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화이트 라벨 분석은 SaaS 제품이 대시보드와 인사이트를 자체 브랜드 아래에 내장하여 애플리케이션에 완전히 통합할 수 있게 합니다. 사용자는 동일한 인터페이스 내에서 데이터를 다루며, 이를 통해 채택률을 높이고 워크플로우가 끊기지 않습니다. 기본 임베딩과의 주요 차이점은 적분의 깊이에 있습니다. iFrame 기반 접근법은 맞춤화를 제한하고 단절된 경험을 만드는 반면, SDK와 API 기반 플랫폼은 테넌트 간 더 깊은 제어, 향상된 성능, 확장성을 가능하게 합니다. SaaS 팀에게는 이것이 유지, 수익화, 개발 속도에 영향을 미쳐, 분석을 외부 부가 요소가 아닌 핵심 제품 역량으로 전환시킵니다.

영향력이 큰 대시보드 UI는 디자인하기 어려울 수 있습니다. 특히 어디서부터 시작해야할지 모르는 경우. 하지만 이 문서에 나열된 대시보드 디자인 모범 사례를 따르면 목표를 달성할 수 있습니다.

애플리케이션에 분석 기능을 쉽게 내장할 수 있도록 하는 많은 기술이 있지만 고유한 비즈니스 사용 사례에 가장 적합한 기술을 선택하려면 여전히 시간이 필요합니다.

가이드 분석을 통해 회사는 개발자의 도움을 받아 사용자 탐색 및 피드백을 기반으로 업데이트되는 대시보드 및 차트를 특징으로 하는 비즈니스 애플리케이션을 설정할 수 있습니다. 최종 사용자는 자신의 데이터 시각화를 만들거나, 자신의 데이터 소스 중 하나를 가져오거나, 대시보드 및 보고서를 작성할 수 없습니다. 유도 분석 BI 운영은 전적으로 IT 팀 또는 전담 비즈니스 인텔리전스 전문가가 소유합니다.

그러나 임베디드 분석 공간에서는 명확하고 투명하며 공개적으로 사용 가능한 가격을 찾기가 어려울 것입니다. 대부분의 임베디드 분석 공급업체는 가격을 비밀로 유지하고 사용량 및 사용자와 같은 예측할 수 없는 비용을 청구합니다.

분석 앱은 전문 지식에 관계없이 모든 사용자가 데이터에 쉽게 액세스하고 이해할 수 있도록 독립 실행형 애플리케이션 또는 임베디드 분석으로 설계되었습니다. 비즈니스 직원이 작업하는 데이터에 대한 논리적이고 상황에 맞는 보기를 제공합니다.

의료 분야의 예측 분석은 의료 전문가가 보다 효과적이고 효율적인 운영 및 임상 결정을 내리고 추세를 예측하고 질병 확산을 관리할 수 있는 기회를 찾을 수 있는 현재 및 과거 의료 데이터의 분석을 말합니다.

이 글에서는 시장에서 가장 인기 있는 두 가지 임베디드 분석 솔루션인 Reveal과 Looker를 자세히 살펴보겠습니다. 이를 통해 여러분의 필요에 가장 적합한 도구를 찾는 데 도움을 드리겠습니다.

잘못된 임베디드 분석 플랫폼을 선택하면 로드맵이 느려지고, 개발 부담이 증가하며, 제품 경험이 약화됩니다. 많은 도구가 기능 상자를 선택하지만 가격 책정 모델, 임베딩 컨트롤, 통합 적합성 및 장기 확장에 실패합니다.

두 가지 최고의 분석 기술로 구동되는 증강 분석을 통해 사용자는 대화식 언어를 사용하여 데이터를 탐색하여 질문을 하고 자동으로 통찰력을 생성할 수 있습니다.