분석 솔루션을 워크플로에 통합할 때 반드시 해야 할 일과 해서는 안 될 일을 알아보십시오.

도구를 사용하면 기업이 보유한 정보를 중앙 집중화하고 다양한 유형의 분석(예: 예측 모델링 및 예측)을 수행하여 AI 및 기타 고급 분석 기능을 통해 필요한 통찰력을 얻어 ROI를 극대화하고 경쟁 우위를 강화할 수 있습니다.

임베디드 분석 기존 제품의 가치 제안을 개선하기 위해 소프트웨어에 임베디드 분석을 통합할 수 있습니다. SaaS 애플리케이션, Angular 애플리케이션 또는 기타 앱에 임베디드 분석을 통합할 수 있습니다., 분석 솔루션을 워크플로에 통합할 때 반드시 해야 할 일과 해서는 안 될 일은 파트너십을 맺을 도구에 투자하기 전에 반드시 알아야 할 중요한 사항입니다. 여기서는 애플리케이션에 분석을 임베드할 때 지켜야 할 사항과 지켜서는 안 될 사항을 모두 다룹니다. 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고 반드시 해야 할 일: 임베디드 분석 솔루션에 투자할 때 장기적인 관점에서 생각하십시오.

올바른 임베디드 분석 공급업체를 선택하는 것이 가장 중요합니다. 비즈니스와 함께 성장할 수 있고 장기적인 파트너가 될 수 있는 솔루션을 선택하십시오. 특히 이제 막 시작하는 경우 공급업체가 귀사의 여정 전반에 걸쳐 귀사와 함께 성장할 수 있는지 확인하십시오. 솔루션은 소규모 분석 프로젝트에서 보다 복잡한 사용 사례로 진행함에 따라 발전할 수 있어야 합니다. 솔루션이 구식으로 변하지 않도록 혁신적인 기능에 대한 투명한 로드맵을 갖추고 있어야 합니다. 이렇게 하면 솔루션을 사용하는 것에 대해 더 편안하게 느낄 수 있으며, 성장에 따라 더 고급 기능을 사용하기 시작할 때 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다. 임베디드 분석 솔루션 반드시 해야 할 일: 임베디드 분석을 배포하는 데 사용하는 기술을 평가하십시오. 애플리케이션에 분석을 임베드하는 기술이 많지만, 고유한 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 기술을 선택하는 데 시간을 할애해야 합니다. 기술적 및 비기술적 요구 사항을 검토하여 임베디드 분석을 배포하는 데 필요한 전문 지식이 있는지 확인하십시오. 최소한 웹 개발자와 인증 및 단일 로그인 처리를 위한 기술을 갖춘 사람, 그리고 데이터 모델링을 포함한 기존 분석 기술을 갖춘 사람이 필요합니다., 또한 조직 내에서 임베디드 분석을 사용할 사용자를 고려하고 평가 단계로 진행하기 전에 기술 수준을 파악하고 잠재적인 리소스 격차를 식별하십시오.반드시 해야 할 일: 데이터 및 분석 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하십시오.

Hosting Tribal의 설문 조사에 따르면 기업의 94%가 이미 클라우드 서비스를 사용하고 있으며, 앞으로도 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 클라우드로 마이그레이션하면 데이터 보안, 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대한 유연성, 낮은 유지 관리 요구 사항, 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드에 대한 빠르고 쉬운 액세스 등 여러 가지 이점이 있습니다. 임베디드 분석 영역에서 클라우드를 사용하면 확장된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 통합을 통해 필터를 적용하거나 사용자에게 맞춤형 보기를 제공하는 것과 같이 복잡한 사용 사례를 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다. 클라우드 인프라는 또한 더 큰 워크로드와 더 많은 사용자를 지원할 수 있도록 확장할 수 있으며, 최종 사용자와 지리적으로 가까운 위치에서 실행되어 네트워크 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 반드시 해야 할 일: 개인화 및 사용자 지정 기능을 요구하십시오. 분석 사용자가 애플리케이션에 속하는 것처럼 보이지 않고 단순히 추가된 것처럼 보이는 분석을 제공받으면 애플리케이션의 사용자 경험이 크게 저하될 수 있습니다. 화이트 라벨링은 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 임베드하여 고유한 애플리케이션의 글꼴, 색상 및 전반적인 브랜드 테마와 일치시킬 수 있도록 하는 기능입니다. 모든 UI 요소(테마 및 스타일 지정, 둥근 모양 또는 사각형 모양, 대화 상자 등)를 사용자 지정하여 브랜드와 완벽하게 일치시키고 사용자가 애플리케이션에서 차이점을 인식하지 못하도록 할 수 있습니다. 화이트 라벨링 기능 덕분에 사용자는 주의가 분산되지 않고 데이터 통찰력의 가치에 집중할 수 있습니다.

반드시 해야 할 일: 데이터 시각화 이상의 기능을 찾으십시오.

애플리케이션에 분석을 임베드할 때 지켜서는 안 될 사항

최고의 임베디드 분석 플랫폼은 데이터 시각화 기능 이상을 제공합니다. 주어진 플랫폼이 제공하는 임베디드 분석 기능은 기본적으로 제공하는 주요 이점입니다. 따라서 그 이하에 만족하지 마십시오. 통계 함수, 컨텍스트 내 편집, 대시보드 연결 및 대시보드 혼합, 데이터 혼합, 사전 정의된 대시보드 템플릿 등과 같은 고급 기능을 찾으십시오.

반드시 해야 할 일: 모바일 친화적인 솔루션을 선택하십시오. 모바일은 우리가 일하고 정보를 소비하는 방식을 변화시키고 있으며, 오늘날 모바일 버전을 지원하지 않는 소프트웨어는 선택하지 않는 것이 좋습니다. 분석 및 BI 영역에서 이는 사용자가 이동 중에도 비즈니스 통찰력에 액세스하여 의사 결정 프로세스를 안내할 수 있는 기본 모바일 애플리케이션을 제공하는 솔루션을 찾는 것을 의미합니다. 실시간 통찰력에 액세스하면 비즈니스 기회를 더 빨리 파악하고, 시장 상황에 적시에 대응하고, 업셀링 및 교차 판매 기회를 늘릴 수 있습니다. 모바일 BI 솔루션에 투자하면 비즈니스 변화에 더 유연하고 적응할 수 있습니다.

해서는 안 될 일: 잘못된 아키텍처를 선택하십시오.

애플리케이션에 분석을 임베드할 때 아키텍처가 중요합니다. 개발자 경험은 임베디드 분석 구현을 성공시키거나 실패시킬 수 있습니다. 오래되고 레거시 시스템을 선택하면 성능, 유연성 및 확장성이 제한될 뿐만 아니라 좌절감을 유발할 수 있습니다.

최신 클라우드 네이티브 시스템을 선택하면 데이터 시각화 및 차트를 임베드하는 것뿐만 아니라 데이터에 대한 더 심층적인 분석, 유연성 및 사용자 지정이 가능하고 자체 앱과 원활하게 통합됩니다. 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하고 우수한 사용자 경험, 강력한 API를 제공하여 대시보드 생성 및 렌더링을 처리하고, 대시보드에 깊이 연결하고, 데이터 소스 획득을 위한 사용자 지정 UI를 제공하며, 다중 채널 배포 기능을 갖춘 최신 API 디자인을 제공하는 기본 SDK를 찾으십시오.

해서는 안 될 일: 모든 데이터를 포함하지 마십시오.

기업 데이터의 일부만이 다른 사람이 분석할 수 있도록 제공된다는 것을 알고 계십니까? 즉, 기업은 데이터의 일부만 파악하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리지 못하고 주요 수익 기회를 놓치게 됩니다. 문제는 모든 데이터 소스에 연결하지 않거나 데이터가 반구조화되어 있어 시장에 나와 있는 많은 분석 도구가 처리할 수 없다는 것입니다.이를 방지하려면 선택한 공급업체가 사용자가 더 포괄적인 분석을 위해 하나의 보기 또는 위치로 가져올 수 있는 광범위한 데이터 소스를 지원하고 온프레미스 데이터베이스, 분석 도구, CRM, 스프레드시트, 클라우드 서비스 또는 공개 데이터 소스와 같이 어디에 있든 모든 데이터에 연결할 수 있도록 해야 합니다.

반드시 해야 할 일: 임베디드 분석 솔루션에 투자할 때 장기적인 관점에서 생각하십시오.

올바른 임베디드 분석 공급업체를 선택하는 것이 가장 중요합니다. 비즈니스와 함께 성장할 수 있고 장기적인 파트너가 될 수 있는 솔루션을 선택하십시오. 특히 이제 막 시작하는 경우 공급업체가 귀사의 여정 전반에 걸쳐 귀사와 함께 성장할 수 있는지 확인하십시오. 솔루션은 소규모 분석 프로젝트에서 보다 복잡한 사용 사례로 진행함에 따라 발전할 수 있어야 합니다. 솔루션이 구식으로 변하지 않도록 혁신적인 기능에 대한 투명한 로드맵을 갖추고 있어야 합니다. 이렇게 하면 솔루션을 사용하는 것에 대해 더 편안하게 느낄 수 있으며, 성장에 따라 더 고급 기능을 사용하기 시작할 때 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.

반드시 해야 할 일: 임베디드 분석을 배포하는 데 사용하는 기술을 평가하십시오. 애플리케이션에 분석을 임베드하는 기술이 많지만, 고유한 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 기술을 선택하는 데 시간을 할애해야 합니다. 기술적 및 비기술적 요구 사항을 검토하여 임베디드 분석을 배포하는 데 필요한 전문 지식이 있는지 확인하십시오. 최소한 웹 개발자와 인증 및 단일 로그인 처리를 위한 기술을 갖춘 사람, 그리고 데이터 모델링을 포함한 기존 분석 기술을 갖춘 사람이 필요합니다. 또한 조직 내에서 임베디드 분석을 사용할 사용자를 고려하고 평가 단계로 진행하기 전에 기술 수준을 파악하고 잠재적인 리소스 격차를 식별하십시오.

반드시 해야 할 일: 데이터 및 분석 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하십시오.

Hosting Tribal의 설문 조사에 따르면 기업의 94%가 이미 클라우드 서비스를 사용하고 있으며, 앞으로도 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 클라우드로 마이그레이션하면 데이터 보안, 변화하는 비즈니스 요구 사항에 대한 유연성, 낮은 유지 관리 요구 사항, 소프트웨어 및 하드웨어 업그레이드에 대한 빠르고 쉬운 액세스 등 여러 가지 이점이 있습니다. 임베디드 분석 영역에서 클라우드를 사용하면 확장된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 통합을 통해 필터를 적용하거나 사용자에게 맞춤형 보기를 제공하는 것과 같이 복잡한 사용 사례를 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다. 클라우드 인프라는 또한 더 큰 워크로드와 더 많은 사용자를 지원할 수 있도록 확장할 수 있으며, 최종 사용자와 지리적으로 가까운 위치에서 실행되어 네트워크 대기 시간을 줄일 수 있습니다. 반드시 해야 할 일: 개인화 및 사용자 지정 기능을 요구하십시오.

분석 사용자가 애플리케이션에 속하는 것처럼 보이지 않고 단순히 추가된 것처럼 보이는 분석을 제공받으면 애플리케이션의 사용자 경험이 크게 저하될 수 있습니다.

화이트 라벨링은 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 임베드하여 고유한 애플리케이션의 글꼴, 색상 및 전반적인 브랜드 테마와 일치시킬 수 있도록 하는 기능입니다. 모든 UI 요소(테마 및 스타일 지정, 둥근 모양 또는 사각형 모양, 대화 상자 등)를 사용자 지정하여 브랜드와 완벽하게 일치시키고 사용자가 애플리케이션에서 차이점을 인식하지 못하도록 할 수 있습니다. 화이트 라벨링 기능 덕분에 사용자는 주의가 분산되지 않고 데이터 통찰력의 가치에 집중할 수 있습니다. 반드시 해야 할 일: 데이터 시각화 이상의 기능을 찾으십시오. 최고의 임베디드 분석 플랫폼은 데이터 시각화 기능 이상을 제공합니다. 주어진 플랫폼이 제공하는 임베디드 분석 기능은 기본적으로 제공하는 주요 이점입니다. 따라서 그 이하에 만족하지 마십시오. 통계 함수, 컨텍스트 내 편집, 대시보드 연결 및 대시보드 혼합, 데이터 혼합, 사전 정의된 대시보드 템플릿 등과 같은 고급 기능을 찾으십시오.

Reveal을 직접 사용해 보세요.

오늘날의 데이터 중심 환경에서 많은 조직이 보유한 방대한 양의 데이터를 활용하는 데 어려움을 겪고 있으며, 대부분의 경우 데이터에 액세스하고 분석하는 것이 여전히 어려운 목표라는 사실을 믿기 어렵습니다.

반드시 해야 할 일: 모바일 친화적인 솔루션을 선택하십시오.

모바일은 우리가 일하고 정보를 소비하는 방식을 변화시키고 있으며, 오늘날 모바일 버전을 지원하지 않는 소프트웨어는 선택하지 않는 것이 좋습니다. 분석 및 BI 영역에서 이는 사용자가 이동 중에도 비즈니스 통찰력에 액세스하여 의사 결정 프로세스를 안내할 수 있는 기본 모바일 애플리케이션을 제공하는 솔루션을 찾는 것을 의미합니다. 실시간 통찰력에 액세스하면 비즈니스 기회를 더 빨리 파악하고, 시장 상황에 적시에 대응하고, 업셀링 및 교차 판매 기회를 늘릴 수 있습니다. 모바일 BI 솔루션에 투자하면 비즈니스 변화에 더 유연하고 적응할 수 있습니다. 해서는 안 될 일: 잘못된 아키텍처를 선택하십시오. 애플리케이션에 분석을 임베드할 때 아키텍처가 중요합니다. 개발자 경험은 임베디드 분석 구현을 성공시키거나 실패시킬 수 있습니다. 오래되고 레거시 시스템을 선택하면 성능, 유연성 및 확장성이 제한될 뿐만 아니라 좌절감을 유발할 수 있습니다.

최신 클라우드 네이티브 시스템을 선택하면 데이터 시각화 및 차트를 임베드하는 것뿐만 아니라 데이터에 대한 더 심층적인 분석, 유연성 및 사용자 지정이 가능하고 자체 앱과 원활하게 통합됩니다. 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하고 우수한 사용자 경험, 강력한 API를 제공하여 대시보드 생성 및 렌더링을 처리하고, 대시보드에 깊이 연결하고, 데이터 소스 획득을 위한 사용자 지정 UI를 제공하며, 다중 채널 배포 기능을 갖춘 최신 API 디자인을 제공하는 기본 SDK를 찾으십시오. 해서는 안 될 일: 모든 데이터를 포함하지 마십시오.기업 데이터의 일부만이 다른 사람이 분석할 수 있도록 제공된다는 것을 알고 계십니까? 즉, 기업은 데이터의 일부만 파악하여 더 나은 비즈니스 결정을 내리지 못하고 주요 수익 기회를 놓치게 됩니다.

문제는 모든 데이터 소스에 연결하지 않거나 데이터가 반구조화되어 있어 시장에 나와 있는 많은 분석 도구가 처리할 수 없다는 것입니다.

이를 방지하려면 선택한 공급업체가 사용자가 더 포괄적인 분석을 위해 하나의 보기 또는 위치로 가져올 수 있는 광범위한 데이터 소스를 지원하고 온프레미스 데이터베이스, 분석 도구, CRM, 스프레드시트, 클라우드 서비스 또는 공개 데이터 소스와 같이 어디에 있든 모든 데이터에 연결할 수 있도록 해야 합니다. 더 나은 비즈니스 결정을 내리고 결과적으로 주요 수익 기회를 놓치지 않도록 하십시오. 문제는 모든 데이터 소스에 연결하지 않거나 데이터가 반구조화되어 있어 시장에 나와 있는 많은 분석 도구가 처리할 수 없다는 것입니다.

이를 방지하려면 선택한 공급업체가 사용자가 더 포괄적인 분석을 위해 하나의 보기 또는 위치로 가져올 수 있는 광범위한 데이터 소스를 지원하고 어디에 있든 모든 데이터에 연결할 수 있도록 해야 합니다.

온프레미스 데이터베이스, 분석 도구, CRM, 스프레드시트, 클라우드 서비스 또는 공개 데이터 소스. 어디에 있든 모든 데이터에 연결할 수 있도록 해야 합니다. 온프레미스 데이터베이스, 분석 도구, CRM, 스프레드시트, 클라우드 서비스 또는 공개 데이터 소스.

일부 최신 임베디드 분석 플랫폼은 “인메모리 데이터 소스, ”라는 기능을 제공하기도 합니다. 이 기능을 통해 사용자는 소프트웨어에서 기본적으로 지원하지 않는 데이터 소스에 직접 연결할 수 있습니다.

주의: 적절한 수준의 통합을 잊지 마십시오.

오늘날의 많은 임베디드 분석 플랫폼은 처음에 독립형 애플리케이션으로 구축되었기 때문에 애플리케이션에 임베드하도록 특별히 설계되지 않았습니다. 시간이 지나면서 많은 공급업체는 임베디드 옵션을 만들어 고객이 자체 앱에서 분석 기능을 제공할 수 있도록 했습니다.

문제는 원활한 임베디드 분석 환경을 만드는 것이 어렵다는 것입니다.

솔루션이 임베디드를 위해 특별히 구축되지 않은 경우, 복잡성이 크게 증가하여 백엔드 독점 시스템과의 복잡한 통합이 필요합니다. 분석 도구는 처음부터 너무 복잡하거나 애플리케이션과 원활하게 통합되지 않으면 가치가 없습니다.

임베디드 분석 솔루션의 실제 가치를 얻고 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면, 사용자가 매일 사용하는 도구에 완전히 임베드될 수 있는 플랫폼을 선택해야 합니다.

*많은 임베디드 분석 공급업체가 임베딩이 가능하다고 주장하므로, 실제로 처음부터 임베딩을 위해 구축된 솔루션을 선택했는지 확인하십시오.

주의: 보안 및 개인 정보 보호를 소홀히 하지 마십시오.

이것은 매우 중요한 문제입니다. 데이터의 보안 및 개인 정보 보호는 점점 더 중요해지고 있습니다. 민감한 데이터를 보유한 많은 조직은 데이터를 타사 분석 도구로 보내는 것을 신뢰할 수 없으며, 저희는 이를 이해합니다. 그러나 다른 조직은 대시보드 생성 경험과 기능에만 집중하고 임베디드 분석을 앱에 통합할 때 데이터의 보안 및 개인 정보 보호를 소홀히 합니다.

보안 및 개인 정보 보호를 소홀히 하지 말고, 데이터를 타사 분석 도구로 보내는 것을 두려워하지 마십시오. 동시에 사용자 기반과 수익을 늘릴 기회를 놓치지 마십시오.

애플리케이션의 보안 모델과 호환되고 데이터에 대한 적절한 제어 기능을 제공하는 임베디드 분석 플랫폼을 선택하십시오. 또한 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드 또는 자체 온프레미스 서버에 배포할 수 있는 옵션을 제공하는 솔루션을 선택하십시오.

주의: 보강 기능을 놓치지 마십시오.

글로벌 IT 조사 회사인 Gartner에 따르면, 앞으로 주목해야 할 주요 데이터 분석 트렌드 중 하나는 증강 분석입니다. AI 및 머신 러닝이라는 두 가지 훌륭한 분석 기술을 기반으로 하는 증강 분석은 사용자가 질문하고 대화형 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 자동으로 인사이트를 생성할 수 있도록 합니다. 증강 분석 따라서 AI 및 ML이 우리 일상 생활에 더욱 깊숙이 통합되고 실제 세계에 큰 영향을 미치면서, 데이터 준비, 자연어 인터페이스 및 지침 추천과 같은 AI 및 ML 기능을 포함하는 임베디드 분석 공급업체를 파트너로 선택하는 것이 매우 중요합니다.

주의: 훌륭한 대시보드 디자인의 중요성을 잊지 마십시오.

사용자가 대시보드를 만들 때 가장 흔하게 저지르는 실수 중 하나는 이전에 데이터를 상호 작용한 방식에 영향을 받도록 하는 것입니다. 물론, 대시보드를 보게 될 사람들도 마찬가지입니다.

사람들이 특정 방식으로 데이터를 보는 데 익숙하다고 해서 반드시 데이터 인사이트를 전달하는 가장 효과적인 방법은 아닙니다. 잘 설계된

고효율 대시보드는 사용자가 정보를 더 쉽고, 더 잘, 그리고 훨씬 빠르게 흡수할 수 있도록 도와줍니다. 다행히도 자체 서비스 기능을 활용하는 임베디드 분석 플랫폼을 사용하면 누구나 자체 대시보드와 보고서를 쉽게 만들 수 있습니다. 또한 다양한 차트 유형을 선택할 수 있으므로 메시지와 데이터 스토리를 가장 잘 전달하는 차트를 선택할 수 있습니다. 또한 최신 임베디드 분석 플랫폼을 사용하면 상호 작용을 쉽게 만들 수 있으므로 사용자는 동적 필터링, 대시보드 연결, 드릴다운 등을 통해 답변하려는 질문에 대한 더 깊은 인사이트를 얻기 위해 데이터를 슬라이스하고 분석할 수 있습니다.

Reveal은 데이터 통합 및 시각화 기능의 강력한 기능 세트와 함께 Azure ML 및 Google BigQuery의 머신 러닝 모델을 동시에 활용하는 엔드투엔드 임베디드 분석 플랫폼입니다. Reveal의 엔진은 증강 분석을 활용하여 회사에 실시간 컨텍스트 기반의 데이터 보기를 사전에 제공하여 귀중한 인사이트를 밝히고 의사 결정을 안내합니다.

Reveal 임베디드 분석 소개

처음부터 임베디드를 염두에 두고 구축된 Reveal을 사용하면 추가 요구 사항 없이 자체 애플리케이션에 데이터 분석, 대화형 대시보드 및 강력한 보고서를 쉽게 통합할 수 있습니다. Reveal의 유연한 아키텍처와 풍부한 API는 앱의 기능에 대한 제어 권한을 제공하여 사용자 경험의 원활한 부분이 되도록 합니다.

Reveal은 자체 서비스 및 화이트 라벨 기능과 고급 및 예측 분석(머신 러닝, 예측, 통계 함수, 드릴다운, 대시보드 연결, 대시보드 혼합, 컨텍스트 내 편집, 데이터 혼합 등 포함)을 제공합니다.

데이터의 힘을 통해 귀하, 귀하의 직원, 고객, 파트너 또는 공급업체는 숫자가 많은 스프레드시트를 분석하려고 시간을 낭비할 필요가 없으며 대신 수집된 인사이트에 집중하고 사실을 기반으로 더 지능적인 비즈니스 결정을 내리는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 실시간 데이터에 액세스하여 적절한 시점에 조치를 취하고 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.

Reveal 및 작동 방식에 대해 자세히 알아보려면

드래그 앤 드롭 분석의 중요성 SDK를 다운로드하거나 임베디드 분석의 대화형 분석 빠른 데모를 예약하십시오..

데이터의 힘을 활용하십시오.

실시간 컨텍스트 데이터를 통해 비즈니스를 성장시키십시오.

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