확장 가능한 분석: BI를 망가뜨리지 않고 성장하는 방법

SaaS 기업에게 사용자 성장은 성공을 가속화해야 하며, 분석 인프라에 부담을 주어서는 안 됩니다. 그러나 많은 SaaS 리더들에게 BI 비용은 고객 확보 비용보다 빠르게 급증하며, 레거시 시스템은 증가하는 데이터 볼륨과 동시 사용자 수요를 감당하는 데 어려움을 겪습니다. 그 결과는 무엇일까요? 분석이 제품의 모멘텀을 따라가지 못하게 되어, 확장 가능한 분석이 먼 목표가 되어버립니다.

분석 인프라가 확장되지 못하면 비용이 급증하고 데이터는 더 스마트한 제품을 구동할 잠재력을 잃게 됩니다. 통찰력을 참여와 수익으로 전환하는 대신, 느린 대시보드는 사용자들을 좌절시키고 도입을 지연시킵니다. 이것은 사소한 불편함이 아닙니다. 이는 성장을 제한하고 확장 가능한 분석 전략을 가진 경쟁사에게 노출될 수 있는 놓쳐버린 기회입니다.

당신만 겪는 문제가 아닙니다. 기술 리더의 81%가 대규모 분석에 대한 수요 증가를 보고하지만, 거의 절반은 BI 시스템이 증가하는 사용자 및 데이터 요구 사항에 분석을 확장할 때 실패한다고 말합니다. 한편, 사용자 중 32%는 임베디드 분석을 채택하는 데 있어 레거시 인프라를 주요 장벽으로 지적하며, 전통적인 BI가 빠르게 성장하는 환경에서 종종 부족하다는 점을 강조합니다.

현대 SaaS 제품에 확장 가능한 분석이 무엇을 의미하는지, 전통적인 BI 시스템이 왜 대규모 분석을 제공하는 데 어려움을 겪는지, 그리고 비용 급증이나 성능 문제 없이 제품 및 고객과 함께 성장하는 분석 기반을 어떻게 구축할 수 있는지 논의해 봅시다.

SaaS 기업에게 확장 가능한 분석이란 무엇인가

현대 SaaS 제품에서 확장 가능한 분석은 빠른 성능, 예측 가능한 비용, 그리고 제품이 진화함에 따라 적응성을 유지하면서 사용자 성장, 증가하는 데이터 볼륨, 복잡한 쿼리를 지원해야 합니다. 이러한 적응성은 변화하는 고객 요구에 대응하고, 새로운 데이터 소스를 통합하며, 파괴적인 인프라 변경을 요구하지 않고 진화하는 비즈니스 모델을 지원하는 데 필수적입니다.

따라서 확장 가능한 분석은 네 가지 필수 기둥에 달려 있습니다.

1. 성능: 시스템은 빅데이터 세트나 수천 명의 동시 사용자로부터의 높은 부하가 걸릴 때에도 실시간 응답을 제공해야 합니다. 느린 대시보드나 응답하지 않는 쿼리는 사용자 신뢰를 빠르게 떨어뜨립니다.

2. 사용자 경험: 통찰력은 제품 내부에 직접 나타나야 하며, 제품의 브랜딩 및 워크플로우와 일치해야 합니다. 사용자를 분리된 포털로 강제하는 것은 참여를 저해하고 데이터를 활용하지 못하게 만듭니다.

3. 가격 예측 가능성: 사용자 수나 쿼리 볼륨으로 비용을 청구하는 BI 플랫폼은 확장 가능한 분석을 예측 불가능하고 비싸게 만듭니다. 지속 가능한 모델은 채택이 증가함에 따라 비용을 가치에 맞게 유지합니다.

4. 배포 유연성: 분석 인프라는 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에서 원활하게 작동해야 합니다. SaaS 팀은 분석을 확장하여 제공하기 위해 아키텍처를 전면 개편하거나 벤더 종속성을 받아들일 필요가 없어야 합니다.

전통적인 BI 플랫폼은 이러한 요구 사항을 거의 충족시키지 못합니다. 중앙 집중식 대시보드와 배치 보고서를 위해 설계되었기 때문에, 현대 애플리케이션의 요구 사항을 지원하는 데 어려움을 겪습니다. 이와 대조적으로, 임베디드 분석 솔루션은 애플리케이션 인터페이스 및 아키텍처에 직접 통합되어, 레거시 시스템이 부과하는 제한 없이 통찰력이 제품과 원활하게 확장되도록 보장합니다.

구식 BI 도구에서 확장 가능한 분석으로 전환하는 것은 SaaS 조직이 시의적절하고 실행 가능한 통찰력을 대규모로 제공할 수 있게 하여, 더 높은 참여, 더 정보에 입각한 의사 결정, 그리고 지속 가능한 성장을 촉진합니다.

전통적인 BI에서 확장성이 실패하는 이유

전통적인 BI 플랫폼은 중앙 집중식 보고, 예약된 새로 고침, 그리고 제한된 수의 임원 사용자들을 위해 설계되었습니다. 이들은 현대 SaaS 애플리케이션의 역동적이고 대용량의 요구 사항을 처리하도록 구축되지 않았습니다. 결과적으로, 오늘날의 요구 사항을 충족하기 위해 확장 가능한 분석을 지원하는 데 종종 실패합니다.

전통적인 BI 플랫폼이 어려움을 겪는 주요 영역은 다음과 같습니다.

시스템 비대화 (System Bloat)

레거시 BI 시스템은 클라우드 네이티브, 마이크로서비스 기반 환경에 적합하지 않은 모놀리식 아키텍처를 특징으로 합니다. 사용자 추가, 데이터 세트 확장 또는 새로운 사용 사례 도입은 복잡성을 증가시키고 성능을 저하시켜, 더 높은 비용과 감소된 확장성으로 이어집니다.

비용 증가 (Escalating Costs)

전통적인 BI 라이선싱 모델은 성장에 불이익을 줍니다. 사용자당 수수료 또는 사용량 기반 가격 구조는 추가 고객, 직원 또는 분석가가 늘어날 때마다 비용이 급격히 상승하게 만들어, 채택이 확대됨에 따라 확장 가능한 분석을 재정적으로 지속 불가능하게 만듭니다.

단절된 경험 (Disconnected Experiences)

많은 레거시 BI 도구는 iFrame 또는 외부 포털을 통해 분석을 임베딩하여 파편화된 사용자 경험을 만듭니다. 제품 외부의 통찰력은 별도의 로그인을 필요로 하며, 워크플로우를 방해하고 채택을 제한하여 통합 분석의 목표를 훼손합니다.

지연되는 성능 (Lagging Performance)

오래된 BI 시스템은 실시간 분석보다는 배치 처리와 야간 보고서를 우선시합니다. 대용량 쿼리나 증가하는 동시 사용자는 지연, 시간 초과 또는 실패를 초래합니다. 시의적절한 통찰력이 사용자 참여나 운영 결정에 중요할 때, 성능 지연은 분석을 비효율적으로 만듭니다.

제한된 셀프 서비스 (Limited Self-Service)

전통적인 BI는 종종 대시보드 생성 및 사용자 정의를 전문 역할로 제한하여, 최종 사용자가 데이터를 독립적으로 탐색하는 것을 방지합니다. 직관적인 임베디드 셀프 서비스 기능이 없으면, 조직은 확장 가능한 분석을 방해하고 사용자 역량을 제한하는 병목 현상을 겪게 됩니다.

이러한 제한 사항은 기술적인 불편함을 넘어섭니다. 이는 제품 채택, 고객 만족도, 그리고 조직이 민첩하게 운영할 수 있는 능력에 영향을 미칩니다. 사용자 기대치와 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라, 전통적인 BI 시스템은 분석 인프라의 확장성을 방해하는 부채가 됩니다.

확장 가능한 BI를 위한 아키텍처 요구 사항

대규모로 분석을 구축하는 것은 단순히 나중에 대시보드를 추가하는 것 이상의 것을 필요로 합니다. 이는 성능, 유연성, 그리고 효율적인 성장을 위해 설계된 아키텍처를 요구합니다. 확장 가능한 분석은 BI 플랫폼이 사용자 확장, 증가하는 데이터 복잡성, 그리고 진화하는 비즈니스 요구 사항을 따라잡을 수 있도록 하는 기반 요소에 달려 있으며, 이 모든 것을 속도를 유지하고 비용을 통제하면서 수행해야 합니다.

아래는 확장 가능한 분석을 제공하는 데 필요한 필수 아키텍처 구성 요소입니다.

클라우드 네이티브 인프라 (Cloud-Native Infrastructure)

분석 솔루션은 사용 패턴에 따라 리소스를 확장하거나 축소하며 탄력적으로 배포되어야 합니다. 클라우드 네이티브 컨테이너화된 아키텍처는 수평적 확장을 가능하게 하여, 상당한 인프라 재설계가 필요 없이 분석이 증가하는 사용자 기반에 서비스를 제공할 수 있도록 합니다.

API 기반 설계 (API-Driven Design)

현대적인 RESTful API를 기반으로 구축된 플랫폼은 분석을 제품 워크플로우, 사용자 권한, 그리고 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합할 수 있습니다. API는 복잡한 시스템 전반에 걸쳐 확장 가능한 분석에 필수적인 자동화, 사용자 정의 사용자 경험, 그리고 안정적인 연결을 용이하게 합니다.

효율적인 쿼리 및 캐싱 (Efficient Querying and Caching)

확장 가능한 분석 인프라는 높은 동시 사용률에서도 낮은 지연 시간을 유지하기 위해 쿼리를 최적화해야 합니다. 지능적인 캐싱 전략은 데이터베이스 부하를 줄여, 피크 수요 기간 동안 응답 가능한 통찰력을 보장하고 확장 가능한 분석을 지원합니다.

iFrame 대신 SDK (SDK Instead of iFrames)

분석을 임베딩하는 것은 네이티브하고 통합된 경험을 만들어야 합니다. 분석을 애플리케이션 환경으로부터 격리하는 iFrame과 달리, 임베디드 SDK는 분석이 UI에 직접 통합되도록 하여 성능과 일관성을 유지합니다. 이것은 대시보드가 제품 성장에 맞춰 진화하도록 보장하는 확장 가능한 분석의 핵심 기둥입니다.

수평적 확장성 (Horizontal Scalability)

확장 가능한 분석 인프라는 성능 저하 없이 수천 명의 동시 사용자를 지원해야 합니다. 수평적 확장을 위해 구축된 아키텍처는 워크로드를 효율적으로 분산하여, 사용자 수요와 데이터 볼륨이 증가함에 따라 분석이 응답성을 유지하도록 보장합니다.

예를 들어, 유럽 최고의 상품 거래 및 금융 플랫폼인 Commodity Centre는 운영에 따라 확장할 수 없는 단절된 BI 도구를 대체하기 위해 Reveal의 임베디드 분석 플랫폼을 선택했습니다. 클라우드 네이티브, SDK 우선 접근 방식을 채택함으로써, 이제 그들은 증가하는 고객 기반 전반에 걸쳐 속도, 성능 및 사용자 참여를 개선하며 워크플로우 내에서 실시간 통찰력을 제공합니다.

“Reveal은 대시보드와 보고서를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 유연성을 제공하여, 의사 결정 개선, 운영 효율성 증가, 그리고 전반적인 사용자 경험 개선으로 이어졌습니다.” Peter Ferdowsian, Commodity Centre IT 매니저 이러한 아키텍처 원칙에 투자하는 것은 조직이 제품과 함께 성장하는 확장 가능한 분석 인프라를 구축하고, 사용자에게 시의적절한 통찰력을 제공하며, 비즈니스 요구 사항이 진화함에 따라 효과적으로 적응할 수 있도록 합니다.

실무에서의 확장 가능한 분석

확장 가능한 분석은 이론적인 것이 아닙니다. 이는 데이터 볼륨과 채택이 증가함에 따라 현대 SaaS 기업이 제품을 민첩하게 유지하고, 사용자를 참여시키며, 결정을 시의적절하게 할 수 있도록 하는 기반입니다. 분석 인프라가 효과적으로 확장되면, 조직은 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 실질적인 애플리케이션을 구현합니다.

대규모 내부 BI (Internal BI at Scale)

확장 가능한 분석은 운영부터 재무에 이르기까지 모든 부서가 실시간 대시보드에 접근할 수 있게 하여, 중앙 집중식 보고 팀에 의존하여 발생하는 병목 현상과 지연을 제거합니다. 팀은 개발자에게 반복적인 맞춤 보고서 요청을 부담시키지 않고도 독립적으로 지표를 탐색하고, 성과에 맞춰 조정하며, 신속하게 대응할 수 있습니다.

멀티테넌트 분석을 갖춘 SaaS 제품 (SaaS Products with Multi-Tenant Analytics)

멀티테넌트 애플리케이션은 성능이나 응답성을 저하시키지 않으면서 수천 개의 고객 계정에 동시에 서비스를 제공할 수 있는 분석을 필요로 합니다. 확장 가능한 분석은 각 테넌트가 일관되고 실시간 통찰력을 경험하도록 보장하며, 이는 임베디드 대시보드를 통해 가치를 추가하려는 고객 대면 SaaS 플랫폼에 필수적입니다.

실시간 운영 통찰력 (Operational Insights in Real Time)

운영 팀은 문제를 식별하고, 프로세스를 최적화하며, 시장 역동성에 적응하기 위해 시의적절한 데이터에 의존합니다. 야간 배치 업데이트나 예약된 보고서에 의존하는 전통적인 BI 도구는 빠르게 움직이는 조직이 감당할 수 없는 데이터 격차를 만듭니다. 확장 가능한 분석은 낮은 지연 시간 업데이트를 제공하여, 결정이 최신 정보로 이루어지도록 보장합니다.

AI 강화 예측 통찰력 (AI-Enhanced Predictive Insights)

조직이 AI 기반 분석을 채택함에 따라, 확장 가능한 인프라는 점점 더 중요해지고 있습니다. 확장되는 데이터 세트에서 훈련되고 대규모 사용자 기반에 배포되는 AI 모델은 높은 성능의 쿼리, 효율적인 컴퓨팅 리소스, 그리고 실시간 예측을 유지하는 아키텍처를 필요로 합니다. 확장성이 없으면, 예측 분석은 의사 결정을 향상시키기보다는 방해할 수 있습니다.

예를 들어, Synergy Logistics는 창고 가시성을 개선하기 위해 구식 BI 도구를 Reveal의 임베디드 분석 플랫폼으로 교체했습니다. 확장 가능하고 실시간 대시보드를 플랫폼에 직접 통합함으로써, Synergy Logistics는 고객이 운영을 즉시 모니터링하고 더 빠르게 조치할 수 있도록 하여, 데이터 복잡성과 사용자 수가 증가함에도 불구하고 효율성을 높였습니다.

확장 가능한 분석은 단순한 기술적 기능이 아닙니다. 이는 데이터를 조직 전반에 걸쳐 시의적절하고 실행 가능한 결정으로 변환하는 전략적 역량이며, 팀과 고객이 현대 비즈니스가 요구하는 속도로 운영할 수 있도록 힘을 실어줍니다.

확장성을 주도하는 핵심 기능

확장 가능한 분석은 강력한 아키텍처 이상의 것을 필요로 합니다. 또한 진화하는 요구 사항에 적응하는 제품 기능에도 의존합니다. 이상적인 임베디드 분석 플랫폼은 사용자 성장을 지원하고, 복잡한 데이터 요구 사항을 관리하며, 전체 제품 경험에 원활하게 통합되는 기능을 제공해야 합니다.

분석이 효과적으로 확장되도록 하는 필수 기능은 다음과 같습니다.

진정한 임베디드 SDK (True Embedded SDK)

임베디드 SDK는 분석을 제품의 인터페이스 및 워크플로우에 직접 통합합니다. iFrame이나 단절된 웹 뷰와 달리, SDK 기반 접근 방식은 사용자 수가 증가하더라도 안정적인 성능과 디자인 일관성을 유지합니다. 이는 원활한 사용자 경험을 제공하는 확장 가능한 분석의 기반을 구축합니다.

화이트 라벨링 및 전체 UI 제어 (White-Labeling and Full UI Control)

화이트 라벨 분석 기능은 글꼴, 색상, 레이아웃, 상호 작용을 포함하여 대시보드의 모든 시각적 측면을 완전히 사용자 정의할 수 있게 합니다. 분석이 제품의 브랜딩 및 사용자 경험과 일치할 때, 채택률이 향상되고 인식된 가치가 증가합니다.

AI 기반 분석 (AI-Powered Analytics)

AI 기반 기능은 대시보드에 예측 모델링 및 고급 추세 분석을 도입합니다. AI를 활용하여 확장 가능한 분석은 대규모 데이터 세트 전반에 걸쳐 선제적인 통찰력을 생성할 수 있으며, 수동 분석을 요구하지 않고도 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 가능하게 합니다.

고정적이고 투명한 가격 책정 (Fixed, Transparent Pricing)

사용자 기반 또는 쿼리당 가격 모델은 확장 가능한 분석을 재정적으로 막대한 비용으로 만들 수 있습니다. 확장 가능한 분석 플랫폼은 사용자 수에 관계없이 비용을 제공된 가치에 맞추는 예측 가능한 고정 요금제를 제공해야 합니다.

사용자 정의 가능한 대시보드 (Customizable Dashboards)

대시보드는 다양한 사용자 역할, 페르소나, 및 권한 수준에 적응할 수 있어야 합니다. 맞춤형 대시보드를 생성, 공유 및 편집할 수 있는 기능은 지속적인 개발자 개입 없이도 다양한 고객 요구 사항에 걸쳐 분석이 확장되도록 합니다.

실시간 데이터 동기화 (Real-Time Data Synchronization)

확장 가능한 분석은 시의적절하고 정확한 통찰력을 보장하기 위해 낮은 지연 시간의 데이터 업데이트를 필요로 합니다. 실시간 데이터 동기화 지원은 시스템 부하가 높은 기간에도 사용자가 최신 정보로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

역할 기반 접근 제어 (Role-Based Access Control, RBAC)

세밀한 역할 기반 권한은 확장 가능한 분석 플랫폼에 필수적입니다. RBAC는 데이터 가시성에 대한 정밀한 제어를 가능하게 하고, 멀티테넌트 환경을 지원하며, 분석을 조직의 데이터 거버넌스 정책과 일치시킵니다.

현대적이고 확장 가능한 분석 솔루션은 이러한 임베디드 분석 기능을 통합된 플랫폼에 통합해야 합니다. 이 접근 방식은 SaaS 조직이 성능, 디자인 무결성 또는 사용자 경험을 저하시키지 않으면서 시의적절하고, 사용자 정의 가능하며, 일관된 통찰력을 제공할 수 있도록 합니다.

확장 가능한 분석을 위한 모범 사례

확장 가능한 분석을 달성하려면 적절한 기술을 선택하는 것 이상의 것이 필요합니다. 인프라가 효과적으로 확장되고, 높은 사용자 참여를 유지하며, 의미 있는 통찰력을 일관되게 제공하도록 보장하는 전략적 구현 접근 방식이 필요합니다.

아래에 SaaS 제품에 확장 가능한 분석을 통합하기 위한 입증된 모범 사례가 나와 있습니다.

처음부터 임베딩하기 (Embed from the Start)

분석을 처음부터 제품 전략의 기반 구성 요소로 취급해야 합니다. 초기 통합은 미래의 장애물을 방지하고 분석이 사용자 성장 및 기능 확장에 맞춰 확장되도록 보장합니다. 분석을 초기 릴리스에 통합하는 SaaS 기업은 통찰력이 사용자 경험에 원활하게 통합되면서 더 빠른 채택과 높은 유지율을 보고하는 경우가 많습니다.

사용자 경험 우선 설계 (Design for User Experience First)

다양한 사용자 그룹에 걸쳐 채택을 촉진하기 위해 직관적인 탐색, 사용자 정의 가능한 대시보드, 그리고 반응형 시각화를 우선시해야 합니다. 예를 들어, 핀테크 플랫폼은 홈페이지 대시보드에 거래량과 같은 핵심 지표를 제시하여 클릭을 줄이고 맥락적 통찰력을 유지함으로써 일일 활성 사용량을 늘릴 수 있습니다.

상호 운용성 우선 (Prioritize Interoperability)

분석이 기존 데이터 파이프라인, ID 관리 시스템, 그리고 클라우드 네이티브 및 하이브리드 아키텍처를 포함한 다양한 배포 환경과 통합되도록 보장해야 합니다. 이러한 유연성은 분석이 확장되는 것을 지원하여, 진화하는 기술 스택에 적응하는 미래 지향적인 솔루션을 가능하게 합니다. 예를 들어, 여러 창고 관리 시스템에 걸쳐 분석을 통합하는 물류 SaaS 애플리케이션은 고객을 단일 백엔드에 강제하지 않으면서 통합된 대시보드를 제공할 수 있습니다.

지속적인 모니터링 및 최적화 (Monitor and Optimize Continuously)

쿼리 시간, 오류율, 사용 패턴과 같은 핵심 성능 지표를 추적하기 위해 관측 가능성 도구를 활용합니다. 느린 쿼리나 사용되지 않는 대시보드를 사전에 식별하고 해결하는 것은 성능을 최적화하고 사용자 만족도를 향상시킵니다. 평균 쿼리 지속 시간에 대한 자동 경보는 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 성능 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

셀프 서비스 역량 강화 (Empower Self-Service)

사용자가 대시보드를 독립적으로 구축, 필터링 및 공유할 수 있는 도구를 제공해야 합니다. 드래그 앤 드롭 편집기는 비기술적 사용자가 자율적으로 통찰력을 생성할 수 있게 하여, 엔지니어링 리소스에 대한 의존도를 줄이고 병목 현상을 제거합니다. 예를 들어, HR 관리자가 대시보드를 사용자 정의할 수 있는 SaaS HR 플랫폼은 보고서 요청을 크게 줄일 수 있습니다.

보안 및 접근 제어에 투자 (Invest in Security and Access Control)

사용량이 증가함에 따라 데이터를 보호하기 위해 역할 기반 접근, 암호화, 그리고 세분화된 권한을 구현해야 합니다. 격리된 데이터 뷰를 갖춘 멀티테넌트 아키텍처 지원은 여러 고객에게 서비스를 제공하는 SaaS 플랫폼에 대해 분석이 안전하게 확장되도록 보장합니다. 역할별 대시보드를 제공하는 엔터프라이즈 CRM은 경영진에게 전략적 지표를 표시하는 동시에 영업 담당자를 관련 지역 데이터로 제한할 수 있습니다.

글로벌 성능 계획 (Plan for Global Performance)

글로벌 확장은 국제 사용자에게 낮은 지연 시간을 유지하는 것을 필요로 합니다. 여러 지역에 걸쳐 분석 인프라를 배포하여 응답 가능한 대시보드를 제공하고 주요 시장에서 데이터 주권 요구 사항을 충족해야 합니다. 예를 들어, 북미와 유럽 모두에 분석 노드를 배포하면 지리적으로 분산된 사용자에게 로드 시간을 최소화할 수 있습니다.

확장 및 유지보수 자동화 (Automate Scaling and Maintenance)

컴퓨팅 확장 관리, 새 환경 프로비저닝, 및 업데이트 배포를 위해 인프라 자동화를 활용합니다. 자동화는 다운타임을 줄이고, 반복을 가속화하며, 분석 수요가 변동함에 따라 강력한 성능을 유지합니다. 피크 기간 동안 분석 클러스터를 자동으로 확장하는 전자상거래 SaaS 제공업체는 트래픽 급증 시 성능 저하를 방지합니다.

데이터 기반 문화 조성 (Foster a Data-Driven Culture)

포괄적인 교육 프로그램, 대화형 튜토리얼, 그리고 명확한 사용 가이드를 통해 분석 채택을 촉진해야 합니다. 빠른 성공 사례를 강조하고 분석을 효과적으로 활용하는 팀을 인정함으로써, 정보에 입각한 의사 결정의 동인으로서의 중요성을 강화해야 합니다. 예를 들어, 내부적으로 고객 성공 사례를 공유하는 것은 분석 기능에 대한 더 큰 참여를 동기 부여할 수 있습니다.

이러한 모범 사례를 채택함으로써, 조직은 성장에 적응하고, 데이터가 실행 가능한 상태를 유지하며, 모든 수준에서 사용자를 역량화하는 확장 가능한 분석 인프라를 구축할 수 있습니다.

분석 역량을 벤치마킹하고 미래 확장성을 계획하려면, 현재 솔루션이 현대적이고 확장 가능한 분석의 요구 사항을 충족하는지 평가하는 데 도움이 되는 포괄적인 BI 체크리스트 다운로드를 고려해 보십시오.

Reveal이 이러한 문제를 해결하는 방법

BI 비용 증가, 성능 병목 현상, 그리고 사용자 및 데이터 성장에 발맞추지 못하는 분석 시스템의 문제는 피할 수 없는 것이 아닙니다. 이러한 문제는 분석 인프라가 제품 성공을 어떻게 지원하는지 재평가할 때가 왔음을 나타냅니다.

확장 가능한 분석은 조직이 데이터를 부채에서 성장 동력으로 변환할 수 있게 합니다. SaaS 확장성에 맞게 특별히 설계된 솔루션을 구현함으로써, 모든 사용자에게 실시간 통찰력을 제공하고, 예측 가능한 인프라 비용을 유지하며, 분석 기능이 제품과 원활하게 성장하도록 보장하는 것이 가능해집니다.

임베디드, 셀프 서비스 분석을 위해 설계된 현대적인 플랫폼은 전통적인 BI 시스템의 한계를 해결합니다. 이들은 단절된 포털의 필요성을 제거하고, 성능 저하 없이 수천 명의 동시 사용자를 지원하며, 고객이 데이터를 독립적으로 탐색할 수 있도록 합니다. 이러한 솔루션은 또한 브랜딩, 통합 및 보안 요구 사항에 대한 통제권을 유지합니다.

Reveal는 제품과 함께 확장해야 하는 분석 솔루션을 필요로 하는 SaaS 기업 및 ISV를 위해 특별히 설계되었습니다. 임베딩을 위해 조정된 전통적인 BI 시스템과 달리, Reveal의 SDK는 불필요한 복잡성을 도입하지 않으면서 원활한 성능, 유연한 배포, 그리고 완전히 브랜딩된 분석 경험을 제공하기 위해 특별히 개발되었습니다.

Reveal을 사용하면 조직은 다음을 수행할 수 있습니다:

• 배치 처리와 관련된 지연을 제거하고, 수천 명의 사용자에게 실시간, 낮은 지연 시간의 대시보드를 동시에 제공합니다.

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

• 포괄적인 화이트 라벨 기능을 통해 완전한 사용자 인터페이스 제어를 유지하여 분석이 제품 브랜딩과 일치하도록 보장합니다.

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

• 수익 모델과 일치하는 고정 요금제의 예측 가능한 가격 책정을 통해 비용을 통제하여, 성장을 저해하는 사용자별 라이선스 비용을 피합니다.

• 내장된 역할 기반 접근 제어(RBAC), 암호화, 및 멀티테넌트 지원을 통해 안전하게 확장합니다.

구식 BI 시스템의 제약을 극복하고자 하는 조직은 Reveal을 채택하여 현대 사용자 및 데이터 성장의 속도에 맞춰 확장 가능한 분석 기반을 구축할 수 있습니다.