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Power BI Embedded is a go-to choice for adding interactive analytics to apps, especially for teams already working in the Microsoft ecosystem. It lets you embed dashboards, reports, and visualizations using Azure infrastructure and familiar tools like Power BI Desktop. But as projects scale, some teams start to hit limits. Whether it’s pricing complexity, performance with large datasets, or design flexibility, Power BI Embedded isn’t always the best long-term fit.
더 빠르고 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 임베디드 분석 솔루션 to partner with often makes or breaks your business. Nowadays, a company relies heavily on data in almost any capacity, no matter how big or small. Whether for their daily workflow and operations, marketing and sales performance, or strategizing, embedded analytics eliminates the guesswork and replaces gut-based decisions with data-driven solutions.
Flexible, easy-to-use embedded analytics aren’t just an advantage—they’re the standard in highly competitive, oversaturated industries—where smarter, faster decisions made with accessible data can tip the scale in your favor.
Power BI Embedded is arguably the most famous embedded analytics solution. As a Microsoft product, it will likely be the first in line when researching potential solutions. However, being first in line doesn’t make you the best. So, let’s talk about the good, the bad, and the truth about Power BI Embedded.
대안적인 임베디드 분석 솔루션은 무엇입니까?
Microsoft Power BI is a cloud-based BI and analytics service that is somewhat of an umbrella term. It includes a Windows desktop application (Power BI Desktop), an online SaaS service (Power BI Service), a mobile app, and an embedded platform.
The service offers two primary embedding solutions: “Embed for your customers” and “Embed for your organization.” The former is designed for external users who do not need to sign in with Power BI credentials, making it suitable for independent software vendors (ISVs) developing applications for third parties. The latter targets internal users who authenticate using Power BI credentials, ideal for large organizations building internal applications.
So, teams can use Power BI’s analytics engine instead of building visualizations from scratch to bring data insights into their app experience. However, everything is still managed within the Azure environment, so your backend will always have to talk with Azure to authenticate and access Power BI content.
So, even though Power BI is, without a doubt, a powerful tool, its architectural decisions, platform dependencies, and pricing complexities disqualify it as a one-for-all embedded analytics solution.
So, who is the ideal customer for Power BI Embedded?
Who is Power BI Embedded for?
Unsurprisingly, Power BI is best suited for developers and teams already working within the Microsoft stack. Teams using Azure infrastructure, Power BI Desktop, and Azure Active Directory for authentication will benefit most from the product. It’s a natural fit for organizations with standardized Microsoft tools that want to extend analytics to users without giving them direct access to the Power BI Service.
The platform is also commonly used by SaaS companies and ISVs looking to embed reports for their customers. The licensing model offers an “embed for your customers” path that doesn’t require end-users to have Power BI accounts. This makes it well-suited for multi-tenant platforms where users need secure access to analytics.
Getting full value from Power BI Embedded typically requires deeper technical integration, careful capacity planning, and a willingness to manage Azure-based resources. It’s a good match for teams already structured for that kind of operational overhead.
그럼에도 불구하고 Azure 인프라를 사용하는 데 익숙하더라도 Microsoft의 솔루션이 팀에 완벽하게 적합하다는 의미는 아닙니다.
따라서 Power BI Embedded의 장단점에 대해 자세히 알아보면 이 플랫폼이 적합한지 판단하는 데 도움이 될 것입니다.
Pros: Why Do Companies Like Power BI Embedded?
Power BI Embedded는 적절한 사용 사례에 대해 강력한 성능과 경험을 제공합니다. 처음부터 분석 인프라를 구축할 필요성을 없애고 Microsoft 기반 환경에 쉽게 통합됩니다. 그러나 뛰어난 이점 덕분에 Power BI Embedded는 개발자들 사이에서 널리 알려지게 되었습니다.
원활한 통합
Power BI Embedded는 애플리케이션 임베딩을 위해 구축되었습니다. 개발자는 Microsoft의 JavaScript SDK 및 REST API를 사용하여 보고서를 웹 또는 모바일 애플리케이션에 쉽게 임베딩할 수 있습니다. 구성이 완료되면 사용자는 콘텐츠를 보려면 별도의 Power BI 계정이 필요하지 않으므로 특히 고객 대상 SaaS 플랫폼에 유용합니다. 이 프로세스는 완전히 즉시 사용할 수 있는 것은 아니지만, 통합은 Microsoft 생태계에 익숙한 팀에게 비교적 간단합니다.
다양한 데이터 연결
Power BI는 온프레미스 SQL 데이터베이스 및 Azure 서비스부터 Salesforce, Google Analytics 및 Dynamics 365와 같은 타사 클라우드 플랫폼에 이르기까지 다양한 데이터 커넥터를 지원합니다. 이 유연성은 여러 시스템에서 데이터를 가져오는 팀에게 장점이며, 복잡한 사용자 지정 통합 또는 ETL 파이프라인을 구축하지 않고 보고서를 통합할 수 있습니다.
대화형 및 사용자 지정 가능한 시각화
일반적인 것 외에도 데이터 시각화 Power BI에서 제공하는 시각화 자료 외에도 보고서 및 대시보드에서 개발자가 특정 사용 사례에 맞게 만든 시각화 자료를 사용할 수도 있습니다. KPI 시각화 자료, 그래프, 차트, 지도, R 스크립트 시각화 자료 등이 있습니다. 하나의 Power BI 보고서에는 여러 시각화 자료가 포함될 수 있습니다.
엔터프라이즈급 보안 및 규정 준수
Microsoft Azure의 일부인 Power BI Embedded는 암호화, 역할 기반 액세스 제어 및 Azure Active Directory와의 통합을 포함한 엔터프라이즈 수준의 보안 표준을 상속합니다. 금융, 의료 및 정부와 같은 규제 산업의 경우 Power BI Embedded는 ISO 27001, HIPAA 및 GDPR과 같은 프레임워크를 준수합니다.
정기적인 업데이트
Microsoft는 플랫폼 유지 관리에 철저합니다. 업데이트는 매월 정기적으로 릴리스되며, 여기에는 새로운 시각화 자료 유형, UX 개선, 성능 최적화 및 보안 패치가 포함됩니다. 이를 통해 팀은 수동으로 패치하거나 임베디드 대시보드를 다시 구축하지 않고도 최신 상태를 유지할 수 있습니다.
불행히도 Power BI Embedded에는 여러 가지 장점이 있지만, 단점이 장점을 능가하는 경우가 많습니다.
Cons: Why Do Companies Look for Alternatives?
소프트웨어 솔루션을 조사할 때마다 장단점을 주의 깊게 고려해야 합니다. Power BI Embedded도 예외는 아닙니다. 모든 훌륭한 솔루션에는 놓친 부분이 있습니다. 사용량이 증가함에 따라 이러한 제한 사항을 무시하기 어려워질 것입니다.
따라서 Power BI Embedded의 단점과 이것이 앱 성능에 미치는 영향에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
복잡하고 예측할 수 없는 가격 책정
Power BI Embedded는 Azure SKU(예: A1–A6)를 통해 용량 기반 가격 책정을 사용합니다. 즉, 사용자 수 대신 처리 능력에 대해 비용을 지불합니다. 용량 기반 가격 책정은 사용량이 안정적인 소규모 앱에는 적합할 수 있지만, 데이터가 증가하거나 사용량이 급증함에 따라 비용을 예측하기 어려워집니다. 사용자는 Quora 및 Reddit과 같은 타사 플랫폼과 G2 및 Capterra와 같은 리뷰 웹사이트에서 이러한 일반적인 문제점을 제기합니다. 비용은 합리적인 수준에서 시작하지만 빠르게 증가하며, 때로는 고정 가격의 대안보다 두 배, 세 배 또는 그 이상으로 증가합니다.
대규모 데이터 세트에서 발생하는 성능 문제
Power BI Embedded 사용자들은 대용량 데이터 세트를 사용할 때 성능 문제에 대해 불만을 제기합니다. 보고서 로드 시간이 증가하고 상호 작용성이 저하될 수 있으며, 특히 더 높은 용량 계층을 사용하지 않는 경우 더욱 그렇습니다. 이는 실시간 대시보드 또는 분석을 이해 관계자에게 제공하는 조직에게 병목 현상이 될 수 있습니다. 어쨌든 Power BI Embedded에서 제공하는 유일한 해결책은 Azure 용량을 추가하는 것이며, 이는 비용을 크게 증가시킵니다.
가파른 학습 곡선
Power BI는 데이터를 가져오고 기본 보고서를 만드는 데 사용하기 쉽고 직관적입니다. 그러나 Power BI는 고급 분석을 위한 상호 관련된 도구 모음입니다. 따라서 기본 보고서보다 더 많은 것을 만들려는 경우 Power BI Report Server, Power BI Services, 게이트웨이 등과 같은 다른 여러 도구를 배우고 마스터해야 합니다.
또한 Power BI Embedded는 Power BI Desktop, DAX, Power Query 및 Azure 서비스와 같이 익숙해야 하는 너무 많은 프로그래밍 언어가 필요합니다. 이 학습 곡선은 비기술적인 사용자 또는 빠르게 진행하려는 제품 팀의 채택을 늦출 수 있습니다. 심지어 임베딩 워크플로는 더 현대적이고 진정한 SDK 기반 접근 방식에 비해 무겁다고 느껴질 수 있는 설정 요구 사항이 있습니다.
제한적인 사용자 지정 옵션
Power BI는 일부 브랜딩 조정을 허용하지만, 완전한 화이트 라벨링은 지원하지 않습니다. 대시보드에는 여전히 Power BI의 디자인 패턴이 적용되어 있으며, 더 깊은 UI 사용자 지정에는 일반적으로 해결 방법이 필요합니다. 이는 분석을 자체 UX에 완벽하게 통합하거나 엄격한 브랜드 지침을 따르려는 기업에게 제한적일 수 있습니다.
복잡한 테이블 관계를 처리할 수 없음
Power BI는 데이터 모델에서 테이블 간의 간단한 관계를 처리하는 데 충분합니다. 그러나 테이블 간에 다른 복잡한 관계가 있는 경우(예: 테이블 간에 둘 이상의 링크가 있는 경우) Power BI는 이를 잘 처리할 수 없습니다. 때로는 테이블을 함께 조인하기 위해 테이블에 고유한 필드를 만들어야 합니다.
Microsoft 생태계에 대한 의존성
Power BI를 Azure 외부에 호스팅된 앱에 임베딩할 수 있지만, 플랫폼은 여전히 Azure AD를 사용하여 인증하고 Power BI 서비스를 사용하여 보고서를 호스팅하는 등 Azure 서비스에 의존합니다. 이 긴밀한 통합은 더 인프라에 구애받지 않는 도구, AWS 또는 GCP를 사용하는 팀에게는 부담이 될 수 있습니다.
제한적인 셀프 서비스 분석
Power BI Embedded는 미리 빌드된 대시보드를 보기를 위해 설계되었습니다. 최종 사용자가 보고서를 빌드하거나 수정할 수 있도록 하려면 Power BI Pro 라이선스와 Power BI 서비스에 대한 액세스가 필요하며, 이는 임베디드 환경의 일부가 아닙니다. 따라서 이 제한 사항은 전체 팀 또는 클라이언트에게 셀프 서비스에 대한 액세스를 제공하려는 기업에게 중요한 고려 사항이 됩니다. 셀프 서비스 분석에 액세스해야 하는 모든 사람에게 Power BI Pro 라이선스를 구매하면 비용이 50만 달러 또는 그 이상으로 쉽게 증가할 수 있습니다.
What to do When You Outgrow Power BI Embedded
의심할 여지 없이 Power BI Embedded는 많은 부분을 다룹니다. 그러나 특정 시나리오를 염두에 두고 구축되었습니다. 이러한 범위를 벗어나면 상당한 비용 증가와 더 중요한 것은 예측할 수 없는 문제가 발생할 수 있습니다.
제품이 확장됨에 따라 사용자 기대치도 높아집니다. 내부 팀은 더 많은 유연성을 요구하고 이해 관계자는 대시보드를 자유롭게 빌드할 수 있기를 원합니다. 필연적으로 기업은 더 사용자 지정 가능하고, 비용 예측이 가능하거나, 단순히 Microsoft 생태계에 덜 의존하는 것이 필요한 시점에 도달할 것입니다.
이때 팀은 기본 SDK, 유연한 배포 옵션, 무제한 개발자 제어 및 간편한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하는 기본 SDK를 제공하는 대안을 찾기 시작하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 일부 개발자는 프런트 엔드 환경을 완전히 제어하거나 Azure 이외의 환경에 분석을 배포하려는 경우가 있습니다. 다른 개발자는 고객 대상 플랫폼을 구축하고 있으며 임베디드 분석이 제품의 일부처럼 느껴지기를 원하며, 추가 기능이 아닙니다.
이러한 경우 Reveal은 Reddit, Quora 또는 기타 타사 플랫폼의 이러한 대화에서 언급되는 경우가 많습니다.
Reveal은 처음부터 임베딩을 위해 설계되었으며 개발자 친화적인 SDK, 유연한 배포 옵션, 무제한 개발자 제어 및 간편한 셀프 서비스 분석 기능을 제공합니다. 가장 중요한 것은 Reveal은 엔터프라이즈 수준의 확장성을 염두에 두고 구축되었습니다. 여기에는 데이터 세트 크기 또는 동시에 작동하는 사용자 수에 관계없이 성능 문제가 전혀 없다는 것이 포함됩니다.
무엇보다도 이 플랫폼은 고정되고 예측 가능하며 투명한 가격 책정 모델을 가지고 있습니다. 즉, 확장 속도나 규모에 관계없이 추가 비용을 지불하지 않아도 됩니다.
가격, 사용자 지정, 아키텍처 등을 기준으로 Power BI Embedded와 Reveal을 비교하려면 여기에서 전체 분석을 확인하십시오.
Power BI의 제한, 지연 및 비용을 벗어나십시오.
고정 비용 및 원활한 화이트 라벨 통합으로 걱정 없이 확장하십시오.
