확장 가능한 분석: BI를 중단하지 않고 성장을 위한 구축 방법

SaaS 기업의 경우 사용자 증가는 분석 인프라에 부담을 주는 것이 아니라 성공을 가속화해야 합니다. 그러나 많은 SaaS 리더에게 BI 비용은 고객 확보보다 빠르게 급증하고 레거시 시스템은 증가하는 데이터 볼륨과 동시 사용자 요구에 대처하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 결과는? 분석은 제품 모멘텀을 따라갈 수 없어 확장 가능한 분석을 먼 목표로 바꿉니다.

분석 인프라를 확장할 수 없으면 비용이 급증하고 데이터가 더 스마트한 제품을 개발할 수 있는 잠재력을 잃게 됩니다. 인사이트를 참여와 수익으로 전환하는 대신 느린 대시보드는 사용자를 좌절시키고 채택을 지연시킵니다. 이것은 사소한 불편이 아닙니다. 이는 성장을 제한하고 확장 가능한 분석 전략을 통해 경쟁업체에 노출될 수 있는 기회를 놓치는 것입니다.

당신은 혼자가 아닙니다. 기술 리더의 81%는 대규모 분석에 대한 수요가 증가하고 있다고 보고했지만, 거의 절반이 증가하는 사용자 및 데이터 요구 사항을 처리하기 위해 분석을 확장할 때 BI 시스템이 실패한다고 말했습니다. 한편, 32% 사용자의 레거시 인프라를 임베디드 분석 채택의 주요 장벽으로 비난하며, 이는 빠르게 성장하는 환경에서 기존 BI가 종종 부족하다는 점을 강조합니다.

최신 SaaS 제품에 대한 확장 가능한 분석의 의미, 기존 BI 시스템이 대규모로 분석을 제공하는 데 어려움을 겪는 이유, 급증하는 비용이나 성능 문제 없이 제품 및 고객과 함께 성장하는 분석 기반을 구축하는 방법에 대해 논의해 보겠습니다.

확장 가능한 분석이 SaaS 기업에 의미하는 바는 무엇입니까?

최신 SaaS 제품에서 확장 가능한 분석은 제품 발전에 따라 빠른 성능, 예측 가능한 비용 및 적응성을 유지하면서 사용자 증가, 데이터 볼륨 증가 및 복잡한 쿼리를 지원해야 합니다. 이러한 적응성은 변화하는 고객 요구에 대응하고, 새로운 데이터 소스를 통합하고, 중단적인 인프라 변경 없이 진화하는 비즈니스 모델을 지원하는 데 필수적입니다.

따라서 확장 가능한 분석은 네 가지 필수 기둥에 달려 있습니다.

1. 성능: 시스템은 대규모 데이터 세트나 수천 명의 동시 사용자로 인한 과부하 상황에서도 실시간 응답을 제공해야 합니다. 느린 대시보드 또는 응답하지 않는 쿼리는 사용자 신뢰를 빠르게 약화시킵니다.

2. 사용자 경험: 통찰력은 제품 내부에 직접 나타나야 하며 브랜딩 및 워크플로와 일치해야 합니다. 사용자를 분리된 포털로 강제하면 참여가 저해되고 데이터 활용도가 낮아집니다.

3. 가격 예측 가능성: 사용자 또는 쿼리 볼륨에 따라 요금을 청구하는 BI 플랫폼은 분석을 예측할 수 없고 비용이 많이 들게 만듭니다. 지속 가능한 모델은 채택이 증가함에 따라 비용과 가치를 일치시킵니다.

4. 배포 유연성: 분석 인프라는 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에서 원활하게 작동해야 합니다. SaaS 팀은 대규모 분석을 제공하기 위해 아키텍처를 점검하거나 공급업체 종속을 받아들일 필요가 없습니다.

기존 BI 플랫폼은 이러한 요구 사항을 거의 충족하지 못합니다. 중앙 집중식 대시보드 및 배치 보고서를 위해 설계된 이 제품은 최신 애플리케이션의 요구 사항을 지원하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이와 대조적으로 임베디드 분석 솔루션은 애플리케이션 인터페이스 및 아키텍처에 직접 통합되어 레거시 시스템에 부과되는 제한 없이 제품에 대한 통찰력을 원활하게 확장할 수 있도록 보장합니다.

오래된 BI 도구에서 확장 가능한 분석으로 전환하면 SaaS 조직은 시기적절하고 실행 가능한 통찰력을 대규모로 제공하여 더 높은 참여, 더 많은 정보에 입각한 의사 결정 및 지속 가능한 성장을 촉진할 수 있습니다.

기존 BI에서 확장성이 실패하는 이유

기존 BI 플랫폼은 중앙 집중식 보고, 예약된 새로 고침 및 제한된 수의 경영진 사용자를 위해 설계되었습니다. 최신 SaaS 애플리케이션의 동적이고 대용량 요구 사항을 처리하도록 구축되지 않았습니다. 결과적으로 오늘날의 요구 사항을 충족하기 위해 분석 확장을 지원하지 못하는 경우가 많습니다.

기존 BI 플랫폼이 어려움을 겪는 주요 영역은 다음과 같습니다.

시스템 팽창

레거시 BI 시스템은 클라우드 네이티브 마이크로서비스 기반 환경에 적합하지 않은 모놀리식 아키텍처를 특징으로 합니다. 사용자를 추가하거나, 데이터 세트를 확장하거나, 새로운 사용 사례를 도입하면 복잡성이 증가하고 성능이 저하되어 비용이 증가하고 확장성이 저하됩니다.

비용 상승

기존 BI 라이선스 모델은 성장에 불이익을 줍니다. 사용자당 요금 또는 사용량 기반 가격 구조로 인해 고객, 직원 또는 분석가가 추가될 때마다 비용이 급격히 증가하여 채택이 확대됨에 따라 확장 가능한 분석이 재정적으로 지속 불가능해집니다.

단절된 경험

많은 레거시 BI 도구는 iFrame 또는 외부 포털을 통해 분석을 내장하여 단편화된 사용자 경험을 만듭니다. 제품 외부에 있는 인사이트는 별도의 로그인이 필요하므로 워크플로가 중단되고 채택이 제한되어 통합 분석의 목표가 훼손됩니다.

성능 지연

구형 BI 시스템은 실시간 분석보다는 일괄 처리 및 야간 보고를 우선시합니다. 대용량 쿼리 또는 동시 사용자 증가로 인해 지연, 시간 초과 또는 오류가 발생합니다. 사용자 참여 또는 운영 결정에 시기적절한 통찰력이 중요한 경우 성능 지연으로 인해 분석이 비효율적입니다.

제한된 셀프 서비스

기존 BI는 대시보드 생성 및 사용자 지정을 특수 역할로 제한하여 최종 사용자가 독립적으로 데이터를 탐색하지 못하게 하는 경우가 많습니다. 직관적이고 내장된 셀프 서비스 기능이 없으면 조직은 분석 확장을 방해하고 사용자 역량 강화를 제한하는 병목 현상을 경험하게 됩니다.

이러한 한계는 기술적인 불편함을 넘어 확장됩니다. 이는 제품 채택, 고객 만족도 및 민첩하게 운영하는 조직의 능력에 영향을 미칩니다. 사용자 기대치와 데이터 볼륨이 계속 증가함에 따라 기존 BI 시스템은 분석 인프라의 확장성을 방해하는 부채가 되었습니다.

확장 가능한 BI를 위한 아키텍처 요구 사항

대규모로 분석을 구축하려면 나중에 대시보드를 추가하는 것 이상이 필요합니다. 성능, 유연성 및 효율적인 성장을 위해 설계된 아키텍처가 필요합니다. 확장 가능한 분석은 BI 플랫폼이 사용자 확장, 데이터 복잡성 증가, 비즈니스 요구 사항 진화에 보조를 맞추는 동시에 속도를 유지하고 비용을 제어할 수 있도록 하는 기본 요소에 의존합니다.

다음은 확장 가능한 분석을 제공하는 데 필요한 필수 아키텍처 구성 요소입니다.

클라우드 네이티브 인프라

분석 솔루션은 사용 패턴에 따라 리소스를 확장하거나 축소하여 탄력적으로 배포해야 합니다. 클라우드 네이티브 컨테이너화된 아키텍처는 수평적 확장을 가능하게 하여 상당한 인프라 재설계 없이도 증가하는 사용자 기반에 대한 분석을 제공할 수 있습니다.

API 기반 설계

최신 RESTful API를 기반으로 구축된 플랫폼은 분석을 제품 워크플로, 사용자 권한 및 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합할 수 있습니다. API는 복잡한 시스템 전반에 걸쳐 분석을 확장하는 데 필수적인 자동화, 맞춤형 사용자 경험 및 안정적인 연결을 촉진합니다.

효율적인 쿼리 및 캐싱

확장 가능한 분석 인프라는 동시성이 높은 상황에서도 짧은 대기 시간을 유지하도록 쿼리를 최적화해야 합니다. 지능형 캐싱 전략은 데이터베이스 부담을 줄여 수요가 가장 많은 동안 반응적인 통찰력을 보장하고 대규모 분석을 지원합니다.

iFrame 대신 SDK

분석을 포함하면 네이티브의 통합 환경을 만들 수 있습니다. 애플리케이션 환경에서 분석을 격리하는 iFrame과 달리 임베디드 SDK를 사용하면 분석을 UI에 직접 통합하여 성능과 일관성을 유지할 수 있습니다. 이는 확장 가능한 분석의 핵심 기둥으로, 대시보드가 제품 성장에 맞춰 발전하도록 보장합니다.

수평적 확장성

확장 가능한 분석 인프라는 성능 저하 없이 수천 명의 동시 사용자를 지원해야 합니다. 수평적 확장을 위해 구축된 아키텍처는 워크로드를 효율적으로 분산하여 사용자 수요와 데이터 볼륨이 증가함에 따라 분석이 응답성을 유지하도록 합니다.

예를 들어,유럽 최고의 상품 거래 및 금융 플랫폼인 Commodity Centre는 운영에 따라 확장할 수 없는 단절된 BI 도구를 대체하기 위해 Reveal의 임베디드 분석 플랫폼을 선택했습니다. 클라우드 네이티브 SDK 우선 접근 방식을 채택함으로써 이제 워크플로 내에서 실시간 통찰력을 제공하여 증가하는 고객 기반 전반에 걸쳐 속도, 성능 및 사용자 참여를 개선합니다.

"Reveal 대시보드와 보고서를 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 유연성을 제공하여 의사 결정을 개선하고 운영 효율성을 높이며 전반적인 사용자 경험을 개선했습니다."

Peter Ferdowsian, Commodity Centre IT 관리자

이러한 아키텍처 원칙에 투자하면 조직은 제품과 함께 성장하고, 사용자에게 시기적절한 통찰력을 제공하고, 비즈니스 요구 사항의 변화에 따라 효과적으로 적응하는 확장 가능한 분석 인프라를 구축할 수 있습니다.

실제 확장 가능한 분석

확장 가능한 분석은 이론적인 것이 아닙니다. 이는 최신 SaaS 회사가 데이터 양과 채택이 증가함에 따라 제품의 민첩성을 유지하고 사용자 참여를 유지하며 적시에 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 기반입니다. 분석 인프라가 효과적으로 확장되면 조직은 측정 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 실용적인 애플리케이션을 활용할 수 있습니다.

대규모 내부 BI

확장 가능한 분석을 통해 운영에서 재무에 이르기까지 모든 부서가 실시간 대시보드에 액세스할 수 있으므로 중앙 집중식 보고 팀에 대한 의존으로 인한 병목 현상과 지연을 제거할 수 있습니다. 팀은 반복적인 사용자 지정 보고서 요청으로 개발자에게 부담을 주지 않고 메트릭을 독립적으로 탐색하고, 성능을 조정하고, 신속하게 대응할 수 있습니다.

멀티 테넌트 분석 기능을 갖춘 SaaS 제품

멀티 테넌트 애플리케이션에는 성능이나 응답성을 저하시키지 않고 수천 개의 고객 계정을 동시에 처리할 수 있는 분석이 필요합니다. 확장 가능한 분석을 통해 각 테넌트는 일관된 실시간 통찰력을 얻을 수 있으며, 이는 임베디드 대시보드를 통해 가치를 추가하려는 고객 대면 SaaS 플랫폼에 필수적입니다.

실시간 운영 통찰력

운영 팀은 시기적절한 데이터에 의존하여 문제를 식별하고, 프로세스를 최적화하고, 시장 역학에 적응합니다. 야간 일괄 업데이트 또는 예약된 보고서에 의존하는 기존 BI 도구는 빠르게 변화하는 조직이 감당할 수 없는 데이터 격차를 만듭니다. 대규모 분석은 대기 시간이 짧은 업데이트를 제공하여 최신 정보를 사용하여 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

AI로 강화된 예측 통찰력

조직이 AI 기반 분석을 채택함에 따라 확장 가능한 인프라가 점점 더 중요해지고 있습니다. 확장되는 데이터 세트에 대해 훈련되고 대규모 사용자 기반에 배포된 AI 모델에는 고성능 쿼리, 효율적인 컴퓨팅 리소스 및 실시간 예측을 유지하는 아키텍처가 필요합니다. 확장성이 없으면 예측 분석은 의사 결정을 향상시키기는커녕 방해할 수 있습니다.

예를 들어, Synergy Logistics는 창고 가시성을 개선하기 위해 오래된 BI 도구를 Reveal의 임베디드 분석 플랫폼으로 교체했습니다. Synergy Logistics는 확장 가능한 실시간 대시보드를 플랫폼에 직접 통합함으로써 고객이 운영을 즉시 모니터링하고 더 신속하게 조치를 취할 수 있도록 지원하여 데이터 복잡성과 사용자 수가 증가하는 동안에도 효율성을 높일 수 있도록 했습니다.

확장 가능한 분석은 단순한 기술적 기능이 아닙니다. 이는 데이터를 조직 전체에서 시기적절하고 실행 가능한 의사 결정으로 변환하여 팀과 고객이 현대 비즈니스가 요구하는 속도에 맞춰 운영할 수 있도록 지원하는 전략적 기능입니다.

확장성을 촉진하는 주요 기능

확장 가능한 분석에는 강력한 아키텍처 이상의 것이 필요합니다. 또한 진화하는 요구 사항에 적응하는 제품 기능에 따라 달라집니다. 이상적인 임베디드 분석 플랫폼은 사용자 성장을 지원하고, 복잡한 데이터 요구 사항을 관리하고, 전반적인 제품 경험에 원활하게 통합되는 기능을 제공해야 합니다.

분석을 효과적으로 확장할 수 있는 필수 기능은 다음과 같습니다.

진정한 임베디드 SDK

임베디드 SDK는 분석을 제품의 인터페이스 및 워크플로에 직접 통합합니다. iFrame이나 연결이 끊긴 웹 보기와 달리 SDK 기반 접근 방식은 사용자 수가 증가하더라도 안정적인 성능과 디자인 일관성을 유지합니다. 이는 원활한 사용자 경험을 제공하는 확장 가능한 분석의 기반을 구축합니다.

화이트 라벨링 및 전체 UI 제어

화이트 라벨 분석 기능을 사용하면 글꼴, 색상, 레이아웃 및 상호 작용을 포함하여 대시보드의 모든 시각적 측면을 완전히 사용자 정의할 수 있습니다. 분석이 제품의 브랜딩 및 사용자 경험과 일치하면 채택이 향상되고 인지된 가치가 증가합니다.

AI 기반 분석

AI 기반 기능은 대시보드에 예측 모델링과 고급 추세 분석을 도입합니다. AI를 활용하는 확장 가능한 분석은 대규모 데이터 세트에 대한 사전 예방적 통찰력을 생성하여 수동 분석 없이도 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

고정된 투명한 가격 책정

사용자 기반 또는 쿼리별 가격 책정 모델은 분석을 재정적으로 확장하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 확장 가능한 분석 플랫폼은 통찰력에 액세스하는 사용자 수에 관계없이 제공되는 가치에 따라 비용을 조정하는 예측 가능한 정액 가격 책정을 제공해야 합니다.

사용자 지정 가능한 대시보드

대시보드는 다양한 사용자 역할, 가상 사용자 및 권한 수준에 맞게 조정할 수 있어야 합니다. 맞춤형 대시보드를 생성, 공유 및 편집하는 기능을 사용하면 지속적인 개발자 개입 없이 다양한 고객 요구 사항에 맞게 분석을 확장할 수 있습니다.

실시간 데이터 동기화

대규모 분석을 위해서는 시기적절하고 정확한 통찰력을 보장하기 위해 대기 시간이 짧은 데이터 업데이트가 필요합니다. 실시간 데이터 동기화 지원을 통해 사용자는 시스템 부하가 높은 기간에도 최신 정보를 사용하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

역할 기반 액세스 제어(RBAC)

세분화된 역할 기반 권한은 확장 가능한 분석 플랫폼에 필수적입니다. RBAC를 사용하면 데이터 가시성을 정밀하게 제어하고, 다중 테넌트 환경을 지원하며, 분석을 조직의 데이터 거버넌스 정책에 맞춥니다.

확장 가능한 최신 분석 솔루션은 이러한 임베디드 분석 기능을 통합 플랫폼에 통합해야 합니다. 이 접근 방식을 통해 SaaS 조직은 성능, 설계 무결성 또는 사용자 경험을 손상시키지 않으면서 시기적절하고 사용자 정의 가능하며 일관된 통찰력을 제공할 수 있습니다.

확장 가능한 분석을 위한 모범 사례

확장 가능한 분석을 달성하려면 적절한 기술을 선택하는 것 이상이 필요합니다. 인프라가 효과적으로 확장되고, 높은 사용자 참여를 유지하며, 의미 있는 통찰력을 지속적으로 제공하기 위해서는 전략적 구현 접근 방식이 필요합니다.

다음은 확장 가능한 분석을 SaaS 제품에 통합하기 위한 입증된 모범 사례입니다.

처음부터 포함

처음부터 분석을 제품 전략의 기본 구성 요소로 취급합니다. 조기 통합은 미래의 장애물을 방지하고 사용자 성장 및 기능 확장과 함께 분석 확장을 보장합니다. 초기 릴리스에 분석을 통합하는 SaaS 회사는 통찰력이 사용자 경험에 원활하게 통합되기 때문에 채택 속도가 빨라지고 유지율이 높아진다고 보고하는 경우가 많습니다.

사용자 경험을 최우선으로 설계

직관적인 탐색, 사용자 정의 가능한 대시보드, 반응형 시각화를 우선시하여 다양한 사용자 그룹에서 채택을 촉진합니다. 예를 들어, 핀테크 플랫폼은 홈페이지 대시보드에 거래량과 같은 주요 지표를 표시하여 클릭을 줄이고 상황에 맞는 통찰력을 유지함으로써 일일 활성 사용량을 늘릴 수 있습니다.

상호 운용성 우선 순위 지정

분석이 기존 데이터 파이프라인, ID 관리 시스템, 클라우드 네이티브 및 하이브리드 아키텍처를 포함한 다양한 배포 환경과 통합되도록 합니다. 이러한 유연성은 대규모 분석을 지원하여 진화하는 기술 스택에 적응하는 미래 지향적인 솔루션을 가능하게 합니다. 예를 들어, 여러 창고 관리 시스템에 걸쳐 분석을 통합하는 물류 SaaS 애플리케이션은 고객을 단일 백엔드로 강요하지 않고도 통합 대시보드를 제공할 수 있습니다.

지속적인 모니터링 및 최적화

관찰 가능성 도구를 활용하여 쿼리 시간, 오류율, 사용 패턴과 같은 주요 성능 지표를 추적합니다. 느린 쿼리나 제대로 사용되지 않는 대시보드를 사전에 식별하고 해결하면 성능이 최적화되고 사용자 만족도가 향상됩니다. 평균 쿼리 기간에 대한 자동화된 경고는 최종 사용자에게 영향을 미치기 전에 성능 문제를 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

셀프 서비스 강화

사용자에게 대시보드를 독립적으로 구축, 필터링 및 공유할 수 있는 도구를 제공합니다. 드래그 앤 드롭 편집기를 사용하면 기술적인 지식이 없는 사용자도 자율적으로 통찰력을 생성할 수 있으므로 엔지니어링 리소스에 대한 의존도를 줄이고 병목 현상을 제거할 수 있습니다. 예를 들어, HR 관리자가 대시보드를 사용자 지정할 수 있는 SaaS HR 플랫폼은 보고서 요청을 크게 줄일 수 있습니다.

보안 및 액세스 제어에 투자

역할 기반 액세스, 암호화 및 세분화된 권한을 구현하여 사용량이 증가함에 따라 데이터를 보호합니다. 격리된 데이터 보기가 있는 멀티 테넌트 아키텍처를 지원하면 여러 고객에게 서비스를 제공하는 SaaS 플랫폼에 맞게 분석이 안전하게 확장됩니다. 역할별 대시보드를 제공하는 엔터프라이즈 CRM은 경영진에게 전략적 지표를 표시하는 동시에 영업 담당자를 관련 지역 데이터로 제한할 수 있습니다.

글로벌 성능 계획

전 세계적으로 확장하려면 해외 사용자를 위해 낮은 대기 시간을 유지해야 합니다. 여러 지역에 분석 인프라를 배포하여 반응형 대시보드를 제공하고 주요 시장의 데이터 주권 요구 사항을 충족합니다. 예를 들어 북미와 유럽에 분석 노드를 배포하면 지리적으로 분산된 사용자의 로드 시간이 최소화됩니다.

확장 및 유지 관리 자동화

인프라 자동화를 활용하여 컴퓨팅 확장을 관리하고, 새 환경을 프로비저닝하고, 업데이트를 배포합니다. 자동화는 가동 중지 시간을 줄이고, 반복을 가속화하며, 분석 수요가 변동하더라도 강력한 성능을 유지합니다. 피크 기간 동안 분석 클러스터를 자동으로 확장하는 전자 상거래 SaaS 공급자는 트래픽 급증 시 성능 저하를 방지합니다.

데이터 기반 문화 조성

포괄적인 교육 프로그램, 대화형 튜토리얼, 명확한 사용 가이드를 통해 분석 채택을 촉진하세요. 빠른 성공을 강조하고 분석을 효과적으로 활용하여 정보에 입각한 의사 결정의 원동력으로서의 중요성을 강화하는 팀을 인정합니다. 예를 들어, 고객 성공 사례를 내부적으로 공유하면 분석 기능에 대한 참여를 높일 수 있습니다.

이러한 모범 사례를 채택함으로써 조직은 성장에 적응하고, 데이터가 실행 가능한 상태로 유지되도록 보장하며, 모든 수준에서 사용자에게 권한을 부여하는 확장 가능한 분석 인프라를 구축할 수 있습니다.

분석 기능을 벤치마킹하고 향후 확장성을 계획하려면 현재 솔루션이 확장 가능한 최신 분석의 요구 사항을 충족하는지 평가하는 데 도움이 되는 포괄적인 BI 체크리스트를 다운로드하는 것이 좋습니다.

Reveal가 이러한 문제를 해결하는 방법

BI 비용 상승, 성능 병목 현상, 사용자 및 데이터 증가에 보조를 맞출 수 없는 분석 시스템 등의 문제는 불가피하지 않습니다. 이러한 문제는 분석 인프라가 제품 성공을 지원하는 방법을 재평가해야 할 때임을 나타냅니다.

확장 가능한 분석을 통해 조직은 데이터를 부채에서 성장 동인으로 전환할 수 있습니다. SaaS 확장성을 위해 특별히 구축된 솔루션을 구현함으로써 모든 사용자에게 실시간 통찰력을 제공하고, 예측 가능한 인프라 비용을 유지하며, 분석 기능이 제품과 함께 원활하게 성장하도록 보장할 수 있습니다.

임베디드 셀프 서비스 분석을 위해 설계된 최신 플랫폼은 기존 BI 시스템의 한계를 해결합니다. 연결이 끊긴 포털이 필요하지 않고, 성능 저하 없이 수천 명의 동시 사용자를 지원하며, 고객이 독립적으로 데이터를 탐색할 수 있도록 합니다. 또한 이러한 솔루션은 브랜딩, 통합 및 보안 요구 사항에 대한 제어를 유지합니다.

Reveal는 제품과 함께 확장되는 분석 솔루션이 필요한 SaaS 회사 및 ISV를 위해 특별히 제작되었습니다. 임베딩에 적합한 기존 BI 시스템과 달리 Reveal의 SDK는 불필요한 복잡성을 도입하지 않으면서 원활한 성능, 유연한 배포 및 완전한 브랜드 분석 경험을 제공하기 위해 특별히 개발되었습니다.

Reveal를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다. 

• 수천 명의 사용자에게 지연 시간이 짧은 실시간 대시보드를 동시에 제공하여 일괄 처리와 관련된 지연을 제거합니다.

• 직관적인 드래그 앤 드롭 대시보드를 통해 셀프 서비스 탐색을 활성화하여 개발자 리소스에 대한 의존도를 줄입니다.

• 포괄적인 화이트 라벨 기능으로 완벽한 사용자 인터페이스 제어를 유지하여 분석이 제품 브랜딩과 일치하도록 보장합니다.

• 클라우드 네이티브, 컨테이너 지원 아키텍처를 사용하여 클라우드, 온프레미스 또는 하이브리드 환경에 분석을 배포합니다.

• 수익 모델에 맞는 예측 가능한 정액 가격을 통해 비용을 제어하고 성장을 방해하는 사용자당 라이선스 비용을 피합니다.

• 기본 제공 RBAC(역할 기반 액세스 제어), 암호화 및 다중 테넌트 지원을 통해 안전하게 확장합니다.

오래된 BI 시스템의 제약을 극복하려는 조직은 Reveal 채택하여 최신 사용자 및 데이터 증가 속도에 맞는 확장 가능한 분석 기반을 구축할 수 있습니다.