임베디드 분석에 대한 최종 가이드

임베디드 분석 이란 무엇입니까?

“분석 소프트웨어는 고유하게 활용됩니다. 대부분의 소프트웨어는 기존 프로세스를 최적화할 수 있지만 분석(올바르게 수행됨)은 완전히 새로운 이니셔티브에 생명을 불어넣는 통찰력을 생성해야 합니다. 그것은 당신이 하는 방식뿐만 아니라 당신이 하는 일을 바꿔야 합니다.” –Martin Movassate, Heap Analytics 설립자 겸 CEO

임베디드 분석 기능은 비즈니스 인텔리전스 (BI) 기능과 데이터 시각화를 기존 소프트웨어 애플리케이션 사용자 인터페이스(UI)에 직접 통합합니다. 사용자에게 실시간 보고를 제공하여 상황에 맞는 통찰력을 직접 제공하므로 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 내장된 분석 기능은 의료, 제조, 통신, 소매 등 다양한 산업에서 사용할 수 있으므로 기업에서 다양한 목적으로 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다. 또한 내장된 분석 기능은 모든 사용자가 이해할 수 있도록 가장 간단한 방법으로 최신 데이터를 제공합니다. 즉, 데이터 분석은 더 이상 데이터 분석가와 IT만의 손에 있지 않고 마케터와 영업 전문가부터 인사 관리자와 회계사, 심지어 경영진과 중간에 있는 모든 사람에 이르기까지 모든 사람의 손에 있습니다.

임베디드 분석 기존 BI와 어떻게 다릅니까?

비즈니스 인텔리전스는 데이터 포인트를 가져와 지능적인 비즈니스 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 리소스로 변환하는 프로세스를 말합니다. 비즈니스 인텔리전스의 일부인 프로세스에는 데이터 수집, 저장 및 검색, 해당 데이터를 기반으로 보고서 생성, 데이터 기반 의사 결정이 포함될 수 있습니다.

임베디드 분석은 거의 동일하지만 수집 프로세스가 다릅니다.

기존의 BI는 다양한 소스에서 데이터를 함께 가져오는 독립적인 시스템 집합입니다. 임베디드 분석은 모든 유형의 서로 다른 시스템에 긴밀하게 통합된 기능을 수집하여 컨텍스트에 대한 통찰력을 제공하는 소프트웨어입니다.

기존의 BI 솔루션을 사용하면 필요한 핵심 통찰력을 찾기 위해 워크플로를 떠나 애플리케이션 사이를 전환해야 합니다. 반대로 임베디드 분석은 더 나은 분석 경험을 위해 애플리케이션에 내장되어 있습니다. 이를 통해 사용자는 워크플로우를 중단하지 않고 독립 실행형 애플리케이션에서 통찰력과 조치를 결합할 수 있습니다.

임베디드 분석에 관심을 가져야 하는 이유는 무엇입니까?

'' 애플리케이션 제공업체의 87%는 임베디드 분석이 사용자에게 중요하다고 말합니다.''–Gartner  

얼마 전부터 기업에서는 BI 도구를 사용하여 원시 데이터를 의미 있는 비즈니스 통찰력으로 변환해 왔습니다. 그리고 그것이 잘 작동하는 동안 임베디드 분석의 필요성과 그에 대한 소문은 매년 계속 증가하고 있습니다. 비즈니스 데이터의 실제 가치를 추출할 수 있으려면 사용자가 작업을 보류해야 했기 때문에 데이터 분석을 위해 다른 애플리케이션을 사용할 수 있었습니다. 이것이 내장된 분석에 관심을 가져야 하는 이유입니다. 모든 사용자에게 데이터의 힘을 제공하여 워크플로우를 방해하지 않고 더 빠르고 데이터 중심적인 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

즉, 기존 BI를 사용할 때 사용자는 인사이트를 얻고 조치를 취하기 위해 서로 다른 앱 사이를 전환해야 하므로 불만, 시간 낭비 및 효율성 감소가 발생합니다. Nucleus Research의 2016년 12월 보고서에 따르면 애플리케이션 간 전환이 필요한 BI 도구를 사용하는 데 매주 직원의 시간이 1~2시간 정도 소요될 수 있습니다. 임베디드 분석 사용자는 단 하나의 애플리케이션만 사용하므로 시간을 절약하고 생산성을 높이며 더 나은 분석 경험을 제공합니다.

임베디드 분석의 이점은 무엇입니까?

"데이터의 핵심 장점은 이전에 알지 못했던 세상에 대한 무언가를 알려준다는 것입니다."–Hilary Mason, 데이터 과학자 및 Fast Forward Labs 설립자

임베디드 분석의 가치는 모든 사람에게 막대합니다. 최종 사용자는 데이터 분석 전문가 및 IT의 도움 없이 데이터를 탐색하고 통찰력을 발견할 수 있으며 제품 리더 및 비즈니스 소유자는 고객에게 최상의 경험을 제공할 수 있습니다.

​내장된 분석의 이점은 무궁무진하지만 다음과 같은 이점이 가장 뛰어나다고 생각합니다.

• 생산성 향상
• 데이터 중심의 의사 결정 육성
• 경쟁 우위
• 수익 증가
• 원활한 사용자 경험

생산성 향상

내장된 분석을 사용할 때 사용자는 컨텍스트에서 주요 비즈니스 데이터를 확인하므로 필요한 인사이트를 찾기 위해 여러 다른 앱 사이를 이동할 필요가 없습니다. 따라서 사용자가 비즈니스 애플리케이션에서 분석 도구로 전환할 필요가 없을 때 더 많은 시간을 할애하고 필수 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 아름다운 시각화로 표현되는 데이터를 보는 것 또한 인식을 유도합니다.

데이터 중심의 의사 결정 육성

내장된 분석은 사용자에게 통찰력을 제공하지만 다른 한편으로는 고객에게 유용한 통찰력도 제공합니다. 정확한 최신 데이터를 제시하면 궁극적으로 혁신적인 아이디어와 개선된 제품을 추진할 수 있는 분석적 사고가 가능합니다.

상황별 분석을 통해 사용자는 현재 사용 가능한 정보를 기반으로 하거나 보고 있는 특정 화면에서 볼 수 있는 정보를 기반으로 보다 빠르고 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 사람들은 자신의 결정이 미치는 영향을 더 잘 이해할 수 있을 때 결정을 내리는 데 더 자신감을 갖는 경향이 있습니다.

경쟁 우위

임베디드 분석의 가장 큰 이점 중 하나는 다음을 포함하여 소프트웨어 공급자와 최종 사용자 모두에게 제공하는 경쟁 우위입니다.

• 사용자가 데이터 또는 대시보드 생성에 대한 애플리케이션 내 액세스를 경험하는 최신 앱 환경입니다.
• 데이터에서 추세를 파악하고 경쟁사보다 한발 앞서 나갈 수 있을 때 시장과 고객에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.
• 포함된 분석이 다른 소스로 이동할 필요 없이 사용자에게 더 많은 데이터 포인트를 제공하기 때문에 사용자는 앱에서 더 많은 시간을 보냅니다.
• 사용자에 대한 더 많은 데이터를 수집할수록 앱은 더욱 견고해집니다. 앱에는 시간이 지남에 따라 수집된 유용한 정보가 포함되어 있으므로 사용자가 다른 앱으로 전환할 가능성이 줄어듭니다. 결과적으로 사용자에 대한 고객 만족도가 높아집니다.

수익 증가

​AnalyticsWeek에 발표된 연구에 따르면 설문 조사에 참여한 500명의 프로젝트 관리자, 소프트웨어 개발자, 엔지니어 및 임원 중 96%가 임베디드 분석이 전체 수익 성장에 기여한다고 답했으며 92%는 경쟁력 있는 차별화가 증가했다고 보고했습니다.

또한 내장된 분석 도구는 추가 수익원을 제공할 수 있습니다. 비즈니스에 대한 막대한 가치 덕분에 일부 기능이 추가될 수 있으며 영업 팀은 이를 신규 및 기존 고객에게 상향 판매할 수 있습니다.

원활한 사용자 경험

내장된 분석을 통해 브랜드 테마에 맞게 모든 것을 사용자 정의할 수 있으므로 고객으로부터 더 나은 인지도를 얻고 신용도를 구축하며 궁극적으로 고객 충성도를 높일 수 있습니다. 사용자는 주의가 산만해지거나 응용 프로그램의 차이점을 인지하지 않고 대신 데이터의 가치에 집중합니다.

임베디드 분석 솔루션을 구매해야 할까요, 아니면 구축해야 할까요?

대부분의 조직은 기존 소프트웨어와 통합하기 위해 이미 구축된 임베디드 분석 솔루션을 구매하기로 결정합니다. 이것이 선호되는 옵션인 주요 이유 중 하나는 구축하는 대신 구매하면 시간과 비용을 모두 절약할 수 있기 때문입니다. 또한 개발자의 리소스와 시간을 확보하여 핵심 역량과 비즈니스의 초기 설계 목적에 집중할 수 있습니다. 그러나 비즈니스 요구 사항, 리소스 및 예산에 따라 두 가지 결정에 장단점이 있습니다. 살펴보겠습니다.

구축해야 합니까?

👍 Small, fast projects  

사내에서 고유한 분석 기능을 구축하는 것은 요구 사항이 제한된 소규모 프로젝트에서 작업할 때 가장 좋은 옵션이 될 수 있습니다. 특히 해당 개발 팀이 관련 기술과 임베디드 분석 및 데이터 시각화 솔루션 개발 경험이 있는 경우 더욱 그렇습니다.

👍 Total control  

건물에 대한 가장 설득력 있는 주장 중 하나는 제품 관리자가 애플리케이션의 모든 측면(기능뿐만 아니라 모양과 느낌)을 완전히 제어할 수 있다는 것입니다. 개발의 모든 측면을 사내에서 유지함으로써 제품 팀은 브랜딩, 사용자 경험 및 기능을 제어할 수 있습니다.

👎 Development & maintenance  

완전한 임베디드 분석 플랫폼을 처음부터 구축하고 유지하는 것은 쉬운 일이 아닙니다. 여기에는 심층적인 데이터 분석 이해와 많은 작업이 포함됩니다. 제품을 구축하려면 이전에 포함된 분석 경험이 부족할 수 있는 개발 팀을 교육하는 데 시간과 비용을 투자해야 합니다.

👎 Cost  

평균적으로 완료하는 데 7개월이 걸리는 임베디드 분석을 구축하는 데 상당한 비용이 듭니다. 예상 평균 비용은 350,000달러(미국 평균 급여 기준)입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 7개월 동안 4명의 소프트웨어 개발자
• 7개월 동안 QA 전문가 1명
• 2 UX/UI 디자이너 6개월
• 1개월 동안 데이터 과학자 1명

이에 비해 임베디드 솔루션의 표준 가격은 연간 $30,000 ~ $75,000에서 시작합니다.

사야 하나?

👍 Focus on core product  

"구축" 접근 방식의 주요 단점은 개발자가 복잡한 임베디드 분석 기능을 만들기 위해 핵심 제품 작업에서 초점을 전환해야 한다는 것입니다. 구입하면 개발 팀을 교육하는 데 드는 시간과 비용을 절약하고 내부 리소스를 사용할 수 없는 경우 교육이 필요하지 않습니다.

👍 Maintenance  

사내에서 구축된 모든 것은 사내에서 지원되어야 합니다. 구매 옵션을 사용하면 타사에서 클라우드를 통해 지원을 제공하며 ISV는 문제가 발생하는 경우 문제 해결을 위해 리소스를 할당할 필요가 없습니다. 수명 기간 동안 소프트웨어 비용의 90%가 이를 유지하고 실행하는 데 묶여 있습니다. 유지 보수 비용이 상당할 수 있습니다.

👍 Faster time to market  

자체 제작 시간이 평균 7개월 이상 소요되는 상황에서 많은 제품 팀은 가능한 한 빨리 제품을 출시해야 하기 때문에 추가 분석 솔루션을 구매하기로 결정합니다. 경쟁이 치열한 SaaS 시장에서 빠른 전환을 요구하는 CEO와 함께 사전 구축된 기성 솔루션을 구입하면 시장 출시 시간이 크게 단축됩니다.

👍 ROI  

​Nucleus Research에 따르면 분석 결과 1달러당 13.01달러가 반환되었습니다. SaaS 솔루션에 포함된 분석 기능을 제공할 때 귀하와 귀사의 고객을 위한 포함된 분석 ROI의 13:1입니다.

👍 Maximum security guarantees  

임베디드 분석 공급자는 SSL 보안 인증서로 품질을 평가하는 높은 데이터 보안 표준을 준수해야 합니다.

👎 Depending on the solution provider, you may be limited to basic dashboards and reports and have limited customization options. With this in mind, make sure to ask embedded analytics vendors the right questions to find out what you’ll get for the price they’re asking.  

8가지 필수 임베디드 분석 기능

최고의 임베디드 분석 솔루션은 단순한 데이터 시각화 그 이상을 제공합니다. 다음은 모든 임베디드 분석 소프트웨어에 있어야 하는 8가지 필수 기능입니다.

1. 간단하고 아름다운

2. 셀프 서비스 기능

3. 데이터 시각화

4. 대시보드 연결

5. 풍부한 데이터 분석

6. 모양 및 느낌 일치

7. API 기반 VS URL 매개변수

8. 현대 건축

1. 심플하고 아름답다

대부분의 데이터 분석 도구는 너무 복잡해서 사용자가 기능과 기능을 활용할 수 있도록 익숙해지고 사용 방법을 배우는 데 몇 주 이상을 소비해야 합니다. 그렇기 때문에 간단한 임베디드 분석 솔루션을 선택하는 것이 우선순위가 되어야 합니다. 즉, 사용자가 긍정적인 결과를 얻을 수 있도록 직관적인 끌어서 놓기 인터페이스를 제공한다는 의미에서 간단합니다.

또한 아름다워야 합니다. 결국 이 도구를 제품에 내장하고 사용자에게 제공할 것이므로 사용자가 좋아할 수 있도록 해야 합니다.

2. 셀프 서비스 기능

모든 사용자는 다릅니다. 각각 분석을 사용하는 다른 사용 사례가 있습니다. 각각은 분석과 관련하여 서로 다른 수준의 정교함을 가지고 있습니다. 숙련된 사용자를 제한하지 말고 초보자를 압도하지 마십시오. 끌어서 놓기 기능, 직관적인 검색 및 탐색과 같은 내장된 분석 셀프 서비스 기능을 통해 비기술 직원 및 부서가 데이터를 분석하고 보고서를 독립적으로 생성할 수 있습니다.

다음은 셀프 서비스 기능과 관련하여 살펴봐야 할 두 가지 기본 사항입니다.

• 기본 사용자를 위해 사용하기 쉬운 대시보드 및 시각화를 제공합니다.
• 고급 사용자를 위해 더 많은 편집 기능 및 사용자 정의를 활성화하십시오.

3. 데이터 시각화

데이터 시각화는 다양한 차트 유형을 의미하며 최고의 임베디드 분석 솔루션을 사용하면 사전 구축된 많은 템플릿 중에서 선택할 수 있습니다. 열, 도넛형 및 깔때기형에서 거품형, 분산형 또는 스파크라인 차트와 트리맵 또는 지리 공간 매핑과 같은 고급 차트에 이르기까지 다양합니다. 또한 사용자는 이러한 다양한 시각화를 결합하여 아름답게 통합된 대시보드를 만들 수 있습니다.

4. 대시보드 연동

대시보드 연결을 사용하면 대시보드의 시각화를 다른 대시보드 또는 URL과 연결할 수 있습니다. 시각화에 표시된 정보에 대한 자세한 정보를 제공하고 싶다고 상상해 보십시오. 완전히 새로운 대시보드를 사용하여 그렇게 할 수 있습니다. 이는 예를 들어 하향식 분석 경로를 설정할 수 있는 Company 360 대시보드에서 매우 유용할 수 있습니다.

5. 풍부한 데이터 분석

데이터 시각화에만 만족하지 마십시오. 데이터 과학자가 아니어도 더 깊은 통찰력을 얻을 수 있습니다!

통계 기능– 데이터 분석 측면에서 통계는 수학을 사용하여 데이터의 기술적 분석을 수행하는 것입니다. 파이 차트와 같은 기본 시각화는 일부 높은 수준의 정보를 제공할 수 있지만 통계를 사용하면 훨씬 더 데이터 중심적이고 대상이 지정된 방식으로 데이터를 조작할 수 있습니다. 주요 통계 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

• 이상치 감지– 사용자는 데이터에서 많은 데이터 세트와 다른 비정상 지점을 쉽게 감지할 수 있습니다.
• 시계열 예측– 시계열 예측 통계 기능을 사용하여 사용자는 과거 데이터 및 추세를 기반으로 미래 가치를 예측할 수 있습니다.
• 선형 회귀– 사용자는 두 변수 간의 관계를 찾고 데이터의 선형 근사치(미래 추세 포함)를 확인하여 데이터의 추세를 시각적으로 볼 수 있습니다.

드릴다운– 드릴다운은 한 번의 클릭으로 일반 개요에서 보다 자세한 분석으로 사용자를 이동시킵니다.

AI 기능– AI는 머신 러닝 알고리즘의 도움으로 데이터를 자동으로 분석하고 사용자가 더 나은 사실 기반 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 패턴, 추세 및 통찰력을 밝힐 수 있습니다. AI는 NLG(Natural Language Generation)를 사용하여 데이터를 이해하기 쉽게 만듭니다.

풍부한 데이터 분석을 통해 고객 행동을 더 잘 이해 및 예측하고 시장에 대한 특정 질문에 답할 수 있습니다.

6. 모양과 느낌을 일치시키십시오.

애플리케이션 내에서 제공되는 분석이 자신에게 속한 것처럼 보이지 않으면 최종 사용자에게 혼란을 줍니다. 외모에 신경 쓰지 않고 함께 때린 것처럼. 화이트 라벨이 포함된 분석 기능을 통해 사용자는 주의가 산만해지거나 응용 프로그램의 차이점을 알아차리지 않고 대신 데이터의 가치에 집중할 수 있습니다. 화이트 라벨링 기능을 사용하면 브랜드 경험에 맞게 모든 UX 요소(테마 및 스타일 지정, 원형 대 직각도, 대화 상자 등)를 사용자 정의할 수 있습니다.

7. API 기반 VS URL 매개변수

개발자를 위해 만들어진 실제 SDK를 사용하세요. 이를 사용하면 애플리케이션에 단순히 iframe을 포함할 필요가 없으며 매개변수화된 URL로 대시보드를 구성할 필요가 없습니다. 실제 개체 및 실제 속성과 함께 실제 코드를 사용합니다.

• 대시보드 구성에 대한 API 기반 접근 방식.
• Docs, .NET용 샘플, React, jQuery 등.

8. 현대 건축

개발자 경험은 임베디드 분석 구현을 만들거나 깨뜨릴 수 있습니다. 귀하의 BI 공급업체는 귀하를 위해 단순하게 만들기 위해 최신 기술과 보조를 맞춰야 합니다.

• 각 플랫폼의 특정 기능을 활용하고 우수한 사용자 경험을 제공하는 네이티브 SDK.
• 대시보드 렌더링, 대시보드 생성, 대시보드의 딥 링크 및 데이터 소스 획득을 위한 사용자 정의 UI를 위한 강력한 API.
• 다중 채널 배포 기능을 갖춘 최신 API 설계.

Reveal 임베디드 소개

Reveal 임베디드 분석 솔루션은 조직에 시장에서 가장 강력하고 유연하며 예측 가능한 가격의 분석 도구를 제공합니다. Reveal 최종 사용자가 즉시 이해할 수 있는 광범위한 사용자 지정 가능하고 사용하기 쉬운 임베디드 분석 도구 및 데이터 시각화를 개발자에게 제공합니다. 이러한 도구를 사용하면 앱을 더욱 견고하게 만들고 경쟁업체와 차별화할 수 있습니다.

Reveal 애플리케이션당 무제한 사용자에게 도달할 수 있는 단순하고 경제적인 단일 가격대를 제공합니다. 우리의 가격 책정 구조는 저렴하고 투명합니다. 즉, 지불할 금액을 정확히 예측할 수 있으므로 ROI를 더 잘 계산할 수 있습니다. 우리는 고객과 긴밀히 협력하여 모든 단계에서 사용자의 요구 사항을 충족할 수 있다고 믿습니다.

당사의 앱 지원은 당사 포럼의 모든 질문에 답변할 수 있는 친근한 24시간 커뮤니티와 함께 추가 비용 없이 다양한 지속적인 지원 서비스를 제공합니다. 또한 투명성은 비즈니스의 핵심 가치이며 고객 데이터를 수집하지 않습니다. 더 알고 싶으세요? 데모를 요청 하고 조치를 취하는 것이 얼마나 쉬운지 확인하십시오.