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데이터를 수집하는 것은 쉽지만 동일한 데이터를 해석하는 것은 어렵습니다. 바로 Reveal 및 Looker와 같은 도구가 유용한 이유입니다. 이 도구는 원시 데이터를 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 통찰력으로 변환하여 조직이 비즈니스 방식을 재정립하고 현대화할 수 있도록 지원합니다.
이 문서에서는 시장에서 가장 인기 있는 임베디드 분석 솔루션 중 두 가지인 Reveal과 Looker를 자세히 살펴보고 귀하의 요구 사항에 가장 적합한 도구를 찾도록 돕습니다.
Reveal이란 무엇입니까?
Reveal은 강력한 분석 기능과 데이터 시각화를 앱에 쉽게 추가할 수 있도록 지원하는 임베디드 분석 및 BI(비즈니스 인텔리전스) 플랫폼입니다. 원시 데이터를 즉시 이해할 수 있는 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 최종 사용자에게 데이터의 힘을 제공합니다. Reveal은 대화형 대시보드, 드릴다운 기능, 공유 기능을 제공합니다. 화이트 라벨 분석은예측 가능하며 용량 기반 가격 책정 없음 드래그 앤 드롭 전용 서버가 필요 없음
사용자 지정 라이선스 옵션
자체 솔루션을 구축하면 소프트웨어에 대한 완전한 제어권을 갖게 됩니다. 모든 측면의 개발을 사내에서 유지하면 맞춤 설정 및 브랜딩에서 사용자 경험 및 기능에 이르기까지 모든 것을 제어할 수 있습니다. 의 일부입니다. 의 제품입니다(1989년 설립). 이 회사는 30년 이상의 개발자 도구, 애플리케이션 디자인 도구 및 최근에는 비즈니스 인텔리전스 도구 분야에서 경험을 쌓았습니다. 이 회사는 로 코드 앱 구축 도구를 전문으로 하며 Reveal와 App Builder를 결합하여 고객이 아름다운 UX, 상호 작용, 테마, 데이터 바인딩 및 자체 서비스 대시보드 및 BI를 몇 분 안에 구축하여 몇 주 또는 몇 달 동안의 지루하고 오류가 발생하기 쉬운 수동 코딩을 대체할 수 있도록 지원합니다. (1989년 설립)는 30년 이상의 개발자 도구, 애플리케이션 디자인 도구 및 최근에는 비즈니스 인텔리전스 도구 분야에서 경험을 쌓은 조직입니다.
Looker란 무엇입니까?
Looker는 원시 데이터를 수집, 분석 및 시각화하는 데 도움이 되는 브라우저 기반 비즈니스 인텔리전스 플랫폼입니다. 대시보드 색상을 지정하고 사용자 친화적인 워크플로를 제공하여 기업이 통찰력 있는 시각화를 개발하는 데 도움이 됩니다.
2019년에 Looker는 Google에 인수되었으며 현재 Google Cloud 플랫폼의 일부입니다.
Reveal 대 Looker – 기능 및 기능 비교
좋은 임베디드 분석 솔루션은 데이터 시각화보다 훨씬 더 많은 것을 제공합니다. 경쟁에서 앞서고 수익원을 늘리기 위해 이러한 도구를 최대한 활용하려면 모든 기능을 활용하여 이를 달성하는 데 집중해야 합니다.
이 문서의 이 부분에서는 Reveal과 Looker를 차별화하는 주요 기능과 기능을 살펴보고 조직의 요구 사항에 가장 적합한 플랫폼을 쉽게 선택할 수 있도록 하겠습니다.
Reveal의 장점 및 단점
장점:
완전한 셀프 서비스– Reveal의 주요 임베디드 분석 기능 중 하나는 셀프 서비스 기능입니다. 즉, 최종 사용자가 대량의 복잡한 데이터를 분석하고, 사용자 지정 대시보드를 구축하고, 독립적으로 보고서를 작성할 수 있도록 프로세스와 도구를 제공합니다. 다시 말해, IT 또는 BI 전문가에 의존하는 대신 비기술 직원과 부서가 자체적으로 데이터를 작업하고 이해할 수 있도록 지원합니다.
완전한 사용자 지정 가능– Reveal SDK를 사용하면 복잡함 모든 UX 요소(테마 및 스타일, 둥근 모서리 또는 사각형 모서리, 대화 상자 등)를 사용자 지정하여 고유한 브랜드의 모양과 느낌에 맞출 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 주의를 분산시키지 않고 실제로 자체 애플리케이션의 일부로 완전히 다른 솔루션을 사용하고 있다는 사실을 알지 못하게 됩니다. 완전한 사용자 지정 기능은 사용자 채택을 높이고 브랜드 일관성을 보장하며 궁극적으로 원활한 사용자 환경을 제공합니다.
대시보드 연결 – 이 기능을 사용하면 하나의 시각화 또는 대시보드를 다른 대시보드 또는 URL에 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 판매량에 대한 개요 대시보드를 보고 있다고 가정해 보겠습니다. 특정 지역의 수익에 대해 자세히 알아보려면 클릭한 지역 매개변수를 전달하여 개요 대시보드를 보다 자세한 보기에 연결할 수 있습니다.
데이터 혼합 – 데이터 혼합 기능을 사용하면 여러 데이터 원본을 하나의 시각화로 결합하여 더 깊이 있고 나란히 비교할 수 있으므로 통찰력을 더 쉽게 찾을 수 있습니다.
머신 러닝을 사용하여 예측 확인– Reveal의 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고 기능을 사용하여 데이터에서 예측을 식별하고 시각적으로 표시하여 보다 증거 기반의 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 이를 통해 전자 시스템은 기존 데이터에서 학습한 다음 얻은 통찰력을 사용하여 독립적으로 예측 및 결정을 내릴 수 있습니다.
풍부한 데이터 분석 – Reveal의 통계 함수 및 드릴다운 기능을 사용하면 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다. 드릴다운을 통해 사용자는 일반적인 개요에서 단 한 번의 클릭으로 보다 자세한 분석으로 이동할 수 있습니다. 이상값 감지, 시계열 예측 및 선형 회귀와 같은 통계 함수를 사용하면 기본 데이터 시각화에 비해 훨씬 더 데이터 중심적이고 타겟팅된 방식으로 데이터 작업을 수행할 수 있습니다.
네이티브 SDK – Reveal은 .NET, JavaScript(Angular, React, Web Components), iOS 및 Android를 포함한 모든 주요 플랫폼에서 광범위한 최신 네이티브 SDK, 학습 라이브러리 및 자세한 샘플을 제공합니다.
컨텍스트 내 편집– 이 기능을 사용하면 사용자가 다른 앱으로 이동하지 않고 애플리케이션 내에서 직접 편집할 수 있습니다. 원하는 편집을 수행한 다음 업데이트를 서버에 쉽게 푸시할 수 있습니다.
계산된 필드 – 이 기능을 사용하면 데이터 원본에 추가 필드를 만들어 데이터 시각화에 즉시 사용할 수 있습니다.
단점:
Reveal에는 많은 강력한 기능과 기능이 있지만 새로 개발된 도구이므로 여전히 몇 가지 유용한 기능이 부족합니다. 현재 진행 중인 작업으로 간주할 수 있는 몇 가지 사항은 그리드 기능, 시리즈 강조 표시 및 필터링, 개선된 데이터 분석을 위한 전체 도구 모음입니다. 또한 Reveal 팀은 새로운 데이터 시각화 및 더 많은 데이터 원본을 추가하는 작업을 진행하고 있습니다.
Looker의 장점 및 단점
장점:
다중 클라우드 지원 – 최종 사용자의 환경에 영향을 미치지 않고 Looker를 배포하려는 위치를 쉽게 변경할 수 있습니다. 지원되는 데이터베이스에는 Amazon S3, Azure Storage, Google Cloud Storage, Actian Avalanche, Mongo, Vector 등이 있습니다.
SQL Runner의 강력한 기능 – Looker의 SQL Runner를 사용하면 기술적인 추출 방법을 사용하지 않고도 통찰력 있는 정보 그룹을 쉽게 만들 수 있습니다. 스키마의 테이블을 탐색하고, 데이터에 대한 미리 작성된 설명 쿼리를 실행하고, 쿼리를 공유하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
Slack과의 통합 – Slack 통합을 통해 Looker 사용자는 모든 대화에 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이 통합의 단점은 여전히 다른 앱 간에 전환해야 하므로 모든 것을 워크플로 내에 통합할 수 없다는 것입니다.
Looker 블록– 사용자가 일반적인 분석 패턴 및 데이터 원본에 사용할 수 있는 미리 빌드된 데이터 모델입니다. 다른 사용자가 만든 블록을 처음부터 생성하는 대신 사용할 수 있으며, 그런 다음 블록을 정확한 사양에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 사용 가능한 블록 중 일부에는 임베디드 블록, 데이터 블록, 분석 블록 등이 있습니다.
데이터 혼합– Reveal의 데이터 혼합 기능과 동일하지만 Looker는 병합된 결과 개념을 사용하여 데이터 혼합을 지원한다는 차이점이 있습니다. 데이터 혼합을 수행하려면 탐색에서 쿼리를 생성하여 결과 집합을 생성한 다음 다른 쿼리를 추가하여 원래 쿼리에 병합해야 합니다.
단점:
iFrame, 브라우저 기반– Looker는 완전히 웹 기반 플랫폼이므로 임베디드 자산을 보려면 Looker에 로그인해야 합니다. 즉, 앱에서 임베디드 분석의 사용자 환경을 전혀 제어할 수 없습니다. 사용자가 고유한 브랜드에 맞게 모든 것을 사용자 지정할 수 있는 화이트 라벨링 기능을 제공하는 대신 Looker의 UX, 색상, 버튼 및 대화 상자의 스타일, 대시보드 표시 방식 등으로 고정됩니다. Looker는 SaaS 기반 셀프 서비스 BI 도구로 구축 및 설계되었으며 임베디드 분석 경험을 제공하는 SDK, API 또는 구성 요소는 없습니다. 임베디드 SDK. 따라서 진정한 임베디드 분석 경험을 제공하는 SDK, API 또는 구성 요소가 없습니다.
Looker 서버의 데이터: Looker는 데이터를 자체 서버에 저장해야 하므로 명령을 실행합니다. 이렇게 하면 데이터를 안전한 온프레미스 위치에서 클라우드로 푸시하고 보안, 인증 및 권한 부여에 대해 100% Looker에 의존해야 합니다. 지난 몇 년 동안 지구상에서 가장 큰 회사조차도 해킹을 당한 것은 비밀이 아니므로 데이터의 보안과 안전을 보장할 수 있는 공급업체를 선택하는 것이 좋습니다. 또한 데이터가 Looker의 클라우드로 이동하면 데이터에 대한 유연성이 떨어집니다. 즉, 대시보드를 얻고 불필요한 복잡성, 유지 관리 및 거버넌스를 자체 데이터에 추가하기 위해 Looker의 규칙과 구성을 준수해야 합니다.
**계층화된 가격:** Looker는 웹사이트에서 가격 정보를 공개하지 않고 대신 맞춤형 모델을 제공하는 것을 선호합니다. Looker의 가격 전문가로부터 받는 최종 견적은 총 사용자 수, 사용자 유형(뷰어 대 편집자), 데이터베이스 연결 및 배포 규모를 포함한 여러 요인에 따라 달라집니다. 즉, 받는 견적은 Looker의 시작 가격이 되지만 사용자 기반이 증가함에 따라 증가합니다. 타사 웹사이트에 따르면 Looker의 가격은 10명의 사용자에 대해 월 3,000~5,000달러부터 시작하며, 각 신규 사용자에 대해 월 50달러가 추가됩니다. 이러한 가격 구조는 투명한 SaaS 기반 가격에 익숙한 잠재 고객에게는 매력적이지 않을 수 있습니다.
Reveal 통합
기존 애플리케이션에 분석을 통합할 때 소프트웨어가 추가적인 부담과 복잡성을 더하지 않고 원활하게 작동하는 것이 중요합니다. Reveal와 마찬가지로 처음부터 임베딩을 염두에 두고 구축되어야 합니다. 유연성을 제공하고 추가 요구 사항이 없는 아키텍처를 통해 Reveal을 사용하면 코드를 빠르게 통합하여 고객 요구에 부응할 수 있습니다.
Reveal의 SDK 는 개발자를 위해 만들어졌습니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션에 iFrame을 임베드하고 매개변수가 지정된 URL로 대시보드를 구성하는 것으로 만족할 필요가 없습니다. 개발자는 실제 코드와 실제 개체 및 속성을 사용할 수 있습니다.
더 자세한 기술 정보를 보려면 Reveal의 자세한 SDK 및 API 설명서를 참조하십시오..
Looker 통합
Looker 분석은 Microsoft Azure SQL Data Warehouse, Amazon Athena 및 Greenplum과 같은 모든 SQL 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스와 통합할 수 있도록 SQL 기반 데이터 원본에서만 작동합니다.
데이터가 NoSQL, REST-API 파일 등에 저장되어 있는 경우 Looker는 쿼리할 수 있는 일종의 SQL 데이터베이스를 제공해야 합니다.
반면에 Looker의 API는 데이터를 고객 및 타사 애플리케이션 및 Google 문서 및 Excel과 같은 다른 애플리케이션에 통합합니다.
Reveal 대시보드 예제
Looker 대시보드 예제
– 공급업체가 귀하를 속이지 않도록 하십시오.
이해할 수 있는 것은 가격이 임베디드 분석 공급업체와 파트너 관계를 맺을 때 고려해야 할 주요 사항 중 하나라는 것입니다. 임베디드 분석 공간에서는 대부분의 공급업체가 가격을 비밀로 유지하고 사용량 및 사용자 수와 같이 예측할 수 없는 비용을 청구합니다.
그렇다면 Reveal과 Looker는 어떻습니까?
Reveal은 단일하고, 간단하며, 저렴한 가격으로 제공되어 애플리케이션당 무제한 사용자에게 서비스를 제공할 수 있습니다. Reveal의 가격 구조는 투명하고 모든 규모의 기업에게 적합합니다. 투명하다는 것은 지불해야 할 금액을 정확하게 예측할 수 있으며, 따라서 ROI를 더 쉽게 계산할 수 있다는 의미입니다.
Reveal의 목표는 고객에게 지속적인 파트너가 되어 예상치 못한 수수료, 사용량 또는 사용자 등급이 부과되지 않도록 하는 것입니다.
반면에 Looker의 가격은 사용자 수 및 배포 규모와 같은 요소를 기반으로 각 고객에게 맞춤 설정됩니다. 가격은 모든 규모의 비즈니스에 적합하도록 설계되었으며, 가격 전문가가 직접 고객과 협력하여 비즈니스에 가장 적합한 가격 구조를 보장합니다.
처음에는 좋은 조건처럼 보일 수 있지만, 다시 한번 확인해 보시는 것이 좋습니다.
각 고객의 사용자 수와 배포 규모에 따라 가격이 맞춤 설정된다는 것은 비즈니스와 사용자 기반이 성장함에 따라 지불해야 할 가격이 증가한다는 의미입니다.
일부에게는 괜찮을 수 있지만, 공급업체는 사전에 고객에게 알리지 않으므로 사전에 알고 있는 것이 중요하며, 청구서가 도착하면 예상치 못한 금액에 놀라게 될 수 있습니다.
결과가 눈에 띄면 고객 유지가 향상됩니다. Reveal은 이를 가능하게 하여 고객이 계속 제품을 사용하고, 로그인하고, 충성도를 유지하도록 돕습니다.
Reveal 및 Looker와 같은 공급업체 중에서 임베디드 분석 파트너를 선택할 때 두 솔루션의 지원도 고려해야 합니다. 양질의 경험이 풍부한 지원은 소프트웨어 사용에 성공하고, 결과적으로 비즈니스에서도 성공할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
Reveal과 Looker가 지원 측면에서 어떻게 비교되는지 살펴보겠습니다.
Reveal은 추가 비용 없이 다양한 지속적인 지원 서비스를 제공하며, Reveal 포럼에서 모든 질문에 답변할 수 있는 친절한 24시간 커뮤니티와 함께 제공됩니다. 또한 Reveal의 FAQ 페이지, 지원 센터및 교육 비디오 등 유용한 리소스를 많이 찾을 수 있습니다..
더욱 심층적인 지식과 고급 정보는 Reveal 웨비나를 통해 확인할 수 있습니다..
Looker도 다양한 지원 서비스를 제공합니다. 예를 들어, 자체 학습 e러닝 강좌와 맞춤형 교육을 제공합니다. 또한 지원 센터에서 문서를 찾아보고, 커뮤니티 포럼에서 다른 사용자와 네트워킹하고, 지원 티켓을 제출할 수도 있습니다. 사용자는 특히 앱 내 채팅 지원을 선호합니다.
마무리…
결론적으로, Reveal과 Looker는 모두 훌륭한 임베디드 분석 도구입니다. 그러나 요구 사항과 예산에 따라 하나가 다른 하나보다 비즈니스에 더 나은 솔루션이 될 수 있습니다.
Reveal은 Looker보다 훨씬 강력한 장점을 가지고 있다고 생각합니다. 구현 및 시작이 훨씬 쉽고 빠르며, 더 나은 사용자 지정 및 시각화 옵션을 제공하고, 머신 러닝 및 AI와 같은 기본 고급 분석 기능을 활용합니다.
Reveal과 Looker의 또 다른 중요한 차이점은 가격 구조입니다. 얼마나 성장하든 처음부터 지불해야 할 금액을 아는 것이 매달 더 많은 금액을 지불해야 하는 청구서를 받는 것보다 낫다고 생각합니다.
물론 최종 결정은 귀하에게 맡기겠습니다.
Reveal 임베디드 분석 솔루션에 대해 자세히 알아보고 실제 작동 방식을 확인하려면 데모를 예약하십시오., 당사의 분석 전문가가 데이터의 진정한 힘을 사용하고 활용하는 방법을 보여드립니다.
데이터 기반 의사 결정
언제 어디서나 모든 장치에서 실행 가능한 통찰력을 통해 사용자의 역량을 강화하십시오.
