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Perplexity
오늘날 데이터 기반의 세상에서 많은 조직들이 자신이 보유한 방대한 양의 데이터를 활용하는 데 여전히 어려움을 겪고 있으며, 대부분의 경우 데이터에 접근하고 분석하는 것이 여전히 먼 목표로 남아있다는 것은 믿기 어려울 정도입니다.
임베디드 분석 도구는 기업이 보유한 정보를 중앙 집중화하고 다양한 유형의 분석, 예측 모델링 및 예측, 머신러닝 및 AI, 그리고 ROI를 극대화하고 경쟁 우위를 강화하는 데 필요한 통찰력을 제공하는 기타 고급 분석 기능을 수행하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
임베디드 분석 솔루션을 자체 소프트웨어, SaaS, Angular 애플리케이션, 또는 기타 앱에 통합함으로써 기존 제품의 가치 제안을 크게 향상시킬 수 있습니다.
하지만 분석 솔루션을 워크플로우에 통합할 때 무엇을 해야 하고 무엇을 하지 말아야 하는지는 파트너가 될 도구에 투자하기 전에 알아야 할 중요한 사항들입니다.
여기서는 애플리케이션에 분석을 임베딩할 때 해야 할 것과 하지 말아야 할 모든 것을 다룰 것입니다.
애플리케이션에 임베디드 분석을 구현하는 방법 (Do’s)
DO: 임베디드 분석 솔루션에 투자할 때는 장기적인 관점에서 생각하세요
파트너로 할 올바른 임베디드 분석 벤더를 선택하는 것이 가장 중요합니다. 비즈니스가 성장함에 따라 함께 성장할 수 있고 가치 있는 장기 파트너가 될 수 있는 솔루션을 선택하세요. 특히 이제 막 시작하는 경우, 벤더가 여정 전반에 걸쳐 함께 성장할 수 있는지 판단해야 합니다. 솔루션은 소규모 분석 프로젝트에서 더 복잡한 사용 사례로 진행함에 따라 발전할 수 있어야 합니다. 솔루션이 구식이 되지 않도록 혁신적인 기능에 대한 투명한 로드맵을 가지고 있어야 합니다. 그래야 사용하는 솔루션에 더 편안함을 느끼고, 성장하여 더 고급 기능을 사용하기 준비가 되었을 때 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.
DO: 임베디드 분석을 배포하는 데 사용하는 기술을 평가하세요
많은 기술이 애플리케이션에 임베디드 분석을 쉽게 구현할 수 있게 해주지만, 여전히 고유한 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 기술을 선택하는 데 시간을 할애해야 합니다. 임베디드 분석을 배포하는 데 필요한 전문 지식을 갖추고 있는지 확인하기 위해 기술적 및 비기술적 요구 사항을 검토하십시오. 최소한 웹 개발자와 인증 및 싱글 사인온을 처리하는 데 필요한 기술, 그리고 데이터 모델링을 포함한 전통적인 분석 기술을 가진 인력이 필요합니다.
또한, 조직 내에서 임베디드 분석을 누가 사용할지 고려하십시오. 평가 단계로 넘어가기 전에 그들의 기술 세트를 이해하고 잠재적인 리소스 격차를 파악하십시오.
DO: 데이터 및 분석 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하세요
Hosting Tribal의 설문조사에 따르면, 기업의 94%가 이미 클라우드 서비스를 사용하고 있으며, 수요는 앞으로도 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 많은 이점이 있습니다.
임베디드 분석 분야에서 클라우드는 사용자에게 필터나 사용자 지정 보기와 같은 복잡한 사용 사례를 수행하는 것을 훨씬 쉽게 만드는 확장된 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 통합을 통해 더 많은 것을 할 수 있도록 합니다. 클라우드 인프라는 또한 더 큰 워크로드와 더 많은 사용자를 지원하도록 확장할 수 있게 하며, 네트워크 지연 시간을 줄이기 위해 최종 사용자 근처의 지리적 위치에서도 실행될 수 있습니다.
DO: 개인화 및 사용자 정의 기능을 요구하세요
분석 사용자가 애플리케이션에 속해 있는 것처럼 보이거나 느껴지지 않고 단순히 붙여 넣은 것처럼 제공된다면, 애플리케이션의 사용자 경험은 급격히 떨어질 수 있습니다. 화이트 라벨링은 보고서, 대시보드 및 데이터 시각화를 자체 고유의 애플리케이션의 글꼴, 색상 및 전체 브랜드 테마와 일치하도록 임베딩하는 기능입니다. 이는 사용자가 애플리케이션에서 차이점을 전혀 알아차리지 못할 정도로 모든 UI 요소(테마 및 스타일링, 둥근 정도 대 사각형, 대화 상자 등)를 브랜드에 완벽하게 맞게 사용자 정의할 수 있도록 합니다. 화이트 라벨링 기능 덕분에 사용자는 산만해지지 않고 대신 데이터 통찰력의 가치에 집중하게 됩니다.
DO: 데이터 시각화 그 이상을 찾으세요
최고의 임베디드 분석 플랫폼은 단순한 데이터 시각화 기능 그 이상을 제공합니다. 주어진 플랫폼이 제공하는 임베디드 분석 기능 및 기능은 기본적으로 그것이 제공하는 것의 주요 장점입니다. 그러니 그보다 못한 것에 만족하지 마십시오. 통계 함수, 인컨텍스트 편집, 대시보드 연결 및 대시보드 혼합, 데이터 혼합, 사전 정의된 대시보드 템플릿 등과 같은 고급 기능을 찾으십시오.
DO: 모바일 친화적인 솔루션을 선택하세요
모바일은 우리가 일하고 정보를 소비하는 방식을 변화시키고 있으며, 요즘 모바일 버전을 지원하지 않는 소프트웨어는 안 됩니다. 분석 및 BI 분야에서 이는 사용자가 이동 중에도 비즈니스 통찰력에 접근하여 의사 결정 프로세스를 안내할 수 있도록 하는 네이티브 모바일 애플리케이션을 제공하는 솔루션을 찾는 것을 의미합니다. 실시간 통찰력에 대한 접근은 비즈니스 기회를 더 빨리 파악하고, 시장 상황에 시의적절하게 대응하며, 업셀링 및 교차 판매 기회를 증가하는 데 도움이 됩니다. 모바일 BI 솔루션에 투자하는 것은 비즈니스 변화에 더 유연하고 더 적응할 수 있게 만듭니다.
애플리케이션에 임베디드 분석을 구현하는 방법 (Don’ts)
DON’T: 잘못된 아키텍처를 선택하지 마세요
애플리케이션에 임베디드 분석을 구현할 때 아키텍처가 중요합니다. 개발자 경험은 임베디드 분석 구현의 성패를 좌우할 수 있습니다. 오래된 레거시 시스템을 선택하는 것은 성능, 유연성 및 확장성을 제한할 뿐입니다. 게다가 그것이 야기할 좌절감은 말할 것도 없습니다.
현대적이고 클라우드 네이티브 시스템을 선택하면 데이터 시각화 및 차트 임베딩을 지원할 뿐만 아니라, 데이터에 대한 더 깊은 분석, 유연성 및 사용자 정의를 허용하고 자체 앱과 원활하게 통합할 수 있습니다. 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하고 우수한 사용자 경험, 대시보드 생성 및 렌더링을 처리하기 위한 강력한 API, 데이터 소스 확보를 위한 대시보드 내 깊은 연결(deep linking) 및 사용자 지정 UI, 그리고 멀티채널 배포 기능을 갖춘 현대적인 API 설계를 제공하는 네이티브 SDK를 찾으십시오.
DON’T: 모든 데이터를 포함하지 마세요
기업 데이터의 일부만이 다른 사람이 분석할 수 있도록 제공된다는 것을 알고 계십니까? 이는 기업이 데이터의 부분적인 그림만 얻고 있다는 것을 의미하며, 그 결과 더 스마트한 비즈니스 의사 결정을 내리는 것을 방해하고 주요 수익 기회를 놓치게 만듭니다.
문제는 그들이 모든 데이터 소스에 연결되지 않거나, 데이터가 반정형 및 비정형이라는 것입니다. 이는 시장의 많은 분석 도구들이 단순히 처리할 수 없는 문제입니다.
이를 피하려면, 결정한 벤더가 사용자들이 더 포괄적인 분석을 위해 하나의 보기나 위치로 모을 수 있는 광범위한 데이터 소스를 지원하고, 온프레미스 데이터베이스, 분석 도구, CRM, 스프레드시트, 클라우드 서비스 또는 공개 데이터 소스 등 데이터가 어디에 있든 모든 데이터에 연결할 수 있는지 확인하십시오.
일부 현대적인 임베디드 분석 플랫폼은 또한 사용자가 소프트웨어가 기본적으로 지원하지 않는 데이터 소스에 직접 연결할 수 있게 해주는 “인메모리 데이터 소스”라는 기능을 제공합니다.
DON’T: 적절한 통합 수준을 잊지 마세요
오늘날의 많은 임베디드 분석 플랫폼은 처음에는 독립 실행형 애플리케이션으로 구축되었기 때문에, 애플리케이션에 임베딩되도록 의도적으로 설계되지 않았습니다. 시간이 지나면서 이들 벤더 중 다수는 임베디드 옵션을 만들고 고객이 자체 앱에서 분석 기능을 제공할 수 있도록 결정했습니다.
문제는 원활한 임베디드 분석 경험을 만드는 것이 어렵다는 것입니다.
솔루션이 임베디드를 위해 의도적으로 구축되지 않았다면, 이는 엄청난 복잡성을 추가하며, 백엔드 독점 시스템과의 복잡한 통합이 필요합니다. 분석 도구가 시작하기에 너무 복잡하고 애플리케이션과 원활하게 통합되지 않으면 가치를 제공하지 못합니다.
임베디드 분석 솔루션의 실제 가치를 얻고 데이터의 잠재력을 최대한 활용하려면, 파트너로 결정하는 플랫폼은 사용자가 이미 매일 사용하는 도구에 완전히 임베딩되어야 합니다.
*많은 임베디드 분석 벤더가 임베딩이 가능하다고 주장하므로, 선택하는 것이 실제로 임베딩을 위해 처음부터 구축되었는지 확인하십시오.
DON’T: 보안 및 개인 정보를 소홀히 하지 마세요
이것은 큰 문제입니다. 데이터의 보안 및 개인 정보 보호는 끊임없이 증가하는 관심사입니다. 민감한 데이터를 보유한 많은 조직은 데이터를 제3자 분석 도구로 보내는 것을 신뢰할 수 없으며, 우리는 그것을 이해합니다. 그러나 다른 사람들은 오직 대시보드 생성 경험과 기능에만 초점을 맞추고 애플리케이션에 임베디드 분석을 구현할 때 데이터의 보안 및 개인 정보를 소홀히 합니다.
보안 및 개인 정보를 소홀히 하지 마십시오. 그리고 사용자 기반과 수익을 늘리는 것을 놓치면서 데이터가 제3자 분석 도구로 전송되는 것을 두려워하지 마십시오.
애플리케이션의 보안 모델과 함께 작동하고 데이터에 대한 적절한 제어권을 제공할 수 있는 임베디드 분석 플랫폼을 선택하십시오. 그리고 배포할 수 있는 옵션(공용 또는 개인 클라우드 또는 자체 온프레미스 서버)을 제공하는 솔루션입니다.
DON’T: 증강(Augmentation)을 놓치지 마세요
글로벌 IT 리서치 회사인 Gartner에 따르면, 앞으로 주목해야 할 최고의 데이터 분석 트렌드 중 하나는 증강 분석입니다. AI와 머신러닝이라는 두 가지 최고의 분석 기술을 기반으로 증강 분석은 사용자가 대화형 언어를 사용하여 데이터를 탐색함으로써 질문을 하고 자동으로 통찰력을 생성할 수 있도록 합니다.
따라서 AI와 ML이 우리의 일상생활에 더욱 얽히고 현실 세계에서 계속해서 큰 영향을 미치게 됨에 따라, 데이터 준비, 자연어 인터페이스, 안내 추천과 같은 기능을 포함하는 임베디드 분석 벤더를 선택하는 것이 필수적입니다.
DON’T: 좋은 대시보드 디자인의 중요성을 잊지 마세요
사용자들이 대시보드를 만들 때 저지르는 가장 흔한 실수 중 하나는 이전에 데이터를 상호 작용했던 방식에 영향을 받도록 허용하는 것입니다. 물론 사용자뿐만 아니라 대시보드를 볼 사람들도 마찬가지입니다.
사람들이 특정 방식으로 데이터를 보는 데 익숙하다고 해서 그것이 데이터 통찰력을 전달하는 가장 효과적인 방법이라는 의미는 아닙니다. 잘 설계된 고효율 대시보드는 사용자가 정보를 더 쉽고, 더 잘, 그리고 훨씬 빠르게 흡수하도록 돕습니다.
다행히도, 셀프 서비스 기능을 활용하는 임베디드 분석 플랫폼은 누구나 자신만의 대시보드와 보고서를 쉽게 만들 수 있게 합니다. 게다가, 선택할 수 있는 다양한 차트 유형을 제공하므로 메시지와 데이터 스토리를 가장 잘 전달하는 데 도움이 되는 것을 선택할 수 있습니다. 게다가, 최신 임베디드 분석 플랫폼은 상호 작용을 쉽게 생성하여, 사용자가 동적 필터링, 대시보드 연결, 드릴다운 등을 통해 답변하고 싶은 질문에 대한 더 깊은 통찰력을 얻기 위해 데이터를 슬라이스하고 다이스할 수 있도록 합니다.
Reveal 임베디드 분석 소개
Reveal은 데이터 통합 및 시각화 기능의 강력한 기능 세트를 동시에 활용하고 Azure ML 및 Google BigQuery의 머신러닝 모델을 활용하는 엔드투엔드 임베디드 분석 플랫폼입니다. Reveal의 엔진은 증강 분석을 활용하여 회사에 실시간적이고 상황적인 데이터 뷰를 선제적으로 제공하여 가치 있는 통찰력을 발견하고 의사 결정을 안내합니다.
임베딩을 염두에 두고 처음부터 구축된 Reveal은 추가 요구 사항 없이 데이터 분석, 대화형 대시보드 및 강력한 보고서를 자체 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 합니다. Reveal의 유연한 아키텍처와 풍부한 API는 앱의 기능을 제어할 수 있게 하여 사용자 경험의 원활한 부분이 되게 합니다.
Reveal은 셀프 서비스 및 화이트 라벨링 기능과 함께 머신러닝, 예측, 통계 함수, 드릴다운, 대시보드 연결, 대시보드 혼합, 인컨텍스트 편집, 데이터 혼합 등 고급 및 예측 분석을 제공합니다.
데이터의 힘으로 인해, 귀하, 귀하의 직원, 고객, 파트너 또는 공급업체는 더 이상 숫자 행이 있는 스프레드시트를 분석하려고 시간을 낭비할 필요가 없으며, 대신 수집된 통찰력에 집중하고 사실에 기반하여 더 지능적인 비즈니스 결정을 내릴 더 많은 시간을 갖게 됩니다. 실시간 데이터에 접근함으로써 적절한 순간에 행동하고 기회를 놓치지 않을 수 있습니다.
SDK 다운로드하거나 빠른 데모 예약하여 Reveal과 작동 방식에 대해 더 많이 배울 수 있습니다.
데이터의 힘을 활용하세요
실시간 상황별 데이터로 비즈니스를 성장시키세요.
