확장 가능한 분석: BI를 손상시키지 않고 성장을 위한 구축 방법

SaaS 기업의 경우 사용자 증가는 성공을 가속화해야 하며, 분석 인프라에 부담을 주어서는 안 됩니다. 그러나 많은 SaaS 리더의 경우 BI 비용이 고객 확보보다 빠르게 증가하고, 기존 시스템은 증가하는 데이터 양과 동시 사용자 요구를 처리하는 데 어려움을 겪습니다. 결과는 무엇일까요? 분석이 제품의 추진력에 발맞춰가지 못하여 확장 가능한 분석이 먼 목표가 됩니다.

분석 인프라가 확장되지 않으면 비용이 증가하고 데이터는 더 스마트한 제품을 제공할 수 있는 잠재력을 잃습니다. 통찰력을 참여 및 수익으로 전환하는 대신 느린 대시보드는 사용자를 좌절시키고 채택을 중단시킵니다. 이것은 사소한 불편함이 아닙니다. 이것은 성장을 제한하고 확장 가능한 분석 전략을 갖춘 경쟁업체에 취약하게 만들 수 있는 놓친 기회입니다.

혼자가 아닙니다. 81% 기술 리더의 32% 가 확장 가능한 분석에 대한 수요가 증가하고 있다고 보고하지만, 거의 절반은 BI 시스템이 증가하는 사용자 및 데이터 요구 사항에 맞춰 분석을 확장할 때 실패한다고 말합니다. 한편,

사용자의

SaaS 기업을 위한 확장 가능한 분석이란 무엇일까요?

는 기존 인프라를 임베디드 분석을 채택하는 주요 장벽으로 지적하여 기존 BI가 빠르게 성장하는 환경에서 종종 부족하다는 점을 강조합니다.

최신 SaaS 제품에 대한 확장 가능한 분석이 무엇을 의미하는지, 기존 BI 시스템이 확장하여 분석을 제공하는 데 어려움을 겪는 이유, 그리고 비용이나 성능 문제 없이 제품 및 고객과 함께 성장하는 분석 기반을 구축하는 방법을 논의해 보겠습니다.

1. 최신 SaaS 제품에서 확장 가능한 분석은 사용자 증가, 증가하는 데이터 양 및 복잡한 쿼스를 지원하면서 빠른 성능, 예측 가능한 비용 및 제품이 발전함에 따라 적응성을 유지해야 합니다. 이러한 적응성은 변화하는 고객 요구에 대응하고, 새로운 데이터 소스를 통합하고, 진화하는 비즈니스 모델을 지원하기 위해 파괴적인 인프라 변경이 필요하지 않도록 하는 데 필수적입니다.따라서 확장 가능한 분석은 네 가지 필수적인 요소에 달려 있습니다.

2. 성능: 시스템은 대규모 데이터 세트 또는 수천 명의 동시 사용자로부터의 과중한 부하가 가해지더라도 실시간 응답을 제공해야 합니다. 느린 대시보드 또는 응답이 없는 쿼스는 사용자 신뢰를 빠르게 저해합니다.사용자 경험: 통찰력은 제품의 브랜딩 및 워크플로와 일치하여 제품 내에 직접 표시되어야 합니다. 사용자가 별도의 포털로 이동하도록 강요하면 참여도가 떨어지고 데이터가 제대로 활용되지 않습니다.

3. 가격 예측 가능성: 사용자 또는 쿼리 볼륨에 따라 요금을 부과하는 BI 플랫폼은 확장 가능한 분석을 예측할 수 없고 비용이 많이 들게 만듭니다. 지속 가능한 모델은 채택이 증가함에 따라 비용을 가치에 맞게 유지합니다.배포 유연성: 분석 인프라는 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에서 원활하게 작동해야 합니다. SaaS 팀은 분석을 확장하기 위해 아키텍처를 완전히 변경하거나 공급업체 종속성을 받아들일 필요가 없어야 합니다.

4. 배포 유연성기존 BI 플랫폼은 이러한 요구 사항을 거의 충족하지 못합니다. 중앙 집중식 대시보드 및 일괄 보고서용으로 설계되었기 때문에 최신 애플리케이션의 요구 사항을 지원하는 데 어려움을 겪습니다. 반대로

솔루션은 애플리케이션 인터페이스 및 아키텍처에 직접 통합되어 통찰력이 제품과 함께 원활하게 확장되도록 하여 기존 시스템의 제한을 받지 않습니다. 임베디드 분석 구식 BI 도구에서 확장 가능한 분석으로 전환하면 SaaS 조직은 적시에 실행 가능한 통찰력을 대규모로 제공하여 더 높은 참여, 더 많은 정보에 입각한 의사 결정 및 지속 가능한 성장을 촉진할 수 있습니다.

기존 BI 플랫폼은 중앙 집중식 보고, 예약된 새로 고침 및 제한된 수의 임원 사용자를 위해 설계되었습니다. 최신 SaaS 애플리케이션의 동적이고 대용량 요구 사항을 처리하도록 구축되지 않았습니다. 결과적으로 오늘날의 요구 사항을 충족하기 위해 분석을 확장하는 데 종종 실패합니다.

기존 BI에서 확장성이 실패하는 이유는 무엇일까요?

기존 BI 플랫폼이 어려움을 겪는 주요 영역은 다음과 같습니다.

시스템 팽창: 기존 BI 시스템은 클라우드 네이티브, 마이크로서비스 기반 환경에 적합하지 않은 단일 아키텍처를 특징으로 합니다. 사용자 추가, 데이터 세트 확장 또는 새로운 사용 사례 도입은 복잡성을 증가시키고 성능을 저하시켜 비용이 증가하고 확장성이 저하됩니다.

비용 증가: 기존 BI 라이선스 모델은 성장을 처벌합니다. 사용자당 요금 또는 사용량 기반 가격 구조로 인해 추가 고객, 직원 또는 분석가가 추가될 때마다 비용이 빠르게 증가하여 확장 가능한 분석을 재정적으로 지속할 수 없게 됩니다.

분리된 경험: 많은 기존 BI 도구는 iFrame 또는 외부 포털을 통해 분석을 임베드하여 단편화된 사용자 경험을 만듭니다. 제품 외부의 통찰력은 별도의 로그인이 필요하므로 워크플로가 중단되고 채택이 제한되어 통합 분석의 목표를 훼손합니다.

지연된 성능: 이전 BI 시스템은 실시간 분석보다는 일괄 처리 및 야간 보고를 우선시합니다. 대용량 쿼리 또는 증가된 동시 사용자는 지연, 시간 초과 또는 오류로 이어집니다. 통찰력이 사용자 참여 또는 운영 결정에 중요할 때 성능 지연은 분석을 효과가 없게 만듭니다.

제한된 자체 서비스: 기존 BI는 종종 대시보드 생성 및 사용자 지정을 특수 역할로 제한하여 최종 사용자가 독립적으로 데이터를 탐색할 수 없도록 합니다. 직관적이고 임베디드된 자체 서비스 기능이 없으면 조직은 분석을 확장하고 사용자 권한을 제한하는 병목 현상이 발생합니다.

이러한 제한은 단순한 기술적 불편함을 넘어섭니다. 제품 채택, 고객 만족도 및 조직이 민첩하게 운영할 수 있는 능력에 영향을 미칩니다. 사용자 기대치와 데이터 양이 계속 증가함에 따라 기존 BI 시스템은 분석 인프라의 확장성을 저해하는 책임이 됩니다.

확장 가능한 분석을 구축하려면 대시보드를 사후에 추가하는 것 이상이 필요합니다. 성능, 유연성 및 효율적인 성장을 위해 설계된 아키텍처가 필요합니다. 확장 가능한 분석은 BI 플랫폼이 사용자 증가, 증가하는 데이터 복잡성 및 진화하는 비즈니스 요구 사항에 발맞춰 유지하면서 속도를 유지하고 비용을 제어할 수 있도록 하는 기본 요소에 의존합니다.

확장 가능한 분석을 제공하는 데 필요한 필수 아키텍처 구성 요소는 다음과 같습니다.

클라우드 네이티브 인프라: 분석 솔루션은 사용 패턴에 따라 리소스를 확장하거나 축소할 수 있도록 탄력적으로 배포되어야 합니다. 클라우드 네이티브, 컨테이너화된 아키텍처는 수평 확장을 가능하게 하여 분석이 제품의 성장에 따라 사용자 기반을 확장할 수 있도록 합니다.

API 기반 설계: 최신 RESTful API를 기반으로 구축된 플랫폼은 분석을 제품 워크플로, 사용자 권한 및 다양한

와 원활하게 통합할 수 있습니다. API는 자동화, 사용자 지정된 사용자 경험 및 복잡한 시스템 전반에서 확장 가능한 분석을 위해 필수적인 안정적인 연결을 용이하게 합니다.

효율적인 쿼리 및 캐싱: 확장 가능한 분석 인프라는 높은 동시 사용량에서도 낮은 대기 시간을 유지하기 위해 쿼리를 최적화해야 합니다. 지능적인 캐싱 전략은 데이터베이스 부담을 줄여 피크 수요 기간 동안 반응성이 뛰어난 통찰력을 보장하고 대규모 분석을 지원합니다.

확장 가능한 BI를 위한 아키텍처 요구 사항은 무엇일까요?

SDK 대신 iFrame: 분석을 임베드하면 기본적이고 통합된 경험을 만들어야 합니다. iFrame은 분석을 애플리케이션 환경과 분리하는 반면, 임베디드 SDK를 사용하면 분석이 UI에 직접 통합되어 성능과 일관성을 유지할 수 있습니다. 이것은 제품의 성장에 따라 대시보드가 발전하도록 보장하여 확장 가능한 분석의 핵심 요소입니다.

기존 BI 플랫폼은 이러한 요구 사항을 거의 충족하지 못합니다. 중앙 집중식 대시보드 및 일괄 보고서용으로 설계되었기 때문에 최신 애플리케이션의 요구 사항을 지원하는 데 어려움을 겪습니다. 반대로

솔루션은 애플리케이션 인터페이스 및 아키텍처에 직접 통합되어 통찰력이 제품과 함께 원활하게 확장되도록 하여 기존 시스템의 제한을 받지 않습니다.

구식 BI 도구에서 확장 가능한 분석으로 전환하면 SaaS 조직은 적시에 실행 가능한 통찰력을 대규모로 제공하여 더 높은 참여, 더 많은 정보에 입각한 의사 결정 및 지속 가능한 성장을 촉진할 수 있습니다.

기존 BI 플랫폼은 중앙 집중식 보고, 예약된 새로 고침 및 제한된 수의 임원 사용자를 위해 설계되었습니다. 최신 SaaS 애플리케이션의 동적이고 대용량 요구 사항을 처리하도록 구축되지 않았습니다. 결과적으로 오늘날의 요구 사항을 충족하기 위해 분석을 확장하는 데 종종 실패합니다.

기존 BI 플랫폼이 어려움을 겪는 주요 영역은 다음과 같습니다. 데이터 소스시스템 팽창: 기존 BI 시스템은 클라우드 네이티브, 마이크로서비스 기반 환경에 적합하지 않은 단일 아키텍처를 특징으로 합니다. 사용자 추가, 데이터 세트 확장 또는 새로운 사용 사례 도입은 복잡성을 증가시키고 성능을 저하시켜 비용이 증가하고 확장성이 저하됩니다.

비용 증가: 기존 BI 라이선스 모델은 성장을 처벌합니다. 사용자당 요금 또는 사용량 기반 가격 구조로 인해 추가 고객, 직원 또는 분석가가 추가될 때마다 비용이 빠르게 증가하여 확장 가능한 분석을 재정적으로 지속할 수 없게 됩니다.

분리된 경험: 많은 기존 BI 도구는 iFrame 또는 외부 포털을 통해 분석을 임베드하여 단편화된 사용자 경험을 만듭니다. 제품 외부의 통찰력은 별도의 로그인이 필요하므로 워크플로가 중단되고 채택이 제한되어 통합 분석의 목표를 훼손합니다.

지연된 성능: 이전 BI 시스템은 실시간 분석보다는 일괄 처리 및 야간 보고를 우선시합니다. 대용량 쿼리 또는 증가된 동시 사용자는 지연, 시간 초과 또는 오류로 이어집니다. 통찰력이 사용자 참여 또는 운영 결정에 중요할 때 성능 지연은 분석을 효과가 없게 만듭니다.

제한된 자체 서비스: 기존 BI는 종종 대시보드 생성 및 사용자 지정을 특수 역할로 제한하여 최종 사용자가 독립적으로 데이터를 탐색할 수 없도록 합니다. 직관적이고 임베디드된 자체 서비스 기능이 없으면 조직은 분석을 확장하고 사용자 권한을 제한하는 병목 현상이 발생합니다.

수평적 확장성

확장 가능한 분석 인프라는 성능 저하 없이 수천 명의 동시 사용자를 지원해야 합니다. 수평적 확장을 위해 구축된 아키텍처는 워크로드를 효율적으로 분산하여 사용자 수요와 데이터 양이 증가함에 따라 분석이 계속해서 원활하게 작동하도록 보장합니다.

예를 들어 SaaS 시장은 경쟁이 치열합니다. 일반적인 대시보드는 더 이상 눈에 띄지 않습니다. 맞춤형 데이터 시각화는 고객에게 가장 중요한 특정 지표 및 워크플로를 강조하여 제품에 경쟁 우위를 제공합니다., 유럽의 선도적인 상품 거래 및 금융 플랫폼인 이 회사는 자체 운영과 함께 확장할 수 없는 분리된 BI 도구를 대체하기 위해 Reveal의 임베디드 분석 플랫폼을 선택했습니다. 클라우드 네이티브, SDK 우선 접근 방식을 채택함으로써 이제 워크플로 내에서 실시간 인사이트를 제공하여 증가하는 고객 기반에서 속도, 성능 및 사용자 참여도를 향상시킬 수 있습니다.

“Reveal은 특정 요구 사항에 맞게 대시보드와 보고서를 조정할 수 있는 유연성을 제공하여 의사 결정 개선, 운영 효율성 향상 및 전반적인 사용자 경험 개선으로 이어졌습니다.” Peter Ferdowsian, Commodity Centre의 IT 관리자. 이러한 아키텍처 원칙에 투자하면 조직은 제품과 함께 확장되고, 사용자에게 적시에 인사이트를 제공하며, 비즈니스 요구 사항이 변화함에 따라 효과적으로 적응할 수 있는 확장 가능한 분석 인프라를 구축할 수 있습니다.

실제 확장 가능한 분석은 무엇일까요?

확장 가능한 분석은 이론적인 것이 아닙니다. 이는 최신 SaaS 기업이 제품을 민첩하게 유지하고, 사용자의 참여를 유도하며, 데이터 양과 채택이 증가함에 따라 의사 결정을 적시에 내릴 수 있도록 하는 기반입니다. 분석 인프라가 효과적으로 확장되면 조직은 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 실질적인 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.

규모에 따른 내부 BI

확장 가능한 분석을 통해 운영에서 재무에 이르기까지 모든 부서에서 실시간 대시보드에 액세스할 수 있으므로 중앙 집중식 보고 팀에 의존하여 발생하는 병목 현상과 지연을 제거할 수 있습니다. 팀은 독립적으로 지표를 탐색하고, 성과를 조정하고, 개발자에게 반복적인 맞춤형 보고서 요청을 부담하지 않고도 신속하게 대응할 수 있습니다.

다중 테넌트 분석을 갖춘 SaaS 제품

다중 테넌트 애플리케이션에는 성능이나 응답성에 영향을 미치지 않고 동시에 수천 개의 고객 계정에 서비스를 제공할 수 있는 분석이 필요합니다. 확장 가능한 분석은 각 테넌트가 일관되고 실시간 인사이트를 경험하도록 보장하며, 이는 임베디드 대시보드를 통해 가치를 더하려는 고객 대상 SaaS 플랫폼에 필수적입니다.

실시간 운영 인사이트

운영 팀은 문제를 식별하고, 프로세스를 최적화하고, 시장 역학에 적응하기 위해 적시에 데이터를 활용합니다. 밤새 일괄 업데이트 또는 예약된 보고서에 의존하는 기존 BI 도구는 빠르게 움직이는 조직이 감당할 수 없는 데이터 격차를 만듭니다. 규모에 따른 분석은 지연 시간이 짧은 업데이트를 제공하여 현재 정보로 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

AI 기반 예측 인사이트

조직이 AI 기반 분석, 확장 가능한 인프라는 점점 더 중요해집니다. 확장되는 데이터 세트를 기반으로 학습하고 대규모 사용자 기반에 배포되는 AI 모델에는 고성능 쿼리, 효율적인 컴퓨팅 리소스 및 실시간 예측을 유지하는 아키텍처가 필요합니다. 확장성이 없으면 예측 분석은 의사 결정을 향상시키는 대신 방해할 수 있습니다.

예를 들어 Synergy Logistics는 Synergy Logistics는 Reveal의 임베디드 분석 플랫폼으로 구식 BI 도구를 대체하여 창고 가시성을 개선했습니다. 확장 가능하고 실시간 대시보드를 플랫폼에 직접 통합함으로써 Synergy Logistics는 고객이 운영을 즉시 모니터링하고 더 빠르게 대응하여 데이터 복잡성과 사용자 수가 증가하더라도 효율성을 높일 수 있도록 지원했습니다.

확장 가능한 분석은 단순한 기술 기능이 아닙니다. 이는 조직 전체에서 데이터를 적시에 실행 가능한 의사 결정으로 전환하여 팀과 고객이 최신 비즈니스에서 요구하는 속도로 운영할 수 있도록 지원하는 전략적 역량입니다.

확장성을 주도하는 주요 기능은 무엇일까요?

확장 가능한 분석에는 강력한 아키텍처 그 이상이 필요합니다. 또한 진화하는 요구 사항에 적응하는 제품 기능에도 달려 있습니다. 이상적인 임베디드 분석 플랫폼은 사용자 증가를 지원하고, 복잡한 데이터 요구 사항을 관리하고, 전체 제품 경험에 원활하게 통합할 수 있는 기능을 제공해야 합니다.

분석이 효과적으로 확장되도록 하는 필수 기능은 다음과 같습니다.

진정한 임베디드 SDK

임베디드 SDK는 분석을 제품의 인터페이스 및 워크플로에 직접 통합합니다. iFrame 또는 분리된 웹 보기와 달리 SDK 기반 접근 방식은 사용자 수가 증가하더라도 안정적인 성능과 일관된 디자인을 유지합니다. 이를 통해 원활한 사용자 경험을 제공하는 확장 가능한 분석을 위한 기반이 마련됩니다.

화이트 라벨링 및 전체 UI 제어

화이트 라벨 분석 기능은 대시보드의 모든 시각적 측면(글꼴, 색상, 레이아웃 및 상호 작용 포함)을 완전히 사용자 지정할 수 있도록 합니다. 분석이 제품의 브랜딩 및 사용자 경험과 일치하면 채택률이 향상되고 인식되는 가치가 높아집니다.

AI 기반 분석

AI 기반 기능은 대시보드에 예측 모델링 및 고급 추세 분석을 도입합니다. AI를 활용하여 확장 가능한 분석은 대규모 데이터 세트에서 사전 예방적 인사이트를 생성하여 수동 분석 없이 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

고정되고 투명한 가격

사용자 기반 또는 쿼리당 가격 모델은 분석 확장을 재정적으로 부담스럽게 만들 수 있습니다. 확장 가능한 분석 플랫폼은 제공되는 가치와 관계없이 사용자 수에 관계없이 예측 가능하고 고정 요금 가격을 제공해야 합니다.

사용자 지정 가능한 대시보드

대시보드는 다양한 사용자 역할, 페르소나 및 권한 수준에 적응할 수 있어야 합니다. 맞춤형 대시보드를 만들고 공유하고 편집할 수 있는 기능은 지속적인 개발자의 참여 없이 다양한 고객 요구 사항에 맞춰 분석을 확장할 수 있도록 합니다.

실시간 데이터 동기화

규모에 따른 분석에는 적시에 정확한 인사이트를 보장하기 위해 지연 시간이 짧은 데이터 업데이트가 필요합니다. 실시간 데이터 동기화를 지원하면 사용자는 시스템 부하가 높은 기간에도 최신 정보를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

역할 기반 액세스 제어(RBAC)

세분화된 역할 기반 권한은 확장 가능한 분석 플랫폼에 필수적입니다. RBAC를 통해 데이터 가시성을 정확하게 제어하고, 다중 테넌트 환경을 지원하며, 조직의 데이터 거버넌스 정책에 맞춰 분석을 수행할 수 있습니다.

최신의 확장 가능한 분석 솔루션은 이러한 기능을 제품 내 분석 기능 통합 플랫폼으로 통합해야 합니다. 이러한 접근 방식을 통해 SaaS 조직은 성능, 디자인 무결성 또는 사용자 경험을 저해하지 않고 적시에 사용자 지정되고 일관된 인사이트를 제공할 수 있습니다.

확장 가능한 분석을 위한 모범 사례는 무엇일까요?

확장 가능한 분석을 달성하려면 적절한 기술을 선택하는 것 이상이 필요합니다. 또한 인프라가 효과적으로 확장되고, 높은 사용자 참여를 유지하며, 의미 있는 인사이트를 지속적으로 제공하도록 보장하기 위한 전략적 구현 접근 방식이 필요합니다.

SaaS 제품에 확장 가능한 분석을 통합하기 위한 입증된 모범 사례는 다음과 같습니다.

처음부터 임베드

분석을 제품 전략의 기본 구성 요소로 취급합니다. 초기 통합은 향후 장애물을 방지하고 분석이 사용자 증가 및 기능 확장에 따라 확장되도록 합니다. 분석을 초기 릴리스에 통합하는 SaaS 회사는 종종 인사이트가 사용자 경험에 원활하게 통합되어 채택률이 빨라지고 유지율이 높아진다고 보고합니다.

먼저 사용자 경험을 위해 설계

직관적인 탐색, 사용자 지정 가능한 대시보드 및 반응형 시각화를 우선시하여 다양한 사용자 그룹에서 채택률을 높입니다. 예를 들어 핀테크 플랫폼은 주요 지표(예: 거래량)를 홈페이지 대시보드에 표시하여 클릭 수를 줄이고 상황에 맞는 인사이트를 유지함으로써 일일 활성 사용량을 늘릴 수 있습니다.

상호 운용성 우선시

분석이 기존 데이터 파이프라인, ID 관리 시스템 및 클라우드 네이티브 및 하이브리드 아키텍처를 포함한 다양한 배포 환경과 통합되도록 합니다. 이러한 유연성은 확장 가능한 분석을 지원하여 진화하는 기술 스택에 적응할 수 있는 미래 지향적인 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 여러 창고 관리 시스템에 걸쳐 분석을 통합하는 물류 SaaS 애플리케이션은 고객이 단일 백엔드로 전환하도록 강요하지 않고도 통합된 대시보드를 제공할 수 있습니다.

지속적으로 모니터링 및 최적화

쿼리 시간, 오류율 및 사용 패턴과 같은 주요 성능 지표를 추적하기 위해 관찰 가능성 도구를 사용합니다. 느린 쿼리 또는 사용하지 않는 대시보드를 사전에 식별하고 해결하면 성능이 최적화되고 사용자 만족도가 향상됩니다. 평균 쿼리 기간에 대한 자동 알림은 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 성능 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

셀프 서비스 지원

사용자가 대시보드를 독립적으로 빌드, 필터링 및 공유할 수 있는 도구를 제공합니다. 드래그 앤 드롭 편집기를 사용하면 비기술 사용자가 자율적으로 인사이트를 생성하여 엔지니어링 리소스에 대한 의존도를 줄이고 병목 현상을 제거할 수 있습니다. 예를 들어 HR 관리자가 대시보드를 사용자 지정할 수 있도록 하는 SaaS HR 플랫폼은 보고서 요청을 크게 줄일 수 있습니다.

보안 및 액세스 제어에 투자

역할 기반 액세스, 암호화 및 세분화된 권한을 구현하여 사용량이 증가함에 따라 데이터를 보호합니다. 다중 테넌트 아키텍처에 대한 지원과 격리된 데이터 보기를 통해 여러 고객에게 서비스를 제공하는 SaaS 플랫폼에 대한 분석을 안전하게 확장할 수 있습니다. 역할별 대시보드를 제공하는 엔터프라이즈 CRM은 고위 경영진에게 전략적 지표를 표시하는 동시에 영업 담당자가 관련 지역 데이터만 볼 수 있도록 제한할 수 있습니다.

글로벌 성능을 계획

글로벌로 확장하려면 국제 사용자를 위해 낮은 대기 시간을 유지해야 합니다. 분석 인프라를 여러 지역에 배포하여 응답성이 뛰어난 대시보드를 제공하고 주요 시장의 데이터 주권 요구 사항을 충족합니다. 예를 들어 북미와 유럽 모두에 분석 노드를 배포하면 지리적으로 분산된 사용자의 로드 시간을 최소화할 수 있습니다.

확장 및 유지 관리 자동화

인프라 자동화를 활용하여 컴퓨팅 확장을 관리하고, 새 환경을 프로비저닝하고, 업데이트를 배포합니다. 자동화를 통해 다운타임을 줄이고, 반복을 가속화하고, 분석 수요가 변동함에 따라 강력한 성능을 유지할 수 있습니다. 피크 기간 동안 분석 클러스터를 자동으로 확장하는 전자 상거래 SaaS 제공업체는 트래픽 급증으로 인한 성능 저하를 방지할 수 있습니다.

데이터 중심 문화 조성

종합적인 교육 프로그램, 대화형 튜토리얼 및 명확한 사용 지침을 통해 분석 채택을 장려합니다. 빠른 성공 사례를 강조하고 분석을 효과적으로 활용하는 팀을 인정하여 정보에 입각한 의사 결정의 동인으로서의 중요성을 강화합니다. 예를 들어 고객 성공 사례를 내부적으로 공유하면 분석 기능에 대한 참여도를 높일 수 있습니다.

이러한 모범 사례를 채택함으로써 조직은 성장, 데이터가 실행 가능하게 유지되고 모든 수준의 사용자가 권한을 부여되도록 하는 확장 가능한 분석 인프라를 구축할 수 있습니다.

분석 기능을 벤치마킹하고 향후 확장성을 계획하려면 종합적인BI 체크리스트를 다운로드하여현재 솔루션이 최신 확장 가능한 분석의 요구 사항을 충족하는지 평가할 수 있습니다.

Reveal은 이러한 문제를 어떻게 해결할까요?

증가하는 BI 비용, 성능 병목 현상 및 사용자 및 데이터 증가에 발맞춰 나갈 수 없는 분석 시스템의 문제는 피할 수 없습니다. 이러한 문제는 분석 인프라가 제품 성공을 어떻게 지원하는지 재평가할 때가 되었다는 것을 나타냅니다.

확장 가능한 분석을 통해 조직은 데이터를 책임에서 성장 동력으로 전환할 수 있습니다. SaaS 확장성을 위해 특별히 제작된 솔루션을 구현함으로써 모든 사용자에게 실시간 인사이트를 제공하고, 예측 가능한 인프라 비용을 유지하며, 분석 기능이 제품과 함께 원활하게 확장될 수 있습니다.

임베디드, 셀프 서비스 분석을 위해 설계된 최신 플랫폼은 기존 BI 시스템의 한계를 해결합니다. 분리된 포털의 필요성을 없애고, 성능 저하 없이 수천 명의 동시 사용자를 지원하며, 고객이 독립적으로 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다. 이러한 솔루션은 브랜딩, 통합 및 보안 요구 사항에 대한 제어를 유지합니다.

Reveal 는 분석 솔루션을 확장해야 하는 SaaS 회사 및 ISV를 위해 특별히 제작되었습니다. 임베딩을 위해 조정된 기존 BI 시스템과 달리 Reveal의 SDK는 원활한 성능, 유연한 배포 및 불필요한 복잡성을 도입하지 않고 완전히 브랜드화된 분석 경험을 제공하도록 특별히 개발되었습니다.

Reveal을 사용하면 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 일괄 처리에 따른 지연을 제거하여 동시에 수천 명의 사용자에게 실시간, 지연 시간이 짧은 대시보드를 제공합니다.

• 직관적인 드래그 앤 드롭 대시보드를 통해 셀프 서비스 탐색을 지원하여 개발자 리소스에 대한 의존도를 줄입니다.

• 종합적인 화이트 라벨 기능을 통해 전체 사용자 인터페이스를 제어하여 분석이 제품 브랜딩과 일치하도록 합니다.

• 클라우드 네이티브, 컨테이너 준비 아키텍처를 사용하여 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에 분석을 배포합니다.

• 수익 모델과 일치하는 고정 요금, 예측 가능한 가격을 통해 비용을 제어하고, 인사이트에 액세스하는 사용자 수에 관계없이 비용이 증가하는 사용자 라이선스 비용을 피합니다.

• 내장된 역할 기반 액세스 제어(RBAC), 암호화 및 다중 테넌트 지원을 통해 안전하게 확장합니다.

구식 BI 시스템의 제약을 극복하려는 조직은 Reveal을 채택하여 최신 사용자 및 데이터 증가 속도에 맞춰 확장 가능한 분석 기반을 구축할 수 있습니다.