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データの収集は簡単ですが、同じデータを解釈することは困難です。ここで、RevealやLookerなどのツールが役立ちます。これらのツールは、生のデータを理解しやすく、使いやすいインサイトに変換し、組織がビジネスの方法を再構築および近代化できるようにします。
この記事では、市場で最も人気のある組み込み分析ソリューションの2つであるRevealとLookerを詳しく見て、お客様のニーズに最適なツールを見つけるお手伝いをします。
Revealとは？
Revealは、強力な分析機能とデータ視覚化をアプリケーションに追加するプロセスを簡素化する組み込み分析およびBI（ビジネスインテリジェンス）プラットフォームです。生のデータを、エンドユーザーがすぐに理解できる実行可能なインサイトに変換することで、データの力をエンドユーザーに提供します。Revealは、インタラクティブなダッシュボード、ドリルダウン機能、共有機能を提供します。 ホワイトラベル分析は, 真のセルフサービス機能、 ドラッグアンドドロップ ダッシュボード作成機能など、さまざまな機能を提供します。
組み込みに特化したRevealの最新のアーキテクチャには、あらゆるプラットフォームのネイティブSDKが含まれており、あらゆるデバイスで最高の体験を提供します。これにより、クラウド、デスクトップ、モバイルデバイスからいつでもどこでも簡単に接続できます。
Reveal embedded analytics solution は、の （1989 年設立）の製品であり、開発者向けツール、アプリケーション デザイン ツール、そして最近ではビジネス インテリジェンス ツールにおいて 30 年以上の経験を持つ組織です。同社は、ローコード アプリケーション構築ツールを専門とし、Reveal と App Builder を組み合わせて、顧客が美しい UX、インタラクション、テーマ、データ バインディング、およびセルフサービス ダッシュボードと BI を数分で作成できるようにします。従来のコーディングによる手間のかかるエラーが発生しやすい作業に数週間または数か月を費やす必要はありません。 一部です（1989年設立）。同社は、開発者向けツール、アプリケーションデザインツール、そして最近ではビジネスインテリジェンスツールにおいて、30年以上の経験を持つ組織です。
Lookerとは？
Lookerは、生のデータを収集、分析、視覚化するのに役立つブラウザベースのビジネスインテリジェンスプラットフォームです。ダッシュボードの配色を容易にし、ユーザーフレンドリーなワークフローも提供するため、企業が洞察に満ちた視覚化を開発するのが少し簡単になります。
2019年、LookerはGoogleに買収され、現在はGoogle Cloudプラットフォームの一部となっています。
RevealとLookerの機能と機能の比較
優れた組み込み分析ソリューションは、 データ視覚化以上のものを提供します。このようなツールを最大限に活用し、競合他社に先んじて収益源を増やすためには、お客様のビジネスを成功させるために利用できるすべての機能に焦点を当てる必要があります。
この記事のこの部分では、RevealとLookerを区別する主要な機能と機能について説明し、お客様の組織のニーズに最適なプラットフォームを簡単に選択できるようにします。
Revealの長所と短所
長所：
完全なセルフサービス– Revealの 最も重要な組み込み分析機能の1つ は、セルフサービス機能です。つまり、プロセスとツールを提供して、エンドユーザーが大量の複雑なデータを分析し、カスタムダッシュボードを作成し、独立してレポートを作成できるようにします。言い換えれば、技術者でないスタッフや部門が、ITまたはBIの専門家に依存することなく、自分でデータを操作および理解できるようにします。
完全にカスタマイズ可能– Reveal SDKを使用すると、 ホワイトラベル 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、お客様独自のブランドの外観と一致させることができます。このようにすることで、ユーザーは気を取られず、実際にはお客様自身のアプリケーションの一部として完全に異なるソリューションを使用していることに気づかないようになります。完全なカスタマイズ機能は、ユーザーの採用を促進し、ブランドの一貫性を確保し、最終的にシームレスなユーザーエクスペリエンスにつながります。
10. マージンを2倍にする – この機能を使用すると、1つの視覚化またはダッシュボードを別のダッシュボードまたはURLにリンクできます。たとえば、売上高に関する高レベルのダッシュボードを表示しているとします。特定の地域の収益をさらに詳しく調べたい場合は、高レベルのダッシュボードを、クリックした地域のパラメーターを渡すより詳細なビューにリンクすることで、簡単に実行できます。
データのブレンド – データブレンド機能を使用すると、複数のデータソースを1つの視覚化にまとめて、より深く、並べて比較できるインサイトを簡単に見つけることができます。
機械学習による予測を確認する– Revealの 機械学習 機能を使用して、データから予測を識別し、視覚的に表示して、より証拠に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。これにより、電子システムは既存のデータから学習し、次に、得られたインサイトを使用して、独立して予測と意思決定を行うことができます。
豊富なデータ分析 – Revealの統計関数とドリルダウン機能を使用すると、データに関するより深いインサイトを得ることができます。ドリルダウン機能を使用すると、ユーザーは一般的な概要から、1回のクリックでより詳細な分析に移動できます。外れ値の検出、時系列予測、線形回帰などの統計関数を使用すると、基本的なデータ視覚化と比較して、はるかにデータ主導的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。
ネイティブSDK – Revealは、.NET、JavaScript（Angular、React、Web Components）、iOS、Androidを含むすべての主要プラットフォームで、幅広い最新のネイティブSDK、学習ライブラリ、および詳細なサンプルを提供します。
コンテキスト内編集– この機能により、ユーザーは別のアプリケーションに移動することなく、アプリケーション内で直接編集できます。必要な編集を行い、簡単にサーバーに更新をプッシュできます。
計算フィールド – この機能を使用すると、データ視覚化で利用できるように、データソースに追加のフィールドを作成できます。
短所：
Revealには多くの強力な機能と機能がありますが、比較的新しいツールであるため、まだいくつかの便利な機能がありません。現在進行中の作業として、必ずしも短所とは見なさないものは、グリッド機能、シリーズの強調表示とフィルタリング、および改善されたデータ分析のための完全なツールバーなどです。また、Revealチームは、新しいデータ視覚化とより多くのデータソースの追加に取り組んでいます。
Lookerの長所と短所
長所：
マルチクラウドフレンドリー – エンドユーザーの体験に影響を与えずに、Lookerをデプロイする場所を簡単に変更できます。サポートされているデータベースには、Amazon S3、Azureストレージ、Google Cloud Storage、Actian Avalanche、Mongo、Vectorなどがあります。
SQL Runnerの力 – LookerのSQL Runnerを使用すると、技術的な抽出方法を使用せずに、洞察に満ちた情報グループを簡単に作成できます。スキーマ内のテーブルを参照し、データに関する事前定義された記述クエリを実行し、クエリを共有するなど。
Slackとの統合 – Slackとの統合により、Lookerのユーザーはインサイトをあらゆる会話に組み込むことができます。この統合の欠点は、すべてをワークフローに統合するのではなく、異なるアプリケーションを切り替える必要があることです。
Lookerブロック– ユーザーが一般的な分析パターンとデータソースに使用できる、事前に構築されたデータモデル。他のユーザーが作成したブロックを使用する代わりに、最初から作成し、次に、ブロックを正確な仕様に合わせてカスタマイズできます。利用可能なブロックのいくつかには、組み込みブロック、データブロック、分析ブロックなどがあります。
データのブレンド– Revealのデータブレンド機能と同じ機能ですが、Lookerは、マージされた結果の概念を使用してデータブレンドをサポートします。データブレンドを実行するには、Exploreからクエリを作成して結果セットを生成し、次に、別のクエリを追加して元のクエリにマージする必要があります。
短所：
iFrame、ブラウザベース– Lookerは完全にWebベースのプラットフォームであり、組み込みアセットを表示するにはLookerにログインする必要があります。つまり、アプリケーション内の組み込み分析のユーザーエクスペリエンスをまったく制御できません。ユーザーに、独自のブランドに合わせてすべてをカスタマイズできるホワイトラベル機能を提供するのではなく、LookerのUI、色、ボタンとダイアログのスタイル、ダッシュボードの表示方法などに縛られます。Lookerは、SaaSベースのセルフサービスBIツールとして構築および設計されたものであり、 組み込みSDKではありません。したがって、SDK、API、またはコンポーネントは、アプリケーションに真の組み込み分析エクスペリエンスを提供しません。
Lookerサーバー上のデータ：Lookerは、コマンドを実行するデータがLookerサーバーに存在することを必要とします。これにより、データをセキュアなオンプレミス環境からクラウドにプッシュし、セキュリティ、認証、および承認について100％Lookerに依存する必要があります。過去数年間で、地球上で最大の企業でさえハッキングされたことは周知の事実であるため、データのセキュリティと安全性を保証できるベンダーを選択する方が良いでしょう。さらに、データがLookerのクラウドに移行すると、データに対する柔軟性が低下します。つまり、ダッシュボードを取得し、不要な複雑さ、メンテナンス、およびガバナンスを独自のデータに追加するために、Lookerのルールと構成に従う必要があります。
**段階的な価格設定：**Lookerは、Webサイトで価格情報を公開することを好まず、代わりにカスタムメイドのモデルを提供します。Lookerの価格専門家から受け取る最終的な見積もりは、合計ユーザー数、ユーザーの種類（ビューアとエディター）、データベース接続、およびデプロイの規模など、複数の要素によって異なります。つまり、受け取る見積もりはLookerの開始価格であり、ユーザーベースが増加するにつれて増加します。サードパーティのサイトによると、Lookerの価格は10人のユーザーに対して月額3,000〜5,000ドルから始まり、新しいユーザーごとに月額50ドルが追加されます。この価格設定構造は、透明性の高いSaaSベースの価格設定に慣れている見込み客には魅力的ではない可能性があります。
Revealの統合
既存のアプリケーションに分析を統合する場合、ソフトウェアは追加の重みと複雑さを加えずに、シームレスに動作することが重要です。Revealのように、最初から組み込みを念頭に置いて構築されている必要があります。柔軟性を提供し、追加の要件がないアーキテクチャにより、Revealを使用すると、コードに分析をすばやく統合し、顧客の要求に対応できます。
RevealのSDK は開発者向けに作られています。これを使用すると、 開発者は、iFrameをアプリケーションに埋め込み、パラメーター化されたURLでダッシュボードを構成するだけでは済みません。 開発者は、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できます。
詳細な技術情報については、 Revealの詳細なSDKおよびAPIドキュメントを参照してください。.
Lookerの統合
Looker分析は、Microsoft Azure SQL Data Warehouse、Amazon Athena、およびGreenplumなどのSQLデータベースまたはデータウェアハウスで動作します。
データがNoSQL、REST-APIファイルなどに保存されている場合、Lookerはクエリを実行するために何らかのSQLデータベースを配置する必要があります。
一方、LookerのAPIは、データを顧客およびサードパーティのアプリケーションや、GoogleドキュメントやExcelなどの他のアプリケーションに統合します。
Revealダッシュボードの例
Lookerダッシュボードの例
価格
当然のことながら、価格は組み込み分析プロバイダーとの提携を決定する際に考慮すべき最も重要な要素の1つです。組み込み分析分野では、ほとんどのベンダーが価格を秘密にしており、使用量やユーザー数など、予測不可能なコストを請求します。
では、RevealとLookerはどうでしょうか。
Revealは、1つのシンプルで手頃な価格で、アプリケーションごとに無制限のユーザーにアクセスできるようにします。Revealの価格体系は透明で、あらゆる規模の企業にとって手頃な価格です。透明性とは、支払う金額を正確に予測できるため、ROIをより簡単に計算できるということです。
Revealの目標は、顧客にとって価値のある長期的なパートナーとなり、予期せぬ料金、使用量、またはユーザー層を一切設けないことを約束することです。
一方、Lookerの価格は、ユーザー数やデプロイの規模などの要素に基づいて、顧客ごとにカスタマイズされています。価格はあらゆる規模のビジネスに適合するように設計されており、価格の専門家が直接連携して、お客様のビジネスに最適な価格体系を確保します。
一見すると、それは良い取引のように見えるかもしれませんが、もう一度よく読んでみることをお勧めします。
ユーザー数とデプロイの規模に基づいて顧客ごとに価格をカスタマイズするということは、ビジネスとユーザーベースが成長するにつれて、支払う価格が増加することを意味します。
これは一部の人にとっては問題ないかもしれませんが、事前に知っておくことが重要です。ベンダーは事前に顧客に警告しないため、請求書が届いたときに、その数字を見て驚くことになります。
完全にホワイトラベルの分析
RevealやLookerのようなベンダーの中から、組み込み分析パートナーを選択する際には、両方のソリューションのサポートも考慮する必要があります。高品質で経験豊富なサポートは、ソフトウェアの成功を支援し、ひいてはビジネスの成功にもつながります。
RevealとLookerが、サポートの面でどのように比較できるかを見てみましょう。
Revealは、追加費用なしで、さまざまな継続的なサポートサービスを提供しています。また、Revealのフォーラムで質問に答えることができる、フレンドリーな24時間対応のコミュニティも用意されています。さらに、Revealの FAQページ, ヘルプセンター、および トレーニングビデオ.
より詳細なノウハウと高度な情報を知りたい場合は、 Revealのウェビナー.
Lookerもさまざまなサポートサービスを提供しています。たとえば、自己学習型のeラーニングコースや、カスタムトレーニングなどがあります。また、ヘルプセンターの記事を参照したり、コミュニティフォーラムで他のユーザーと交流したり、サポートチケットを送信したりすることもできます。ユーザーは特に、アプリ内チャットサポートを高く評価しています。
まとめ…
結論として、RevealとLookerはどちらも優れた組み込み分析ツールです。ただし、お客様のニーズと予算によっては、どちらか一方の方がお客様のビジネスにとってより適したソリューションとなるでしょう。
Revealは、Lookerよりもはるかに優れていると考えています。実装と開始がはるかに簡単で、より優れたカスタマイズと視覚化オプションを提供し、機械学習やAIなどのネイティブな高度な分析機能を活用しています。
RevealとLookerのもう1つの大きな違いは、価格体系です。どれだけ成長しても、最初に支払う金額がわかっている方が、毎月より高い金額を請求されるよりも良いと考えています。
ただし、最終的な決定はお客様に任せます。
Reveal Embedded Analyticsソリューションの詳細を知り、その動作を実際に確認したい場合は、 デモを予約してください。, 当社の分析の専門家が、データの真の力を活用する方法を説明します。
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。
