セルフサービスBIとは:利点、ツールの使用、考慮事項

今日のビジネスユーザーは、静的なダッシュボードや遅延レポート以上のものを期待しています。彼らは、ライブデータを探索し、インサイトを明らかにし、リアルタイムで行動を起こしたいと考えています。これがセルフサービスBIの約束であり、ユーザーはデータチームに頼らず、サポートチケットを提出することなく、必要な答えに直接アクセスできるようにします。

しかし、ソフトウェア製品やプラットフォーム内でその体験を提供することは容易ではありません。従来のBIツールは、組み込み型のユースケース向けには構築されていませんでした。多くの場合、不便な統合、予測不可能な価格設定、技術的なオーバーヘッドが伴い、チームの速度が低下します。

そこで、組み込み型セルフサービスBIの出番です。分析をアプリケーションに直接埋め込むことで、ユーザーは開発者をレポート ビルダーに変えることなく、データのフィルター処理、ドリルダウン、および操作を行うことができます。エクスペリエンス、デプロイ、および価格設定モデルを完全に制御できます。

この記事では、セルフサービスBIの本当の意味、従来のBIとの比較、製品アーキテクチャに合わせた組み込みセルフサービスBIツールに何を求めるべきかについて詳しく説明します。

エグゼクティブサマリー

セルフサービスBIは、単なるレポートのアップグレードではありません。これは、SaaS製品が価値を提供する方法の変化です。分析をアプリケーションに直接埋め込むことで、サポートの負荷を軽減し、ユーザーエンゲージメントを高め、すべてのログインを意思決定の瞬間に変えることができます。ただし、成功は、スケーラビリティ、速度、アプリ内エクスペリエンスのために設計されたプラットフォームを選択することにかかっています。

キーポイント:

• 組み込み型セルフサービスBIの価値:製品内のセルフサービスがリテンション、機能の採用、効率を向上させる理由
• 従来の BI と組み込み BI:レガシー ツールを埋め込む際の欠点と、SDK ファーストが重要な理由
• 優先すべきコア機能:リアルタイムのインサイト、ホワイトラベル制御、マルチテナンシー、ユーザーレベルのセキュリティ
• 実装戦略: 迅速な統合、ユーザーのオンボーディング、長期的な成長のための設計方法
• トッププラットフォームオプションの比較: Reveal、Tableau、Sisense、Domo、Qrvey、Luzmoなど、長所、トレードオフ、フィット感
• 現代のBIにおけるAIの役割:予測、NLQ、スマートダッシュボード、そして次に何を期待するか

組み込み型セルフサービスBIが製品の利点である理由

セルフサービス BI の価値は、ユーザーの手にインサイトを提供することです。しかし、そのエクスペリエンスがアプリに直接埋め込まれると、製品の真の差別化要因になります。

タブの切り替え、静的エクスポート、開発チームによるレポート作成の待ち時間はもう必要ありません。組み込みのセルフサービス BI を使用すると、ユーザーはライブデータを探索し、結果をフィルタリングし、決定が発生した場所で適切に行動できます。

そして、それは重要なことです。なぜなら、ユーザーは摩擦のない答えを期待しているからです。彼らがあなたの製品から必要なものを得ることができない場合、彼らはスプレッドシートまたはさらに悪いことに、別のツールに頼るでしょう。組み込み型アナリティクスは、ワークフローを改善するだけではありません。製品の粘着性、採用、保持を強化します。

ここでは、クラス最高の組み込み型セルフサービスBIが提供すべきものをご紹介します。

• シンプルなダッシュボード作成:ユーザーが実際に使用したいエディタをドラッグアンドドロップします。

• リアルタイム探索: フィルタリング、ドリルダウン、ピボットをパフォーマンスの遅延なく行います。

• シームレスなデザイン: 見た目も使い勝手もアプリに近いビジュアル。

• ライブデータアクセス:古いエクスポートではなく、データソースから直接プルします。

• きめ細かなセキュリティ: ユーザーの役割または権限レベルごとにアクセスを管理します。

分析がネイティブで直感的であると感じられると、ユーザーはそれをただ許容するだけではありません。彼らはそれに依存しており、組み込みのセルフサービスBIを製品の中核的な強みに変えています。

従来のBIと 組み込み型セルフサービスBI

従来のBIと組み込み型セルフサービスBIは競合するツールではなく、根本的に異なるユースケースに対応していることを理解することが重要です。

TableauやPower BIなどの従来の BI プラットフォームは、社内のデータ チーム向けに設計されています。彼らは、一元化されたレポート作成、詳細な分析、およびビジネス機能全体の大規模なデータセットの管理に優れています。ただし、これらは製品の外部で動作し、通常は顧客やエンドユーザーではなく、訓練を受けたアナリストやITによって使用されます。

対照的に、組み込み型セルフサービスBIは、ソフトウェアを提供する製品チーム向けに構築されています。これにより、ユーザーがすでに作業しているアプリケーション内でリアルタイムの分析情報を得ることができます。データをエクスポートしたり、ツールを切り替えたりする代わりに、ユーザーは技術的な専門知識を必要とせずに、コンテキスト内で直接探索、フィルタリング、アクションを実行できます。

SaaS製品や社内プラットフォームを構築している場合、組み込み型アナリティクスはオプションの強化ではなく、よりスマートで統合されたユーザーエクスペリエンスを提供するための戦略的な要件です。セルフサービス機能は、そのエクスペリエンスをスケーラブルにするものです。

従来の BI とセルフサービス埋め込み BI の主な違いは次のとおりです。

セルフサービス組み込みBIの利点

従来のBIと組み込みBIの違いを理解すれば、その価値が明確になります。組み込み型セルフサービスBIは単なる機能ではありません。それは製品の成長戦略です。

アプリケーション内でリアルタイム分析を提供することで、ユーザーは追加のサポートや開発時間、製品を離れることなく、最も重要な場所で意思決定を行うことができます。

SaaS チームと ISV チームにとって、これにより、導入の迅速化、エンゲージメントの深化、ユーザー エクスペリエンスの完全化が実現すると同時に、内部オーバーヘッドが削減されます。

ここでは、組み込み型のセルフサービスBIが製品の成功をどのように促進するかをご紹介します。 

• コンテキストに応じたリアルタイムの回答: ユーザーは、サポートを待ったり、外部ツールを操作したりすることなく、必要なインサイトを得ることができます。

• 機能の採用率の向上: インタラクティブなダッシュボードにより、ユーザーは価値をより迅速に発見し、トライアルのコンバージョンと長期的なリテンションを向上させることができます。

• 運用効率: ユーザーがセルフサービスを行えるようにすることで、カスタム レポートの要求が減り、開発チームが解放されます。

• ビルトインマネタイズパス:高度な分析、エクスポート、またはホワイトラベルのダッシュボードをプレミアム機能またはアップセルオプションとして提供します。

• 統一された製品エクスペリエンス: 完全に統合された製品のような外観と感触の分析により、ユーザーのエンゲージメントをより長く維持できます。

• 価値実現までの時間を短縮する: ユーザーはオンボーディングの早い段階で重要なインサイトの瞬間に到達し、プロダクト主導の成長の動きを加速させます。

組み込み型セルフサービスBIは、分析を改善するだけではありません。それはあなたの製品を意思決定エンジンに変えます。そのため、最新のSaaS戦略において重要な機能になりつつあります。

セルフサービスの組み込みBIプラットフォームに求められるもの

製品に組み込み型アナリティクスを追加する場合、適切なプラットフォームを選択することは、技術的な決定だけでなく、戦略的な決定です。単にドラッグアンドドロップのダッシュボードを探しているわけではありません。貴社が求めているのは、自社のアーキテクチャに適合し、ユーザーに合わせて拡張でき、開発チームに負担をかけずに製品エクスペリエンスを向上させるソリューションです。

ここでは、製品に対応した埋め込みBIを従来のボルトオンから分離する機能をご紹介します。

ネイティブSDK統合 

壊れやすい iframe の回避策は避けてください。真の組み込みソリューションでは、ネイティブ SDK (JavaScript、.NET など) が提供されるため、ダッシュボードをアプリにシームレスに統合して、パフォーマンス、動作、ユーザー エクスペリエンスを完全に制御できます。

エンドユーザーダッシュボードの作成と編集 

セルフサービスとは、ユーザーが自分でダッシュボードを作成および編集できることを意味します。発券システムはありません。開発者のボトルネックはありません。直感的なアプリ内ツールで、ユーザーが操作できるようになります。

ロールベースのアクセスとデータガバナンス 

きめ細かな権限は、特にマルチテナント、エンタープライズ、または規制された環境では不可欠です。ユーザーレベルとデータレベルの両方でアクセスを定義でき、ガバナンスが組み込まれているプラットフォームを探してください。

ホワイトラベリングとUIの柔軟性 

アナリティクスは、後付けではなく、製品の一部であるように感じられるべきです。フォントや色からレイアウトやインタラクションまで、強力な組み込みBIプラットフォームを使用すると、製品のデザインシステムに完全に適合させることができます。

リアルタイムのインタラクティブな体験 

スピードは非常に重要です。ユーザーは、データを即座にドリルダウン、フィルタリング、探索できる必要があります。遅れると、相手は信頼を失い、あなたもエンゲージメントを失います。

広範なデータソース接続性 

REST API、クラウドデータベース、カスタムアプリケーションデータのいずれであっても、統合は迅速かつ柔軟である必要があります。適切なプラットフォームは、過度のエンジニアリング作業なしに既存のデータスタックに接続します。

スケーラブルなパフォーマンスアーキテクチャ 

ユーザーベースが拡大すると、データも増加します。BI プラットフォームが、コンカレンシー、キャッシング、および高パフォーマンスのクエリを劣化なく処理できることを確認します。

エンタープライズグレードのセキュリティとデプロイメントオプション 

SSO、暗号化、監査ログ、柔軟な導入モデル(クラウド、オンプレミス、ハイブリッド)のサポートは、中堅企業または企業のお客様を対象とする場合に不可欠です。

これらの機能を備えたプラットフォームは、チェックボックスをオンにするだけではありません。これは、ユーザーに力を与え、開発者に時間を取り戻し、ビジネスの成長のための新しい道を開くなど、製品の延長線上にあります。

セルフサービスBI戦略の設定方法

セルフサービスの組み込みBIソリューションの実装には、デプロイメントの成功と長期的な有効性を確保するために、いくつかの重要な考慮事項が含まれます。成功するためには、データのセキュリティ、統合、ユーザーエクスペリエンス、長期的なスケーラビリティに初日から取り組む必要があります。

重要な点は次のとおりです。

1. データセキュリティとプライバシー 

セルフサービスBIプラットフォームは、機密データを保護し、厳格なアクセス制御を実施して、データのセキュリティを確保する必要があります。行レベルのセキュリティ、ロールベースのアクセス、保存時と転送中の暗号化、SSO統合などの機能を探してください。プラットフォームがGDPR、CCPA、HIPAA、SOC 2などのコンプライアンス基準を満たしていることを確認してください。BIレイヤーがセキュリティ体制を弱める場合、それは間違ったプラットフォームです。

2. スケーラビリティとパフォーマンス 

ユーザーが増え、データ量が増えると、BI インフラストラクチャもそれに対応する必要があります。インメモリ処理、リアルタイム クエリ、分散アーキテクチャをサポートするプラットフォームを選択してください。クエリの速度とダッシュボードのパフォーマンスは、大規模に一貫性を保つ必要があります。そうしないと、採用が急速に減少します。

3. ユーザーの採用とオンボーディング 

最も強力な BI 機能でさえ、複雑すぎると失敗します。直感的なUI、ドラッグアンドドロップによる作成、最小限のセットアップの手間を備えたプラットフォームを優先します。明確なドキュメントと埋め込みガイドを備えたオンボーディングパスを提供して、シームレスなエクスペリエンスを確保します。ユーザーが価値を得るためにトレーニングが必要な場合、ユーザーはオプトアウトします。

ベストプラクティス

1. 適切なセルフサービスBIツールを選択する 

プラットフォームの評価は、ダッシュボードの機能だけでなく、スタックにどの程度うまく統合されているかに基づいて行います。ネイティブ SDK、カスタマイズ オプション、フルカスタムブランディング、予測可能な価格モデルを探してください。最高のセルフサービスBIツールを使用すると、データだけでなくUXを制御できます。

2. 既存のシステムと統合する 

BI ソリューションは、製品がすでに使用しているツールやデータソース (SQL、API、クラウドウェアハウス、CRM、ERP、アプリケーション固有のデータセット) にシームレスに接続する必要があります。ライブデータにアクセスするために複雑なミドルウェアや手動同期が必要なプラットフォームは避けてください。

3. データ品質とガバナンスの強化 

セルフサービスBIは、ユーザーが信頼できるデータに依存します。ネーミングの標準化、ソースのクリーニング、ロジックの検証、リネージの追跡を行います。所有権とアクセスルールを早期に設定することで、ガバナンスがユーザーの信頼を保護します。

セルフサービスBIを真のメリットにするには、製品を念頭に置いて設計します。初日からスケーラビリティ、統合、ユーザビリティに重点を置くことで、組み込み型アナリティクスの採用を促進します。

セルフサービスBIツールの比較

組み込み型セルフサービスBIツールを評価する際には、パフォーマンス、柔軟性、統合の容易さのバランスを取ることになりがちです。ここでは、それらが提供するもの、適合する場所、留意すべき重要な考慮事項など、7つの主要なオプションを見ていきます。

Reveal

Revealは、組み込み専用に構築されたセルフサービス BI プラットフォームです。iFrame や外部ビューアに依存するツールとは異なり、Revealは、統合、テーマ設定、およびユーザー エクスペリエンスを完全に制御するための真の組み込み SDK を提供します。開発者は、機能の表示、ユーザー権限、ブランディングをコードで直接管理できます。

また、定額料金で際立っており、予測不可能なコストなしでアプリケーションごとに無制限のユーザーを許可しています。スケール、カスタマイズ、ネイティブ パフォーマンスを優先する SaaS チームと ISV チーム向けに、Revealは組み込み型分析に対する専用のアプローチを提供します。

Tableau

Tableauは、高度なビジュアライゼーションと強力なアナリスト ワークフローで知られる定評のある BI プラットフォームです。セルフサービスのダッシュボード作成をサポートし、さまざまなデータソースに接続します。

ただし、Tableauを製品に埋め込むには、iFrame やカスタム ラッパーなどの回避策が必要であり、制御が制限され、UX の摩擦が生じる可能性があります。社内のビジネスでの使用には適していますが、ホワイトラベルに組み込まれた製品分析にはあまり適していません。

Domo(ドーモ)

Domoは、データ準備、可視化、モニタリングを1つのクラウドベースのBIスイートに統合しています。そのUIはユーザーフレンドリーで、すぐに使える何百ものデータソースと統合できます。

製品に組み込まれたソリューションとして、柔軟性が低くなります。埋め込みオプションは利用可能ですが、ネイティブSDKがありません。価格は使用量とユーザー数に応じて変化するため、高成長のSaaSプラットフォームには適していない可能性があります。

Sisense

Sisenseは、強力なカスタマイズオプションを備えた強力な組み込み分析エンジンを提供します。そのインチップ技術は、大規模なデータセットで優れたパフォーマンスを発揮し、クラウドとオンプレミスの両方の展開をサポートします。

とはいえ、初期設定や継続的なメンテナンスでは、多くの場合、IT部門の関与が深く必要になります。その機能セットは強力ですが、技術者以外のユーザーの間で採用するには、軽量のツールよりも多くのサポートとトレーニングが必要になる場合があります。

カーベイ

Qrveyは、AWSベースの環境に焦点を当てたセルフサービスBIを提供しています。これには、機械学習、高度なフィルタリング、およびさまざまな視覚化ツールが含まれています。

ただし、その埋め込みモデルはiFrameベースであるため、SDKファーストのソリューションと比較してカスタマイズとパフォーマンスが制限されます。これは、すでにAWSエコシステムに深く関わっており、ホスティングされたクイックスタート分析レイヤーを必要としているチームに適しています。

ルズモ

Luzmoは、迅速な視覚化とAIを活用したデータ準備に焦点を当てた組み込み分析を提供するSaaS企業を対象としています。事前構築済みのコネクタを提供し、マルチテナント セットアップをサポートします。

Luzmoの埋め込みオプションは軽量で柔軟性がありますが、GPT統合などの一部の高度な機能はまだ初期段階の開発段階にあります。これは、マルチテナント アプリでの迅速な実装を求めるチームにとっては実行可能な選択肢ですが、大規模なカスタマイズには回避策が必要になる場合があります。適切なセルフサービスBIツールは、データアクセスだけでなく、製品の目標によって異なります。

以下をサポートするプラットフォームを探してください。

• iFrame 経由のネイティブ SDK

• 実際のユーザー負荷の下でスケーラブルなパフォーマンス

• UXとユーザーロールの完全制御

• 成長に合わせた予測可能な価格設定

分析が製品の中心である場合は、アーキテクチャにシームレスに統合できるソリューション、つまり、UI を中断したり、メンテナンスに追加の作業が必要なアドオンではなく、エクスペリエンスの自然な部分のように感じられるソリューションを選択してください。

セルフサービスBIの未来はAI主導

人工知能は、もはやビジネスインテリジェンスのアドオンではありません。それは急速に標準になりつつあります。セルフサービス BI プラットフォームの場合、AI は自動化、アクセシビリティ、予測力をもたらし、ユーザーのデータへの関与方法を根本的に改善します。

最新のセルフサービスBIツールでは、すでにAIと機械学習を使用して次のことを行っています。

• 自動調製: AIを活用したデータクリーニングと変換により、手作業を削減します。

• リアルタイム検出:トレンドや異常が発生したときにそれを特定します。

• 予測モデリング:ユーザーの行動や過去のパフォーマンスに基づいて予測を生成します。

• スマートな推奨事項:ロールやビジネス コンテキストに基づいてダッシュボードとビジュアルを提案します。

• 自然な要約:平易な言葉とスマートな注釈を通じて洞察を提供します。

• NLQサポート:ユーザーがSQLやスキーマの詳細を知らなくても質問できるようにします。

これらの機能は新たなトレンドではなく、現在の標準を表しています。自然言語インターフェース、自動生成されたダッシュボード、AI主導の予測は、ユーザーがセルフサービスBIに期待するものを変えつつあります。

ガートナーは、2025年までに、企業戦略の90%がAIを活用した分析をベースライン要件として扱うと予測しています。かつてベンダーを際立たせていたものが、すぐにデフォルトで期待されるようになります。

今ベンダーに何を尋ねるべきか

セルフサービス BI ツールを評価する場合は、現在の機能だけを見るのではありません。AIロードマップを見てください。

以下のような質問をしてください。

• プラットフォームのロードマップにおいて、AIはどのような役割を果たしていますか?

• 現在、NLP、自動インサイト、スマートビジュアライゼーションをどのようにサポートしていますか?

• あなたのプラットフォームは、ユーザーの行動に基づいて出力をパーソナライズできますか?

• AIの能力が拡大する中で、どのように進化を続けていくのでしょうか。

これらの質問に自信を持って答えられない組み込み型分析プラットフォームは、長期的に競争力を維持することはできません。 BI の未来は、セルフサービスにとどまりません。AIに誘導され、コンテキストを認識し、パーソナライズされているため、製品戦略はその変化と一致する必要があります。

結論

セルフサービスBIは、差別化要因ではなく、期待されています。ユーザーは、別のツールではなく、アプリケーション内でリアルタイムの回答を求めています。

ISV 企業や SaaS 企業にとっては、そのエクスペリエンスをソフトウェアに直接埋め込むことで、分析の収益化による採用率の向上、リテンションの向上、新たな収益機会など、真のインパクトを引き出すことができます。

ただし、その影響は完全に実行に依存します。

適切なプラットフォームは、技術スタックと統合され、製品のUIに適合し、パフォーマンス、スケール、コストを完全に制御できます。 ダッシュボードを追加するだけでは十分ではありません。データアクセスは、製品の基盤に組み込む必要があります。

Revealは、組み込み用途に特化したセルフサービス BI プラットフォームです。真の組み込み SDK、フルカスタムブランディング、予測可能な価格設定により、Revealでは、開発者は開発者のボトルネックや UI の妥協なしに、AI を活用したデータを探索、構築、操作できます。