임베디드 분석 vs. 기존 BI: 데이터 요구 사항에 적합한 경로 선택
그 어느 때보다 많은 데이터가 넘쳐나고 있으며, 분석, 의사 결정 및 성장 촉진을 위한 강력한 도구가 필요합니다. 데이터 분석 환경은 임베디드 분석 및 기존 비즈니스 인텔리전스(BI)라는 두 가지 모델이 지배합니다.
각각은 뚜렷한 이점을 제공하며 데이터를 활용하여 비즈니스 성공을 이끄는 데 중추적인 역할을 할 수 있습니다.
이 백서에서는 이러한 접근 방식을 자세히 살펴보고 분석 요구 사항에 맞는 최적의 도구를 선택하는 데 도움이 되는 포괄적인 비교를 제공합니다.
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기존 비즈니스 인텔리전스(BI)란?
기존의 비즈니스 인텔리전스 (BI)는 비즈니스 데이터를 분석하고 제시하기 위해 수십 년 동안 개발된 도구 및 프로세스 제품군을 포함합니다. 구조화된 데이터 추출, 분석 및 보고를 통해 전략적 의사 결정을 지원합니다. 전통적으로 BI 시스템은 핵심 비즈니스 프로세스와 별개의 운영 노력이 필요한 독립형 솔루션으로, 효과적인 관리 및 활용을 위해 전문 기술 전문 지식이 필요한 경우가 많습니다.
기존 BI의 주요 특징:
- 데이터 사일로: BI 도구는 일상적인 비즈니스 운영과 독립적으로 작동하는 경우가 많아 데이터 사일로가 발생합니다.
- 기술 전문 지식: 주로 IT 전문가가 관리하므로 데이터 분석가와 다른 비즈니스 사용자 간의 격차가 필요합니다.
- 제한된 공유 및 공동 작업: 시스템 격리로 인한 조직 전체의 인사이트 공유에 어려움이 있습니다.
임베디드 분석 이란 무엇입니까?
임베디드 분석는 분석 기능을 비즈니스 애플리케이션에 직접 통합하여 워크플로우 내에서 실시간 데이터 분석 및 의사 결정을 가능하게 합니다. 이 접근 방식은 분석을 일상적인 비즈니스 운영에 맞게 조정하여 통찰력의 접근성과 즉각성을 향상시킵니다.
임베디드 분석의 이점은 무엇입니까?
임베디드 분석은 기존 BI에 비해 몇 가지 이점을 제공 하므로 동적이고 데이터가 풍부한 솔루션을 찾는 조직에 매력적인 선택입니다.
- 향상된 사용자 경험: 애플리케이션에 직접 통합하면 효율성이 향상되고 여러 도구의 필요성이 줄어듭니다.
- 사용자 역량 강화: 셀프 서비스 분석을 용이하게 하여 기술 지식이 없는 사용자도 IT 개입 없이 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 하여 병목 현상을 줄입니다.
- 일관된 브랜딩: 응용 프로그램의 모양과 느낌에 맞는 사용자 지정 가능한 인터페이스를 제공합니다.
- 비용 효율성: 예측 가능한 가격 책정 모델과 인프라 요구 사항 감소로 총 소유 비용이 절감됩니다.
- 민첩성 및 확장성: 빠른 배포와 진화하는 비즈니스 요구 사항에 대한 손쉬운 적응으로 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
비교 분석: 임베디드 분석 vs. 기존 BI
다음은 정보에 입각한 선택을 하는 데 도움이 되는 나란히 비교한 것입니다.
| 요점 | 임베디드 분석 | 기존 BI 도구 |
|---|---|---|
| 통합 | 비즈니스 응용 프로그램과 원활하게 연결되어 워크플로 중단을 최소화합니다. | 독립 실행형으로, 종종 워크플로 중단을 일으킵니다. |
| 사용자 접근성 | 직관적인 셀프 서비스를 위해 설계되었으며 기술 사용자와 비기술 사용자 모두 액세스할 수 있습니다. | 일반적으로 기술 지식이 없는 사용자를 위한 전문 교육이 필요합니다. |
| 비즈니스 프로세스와의 통합 | 기존 비즈니스 애플리케이션과 원활하게 통합되어 워크플로 중단을 줄입니다. | 종종 별도의 시스템으로 작동하므로 사용자가 응용 프로그램 간에 전환해야 합니다. |
| 맞춤화 및 유연성 | 호스트 응용 프로그램 브랜딩 및 사용자 경험에 맞게 고도로 사용자 지정할 수 있습니다. | 사용자 지정이 제한될 수 있으며 변경에 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. |
| 데이터 공유 및 협업 | 호스트 응용 프로그램의 컨텍스트 내에서 실시간 공동 작업을 장려합니다. | 공동 작업을 수행하려면 다른 시스템으로 전환하거나 BI 시스템 외부로 보고서를 내보내 공유해야 할 수 있습니다. |
| 비용 및 자원 할당 | 비용을 예측할 수 있는 투명한 가격 책정 모델로, 상당한 인프라 투자가 필요하지 않은 경우가 많습니다. | 비용에는 일인당 소프트웨어 라이선스, 데이터 스토리지 및 유지 보수를 위한 IT 리소스가 포함될 수 있습니다. |
| 확장성 | 막대한 투자 없이 확장성을 제공하여 변화하는 요구 사항에 빠르게 적응할 수 있습니다. | 확장성을 위해서는 추가 하드웨어 또는 리소스가 필요할 수 있으며, 이로 인해 복잡성과 비용 증가가 발생할 수 있습니다. |
| 출입 통제 | 데이터를 보호하고 규정 준수를 유지하기 위한 역할 기반 액세스 제어를 제공합니다. | 역할 기반 액세스 제어는 데이터 보안을 보장하기 위한 표준 기능입니다. |
이제 이러한 접근 방식의 차이점을 알았으므로 원하는 요구 사항을 충족하는 두 가지 솔루션을 살펴보겠습니다.
Slingshot를 통해 기존 BI를 넘어 확장
Slingshot 분석을 일상적인 비즈니스 도구에 직접 통합하여 BI 환경을 혁신합니다. 이 통합을 통해 데이터 통찰력을 항상 손쉽게 사용할 수 있으므로 의사 결정 프로세스와 운영 효율성이 향상됩니다.
분석이 단순히 화면의 숫자가 아니라 일상적인 비즈니스 툴킷의 일부가 되는 세상을 상상해 보십시오. Slingshot 분석 기능을 운영 도구에 직접 내장하여 데이터 인사이트에 액세스할 수 있고 의사 결정 프로세스의 필수적인 부분이 되도록 함으로써 이를 실현합니다.
급변하는 시장 트렌드에 직면한 중견 소매업체의 경우를 생각해 보십시오. Slingshot 통해 분석을 재고 관리 시스템에 원활하게 통합했습니다. 영업 데이터, 고객 선호도 및 공급망 물류에 즉시 액세스할 수 있게 되어 민첩한 의사 결정을 내릴 수 있게 되었습니다.
그러나 Slingshot의 기능은 데이터 통합 이후에도 계속되었습니다. 또한 팀 구성원이 실시간으로 인사이트를 논의하고, 작업을 시작하고, 분석 대시보드에서 직접 프로젝트를 관리할 수 있는 협업 플랫폼을 제공했습니다. 이를 통해 모든 팀원이 의사 결정과 전략 실행에 기여할 수 있는 데이터 중심 문화가 조성되었습니다. 그 결과 재고 수준을 최적화하고 낭비를 줄였을 뿐만 아니라 고객 만족도를 높이기 위해 동시에 작업하는 보다 응집력 있는 팀이 탄생했습니다. Slingshot 단순히 데이터만 제공한 것이 아닙니다. 이는 비즈니스 인텔리전스에 대한 회사의 접근 방식을 혁신하여 정적인 회고 보고서가 아닌 동적인 실시간 자산으로 만들었습니다.
왜 임베디드 분석 Reveal 합니까?
Reveal는 임베디드 분석의 최전선에 서서 고급 임베디드 SDK를 통해 기존의 경계를 초월하는 솔루션을 제공합니다. 이 임베디드 SDK 기술은 오래된 iFrame 통합 방법을 능가하여 누구나 쉽게 사용할 수 있는 강력하고 유연하며 안전한 분석 환경을 제공합니다.
실시간 위험 평가의 필요성과 씨름하고 있는 금융 서비스 회사를 상상해 보십시오. Reveal의 내장된 분석 기능을 통해 정교한 위험 분석 도구를 트랜잭션 처리 시스템에 직접 통합했습니다. 이 통합을 통해 위험을 즉시 감지하고 완화하여 운영을 보호하고 고객 신뢰를 높일 수 있었습니다. Reveal 위험에 대응할 뿐만 아니라 위험을 사전에 예측하고 해결할 수 있도록 지원했으며, 문제를 기회로 바꾸는 임베디드 분석의 힘을 보여주었습니다.
Reveal 선택하면 기업은 데이터의 잠재력을 최대한 활용하여 분석이 단순한 추가 기능이 아니라 운영 에코시스템의 핵심 구성 요소가 되도록 할 수 있습니다. 이러한 통합은 통찰력뿐만 아니라 비즈니스 운영 방식의 혁신을 약속하며, 데이터 기반 의사 결정을 성공의 중추로 만듭니다.
결론: Reveal와 함께 분석의 미래 수용
내장된 분석과 기존 BI 중 하나를 선택하는 것은 데이터 접근성, 통합 및 운영 유동성에 대한 비즈니스의 특정 요구 사항에 따라 달라집니다. Reveal는 임베디드 분석 분야의 선두 주자로서 기술적으로 진보되었을 뿐만 아니라 사용자 중심적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
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