Looker의 장점, 단점 및 Looker 대안

제품 팀이 데이터 기반 경험을 제공하려고 함에 따라 인앱 분석에 대한 수요가 증가했습니다. 최종 사용자는 빠르고 접근 가능하며 일상적인 워크플로에 부합하는 통찰력을 원합니다.

Looker 임베디드 분석은 종종 이동 옵션으로 간주됩니다. Google Cloud와의 연결과 BI 공간에서의 확고한 입지는 이미 생태계를 사용하고 있는 조직에게 매력적인 선택입니다.

그러나 인정은 준비와 같지 않습니다. 진짜 문제는 Looker가 최신 제품 요구 사항에 얼마나 잘 부합하는지입니다. 이 리뷰에서는 Looker의 장단점을 살펴보고 Looker가 뛰어난 부분과 한계로 인해 SaaS 및 엔터프라이즈 애플리케이션 속도가 느려지기 시작하는 부분을 강조합니다.

Looker Embedded는 귀사의 제품 아키텍처에 맞게 구축되었나요?

Looker 임베디드 분석은 BI 분야에서 높은 명성을 얻고 있지만 아키텍처는 제품 팀을 염두에 두고 설계되지 않았습니다. 이 플랫폼은 메트릭과 관계를 정의하는 독점 모델링 언어인 LookML을 기반으로 구축되었습니다. 이는 강력하지만 가파른 학습 곡선을 추가하고 임베딩 분석을 많은 제품 팀에 부족한 기술에 의존하게 만듭니다. SaaS 리더의 경우 이는 추가 램프업 시간과 전문 직원에 대한 의존도 증가로 이어집니다.

이제 대부분의 임베디드 BI 플랫폼은 개발자 우선 통합에 중점을 두고 있습니다. 반면 Looker는 임베딩을 위해 iFrame에 크게 의존합니다. 팀은 서명된 URL, 인증 흐름 및 세션 전달을 관리하여 앱 내에서 대시보드를 제공해야 합니다. 이 설정은 사용자 경험에 대한 제어의 정도를 제한합니다. 스타일링, 응답성, 이벤트 처리는 모두 제품이 아닌 Looker의 프레임워크에 연결되어 있습니다.

이러한 아키텍처 선택은 멀티 테넌트 아키텍처 및 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 더 큰 장애물이 됩니다. 여러 고객에게 대시보드를 제공하려면 추가 구성이 필요하며, 워크로드를 확장하면 성능 튜닝이 트리거되는 경우가 많습니다. 또한 개발자는 사용자 정의 상호 작용을 생성하거나 제품 워크플로에 맞게 분석을 확장하는 데 한계에 직면합니다. Looker는 기존 보고에 적합하지만 기술 기반으로 인해 분석이 기본적이고 유연하며 확장 가능하도록 느끼기를 원하는 팀의 속도가 느려질 수 있습니다.

장점: Looker 임베디드 분석가 잘하는 것

Looker의 장단점을 검토하면 몇 가지 제한 사항이 강조되지만 플랫폼은 실질적인 강점을 제공합니다. 이러한 장점은 분석 도구를 찾는 기업이 여전히 일반적인 선택으로 남아 있는 이유를 설명합니다.

Looker 임베디드 분석의 주요 장점: 

• 직관적인 인터페이스: 사용자는 Looker의 디자인에 접근하기 쉽다는 것을 알게 되어 기술적인 지식이 없는 사용자도 대시보드와 더 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.

• 강력한 데이터 시각화:이 플랫폼은 팀이 통찰력을 명확하게 공유할 수 있도록 도와주는 세련된 대화형 대시보드를 제공합니다.

• 광범위한 통합: Looker는 광범위한 데이터베이스, 클라우드 도구 및 CRM에 연결되어 광범위한 보고 요구 사항을 지원합니다.

• LookML을 사용한 시맨틱 모델링: 중앙 집중식 모델링은 보고서 간의 일관성을 보장하여 비즈니스 로직을 일치시킵니다.

• 엔터프라이즈 보안 및 거버넌스: 역할 기반 대시보드, 권한, Google Cloud의 보안 프레임워크와의 통합은 엔터프라이즈 요구사항을 지원합니다.

이러한 강점은 Looker가 거버넌스, 데이터 시각화 및 중앙 집중식 보고가 가장 중요한 환경에서 우위를 점할 수 있도록 합니다. 이미 Google Cloud에 연결되어 있는 조직의 경우 통합을 통해 분석을 확장할 수 있는 간단한 방법을 제공합니다.

단점: Looker 임베디드 분석의 주요 과제

Looker의 임베디드 분석은 강력한 기능을 제공하지만 사용자와 제품 팀은 장기적인 적합성에 영향을 미치는 문제에 직면하는 경우가 많습니다. 이러한 문제는 많은 팀이 Looker 대안을 평가하기 시작하는 이유를 설명합니다.

Looker 임베디드 분석의 주요 단점: 

• 가파른 학습 곡선 및 LookML 종속성: Looker의 성공은 독점 모델링 언어인 LookML을 마스터하는 데 달려 있습니다. 이로 인해 온보딩 속도가 느려지고 전문 지식이 없는 팀에게 장벽이 생깁니다.

• 대규모 성능 저하: 사용자는 큰 데이터 세트 또는 많은 시각적 요소가 있는 느린 대시보드를 보고합니다. 워크로드를 확장하려면 지속적인 성능 조정이 필요한 경우가 많습니다.

• 임베딩 복잡성 및 iFrame 제한 사항: Looker는 iFrame, 서명된 URL, 세션 관리에 크게 의존합니다. 이로 인해 통합이 복잡해지고 사용자 정의가 제한됩니다.

• 가격 복잡성 및 사용자 기반 성장: 역할 및 시트와 관련된 견적 기반 가격 책정은 채택이 확대됨에 따라 빠르게 증가하여 비용을 예측할 수 없게 됩니다.

• 제한된 화이트 라벨 제어: 기본적으로 삽입된 대시보드에는 Looker 브랜딩이 포함됩니다. 심층적인 사용자 지정에는 관리자 설정 또는 추가 라이선스가 필요하므로 UI 통합이 불완전합니다.

이러한 단점은 확장 가능한 분석, 개발자 친화적인 통합, 네이티브한 화이트 라벨 대시보드가 필요한 SaaS 환경에서 더욱 두드러집니다. 빠르게 움직이는 팀의 경우 LookML 학습, iFrame 관리, 비용 예측의 오버헤드로 인해 전송 속도가 저하되고 사용자 만족도가 저하될 수 있습니다.

Looker Embedded가 적합할 수 있는 경우

Looker에는 눈에 띄는 제한 사항이 있지만 Looker Embedded로 충분할 수 있는 특정 경우가 여전히 있습니다. 특정 우선순위와 확립된 관행이 있는 제품의 경우 Looker는 여전히 적절한 가치를 제공할 수 있습니다.

Looker는 다음과 같은 경우 제품에 적합할 수 있습니다. 

• Google Cloud 정렬: 이미 BigQuery 및 GCP 서비스를 사용하고 있는 조직은 기본 통합의 이점을 누릴 수 있습니다.

• 내부 또는 파트너 포털: 대시보드가 고객 대면 앱이 아닌 직원이나 신뢰할 수 있는 파트너에게 서비스를 제공할 때 가장 잘 작동합니다.

• 중앙 집중식 보고 요구 사항: 거버넌스, 규정 준수 및 일관된 데이터 시각화가 심층 사용자 지정보다 더 중요한 경우에 이상적입니다.

• 친숙한 워크플로: 이미 LookML에서 교육을 받은 팀은 동일한 에코시스템 내에서 계속하는 것을 선호할 수 있습니다.

• 제한된 브랜딩 요구 사항: 제품 UI와의 시각적 일관성이 중요하지 않은 경우 Looker의 기본 디자인으로 충분할 수 있습니다.

이러한 사용 사례에서는 Looker가 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다. 그러나 분석이 완전히 네이티브로 느껴지거나, 복잡한 워크플로를 지원하거나, 예측 가능하게 확장되어야 하는 경우 많은 팀이 최신 제품 요구 사항에 더 잘 부합하는 BI 대안을 비교하기 시작합니다.

Looker 대안을 고려해야 하는 경우

Looker는 특정 보고 요구 사항을 해결하지만 SaaS 및 ISV 팀은 분석이 제품 내부에 있어야 하는 경우 설계가 제한적이라는 것을 알게 되는 경우가 많습니다. 이러한 한계가 쌓이면서 Looker 대안을 탐색하는 것은 선택이 아니라 필수가 됩니다.

대안을 평가할 때임을 알리는 주요 트리거: 

• 분석은 고객을 대상으로 합니다. 사용자는 대시보드가 앱의 일부처럼 느껴지기를 기대합니다. Looker를 사용하면 삽입이 종종 연결이 끊어진 것처럼 보이는 iFrame에 의존합니다. 이로 인해 원활한 제품 경험이 중단되고 채택률이 감소합니다. 팀에는 기본 제공 기능처럼 작동하는 임베디드 분석이 필요합니다.

• 확장성 문제: SaaS 회사는 빠르게 확장됩니다. Looker를 사용하면 데이터 세트가 증가하거나 테넌트가 늘어날 때 성능 문제가 나타납니다. 쿼리 속도가 느려지고 최적화가 지속적인 오버헤드가 됩니다. 확장 가능한 최신 분석은 대용량 데이터 및 다중 테넌트 환경에서 일관된 속도와 안정성을 제공해야 합니다.

• 맞춤화는 가치를 창출합니다. 고객은 워크플로에 맞는 분석을 원합니다. Looker는 기본값 이상의 제한된 사용자 정의를 제공합니다. 고급 기능에는 무거운 LookML 코딩이나 해결 방법 스크립트가 필요한 경우가 많습니다. 팀은 API 우선 통합 및 SDK 기반 도구를 통해 제품에 고유한 기능과 워크플로를 구축할 수 있는 이점을 더 많이 누릴 수 있습니다.

• 비용은 예측 가능한 상태를 유지해야 합니다. Looker는 역할 또는 사용자 기반 가격 책정을 사용합니다. 이는 소규모 배포에 적합하지만 채택이 증가함에 따라 비용이 예측할 수 없이 빠르게 증가할 수 있습니다. 장기 예산을 예측하는 것이 어려워집니다. 많은 팀이 가격 투명성과 안정적인 비용 구조를 제공하는 대안을 찾고 있습니다.

• 브랜딩은 원활해야 합니다. Looker 임베드는 기본적으로 브랜딩을 수행하며 추가 단계나 라이선스가 필요한 더 심층적인 사용자 정의가 있습니다. 이로 인해 제품 경험을 훼손하는 단절된 모양이 생깁니다. 브랜드를 반영하기 위해 화이트 라벨 대시보드가 필요한 팀은 종종 다른 옵션으로 전환합니다.

이러한 문제는 첫날에 거의 나타나지 않습니다. 그러나 사용량이 확대됨에 따라 마찰이 커지고 혁신이 느려집니다. 많은 SaaS 리더에게 이 전환점은 제품 임베딩을 위해 구축된 Looker의 대안이 논리적인 다음 단계가 되는 때입니다.

Looker 대안으로서의 Reveal 비교

Looker 대안을 모색하는 팀은 네이티브하고 규모가 크며 예측 가능한 비용이 수반되는 분석을 원하는 경우가 많습니다. Looker 임베디드 분석은 BI 보고를 지원하지만 그 구조로 인해 SaaS 제품 요구 사항을 맞추기가 더 어렵습니다. Reveal 소프트웨어 제품에 분석을 내장하는 바로 그 시나리오를 위해 만들어졌습니다.

Reveal를 통해 개발자는 Angular, React, Blazor, Vue 등과 호환되는 JavaScript 클라이언트 라이브러리와 .NET Core, NodeJS 및 Java용 서버 패키지를 사용하여 대시보드를 포함합니다.

이 접근 방식은 API 우선 통합을 통해 사용자 인터페이스를 완벽하게 제어할 수 있으므로 대시보드가 외부 프레임에 국한되지 않고 제품 경험과 일치할 수 있습니다. 그 결과 사내에서 구축된 것처럼 보이고 작동하는 분석이 탄생했습니다.

성능도 똑같이 중요합니다. Reveal 대규모 데이터 세트 및 멀티 테넌트 SaaS 환경을 위해 설계된 실시간 분석을 제공합니다. 대시보드는 빠르게 로드되고, 수요에 따라 확장되며, 사용자 전반에 걸쳐 응답성을 유지합니다. 이를 통해 팀은 성장을 늦추거나 인프라를 복잡하게 만들지 않고 분석을 제공할 수 있습니다. 

비용도 예측 가능합니다. Reveal 가격을 사용자나 역할에 묶는 대신 단일 고정 구조로 가격 투명성을 제공합니다. 팀은 청구서 인상에 대한 걱정 없이 채택을 늘릴 수 있으므로 계획이 간단해집니다.

브랜딩 컨트롤이 내장되어 있습니다. Reveal 제품 테마와 레이아웃을 정확하게 복제하는 화이트 라벨 대시보드를 제공하여 원활한 모양과 느낌을 제공합니다. 화이트 라벨 분석에 대한 Reveal의 접근 방식에서 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

Looker 대안을 비교하는 SaaS 리더를 위해 Reveal는 유연성, 성능 및 비용 예측 가능성을 결합한 개발자 지원 플랫폼을 제공합니다. Reveal의 임베디드 분석에 대해 자세히 알아보거나 자세한 Reveal 및 Looker 분석을 살펴보세요. 실용적인 다음 단계를 원하면 무료 임베디드 BI 기능 체크리스트를 사용해 보세요.