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제품 리더는 개조된 BI 도구가 아니라 앱에 따라 확장되는 분석이 필요합니다. Looker는 강력한 시각화와 긴밀한 Google Cloud 통합을 제공합니다. 그러나 LookML, iFrame 및 사용자 기반 가격 책정을 사용하기 때문에 고객 대면 제품에 포함하기가 어렵습니다.

SaaS 팀이 성장함에 따라 이러한 제약으로 인해 개발 속도가 느려지고 비용이 증가하며 유연성이 제한됩니다. 그렇기 때문에 더 많은 팀이 Looker를 속도, 규모 및 예측 가능한 가격을 위해 구축된 임베디드 분석 플랫폼인 Reveal로 대체하고 있습니다.
이 글에서는 Looker가 적합한 부분, 부족한 부분, 최신 SaaS 팀이 계속 나아가는 이유를 분석합니다.

레거시 BI 시스템은 기술 부채를 발생시키고, 제품 제공을 늦추고, 사용자 경험을 제한합니다. 최신 임베디드 분석은 실시간 브랜드 인사이트, 확장 가능한 아키텍처 및 예측 가능한 비용을 제공합니다. 이 가이드에서는 기존 접근 방식과 새로운 접근 방식을 비교하고, 올바른 플랫폼을 선택하는 방법을 간략하게 설명하며, Reveal의 SDK 기반 솔루션이 SaaS 회사와 ISV가 중단 없이 현대화하는 데 어떻게 도움이 되는지 보여줍니다.

기존 BI 도구는 사용자 수 증가와 데이터 볼륨 증가를 처리하지 못하는 경우가 많아 비용이 높아지고 SaaS 제품 성능이 저하됩니다. 확장 가능한 분석을 통해 대시보드의 응답성, 인사이트를 최신 상태로 유지하며 사용자 채택을 강력하게 유지하는 동시에 비용 효율성을 유지할 수 있습니다. Reveal의 임베디드 분석 SDK는 실시간 성능, 사용자 정의 가능한 대시보드, 예측 가능한 가격 및 유연한 배포를 제공하여 최신 SaaS 제품에 이상적인 솔루션입니다.

임베디드 BI(Reveal)와 로우코드(App Builder)의 세계로 뛰어들어 이러한 도구가 디지털 혁신 노력을 어떻게 가속화할 수 있는지 알아보세요.

대시보드 연결이 어떻게 상호 연결된 대시보드 간에 원활한 탐색을 제공하고 데이터 탐색을 향상시킬 수 있는지 알아보십시오.

더 많은 조직에서 앱의 일부로 분석 기능을 제공하기 시작하면서 분석 기능을 Blazor 애플리케이션에 포함하는 것은 더 이상 선택 사항이 아닙니다.

React 애플리케이션에 분석 기능을 내장하면 사용자의 워크플로우 내에서 관련성 있고 시기적절한 인사이트를 얻을 수 있어 데이터 기반 문화를 촉진하고 보다 분석적인 사고를 장려할 수 있습니다.

특별히 제작된 임베디드 분석 SDK와 iframe 모두 애플리케이션에서 데이터 분석 기능을 통합할 수 있지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 이 블로그에서는 귀하와 귀하의 최종 사용자에게 가장 적합한 것을 결정할 수 있도록 장단점을 결정하는 두 가지 옵션에 대해 설명합니다.

데이터로 수익을 창출하는 가장 빠른 방법은 화이트 라벨 대시보드를 제품에 직접 삽입하는 것입니다. 기회는 분명하지만 실행이 항상 쉬운 것은 아닙니다. 사내를 구축하면 시간, 비용, 개발 리소스가 소모되고 잘못된 파트너를 선택하면 수익 창출 노력을 지연시키는 동일한 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

데이터 웨어하우징은 사용자에게 실행 가능한 통찰력을 제공하고 한 조직 내의 모든 사람이 마케팅 전략 및 제품 개발에서 인적 자원 및 예산 책정에 이르기까지 모든 것에 대해 올바른 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.