スケーラブルな分析:BIを壊すことなく成長のために構築する方法

SaaS企業にとって、ユーザーの増加は成功を加速させるものであり、分析インフラストラクチャに負担をかけるものではありません。しかし、多くのSaaSリーダーにとって、BIコストは顧客獲得よりも速く急増し、レガシーシステムはデータ量の増加と同時ユーザーの需要に対処するのに苦労しています。その結果は?分析は製品の勢いに追いつくことができず、スケーラブルな分析を遠い目標に変えています。

分析インフラストラクチャが拡張できない場合、コストが膨らみ、データはよりスマートな製品を推進する可能性を失います。インサイトをエンゲージメントと収益に変える代わりに、遅いダッシュボードはユーザーをイライラさせ、導入を遅らせます。これは小さな不便ではありません。これは機会を逃し、成長を制限し、スケーラブルな分析戦略を持つ競合他社にさらされる可能性があります。

あなたは一人ではありません。テクノロジーリーダーの81%が、大規模な分析に対する需要が高まっていると報告していますが、半数近くが、増大するユーザーとデータのニーズに対応するために分析を拡張すると、BIシステムが失敗すると回答しています。一方、32%のユーザーは、組み込み分析を採用する際の主な障壁としてレガシーインフラストラクチャを非難しており、急速に成長している環境では従来のBIがいかに不十分であるかを浮き彫りにしています。

最新の SaaS 製品にとってスケーラブルな分析が何を意味するのか、従来の BI システムが大規模な分析を提供するのに苦労する理由、コストの高騰やパフォーマンスの問題なしに、製品と顧客とともに成長する分析基盤を構築する方法について説明します。

スケーラブルな分析はSaaS企業にとって何を意味するのか

最新の SaaS 製品では、スケーラブルな分析は、製品の進化に合わせて高速なパフォーマンス、予測可能なコスト、適応性を維持しながら、ユーザーの増加、データ量の増加、複雑なクエリをサポートする必要があります。この適応性は、インフラストラクチャを破壊的な変更を必要とせずに、変化する顧客の需要に対応し、新しいデータ ソースを統合し、進化するビジネス モデルをサポートするために不可欠です。

したがって、スケーラブルな分析は、次の 4 つの重要な柱にかかっています。

1. パフォーマンス: システムは、大規模なデータセットや数千人の同時ユーザーによる高負荷下でも、リアルタイムの応答を提供する必要があります。遅いダッシュボードや応答しないクエリは、ユーザーの信頼をすぐに損ないます。

2. ユーザーエクスペリエンス: 洞察は、ブランディングとワークフローに合わせて、製品内に直接表示される必要があります。ユーザーを分離されたポータルに強制すると、エンゲージメントが妨げられ、データが十分に活用されないままになります。

3. 価格の予測可能性: ユーザーまたはクエリ量に応じて課金される BI プラットフォームでは、分析のスケーリングが予測不可能になり、コストがかかります。持続可能なモデルでは、導入が進むにつれてコストと価値を一致させます。

4. 展開の柔軟性: 分析インフラストラクチャは、クラウド、オンプレミス、またはハイブリッド環境でシームレスに動作する必要があります。SaaSチームは、大規模な分析を提供するために、アーキテクチャをオーバーホールしたり、ベンダーロックインを受け入れたりする必要はありません。

従来のBIプラットフォームでは、これらの要件を満たすことはほとんどありません。一元化されたダッシュボードとバッチ レポート用に設計されており、最新のアプリケーションの要求をサポートするのに苦労しています。対照的に、組み込み分析ソリューションはアプリケーションのインターフェイスやアーキテクチャに直接統合され、レガシー システムによって課せられる制限なしに、洞察が製品に合わせてシームレスに拡張されることを保証します。

時代遅れの BI ツールからスケーラブルな分析に移行することで、SaaS 組織はタイムリーで実用的な洞察を大規模に提供できるようになり、エンゲージメントの向上、より多くの情報に基づいた意思決定、持続可能な成長が促進されます。

従来のBIでスケーラビリティが失敗する理由

従来のBIプラットフォームは、一元化されたレポート、スケジュールされた更新、および限られた数のエグゼクティブユーザーのために設計されていました。これらは、最新のSaaSアプリケーションの動的で大量の要件を処理するように構築されていません。その結果、今日の需要を満たすための分析のスケーリングをサポートできないことがよくあります。

従来のBIプラットフォームが苦戦している主な領域は次のとおりです。

システムの肥大化

レガシー BI システムは、クラウドネイティブのマイクロサービス主導の環境には適さないモノリシック アーキテクチャを備えています。ユーザーの追加、データセットの拡張、または新しいユースケースの導入は、複雑さを増し、パフォーマンスを低下させ、その結果、コストが高くなり、スケーラビリティが低下します。

コストの高騰

従来の BI ライセンス モデルでは、成長に悪影響を及ぼします。ユーザーごとの料金や使用量ベースの料金体系により、顧客、従業員、アナリストが増えるたびに経費が急速に増加し、採用が拡大するにつれてスケーラブルな分析が経済的に持続不可能になります。

切断されたエクスペリエンス

多くのレガシー BI ツールには、iFrame や外部ポータルを介して分析が組み込まれており、断片的なユーザー エクスペリエンスが作成されています。製品外に存在するインサイトは個別のログインを必要とするため、ワークフローが中断され、採用が制限されるため、統合分析の目標が損なわれます。

パフォーマンスの遅れ

古いBIシステムは、リアルタイム分析ではなく、バッチ処理と夜間レポートを優先します。大量のクエリや同時ユーザーの増加は、遅延、タイムアウト、または障害につながります。タイムリーな洞察がユーザーエンゲージメントや運用上の意思決定に重要な場合、パフォーマンスの遅れにより分析が無効になります。

限定的なセルフサービス

従来の BI では、ダッシュボードの作成とカスタマイズが特殊なロールに制限されることが多く、エンド ユーザーが独自にデータを探索できなくなります。直感的で組み込みのセルフサービス機能がなければ、組織は分析の拡張を妨げ、ユーザーの権限付与を制限するボトルネックに遭遇します。

これらの制限は、技術的な不便さを超えて広がります。これらは、製品の採用、顧客満足度、および組織の俊敏な運用能力に影響を与えます。ユーザーの期待とデータ量が増え続けるにつれて、従来のBIシステムは分析インフラストラクチャのスケーラビリティを妨げる負債になります。

スケーラブルなBIのアーキテクチャ要件

分析を大規模に構築するには、ダッシュボードを後回しに追加するだけでは不十分です。パフォーマンス、柔軟性、効率的な成長のために設計されたアーキテクチャが必要です。スケーラブルな分析は、BIプラットフォームがユーザーの拡大、データの複雑さの増大、ビジネス要件の進化に対応できるようにするための基本的な要素に依存しており、同時にスピードを維持し、コストを管理します。

スケーラブルな分析を提供するために必要な重要なアーキテクチャ コンポーネントを次に示します。

クラウドネイティブインフラストラクチャ

分析ソリューションは、使用パターンに基づいてリソースを拡張または縮小し、柔軟にデプロイする必要があります。クラウドネイティブのコンテナ化されたアーキテクチャにより、水平方向のスケーリングが可能になり、インフラストラクチャを大幅に再設計することなく、増大するユーザー ベースに分析を提供できるようになります。

API駆動型設計

最新の RESTful API 上に構築されたプラットフォームは、分析を製品ワークフロー、ユーザー権限、多様なデータ ソースとシームレスに統合できます。API は、自動化、カスタマイズされたユーザー エクスペリエンス、複雑なシステム全体で分析を拡張するために不可欠な信頼性の高い接続を促進します。

効率的なクエリとキャッシュ

スケーラブルな分析インフラストラクチャは、同時実行性の高い使用状況でも低待機時間を維持するためにクエリを最適化する必要があります。インテリジェントなキャッシュ戦略により、データベースの負担が軽減され、需要のピーク時に応答性の高い洞察が確保され、大規模な分析がサポートされます。

iFrameの代わりにSDK

分析を埋め込むと、ネイティブで統合されたエクスペリエンスが作成される必要があります。分析をアプリケーション環境から分離するiFrameとは異なり、組み込みSDKを使用すると、分析をUIに直接統合して、パフォーマンスと一貫性を維持できます。これはスケーラブルな分析の重要な柱であり、ダッシュボードが製品の成長に合わせて進化することを保証します。

水平方向のスケーラビリティ

スケーラブルな分析インフラストラクチャは、パフォーマンスを低下させることなく、何千人もの同時ユーザーをサポートする必要があります。水平スケーリング用に構築されたアーキテクチャは、ワークロードを効率的に分散し、ユーザーの需要やデータ量の増加に応じて分析の応答性を維持できるようにします。

たとえば、ヨーロッパの大手商品取引および金融プラットフォームであるCommodity Centreは、業務に合わせて拡張できない切断された BI ツールを置き換えるために、Reveal の組み込み分析プラットフォームを選択しました。クラウドネイティブの SDK ファーストのアプローチを採用することで、ワークフロー内でリアルタイムの洞察を提供し、成長する顧客ベース全体で速度、パフォーマンス、ユーザー エンゲージメントを向上させています。

「Revealダッシュボードとレポートを特定のニーズに合わせて調整する柔軟性を提供し、意思決定の改善、運用効率の向上、全体的なユーザー エクスペリエンスの向上につながりました。」

Peter Ferdowsian 氏 (Commodity Centre、IT マネージャー)

これらのアーキテクチャ原則に投資することで、組織は製品とともに成長し、タイムリーな洞察をユーザーに提供し、ビジネスニーズの進化に効果的に適応するスケーラブルな分析インフラストラクチャを構築できます。

スケーラブルな分析の実践

スケーラブルな分析は理論的なものではありません。これは、最新の SaaS 企業が、データ量と採用の増加に応じて、製品の俊敏性、ユーザーの関与、タイムリーな意思決定を維持できるようにする基盤です。分析インフラストラクチャが効果的に拡張されると、組織は測定可能なビジネス価値を提供する実用的なアプリケーションを解き放ちます。

大規模な内部BI

スケーラブルな分析により、運用から財務まで、すべての部門がライブ ダッシュボードにアクセスできるようになり、一元化されたレポート チームへの依存によって引き起こされるボトルネックや遅延が解消されます。チームは、カスタムレポートのリクエストを繰り返す開発者に負担をかけることなく、指標を独自に探索し、パフォーマンスを調整し、迅速に対応できます。

マルチテナント分析を備えたSaaS製品

マルチテナント アプリケーションには、パフォーマンスや応答性を損なうことなく、何千もの顧客アカウントに同時にサービスを提供できる分析が必要です。スケーラブルな分析により、各テナントは一貫したリアルタイムの洞察を体験でき、これは組み込みダッシュボードを通じて付加価値を付加しようとする顧客向け SaaS プラットフォームにとって不可欠です。

リアルタイムでの運用上の洞察

運用チームは、問題を特定し、プロセスを最適化し、市場動向に適応するためにタイムリーなデータに依存しています。夜間のバッチ更新やスケジュールされたレポートに依存する従来のBIツールは、動きの速い組織では許容できないデータギャップを生み出します。大規模な分析により、待機時間が短い更新が提供され、最新の情報に基づいて意思決定が確実に行われます。

AI で強化された予測的洞察

組織がAI を活用した分析を採用するにつれて、スケーラブルなインフラストラクチャの重要性がますます高まっています。拡張データセットでトレーニングされ、大規模なユーザーベースにデプロイされたAIモデルには、高性能のクエリ、効率的なコンピューティングリソース、リアルタイムの予測を維持するアーキテクチャが必要です。スケーラビリティがなければ、予測分析意思決定を強化するどころか妨げる可能性があります。

たとえば、Synergy Logisticsは、倉庫の可視性を向上させるために、時代遅れの BI ツールを Reveal の組み込み分析プラットフォームに置き換えました。Synergy Logisticsは、スケーラブルなリアルタイムダッシュボードをプラットフォームに直接統合することで、顧客が業務を即座に監視し、より迅速に行動できるようにし、データの複雑さとユーザー数が増加しても効率を高めました。

スケーラブルな分析は単なる技術的な機能ではありません。これは、データを組織全体でタイムリーで実用的な意思決定に変換し、チームと顧客が現代のビジネスが要求するペースで運用できるようにする戦略的機能です。

スケーラビリティを促進する主な機能

スケーラブルな分析には、強力なアーキテクチャ以上のものが必要です。また、進化する需要に適応する製品の機能にも依存します。理想的な組み込み分析プラットフォームは、ユーザーの成長をサポートし、複雑なデータ要件を管理し、製品エクスペリエンス全体にシームレスに統合する機能を提供する必要があります。

分析を効果的に拡張するための重要な機能は次のとおりです。

真の組み込みSDK

組み込みSDKは、分析を製品のインターフェースとワークフローに直接統合します。iFrameや切断されたWebビューとは異なり、SDKベースのアプローチは、ユーザー数が増加しても、信頼性の高いパフォーマンスと設計の一貫性を維持します。これにより、シームレスなユーザー エクスペリエンスを提供するスケーラブルな分析の基盤が確立されます。

ホワイトラベルと完全なUIコントロール

ホワイトラベル分析機能により、フォント、色、レイアウト、インタラクションなど、ダッシュボードのあらゆる視覚的側面を完全にカスタマイズできます。分析が製品のブランディングとユーザーエクスペリエンスと一致すると、採用が向上し、知覚価値が高まります。

AIを活用した分析

AI を活用した機能により、予測モデリングと高度な傾向分析がダッシュボードに導入されます。AI を活用することで、スケーラブルな分析により大規模なデータセット全体にわたってプロアクティブな洞察を生成でき、手動分析を必要とせずに、より迅速でより多くの情報に基づいた意思決定が可能になります。

固定された透明性のある価格設定

ユーザーベースまたはクエリごとの価格モデルでは、分析のスケーリングが経済的に法外になる可能性があります。スケーラブルな分析プラットフォームは、洞察にアクセスするユーザーの数に関係なく、コストと提供される価値を一致させる、予測可能な定額料金を提供する必要があります。

カスタマイズ可能なダッシュボード

ダッシュボードは、さまざまなユーザー ロール、ペルソナ、権限レベルに適応できる必要があります。カスタマイズされたダッシュボードを作成、共有、編集する機能により、開発者の継続的な関与なしに、さまざまな顧客ニーズに合わせて分析を拡張できます。

リアルタイムデータ同期

大規模な分析では、タイムリーで正確な分析情報を確保するために、低遅延のデータ更新が必要です。リアルタイムのデータ同期のサポートにより、ユーザーはシステム負荷が高い場合でも、最新の情報を使用して情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ロールベースのアクセス制御 (RBAC)

きめ細かなロールベースの権限は、スケーラブルな分析プラットフォームに不可欠です。RBAC を使用すると、データの可視性を正確に制御し、マルチテナント環境をサポートし、分析を組織のデータ ガバナンス ポリシーに合わせます。

最新のスケーラブルな分析ソリューションでは、これらの組み込み分析機能を統合プラットフォームに統合する必要があります。このアプローチにより、SaaS 組織は、パフォーマンス、設計の整合性、ユーザー エクスペリエンスを損なうことなく、タイムリーでカスタマイズ可能で一貫した洞察を提供できます。

スケーラブルな分析のベストプラクティス

スケーラブルな分析を実現するには、適切なテクノロジーを選択するだけでは不十分です。インフラストラクチャを効果的に拡張し、高いユーザー エンゲージメントを維持し、有意義な洞察を一貫して提供するには、戦略的な実装アプローチが必要です。

以下に、スケーラブルな分析をSaaS製品に組み込むための実証済みのベストプラクティスの概要を示します。

最初から埋め込む

分析を最初から製品戦略の基礎要素として扱います。早期統合により、将来の障害を防ぎ、ユーザーの増加や機能の拡張に合わせて分析を確実に拡張できます。初期リリースに分析を組み込んだ SaaS 企業は、洞察がユーザー エクスペリエンスにシームレスに統合されるため、導入が早くなり、維持率が高いと報告されることがよくあります。

ユーザーエクスペリエンスを第一に設計

直感的なナビゲーション、カスタマイズ可能なダッシュボード、応答性の高い視覚化を優先して、多様なユーザー グループでの採用を促進します。たとえば、フィンテック プラットフォームは、トランザクション量などの主要な指標をホームページのダッシュボードに表示してクリック数を減らし、コンテキストに応じた洞察を維持することで、毎日のアクティブな使用量を増やすことができます。

相互運用性を優先する

分析が既存のデータパイプライン、ID管理システム、クラウドネイティブアーキテクチャやハイブリッドアーキテクチャなどの多様な展開環境と確実に統合されるようにします。この柔軟性により大規模な分析がサポートされ、進化するテクノロジースタックに適応する将来性のあるソリューションが可能になります。たとえば、複数の倉庫管理システムにわたる分析を統合するロジスティクス SaaS アプリケーションは、顧客を単一のバックエンドに強制することなく、統合ダッシュボードを提供できます。

継続的な監視と最適化

オブザーバビリティ ツールを利用して、クエリ時間、エラー率、使用パターンなどの主要なパフォーマンス メトリックを追跡します。遅いクエリや十分に活用されていないダッシュボードをプロアクティブに特定して対処することで、パフォーマンスが最適化され、ユーザー満足度が向上します。平均クエリ期間の自動アラートは、エンド ユーザーに影響を与える前にパフォーマンスの問題を検出するのに役立ちます。

セルフサービスの強化

ダッシュボードを個別に構築、フィルタリング、共有するためのツールをユーザーに提供します。ドラッグ アンド ドロップ エディターを使用すると、技術者以外のユーザーでも自律的に洞察を作成できるため、エンジニアリング リソースへの依存が軽減され、ボトルネックが解消されます。たとえば、人事マネージャーがダッシュボードをカスタマイズできる SaaS HR プラットフォームを使用すると、レポートのリクエストを大幅に削減できます。

セキュリティとアクセス制御への投資

ロールベースのアクセス、暗号化、きめ細かな権限を実装して、使用量の増加に応じてデータを保護します。分離されたデータビューを備えたマルチテナントアーキテクチャのサポートにより、複数の顧客にサービスを提供するSaaSプラットフォーム向けに分析を安全に拡張できます。役割固有のダッシュボードを提供するエンタープライズ CRM は、経営幹部に戦略的指標を表示しながら、営業担当者を関連する地域データに制限できます。

グローバルパフォーマンスの計画

グローバルに拡大するには、海外ユーザーの低遅延を維持する必要があります。複数のリージョンに分析インフラストラクチャを展開して、応答性の高いダッシュボードを提供し、主要市場のデータ主権要件を満たします。たとえば、北米とヨーロッパの両方に分析ノードを展開すると、地理的に分散したユーザーの読み込み時間が最小限に抑えられます。

スケーリングとメンテナンスの自動化

インフラストラクチャの自動化を活用して、コンピューティングのスケーリングを管理し、新しい環境をプロビジョニングし、更新プログラムをデプロイします。自動化により、ダウンタイムが削減され、反復が加速され、分析需要の変動に応じて堅牢なパフォーマンスが維持されます。ピーク時に分析クラスターを自動的にスケーリングする電子商取引 SaaS プロバイダーは、トラフィックの急増時のパフォーマンス低下を回避します。

データドリブンな文化を育む

包括的なトレーニング プログラム、インタラクティブなチュートリアル、明確な使用ガイドを通じて、分析の導入を促進します。迅速な成功を強調し、分析を効果的に活用しているチームを認識して、情報に基づいた意思決定の原動力としてのその重要性を強化します。たとえば、顧客の成功事例を社内で共有することで、分析機能へのエンゲージメントを高めることができます。

これらのベスト プラクティスを採用することで、組織は成長に適応し、データが実用的な状態を維持し、あらゆるレベルのユーザーに力を与えるスケーラブルな分析インフラストラクチャを確立できます。

分析機能をベンチマークし、将来のスケーラビリティを計画するには、現在のソリューションが最新のスケーラブルな分析の要求を満たしているかどうかを評価するのに役立つ包括的なBI チェックリストのダウンロードを検討してください。

Revealがこれらの課題をどのように解決するか

BIコストの上昇、パフォーマンスのボトルネック、ユーザーやデータの増加に追いつかない分析システムなどの課題は避けられないものではありません。これらの問題は、分析インフラストラクチャが製品の成功をどのようにサポートするかを再評価する時期が来たことを示しています。

スケーラブルな分析により、組織はデータを負債から成長ドライバーに変換できます。SaaS のスケーラビリティ専用に構築されたソリューションを実装することで、すべてのユーザーにリアルタイムの洞察を提供し、予測可能なインフラストラクチャ コストを維持し、分析機能が製品に合わせてシームレスに拡張されるようにすることが可能になります。

組み込みのセルフサービス分析用に設計された最新のプラットフォームは、従来のBIシステムの制限に対処します。切断されたポータルの必要性を排除し、パフォーマンスを低下させることなく数千人の同時ユーザーをサポートし、顧客が個別にデータを探索できるようにします。これらのソリューションは、ブランディング、統合、セキュリティ要件の制御も維持します。

Revealは、製品に合わせて拡張できる分析ソリューションを必要とする SaaS 企業や ISV 向けに構築されています。埋め込みに適応した従来のBIシステムとは異なり、RevealのSDKは、不必要な複雑さを導入することなく、シームレスなパフォーマンス、柔軟な展開、完全にブランド化された分析エクスペリエンスを提供するために特別に開発されました。

Revealを使用すると、組織は次のことができます。 

• リアルタイムの低遅延ダッシュボードを何千人ものユーザーに同時に提供し、バッチ処理に関連する遅延を排除します。

• 直感的なドラッグ&ドロップダッシュボードでセルフサービス探索を可能にし、開発者リソースへの依存を減らします。

• 包括的なホワイトラベル機能を使用して完全なユーザー インターフェイス制御を維持し、分析が製品ブランディングと確実に一致するようにします。

• クラウドネイティブでコンテナ対応のアーキテクチャを使用して、クラウド、オンプレミス、またはハイブリッド環境に分析をデプロイします。

• 収益モデルに合わせた定額で予測可能な価格設定を通じてコストを管理し、成長を阻害するユーザーごとのライセンス料を回避します。

• 組み込みのロールベースのアクセス制御 (RBAC)、暗号化、マルチテナントのサポートにより、安全に拡張できます。

時代遅れのBIシステムの制約を克服しようとしている組織は、Revealを採用して、現代のユーザーとデータの増加のペースに合わせたスケーラブルな分析基盤を確立できます。