埋め込み型分析SDKとiframe：どちらがより優れた統合オプションですか？

統合は、埋め込み型分析ベンダーとの連携を検討する際に最も重要な要素です。 埋め込み型分析ベンダーとの連携を検討する際に最も重要な要素です。 既存のアプリケーションに分析を統合する場合、ユーザーエクスペリエンス、ワークフロー、ブランディングは、お客様に複雑さや混乱をもたらすことなく、シームレスに機能する必要があります。

分析機能をAngularアプリ、Reactアプリ、ERP、OEMソフトウェア、またはその他のアプリケーションに統合する主なオプションは2つあります。 分析機能をAngularアプリに統合するReactアプリに統合する Angularアプリケーション, ERP, OEMソフトウェアまたはその他のアプリケーション。

1. APIを使用してカスタムエクスペリエンスを提供する埋め込み型分析SDKを使用します。
2. iframeを使用して、管理されたSaaSアプリケーションから分析を実装します。

この記事では、これらの2つのオプションについて検討し、それぞれの長所と短所を検討し、お客様とエンドユーザーにとって最適なものを決定します。

埋め込み型分析とiframeの違いは何ですか？

目的を絞った埋め込み型分析SDKとiframeの両方で、アプリケーションにデータ分析機能を統合できますが、いくつかの重要な違いがあります。 目的を絞った埋め込み型分析 SDKとiframeの両方で、アプリケーションにデータ分析機能を統合できますが、主な違いは次のとおりです。

• 埋め込み型分析ソリューションは、ダッシュボード、分析、およびセルフサービスをアプリケーションに統合するために特別に設計されています。カスタマイズは、APIを使用してアプリケーションコードで実現されるため、埋め込み型分析エクスペリエンスは、アプリケーションの一部であるかのように感じられます。 ビジネスインテリジェンス iframeは、あらゆるアプリケーションにサードパーティの機能を追加するための従来の手段です。ほぼすべての種類のコンテンツをあらゆるアプリに埋め込むことができます。ただし、分析ソリューションには、いくつかの欠点があります。iframeを使用してダッシュボードエクスペリエンスを提供する場合、カスタマイズ、スタイル、ブランディング、およびワークフローのオプションは限られています。

• iframeは、あらゆるアプリケーションにサードパーティの機能を追加するための従来の手段です。 あらゆるアプリケーションにサードパーティの機能を追加するための従来の手段です。iframeを使用すると、ほぼすべての種類のコンテンツをあらゆるアプリに埋め込むことができます。ただし、分析ソリューションには、いくつかの欠点があります。iframeを使用してダッシュボードエクスペリエンスを提供する場合、カスタマイズ、スタイル、ブランディング、およびワークフローのオプションは限られています。

iframeまたはネイティブSDKを使用した埋め込み型分析の長所と短所

次のセクションでは、各アプローチの欠点と利点について説明し、アプリケーション開発の将来に向けて適切な選択をできるようにするための推奨事項を示します。

埋め込み型分析にiframeを使用することの欠点

iframeは、アプリケーションに分析を統合するための迅速かつ簡単な方法ですが、このアプローチを決定する前に、考慮すべき欠点があります。特定のユースケースと要件によっては、より堅牢で安全な統合アプローチが必要になる場合があります。

• パフォーマンス： iframeは、特に分析プラットフォームがリモートサーバーでホストされている場合、読み込み時間を遅らせ、ページ読み込み時間を増加させることにより、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。これにより、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスに悪影響を与える可能性があります。ユーザーエクスペリエンスの制御をサードパーティに委ねることになります。
• セキュリティ：iframeを使用してコンテンツを埋め込むと、アプリケーションに悪意のあるコードを注入する可能性があり、機密データを攻撃者に公開するセキュリティリスクが生じる可能性があります。
• コスト： 埋め込み型分析用のiframeソリューションの多くには、初期費用、1ユーザーあたりの費用、および継続的なクラウド費用がかかります。このようなソリューションは最初は魅力的であるように見えるかもしれませんが、長期的には、埋め込み型SDKの2倍、3倍、またはそれ以上のコストになる可能性があります。これは、埋め込み型SDKの継続的なメンテナンスと管理を考慮した場合でも同様です。
• カスタマイズ： iframeは、埋め込まれたコンテンツのカスタマイズオプションが限られているため、アプリケーションの全体的な外観と整合させるのが難しくなります。これにより、一貫したユーザーエクスペリエンスを作成することが不可能になります。調査によると、「ユーザーエクスペリエンス」は、埋め込み型分析ベンダーを選択する際の最も重要な決定要因です。
• セルフサービス： 多くのiframeソリューションは、「ビューアー専用」です。つまり、エンドユーザーは自由にダッシュボードを編集および作成できません。できることや、セルフサービスを利用できるユーザー数には制限がある場合があります。
• クロスドメインの問題： iframeを使用して別のドメインからコンテンツを埋め込むと、クロスドメインの問題が発生し、埋め込まれたコンテンツにアクセスして操作するのが難しくなる可能性があります。
• SEOへの影響：iframeを使用して分析を埋め込むと、検索エンジンが埋め込まれたコンテンツを正しくインデックスできないため、検索エンジン最適化（SEO）に悪影響を与えます。

iframeソリューションを選択すると、アプリケーションとその全体的なユーザーエクスペリエンス、パフォーマンス、およびセキュリティの大部分をサードパーティに委ねることになります。

ネイティブSDKを埋め込み型分析に使用することの欠点

埋め込み型分析SDKを使用すると、iframeと比較して大きなメリットが得られますが、潜在的な欠点を考慮し、埋め込み型分析プラットフォームがアプリケーションの特定のニーズと要件に最も適していることを確認することが重要です。さらに、成功するデプロイメントの重要な成功基準は、必要な時間、リソース、および継続的なメンテナンスを計画することです。 分析SDK 分析SDKを使用すると、iframeと比較して大きなメリットが得られますが、潜在的な欠点を考慮し、埋め込み型分析プラットフォームがアプリケーションの特定のニーズと要件に最も適していることを確認することが重要です。さらに、成功するデプロイメントの重要な成功基準は、必要な時間、リソース、および継続的なメンテナンスを計画することです。

• 市場投入までの時間：
• 開発リソースが必要です。これにより、分析プラットフォームが正しく統合され、期待どおりに機能することを確認します。ベンダーの分析には、開発チームに影響を与えずに、市場投入までの時間を短縮するための、十分に文書化された実装計画と、きめ細やかなサポートが含まれていることを確認してください。 メンテナンス：
• 埋め込み型SDKを使用する場合は、継続的なメンテナンスが必要です。これには長所と短所があります。短所は、実装者としてメンテナンスの責任を負うことです。長所は、新しい機能、バグ修正、および継続的なイノベーションがそのメンテナンスの一部として提供されることです。 ライセンス料：
• 一部のSDKには、複雑なライセンス料、1ユーザーあたりの費用、またはサーバーのデプロイメント費用があります。埋め込み型分析ベンダーでは、透明で、手間のかからない価格モデルを探してください。 カスタマイズの制限：

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Benefits of Using iframes for Embedded Analytics

There are two primary benefits of integrating analytics through iFrames – Price and Time to Market.

• Price: Based on your requirements, the initial cost of an iframe solution may seem less expensive than an embedded SDK experience. However, as noted in the drawbacks section, that price can skyrocket over time, with per-user fees, per-server fees, and cloud costs, not to mention the overall poor user experience.
• Time to market: The number of developer resources is lower when delivering an iframe solution. Since a managed SaaS application backs the iframe solution, data connectivity, dashboard creation, and user configuration are done on the 3rd party SaaS system. The developer’s need is simply integrating the iframe into your existing application.

When the solution hasn’t been purposely built to be embedded in other applications, that adds additional complexity to the back-end proprietary system and requires complicated integration, which ultimately leads to costly pricing models. If the embedded analytics solution doesn’t integrate seamlessly with your apps and is too complex to start off with and derive value from, then it may not be worth the commitment.

Many of today’s embedded analytics and BI vendors were initially built as standalone applications, then over time, they flipped their business model to embedded solutions. This is the disconnect – it is next to impossible to take an application architecture built for the SaaS market and repurpose it as an embedded SDK solution.

Benefits of Using a Native SDK for Embedded Analytics

Using a purpose-built SDK for embedded analytics has many potential benefits, including increased customization, easier integration, advanced functionality, enhanced security, and increased scalability. These advantages help ensure that the embedded analytics platform meets your application’s needs and requirements while providing a high-quality user experience. You are not leaving your customer’s satisfaction in the hands of a 3rd party.

• User experience: Native SDKs designed for embedding analytics should be designed with a high degree of customization and flexibility. This can include custom branding, user interface options, and other interactions your customer experience / requires. For example, a purpose-built embedded analytics SDK will give API control over almost every aspect of the user interface. In contrast, iframe solutions are all-or-nothing when it comes to turning features on or off based on users or groups.
• **Fast & simple integration:**SDKs designed for the specific purpose of dashboards, analytics & self-service business intelligence should make it easy to integrate seamlessly with your host application, making the integration process fast for your development team. When evaluating vendors, ask for sample code, examples, and proof of ease of integration into new or existing applications.
• Functionality: Purpose-built embedded analytics SDKs provide advanced business intelligence functionality that is difficult or time-consuming to implement when attempting coding from scratch. This includes data visualization, predictive analytics, and machine learning.
• Security: With an embedded analytics SDK, you fully control security. You do not depend on a 3rd party to manage queries, user permissions, or access to underlying tables. You control this via APIs in the embedded analytics SDK.
• Deployment & scalability: With an embedded analytics SDK, you are not tied to a specific cloud vendor for data hosting or deployment. As the SDK is embedded in your application, you control how and where deployment occurs.

分析ベンダーの選択に関する推奨事項

埋め込み型分析ソリューションから真の価値を引き出し、すべてのデータの力を活用するには、次のようなベンダーを探してください。 埋め込み型として構築されている ユーザーが日常のワークフローで使用するアプリケーションに組み込むことができる。

前のセクションで説明したように、多くの 埋め込み型分析ベンダー は、埋め込みが可能であると主張していますが、実際には部分的にしかできません。真実を知るために、次の質問をすることができます。

• 埋め込み型エクスペリエンスは、後から追加されたものですか？それとも、最初から埋め込みを目的として設計されたソリューションですか？
• 埋め込み型ユーザーは、アプリケーション全体の体験を得られますか？
• ユーザーは、単にダッシュボードを表示するだけでなく、既存のダッシュボードを編集したり、新しいダッシュボードを追加したりできますか？
• SaaSまたはデスクトップ版と比較して、埋め込み型製品に制限はありますか？
• ネイティブSDKをアプリケーションに簡単に追加できることを示すコード例はありますか？

埋め込み型分析には多くのメリットがあるため、間違った選択をして、ベンダーへの投資のために行き詰まってしまうことは避けたいはずです。

さらに、ソリューションが埋め込みを目的として特別に設計されているかどうかを判断するには、ベンダーが示す具体的な例やドキュメントを確認できます。 埋め込み分析機能 例：

• API統合 埋め込み型分析ソリューションは、他のアプリケーションやプラットフォームとの統合を容易にするAPIを提供します。APIを使用すると、分析機能をアプリケーションに埋め込みながら、分析ソリューションの機能を活用できます。ソリューションが提供するAPIが十分に文書化され、使いやすく、アプリケーションに簡単に統合できることを確認してください。
• カスタマイズオプション適切に設計された埋め込み型分析ソリューションでは、外観をカスタマイズして、独自のアプリケーションの外観と一致させることができます。これには、色、フォント、および全体的なスタイルを変更して、ユーザーにシームレスなエクスペリエンスを提供できるようにする機能が含まれます。このカスタマイズ機能は、 ホワイトラベル分析.
• セキュリティとプライバシー 分析を埋め込む場合、機密データが保護され、安全に取り扱われるようにすることが不可欠です。暗号化、ユーザー認証と承認、データアクセス制御などの堅牢なセキュリティおよびプライバシー機能を備えていることを確認してください。
• デプロイメントオプション 目的を絞った埋め込み型分析では、ニーズを満たすための柔軟なデプロイメントオプションが提供されます。クラウド、オンプレミス、またはハイブリッド環境にデプロイしたい場合でも、要件に最適なデプロイメント方法を選択できるオプションをベンダーが提供する必要があります。
• スケーラビリティ 埋め込み型分析ソリューションは、データとユーザーの増加に対応できるようにスケーラブルであることも重要です。目的を絞ったソリューションはスケーラブルであり、パフォーマンスの低下なしに大量のデータとユーザーを処理できます。
• 製品ロードマップ次のような 製品ロードマップ を参照して、ベンダーが埋め込み型分析ソリューションの継続的な改善に取り組んでいることを確認してください。これにより、将来追加される機能や、ソリューションが時間の経過とともに進化するニーズを満たせるかどうかを知ることができます。

Reveal組み込み分析の紹介

Reveal Embedded Analyticsは、チームと顧客が埋め込み型インテリジェンスでデータインサイトを促進し、市場投入までの時間を短縮し、アプリケーションのユーザーエクスペリエンスを変革できるようにします。

埋め込みを念頭に置いて構築され、今日の最も最新のアーキテクチャ上に構築されたRevealの強力なAPIは、分析機能をアプリケーションに埋め込む際の複雑さを解消します。RevealのネイティブSDKを使用すると、.NET Core、Java、NodeJS（近日公開）、およびReact、Angular、Blazor、WebComponent、VueJS、jQuery、MVCなどのフロントエンドテクノロジーや、Spring、Tomcat、ApacheなどのJavaフレームワークなど、あらゆるプラットフォームと技術スタックでアプリケーションへの統合がシームレスになります。

直感的な ドラッグアンドドロップ 機能により、あらゆるデバイスで美しく有益なダッシュボードを作成するのは簡単です。数回クリックするだけで、予測分析と機械学習モデルをすばやく実行して、より情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

Reveal embedは、チームがアプリケーションのコア価値に集中できるようにし、シンプルで固定価格でユーザーエクスペリエンスを向上させます。

詳細については、 1対1の製品デモを予約するか、 ネイティブSDKをダウンロードして.