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Perplexity
의료 서비스를 통해 치료를 받는 것까지 모든 곳에 있습니다. 분석은 다양한 산업 분야에서 많은 문제에 대한 해결책으로 널리 알려져 있으며, 여기에는
교육 또는, 금융업,, 등이 포함됩니다., 의료, , 제조,그 이유는 오늘날 데이터가 모든 것이기 때문입니다.
특히 비즈니스에서는 더욱 그렇습니다.
기업이 시장에서 경쟁력을 유지하고 수익을 늘리기 위해 보유한 데이터를 분석하여 귀중한 인사이트를 얻지 못하면 곧 뒤쳐질 것입니다.
이제 임베디드 분석은 더 이상 ”좋은 기능”이 아니라 ”필수 기능”입니다.
임베디드 분석 물론 파트너로 삼을 공급업체를 선택하고 솔루션을 앱에 임베딩할 때 직면할 수 있는 특정 우려 사항과 질문이 있습니다.
가장 인기 있는 임베디드 분석 과제와 솔루션을 모았습니다. 이를 통해 임베디드 분석을 구현하고 채택하는 것이 훨씬 쉬워지기를 바랍니다.
오늘날의 데이터 중심적이고 경쟁이 치열한 비즈니스 환경에서 많은 임베디드 분석 도구 조직이 여전히 실시간으로 최신 기술 및 도구를 사용하여 시장에서 생존할 수 있도록 데이터를 분석하고 작업하는 데 필요한 기술을 갖추지 못하고 기존 시스템을 사용하는 것은 놀라운 일입니다.
2. 구현에 필요한 기술 리소스
기존 시스템은 오래된 기술을 사용하거나 사용자의 기대를 충족하지 못하는 소프트웨어로, 복잡하고 오래된 시스템입니다. 기존 시스템은 일반적으로 여전히 작동하며 설계된 작업을 수행하지만 새로운 기술과 잘 통합되지 않고 유지 관리가 중단되었으며 더 이상 확장이 불가능합니다. 통신업, 등의 경우, 모든 사용자는 분석에 대한 고유한 사용 사례를 가지고 있습니다. 또한 각 사용자는 분석에 대한 서로 다른 수준의 전문 지식을 가지고 있습니다.보험업 , 등을 관리하기 위해 사용하는 비즈니스 프로세스 관리 소프트웨어입니다. ERP 소프트웨어를 통해 모든 비즈니스 프로세스 간의 데이터 흐름을 가능하게 하여 단일 진실 공급원을 제공합니다. 이를 통해 활동 및 성장 전략을 계획하고 조직의 재정 건전성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 많은 조직이 이러한 기술에 의존하고 사용하는 이유는 10년 이상 전에 구축되었기 때문입니다. 대부분의 조직은 이미 알고 있는 것에 더 편안하고 처리하는 방법을 알고 있으며 최신 솔루션에 투자하는 것에 대한 불확실성과 사용자 교육 및 적응에 필요한 시간을 두려워합니다.
We call a legacy system a complex, outdated system that uses old technology, or software that no longer meets users’ expectations. Legacy systems typically still function and perform the tasks they were designed to do, but they don’t integrate well with new technologies, have stopped maintenance, and no longer allow for growth.
There are many reasons why many organizations still rely on and use these technologies, which were built some more than a decade ago. Most organizations feel more comfortable with what they already know and how to deal with and fear the uncertainty and the investment in a modern solution that requires user training and time to get used to.
또한, 기존 시스템은 시간이 지남에 따라 속도가 느려지는 경향이 있으며, 이로 인해 사용자는 업무 속도가 느려지고 비효율적인 결과를 초래합니다. 또한, 기존 시스템은 보안 시스템이 오래되어 해커 공격에 더 취약하며, 이는 민감한 데이터를 노출시켜 조직의 평판에 손상을 줄 수 있습니다.
솔루션: 최신 임베디드 분석 플랫폼은 대화형 대시보드 및 보고서부터 셀프 서비스 분석 및 화이트 라벨링 기능에 이르기까지 통합 분석 기능의 전체 스택을 지원합니다., 알림, 협업, 데이터 준비 및 머신 러닝을 일반적인 관리 및 관리 기능을 갖춘 통합되고 확장 가능한 아키텍처에서 제공합니다.
또한, 최신 임베디드 분석 플랫폼은 최종 사용자가 시각화 또는 대시보드를 편집하여 자체적으로 만들 수 있도록 하여 BI와 시각화 간의 협업을 가능하게 합니다. 이를 통해 사용자는 필요한 시점에 통찰력과 실행 가능한 정보를 추출할 수 있습니다.
3. 끊임없이 변화하는 분석 요구 사항
이미 임베디드 분석 솔루션을 선택했거나 아직 평가 중인 경우, 가장 중요한 단계 중 하나는 기존 애플리케이션에 통합하는 프로세스입니다. 그러나 솔루션이 임베디드를 위해 특별히 설계되지 않은 경우, 구현 프로세스와 설정에 필요한 시간이 예상보다 오래 걸릴 수 있습니다. 개발자의 시간 낭비는 말할 것도 없습니다. 대신 도메인 전문 지식과 제품의 핵심에 집중하는 대신, 새로운 분석 도구를 작동시키는 작업에 부담을 느끼게 될 것입니다.
좋은 임베디드 분석 솔루션은 단순한 기술 그 이상입니다. 성공적인 구현 및 유지 관리를 위해 필요한 프로세스와 인력도 고려해야 합니다. 리소스 측면에서 다른 작업을 희생해야 할까요, 아니면 숙련된 인력만 사용해야 할까요?
솔루션: 임베디드를 위해 특별히 설계된 임베디드 분석 솔루션을 선택하는 것의 중요성은 더 빠른 통합 시간, 더 낮은 비용 및 전반적으로 더 높은 만족도로 이어집니다.
임베디드를 위해 특별히 설계된 Reveal의 최신 아키텍처에는 모든 플랫폼을 위한 기본 SDK가 포함되어 있어 모든 장치에서 최고의 경험을 제공합니다. 이를 통해 클라우드, 데스크톱 및 모바일 장치에서 언제 어디서나 쉽게 연결할 수 있습니다. 또한 Reveal은 타사 클라우드 위치에 호스팅할 필요가 없으므로 코드에 더 빠르게 통합할 수 있습니다. 자세히 알아보기.
4. 내부 분석 도구의 존재
비즈니스 인텔리전스 (BI)는 새로운 개념이 아니지만, 지난 몇 년 동안 데이터 분석가와 조직에 서비스를 제공했던 기능은 최근 성숙하고 발전했습니다. 그리고 이러한 추세는 당분간 멈추지 않을 것 같습니다. 임베디드 분석은 역동적인 산업입니다. 실제로 분석은 다른 모든 분야보다 더 빠르게 발전했습니다. 우리는 끊임없이 새로운 기능과 기능을 보고 있습니다.
분석 분야의 전문가들은 분석 산업이 세 가지 단계를 거쳤다고 말합니다.
- 분석 1.0 – 비즈니스 인텔리전스 시대
- 분석 2.0 – 빅데이터 시대
- 분석 3.0 – 데이터 기반 제공 시대
이제 우리는 분석 3.0 시대에 접어들었고, 이 시대에는 머신 러닝을 사용하여 사용자가 데이터를 준비하고 AI 및 빅데이터 분석, 인지 컴퓨팅 및 클라우드 스토리지 플랫폼이 동시에 작동합니다.
모든 새로운 중 하나입니다. 기술을 따라가는 것은 어렵습니다. 그리고 그것들을 이해하고 최대의 효과를 위해 서로 연결하는 것은 훨씬 더 어렵습니다.
솔루션: 변화는 불가피합니다. 미래에는 임베디드 분석 도구와 기술이 조직 및 사용자와 함께 계속 발전해야 합니다. 변화의 정도는 어렵지만, 최신 임베디드 분석 솔루션의 장점은 무엇입니까?
다행히도 최신 BI 및 임베디드 분석 플랫폼은 이러한 변화를 훨씬 더 쉽게 만듭니다. 예를 들어 다음과 같은 기능을 제공합니다.
- 모든 환경에 통합 가능
- 각 사용자의 역할이나 기술 숙련도에 관계없이 여러 사용자로 구성 가능
- 벤더는 새로운 트렌드와 기술을 따라잡기 위해 지속적인 릴리스 일정을 유지합니다.
5. 사용자 채택을 구축하고 사용자가 데이터에 대한 두려움을 극복하도록 합니다.
기업에 통합 분석이 없더라도 보고서의 일부 형태를 사용하고 있을 가능성이 높습니다. Data Studio 또는 Superset과 같은 무료 온라인 도구이든, 분석가 팀에서 만든 데이터베이스이든, 개발자가 만든 기본적인 내부 도구이든 말입니다.
그렇다면 기업은 이미 기업의 데이터 요구 사항을 처리할 수 있는 도구를 가지고 있으며 다른 솔루션에 비용을 지불하는 것은 의미가 없다고 생각할 수 있습니다.
하지만 틀렸습니다.
내부 분석 도구가 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 기본적인 보고 기능을 가지고 있을 수 있지만, 트렌드와 기술을 따라가지 못하고 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있도록 보장할 수 있는 솔루션은 아닙니다.
솔루션: 최신 임베디드 분석 플랫폼은 보고 및 대시보드부터 셀프 서비스 및화이트 라벨 분석은, 알림, 협업, 데이터 준비 및 머신 러닝에 이르기까지 통합 분석 기능의 전체 스택을 지원합니다. 또한 제한된 내부 분석 플랫폼은 사용자가 할 수 있는 작업을 제한하는 반면, 임베디드를 위해 특별히 설계된 플랫폼은 최종 사용자가 시각화 또는 대시보드를 편집하거나 자체적으로 만들 수 있도록 합니다. 또한 최신 임베디드 분석 플랫폼은 개발자가 사용자 지정 분석 애플리케이션을 더 쉽게 만들 수 있도록 합니다.
6. 형편없는 데이터 시각화 및 대시보드 디자인 방법
사용자가 데이터에 대한 두려움을 극복하고 데이터를 사용하도록 하는 것은 임베디드 분석의핵심 과제입니다. 제품 내 분석 기능 및 기능의 사용자 채택은 실제로 많은 노력이 필요합니다. 왜냐하면 사람들은 일반적으로 변화를 두려워하고 데이터에 압도되기 쉽기 때문입니다. 최종 사용자는 이미 작업을 수행하고 있다면 왜 무언가가 변경되어야 하는지 이해하지 못합니다. 비록 시간이 더 걸리고, 지루하며, 종종 제대로 작동하지 않더라도 말입니다. 비효율성이 인식되더라도 변화를 장려하는 것은 여전히 어려울 수 있습니다.
일반적으로 데이터에 익숙하지 않고 대시보드나 보고서를 구축할 수 있는 기술적 지식이 없는 사용자에게 이러한 변화를 장려하는 것은 특히 어렵습니다.
**솔루션:** 올바른 임베디드 분석 솔루션은 데이터 분석가가 데이터를 수집, 준비 및 분석한 다음 사용자가 이해할 수 있는 보고서로 처리할 필요 없이 사용자에게 통찰력 있고 실행 가능한 정보를 제공할 수 있습니다. 직원과 사용자에게 즉시 이해하고 사용할 수 있는 대시보드와 보고서를 제공하여 새로운 분석 도구의 채택을 장려합니다.
직원을 참여시키고 새로운 도구의 UX 및 이점에 대한 의견을 초기에 얻으십시오. 작업에 대한 가시성을 높이거나, 시간을 절약하거나, 직무 기능을 지원하는 등 직원들은 이러한 새로운 도구나 기술이 매일 직무를 어떻게 더 쉽게 만들어 줄지 확인해야 합니다.
7. 구축 대 구매
데이터 시각화는 종종 잘못될 수 있습니다. 너무 많은 시각 효과, 너무 많은 정보로 인해 사용자가 주요 내용을 파악하고 시각화가 제시하려는 정보를 해독하기가 더 어려워집니다. 마찬가지로 BI 대시보드는 사용자가 쉽게 탐색하고 제시된 데이터 통찰력을 이해할 수 있을 때만 유용합니다.
불행히도 많은 조직은 디자인, UI 및 UX를 고려하지 않고 분석 솔루션을 실행하는 데만 집중합니다.
솔루션: 정보를 제공하는 데이터 시각화 및 임베디드 분석을 사용한 고효율 대시보드를 만드는 것은 쉽습니다. 좋은 임베디드 분석 솔루션은 셀프 서비스 기능을 제공하여 직관적인 UI를 제공하므로 기술적 지식이 없는 사람도 데이터와 상호 작용하기가 더 쉬워집니다. 셀프 서비스 기능을 사용하면 사용자가 직접 데이터에 액세스하고 분석하여 유익하고 효과적인 대시보드와 보고서를 만들 수 있습니다. 또한 대시보드 디자인 모범 사례를 따르면 비즈니스 성장에 도움이 되는 유익하고 실행 가능한 대시보드와 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.
8. 비용 정당화
임베디드 분석의 가장 큰 과제 중 하나는 직접 구축할 것인지 구매할 것인지에 대한 딜레마입니다.대부분의 조직은 기존 소프트웨어에 이미 구축된 임베디드 분석 솔루션을 구매하기로 결정합니다. 주요 이유는 구매가 시간과 비용을 절약하기 때문입니다. 또한 개발자의 리소스와 시간을 확보하여 핵심 역량과 기업이 처음 설계된 목적에 집중할 수 있도록 합니다.
물론 두 가지 결정 모두 장단점이 있습니다.
벤더로부터 임베디드 분석 소프트웨어를 구매하면 속도와 안정성이 제공되는 반면, 직접 구축하면 애플리케이션의 모든 측면에 대한 더 큰 제어권을 얻을 수 있습니다. 또한 개발 및 실행의 모든 부담을 져야 합니다.
솔루션: 이미 구축된 임베디드 분석 솔루션을 구매하면 핵심 제품 제공에 집중하고, 개발 팀을 교육하는 데 드는 시간과 비용을 절약하고, 내부 리소스가 단순히 사용할 수 없는 경우 교육이 필요하지 않습니다. 또한 유지 관리 및 지원이 포함되므로 문제가 발생할 때 리소스를 할당하여 문제를 해결할 필요가 없습니다.
직접 구축하는 데 평균 7개월 이상이 걸리는 반면, 구매 옵션은 제품을 가능한 한 빨리 시장에 출시하는 데 도움이 되므로 더 나은 선택입니다. 임베디드 분석 제공업체는 높은 데이터 보안 표준을 준수해야 하며, 이는 SSL 보안 인증을 통해 평가되므로 보안도 걱정할 필요가 없습니다. 임베디드 분석 솔루션을 구매하기로 선택하는 경우.
Reveal: 현대적이고 셀프 서비스가 가능한 임베디드 분석 솔루션
임베디드 솔루션의 표준 가격은 연간 30,000달러에서 75,000달러입니다. 대기업에게는 큰 금액이 아닐 수 있지만, 분석 기능이 필요하고 예산이 제한된 중소기업의 경우 이러한 투자를 하는 것은 큰 문제입니다. 이것은 큰 투자이므로 그 비용을 정당화할 수 있기를 바랄 것입니다.
불행히도 이것은 임베디드 분석의 가장 큰 과제가 되고 있습니다. 왜냐하면 이 분야에서는 명확하고 투명하며 공개적으로 사용할 수 있는 가격을 찾기가 어렵기 때문입니다. 대부분의 임베디드 분석 벤더는 가격을 비밀로 유지하고 사용량 및 사용자 수와 같은 예측할 수 없는 비용을 청구합니다. 이것은 벤더의 이익을 극대화하도록 설계된 가장 일반적인 임베디드 분석 가격 모델이며, 청구서가 도착하면 놀라게 될 것입니다. 다행히도 모든 임베디드 분석 벤더가 동일한 것은 아니므로 간단하고 투명하며 고정된 가격을 제공하는 솔루션을 찾는 것이 좋습니다. 의심스러운 가격 책정 기술을 사용하는 벤더와 정직하고 투명한 가격 책정 모델을 가진 벤더를 구별하는 데 도움이 됩니다.
솔루션: 다음 질문을 벤더에게 하십시오.
솔루션의 총 비용은 얼마입니까? (구현, 교육, 지원 및 기타 수수료 포함)
- Reveal은 팀과 고객이 임베디드 인텔리전스를 통해 데이터 통찰력을 얻고, 출시 시간을 단축하고, 앱의 사용자 경험을 변화시킬 수 있도록 지원하는 셀프 서비스 임베디드 분석 솔루션입니다. 처음부터 임베디드를 염두에 두고 오늘날 가장 현대적인 아키텍처로 구축된 Reveal의 강력한 API는 애플리케이션에 분석을 임베디드하는 복잡성을 제거합니다.
- 궁극적으로 소프트웨어 공급업체는 투명하지 않고 종종 예측할 수 없는 숨겨진 복잡한 가격 책정을 감수할 필요가 없습니다. 임베디드 BI 공급업체는 구축 대 구매 결정을 더 쉽게 만들어야 하며 더 복잡하게 만들어서는 안 됩니다.
- Reveal의 목표는 구축 대 구매 결정을 쉽게 만드는 것입니다. 간단한 가격 책정으로 이를 달성했다고 생각합니다.
- 사용량 또는 사용자 계층이 없습니다. 가격은 저렴하고 모든 것을 포함하는 가격입니다. 이렇게 하면 Reveal 가격이 현재와 미래 모두에서 100% 예측 가능해집니다.
임베디드 분석은 우리 주변에 있습니다. 자동차, 가정, 보안 시스템, 웹 서핑 중에 보는 디지털 광고, 심지어
Reveal은 대화형 데이터 시각화, 진정한 셀프 서비스, 화이트 라벨 기능, 머신 러닝 및 AI를 포함한 고급 분석, 드릴다운, 협업, 공유 및
대시보드 제작 경험을 제공합니다. 사용자는 언제 어디서나 모든 장치에서 쉽게 액세스하고 아름답고 유용한 데이터 시각화 및 대시보드를 만들 수 있습니다. 또한 Reveal은 타사 클라우드 위치에 호스팅할 필요가 없으므로 코드에 더 빠르게 통합할 수 있습니다. 드래그 앤 드롭 Reveal은 애플리케이션당 무제한 사용자를 사용할 수 있도록 하는 단일하고 간단하며 저렴한 가격을 제공합니다. 가격 구조는 저렴하고 투명하므로 지불할 금액을 정확하게 예측하고 ROI를 더 잘 계산할 수 있습니다.
Vibe 코딩 분석은 개발 속도를 높이지만 프로덕션에서는 어려움을 겪습니다. 분석 솔루션을 구축할지 구매할지 결정하는 시기를 알아보십시오.
드래그 앤 드롭 분석의 중요성 SDK를 다운로드하거나 임베디드 분석의 대화형 분석 빠른 데모를 예약하십시오..
데이터의 힘을 활용하십시오.
실시간 컨텍스트 데이터를 통해 비즈니스를 성장시키십시오.
