애플리케이션에 분석 기능을 쉽게 내장할 수 있지만 고유한 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 기술을 선택하려면 여전히 시간이 필요합니다. 기술 및 비기술적 요구 사항을 검토하여 포함된 분석을 배포하는 데 필요한 전문 지식이 있는지 확인하십시오. 최소한 인증 및 싱글 사인온을 처리하는 데 필요한 기술과 데이터 모델링을 포함한 기존 분석 기술을 갖춘 웹 개발자와 사람이 필요합니다.

또한 조직 내에서 내장된 분석 기능을 사용할 사람을 고려하십시오. 평가 단계로 이동하기 전에 기술 세트를 이해하고 잠재적인 리소스 격차를 식별하십시오.

해야 할 일: 데이터 및 분석 워크로드가 클라우드로 마이그레이션되었는지 확인

​Hosting Tribal의 설문 조사에 따르면 기업의 94%가 이미 클라우드 서비스를 사용하고 있으며 향후 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 클라우드로 마이그레이션하면 데이터 보안, 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대한 유연성, 유지 관리 요구 사항 감소, 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드에 대한 빠르고 쉬운 액세스 등 많은 이점이 있습니다.

임베디드 분석 공간에서 클라우드를 사용하면 필터 적용 또는 사용자 정의 보기와 같은 복잡한 사용 사례를 훨씬 쉽게 수행할 수 있도록 지원하는 확장된 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스) 통합을 통해 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 또한 클라우드 인프라를 사용하면 더 큰 워크로드와 더 많은 사용자를 지원하도록 확장할 수 있으며 최종 사용자와 가까운 지리적 위치에서 실행하여 네트워크 대기 시간을 줄일 수도 있습니다.

해야 할 일: 개인화 및 맞춤화 기능이 필요합니다.

분석 사용자가 애플리케이션에 속해 있는 것처럼 보거나 느끼지 않고 그냥 고정되어 있는 경우 애플리케이션의 사용자 경험이 크게 떨어질 수 있습니다. 화이트 라벨링은 고유한 애플리케이션의 글꼴, 색상 및 전체 브랜드 테마와 일치하도록 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 포함하는 기능입니다. 모든 UI 요소(테마 및 스타일 지정, 원형도 대 직각도, 대화 상자 등)를 사용자 지정하여 사용자가 응용 프로그램의 차이를 전혀 알아차리지 못하는 방식으로 브랜드와 완벽하게 일치하도록 할 수 있습니다. 화이트 라벨링 기능 덕분에 사용자는 주의가 산만해지는 대신 데이터 인사이트의 가치에 집중할 수 있습니다.

해야 할 일: 단순한 데이터 시각화 이상을 찾으십시오.

최고의 임베디드 분석 플랫폼은 단순한 데이터 시각화 기능 이상의 기능을 제공합니다. 특정 플랫폼과 함께 제공되는 임베디드 분석 기능 및 기능은 기본적으로 플랫폼이 제공해야 하는 주요 이점입니다. 따라서 더 적은 것에 안주하지 마십시오. 통계 기능, 상황에 맞는 편집, 대시보드 연결 및 대시보드 혼합, 데이터 혼합, 사전 정의된 대시보드 템플릿 등과 같은 고급 기능을 찾으십시오.

해야 할 일: 모바일 친화적인 솔루션을 선택하세요.

모바일은 우리가 일하고 정보를 소비하는 방식을 변화시키고 있으며, 오늘날 모바일 버전을 지원하지 않는 소프트웨어는 아니오입니다. 분석 및 BI 공간에서 이는 사용자가 이동 중에도 비즈니스 통찰력에 액세스하여 의사 결정 프로세스를 안내할 수 있는 기본 모바일 애플리케이션을 제공하는 솔루션을 찾는 것을 의미합니다. 실시간 통찰력에 대한 액세스는 비즈니스 기회를 더 빨리 확인하고 적시에 시장 상황에 대응하며 상향 판매 및 교차 판매 기회를 늘리는 데 도움이 됩니다. 모바일 BI 솔루션에 투자하면 비즈니스 변화에 더 유연하고 적응할 수 있습니다.

실제 Reveal 보기

앱에 분석 기능을 내장하지 않는 것

하지 말 것: 잘못된 아키텍처를 선택하십시오.

애플리케이션에 분석 기능을 내장하려면 아키텍처가 중요합니다. 개발자 경험은 임베디드 분석 구현을 만들거나 깨뜨릴 수 있습니다. 오래된 레거시 시스템을 선택하면 성능, 유연성 및 확장성이 제한될 뿐입니다. 그것이 가져올 좌절감은 말할 것도 없습니다.

현대적인 클라우드 네이티브 시스템을 선택하면 데이터 시각화 및 차트 포함을 지원할 뿐만 아니라 데이터, 유연성 및 사용자 정의에 대한 심층 분석이 가능하고 자체 앱과 원활하게 통합됩니다. 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하고 우수한 사용자 경험, 대시보드 생성 및 렌더링을 처리하기 위한 강력한 API, 데이터 소스 획득을 위한 대시보드 및 사용자 정의 UI의 깊은 좋아요, 다중 채널이 있는 최신 API 설계를 제공하는 기본 SDK를 찾으십시오. 유통능력.

금지: 모든 데이터를 포함하지 않음

다른 사람이 분석할 수 있도록 회사 데이터의 일부만 사용할 수 있다는 사실을 알고 계십니까? 즉, 기업은 데이터의 일부만 파악하고 있으므로 더 현명한 비즈니스 결정을 내리지 못하고 결과적으로 주요 수익 기회를 놓치게 됩니다.

문제는 그들이 모든 데이터 소스에 연결하지 않거나 데이터가 반정형 및 비정형이어서 시중의 많은 분석 도구가 처리할 수 없다는 것입니다.

이를 방지하려면 함께 가기로 결정한 벤더가 사용자가 보다 포괄적인 분석을 위해 하나의 보기 또는 위치로 가져올 수 있는 광범위한 데이터 소스를 지원하고 데이터가 어디에 있든 관계없이 모든 데이터에 연결할 수 있는지 확인하십시오. 온프레미스 데이터베이스, 분석 도구, CRM, 스프레드시트, 클라우드 서비스 또는 공용 데이터 소스.

일부 최신 임베디드 분석 플랫폼은 "메모리 내 데이터 소스 "라는 기능도 제공합니다. 이 기능을 통해 사용자는 소프트웨어가 기본적으로 지원하지 않는 데이터 소스에 직접 연결할 수 있습니다.

DON'T: 적절한 수준의 통합을 잊어버리십시오.

오늘날 내장형 분석 플랫폼의 대부분은 먼저 독립 실행형 애플리케이션으로 구축되었기 때문에 의도적으로 애플리케이션에 내장되도록 설계되지 않았습니다. 시간이 지나면서 동일한 공급업체 중 다수가 임베디드 옵션을 만들고 고객이 자체 앱에서 분석 기능을 제공할 수 있도록 하기로 결정했습니다.

문제는 원활한 임베디드 분석 경험을 만드는 것이 어렵다는 것입니다.

솔루션이 임베디드용으로 의도적으로 구축되지 않은 경우 엄청난 복잡성이 추가되어 백엔드 독점 시스템과의 복잡한 통합이 필요합니다. 분석 도구는 처음부터 너무 복잡하고 응용 프로그램과 원활하게 통합되지 않으면 가치가 없습니다.

포함된 분석 솔루션의 진정한 가치를 얻고 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면 파트너가 되기로 결정한 플랫폼이 사용자가 이미 매일 사용하고 있는 도구에 완전히 포함되어야 합니다.

*많은 내장형 분석 공급업체는 내장형이라고 주장하므로 처음부터 내장형으로 구축된 제품인지 확인하십시오. 

금지: 보안 및 개인정보 보호를 무시합니다.

이것은 큰 것입니다. 데이터의 보안 및 개인 정보 보호는 계속해서 증가하는 문제입니다. 민감한 데이터를 보유한 많은 조직은 데이터를 타사 분석 도구로 전송하는 것을 신뢰할 수 없으며 당사는 이를 이해합니다. 그러나 다른 사람들은 대시보드 생성 경험과 기능에만 집중하고 분석을 앱에 포함할 때 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 무시합니다.

보안 및 개인 정보 보호를 소홀히 하지 말고 데이터를 타사 분석 도구로 보내는 것을 두려워하지 마십시오. 동시에 사용자 기반 및 수익 증대를 놓치고 있습니다.

애플리케이션의 보안 모델과 함께 작동하고 데이터에 대한 올바른 제어를 제공할 수 있는 임베디드 분석 플랫폼을 선택하십시오. 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 또는 자체 온프레미스 서버 등 배포 위치에 대한 옵션을 제공하는 솔루션입니다.

DON'T: 확대 미스

글로벌 IT 리서치 회사인 Gartner에 따르면 앞으로 나아가야 할 최고의 데이터 분석 트렌드 중 하나는 증강 분석입니다. 두 가지 최고의 분석 기술인 AI와 기계 학습으로 구동 되는 증강 분석을 통해 사용자는 질문을 하고 대화 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 자동으로 통찰력을 생성할 수 있습니다.

따라서 AI와 ML이 우리의 일상 생활에서 더 밀접하게 얽히고 현실 세계에 지속적으로 큰 영향을 미치기 때문에 데이터 준비, 자연 언어 인터페이스 및 안내 권장 사항.

하지 말 것: 훌륭한 대시보드 디자인의 중요성을 잊어버리십시오.

사용자가 대시보드를 만들 때 저지르는 가장 일반적인 실수 중 하나는 이전에 데이터와 상호 작용한 방식에 영향을 받는 것입니다. 물론 그들뿐만 아니라 대시보드를 보게 될 사람들도 마찬가지입니다.

사람들이 특정 방식으로 데이터를 보는 데 익숙하다고 해서 이것이 데이터 인사이트를 전달하는 가장 효과적인 방법이라는 의미는 아닙니다. 잘 디자인된 강력한 대시보드는 사용자가 정보를 더 쉽고, 더 잘, 더 빠르게 흡수할 수 있도록 도와줍니다.

다행스럽게도 셀프 서비스 기능을 활용하는 임베디드 분석 플랫폼을 통해 누구나 자신만의 대시보드와 보고서를 쉽게 구축할 수 있습니다. 또한 선택할 수 있는 다양한 차트 유형이 제공되므로 메시지와 데이터 스토리를 가장 잘 전달하는 데 도움이 되는 유형을 선택할 수 있습니다. 또한 최신 임베디드 분석 플랫폼을 사용하면 상호 작용을 쉽게 생성할 수 있으므로 사용자는 동적 필터링, 대시보드 연결, 드릴다운 등을 통해 답변하려는 질문에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있도록 데이터를 분할하고 분석할 수 있습니다.

Reveal 임베디드 분석 소개

Reveal 데이터 통합 및 시각화 기능의 강력한 기능 세트와 동시에 작동하고 Azure ML 및 Google BigQuery의 기계 학습 모델을 활용하는 종단 간 임베디드 분석 플랫폼입니다. Reveal의 엔진은 증강 분석을 활용하여 데이터에 대한 실시간 상황별 보기를 사전에 회사에 제공하여 귀중한 통찰력을 발견하고 의사 결정을 안내합니다.

내장형을 염두에 두고 처음부터 구축된 Reveal 사용하면 추가 요구 사항 없이 데이터 분석, 대화형 대시보드 및 강력한 보고 기능을 자체 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있습니다. Reveal의 유연한 아키텍처와 풍부한 API를 통해 앱의 기능을 제어할 수 있으므로 사용자 경험의 원활한 일부가 됩니다.

Reveal 기계 학습, 예측, 통계 기능, 드릴다운, 대시보드 연결, 대시보드 혼합, 상황에 맞는 편집, 데이터 혼합 등 셀프 서비스 및 화이트 라벨 기능과 고급 예측 분석을 제공합니다.

데이터의 힘으로 귀하, 귀하의 직원, 고객, 파트너 또는 공급업체는 더 이상 숫자 행이 있는 스프레드시트를 분석하느라 시간을 낭비할 필요가 없으며 대신 수집된 통찰력에 집중하고 사실에. 실시간 데이터에 액세스하여 적시에 행동하고 기회를 놓치지 마십시오.

​SDK를 다운로드하거나​ ​빠른 데모를 예약 하여 Reveal 및 작동 방식에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.