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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.

브랜딩, 통합, 성능, 확장성, 데이터 연결성, 사용자 기능 및 고급 기능 전반에 걸쳐 5개의 주요 화이트 라벨 분석 플랫폼을 비교했습니다. 각 플랫폼은 사용자 정의, 속도, 배포 유연성 및 가격의 서로 다른 균형을 제공합니다. 이 가이드는 SaaS 회사와 ISV가 제품 요구 사항, 고객 기대치 및 장기 성장 계획에 가장 적합한 솔루션을 식별하는 데 도움이 됩니다.

핀테크 제품은 신뢰, 속도 및 규정 준수를 바탕으로 승리해야 합니다. 그러나 많은 기업이 여전히 고객이 기대하는 통찰력을 제공하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 고객은 데이터에 대한 안전한 실시간 가시성을 기대합니다. 그러나 대시보드가 외부 포털에 있고 보고서가 며칠이 걸리며 통합할 때마다 규정 준수 위험이 증가하는 경우가 너무 많습니다. 이러한 격차는 성장을 제한하므로 핀테크에 임베디드 분석이 필수적입니다.

내장된 분석을 통한 보안은 AI가 등장하면 더욱 복잡해집니다. 이 문서에서는 주요 위험을 분석하고, 데이터 유출을 방지하기 위한 모범 사례를 제공하며, Reveal SaaS 팀이 AI 엔드포인트, 데이터 흐름 및 거버넌스를 완벽하게 제어할 수 있는 방법을 설명합니다. AI 기반 분석을 제품에 내장하는 경우 Reveal 설계상 안전하게 수행하는 데 도움이 됩니다.

이탈은 사용자가 가치를 놓칠 때 발생합니다. 내장된 분석을 통한 고객 유지는 제품 내부에서 중요한 결과를 보여주는 것을 의미합니다. 이 가이드에서는 SaaS 팀이 실시간 대시보드, 역할 기반 통찰력 및 셀프 서비스 도구를 사용하여 사용자의 참여를 유지하고 이탈을 줄이는 방법을 자세히 설명합니다. Reveal와 같은 플랫폼이 어떻게 유지율을 확장 가능하고 측정 가능하며 경험에 내장하도록 하는지 알아보세요.

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.

대부분의 엔터프라이즈 BI 플랫폼은 고객 대면 분석을 활용하는 최신 SaaS 제품이 아니라 내부 보고를 위해 구축되었습니다. 애플리케이션 외부에 위치하여 UX를 단편화하고 의사 결정을 지연시킵니다. 최신 엔터프라이즈 소프트웨어에는 직관적이고 내장형이며 셀프 서비스로 설계된 분석이 필요합니다. Reveal는 iFrame, 핸드오프, 타협 없이 정확히 이를 제공하도록 구축되었습니다.

셀프 서비스 BI는 사용자가 기술 팀에 의존하거나 지원 티켓을 제출하지 않고도 데이터를 탐색하고 작업할 수 있도록 합니다. 비즈니스 사용자에게 인사이트를 생성하고, 보고서를 작성하고, 실시간으로 스스로 의사 결정을 내리는 데 필요한 도구를 제공합니다.

SaaS 제품 및 내부 플랫폼의 경우 셀프 서비스 BI를 애플리케이션에 직접 내장하면 빠르고 확장 가능하며 완전히 사용자 지정할 수 있는 원활한 네이티브 분석 경험을 제공하여 해당 가치를 확장할 수 있습니다.

오늘부터 Reveal 사용자는 Databricks 환경에 직접 연결하고 완전히 내장된 분석 환경을 사용하여 실시간 대시보드를 구축할 수 있습니다. 네이티브 Databricks 통합: Databricks 사용자는 이제 추가 단계나 복잡성 없이 애플리케이션에 직접 실시간 인사이트를 내장할 수 있습니다. Apache Spark 및 ML 도구를 기반으로 구축된 클라우드 기반 데이터 플랫폼인 Databricks는 [...]

Power BI Embedded는 특히 Microsoft 에코시스템에서 이미 작업 중인 팀을 위해 앱에 대화형 분석을 추가하기 위한 선택입니다. 이를 통해 Azure 인프라 및 Power BI Desktop과 같은 친숙한 도구를 사용하여 대시보드, 보고서 및 시각화를 포함할 수 있습니다. 그러나 프로젝트가 확장됨에 따라 일부 팀은 한계에 부딪히기 시작합니다. 가격 책정 복잡성, 성능 등 [...]