arrow ブログに戻る What Is an Analytics SDK? Definition, Examples, and How to Choose the Right One

分析 SDK とは何ですか? 定義、例、および適切なものを選択する方法

アナリティクスSDKとは何か、およびSaaS製品に最適なものを選択する方法について説明します。制約なしで拡張するために、どのような点に注意すべきかを確認してください。

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エグゼクティブサマリー:

アナリティクスSDKを使用すると、SaaSチームは、すべてを最初から構築することなく、ダッシュボード、レポート、およびデータ探索を製品に直接組み込むことができます。製品がチーム、フレームワーク、およびリージョン全体に拡張されるにつれて、アナリティクスは単なる機能以上のものになり、インフラストラクチャになります。その時点で、柔軟性、パフォーマンス、および制御はオプションではなくなります。多くのソリューションは初期段階では類似しているように見えますが、製品の成長に伴い、開発を遅らせたり、アーキテクチャの選択肢を制限したりする制約が発生します。最新のアナリティクスプラットフォームは、複数のフレームワーク、AIを活用したインタラクション、およびスケーラブルなデプロイメントをサポートする必要があり、チームに製品をツールに適合させることを強制してはなりません。

主なポイント:

  • アナリティクスSDKを使用すると、ダッシュボードとレポートを製品に直接組み込むことができます。
  • アナリティクスは、迅速に機能から共有インフラストラクチャに進化します。
  • iFrame、API、およびSDKは、それぞれ異なるトレードオフを提供します。
  • 制限は、多くの場合、スケールアップした後に明らかになります。
  • 最新のソリューションは、複数のフレームワークとAIユースケースをサポートする必要があります。
  • 適切なアプローチにより、チームは長期的な複雑さを追加することなく、制御を維持できます。

ほとんどのチームは、アナリティクスを製品として提供するために必要な作業を過小評価しています。

最初はシンプルなダッシュボードとして始まるものが、すぐにデータインフラストラクチャ、権限、パフォーマンス、およびUXの複雑さへと変化します。ほとんどのカスタムビルドのアナリティクスは、ここで頓挫します。

ユーザーは、アプリケーションを離れることなく、データを確認して操作することを期待しています。アナリティクスが不足しているか、または分離されている場合、採用は減少し、ユーザーは外部ツールに目を向けます。このプレッシャーにより、チームはアナリティクスをコア製品エクスペリエンスに組み込むようになります。

問題は、最初はシンプルに見えるものが急速に拡大することです。チームは、データパイプライン、権限ロジック、および配信を遅らせるフロントエンドの作業に直面します。

ここでアナリティクスSDKがアプローチを変えます。すべてを最初から構築する代わりに、チームはアナリティクスを製品に直接統合し、制御を失うことなく、より迅速に作業を進めることができます。

アナリティクスSDKとは

アナリティクスSDKは、SaaSチームがダッシュボード、レポート、およびデータ探索を製品に直接組み込めるようにする、開発者ツールのセットです。

これは、データ、アプリケーション、およびユーザー間のブリッジとして機能し、アナリティクスの配信、表示、および制御の方法を処理します。

アナリティクスを最初から構築する代わりに、開発者は、アプリケーション内のデータ視覚化、ユーザーインタラクション、およびアクセス制御を処理する、事前に構築されたレイヤーを統合します。

典型的なアナリティクスSDKには、以下が含まれます。

  • ダッシュボードと視覚化コンポーネント

  • 複数のデータソースにわたるデータ接続

  • カスタマイズと制御のためのAPI

  • フィルタリングやドリルダウンなどのユーザーインタラクション

これらのコンポーネントは、アプリケーション内で実行され、アーキテクチャと整合します。アナリティクスは、製品の一部になり、別のレイヤーにはなりません。

すべてのソリューションが同じように機能するわけではありません。

アナリティクスの統合またはカスタマイズを制限するものもあれば、スケールアップしたときにのみ明らかになる制約を導入するものもあります。

SDK、API、iFrameの比較

チームは、通常、アナリティクスSDKの選択から始めません。彼らは、ダッシュボードを製品にできるだけ迅速に追加しようとします。通常、これは、iFrame、API、またはSDKの3つのアプローチにつながり、それぞれに異なるトレードオフがあります。

アプローチ制御UX開発の労力最適な対象
iFrame低い低い低い予算とシンプルなアナリティクスのニーズが限られている小規模なチーム
API高いカスタム高い専用のエンジニアリングリソースを備えた、完全にカスタムのアナリティクスエクスペリエンスを構築するチーム
SDK高いネイティブ中完全な制御とより迅速な配信でアナリティクスを組み込むSaaS製品

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iFrame

実装は最も高速ですが、制限があります。

  • カスタマイズは最小限です。

  • ユーザーエクスペリエンスが断絶している

  • インタラクションの制御が不十分

API

完全な制御を提供しますが、すべての責任をチームに委ねます。

  • ダッシュボードとインタラクションを最初から構築する必要があります

  • 継続的なメンテナンスと複雑さ

  • 長期的なデリバリーが遅くなる

SDK

スピードと制御のバランスを取ります。

  • カスタマイズ可能な事前構築されたコンポーネント

  • 製品へのネイティブな統合

  • 柔軟性を損なうことなく、より迅速なデリバリーを実現します

Embedding analytics with iFrames vs. Native Analytics SDK

分析が製品エクスペリエンスの一部になるにつれて、ほとんどのSaaSチームは、両極端のトレードオフを回避するために、SDKベースのアプローチに移行します。違いは、次の比較でより明確になります。 埋め込み型分析とiFrame 実際の製品シナリオで。

アナリティクスSDKの仕組み

製品内の分析は、単なる視覚的なレイヤーではありません。すべてのインタラクションは、データへのアクセス方法、セキュリティ、およびリアルタイムでの配信に依存します。分析SDKは、これらの要素をアプリケーション内にまとめて、チームが分析の動作を最初から最後まで制御できるようにします。

クライアント側

クライアント側では、SDKはユーザーが視覚的に確認し、インタラクションするすべてのものを処理します。

  • UI内にレンダリングされたダッシュボードと視覚化

  • ユーザーインタラクションのためのフィルターとドリルダウン

  • ユーザー入力に基づくリアルタイムの更新

このレイヤーにより、分析は製品のネイティブな部分のように感じられ、外部ツールではありません。

サーバー側

サーバー側では、SDKはデータへのアクセス方法と配信を管理します。

  • お客様のデータに対して実行されるクエリ データソースに対してのみ

  • ユーザーごとに適用される権限ロジック

  • リアルタイムの応答のために最適化されたパフォーマンス

このレイヤーは、分析をデータソースに接続し、アプリケーションの他の部分と同じルールを適用します。

これらのレイヤーは、データの移動方法とインタラクションの動作を制御するAPIを通じて通信します。開発者は、完全な分析スタックを再構築することなく、エクスペリエンスを調整できます。これにより、チームは柔軟性を維持しながら、アーキテクチャの一貫性を維持できます。

SaaSチームにとって、このモデルは 組み込み分析 アプリケーション全体で拡張するのが容易になります。分析は製品と連携し続け、チームはシステム全体を構築および維持するオーバーヘッドを回避できます。

SaaS企業がアナリティクスSDKを必要とする理由

ある時点で、すべてのSaaSチームは同じ壁にぶつかります。分析は機能として開始されますが、すぐに顧客、データセット、およびユースケース全体で拡張する必要があるインフラストラクチャになります。

Benefits of adding analytics SDK into your application

変化するのは規模だけではありません。期待値も変化します。

  • 顧客ごとのテナントレベルのデータ分離

  • これは、

  • ユースケース全体での柔軟な配信

  • シームレスな、製品内でのエクスペリエンス

ほとんどのチームは、この変化がどれだけ早く起こるかを過小評価しています。

いくつかのダッシュボードを起動し、次に顧客がアクセスを要求します。権限、パフォーマンス、およびスケーラビリティはすぐに継続的な作業になります。その時点で、分析は機能ではなくなります。それは、維持する必要があるものになります。

分析SDKは、チームにこれを処理するための構造化された方法を提供します。各ユースケースに対してロジックを再構築する代わりに、製品に適応する一貫したレイヤーで作業します。

Datacom は明確な例です。チームは Reveal 分析をプラットフォームに埋め込み、ユーザーにアプリケーションを離れることなくリアルタイムの可視性を提供するために使用しました。これにより、開発のオーバーヘッドを増やすことなく、分析を拡張できました。

ほとんどのアナリティクスSDKの隠れた制限

分析SDKを評価するチームは、多くの場合、 埋め込み分析機能 リストに焦点を当てます。一見すると、ほとんどのプラットフォームは似ています。ダッシュボード、統合、およびセットアップは比較可能です。

違いは、実際の実装中に明らかになります。

一般的な制限事項は次のとおりです。

  • 限られたフレームワークのサポート 一部のツールは1つのフレームワークのみをサポートしているため、チームはスタックを調整するか、不整合を導入する必要があります。

  • 部分的なSDK 多くはAPIに大きく依存しているため、開発者は依然として分析エクスペリエンスの重要な部分を構築する必要があります。

  • 統合の制約 分析は、製品のネイティブな部分ではなく、別のシステムのように動作します。

  • スケーリングの課題 パフォーマンス、マルチテナンシー、およびデータの複雑さにより、時間の経過とともに管理が困難になります。

これらの問題は、初期のデモではほとんど表示されません。分析がコア製品の一部になり、チーム、アプリケーション、および顧客全体で拡張する必要がある場合に表面化します。このとき 埋め込み分析の柔軟性 が決定的な要素になります。

SaaS企業のマルチフレームワークの現実

SaaS企業は、通常、単一のフレームワークで動作しません。製品が成長し、チームが地域全体で拡大するにつれて、各チームは、専門知識と可用性に基づいて異なるテクノロジーを使用します。

典型的なマルチフレームワークのセットアップ

  • 米国チームによってAngularで構築された1つのアプリケーション

  • ヨーロッパのチームによってReactで開発された別の製品

  • .NETワークロード用にBlazorで実行されている3番目のシステム

チームは、採用の可用性、既存のシステム、およびデリバリーの速度に基づいてフレームワークを選択します。時間の経過とともに、これにより、製品全体でマルチフレームワーク環境が作成されます。

ほとんどの分析SDKツールは、この環境で機能しません。単一のフレームワークを強制するか、分析をアプリケーション全体に統合する方法を制限します。これにより、チーム間の摩擦が生じ、デリバリーが遅くなります。

これが何をもたらすか

  • チームは、使用していないフレームワークを採用します

  • アプリケーションは、SDKに一致するように書き換えられます

  • 分析は、製品間で異なる動作をします

チームは、最終的に分析レイヤーに適合するように製品を調整します。これにより、非効率が生じ、新しい機能の出荷が遅れます。

分析SDKは、アーキテクチャを指示するのではなく、アーキテクチャに適合する必要があります。複数のアプリケーションで作業するSaaSチームの場合、柔軟性は、分析が拡張されるか、各製品に対して再構築する必要があるかを決定します。

最新のアナリティクスSDKが複数のフレームワークをどのようにサポートするか

最新の分析SDKは、フロントエンドから分析エンジンを分離することで、複数のフレームワークをサポートします。単一のスタックを強制する代わりに、さまざまなフレームワークで機能する一貫したバックエンドレイヤーを提供します。

Revealなどのプラットフォームは、これらをサポートしています。

  • React、Angular、Blazor、.NET、Web Components、jQuery、およびJavaScriptのネイティブSDK クエリ、データ処理、およびレンダリングのための共有分析エンジン

  • すべてのフレームワークにわたる一貫したAPIレイヤー

  • アプリケーション全体で再利用可能なダッシュボードとビジネスロジック

  • これにより、次のことが可能になります。

チームは、好みのフレームワーク内で作業します

  • フロントエンドスタックは変更されません。

  • Front-end stacks stay unchanged

  • アナリティクスは、すべての製品で一貫性を保ちます

  • 各アプリケーションに対してアナリティクスを再構築する必要はありません

SaaSチームの場合、これは大きな課題を解消します。チームは、単一のフレームワークに標準化しなくても、複数の製品で一貫したアナリティクスのエクスペリエンスを提供できます。

大規模な場合に重要な理由

  • 1つのアナリティクスレイヤーが、複数のアプリケーションとチームをサポートします

  • 開発は、リージョンやスタック全体で柔軟性を維持します

  • チームは、重複する作業や再実装を回避します

単に埋め込みをサポートするだけでは不十分です。アナリティクスSDKは、SaaS製品の構築方法に沿って、複数のフレームワークをサポートする必要があります。

AIがアナリティクスSDKをどのように変化させているか

AIは、ユーザーがデータと対話する方法を変えます。レポートを作成する代わりに、ユーザーはデータを直接クエリし、インサイトを生成し、さらに作成できます AIによって生成されたダッシュボード 単一のプロンプトから。これにより、手作業が削減され、アナリティクスが日常のワークフローに近づき、そのため、より多くのチームが AIを活用したアナリティクス を製品に組み込んでいます。

AI enhanced analytics SDK

アナリティクスSDKは、単なる可視化を超えて、これをサポートする必要があります。次の処理を処理する必要があります。

  • データモデルにマッピングされた自然言語クエリ

  • ユーザー、ダッシュボード、データ全体のコンテキスト認識

  • すべてのインタラクションにおける権限の強制

  • 効率的な処理による制御 AIトークンのコスト および使用量の制御

これらの要件は、実際の制約をもたらします。AIは、データ境界内で動作し、権限モデルに従い、予測不能なコスト増加なしに拡張する必要があります。

そうでない場合、チームはデータアクセスと支出の両方を制御できなくなります。

ほとんどのプラットフォームは、このように構築されていません。既存のシステムの上にAIアナリティクス機能を追加するため、セキュリティ、制御、コスト管理にギャップが生じます。

アナリティクスSDKで注目すべき点

決定は、アナリティクスSDKを使用するかどうかではなく、どのSDKが製品の拡張に対応できるかということです。間違った選択をすると、製品の成長とともにのみ現れる制約が生じます。

まず、これらの重要な要素から始めます。

1. 構築と購入

アナリティクスレイヤーを構築すると、完全な制御が可能になりますが、少なくとも35万ドルの投資、7か月以上の構築期間、およびデータパイプライン、専用チーム、権限、フロントエンドコンポーネントへの継続的な投資が必要です。アナリティクスSDKを購入すると、開発の労力が軽減され、デリバリーが迅速化されますが、ソリューションがアーキテクチャに適合する場合にのみ可能です。

2. ネイティブ統合（iFrameなし）

SDKは、アプリケーション内にネイティブコンポーネントを提供する必要があります。iFrameは、カスタマイズを制限し、分離されたエクスペリエンスを作成します。

3. 複数フレームワークのサポート

React、Angular、Blazorなどのフレームワークのサポートにより、チームは既存のスタックを使用して、摩擦なしで作業できます。

4. カスタマイズと制御

アナリティクスは、製品と一致する必要があります。 ホワイトラベル分析は SDKは、UI、インタラクション、データ表示を制御できるようにする必要があります。

5. パフォーマンスとスケーラビリティ

アナリティクスは、データと使用量の増加に対応し、速度が低下しないようにする必要があります。大規模なリアルタイムパフォーマンスを探します。

6. セキュリティとデプロイの柔軟性

データの処理場所を制御できる必要があります。クラウドと オンプレミス分析 環境を含みます。

7. データ接続

SDKは、幅広いデータソースに接続し、既存のシステムと統合できる必要があります。

強力なソリューションは、アーキテクチャに適合し、チームをサポートし、製品の拡張に対応し、制約を導入することなく、製品の拡張に対応します。

最新のSaaS向けの柔軟なアナリティクスSDK、Reveal

ほとんどのツールは、チームに製品をアナリティクスレイヤーに適合させることを強制します。Revealは、その逆のアプローチを採用しています。Revealは、アーキテクチャに適合し、その逆ではありません。

Revealは、次のような方法で最新のSaaS環境をサポートします。

  • React、Angular、Blazor、.NET、Web Components、jQuery、およびJavaScript用のネイティブSDK

  • アプリケーション間でロジックを一貫して維持する共有アナリティクスエンジン

  • 製品間で再利用可能なダッシュボードとビジネスロジック

  • フレームワーク全体で一貫したAPIレイヤー

  • UI、ブランディング、ユーザーエクスペリエンスを完全に制御できるホワイトラベルアナリティクス

これにより、チームは、単一のフレームワークに標準化することなく、複数のアプリケーションで1つのソリューションを使用できます。各チームは独自のスタックで作業し、アナリティクスは製品全体で一貫性を保ちます。

その影響は即座に現れます。

  • アプリケーションを書き換える必要はありません

  • チーム間の依存関係が少なくなります

  • 機能のデリバリーが迅速化されます

Revealは、アナリティクスレイヤー内のAIもサポートします。チームは、 AI分析（自然言語クエリやAIによって生成されたダッシュボードなど）を有効にしながら、権限、データアクセス、コストを制御できます。

デプロイも同じモデルに従います。チームは、要件に基づいて、クラウド、ハイブリッド、またはオンプレミスのアナリティクス環境でRevealを実行できます。

複数の製品とリージョンで運用するSaaSチームの場合、Revealは製品に適応し、製品を制限することはありません。

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