組み込み型分析ツールと従来の BI: データニーズに適したパスの選択
現在、企業はかつてないほどデータに氾濫しており、分析、意思決定、成長の促進のための堅牢なツールを必要としています。データ分析のランドスケープは、組み込み型分析ツールと従来のビジネスインテリジェンス(BI)という2つのモデルによって支配されています。
それぞれに明確なメリットがあり、データを活用してビジネスを成功に導く上で極めて重要な役割を果たす可能性があります。
このホワイトペーパーでは、これらのアプローチを掘り下げ、分析ニーズに最適なツールを選択するのに役立つ包括的な比較を提供します。
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従来のビジネスインテリジェンス(BI)とは?
従来のビジネスインテリジェンス(BI)には、ビジネスデータを分析して提示するために何十年にもわたって開発された一連のツールとプロセスが含まれます。構造化データの抽出、分析、レポート作成を通じて、戦略的な意思決定をサポートします。従来、BIシステムはスタンドアロンのソリューションであり、コアビジネスプロセスとは異なる運用作業が必要であり、多くの場合、効果的な管理と利用のために専門的な技術的専門知識が必要でした。
従来のBIの主な特徴:
- データのサイロ化: BIツールは、日常業務から独立して動作することが多く、データのサイロ化につながります。
- 技術的な専門知識:主にITプロフェッショナルによって管理されているため、データアナリストと他のビジネスユーザーの間にギャップが必要です。
- 限定的な共有とコラボレーション:システムの分離による組織全体での分析情報の共有における課題。
組み込み型分析ツールは何ですか?
組み込み型分析ツールは、分析機能をビジネス アプリケーションに直接統合し、ワークフロー内でリアルタイムのデータ分析と意思決定を可能にします。このアプローチにより、分析を日常業務と連携させ、インサイトのアクセシビリティと即時性を高めます。
組み込み型分析ツールの利点は何ですか?
組み込み型アナリティクスは、従来のBIに比べていくつかの利点があり、動的でデータリッチなソリューションを求める組織にとって魅力的な選択肢となります。
- ユーザーエクスペリエンスの向上:アプリケーションへの直接統合により、効率が向上し、複数のツールの必要性が軽減されます。
- ユーザーのエンパワーメント:セルフサービス分析を容易にし、技術者以外のユーザーがITの介入なしにデータ主導の意思決定を行えるようにし、ボトルネックを軽減します。
- 一貫したブランディング: アプリケーションのルック・アンド・フィールに合わせたカスタマイズ可能なインターフェースを提供します。
- コスト効率:予測可能な価格設定モデルとインフラストラクチャの削減により、総所有コストが削減されます。
- 俊敏性と拡張性:進化するビジネス要件への迅速な導入と容易な適応により、競争上の優位性を獲得します。
比較分析:組み込み型分析ツールと従来のBI の比較
ここでは、情報に基づいた選択に役立つように並べて比較します。
| ここがポイント | 組み込み型分析ツール | 従来のBIツール |
|---|---|---|
| 統合 | ビジネスアプリケーションとシームレスで、ワークフローの中断を最小限に抑えます。 | スタンドアロンで、多くの場合、ワークフローが中断されます。 |
| ユーザーのアクセシビリティ | 直感的なセルフサービス用に設計されており、技術系ユーザーと非技術系ユーザーの両方がアクセスできます。 | 通常、技術者以外のユーザー向けの専門的なトレーニングが必要です。 |
| ビジネスプロセスとの統合 | 既存のビジネスアプリケーションとシームレスに統合し、ワークフローの中断を軽減します。 | 多くの場合、別のシステムとして動作し、ユーザーはアプリケーションを切り替える必要があります。 |
| カスタマイズと柔軟性 | ホストアプリケーションのブランディングとユーザーエクスペリエンスに合わせて高度にカスタマイズできます。 | カスタマイズは制限されている場合があり、変更には時間がかかる場合があります。 |
| データの共有とコラボレーション | ホストアプリケーションのコンテキスト内でのリアルタイムのコラボレーションを促進します。 | コラボレーションでは、別のシステムに切り替えたり、BI システムの外部にレポートをエクスポートして共有したりする必要がある場合があります。 |
| コストとリソースの割り当て | コストが予測可能な透明性の高い価格設定モデルにより、多くの場合、多額のインフラ投資が不要になります。 | コストには、一人当たりのソフトウェアライセンス、データストレージ、メンテナンス用のITリソースが含まれる場合があります。 |
| スケーラビリティ | 多額の投資を行わずに拡張性を提供し、変化する需要に迅速に適応できます。 | スケーラビリティには追加のハードウェアまたはリソースが必要になる場合があり、複雑さとコストの増加につながります。 |
| アクセス制御 | データを保護し、コンプライアンスを維持するためのロールベースのアクセス制御を提供します。 | ロールベースのアクセス制御は、データセキュリティを確保するための標準機能です。 |
これらのアプローチの違いがわかったところで、目的のニーズを満たす 2 つのソリューションを明らかにしましょう。
Slingshotによる従来のBIの枠を超えた拡張
Slingshotは、分析を日常のビジネスツールに直接統合することで、BIランドスケープに革命を起こします。この統合により、データインサイトを常に手元に置いて、意思決定プロセスと運用効率が向上します。
分析が画面上の単なる数字ではなく、日常のビジネスツールキットに完全に統合された世界を想像してみてください。Slingshot、分析を運用ツールに直接組み込み、データインサイトにアクセスし、意思決定プロセスの不可欠な部分を確保することで、これを実現します。
急速に変化する市場動向という課題に直面している中堅小売企業のケースを考えてみましょう。Slingshotでは、分析を在庫管理システムにシームレスに統合しました。販売データ、顧客の好み、サプライチェーンのロジスティクスに即座にアクセスできるようになり、俊敏な意思決定が可能になりました。
しかし、Slingshotの機能はデータ統合にとどまりませんでした。また、チームメンバーが分析ダッシュボードから直接、リアルタイムでインサイトについて話し合い、アクションを開始し、プロジェクトを管理できるコラボレーションプラットフォームも提供しました。これにより、すべてのチームメンバーが意思決定と戦略の実行に貢献できるデータ中心の文化が育まれました。その結果、在庫レベルが最適化され、廃棄物が削減されただけでなく、よりまとまりのあるチームが同期して顧客満足度を向上させることができました。Slingshotはデータを提供するだけではありません。これにより、ビジネスインテリジェンスに対する同社のアプローチが変革され、静的な遡及的なレポートではなく、動的なリアルタイムの資産になりました。
なぜ組み込み型分析ツールRevealのですか?
Revealは組み込み分析の最前線に立ち、高度な組み込みSDKを通じて従来の境界を超越するソリューションを提供しています。この組み込みSDKテクノロジーは、時代遅れのiFrame統合方法を凌駕し、誰もが使いやすい堅牢で柔軟かつ安全な分析環境を提供します。
金融サービス会社がリアルタイムのリスク評価の必要性に取り組んでいるところを想像してみてください。Revealの組み込み分析により、高度なリスク分析ツールをトランザクション処理システムに直接統合しました。この統合により、リスクを即座に検出して軽減し、業務を保護し、顧客の信頼を高めることができました。Revealにより、リスクに対応するだけでなく、リスクを予測してプロアクティブに対処できるようになり、課題をチャンスに変える組み込み型分析の力が発揮されました。
Revealを選択することで、企業はデータの可能性を最大限に引き出すことができ、分析を単なる追加機能ではなく、運用エコシステムのコアコンポーネントにすることができます。この統合は、インサイトだけでなく、ビジネスの運営方法の変革を約束し、データドリブンな意思決定を成功のバックボーンにします。
結論: Revealで分析の未来を受け入れる
組み込み型アナリティクスと従来のBIのどちらを選択するかは、データのアクセシビリティ、統合、運用の流動性に対するビジネス固有のニーズにかかっています。Revealは、組み込み分析分野のリーダーとして際立っており、技術的に高度なだけでなく、ユーザー中心で費用対効果の高いソリューションを提供しています。
デモをリクエストするか、SDKをダウンロードして、今すぐRevealをご覧ください。組み込み型アナリティクスの力を活用して成功を収めた企業のグローバルコミュニティに参加しましょう。
