アプリケーションに分析を組み込む際の注意点

今日のデータ駆動型の世界では、多くの組織が大量のデータを活用するのに苦労しているとは信じがたいことです。ほとんどの組織にとって、データへのアクセスと分析は依然として遠い目標です。

埋め込み分析 ツールは、企業が情報を一元化し、さまざまな 種類の分析（予測モデリング、, 予測、 AI、およびその他の高度な分析機能）を実行し、ROIを最大化し、競争上の優位性を強化するために必要なインサイトを提供します。 機械学習 既存の製品の価値提案を大幅に向上させるために、

を独自のソフトウェアに統合できます。 組み込み分析ソリューション SaaS Angularアプリケーション, またはその他のアプリです。しかし、分析ソリューションをワークフローに統合する際に、考慮すべき重要な点があります。

すべきこと と すべきでないこと を把握しておくことは、パートナーとなるツールに投資する前に知っておくべき重要なことです。 ここでは、アプリケーションに分析を組み込む際のすべての「すべきこと」と「すべきでないこと」について説明します。

すべきこと：組み込み型分析ソリューションに投資する際に、長期的な視点で考えましょう。

アプリケーションに分析を組み込む際の「すべきこと」

適切な組み込み型分析ベンダーを選択することは非常に重要です。ビジネスの成長に合わせて拡張でき、長期にわたって信頼できるパートナーとなるソリューションを選択してください。ベンダーが、特に初期段階の場合、ビジネスの成長に合わせてサポートしてくれるかどうかを確認してください。ソリューションは、小規模な分析プロジェクトからより複雑なユースケースへと進むにつれて、進化できる必要があります。革新的な機能の透明性の高いロードマップを備えている必要があります。そうすることで、使用するソリューションに安心感を得ることができ、より高度な機能の使用を開始する準備が整ったときに、最初からやり直す必要はありません。

すべきこと：組み込み型分析をデプロイするために使用しているテクノロジーを評価しましょう。 多くのテクノロジーがアプリケーションに分析を組み込むことを容易にしていますが、独自のビジネスユースケースに最適なテクノロジーを選択していることを確認するために、時間をかけて検討する必要があります。技術的および非技術的な要件を確認して、組み込み型分析をデプロイするために必要な専門知識があるかどうかを判断します。最低限、Web開発者と、認証およびシングルサインオンを処理し、データモデリングを含む従来の分析スキルを処理するスキルを持つ人員が必要です。

また、組織内で組み込み型分析を使用するユーザーを考慮し、評価段階に進む前に、そのスキルセットを理解し、潜在的なリソースのギャップを特定します。

すべきこと：データと分析のワークロードをクラウドに移行しましょう。

Hosting Tribalによる調査によると、企業の94％がすでにクラウドサービスを使用しており、今後も需要は増加すると予想されています。クラウドに移行することには、データセキュリティ、変化するビジネスニーズへの柔軟性、メンテナンス要件の削減、ソフトウェアおよびハードウェアのアップグレードへの迅速かつ簡単なアクセスなど、多くのメリットがあります。

組み込み型分析の分野では、クラウドを使用すると、拡張されたアプリケーションプログラミングインターフェイス（API）統合を通じて、より多くのことを実現できます。これにより、フィルターの適用やユーザー向けのカスタムビューなど、複雑なユースケースをはるかに簡単に実行できます。クラウドインフラストラクチャを使用すると、より大規模なワークロードとより多くのユーザーをサポートするように拡張でき、エンドユーザーの近くの地理的な場所に配置して、ネットワークの遅延を減らすこともできます。

すべきこと：パーソナライズとカスタマイズ機能を要求しましょう。 分析のユーザーに提供されるものが、アプリケーションに属しているように見えず、単に後付けされている場合、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスが大幅に低下する可能性があります。ホワイトラベル化

とは、レポート、ダッシュボード、およびデータ可視化を組み込み、独自のアプリケーションのフォント、色、および全体的なブランドテーマに一致させる機能です。すべてのUI要素（テーマとスタイル、丸みと四角、ダイアログなど）をカスタマイズして、ブランドに完全に一致させることができます。ユーザーは、アプリケーションの違いに気づかないでしょう。ホワイトラベル化機能のおかげで、ユーザーは気を散らすことなく、データのインサイトの価値に集中できます。

すべきこと：データ可視化以上のものを見つけましょう。

最高の組み込み型分析プラットフォームは、データ可視化機能を提供するだけでなく、はるかに多くの機能を提供します。 組み込み型分析の機能 は、プラットフォームが提供する主な利点の1つです。したがって、それ以下のものに満足しないでください。統計関数、コンテキスト内編集、ダッシュボードのリンクとブレンド、データブレンド、定義済みのダッシュボードテンプレートなどの高度な機能を検討してください。

すべきこと：モバイルフレンドリーなソリューションを選択しましょう。

モバイルは、私たちが仕事をし、情報を消費する方法を変えており、モバイルバージョンをサポートしていないソフトウェアは、今日では受け入れられません。分析およびBIの分野では、これは、ユーザーが外出先でもビジネスインサイトにアクセスして意思決定プロセスを支援できるネイティブモバイルアプリケーションを提供するソリューションを探すことを意味します。リアルタイムのインサイトにアクセスできることで、ビジネスチャンスを早期に発見し、市場の状況にタイムリーに対応し、アップセルとクロスセルの機会を増やすことができます。 モバイルBI ソリューションに投資することで、より柔軟になり、ビジネスの変化に迅速に対応できます。

すべきでないこと：間違ったアーキテクチャを選択しましょう。

アプリケーションに分析を組み込む場合、アーキテクチャが重要です。開発者エクスペリエンスは、組み込み型分析の実装を成功させるか、失敗させるかの分かれ道となります。古く、 レガシーシステム を選択すると、パフォーマンス、柔軟性、および拡張性が制限されるだけです。さらに、フラストレーションを引き起こすことになります。

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アプリケーションに分析を組み込む際の「すべきでないこと」

最新のクラウドネイティブシステムを選択すると、

データ可視化とチャート の組み込みをサポートするだけでなく、データのより深い分析、柔軟性、カスタマイズが可能になり、独自のアプリケーションとのシームレスな統合も可能になります。各プラットフォームの特定の機能を活用し、優れたユーザーエクスペリエンス、堅牢なAPI、ダッシュボードの作成とレンダリング、ダッシュボードの深いリンク、データソースの取得のためのカスタムUI、およびマルチチャネル配信機能を備えた最新のAPI設計を提供するネイティブSDKを探します。 すべきでないこと：すべてのデータを含めないでください。

企業のデータのほんの一部だけが、他の人が分析できるように提供されていることをご存知ですか？つまり、企業はデータの全体像を把握できておらず、その結果、よりスマートなビジネス上の意思決定を行うことができず、重要な収益機会を逃しています。 問題は、すべてのデータソースに接続していないか、データが半構造化および非構造化であり、市場にある多くの分析ツールでは処理できないことです。それを回避するために、選択したベンダーが、ユーザーが1つのビューまたは場所にまとめて、より包括的な分析を行うことができる幅広いデータソースをサポートしていることを確認してください。

すべてのデータに接続できる必要があります。

オンプレミスのデータベース、分析ツール、CRM、スプレッドシート、クラウドサービス、またはパブリックデータソースなど、どこにデータが保存されていてもかまいません。 making smarter business decisions and, as a result, missing out on key revenue opportunities.

The problem is that they don’t connect to all of their data sources or that the data is semi- and unstructured, which many analytical tools on the market simply cannot process.

To avoid that, make sure that the vendor you decide to go with supports a wide range of data sources that users can bring together into one view or location for a more comprehensive analysis and can connect to all of your data no matter where it lives – on-premises databases, analytical tools, CRMs, spreadsheets, cloud services, or public data sources.

最新の組み込み型分析プラットフォームの中には、「インメモリデータソース","2722":」と呼ばれる機能を搭載しているものもあり、ユーザーはソフトウェアが標準でサポートしていないデータソースに直接接続できます。, ” which lets users directly connect to a data source the software doesn’t support outside the box.

注意点：適切なレベルの統合を忘れないでください

今日の 組み込み型分析プラットフォームの多く は、最初にスタンドアロンアプリケーションとして構築されたため、アプリケーションに組み込むように意図的に設計されていません。その後、多くのベンダーが組み込みオプションを作成し、顧客が独自のアプリケーションで分析機能を提供できるようにしました。

問題は、シームレスな組み込み型分析エクスペリエンスを作成することが難しいことです。

組み込み用に意図的に構築されていないソリューションの場合、複雑さが増し、バックエンドの独自のシステムとの複雑な統合が必要になります。分析ツールは、最初から複雑すぎたり、アプリケーションとのシームレスな統合ができない場合は、価値がありません。

組み込み型分析ソリューションの真の価値を得て、データの可能性を最大限に引き出すには、パートナーとして提携するプラットフォームが、ユーザーが日常的に使用しているツールに完全に組み込まれている必要があります。

*多くの組み込み型分析ベンダーは、組み込みが可能であると主張しているため、選択したベンダーが最初から組み込み用に構築されていることを確認してください。

注意点：セキュリティとプライバシーを軽視しないでください

これは非常に重要な点です。データのセキュリティとプライバシーは、ますます重要な問題となっています。機密データを保有する多くの組織は、データをサードパーティの分析ツールに送信することを信頼できません。その点を理解しています。ただし、一部の組織は、ダッシュボードの作成エクスペリエンスと機能にのみ焦点を当て、アプリケーションに分析を組み込む際に、データのセキュリティとプライバシーを軽視しています。

セキュリティとプライバシーを軽視しないでください。また、データをサードパーティの分析ツールに送信することを恐れないでください。その一方で、ユーザーベースと収益の拡大を逃さないようにしましょう。

アプリケーションのセキュリティモデルと連携し、データに対する適切な制御を提供できる組み込み型分析プラットフォームを選択してください。また、パブリッククラウド、プライベートクラウド、またはオンプレミスサーバーなど、デプロイ場所を選択できるソリューションも検討してください。

注意点：拡張機能を忘れないでください

グローバルなIT調査会社であるGartnerによると、今後注目すべき 主要なデータ分析トレンド の1つに、拡張分析があります。AIと機械学習という2つの優れた分析技術を搭載し、 拡張分析 ユーザーは質問をしたり、会話型の言語を使用してデータを探索することで、自動的にインサイトを生成できます。

AIとMLが私たちの日常生活にますます組み込まれ、現実世界に大きな影響を与えるようになるにつれて、データ準備、自然言語インターフェイス、ガイダンス付きの推奨などのAIおよびML機能を含む組み込み型分析ベンダーと提携することが非常に重要になります。

注意点：優れたダッシュボードデザインの重要性を忘れないでください

ユーザーがダッシュボードを作成する際に犯す最も一般的な間違いの1つは、以前にデータとどのようにやり取りしていたかに影響を受けてしまうことです。そして、それはユーザーだけでなく、ダッシュボードを閲覧する人々にも当てはまります。

人々がデータを見ることに慣れているからといって、それがデータのインサイトを伝える最も効果的な方法であるとは限りません。適切に設計された 効果的なダッシュボード は、ユーザーが情報をより簡単、より良く、より迅速に理解するのに役立ちます。

幸いなことに、セルフサービス機能を活用する組み込み型分析プラットフォームを使用すると、誰でも独自のダッシュボードとレポートを簡単に作成できます。さらに、さまざまな種類のチャートから選択できるため、メッセージとデータのストーリーを最も効果的に伝えるものを選択できます。さらに、最新の組み込み型分析プラットフォームを使用すると、動的なフィルタリング、ダッシュボードのリンク、ドリルダウンなどを介して、ユーザーがデータをスライスおよびダイスして、回答したい質問に関するより深いインサイトを得ることができるように、インタラクションを簡単に作成できます。

Reveal組み込み分析の紹介

Revealは、堅牢なデータ統合および視覚化機能と、Azure MLおよびGoogle BigQueryの機械学習モデルを同時に活用する、エンドツーエンドの組み込み型分析プラットフォームです。Revealのエンジンは、拡張分析を活用して、リアルタイムでコンテキストに応じたデータのビューをプロアクティブに提供し、貴重なインサイトを明らかにし、意思決定を支援します。

最初から組み込みを念頭に置いて構築されたRevealを使用すると、追加の要件なしで、データ分析、インタラクティブなダッシュボード、および堅牢なレポートを独自のアプリケーションに簡単に統合できます。Revealの柔軟なアーキテクチャと豊富なAPIにより、アプリケーションの機能を制御できるため、ユーザーエクスペリエンスにシームレスに統合されます。

Revealは、セルフサービスおよびホワイトラベル機能、および高度な予測分析（機械学習、予測、統計関数、ドリルダウン、ダッシュボードのリンク、ダッシュボードのブレンド、コンテキスト内編集、データブレンドなど）を提供します。

データを使用することで、あなた、あなたの従業員、顧客、パートナー、またはサプライヤーは、行に数字が並んだスプレッドシートを分析しようとして時間を無駄にする必要がなくなり、代わりに収集されたインサイトに集中し、事実に基づいてよりインテリジェントなビジネス上の意思決定を行うことができます。リアルタイムデータにアクセスできるため、適切なタイミングで行動し、機会を逃すことはありません。

Revealとその仕組みについて詳しくは、 簡単なデモを予約してください。 組み込み分析における会話型分析 データに基づいた意思決定を行う.

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リアルタイムでコンテキストに応じたデータを使用して、ビジネスを成長させましょう。

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