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Perplexity
임베디드 분석은 우리 주변 어디에나 존재합니다. 자동차, 가정, 보안 시스템, 웹 서핑 중 보는 디지털 광고, 심지어 우리가 치료받는 healthcare 서비스에서도 마찬가지입니다.
분석은 banking을 포함하여 manufacturing, education, retail, real estate 등 다양한 산업 전반의 많은 문제에 대한 해결책으로 널리 인식되고 있습니다.
그리고 그 이유는 오늘날 데이터가 모든 것이기 때문입니다.
특히 비즈니스에서 그렇습니다.
기업이 보유한 데이터를 분석하여 시장에서 경쟁력을 유지하고 수익을 늘리는 데 도움이 되는 가치 있는 통찰력을 추출하지 못한다면, 곧 뒤처지게 될 것입니다. 고객들에게 뒤처지게 될 것입니다.
임베디드 분석은 더 이상 ‘있으면 좋은’ 기능이 아니라 확실한 ‘필수’ 솔루션입니다.
물론, 파트너를 선택하고 솔루션을 앱에 임베딩할 때 직면할 수 있는 일정 수준의 우려와 질문들이 있습니다.
저희는 임베디드 분석에 대한 가장 인기 있는 과제와 해결책들을 모았습니다. 부디 이것이 임베디드 분석 도구의 구현과 채택을 고민할 필요 없는 일이 되기를 바랍니다.
1. 레거시 인프라
오늘날의 데이터 기반의 고도로 경쟁적인 비즈니스 환경에서, 많은 finance 또는 insurance 또는 supply chain 조직들이 시장에서 생존하기 위해 실시간으로 최신 기술과 도구가 필요함에도 불구하고, 여전히 레거시 시스템을 사용하여 데이터를 분석하고 작업하는 것은 놀라운 일입니다.
저희는 레거시 시스템을 오래된 기술이나 더 이상 사용자 기대를 충족시키지 못하는 소프트웨어를 사용하는 복잡하고 구식화된 시스템이라고 부릅니다. 레거시 시스템은 일반적으로 설계된 작업을 계속 수행하고 기능하지만, 새로운 기술과 잘 통합되지 않으며, 유지보수가 중단되었고, 더 이상 성장을 허용하지 않습니다.
많은 조직이 10년 이상 전에 구축된 이 기술들에 여전히 의존하고 사용하는 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 대부분의 조직은 이미 알고 있는 것과 처리하는 방식에 더 편안함을 느끼며, 사용자 교육과 적응 시간이 필요한 현대적인 솔루션에 대한 불확실성과 투자를 두려워합니다.
게다가, 레거시 시스템은 시간이 지남에 따라 느려지는 경향이 있어, 결과적으로 사용자들의 업무 속도까지 늦추고 비효율적으로 만듭니다. 또한, 레거시 시스템은 오래된 보안 시스템을 가지고 있어 해커 공격에 더 취약하며, 이는 민감한 데이터를 노출하여 조직의 평판을 손상시킬 수 있습니다.
해결책: 현대적인 임베디드 분석 플랫폼은 대화형 대시보드 및 보고서부터 셀프 서비스 분석, white-labeling capabilities, 알림, 협업, 데이터 준비, 그리고 통합된, 확장 가능한 아키텍처에서 공통의 관리 및 관리 기능을 갖춘 머신러닝까지 통합된 분석 기능의 전체 스택을 지원합니다.
또한, 현대적인 임베디드 분석 플랫폼은 최종 사용자에게 시각화나 대시보드를 편집하여 자신만의 것을 만들 수 있는 자유를 제공함으로써, BI와 시각화 간의 협업을 가능하게 하여 사용자가 이러한 통찰력이 가장 필요한 순간에 통찰력과 실행 가능한 정보를 추출할 수 있도록 합니다.
2. 구현에 필요한 기술 자원
임베디드 분석 솔루션을 이미 선택했든, 아직 평가 중이든, 가장 중요한 단계 중 하나는 기존 애플리케이션에 통합하는 과정입니다. 하지만 솔루션이 임베디드를 위해 목적에 맞게 구축되지 않았다면, 구현 과정과 설정에 필요한 시간이 예상보다 오래 걸릴 것입니다. 개발자들의 시간 낭비는 말할 것도 없습니다. 개발자들은 자신의 도메인 전문성과 제품의 핵심에 집중하는 대신, 새로운 분석 도구를 작동시키는 작업에 부담을 지게 됩니다.
좋은 임베디드 분석 솔루션은 단순히 올바른 기술 그 이상입니다. 성공적인 구현과 유지보수에 필요한 프로세스와 사람들도 고려해야 합니다. 자원 측면에서 여러분이 하려는 다른 것들을 희생해야 할까요, 아니면 시니어 개발자들만 사용해야 할까요?
해결책: 임베디드 분석 공급업체가 임베딩을 위해 목적에 맞게 구축되었는지 확인하는 것이 빠르고, 비용이 적게 들고, 전반적인 만족도가 높다는 것을 의미합니다.
임베딩을 위해 목적에 맞게 구축된 Reveal의 현대적인 아키텍처는 모든 플랫폼에 대한 네이티브 SDK를 포함하여 기기 전반에 걸쳐 최고의 경험을 제공합니다. 이를 통해 클라우드, 데스크톱, 모바일 기기에서 언제 어디서든 연결하는 것이 쉽고 편리합니다. 또한, Reveal은 제3자 클라우드 위치에 호스팅할 필요가 없기 때문에 코드에 통합하는 속도가 더 빠릅니다. Learn more.
3. 끊임없이 변화하는 분석 요구 사항
Business intelligence (BI)는 새로운 개념이 아니지만, 지난 몇 년 동안 데이터 분석가와 그들의 조직에 서비스를 제공했던 기능들은 최근에 성숙하고 진화했습니다. 그리고 이것은 곧 멈출 것 같지 않은 추세입니다. 임베디드 분석은 역동적인 산업입니다. 실제로 분석은 다른 어떤 관행보다 빠르게 진화해 왔습니다. 우리는 끊임없이 새로운 기능과 기능을 보고 있습니다.
분석 분야의 전문가들은 분석 산업이 세 세대를 거쳤다고 말합니다:
- 분석 1.0 – 비즈니스 인텔리전스 시대
- 분석 2.0 – 빅데이터 시대
- 분석 3.0 – 데이터 강화형 오퍼링 시대
이제 우리는 Analytics 3.0 era에 있으며, 여기서는 machine learning과 AI, 빅데이터 분석, 인지 컴퓨팅, 클라우드 스토리지 플랫폼이 동시에 작동합니다.
모든 새로운 임베디드 분석 트렌드를 따라잡는 것은 어렵습니다. 그리고 이들이 어떻게 작동하고 서로 연결되어 최대의 효과를 내는지 이해하는 것은 더욱 어렵습니다.
해결책: 변화는 불가피합니다. 미래에 임베디드 분석 도구와 기술은 사용하는 조직 및 사용자들과 함께 진화해야 하며 계속 진화할 것입니다. 현대적인 임베디드 분석 솔루션의 이점이 무엇이든 변화의 수준은 어렵습니다.
다행히도, 현대적인 BI 및 임베디드 분석 플랫폼은 이러한 변화를 훨씬 쉽게 만들고 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 기능을 수행할 수 있습니다:
- 모든 환경에 통합될 수 있음
- 각 사용자의 역할이나 기술 숙련도에 관계없이 여러 사용자에게 구성 가능
- 공급업체들은 새로운 트렌드와 기술을 따라잡기 위해 지속적인 출시 일정을 유지함
4. 내부 분석 도구의 존재
비즈니스가 통합 분석 기능을 가지고 있지 않더라도, 어떤 형태의 보고서는 사용하고 있을 가능성이 높습니다. Data Studio나 Superset과 같은 무료 온라인 도구일 수도 있고, 분석가 팀이 만든 데이터베이스일 수도 있으며, 개발자가 만든 기본적인 내부 도구일 수도 있습니다.
만약 그렇다면, 여러분은 이미 비즈니스 데이터 요구 사항을 처리할 수 있는 도구를 가지고 있다고 생각하고, 다른 어떤 솔루션에 비용을 지불하는 것이 무의미하다고 생각할 것입니다.
하지만 여러분은 틀렸습니다.
내부 분석 도구가 데이터를 분석하는 데 도움이 되는 기본적인 보고 기능을 가지고 있을 수는 있지만, 트렌드와 기술을 따라잡을 수 있는 솔루션이 아니며, 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있다는 것을 보장할 수 없습니다.
해결책: 현대적인 임베디드 분석 플랫폼은 보고서 및 대시보드부터 셀프 서비스 및 white-label analytics, 알림, 협업, 데이터 준비, 머신러닝에 이르기까지 통합된 분석 기능의 전체 스택을 지원하며, 공통의 관리 및 관리 기능을 갖춘 통합된, 확장 가능한 아키텍처를 통해 제공됩니다. 그리고 사용자가 할 수 있는 것을 제한하는 제한적인 내부 분석 플랫폼과 달리, 목적에 맞게 구축된 임베디드 플랫폼은 최종 사용자에게 시각화나 대시보드를 편집하거나 자신만의 것을 만들 자유를 부여합니다. 또한 현대적인 임베디드 분석 플랫폼은 개발자가 사용자 지정 분석 애플리케이션을 더 쉽게 만들 수 있도록 합니다.
5. 사용자 채택 구축 및 데이터에 대한 두려움 극복 유도
사용자가 데이터에 대한 두려움을 극복하고 그것을 다루도록 하는 것은 임베디드 분석의 핵심 과제입니다. 임베디드 분석 기능 및 기능에 대한 사용자 채택은 실제적인 노력이 필요합니다. 사람들은 일반적으로 변화를 두려워하고 데이터에 쉽게 압도되기 때문입니다. 최종 사용자는 무언가가 작동한다면 왜 바뀌어야 하는지 이해하지 못합니다. 비록 시간이 더 오래 걸리고, 지루하며, 종종 제대로 작동하지 않을지라도 말입니다. 비효율성이 인식되더라도, 변화를 촉진하는 것은 여전히 어려울 수 있습니다.
데이터에 익숙하지 않고 대시보드나 보고서를 구축할 기술적 지식이 없는 사용자들에게 이러한 변화를 홍보하는 것은 특히 어렵습니다.
**해결책:** 적절한 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 제공함으로써 새로운 분석 도구의 채택을 장려합니다.
직원들을 참여시키고 새로운 도구의 UX와 이점에 대한 그들의 의견을 초기에 얻으십시오. 그것이 업무에 대한 더 나은 가시성을 얻는 것이든, 시간을 절약하는 것이든, 직무 기능을 지원하는 것이든, 직원들은 이 새로운 도구나 기술이 일상생활에서 그들의 업무를 어떻게 더 쉽게 만들지 봐야 합니다.
6. 잘못된 데이터 시각화 및 대시보드 디자인 관행
Data visualizations는 종종 잘못될 수 있습니다. 너무 많은 시각적 효과, 너무 많은 정보가 포함되어 사용자가 핵심 내용을 파악하고 시각화가 제시하려는 정보를 해독하기 어렵게 만듭니다. 마찬가지로, BI 대시보드는 사용자가 쉽게 탐색하고 제시되는 데이터 통찰력을 이해할 수 있을 때만 유용합니다.
불행하게도, 많은 조직은 디자인, UI, UX에 대해 생각하지 않고 분석 솔루션을 실행하는 데만 초점을 맞춥니다.
해결책: 정보가 풍부한 데이터 시각화와 임베디드 분석을 활용한 고효율 대시보드를 만드는 것은 쉽습니다. 좋은 임베디드 분석 솔루션은 직관적인 UI를 제공하는 셀프 서비스 기능을 갖추고 있어, 기술적 지식이 없는 사람들에게 데이터 상호 작용을 더 쉽게 만듭니다. 셀프 서비스 기능을 통해 사용자는 스스로 데이터를 액세스하고 분석하여 정보가 풍부하고 고효율적인 대시보드와 보고서를 자체적으로 구축할 수 있습니다. 또한 대시보드 디자인 모범 사례를 따르면, 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 되는 정보가 풍부하고 실행 가능한 대시보드와 데이터 시각화를 만들 수 있습니다.
7. 구축 대 구매 (Build vs Buy)
임베디드 분석의 가장 큰 과제 중 하나는 구축 대 구매의 딜레마입니다. 대부분의 조직은 기존 소프트웨어에 통합하기 위해 이미 확립된 임베디드 분석 솔루션을 구매하기로 결정합니다. 이 옵션이 선호되는 주된 이유는 구매가 시간과 비용을 모두 절약해 주기 때문입니다. 또한 개발자들의 자원과 시간을 확보하여, 그들이 핵심 역량과 비즈니스가 처음에 설계된 것에 집중할 수 있도록 합니다.
물론, 두 결정 모두 장단점이 있습니다.
공급업체로부터 임베디드 분석 소프트웨어를 구매하는 것은 속도와 신뢰성을 제공하는 반면, 직접 구축하는 것은 애플리케이션의 모든 측면에 대해 더 큰 통제권을 제공합니다. 그리고 개발 및 실행의 전체 부담을 지게 됩니다.
해결책: 확립된 임베디드 분석 솔루션을 구매하는 것은 핵심 제품 제공에 집중할 수 있도록 돕고, 개발팀을 교육하는 것보다 시간과 비용을 절약하며, 내부 자원이 단순히 이용 불가능한 경우의 교육 필요성을 제거합니다. 구매할 때는 유지보수 및 지원도 포함되므로, 문제가 발생했을 때 문제를 해결하기 위해 자원을 할당할 필요가 없습니다.
평균적으로 직접 구축하는 데 7개월 이상이 걸리므로, 구매 옵션은 제품을 가능한 한 빨리 시장에 출시하는 데 도움이 되기 때문에 선호됩니다. 임베디드 분석 공급업체는 높은 데이터 보안 표준을 준수해야 하며, 그 품질은 SSL 보안 인증서로 평가되므로, 임베디드 분석 솔루션을 구매하는 것을 선택할 때 걱정할 필요가 없는 부분입니다.
8. 비용 정당화
임베디드 솔루션의 표준 가격은 연간 3만 달러에서 7만 5천 달러 사이에서 시작합니다. 대기업에게는 큰돈이 아닐 수 있지만, 분석 기능이 필요하고 예산이 빠듯한 중소기업에게는 이러한 투자를 하는 것이 큰 걱정거리입니다. 이것은 큰 투자이므로, 그 비용을 정당화하고 싶어 하는 것은 당연합니다.
불행하게도, 이것은 임베디드 분석의 가장 큰 과제 중 하나가 되고 있습니다. 왜냐하면 이 분야에서는 명확하고 투명하며 공개적으로 이용 가능한 가격을 찾기 어려울 것이기 때문입니다. 대부분의 임베디드 분석 공급업체는 가격을 비밀로 유지하고, 사용량이나 사용자 같은 예측할 수 없는 비용을 청구합니다. 이것들은 공급업체의 이익을 극대화하도록 설계된 가장 일반적인 임베디드 분석 가격 책정 모델이며, 청구서가 도착했을 때 여러분이 충격을 받게 만듭니다.
해결책: 다행히도, 모든 임베디드 분석 공급업체가 같은 것은 아니므로, 간단하고 투명하며 고정된 가격을 제공하는 솔루션을 찾는 것이 가치가 있습니다. 이는 의심스러운 가격 책정 기술을 사용하는 공급업체와 정직하고 투명한 가격 모델을 가진 공급업체를 구별하는 데 도움이 됩니다.
공급업체에게 다음 질문을 하십시오:
- 솔루션의 총 비용은 얼마입니까? (구현, 교육, 지원 및 기타 수수료 포함)
- 공개되지 않은 비용이 있습니까?
- 클라우드 사용량 또는 사용자당 수수료가 있습니까?
- 솔루션을 Windows 또는 Linux 컨테이너에서 로컬 또는 클라우드 기반 호스팅을 위해 배포할 수 있습니까?
Reveal: 현대적이고 셀프 서비스 임베디드 분석 솔루션
Reveal은 팀과 고객이 임베디드 인텔리전스로 데이터 통찰력을 주도하고, 시장 출시 시간을 가속화하며, 앱의 사용자 경험을 혁신할 수 있도록 하는 셀프 서비스 임베디드 분석 솔루션입니다. 오늘날 가장 현대적인 아키텍처를 염두에 두고 임베딩을 위해 구축된 Reveal의 강력한 API는 애플리케이션에 분석을 임베딩하는 복잡성을 제거합니다.
Reveal은 대화형 데이터 시각화, 진정한 셀프 서비스, white-labeling capabilities, 머신러닝 및 AI를 포함한 고급 분석, 드릴다운, 협업, 공유, 그리고 drag-and-drop 대시보드 크리에이터 경험을 제공합니다. 사용자는 언제 어디서든 아름답고 정보가 풍부한 데이터 시각화와 대시보드를 쉽게 액세스하고 만들 수 있습니다.
Reveal은 애플리케이션당 무제한 사용자를 확보할 수 있도록 하는 단일하고 간단하며 저렴한 가격대를 제공합니다. 당사의 가격 구조는 합리적이고 투명하여, 정확히 얼마를 지불할지 예측할 수 있고 따라서 ROI를 더 잘 계산할 수 있습니다.
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