서비스로서의 분석(Analytics as a Service)

서비스로서의 분석이란 무엇인가요?

서비스형 분석(AaaS)은 소프트웨어 제품 내에서 관리되는 계층으로서 분석 기능을 제공합니다. 이는 내부에서 분석 인프라를 구축하고 운영할 필요가 없게 합니다. 중앙집중식 기업 BI 도구 대신, 제품 팀은 사용자에게 직접 인사이트를 노출합니다. 이 모델은 비즈니스 분석 개념을 기반으로 하면서도 분석 전달을 최신 SaaS 아키텍처와 일치시킵니다.

서비스형 분석의 작동 원리

서비스형 분석의 작동 원리

서비스로서의 분석은 제품이 운영 데이터를 관리형 분석 계층에 연결할 때 시작됩니다. Teams는 지원되는 데이터 소스를 통해 데이터베이스, 창고 또는 애플리케이션 데이터를 매핑합니다. 제공업체는 연결성, 확장성, 쿼리 처리 런타임을 담당하므로, 제품 팀이 분석 전달을 위해 별도의 인프라를 구축할 필요가 없습니다.

다음은 처리 및 모델링 계층입니다. 서비스는 설정에 따라 예약된 새로고침 또는 거의 실시간 쿼리를 수행합니다. 보안 규칙과 필터를 적용하여 각 사용자가 보여야 할 것만 보도록 합니다. 이는 테넌트 격리와 고객 간 일관된 권한 부여가 필요한 SaaS 제품에서 가장 중요합니다.

제품 표면은 API와 내장 SDK를 통해 제공됩니다. 개발자들은 이 구성 요소를 이용해 앱 내에서 대시보드, 차트, 인터랙티브 컨트롤을 렌더링합니다. 또한 계정을 통한 사전 필터링, 역할 접근 강제, 대시보드와 워크플로우 연동 등 코드를 통해 행동을 유도할 수 있습니다. 이는 고객 대면 사용을 위해 구축된 현대 임베디드 분석 플랫폼에서 흔히 볼 수 있는 패턴입니다.

서비스가 분석 런타임을 소유하기 때문에 지속적인 유지보수도 책임집니다. 여기에는 업그레이드, 성능 튜닝, 기능 출시가 포함됩니다. 귀하의 팀은 BI 운영보다는 제품 통합과 사용자 경험에 집중합니다. 이러한 변화는 전통적인 분석 배포와의 주요 비교 지점을 마련합니다.

서비스형 분석과 전통적인 분석

전통적인 분석은 내부 보고 요구를 중심으로 성장했습니다. Teams는 도구를 배포하고, 인프라를 관리하며, 중앙에서 접근 권한을 통제했습니다. 이 모델은 내부 사용자에게는 효과적이지만, 분석 기능이 제품 내부에 있어야 할 때 마찰을 일으킵니다. 서비스로서의 분석은 런타임 소유권을 제품 팀에서 벗어나면서도 인사이트가 사용자에게 어떻게 보이는지에 대한 통제권을 유지합니다.

다음은 분석(Analytics)과 전통적인 비즈니스 인텔리전스 배포의 실질적인 비교입니다.

서비스형 분석과 전통적인 분석

전통적인 환경에서는 분석이 종종 제품 외부에 위치합니다. 사용자는 주 애플리케이션을 떠나거나, 보고서를 요청하거나, 데이터를 내보낼 수 있습니다. 이 격차는 레거시 분석과 현대 임베디드 분석의 변화를 반영하며, 분석이 일상 워크플로우에 더 가까워지고 있습니다.

서비스형 분석은 이러한 분리를 제거합니다. 제품 네이티브 전달을 지원하면서 BI 플랫폼 운영의 오버헤드를 피합니다. 다음 질문은 이 전달 모델이 SaaS 제품 내 임베디드 분석과 어떻게 연관되는가 하는 점입니다.

서비스형 분석과 임베디드 분석

이 두 용어는 종종 함께 사용되지만, 서로 다른 것을 설명합니다. 서비스로서의 분석은 분석이 어떻게 제공되고 운영되는지를 정의합니다. 임베디드 분석은 제품 인터페이스 내에서 분석이 어떻게 나타나는지를 의미합니다. 하나는 전달 모델입니다. 다른 하나는 구현 접근법입니다.

분석서비스(Analytics as a service)는 인프라, 확장, 유지보수를 백그라운드에서 처리합니다. 임베디드 분석은 대시보드와 인사이트를 사용자 워크플로우에 직접 배치하는 데 중점을 둡니다. 많은 SaaS 팀은 분석 서비스를 통해 인제품 경험을 지원하며 이 두 가지를 결합합니다. 이 접근법은 팀이 전체 BI 스택을 보유하지 않고도 분석을 더 빠르게 제공할 수 있게 해줍니다.

실제로 임베디드 경험은 제품 통합을 지원하는 분석 서비스를 통해 제공됩니다. 이러한 패턴은 임베디드 분석에 의존하는 현대 SaaS 제품에서 흔히 볼 수 있습니다. 이는 SaaS 기업을 위해 임베디드 분석이 만든 제품에서 분명히 드러나며, 분석이 네이티브이고 맥락에 맞게 느껴져야 합니다.

이 구분을 이해하면 다음 관심사가 더욱 구체화됩니다. 분석이 서비스로 운영된다면, 어디에서 작동하며, 배포가 보안과 통제에 어떤 영향을 미치나요?

서비스형 분석(Analytics as a Service)을 위한 배포 모델

분석이 어디서 진행되는지도 무엇을 하는지만큼 중요합니다; 배포 모델은 데이터가 어떻게 이동하는지, 어디서 처리가 이루어지는지, 누가 접근을 통제하는지를 정의합니다. SaaS 팀에게 이러한 선택은 보안 태세, 준수 범위, 고객 신뢰에 영향을 미칩니다. 서비스형 분석은 여러 배포 경로를 지원하며, 각각의 트레이드오프가 있습니다.

일부 플랫폼은 분석을 전적으로 벤더가 관리하는 환경에서 실행하기도 합니다. 다른 업체들은 고객 관리 클라우드 배포나 완전 온프레미스 구축을 지원합니다. 이러한 옵션들은 데이터가 어떻게 저장되고, 처리되고, 격리되는지를 결정합니다. 보안 요구사항이 이러한 결정을 내리는 데 큰 영향을 미치며, 특히 엄격한 데이터 상주 규정이 있는 규제 산업에서 더욱 그렇습니다. 이러한 우려는 일반적으로 더 광범위한 보안 정책 하에서 해결됩니다.

일반적인 접근법은 고객 환경 내에서 분석을 실행하면서도 서비스로서 소비하는 것입니다. Reveal이 모델의 한 예입니다. 분석이 애플리케이션 데이터와 함께 실행되는 개인 및 온프레미스 배포를 지원합니다. 데이터는 제3자 시스템으로 이동하지 않아 감사가 간소화되고 노출이 줄어듭니다. 이 접근법은 내장된 분석이 포함된 보안에서 제시된 관행과 플랫폼의 개인정보 보호 정책 약속에 의해 강화됩니다.

배치 경계가 정의되면 또 다른 도전 과제가 나타납니다. AI가 등장하면서 분석 서비스(Analytics, a Service)는 어떻게 진화하며, 모델이 실시간 데이터와 상호작용할 때 어떤 변화가 있을까요?

생성형 AI 시대의 서비스형 분석

생성형 AI는 사용자가 분석과 상호작용하는 방식을 바꾸지만, 데이터가 통제된 환경을 벗어날 때 위험을 증가시킵니다. 서비스형 분석에서는 AI가 실행을 직접 소유하지 않고 탐색을 지원해야 합니다. 분석 계층은 여전히 권한, 필터, 데이터 경계를 강제해야 합니다. 이러한 분리는 고객 데이터를 보호하는 동시에 더 빠른 인사이트를 가능하게 합니다.

많은 팀이 최종 사용자의 마찰을 줄이기 위해 생성형 AI 분석을 모색하고 있습니다. AI 도구가 데이터나 쿼리를 외부 모델에 보낼 때 문제가 발생합니다. 이러한 패턴은 거버넌스를 약화시키고 시스템을 노출시키며, 특히 다중 테넌트 SaaS 제품에서 그렇습니다. AI가 실제 생산 데이터와 상호작용할 때 위험이 증가합니다.

더 안전한 접근법은 AI를 분석 워크플로우 내에 유지합니다. Reveal이 모델을 따릅니다. AI 기능은 고객 환경 내에서 실행되며 기존 보안 규칙을 준수합니다. 시스템은 원시 SQL을 생성하거나 접근 제어를 우회하지 않습니다. 대신, 대시보드 정의와 같은 동일한 권한 모델을 거쳐 흐르는 거버넌스 분석 동작을 생성합니다. 이는 개인 AI 분석 아키텍처와 일치하며 AI 기반 분석에서 설명되는 제3자 데이터 처리 위험을 피할 수 있습니다.

AI가 이렇게 작동하면 팀은 통제력을 훼손하지 않으면서 사용성을 확보합니다. 보안과 AI 위험이 해결되면, 서비스형 분석의 구체적인 장점에 집중하기가 더 쉬워집니다.

서비스형 분석의 장점

분석 제공이 서비스로 추상화되면, 그 이점은 실용적이고 측정 가능해집니다. 제품 팀은 분석 작업을 줄이는 대신 제품 개선에 더 많은 시간을 쏟습니다. 그 가치는 속도, 비용 통제, 유연성에서 나타납니다.

서비스형 분석의 장점

주요 장점은 다음과 같습니다:

이러한 장점들이 분석 서비스(analytics as a service)가 고객 대상 제품에 자주 등장하는 이유를 설명해 줍니다. 다음 단계는 팀이 실제로 어디에 적용하는지 이해하는 것입니다.

서비스형 분석의 일반적인 사용 사례

분석이 제품 경험의 일부가 될 때 서비스로서의 분석은 그 가치를 드러냅니다. 내부 팀을 지원하는 대신, 인사이트는 최종 사용자에게 직접 도달합니다. 이 모델은 규모, 격리성, 그리고 고객 간 일관된 전달이 필요한 제품에 적합합니다.

일상적인 사용 사례는 다음과 같습니다:

이러한 사용 사례가 확장됨에 따라 데이터 분리, 맞춤화, 거버넌스 등 새로운 도전 과제가 등장합니다. 이러한 트레이드오프는 다음으로 더 깊이 다뤄야 할 부분입니다.

도전과 고려사항

서비스로서의 분석은 전달을 단순화하지만, 제품 팀이 관리해야 할 새로운 제약을 도입합니다. 이러한 도전 과제는 분석이 고객 중심 환경으로 전환될 때 나타납니다. 이를 무시하면 위험을 초래하거나 장기적인 유연성을 제한할 수 있습니다. 팀은 이러한 영역을 조기에 평가해야 합니다.

일반적인 도전 과제는 다음과 같습니다:

이러한 고려사항은 팀이 플랫폼과 아키텍처를 선택하는 방식을 결정합니다. 또한 분석 서비스(analytics as a service)가 더 넓은 제품 전략에서 어떻게 맞물리는지에도 영향을 미치며, 이것이 마지막 예로 이어집니다.

서비스형 분석과 임베디드 분석 Reveal

플랫폼 선택은 종종 제품 아키텍처에 얼마나 잘 맞는지에 달려 있습니다. 서비스형 분석은 임베디브드 딜리버리, 보안 제어, 제품 수준 맞춤화를 지원할 때 가장 잘 작동합니다. 목표는 전체 BI 스택을 소유하지 않으면서도 네이티브처럼 느껴지는 분석을 제공하는 것입니다. 이 균형은 SaaS 기업과 ISV에게 가장 중요합니다.

Reveal는 서비스형 분석(analytics as a service) 모델에 적합한 임베디드 분석 플랫폼의 한 예입니다. 이 시스템은 팀이 분석 데이터를 관리 기능으로 활용하면서 고객 환경 내에서 실행을 수행할 수 있게 합니다. 이 접근법은 제3자 시스템을 통해 데이터를 라우팅하지 않고도 개인 및 온프레미스 배포를 지원합니다. 보안 규칙, 권한, 필터는 제품 전반에 걸쳐 일관성을 유지합니다.

Reveal 임베디드 분석 대시보드

Reveal 제품 통합에도 중점을 둡니다. 분석은 외부 포털이 아닌 API와 SDK를 통해 애플리케이션에 직접 내장되어 있습니다. Teams는 고객 대상 제품을 위해 설계된 플랫폼 기능을 사용하여 레이아웃, 동작, 접근을 제어합니다. 이 모델은 분석이 테넌트 간에 확장되어야 하는 ISV 분석 시나리오에서 흔히 사용됩니다.

서비스 기반 분석과 임베디드 실행을 결합함으로써, Reveal와 같은 플랫폼은 분석이 얼마나 유연하고 안전하며 제품 우선으로 유지될 수 있는지 보여줍니다. 이러한 조합이 현대 SaaS 제품에서 분석 서비스(analytics as a service)가 계속해서 주목받는 이유를 설명해 줍니다.