임베디드 분석에 대한 Reveal과 Tableau 비교

시중에 나와 있는 모든 내장 분석 제품 중에서 Tableau는 데이터 분석, 시각화 및 관리를 위한 가장 널리 알려진 비즈니스 인텔리전스 도구 중 하나입니다. 16년 이상의 업계 경험을 바탕으로 Tableau는 강력한 비주얼리제이션 기능과 광범위한 기능으로 명성을 얻었습니다.

그러나 Tableau의 기량과 인기에도 불구하고 한계가 있으며 모든 비즈니스 시나리오에 이상적인 선택은 아닐 수 있습니다. 보다 맞춤화되고 다재다능한 임베디드 분석 솔루션에 대한 수요가 증가함에 따라 특정 비즈니스 요구 사항에 더 잘 부합하는 대안을 탐색하는 것이 중요합니다.

이 기사에서는 내장된 분석에 대해 자세히 설명하고, Tableau를 시장에서 주목할 만한 경쟁자인 Reveal와 비교합니다. Tableau의 강점과 약점을 분석하고, Reveal의 내장된 분석 플랫폼을 소개하고, 기능, 통합 기능, 가격 구조 등에 대한 자세한 비교를 제공합니다.

* Reveal 대 Sisense, Reveal 대 Looker, Reveal 대 Logi Analytics의 비교 기사도 읽을 수 있습니다.

Tableau 임베디드 분석의 장점

고급 데이터 시각화 기능: Tableau는 히스토그램, 상자 그림, 모션 차트, Gantt 차트, 막대 차트, 테이블 등 다양한 데이터 시각화 옵션을 제공합니다. 사용자는 원시 데이터를 시각적으로 매력적인 대화형 대시보드로 변환할 수 있는 기능을 활용할 수 있으며, 데이터가 기본 데이터베이스 내에서 미리 적절하게 정리된 경우 이점을 누릴 수 있습니다.

데이터 연결의 유연성: Tableau의 내장된 분석 솔루션은 다양한 데이터 원본에 연결할 수 있는 광범위한 유연성을 제공합니다. 사용자는 SAP, Hadoop, DB Technologies, Excel 파일, JSON 파일, 텍스트 파일 등 다양한 플랫폼에 연결할 수 있습니다. 또한 Tableau는 Tableau Server 및 Microsoft SQL Server를 비롯한 다양한 서버에 대한 연결을 용이하게 하여 데이터 분석 품질을 향상시키고 유용한 통합 대시보드를 만들 수 있도록 합니다.

데이터에 질문(Ask Data) 기능: Tableau의 뛰어난 기능은 사용자가 자연어로 쿼리를 입력할 수 있는 "데이터에 질문(Ask Data)" 기능입니다. 시스템은 이러한 쿼리를 해석하고 처리하여 자동 데이터 시각화를 통해 사용자에게 관련 답변을 제공합니다. 이 기능은 데이터 탐색 프로세스를 간소화하고 의사 결정 효율성을 향상시킵니다.

스크립팅 언어와의 통합: Tableau는 고급 분석 기능이 필요한 사용자를 위해 Python 및 R과의 통합을 제공하여 정교한 테이블 계산 및 데이터 분석을 가능하게 합니다. 이 기능은 복잡한 데이터 조작을 수행하고 예측 인사이트로 분석을 강화해야 하는 사용자를 대상으로 합니다.

Tableau 임베디드 분석의 단점

비정형 데이터의 제한 사항: Tableau는 데이터 시각화 분야에서 탁월하지만 비정형 데이터에서는 어려움을 겪고 있습니다. Tableau를 효과적으로 사용하려면 기본 데이터베이스에서 데이터를 정리하고 구조화해야 하므로 IT 전문가 또는 데이터 분석가가 상당한 준비 작업을 수행해야 합니다.

기술 숙련도 요구 사항: Tableau는 셀프 서비스 기능을 제공하지만, 그 기능을 극대화하려면 기술 전문 지식이 필요합니다. 사용자는 종종 SQL 쿼리 생성이 필요한 복잡성에 직면하며, 이는 비기술적 비즈니스 사용자의 영역을 넘어서는 작업입니다. 기술 노하우에 대한 이러한 의존은 IT 및 데이터 분석가의 지원 없이는 Tableau의 잠재력을 최대한 발휘하는 데 방해가 될 수 있습니다.

지원 및 가격 문제: 사용자는 Tableau의 부적절한 지원을 자주 보고하여 문제를 스스로 해결합니다. 또한 사용자 수와 배포 복잡성을 고려할 때 Tableau의 가격 책정 모델은 중소기업에 엄청난 비용을 부담할 수 있습니다. 당장 필요하지 않을 수 있는 기능을 포함하여 번들 라이선스를 구매해야 하는 필요성은 비용 문제를 더욱 가중시킵니다.

Reveal 임베디드 분석 소개

Reveal는 1989년 창립 이래 개발자 도구, 응용 프로그램 디자인 및 비즈니스 인텔리전스 솔루션 분야에서 30년 이상의 경험을 가진 회사인 Infragistics의 제품으로, 최고의 셀프 서비스 내장 분석 솔루션이자 Tableau의 최고의 대안으로 두각을 나타내고 있습니다.

Reveal의 기본 SDK는 혁신적인 사용자 경험을 제공하여 애플리케이션 내에서 직접 대시보드를 만들고 편집할 수 있도록 합니다. 또한 Reveal 는 데이터 기반 의사 결정에서 조직의 역량을 강화하도록 설계된 포괄적인 기능 제품군을 제공합니다. Reveal의 가장 주목할만한 기능으로는 데이터 통합, 대시보드 연결, 통계 기능, 계산된 필드, 기계 학습, 차트 필터링 및 드릴다운이 있습니다. 또한 대시보드 템플릿과 몇 줄의 코드로 사용자 지정 데이터 시각화를 만들 수 있는 옵션도 제공합니다.

Reveal 금융 및 은행, 의료, 제조, 보험, 소매, IT 등 다양한 산업 분야에서 사용됩니다.

실제 Reveal 보기

Tableau는 Reveal과 어떻게 비교됩니까?

Tableau와 Reveal의 몇 가지 주요 기능을 살펴보십시오.

Reveal 대 Tableau

	Reveal	태블로
임베디드 크리에이터 경험	데스크톱, 웹, iOS, Android용 기본 클라이언트	데스크톱, iOS 및 Android
Embed / API 작성자 경험
네이티브 SDK 솔루션
유지비	단순 고정 가격	복잡한
예측 가능, 용량 기반 가격 책정 없음
전용 서버 불필요
맞춤형 라이선스 옵션

Reveal 선택하는 이유는 무엇입니까?

다음은 Reveal 임베디드 분석을 위한 이상적인 선택으로 만드는 몇 가지 이점입니다.

• 원활한 통합: Reveal는 오늘날 가장 현대적인 아키텍처에서 임베딩을 염두에 두고 구축 되었으며, iFrame을 통해 애플리케이션에 분석을 임베딩하는 복잡성을 제거합니다. 당사의 기본 SDK는 기존 기술 스택 에코시스템에 원활하게 통합되어 분석을 앱의 자연스러운 일부로 만듭니다.
• 사용자 친화적인 셀프 서비스 환경: Reveal는 사용자 친화적인 셀프 서비스 환경을 제공하여 사용자가 기술 전문 지식 없이도 데이터를 탐색하고, 시각화를 만들고, 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다. 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 Reveal 사용자는 분석 기능을 독립적으로 활용하여 조직 전체의 의사 결정을 향상시킬 수 있습니다.
• 유연한 배포 옵션: Reveal 사용하면 모든 클라우드 환경 또는 온프레미스 서버에 내장된 분석 솔루션을 유연하게 배포할 수 있습니다. 이러한 적응성을 통해 Reveal 기술 스택이나 배포 기본 설정에 관계없이 기존 인프라에 원활하게 통합될 수 있습니다.
• 강력한 보안 조치: 애플리케이션의 컨텍스트 내에 있는 SDK인 Reveal는 기존 데이터 컨트롤 내에서 작동하므로 변경할 필요가 없습니다. Reveal 민감한 데이터나 개인 데이터에 액세스하거나 사용하지 않으므로 개인 정보의 개인 정보 보호 및 보안을 보장합니다.
• 화이트 라벨링: 완전히 사용자 정의 가능한 화이트 라벨 솔루션을 통해 Reveal는 분석 솔루션을 자신의 것으로 브랜드화할 수 있는 자유를 제공하여 원활한 브랜드 경험을 보장합니다. 특정 요구 사항에 적응할 수 있는 유연성을 제공하며, 포함된 API를 사용하여 요구 사항에 맞게 분석을 원활하게 통합하고 확장할 수 있습니다.
• 예측 가능한 가격: Reveal 사용하면 지불할 금액을 정확히 알 수 있습니다. 사용자 또는 사용 요금을 청구하지 않습니다. 무제한 사용자, 데이터 소스, 모든 기능 및 사용자 지정 기능을 포함한 모든 것이 구독 계획에 포함됩니다.

마지막 말…

Reveal와 Tableau 모두 특정 기능, 장점 및 단점이 있으며 하나를 선택하는 것은 상황에 따라 다릅니다. 기업의 경우 두 솔루션 중 어느 것이 가장 적합한 BI 도구인지가 아니라 어떤 솔루션이 가장 적합한지가 중요합니다.

임베디드 분석 솔루션의 기본 정보와 기능을 모두 다루었으므로 몇 가지 주요 차이점을 더 잘 이해할 수 있습니다. 그러나 현명한 결정을 내리고 둘 중 하나를 선택하려면 도구를 사용할 조직의 규모, 도구를 사용할 사람, 기술 및 구현 요구 사항, 데이터 성숙도, 예산, 그리고 가장 중요한 것은 해결하려는 사용 사례와 같은 여러 매개 변수를 고려해야 합니다.

궁극적인 목표는 데이터에서 귀중한 비즈니스 통찰력을 얻어 조직의 의사 결정 프로세스를 개선하여 더 나은 결과와 최대 수익성을 달성하는 것입니다.