임베디드 분석 구축 및 구매: 장단점 비교
최종 사용자가 결정을 내리는 데 유용할 수 있는 데이터를 수집하는 도구를 갖춘 앱 개발 회사의 경우 내장된 분석 및 시각화를 사용하지 않을 이유가 거의 없습니다. 내장된 분석 기능은 기계 학습을 포함한 실시간 보고, 대화형 데이터 시각화 및 고급 분석을 엔터프라이즈 비즈니스 애플리케이션에 직접 제공합니다. 주요 이점 […]
최종 사용자가 결정을 내리는 데 유용할 수 있는 데이터를 수집하는 도구를 갖춘 앱 개발 회사의 경우 내장된 분석 및 시각화를 사용하지 않을 이유가 거의 없습니다.
임베디드 분석다음을 포함한 실시간 보고, 대화형 데이터 시각화 및 고급 분석을 제공합니다.기계 학습, 엔터프라이즈 비즈니스 애플리케이션에 직접 입력합니다. 열쇠임베디드 분석의 이점이러한 도구는 기업이 보유하고 있는 정보를 보다 쉽고 쉽게 액세스할 수 있도록 중앙 집중화하고 비즈니스 사용자가 다양한 유형의 분석을 수행하여 의사 결정을 개선하고 ROI를 극대화하며 조직의 경쟁 우위를 강화하는 데 도움이 된다는 사실을 포함합니다.
자체 소프트웨어, SaaS, Angular 애플리케이션 또는 기타 유형의 앱에 분석 솔루션을 내장하면 제품의 가치 제안을 크게 향상시킬 수 있습니다.
그렇다면 데이터 분석 내장형 분석 머신을 직접 구축하는 것이 좋을까요, 아니면 타사에서 추가 솔루션을 구입하는 것이 좋을까요? 두 옵션의 장단점을 살펴보겠습니다.
임베디드 분석 구축 및 구매
자신만의 임베디드 분석 소프트웨어 구축의 장점과 단점
장점: 당신은 모든 것을 통제할 수 있습니다
자신만의 임베디드 분석 소프트웨어를 구축하는 것에 찬성하는 가장 설득력 있는 주장은 추가하려는 기능, 모양과 느낌, 브랜딩 등 개발 프로세스의 모든 측면을 제어할 수 있다는 것입니다. 내장형 분석 솔루션을 사내에서 구축할 때 필요한 분석 솔루션을 유연하고 자유롭게 설계할 수 있습니다. 고유한 비즈니스 요구 사항에 맞게 기능과 모든 것을 맞춤화할 수 있습니다.
장점: 작고 빠른 프로젝트를 위한 완벽한 솔루션
자체 임베디드 분석 솔루션 구축을 지지하는 또 다른 설득력 있는 주장은 요구 사항이 제한된 소규모 프로젝트를 수행할 때 사내에서 솔루션을 개발하는 것이 최선의 선택이라는 것입니다. 예를 들어, 데이터 인사이트를 시각화하기 위해 기본적인 데이터 시각화 도구만 필요한 경우 개발자가 쉽게 구축할 수 있으므로 건물이 비즈니스에 가장 적합한 옵션이 될 것입니다.
그러나 고급 분석 기능이 필요하기 시작하면 자체 솔루션에 추가하는 것과 관련된 추가 시간과 비용을 고려하십시오(또한 많은 고급 기능에는 특정 기술 세트 또는 구축 경험).
장점: 데이터 보안은 사용자의 손에 달려 있습니다.
이것은 관점에 따라 어느 쪽이든 갈 수 있습니다. 데이터 보안은 증가하는 우려 사항이며 임베디드 분석 솔루션을 구축하거나 구매할 때 고려해야 할 주요 사항 중 하나입니다. 빌드 시나리오에서 데이터의 보안은 전적으로 귀하의 손에 달려 있으며 보안 방법을 결정할 수 있는 모든 권한을 갖게 됩니다.
일부 조직은 이를 큰 이점으로 보는 반면, 자체적으로 수행할 수 있는 내부 전문 지식이 없는 다른 조직은 이를 단점으로 간주하고 위험을 감수하고 싶지 않습니다.
단점: 자체 임베디드 분석 솔루션을 개발하는 데 많은 시간이 걸립니다.
자체 임베디드 분석 솔루션을 구축하려면 평균적으로 최소 7개월이 걸립니다. 이 7개월에는 데이터 분석에 대해 개발자를 교육하는 데 필요할 수 있는 몇 달이 포함되지 않으므로 이를 추가하면 자체 솔루션을 구축하는 전체 프로세스가 최대 1년이 걸릴 수 있습니다.
매일 분석 기능을 추가하는 데 개발 리소스를 사용하면 제품 로드맵의 나머지 부분이 큰 타격을 받아 수익 흐름에 영향을 미친다는 사실을 잊지 마십시오. 따라서 임베디드 분석을 구축해야 할지 구매해야 할지 결정할 때 자문해 보십시오. 시간을 낭비할 수 있습니까?
단점: 개발 및 유지 관리에 많은 리소스가 필요합니다.
작동하는 사내 임베디드 분석 솔루션을 구축했습니다. 훌륭합니다. 그러나 작업은 여기서 멈추지 않습니다. 구축 후에는 유지 관리가 필요하며 이 프로세스에는 데이터 분석에 대한 깊은 이해와 최신 임베디드 분석 동향을 따라가는 작업이 포함됩니다. 사내에 분석 전문가가 없는 경우 팀을 교육하거나 그러한 전문가를 고용하는 데 더 많은 비용과 리소스를 투자해야 합니다. 추가 시간과 비용을 들일 가치가 있는지, 감당할 수 있는지 고려하십시오.
단점: 자체 임베디드 분석 솔루션을 구축하는 데 비용이 많이 듭니다.
임베디드 분석을 구축하는 평균 비용은 350,000달러(미국 평균 급여 기준)로 추정됩니다. 이 비용에는 7개월 동안 4명의 소프트웨어 개발자와 1명의 QA 전문가, 6개월 동안 2명의 UX/UI 디자이너, 한 달 동안 데이터 과학자 1명이 포함됩니다.
임베디드 분석을 구매할 때 표준 가격 진입점은 연간 $30,000에서 $75,000 사이입니다.
임베디드 분석 소프트웨어 구매의 장단점
장점: 시간을 확보하여 핵심 제품에 집중할 수 있습니다.
사내 솔루션을 구축하기로 결정하면 개발 팀은 핵심 제품 작업 및 개선에 집중하는 대신 개발 활동 및 분석 솔루션으로 노력을 전환해야 합니다. 구매를 통해 개발자는 제품/서비스의 초기 설계, 개선, 추가 등에 집중할 수 있습니다.
장점: 시장 출시 시간 단축
경쟁이 치열한 비즈니스 환경과 시장에서 사전 구축된 임베디드 분석 솔루션을 구입하면 시장 출시 시간이 크게 단축되므로 통찰력, 의사 결정 및 궁극적으로 수익을 얻는 시간이 단축됩니다. 개발에 몇 달을 낭비하지 않고 고객의 요구를 더 빨리 충족할 수 있습니다.
장점: 유지 관리가 포함되어 있습니다.
이미 구축된 임베디드 분석 솔루션을 구매하기로 결정한 경우 서비스 제공업체에서 보장하므로 유지 관리에 대해 걱정할 필요가 없으므로 추가 비용과 리소스를 지출할 필요가 없습니다.
장점: 최고의 보안도 보장됩니다.
시장에 나와 있는 임베디드 분석 솔루션은 SSL 보안 인증서로 품질을 평가하는 높은 데이터 보안 표준을 준수해야 합니다. 임베디드 분석 공급업체를 통해 데이터를 안전하게 보호하고 보호하는 것에 대해 걱정할 필요가 없다는 것을 알고 있습니다.
장점: 귀하와 귀하의 고객을 위한 높은 ROI
내장된 분석의 맥락에서 내장된 분석 ROI는 주어진 솔루션이 비즈니스에 실질적으로 기여하는 것입니다. Nucleus 연구에 따르면 분석은 지출한 1달러당 13.01달러를 반환합니다. SaaS 솔루션에 포함된 분석 기능을 제공하면 귀하와 귀하의 고객에게 13:1 ROI가 발생합니다.
단점: 공급업체 제한 사항
공급업체에 따라 기본 대시보드 및 시각화 도구로 제한되거나 사용자 지정 옵션이 제한될 수 있습니다. 시장과 제공되는 다양한 솔루션을 조사하는 데 약간의 추가 시간을 할애할 가치가 있으므로 모든 것을 갖추고 필요에 가장 적합한 솔루션을 찾을 수 있습니다.
단점: 지원은 종종 추가 기능으로 제공됩니다.
지원 서비스는 모든 임베디드 분석 공급업체에서 제공하지만 불행히도 이러한 서비스는 일반적으로 패키지 가격에 포함되지 않고 추가 기능으로 제공됩니다. 이를 염두에 두고 포함된 분석 공급업체에 올바른 질문을 하여 가격 패키지에 포함된 항목과 포함되지 않은 항목을 확인하십시오.
임베디드 분석 구축 및 구매, 결론
내장된 분석 소프트웨어를 구입하는 것과 빌드하는 것의 주요 차이점과 장단점을 알았으니 비즈니스 요구 사항에 대해 더 나은 결정을 내릴 수 있기를 바랍니다. 건설을 선택했다면 돈과 자원을 아끼지 마십시오. 그러나 구매를 선택한 경우 투자를 하기 전에 시간을 내어 다른 벤더를 조사하고 테스트하십시오. 올바른 임베디드 분석 소프트웨어를 선택하는 것은 매우 중요하며 올바른 공급업체와 협력할 때 비즈니스를 급상승시킬 수 있습니다.
Reveal 임베디드 분석 소개
Reveal은 팀과 고객이 임베디드 인텔리전스로 데이터 인사이트를 도출하고 시장 출시 시간을 단축하며 앱의 사용자 경험을 혁신할 수 있도록 지원하는 엔드 투 엔드 셀프 서비스 임베디드 분석 솔루션입니다. 오늘날 가장 현대적인 아키텍처에 내장된 것을 염두에 두고 구축된 Reveal의 강력한 API는 애플리케이션에 분석을 내장하는 복잡성을 제거하고 Microsoft Azure SQL 데이터 웨어하우스와 같은 모든 SQL 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스의 데이터를 원활하게 통합할 수 있도록 합니다. , Google BigQuery, Amazon Redshift 등.
Reveal의 임베디드 분석 플랫폼은 대화형 데이터 시각화, 화이트 라벨 기능, 머신 러닝 및 AI를 포함한 고급 분석, 드릴다운, 협업, 공유 및 끌어서 놓기 대시보드 작성자 경험을 제공합니다. 사용자는 언제 어디서나 모든 장치에서 쉽게 액세스하고 강력한 대시보드를 생성 할 수 있습니다.
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