문맥 내 데이터가 부족하면 더 스마트한 비즈니스 의사결정을 내리는 것을 방해하고 핵심 수익 기회를 놓치게 된다는 것을 알고 계셨나요? 이것이 바로 임베디드 분석의 가치입니다. 임베디드 분석은 핵심 데이터 인사이트를 비즈니스를 운영하는 의사결정권자, 워크플로우, 애플리케이션의 손에 전달합니다.
임베디드 분석은 비즈니스 인력의 필수적인 부분이 되고 있습니다. 이는 직원들이 워크플로우를 방해받지 않으면서 더 빠르고 데이터 기반의 의사결정을 내릴 수 있도록 데이터의 힘을 제공합니다. 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 것은 생산성 향상, 원활한 사용자 경험, 그리고 궁극적으로 매출 성장을 이끌어냅니다.
양식을 작성하여 계속 읽으십시오.
“분석 소프트웨어는 독특하게 활용됩니다. 대부분의 소프트웨어는 기존 프로세스를 최적화할 수 있지만, 분석(제대로 된)은 완전히 새로운 이니셔티브를 활성화하는 통찰력을 생성해야 합니다. 그것은 당신이 하는 방식뿐만 아니라, 당신이 무엇을 하는지를 바꿔야 합니다.”고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.– 마틴 모바사테, Heap Analytics 창립자 겸 CEO
임베디드 분석은 (BI) 기능을 직접 통합하여 비즈니스 인텔리전스 데이터 시각화 을 기존 소프트웨어 애플리케이션 사용자 인터페이스(UI)에 통합합니다. 이를 통해 사용자에게 실시간 보고서를 제공하여 통찰력을 맥락에 직접 가져와 즉시 조치할 수 있게 합니다. 임베디드 분석 기능은 의료 제조, 통신, 소매, 등 다양한 산업에서 사용될 수 있으며, 기업이 다양한 목적을 위해 데이터를 수집하고 분석할 수 있도록 합니다. 또한, 임베디드 분석은 누구나 이해할 수 있는 가장 간단한 방식으로 최신 데이터를 제공합니다. 이는 데이터 분석이 더 이상 데이터 분석가와 IT 담당자만의 전유물이 아니라, 마케터와 영업 전문가부터 인사 관리자, 회계 담당자, 심지어 임원과 그 사이의 모든 사람의 손에 들어왔다는 것을 의미합니다., 그리고 더 많은 기능을 제공하여 기업이 다양한 목적으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있게 합니다. 또한, 임베디드 분석은 모든 사용자가 이해할 수 있도록 가장 간단한 방식으로 최신 데이터를 제공합니다. 이는 데이터 분석이 더 이상 데이터 분석가와 IT 담당자만의 전유물이 아니라, 마케터와 영업 전문가부터 인사 관리자, 회계 담당자, 심지어 임원과 그 사이의 모든 사람들의 손에 놓이게 되었다는 것을 의미합니다.
비즈니스 인텔리전스는 데이터 포인트를 가져와 지능적인 비즈니스 결정을 내리는 데 사용될 수 있는 자원으로 변환하는 프로세스를 의미합니다. 비즈니스 인텔리전스의 일부 프로세스에는 데이터 수집, 저장 및 검색, 해당 데이터를 기반으로 보고서 생성, 그리고 데이터에 근거한 의사 결정이 포함될 수 있습니다.
임베디드 분석은 매우 유사하지만 수집 과정에서 차이가 있습니다.
전통적인 BI는 다양한 출처에서 데이터를 끌어모으는 독립적인 시스템 세트입니다. 반면, 임베디드 분석은 모든 유형의 다양한 시스템에 긴밀하게 통합된 기능을 수집하여 맥락 속의 통찰력을 제공하는 소프트웨어입니다.
기존 BI 솔루션으로는 워크플로우를 벗어나 필요한 핵심 인사이트를 찾기 위해 여러 애플리케이션을 전환해야 합니다. 반면, 임베디드 분석은 애플리케이션에 내장되어 더 나은 분석 경험을 제공합니다. 이는 사용자가 워크플로우를 방해받지 않고 독립적인 애플리케이션에서 인사이트와 액션을 결합할 수 있도록 합니다.
‘’87% 애플리케이션 제공업체의들은 임베디드 분석이 사용자들에게 중요하다고 말합니다. – 가트너
예전부터 기업들은 BI 도구를 사용하여 원시 데이터를 의미 있는 비즈니스 인사이트로 변환해 왔습니다. 그리고 이것이 잘 작동하고 있음에도 불구하고, 임베디드 분석에 대한 필요성과 그 주변의 관심은 매년 계속 증가하고 있습니다. 그 이유는 기업의 데이터에서 실제 가치를 추출하려면 사용자들이 작업을 중단해야 했기 때문에, 데이터 분석을 위해 여러 애플리케이션을 사용해야 했기 때문입니다. 이것이 바로 임베디드 분석에 주목해야 하는 이유입니다. 임베디드 분석은 모든 사용자에게 데이터의 힘을 제공하여 그들이 더 빠르고업무 흐름을 방해받지 않고 데이터 기반의 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 그들의 워크플로우를 방해하지 않고.
다시 말해, 전통적인 BI를 사용할 경우 사용자는 통찰력을 얻고 조치를 취하기 위해 여러 앱 사이를 전환해야 하므로 좌절감, 시간 낭비, 효율성 저하를 초래합니다. 2016년 12월 Nucleus Research의 보고서에 따르면, 애플리케이션 간 전환이 필요한 BI 도구를 사용하는 데는 직원 한 명당 매주 최대 1~2시간이 소요될 수 있습니다. 반면, 임베디드 분석을 사용하는 사용자는 단 하나의 애플리케이션만 사용하므로 시간을 절약하고, 생산성을 높이며, 더 나은 분석 경험을 제공합니다.
“데이터의 핵심 이점은 당신이 이전에 몰랐던 세상에 대해 무언가를 알려준다는 것입니다.” – 힐러리 메이슨, 데이터 과학자이자 Fast Forward Labs 설립자
임베디드 분석의 가치는 엄청납니다. 데이터 분석 전문가나 IT의 도움 없이도 최종 사용자가 데이터를 탐색하고 통찰력을 발견할 수 있도록 돕고, 제품 리더와 비즈니스 소유자가 고객에게 가능한 최고의 경험을 제공하도록 지원합니다.
그리고 임베디드 분석의 이점은 끝이 없지만, 우리는 이러한 이점들이 가장 뛰어난 것이라고 생각합니다:
임베디드 분석을 사용할 때, 사용자는 맥락 속에서 핵심 비즈니스 데이터를 확인하며, 필요한 통찰력을 찾기 위해 여러 다른 앱 사이를 이동할 필요가 없습니다. 따라서 사용자가 비즈니스 애플리케이션에서 분석 도구로 전환할 필요가 없을 때, 더 많은 시간을 할애하고 필수적인 작업에 집중할 수 있습니다. 게다가, 데이터가 아름다운 시각화로 표현되는 것을 보는 것 또한 인식을 향상시킵니다.
임베디드 분석은 사용자에게 통찰력을 제공하지만, 다른 한편으로는 고객에게도 유용한 통찰력을 제공합니다. 정확하고 최신 데이터를 제시하는 것은 궁극적으로 혁신적인 아이디어와 개선된 제품을 이끌 수 있는 분석적 사고를 가능하게 합니다.
상황별 분석은 사용자가 현재 시점에 사용 가능한 정보나 보고 있는 특정 화면의 정보를 기반으로 더 좋고 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 사람들이 자신의 결정이 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있을 때, 의사 결정에 대해 더 자신감을 느끼는 경향이 있습니다. 사용자가 현재 시점에 사용 가능한 정보나 보고 있는 특정 화면의 정보를 기반으로 더 좋고 빠르게 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 사람들이 자신의 결정이 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있을 때, 의사 결정에 대해 더 자신감을 느끼는 경향이 있습니다.
임베디드 분석의 가장 큰 이점 중 하나는 소프트웨어 제공업체와 최종 사용자 모두에게 경쟁 우위를 제공한다는 것입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
에 따르면 애널리틱스 위크, 500명의 프로젝트 관리자, 소프트웨어 개발자, 엔지니어 및 임원들을 대상으로 설문조사한 결과, 96%가 임베디드 분석이 전반적인 매출 성장에 기여한다고 답했으며, 92%가 경쟁 우위가 증가했다고 보고했습니다.
게다가, 임베디드 분석 도구는 추가적인 수익원을 제공할 수 있습니다. 비즈니스에 큰 가치를 제공하기 때문에, 일부 기능과 기능은 추가될 수 있으며, 영업팀은 이를 신규 및 기존 고객에게 업셀링할 수 있습니다.
임베디드 분석을 통해 모든 것을 브랜드 테마에 맞게 사용자 정의할 수 있어 고객에게 더 나은 인지도를 제공하고, 신뢰도를 구축하며, 궁극적으로 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 사용자는 애플리케이션의 차이점에 산만해지거나 심지어 알아차리지 못하고, 대신 자신의 데이터 가치에 집중하게 됩니다.
대부분의 조직은 기존 소프트웨어에 통합할 이미 구축된 임베디드 분석 솔루션을 구매하기로 결정합니다. 이것이 선호되는 주요 이유 중 하나는 직접 구축하는 대신 구매하는 것이 시간과 비용을 모두 절약해 주기 때문입니다. 또한 개발자의 리소스와 시간을 확보하여 핵심 역량과 비즈니스가 원래 설계된 목적에 집중할 수 있게 해줍니다. 하지만 비즈니스 요구 사항, 리소스 및 예산에 따라 두 결정 모두 장단점이 있으므로, 이를 살펴보겠습니다:
👍 작고 빠른 프로젝트 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
자체적으로 분석 기능을 구축하는 것이 제한된 요구 사항을 가진 소규모 프로젝트를 진행할 때 가장 좋은 옵션일 수 있습니다. 특히 해당 개발팀이 임베디드 분석 및 데이터 시각화 솔루션 개발에 관련 기술 세트와 이전 경험을 가지고 있다면 더욱 그렇습니다.
👍 완벽한 제어고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
이 빌딩의 가장 설득력 있는 주장 중 하나는 제품 관리자가 애플리케이션의 모든 측면, 즉 기능뿐만 아니라 모양과 느낌까지도 완전히 통제할 수 있게 해준다는 것입니다. 모든 개발 측면을 사내에 유지함으로써 제품 팀은 브랜딩, 사용자 경험 및 기능을 통제할 수 있습니다.
👎 개발 및 유지보수고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
완벽한 임베디드 분석 플랫폼을 처음부터 구축하고 유지하는 것은 쉽지 않은 작업입니다. 깊은 데이터 분석 이해와 많은 노력이 필요합니다. 제품을 구축하려면 이전 임베디드 분석 경험이 부족할 수 있는 개발팀을 교육하는 데 시간과 돈을 투자해야 합니다.
임베디드 분석을 구축하는 데 상당한 비용이 발생하며, 평균적으로 완료하는 데 7개월이 걸립니다. 예상 평균 비용은 최대 35만 달러(평균 미국 급여 기준)입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:
비교하자면, 임베디드 솔루션의 표준 가격은 연간 3만 달러에서 7만 5천 달러 사이에서 시작합니다.
👍 핵심 제품에 집중하세요 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
“직접 구축” 방식의 주된 단점은 개발자들이 핵심 제품 개발에서 벗어나 복잡한 임베디드 분석 기능. 개발팀을 교육하는 것보다 구매하는 것이 시간과 돈을 절약하며 내부 리소스가 단순히 이용 불가능한 경우 교육의 필요성을 제거합니다.
👍 유지보수 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
사내에서 구축하는 모든 것은 사내에서 지원해야 합니다. 구매 옵션의 경우, 지원은 서드파티가 클라우드를 통해 제공하며, ISV는 문제가 발생했을 때 이를 수정하기 위해 리소스를 할당할 필요가 없습니다. 소프트웨어 수명 주기 동안 비용의 최대 90%가 이를 유지하고 운영하는 데 달려 있습니다. 유지보수 비용은 상당할 수 있습니다. 문제가 발생하더라도 리소스를 할당하여 수정할 필요가 없습니다. 소프트웨어의 수명 주기 동안 발생하는 비용 중 최대 90%가 유지 관리 및 운영에 달려 있습니다. 유지보수 비용은 상당할 수 있습니다.
👍 더 빠른 시장 출시 시간 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
직접 구축하는 데 평균 7개월 이상이 걸리므로, 많은 제품 팀이 가능한 한 빨리 제품을 출시해야 할 필요성 때문에 플러그인 분석 솔루션을 구매하기로 결정합니다. 치열한 SaaS 시장에서, 그리고 CEO들이 빠른 결과물을 요구하는 상황에서, 미리 구축된 기성 솔루션을 구매하는 것은 시장 출시 시간을 획기적으로 단축시킵니다.
👍 ROI 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
분석은 지출된 모든 달러당 $13.01을 돌려줍니다. Nucleus Research에 따르면. 즉, 임베디드 분석을 SaaS 솔루션에 제공할 경우 귀사와 고객 모두에게 13:1의 비율입니다. 임베디드 분석 ROI 귀사 및 고객을 위해, SaaS 솔루션에 임베디드 분석을 제공할 때.
👍 최대 보안 보장고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 란싱 소프트웨어의 제품 디렉터인 쩐 왕은 기존 솔루션에 원활하게 통합될 수 있는 시각적 셀프 서비스 BI 도구를 찾았습니다. SCATLAS에 내장된 BI 차트는 항상 고객의 개인화된 데이터 분석 요구 사항을 충족할 수 없었기 때문입니다. 예를 들어, 란싱 사용자는 종종 제품, 고객 및 운송 경로의 맞춤형 분류를 요구합니다. 이러한 기능의 부족은 고객에게 치명적일 수 있습니다.
임베디드 분석 제공업체는 SSL 보안 인증서로 평가되는 높은 데이터 보안 표준을 준수해야 합니다.
👎 솔루션 제공업체에 따라 기본 대시보드 및 보고서로 제한될 수 있으며 사용자 정의 옵션이 제한적일 수 있습니다. 이 점을 염두에 두고,임베디드 분석 공급업체에 올바른 질문을 하세요.그들이 요구하는 가격으로 무엇을 얻을 수 있는지 알아보기 위해서요.
최고의 임베디드 분석 솔루션은 단순한 데이터 시각화를 넘어 훨씬 더 많은 것을 제공합니다. 모든 임베디드 분석 소프트웨어에 있어야 할 8가지 필수 기능은 다음과 같습니다:
대부분의 데이터 분석 도구는 너무 복잡해서 사용자가 익숙해지고 기능을 활용하는 방법을 배우는 데 몇 주 이상을 소비해야 합니다. 이것이 바로 간단한 임베디드 분석 솔루션을 선택하는 것이 우선순위가 되어야 하는 이유입니다. 여기서 간단하다는 것은 사용자가 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 통해 긍정적인 결과를 얻을 수 있다는 의미입니다.
그리고 아름다워야 합니다. 결국 이 도구를 제품에 임베딩하여 사용자에게 제공할 것이기 때문에, 그들이 좋아하도록 만들어야 합니다.
사용자들은 모두 다릅니다. 각 사용자마다 분석을 사용하는 목적이 다릅니다. 분석에 대한 숙련도 또한 다릅니다. 숙련된 사용자들을 제한하지 말고, 초보자들을 압도하지 마십시오. 드래그 앤 드롭 기능, 직관적인 검색 및 탐색과 같은 임베디드 분석 셀프 서비스 기능은 비기술직 직원과 부서가 데이터를 분석하고 보고서를 독립적으로 생성할 수 있도록 합니다., 직관적인 검색 및 탐색 기능은 기술적 지식이 없는 직원과 부서가 데이터를 분석하고 보고서를 독립적으로 작성할 수 있도록 합니다.
셀프 서비스 기능과 관련하여 찾아봐야 할 두 가지 주요 사항은 다음과 같습니다:
데이터 시각화는 다양한 차트 유형을 의미하며, 최고의 임베디드 분석 솔루션은 다양한 사전 구축된 템플릿을 선택할 수 있도록 합니다. 이러한 템플릿은 컬럼, 도넛, 깔때기 차트부터 버블, 산점도 또는 스파크라인 차트, 그리고, 그리고 최고의 임베디드 분석 솔루션은 다양한 사전 제작된 템플릿 중에서 선택할 수 있게 해줍니다. 이러한 차트는 컬럼, 도넛, 깔때기 차트부터 버블, 산점도, 스파크라인 차트에 이르기까지 다양하며, 다음과 같은 더 고급 차트도 제공합니다. 트리맵 또는 지리 공간 매핑과 같은 더 고급 차트까지 다양합니다. 사용자는 또한 이러한 다양한 시각화를 결합하여 아름답게 통합된 대시보드를 만들 수 있습니다.
대시보드 연결 기능을 사용하면 대시보드 내의 시각화 요소를 다른 대시보드나 URL과 연결할 수 있습니다. 예를 들어, 시각화에 표시된 정보에 대한 더 자세한 내용을 제공하고 싶을 때, 완전히 새로운 대시보드를 사용할 수 있습니다. 이는 회사 360 대시보드에서 매우 유용할 수 있는데, 이 경우 비즈니스의 전반적인 개요에서 구체적인 세부 정보가 포함된 더 상세한 보기로 이어지는 상위-하위 분석 경로를 설정할 수 있습니다.
단순히 데이터를 시각화하는 것에 만족하지 마세요. 데이터 과학자가 될 필요 없이 더 깊은 통찰력을 얻으세요!
통계 함수 – 데이터 분석 측면에서 통계는 데이터를 기술적으로 분석하기 위해 수학을 사용하는 것입니다. 파이 차트와 같은 기본적인 시각화는 어느 정도의 높은 수준의 정보를 제공할 수 있지만, 통계를 사용하면 데이터를 훨씬 더 데이터 기반적이고 목표 지향적인 방식으로 처리할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 통계 함수입니다:
드릴 다운 – 드릴 다운은 사용자를 일반적인 개요에서 단일 클릭으로 더 상세한 분석으로 이동시킵니다.
AI 기능 – 머신러닝 알고리즘의 도움으로 AI는 데이터를 자동으로 분석하고 사용자가 더 나은 사실 기반 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 패턴, 추세 및 통찰력을 밝혀낼 수 있습니다. AI는 NLG(자연어 생성)를 사용하여 데이터를 이해하기 쉽게 만듭니다.
풍부한 데이터 분석을 통해 고객 행동을 더 잘 이해하고 예측하며 시장에 대한 특정 질문에 답할 수 있습니다.
애플리케이션 내에서 제공되는 분석 결과가 마치 그 애플리케이션에 속하지 않은 것처럼 보일 때 최종 사용자에게는 방해가 됩니다. 마치 어떻게 보이는지 신경 쓰지 않고 대충 붙여놓은 것 같습니다. 화이트 라벨 임베디드 분석 기능, 사용자는 귀하의 애플리케이션에서 차이점을 알아차리거나 산만해지지 않고 대신 데이터의 가치에 집중할 수 있습니다. 화이트 라벨링 기능은 모든 UX 요소(테마 및 스타일링, 둥근 정도 대 사각형 정도, 대화 상자 등)를 귀하의 브랜드 경험에 맞게 사용자 정의할 수 있도록 합니다.
개발자를 위한 실제 SDK를 사용하세요. 이를 통해, 애플리케이션에 단순히 iFrame을 임베딩하도록 강요받지 않으며, 매개변수화된 URL로 대시보드를 구성하도록 강요받지 않습니다. 실제 코드와 실제 객체, 실제 속성을 사용하세요.
개발자 경험은 임베디드 분석 구현의 성패를 좌우할 수 있습니다. 귀하의 BI 공급업체는 사용자에게 간편하게 제공하기 위해 최신 기술을 따라잡아야 합니다.
Reveal 임베디드 분석 솔루션 시장에서 가장 강력하고, 유연하며, 예측 가능한 가격의 분석 도구를 조직에 제공합니다. Reveal은 개발자에게 광범위하고 사용자 정의가 용이하며 사용하기 쉬운 임베디드 분석 도구와 데이터 시각화를 제공하여 최종 사용자가 즉시 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 도구는 앱을 더 매력적으로 만들고 경쟁사와 차별화할 수 있게 해줍니다.
Reveal 는 단일하고 간단하며 저렴한 가격 책정 지점을 제공하여 애플리케이션당 무제한 사용자를 확보할 수 있게 합니다. 당사의 가격 구조는 합리적이고 투명하여, 지불하게 될 금액을 정확하게 예측하고 따라서 ROI를 더 잘 계산할 수 있다는 것을 의미합니다. 당사는 고객과 긴밀하게 협력하여 사용자의 모든 단계별 요구 사항이 충족되도록 노력합니다.
저희 앱 지원은 추가 비용 없이 다양한 지속적인 지원 서비스를 제공하며, 포럼에서 모든 질문에 답변해 줄 친근한 24시간 커뮤니티와 함께합니다. 게다가, 투명성은 저희 비즈니스의 핵심 가치이며, 고객 데이터를 절대 수집하지 않습니다. 더 알고 싶으신가요? 데모 요청 그리고 실행하는 것이 얼마나 쉬운지 확인하세요.
빌랴나는 Reveal의 임베디드 분석 콘텐츠 전문가입니다. 조사부터 창의적인 글쓰기까지, 그녀는 지루한 비즈니스 블로그를 유용하고 실행 가능하게 만드는 데 힘쓰고 있습니다. 그녀가 일하지 않을 때는 전 세계의 새로운 목적지를 발견하고, 산 정상에 오르고, 사랑스러운 시베리안 라이카와 함께 시간을 보내는 것을 좋아합니다.
