組み込み型分析ツールでより価値あるアプリへ

Revealは、組み込み分析専用に構築されたビジネス インテリジェンス ソリューションです。あらゆる JavaScript フレームワークで構築されたWebアプリケーション、Windows フォーム、または WPF アプリケーションで、フル機能のセルフサービス ダッシュボードと最新のレポートを、美しくブランド化されたエクスペリエンスとともに提供します。パブリック クラウド、プライベート クラウド、または独自のオンプレミス サーバーに展開可能です。

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Reveal組み込み型分析ツール
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組み込み型分析ツールSDK を選択する理由

ホストされた iFrame ソリューションには多くの制限があります。Reveal は組み込み分析 SDK によってユーザーに本当のカスタマイズ性を提供します。デプロイの方法から組み込み BI エクスペリエンスの外観、操作性、ユーザーのアクセス制限管理まで、すべて制御可能です。データに基づいた意思決定を加速させましょう。

自社アプリの価値を向上させる、最上位の組み込み型分析ツールが持つ機能と特徴

真の組み込み型分析ツールSDK

Reveal の核となるのは、アプリのエコシステムにシームレスに統合する目的で構築された組み込み SDK であり、カスタマイズされた分析のための完全な制御と柔軟性を提供します。従来の SaaS BI ツールとは異なり、Reveal は一貫したユーザー エクスペリエンスを保証し、分析作業をアプリの自然なユーザー体験の一部にします。

シンプルで美しいユーザーエクスペリエンス

Reveal は、カスタマイズ可能なテーマでシンプルかつ美しい分析体験を提供します。読み取り専用ダッシュボードからセルフサービス BI まで、貴社ブランドに合わせて統合できます。

透明性のある価格設定

顧客数の増加とともにコストがかさむことはありません。Revealでは、あらゆる規模のビジネスに適した、透明性の高い手頃な価格設定が可能です。隠された料金、ユーザーや使用量の階層はありません - 最も重要なことに集中できるように、単純で予測可能なコストだけです。

クロスプラットフォーム互換性

Reveal は、Web、モバイル、デスクトップなど、あらゆる開発プラットフォームと連携します。すべてのクラウドプロバイダー、Java、.NET、Node.js などのバックエンドフレームワーク、および Windows、Linux、MacOS をサポートしています。

深い分析で、もっと価値あるインサイトを

Custom Visuals in Minutes

数分でカスタムビジュアルを構築 わずか 数行のコードで、任意の JavaScript/TypeScript コンポーネントにドロップできます。

Code-First or WYSIWYG

コードファーストまたはWYSIWYG クリーンなAPIまたはドラッグアンドドロップデザイナーを使用してダッシュボードをスピンアップします。

Instant Chart Filters

インスタントチャートフィルター ライブデータをリアルタイムでスライス、サイコロ、探索します。

Ready-Made Templates

既製のテンプレート 洗練されたレスポンシブなレイアウトでプロジェクトを開始できます。

Seamless Linking

シームレスリンク コンテキストを失うことなく、他のダッシュボードやURLにジャンプします。

One-Click Data Blending

ワンクリックデータブレンディング 複数のソースを1つの統一ビューにマージします。

Pixel-Perfect UX Control

ピクセルパーフェクトなUXコントロール は、カスタムメニュー、ツールチップ、フィルターを注入して、あらゆるワークフローに対応します。

Complete Theme & Branding Control

完全なテーマ&ブランディングコントロール 独自のパレット、フォント、ロゴを適用して、完全にブランドイメージに沿った体験を実現します。

Calculated Fields on the Fly

オンザフライの計算フィールド 新しいメトリクスを即座に作成し、より深いインサイトを得ることができます。

Drag-and-Drop Everything

すべてドラッグアンドドロップ 簡単なジェスチャーでチャートとウィジェットを並べ替えます。

Smart Drill-Down

スマートドリルダウン 要約から詳細までワンクリックでズームします。

Predictive Analytics & Forecasting

Predictive Analytics & Forecasting 組み込みの予測モデルを使用して、トレンドと異常が発生する前に特定します。