Analytics as a Service

Analytics as a Serviceとは？

Analytics as a service（AaaS）は、分析機能をソフトウェア製品内に組み込まれた管理レイヤーとして提供します。これにより、社内で分析インフラストラクチャを構築および運用する必要がなくなります。集中型のツールではなく、製品チームはインサイトを直接ユーザーに公開します。このモデルは、ビジネス分析の概念を基盤とし、最新のSaaSアーキテクチャに沿って分析の提供方法を調整します。 エンタープライズBI ツールではなく、製品チームはインサイトを直接ユーザーに公開します。このモデルは、 ビジネス分析 の概念を基盤とし、最新のSaaSアーキテクチャに沿って分析の提供方法を調整します。

Analytics as a Serviceの仕組み

Analytics as a serviceは、製品が運用データを管理された分析レイヤーに接続することから始まります。チームは、サポートされているデータベース、ウェアハウス、またはアプリケーションデータをマッピングします。プロバイダーは、接続性、スケーリング、およびクエリを提供するランタイムを処理するため、製品チームは分析の提供のために個別のインフラストラクチャをセットアップする必要はありません。 データソースに対してのみ.

次に、処理およびモデリングレイヤーに進みます。このサービスは、設定に応じてスケジュールされた更新またはほぼリアルタイムのクエリを実行します。セキュリティルールとフィルターを適用して、各ユーザーがアクセスできる情報を制限します。これは、テナント分離と顧客全体での一貫した権限管理が必要なSaaS製品で最も重要です。

製品の表面は、APIと 組み込みSDKを通じて提供されます。 組み込み型分析プラットフォームの多く 開発者は、これらのコンポーネントを使用して、アプリ内にダッシュボード、チャート、およびインタラクティブなコントロールをレンダリングします。また、コードを通じて、アカウントによる事前フィルタリング、ロールアクセスを強制したり、ダッシュボードをワークフローにリンクしたりするなど、動作を制御することもできます。これは、最新の顧客向けに構築された製品では一般的なパターンです。

サービスが分析ランタイムを所有しているため、継続的なメンテナンスも所有します。これには、アップグレード、パフォーマンスの調整、および機能のロールアウトが含まれます。チームは、BI運用ではなく、製品統合とユーザーエクスペリエンスに焦点を当てます。この変更により、従来の分析デプロイメントとの主な比較が可能になります。

Analytics as a Serviceと従来の分析

従来の分析は、社内のレポートニーズを中心に成長しました。チームはツールをデプロイし、インフラストラクチャを管理し、アクセスを集中管理しました。このモデルは社内ユーザーには適していますが、分析を製品内に組み込む必要がある場合には摩擦が生じます。Analytics as a serviceは、ランタイムの所有権を製品チームから移行させながら、ユーザーへのインサイトの表示方法を制御します。

Analytics as a serviceと従来のデプロイメントの実際的な比較を以下に示します。 ビジネスインテリジェンス 従来のセットアップでは、分析は多くの場合、製品の外部に存在します。ユーザーは主要なアプリケーションから離れ、レポートを要求するか、データをエクスポートします。このギャップは、分析が日々のワークフローに近づくにつれて変化したことを反映しています。

, 分析は日々のワークフローに近づくにつれて変化したことを反映しています。 従来の組み込み分析と最新の組み込み分析Analytics as a serviceは、この分離を解消します。BIプラットフォームを実行するオーバーヘッドを回避しながら、製品ネイティブの配信をサポートします。次の質問は、この配信モデルがSaaS製品内の組み込み分析とどのように関連するかということです。

Analytics as a Serviceと組み込み分析

これらの2つの用語は一緒に使用されることがよくありますが、異なるものを記述します。Analytics as a serviceは、分析の配信と運用方法を定義します。組み込み分析は、分析が製品インターフェイス内にどのように表示されるかを指します。1つは配信モデルであり、もう1つは実装アプローチです。

Analytics as a serviceは、バックグラウンドでインフラストラクチャ、スケーリング、およびメンテナンスを処理します。

組み込み分析は、ダッシュボードとインサイトをユーザーのワークフローに直接配置することに焦点を当てます。多くのSaaSチームは、両方を組み合わせて、分析サービスを使用して製品内エクスペリエンスを強化します。このアプローチにより、チームは完全なBIスタックを所有することなく、より迅速に分析を配信できます。 埋め込み分析 実際には、組み込みエクスペリエンスは、製品統合をサポートする分析サービスを通じて配信されます。このパターンは、

組み込み分析を顧客向けに使用する最新のSaaS製品で一般的です。 組み込み分析を顧客向けに使用する最新のSaaS製品で一般的です。. It is evident in products built by は、より迅速な市場投入と成長の基盤を提供します。で構築された製品に明らかであり、分析はネイティブでコンテキストに適合している必要があります。

この違いを理解することで、次の懸念点がより明確になります。分析がサービスとして実行される場合、どこで実行され、デプロイメントはセキュリティと制御にどのように影響しますか？

Analytics as a Serviceのデプロイメントモデル

分析がどこで実行されるかは、分析が行うことと同じくらい重要です。デプロイメントモデルは、データがどのように移動し、処理がどこで発生し、誰がアクセスを制御するかを定義します。SaaSチームの場合、これらの選択は、セキュリティ体制、コンプライアンス範囲、および顧客の信頼に影響を与えます。Analytics-as-a-serviceは、それぞれにトレードオフがあるいくつかのデプロイメントパスをサポートします。

一部のプラットフォームは、分析を完全にベンダーが管理する環境で実行します。他のプラットフォームは、顧客が管理するクラウドデプロイメントまたは完全にオンプレミスでのセットアップをサポートします。これらのオプションは、データの保存、処理、および分離方法を決定します。セキュリティ要件は、特に厳格なデータ所在地ルールを持つ規制対象の業界で、この決定を左右することがよくあります。これらの懸念事項は、より広範な セキュリティ ポリシーで一般的に対処されます。

一般的なアプローチは、分析を顧客環境内で実行しながら、サービスとして消費することです。Revealは、このモデルの1つです。Revealは、分析がアプリケーションデータとともに実行される、プライベートおよびオンプレミスデプロイメントをサポートします。データはサードパーティシステムに移動しないため、監査が簡素化され、リスクが軽減されます。このアプローチは、 埋め込み分析によるセキュリティ で概説され、プラットフォームのプライバシーポリシーのコミットメントによって強化されたプラクティスに沿っています。

デプロイメント境界が定義されると、別の課題が発生します。分析がサービスとして実行される場合、AIがどのように進化し、モデルがライブデータとどのように対話するかがどのように変化しますか？

生成AIの時代におけるAnalytics as a Service

生成AIは、ユーザーが分析と対話する方法を変更しますが、データが制御された環境から離れるとリスクが高まります。Analytics as a serviceでは、AIは実行を所有することなく、探索を支援する必要があります。分析レイヤーは、引き続き権限、フィルター、およびデータ境界を適用する必要があります。この分離により、顧客データを保護しながら、より迅速なインサイトを実現できます。

多くのチームは、 生成AI分析 を試して、エンドユーザーの摩擦を軽減します。AIツールがデータまたはクエリを外部モデルに送信する場合、問題が発生します。このパターンはガバナンスを損ない、特にマルチテナントSaaS製品ではシステムを危険にさらします。AIがライブの運用データと対話する場合、リスクはさらに高まります。

より安全なアプローチは、AIを分析ワークフロー内に保持することです。Revealはこのモデルに従っています。AI機能は顧客環境内で実行され、既存のセキュリティルールを尊重します。システムは生のSQLを生成したり、アクセス制御をバイパスしたりしません。代わりに、ガバナンスされた分析アクション（ダッシュボード定義など）を生成し、同じ権限モデルを通じてフローします。これは、プライベート AI分析 アーキテクチャに準拠し、 AIを活用したアナリティクス.

で説明されているサードパーティのデータ処理リスクを回避します。

AIがこのように動作する場合、チームは制御を損なうことなく使いやすさを実現できます。セキュリティとAIのリスクに対処することで、Analytics as a serviceの具体的な利点に焦点を当てやすくなります。

Analytics as a Serviceの利点

分析の配信がサービスとして抽象化されると、利点は実用的かつ測定可能になります。製品チームは、分析の運用に費やす時間を減らし、製品の改善に費やす時間を増やします。その価値は、速度、コスト管理、および柔軟性として現れます。

• 主な利点は次のとおりです。

  より迅速な実装 製品にアナリティクスを追加する際の.

• 分析はAPIとSDKを通じて統合され、チームは

  より低いインフラストラクチャとメンテナンスコスト

• プロバイダーは、サーバー、アップグレード、およびパフォーマンスの調整を管理します。

  オンデマンドのスケーラビリティ スケーラブルな分析 分析の使用量は製品とともに増加し、

• 容量計画なしでサポートされます。

  分析エンジニアリングのオーバーヘッドの削減

• チームは、カスタムBIパイプラインの構築とメンテナンスを回避します。

  製品チームによるより迅速な反復

ダッシュボード、ワークフロー、およびAI機能は、システムを再構築することなく進化します。

これらの利点により、Analytics as a serviceが顧客向け製品に表示される理由がわかります。次のステップは、チームが実際にどのように適用するかを理解することです。

Analytics as a Serviceの一般的なユースケース

Analytics as a serviceは、分析が製品エクスペリエンスの一部になったときにその価値を発揮します。社内チームにサービスを提供するのではなく、インサイトはエンドユーザーに直接届きます。このモデルは、スケーラビリティ、分離、および顧客全体での一貫した配信が必要な製品に適しています。

• 日常的なユースケースには、次のようなものがあります。

  SaaSアプリケーションの顧客向けダッシュボード 多くの製品は、 ユーザーインターフェイスに組み込まれた

• 顧客向け分析

  を通じてインサイトを提供します。

• 使用状況と製品分析

  チームは、個別のレポートツールを使用せずに、機能の採用、エンゲージメント、および行動を追跡します。

• 顧客向けの運用分析

  ユーザーは、日々の作業に関連するパフォーマンス、ワークフロー、または結果を監視します。 ISV向けのマルチテナント分析.

• ISV分析

  製品は、視覚的な一貫性とブランドイメージを維持します。 ホワイトラベル分析は.

これらのユースケースが拡大するにつれて、データ分離、カスタマイズ、ガバナンスに関する新たな課題が発生します。これらのトレードオフには、より注意深く検討する必要があります。

課題と考慮事項

サービスとしての分析は、提供を簡素化しますが、製品チームが管理する必要がある新しい制約を導入します。これらの課題は、分析が顧客向けの環境に移行したときに発生します。これらの課題を無視すると、リスクが生じたり、長期的な柔軟性が制限されたりする可能性があります。チームは、これらの領域を早期に評価する必要があります。

一般的な課題には、次のようなものがあります。

• データセキュリティとコンプライアンス

  分析では、多くの場合、機密性の高い顧客データが処理されます。チームは、アクセス制御、監査可能性、および内部および規制要件への準拠を確保する必要があります。これらの懸念は、マルチテナント環境および規制環境で高まります。

• マルチテナントアーキテクチャの複雑さ

  共有の分析レイヤーから多数の顧客にサービスを提供するには、厳格な分離が必要です。設計が不十分な場合、データ漏洩やパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。これは、「」の議論で説明されているとおりです。 埋め込み分析におけるマルチテナンシーデータ.

• 汎用BIツールによるカスタマイズの制限

  一部の分析サービスでは、ダッシュボードの外観または動作を制限しています。これにより、製品のUI/UX標準またはブランディングのニーズと競合する可能性があります。

• ベンダーロックインのリスク

  分析サービスと製品ロジックの緊密な結合により、将来の変更が困難になる可能性があります。明確なAPIと移植可能なデータモデルは、このリスクを軽減します。

これらの考慮事項は、チームがプラットフォームとアーキテクチャを選択する方法に影響します。また、サービスとしての分析が、より広範な製品戦略にどのように適合するかにも影響します。最後に、その例を見てみましょう。

サービスとしての分析とRevealによる組み込み分析

プラットフォームの選択は、多くの場合、製品アーキテクチャにどれだけ適合するかによって決まります。サービスとしての分析は、組み込み配信、セキュリティ制御、および製品レベルのカスタマイズをサポートする場合に最適です。目標は、完全なBIスタックを所有することなく、ネイティブな分析を提供することです。このバランスは、SaaS企業およびISVにとって最も重要です。

Revealは、サービスとしての分析モデルに適合する組み込み分析プラットフォームの1つです。これにより、チームは分析を管理された機能として利用しながら、顧客環境内で実行できます。このアプローチは、サードパーティシステムを介してデータをルーティングすることなく、プライベートおよびオンプレミスでのデプロイメントをサポートします。セキュリティルール、権限、およびフィルターは、製品全体で一貫性を保ちます。

Revealは、製品統合にも重点を置いています。分析は、外部ポータルではなく、APIとSDKを介してアプリケーションに直接組み込まれています。チームは、プラットフォームのレイアウト、動作、およびアクセスを制御します。 顧客向けの製品向けに設計された機能。 このモデルは、分析をテナント間で拡張する必要があるシナリオで一般的に採用されています。 ISV向けのマルチテナント分析 サービスとしての分析配信と組み込み実行を組み合わせることで、Revealのようなプラットフォームは、分析がどのように柔軟で、安全で、製品中心であり続けるかを示しています。この組み合わせが、サービスとしての分析が最新のSaaS製品で引き続き採用される理由です。

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