ブログに戻る
ChatGPT
Perplexity
埋め込み型BI 組み込み分析ソリューション ソフトウェアの検索を支援するためのチェックリストを作成しました。 埋め込み分析機能 埋め込み型分析は、 （BI）機能を既存のソフトウェアアプリケーションのユーザーインターフェイス（UI）に直接統合し、リアルタイムレポート、インタラクティブなデータ視覚化、および/または機械学習などの高度な分析を提供します。それは、洞察をコンテキストに統合することに重点を置いており、ユーザーは影響が生じる瞬間に対応できるようにし、運用と意思決定の改善の機会を逃すことはありません。 , 小売など、さまざまな業界で埋め込み型分析機能を活用して、大量のビジネスデータを収集および分析し、製品とサービスの改善、顧客への付加価値の提供、ユーザーエクスペリエンスの向上、追加の収益源の創出、不正行為の防止など、さまざまな目的で使用しています。
Reveal Embedded Analyticsソリューションの紹介
埋め込み型分析は、 ビジネスインテリジェンス 顧客に多くのメリットをもたらし、主なメリットの1つは、データに関する知識や経験がない人でも理解できるように、最新の洞察を最も簡単な方法で提供することです。
ヘルスケア業界におけるデータ分析アプリケーションは、, 金融、, 製造、最高の埋め込み型分析ソリューションは、単なる 以上のものを提供します。埋め込み型分析ベンダーを選択する際に考慮する必要がある7つの埋め込み型分析機能のリストをまとめました。 したがって、これ以上説明を省きますが、以下にそれらを記載します。
企業は、分析とBIを最優先の投資として継続しています。しかし、今日のデータ主導型で競争の激しいビジネス環境では、
1. セルフサービス データ視覚化すべてのユーザーが異なることを忘れないことが重要です。 やの場合でも、それぞれが分析に対して独自のユースケースを持っています。さらに、各ユーザーは分析に関して異なるレベルの洗練度を持っています。
これを念頭に置いて、セルフサービスは最も重要な埋め込み型分析機能の1つです。セルフサービスBIは、エンドユーザーが大量のデータを分析し、カスタムダッシュボードを作成し、IT専門家やデータアナリストに依存せずにレポートを独立して作成できるようにするプロセスとツールを指します。
セルフサービス機能に関して、以下に示すものが主な要素です。 通信などの分野であっても、Revealを使用して、リアルタイムでインタラクティブなデータ視覚化およびビジネスインテリジェンス機能をエンタープライズアプリケーションに直接統合し、ビジネスユーザーにとってデータの使いやすさを向上させることができます。, データコネクタ– Azure Synapse、Google BigQuery、Microsoft Analysis Services、Microsoft SQL Serverなど、埋め込み型分析プロバイダーは、 をシームレスに接続して、を1か所にまとめて包括的な分析を行うようにする必要があります。
直感的なインターフェース
– 優れた埋め込み型分析ソリューションでセルフサービスBIを提供する場合、ユーザーはデータソース内のテーブルからデータフィールドを簡単に選択し、
- に分割し、美しいデータ視覚化を瞬時に作成できるようにする必要があります。定義済みのダッシュボードテンプレート – あらゆるタイプのユーザー向けの使いやすいダッシュボードと視覚化。主要なセルフサービスダッシュボードの主な機能には、ドラッグアンドドロップ機能、データブレンド機能、およびデータベースプラグインが含まれます。 2. ホワイトラベル
- 分析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たり感じられなかった場合、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスは大幅に低下します。すべてのビジネスオーナーとマネージャーは、ビジネスユーザーと顧客を幸せにし、満足させ、両者間のロイヤルな関係を築くことを望んでいます。ホワイトラベルはこれを支援します。 は、レポート、ダッシュボード、および視覚化を埋め込み、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。これにより、すべてのUX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。その結果、ユーザーは気を散らされたり、アプリケーションの違いに気づいたりすることなく、データの価値に集中できます。 ドラッグアンドドロップ 3. API駆動型とURLパラメーター
- 今日のペースの速いビジネス環境では、企業はこれまで以上に多くのデータを交換し、サービスを提供しています。これらの接続とパートナーシップは素晴らしく、ビジネスとユーザーの両方にメリットをもたらします。一方では、企業は、機能の開発に時間と労力を費やす必要なく、提供物にさらに多くの価値を追加できます。他方では、ユーザーは、必要なものがすべて揃った、より高度な製品とサービスを使用できます。したがって、埋め込み型分析ソリューションに投資することを決定した場合は、開発者向けのネイティブSDKを使用できるようにするプロバイダーを探してください。これにより、
をアプリケーションに埋め込むだけになり、
パラメーター化されたURLでダッシュボードを構成する必要はありません。代わりに、API駆動型のアプローチを使用して、実際のコード、実際のオブジェクト、および実際のプロパティを使用してダッシュボードを構成できます。
組み込み型分析の機能 API駆動型開発アプローチは、
開発者の生活を楽にし、アプリケーション開発プロセスを簡素化します。
4. 現代的なアプリケーション
CA Technologiesが発表し、Frost & Sullivanが実施したグローバルなITおよびビジネス幹部の調査によると、 、現代的なアプリケーションアーキテクチャを採用することは、ビジネスの成功にとって非常に重要であり、収益の成長の重要な推進力です。ビジネス幹部は、現代的なアプリケーションアーキテクチャは、あらゆるデジタルビジネスの拡張性、接続性、およびセキュリティレベルを高め、顧客、パートナー、サプライヤー、および従業員により価値の高いエクスペリエンスを提供することに同意しています。また、ソフトウェア開発を容易にし、強力な洞察を生み出し、市場投入までの時間を加速させるとも同意しています。 開発者のエクスペリエンスは、埋め込み型分析の実装を成功させるか失敗させる可能性があります。したがって、BIベンダーは、最新のテクノロジーに対応し、このプロセスを簡素化できるようにする必要があります。以下にいくつかの例を示します。 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を提供するネイティブSDK
ダッシュボードの作成、ダッシュボードのレンダリング、ダッシュボード内のディープリンク、およびデータソースの取得のためのカスタムUIのための堅牢なAPI
マルチチャネル配信機能を備えた最新のAPI設計5. ダッシュボードのリンク
を使用すると、ダッシュボード内の視覚化または完全なダッシュボードを、他のダッシュボードまたはURLに直接接続できます。ダッシュボードのリンクを使用すると、パラメーターとフィルターをダッシュボード間で渡して、追加の洞察へのドリルダウンを簡素化できます。たとえば、視覚化に表示されている情報に関する詳細を提供したい場合は、その目的のために完全に新しいダッシュボードを使用できます。これは、ビジネスの現実のハイレベルな概要から、より詳細なビューに移行できるCompany 360ダッシュボードで非常に役立ちます。
6. 統計関数と豊富なデータ分析
- 他の重要な埋め込み型分析機能には、統計関数と豊富なデータ分析が含まれます。これらは、より深いデータ洞察を得て、顧客の行動をより深く理解し、予測し、市場に関する特定の質問に答えるのに役立ちます。
- データ分析の観点から見ると、統計関数は、データを技術的に分析するために数学を使用することです。たとえば、
- のような基本的なデータ視覚化は、
高レベルの洞察を提供できますが、統計を使用すると、はるかにデータ主導型でターゲットを絞った方法でデータに対して操作できます。
10. マージンを2倍にする allows you to connect visualizations in a dashboard or an entire dashboard directly to other dashboards or even URLs. With dashboard linking, you can pass parameters and filters between dashboards to simplify drilling down to additional insights. For example, if you want to provide more details on the information displayed in a visualization, you can use an entirely new dashboard for that purpose. This can be very useful in Company 360 dashboards, where you will be able to establish top-down analysis paths, where you go from a high-level overview of the reality of a business to more detailed views with the specifics.
6. Statistical Functions & Rich Data Analysis
Other vital embedded analytics features include statistical functions and rich data analysis. They help you gain deeper data insights, better understand and predict customer behavior, and answer specific questions about your market.
In terms of data analytics, statistical functions are the use of mathematics to perform technical analysis of data. For example, basic data visualization, such as treemap can give you high-level insights, but with statistics, you get to operate on the data in a much more data-driven and targeted way.
以下は、主要な統計関数の一部です。
- 外れ値の検出データ内の異常値や、データセットの大部分と異なる点を検出するのに役立ちます。
- 時系列予測 過去のデータと傾向に基づいて、将来の値の予測を行うのに役立ちます。
- 9. 効果的なインタラクションを使用する 2つの変数の関係を明らかにし、データ内の傾向を視覚的に把握するのに役立ちます。
組み込み分析に追加すべき他の機能として、AI機能とドリルダウンがあります。AIはデータを自動的に分析し、パターン、傾向、およびインサイトを明らかにするため、ユーザーはより優れたデータに基づいた意思決定を行うことができます。ドリルダウンは、ユーザーを一般的な概要から、1回のクリックでより詳細な分析へと導きます。
7.柔軟性と拡張性
柔軟性は、見逃してはならない組み込み分析機能です。アプリケーションに余分な機能を追加するわけではありませんが、間違いなく大きな価値をもたらします。ユーザーがより柔軟に操作できるようにすることは、複数のプラットフォームやデバイス、特にモバイルデバイスでアプリケーションにアクセスして使用できるようにすることを意味します。
モバイルは、私たちの働き方や情報消費の方法を変えつつあります。そのため、ネイティブのモバイルバージョンを備えた組み込み分析ベンダーを選択することが非常に重要です。この柔軟性、つまり レガシーシステム, allows users to access their work no matter where they are and stay productive even on the go.
により、ユーザーはどこにいても作業にアクセスし、外出先でも生産性を維持できます。
を選択することは、非常に大変な作業になる可能性があります。この重要な決定を支援するために、
Revealは、データ分析の力を従業員、顧客、パートナー、サプライヤーの手に届けます。追加の要件なしで、データ分析を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、アプリ内の機能を制御でき、シームレスなユーザーエクスペリエンスの一部となります。
Revealは、インタラクティブなダッシュボード、ドリルダウン、コラボレーション、共有、およびドラッグアンドドロップのダッシュボード作成機能を提供し、あらゆるデバイスで誰でもアプリに美しいダッシュボードを作成できます。
データ分析の力により、ユーザー、従業員、顧客、パートナー、またはサプライヤーは、スプレッドシートの分析に時間を費やす必要がなくなり、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.
いつでも、どこでも、あらゆるデバイスから、ユーザーに実行可能な洞察を提供します。
ビジネス インテリジェンス ツールは、データに基づいた意思決定を可能にします。
