ソフトウェアに組み込み分析を追加することは、ビジネスを拡大し、顧客に価値を加え、生産性を向上させ、最終的に収益成長を促進するための計り知れない機会をもたらします。今日のデータ駆動型で競争の激しいビジネス環境において、組み込み分析はもはや「あれば良い」ものではなく、決定的な「必須」ソリューションです。
このプロダクトフィットガイドは、お客様のニーズに合った組み込み分析ベンダーを見つけるために必要な最も重要なステップを順を追ってご案内するために作成されました。続行する前に、お客様固有のニーズと要件について考える時間を取ってください。それらを紙に書き出し、その後、調査中にそれらを比較してください。
このホワイトペーパーの読了時には、ソフトウェアに組み込み分析を追加する際に考慮すべきすべての事項について確固たる理解を得ており、もしかしたら完璧なパートナーを見つけられるかもしれません。
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組み込み分析ベンダーを選ぶ際に最初に考慮すべきことの1つは、利用可能なデータソースです。データはビジュアライゼーションを動かすものであり、それがどこに存在するかに関わらず接続できる必要があります。
データをお持ちになったら、 さまざまなビジュアライゼーションがストーリーを語るのに役立ちます. データビジュアライゼーションとは、データを見やすく提示するために使用されるさまざまな種類のチャートです。データビジュアライゼーションを使用することで、チャート、グラフ、マップ、その他の視覚要素などにより、組織全体にとってデータがよりアクセスしやすくなり、同時に意思決定プロセスをサポートし、導くことができます。
データソースとビジュアライゼーションに関して考慮すべき最も重要な要因は以下の通りです：
優れた組み込み分析ベンダーは、ユーザーがより包括的な分析のために、さまざまなデータソースを一つのビューまたは場所に集約できることをサポートしています。それを実現し、全体像を把握するためには、分析ソリューションが次の機能を持つ必要があります。 どこに保存されているデータにも接続できること– オンプレミスのデータベース、分析ツール、コンテンツマネージャー、クラウドサービス、CRM、スプレッドシート、またはパブリックデータソース。
今日の企業によって生成されているデータの多くは、非構造化データであることに注意してください。多くの分析プラットフォームは、それに対応してデータを分析することができません。
探すべき人気のデータソース：
さらに、 あなたは インメモリデータ ソースもサポートする 組み込み分析ソフトウェアを探すべきです. インメモリデータソースを使用すると、ユーザーは、すでにアプリケーションの一部であるデータ、またはプロバイダーから標準で提供されていないデータソースに直接接続できます。
データソースに接続する際、サーバー上のすべてのデータが読み込まれ、ローカルにダウンロードされるため、データセットは処理、並べ替え、フィルタリング、集計、可視化に使用する準備が整います。
データ分析のトレーニングを受けていない人にとって、何百行もの数字が並んだスプレッドシートは恐ろしく見えるかもしれません。しかし、その人が棒グラフ、地図、またはグラフを見るだけで、その数字からすぐに洞察を得ることができます。データ可視化 は、組み込み分析ベンダーがユーザーに提供するさまざまな種類のチャートを指します。ユーザーは、そこから選択できる必要があります。列、線、または複合グラフのような、豊富なチャートのライブラリから、ツリーマップや地理空間マッピングのようなより高度なものまで。さらに、ユーザーは、ソースに関係なく、これらすべての可視化を一つのビューにまとめる機会を持ち、包括的で美しいダッシュボードを作成する必要があります。 列、 線、 またはコンボから、ツリーマップや地理空間マッピングなどのより高度なものまで。 さらに、ユーザーは、ソースに関係なく、これらすべてのビジュアライゼーションを一つのビューに集約し、包括的で美しいダッシュボードを作成する機会が必要です。
組み込み分析ベンダーを選ぶ際は、システムが以下のデータ可視化タイプをサポートしていることを確認してください：
ビジネスチャート今日最も人気のあるチャートタイプには、列、棒、円、折れ線などのチャートタイプが含まれます。これらのチャートは、ユーザーが現在のデータや将来のデータをよりよく理解し、予測するために、データの結果を確認できるようにします。例えば、折れ線グラフは、物語や数字よりも速く、時間の経過に伴うデータ傾向の全体像を伝えることができ、棒グラフは、閲覧者が異なるカテゴリ間の件数やパフォーマンスを迅速に比較できるようにします。
ゲージ – これらのチャートタイプは、定量的なコンテキスト内で単一のデータ値を最もよく表示することを目的としており、バレットグラフ、KPI、線形、円形、および単一値のゲージが含まれます。これらのチャートは、メトリックが特定の範囲を上回るか下回るかを示すのに最適です。
グリッド – ビジュアルに加えて、その背後にあるデータについてより具体的な視点を提供したい場合、表が通常最も良い方法です。これは、誰もが表の列と行の構造の読み方を知っているからです。ステークホルダーがより詳細な情報を見たいと考えることが分かっている場合は、データ可視化レポートに表を含めることができます。 – ビジュアルに、その背後にあるデータについてより具体的な視点を提供したい場合、その情報を表示する最も良い方法は通常、表です。これは、誰もが表の列と行の構造の読み方を知っているからです。ステークホルダーがより詳細な情報を見たいと知っている場合は、データ可視化レポートに表を含めることができます。
マップ – マップ型データ可視化は、地理的に関連するデータを分析および表示するために使用されます。ユーザーに、さまざまな地域におけるデータの視覚的な分布を提示し、地理情報に対するより深い理解を得て、より良い意思決定を行うのに役立ちます。
データ可視化は、トレンドやパターンを特定し、複雑な情報を迅速かつ容易に理解し、ストーリーを伝え、リスクを分析し、問題に対処するなど、役立ちます。しかし、データ可視化には、あるユースケースには非常に優れているが、別のユースケースにはひどいものもあります。異なるデータ可視化の種類を理解することは、データを最もよく可視化し、そこから実行可能なインサイトを抽出するのに役立ちます。
このような種類のデータビジュアライゼーションが利用できることは、間違いなく探すべきものですが、時にはそれらが多くの様々なユースケースに役立つ一方で、お客様固有のビジネスニーズがユニークな場合があります。そのため、独自のカスタムビジュアライゼーションを作成できる機能を持つことが重要です。
組み込み分析ソフトウェアの主な利点は、その機能と機能性であり、最高のベンダーは単なるデータ可視化以上のものを提供しています。製品の機能は、基本的に、あなたのビジネスを競合他社より優位に位置づけ、収益を増加させるのに役立ちます。これを念頭に置いて、特定の組み込み分析ソリューションがどのような機能を含んでいるか、そしてそれらがあなたのビジネスを成長させるために必要な機能であるかどうかを注意深く確認する必要があります。
組み込み分析には多種多様な機能がありますが、経験則として、次にリストする4つの機能が優先すべきものです。それ以下では満足しないでください！市場には多くの組み込み分析機能がありますが、経験則として、次にリストする4つの機能が優先すべきものです。それ以下では満足しないでください！
ダッシュボードリンクは、1つのビジュアライゼーションまたはダッシュボードを、別のダッシュボードやURLにリンクできる機能です。これは、洞察をより深いレベルまで掘り下げ、分析を深めることを可能にします。例えば、売上高に関する高レベルなダッシュボードを見ている場合、特定の地域における収益をより深く掘り下げたいと思うかもしれません。この場合、高レベルなダッシュボードを、クリックした地域パラメータを渡すより詳細なビューにリンクできます。これは、Company 360ダッシュボードで特に有用であり、ビジネスの現実の全体像から、より具体的な詳細ビューへと、トップダウンの分析パスを確立することができます。
シームレスでパーソナライズされた体験が顧客ロイヤルティの鍵です。お客様の製品のルック＆フィールを含む、顧客ジャーニーのすべての段階をパーソナライズできます。心理学者が最初の印象がいかに重要であるかを語ってきているのは、どれほど前からでしょうか。さて、ユーザーがあなたの製品に対して抱く最初の印象は、その見た目です。一貫したブランディングは、ユーザーのエンゲージメントとブランドへのロイヤルティを維持します。
組み込み分析のようなサードパーティ製ソフトウェアをアプリケーションに統合する際、このようなカスタマイズとパーソナライゼーションは極めて重要です。カスタマイズが利用できない場合、 組み込み分析ソリューションの外観と感覚をアプリケーションに合わせるためのパーソナライゼーションができない場合、顧客を失い、ひいては利益を失う可能性があります。
フォントや色などのビジュアル要素をカスタマイズし、最終的にゼロから独自のカスタムテーマを作成できるソリューションに投資してください。
AI（人工知能）の一部として、 機械学習明示的なプログラミングなしにシステムが学習し、結果を予測することを可能にし、主要なビジネス上の質問にインテリジェントに答えるのに役立ちます。機械学習は、現在までに現実世界で最も大きな影響を与えたAI技術であるため、しばしばAIという用語と交換して使用されます。そして、ビジネスで最も使用する可能性が高いものもこれです。
機械学習は、直接プログラミングされることなく、予測や意思決定を学習できるプログラムやソフトウェアの作成に主に焦点を当てています。この種の技術は、さまざまな種類の目的で使用できます。銀行の信用リスクテストの自動化および顧客への病気や健康状態に関連するパターンを検出すること.
機械学習によって推進されるビジネスの結果は、企業の最終利益に劇的な影響を与える可能性があります。例えば、機械学習アルゴリズムがデータ駆動型の意思決定を行う能力は、競争に追いつくことと、さらに遅れをとり続けることの間で大きな違いを生み出します。機械学習は、収益性の高い機会を解き放ち、企業が競争相手より優位に立つための鍵となる可能性があります。
率直に言って、データは誰にとっても簡単に手に入るものではありません。組織のほとんどがデータのエキスパートや科学者とは程遠い状態である可能性が非常に高いです。エンドユーザーも同じです。そのため、すべてのユーザーが異なり、分析を利用する目的（ユースケース）が固有のものであることを忘れないことが極めて重要です。
セルフサービス機能とは、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構築し、レポートを独自に作成できるようにするプロセスとツールです。つまり、誰かが特定のレポートやダッシュボードを必要とする場合、ITチームやBIの専門家に頼って待つのではなく、自分で実行できるということです。もちろん、これは生産性の向上、コラボレーションの促進につながり、IT部門から貴重な時間を解放し、彼らが他の重要なタスクに集中できるようにします。
「のようなセルフサービス機能」を備えることで、 ドラッグ＆ドロップ分析, ユーザーは勘に基づく意思決定をすることをやめます。実際、彼らは正反対のことを行います。セルフサービスBIは、意思決定プロセスに手間のかからなさ（effortlessness）と効果性（effectiveness）をもたらし、意思決定をより良く、より賢く、そして最も重要なことに、データ駆動型にします。
アプリケーションアーキテクチャとは、アプリケーションを設計し構築するために使用されるパターンと技術を指します。アーキテクチャは、アプリケーションを構築する際のロードマップ、出発点、および従うべきベストプラクティスを提供し、最終的に構造化され機能するアプリが得られるという安心感を与えてくれます。
既存のアプリケーションに分析を統合する場合、ソフトウェアが追加の重さや複雑さを加えることなくシームレスに流れることが不可欠です。したがって、お客様の 組み込み分析 ベンダーが最初から組み込みを念頭に置いて構築されていることが重要です。今日の多くのベンダーは、スタンドアロンのビジネスインテリジェンスツールを構築し、それを組み込みの提供物へと形作ってきました。これにより、バックエンドシステムにさらなる要件と複雑さが加わり、最終的には高額な価格モデルとなります。
組み込み分析向けに特化していることに加え、ベンダーのアーキテクチャについて注目すべき追加の点があります:
次に探すべきものは、SDK（ソフトウェア開発キット）です。ネイティブSDKを介して分析を統合することは、iFrameを介して分析を統合するよりも優れています。. アプリケーションに分析を組み込む場合、SDKはライブラリまたはフレームワークとして提供され、アプリに統合されます。あるいは、ネイティブなものを提供するベンダーを見つける必要があります。 組み込みSDK. これは、開発者がそれを使用して、アプリケーションを組み込み分析ソフトウェアと統合するのに役立ちます。
ネイティブSDKは、各プラットフォームの特定の機能を利用し、あらゆるデバイスでダッシュボードの作成、編集、注釈付けのための優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。
組み込み分析ソリューションを探す際、ベンダーは貴社の技術スタックをサポートしている必要があります。そうでない場合、それは行き詰まりです。必要なのは、以下のようなバックエンド技術にプラグインできるソリューションです：
そして、以下のようなフロントエンド技術があります：
クラウドとオンプレミスソフトウェアの違いは、そのソフトウェアがどこに存在するかにあります。オンプレミスソフトウェアは、お客様のビジネス独自のコンピューターやサーバーにローカルでインストールされるのに対し、クラウドソフトウェアはベンダーのサーバーにホストされ、ウェブブラウザ経由でアクセスされます。
しかし、クラウドとオンプレミスを比較する際には、考慮すべき他の点もあります。:
クラウドソフトウェアのプロ顧客により良いサービスを提供するため、ランシン（Lanxing）ソフトウェアのプロダクトディレクターである王振（Zhen Wang）は、既存のソリューションにシームレスに統合できるビジュアルなセルフサービスBIツールを求めていました。なぜなら、SCATLASに組み込まれているBIチャートでは、クライアントのパーソナライズされたデータ分析のニーズを常に満たすことができなかったからです。例えば、ランシン（Lanxing）のユーザーは、製品、顧客、輸送ルートのカスタム分類を必要とすることがよくあります。この機能の欠如は、クライアントにとって決定的な問題となり得ました。
クラウドソフトウェアコンサルティング顧客により良いサービスを提供するため、ランシン（Lanxing）ソフトウェアのプロダクトディレクターである王振（Zhen Wang）は、既存のソリューションにシームレスに統合できるビジュアルなセルフサービスBIツールを求めていました。なぜなら、SCATLASに組み込まれているBIチャートでは、クライアントのパーソナライズされたデータ分析のニーズを常に満たすことができなかったからです。例えば、ランシン（Lanxing）のユーザーは、製品、顧客、輸送ルートのカスタム分類を必要とすることがよくあります。この機能の欠如は、クライアントにとって決定的な問題となり得ました。
オンプレミスソフトウェアの専門家顧客により良いサービスを提供するため、ランシン（Lanxing）ソフトウェアのプロダクトディレクターである王振（Zhen Wang）は、既存のソリューションにシームレスに統合できるビジュアルなセルフサービスBIツールを求めていました。なぜなら、SCATLASに組み込まれているBIチャートでは、クライアントのパーソナライズされたデータ分析のニーズを常に満たすことができなかったからです。例えば、ランシン（Lanxing）のユーザーは、製品、顧客、輸送ルートのカスタム分類を必要とすることがよくあります。この機能の欠如は、クライアントにとって決定的な問題となり得ました。
オンプレミスソフトウェアコンサルティング顧客により良いサービスを提供するため、ランシン（Lanxing）ソフトウェアのプロダクトディレクターである王振（Zhen Wang）は、既存のソリューションにシームレスに統合できるビジュアルなセルフサービスBIツールを求めていました。なぜなら、SCATLASに組み込まれているBIチャートでは、クライアントのパーソナライズされたデータ分析のニーズを常に満たすことができなかったからです。例えば、ランシン（Lanxing）のユーザーは、製品、顧客、輸送ルートのカスタム分類を必要とすることがよくあります。この機能の欠如は、クライアントにとって決定的な問題となり得ました。
価格は、ベンダーを選ぶ際に最も重要な要素の一つです。組み込み分析の分野では、明確で透明性があり、公開されている価格を見つけるのは難しいでしょう。ほとんどの組み込み分析ベンダーは価格を秘密にしており、使用量やユーザー数など、予測不可能な費用を請求します。なぜなのか、疑問に思ったことはありませんか？私たちに説明させてください…
ソフトウェアベンダーは、この価格設定の構造化技術を使用して、ユーザーごとまたは使用量ベースのモデルで顧客に料金を請求し、製品の価格を最大化しつつ、「何も残さない」ようにします。この価格設定の構造は、ビジネスとユーザーベースを成長させるにつれて価格が上昇するため、請求書が届いたときにショックな顔をします。
組み込み分析ベンダーが使用する別の戦術として、アプリの価格と会社の収益源を尋ねてから価格を提示する場合があります。怪しい響きですよね？それは、実際にそうだからです。
そうすることで、彼らはあなたがどれだけ持っているかを見つけ出し、彼らの利益を最大化するように設計された価格戦略を立てようとします。
さて、アプリに組み込むための組み込みBIソフトウェアを探している際、これらの怪しい価格モデルに気づいたら注意してください。幸いなことに、すべての組み込み分析ベンダーが同じわけではなく、何を探すべきかを知っていれば、最適なソリューションを見つけることができます。
まず第一に、ソフトウェアがどれくらいの費用がかかるのかを事前に知りたいですよね。つまり、アプリの売上が増加してもエスカレートしない、100%透明な価格設定モデルを探すということです。言い換えれば、予期せぬ追加料金、使用量、またはユーザー層によるものではなく、固定の価格設定を得ることです。
ベンダーにこれらの質問をしてください：
最終的に、価格設定は 自作か購入かの判断 簡単であるべきであり、評価の最もストレスを感じる部分であってはなりません。もし逆だと感じるなら、他の場所を探すべきです。
最後に、組み込み分析ベンダーを選ぶ際には、そのベンダーのチーム、サポート、およびロードマップを考慮に入れる必要があります。
データ分析は、誰もが専門家であるわけではない科学です。アプリケーションに最適な組み込み分析を見つける際、そのソリューションの背後にあるチームについて知り、理解することが重要です。そのチームは分析の経験を持っていますか？それとも、誰もが学びながら進める全く新しいスタートアップですか？アプリケーションプロバイダーのニーズを本当に理解していますか？
これらの質問に答えることで、このソリューションに投資する価値があるかどうかを明確に理解できます。
特定のソリューションの背後にいる人物を知ることが最初の一歩です。次に学ぶべき重要なことは、彼らが次に何を計画しているかということです。ベンダーが、お客様が求めるスピードで革新し、価値を提供していることを確認する必要があります。ロードマップは、望ましい結果を定義する戦略的な計画です。ベンダーのロードマップの可視性は、次に何が来るのか、そしてすぐにどのような恩恵を受けられるかを知るために重要です。これは、ベンダーがお客様を満足させるために、あなたと同じくらい懸命に取り組んでいるという安心感を与えてくれます。
ビジネスに最適なソリューションを選ぶ際、単にテクノロジーの問題だけでなく、成功を確実にするための高度で、質の高い、経験豊富なサポートを見つけることも重要です。あらゆる技術的な質問に対応できるよう、ライブサポートとセルフサービスサポートのオプション、そして経験豊富な専門家を組み合わせることが必要です。
しかし、探すべきものはそれだけではありません。 ドキュメントやFAQは 不可欠で非常に価値がありますが、コミュニティフォーラムも同様です。 活発なユーザーコミュニティは、ベストプラクティスや経験を他の人と共有するのに役立ち、誰もが恩恵を受け、互いに成長し成功するのを助けることができます。
ベンダーのカスタマーサポートポリシー、対応時間、導入支援の方法、および利用可能なサービスやリソースについて確認してください。
組み込み分析のパートナーを選ぶのは簡単ではありませんが、長所と短所をどのように差別化し、独自のビジネスニーズに何が機能するかを知ることで、選択は明らかになります。
ご質問がたくさんあることは承知しておりますが、いつでも喜んでお答えし、さらなるサポートをさせていただきます。Casey McGuiganまで、CaseyM@revealbi.ioにご連絡ください。
Revealについて詳しく学ぶ、 完全な組み込み分析ソリューションです:
デモを予約する – Revealがどのように機能するかを見て、ビジネスを加速する方法を学びましょう。
専門家と話す – セールスチームに電話を予約して、すべての質問への回答を得てください。
企業が分析とBIを最優先の投資対象とし続けるにつれて、提携する適切な組み込み分析ベンダーを選ぶことが極めて重要になります。どのような機能を提供しているか、どのように構築されているか、予算に適合するか、そして長期的にイノベーションを推進し価値を提供できるか、といった点です。お客様がこれらの質問を自問していることは承知しており、私たちはそれらに答えるお手伝いをします。さらに、お客様独自のビジネスニーズやユースケースのために組み込みBIベンダーに投資する前に、何を探すべきかについて明確なガイダンスを提供します。
本プロダクトフィットガイドでは、以下の分野を探ります：
Bilyanaは、Revealの組み込み型分析コンテンツスペシャリストです。調査からクリエイティブな文章まで、退屈なビジネスブログを役立ち、実行可能なものにするという使命を帯びています。仕事をしていないときは、世界中の新しい目的地を発見したり、山の頂上を目指したり、愛らしいシベリアンライカと遊んだりするのが好きなので、なかなか見つけることができません。
