Cos'è l'Embedded Analytics?

L'Embedded Analytics, o business intelligence (BI) incorporata, è l'integrazione di report, dashboard, Data Visualization, e altre potenti capacità di BI all'interno di un'applicazione aziendale o un portale web. Le informazioni sono in genere visualizzate e gestite da una piattaforma di BI e sono collocate direttamente all'interno dell'interfaccia utente dell'applicazione o del prodotto per migliorare l'usabilità dei dati e il processo decisionale. Fornisce agli utenti le informazioni e le idee che desiderano e di cui hanno bisogno in un modo con cui hanno già familiarità.

Diagramma di Embedded Analytics

L'Embedded Analytics è progettata per supportare gli utenti aziendali, permettendo loro di prendere migliori decisioni quotidiane basate sui dati. Consente l'analisi self-service in un'esperienza fluida per gli utenti all'interno di un'azienda, o per i clienti di un'applicazione o di un prodotto. Gli utenti possono porre rapidamente domande sui loro dati e scoprire intuizioni significative senza dover lasciare l'ambiente che usano ogni giorno. Gli utenti possono approfittare di strumenti self-service come Data Visualization, dashboard interattive e report per trasformare le idee in azioni.

La tecnologia ha continuato ad evolversi e adattarsi alle esigenze dei clienti negli ultimi 35 anni. Con un tasso di adozione più alto rispetto ad altri strumenti di BI, diversi analisti del settore hanno notato la crescita potenziale del mercato per l'embedded analytics. Si prevede un rinnovato interesse nei prossimi anni in quanto le imprese cercano nuovi modi per sfruttare le loro preziose risorse di dati.

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Qual è il valore dell'Embedded Analytics?

L'Embedded Analytics porta il potere della BI direttamente nell'esperienza utente di un'applicazione esistente, dando agli utenti o ai clienti un contesto più ricco e nuove informazioni all'interno delle applicazioni operative che già conoscono. Questo inserimento della BI all'interno di applicazioni operative o personalizzate già utilizzate quotidianamente aumenta l'adozione da parte degli utenti e rende le applicazioni più preziose della BI o dell'analitica tradizionale. L'Embedded Analytics colloca i dati e le insight dove gli utenti ne hanno più bisogno, e può portare a ulteriori insight e azioni più intelligenti.

Quali sono i principali vantaggi dell'Embedded Analytics?

L'Embedded Analytics offre molti vantaggi alle imprese, permettendo alle organizzazioni di sfruttare i propri dati offrendo applicazioni analitiche semplici e facili da usare.

Ecco alcuni dei principali vantaggi che le organizzazioni possono realizzare attraverso l'Embedded Analytics:

  • Business Intelligence dove gli utenti ne hanno bisogno: Incorporando report e dashboard perfetti al pixel all'interno della User Interface (UI) di un'applicazione, gli utenti troveranno le idee di cui hanno bisogno senza soluzione di continuità, dall'interno dell'app che stanno utilizzando. Questo può portare a una maggiore adozione degli strumenti di BI e a decisioni migliori a seguito di quegli approfondimenti trovati dagli utenti.
  • Self-Service Reporting: Riduci la necessità di analisi e assistenza informatica consentendo agli utenti di trovare approfondimenti e risposte attraverso intuitive UI di reporting drag-and-drop. Con un ambiente di progettazione di report e dashboard concepito per responsabilizzare gli utenti, questi possono gestire le proprie necessità autonomamente. Pertanto, i team IT possono concentrarsi su altri compiti più importanti invece che su richieste ad hoc da parte degli utenti aziendali.
  • Migliore esperienza del cliente: Per coloro che stanno costruendo applicazioni interne o commerciali, l'Embedded Analytics significa che gli utenti possono ottenere le risposte di cui hanno bisogno senza lasciare l'applicazione. Questo porta a una maggiore produttività e a una migliore esperienza del cliente. L'Embedded Analytics integra gli strumenti di cui gli utenti hanno bisogno all'interno dell'applicazione commerciale, semplificando l'esperienza dell'utente e portando a una maggiore soddisfazione degli stessi.
  • Aumento delle entrate: L'Embedded Analytics può fornire un flusso di entrate aggiuntive per coloro che la utilizzano in applicazioni commerciali. Le aziende possono farsi pagare per abilitare i rapporti personalizzati. In effetti, l'uso dell'Embedded Analytics in un'applicazione può aumentare il valore per utente fino al 1.250 per cento. Inoltre, può rappresentare un vantaggio competitivo, permettendo un time to market più veloce per i nuovi prodotti.

Quali sono alcune funzionalità essenziali per l'Embedded Analytics?

  • Rapporti precisi al pixel: L'Embedded Analytics fornisce rapporti e grafici interattivi precisi nell'app, compresi l'ordinamento, il filtraggio e la formattazione, in maniera veloce e continua, dei valori delle colonne e delle intestazioni. Ciò significa che i report sono perfettamente formattati per soddisfare le complesse esigenze di qualsiasi utente.
  • BI Multi-tenant: Utilizzando un unico ambiente, l'Embedded Analytics riesce a consentire agli utenti di isolare rapidamente per utenti, ruoli, report e relative autorizzazioni per separare in modo sicuro un cliente da un altro per le applicazioni basate su Software as a Service (SaaS). Questo permette anche ai venditori di gestire le risorse e i dati di BI su più clienti da un unico ambiente, in modo sicuro e facile.
  • Integrazione nativa con applicazioni personalizzate: L'Embedded Analytics apre l'accesso a potenti servizi di BI utilizzando un framework JavaScript per controllare rapidamente e facilmente l'aspetto, l'atmosfera e il comportamento interattivo dei componenti di BI all'interno dei componenti dell'applicazione in cui sono incorporati.
  • Dashboard interattivi: con l'Embedded Analytics, gli utenti possono combinare rapporti interattivi, grafici e contenuti web esterni in una singola schermata per creare dashboard facili da navigare per gli utenti dell'applicazione.
  • Reporting ad-hoc: Incorporando il reporting self-service in un'applicazione aziendale, le aziende permettono agli utenti di scoprire le proprie risposte utilizzando un'interfaccia drag-and-drop che chiunque può utilizzare. Gli utenti di qualsiasi livello di abilità possono creare i propri report, cruscotti e visualizzazioni.
  • Connettività dei Big Data: Utilizza l'Embedded Analytics per connetterti a qualsiasi fonte di dati JDBC o ODBC o connetterti direttamente a Hadoop, MongoDB, Cassandra e altro per il reporting nativo e la Real-time Analytics.
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Quali sono le principali tendenze per l'Embedded Analytics?

L'Embedded Analytics si è evoluta dai suoi casi d'uso originali: reporting operativo in bundle all'interno di un ERP, CRM, o un'applicazione operativa simile. La nuova Embedded Analytics abbraccia un certo numero di applicazioni, aggiunge capacità di analisi, mette le capacità di authoring nelle mani degli utenti finali e sottolinea un'esperienza utente senza soluzione di continuità, compresa l'interoperabilità tra l'applicazione dell'Embedded Analytics e l'applicazione principale.

Ecco alcuni dei casi d'uso più frequenti in tema di Embedded Analytics:

  • Data as a Feature: sebbene sia noto, non tutte le aziende trattano i dati come una componente chiave delle loro applicazioni. "Data as a feature" significa fondamentalmente progettare applicazioni e prodotti che danno priorità ai dati come elemento centrale. Garantire che i dati siano incorporati in maniera fluida all'interno di un'applicazione è l'unico modo per soddisfare le richieste degli utenti di oggi, attenti ai dati. Le aziende devono accettare la mentalità secondo cui le applicazioni dovrebbero essere progettate per fornire i dati di cui gli utenti hanno bisogno in modo perspicace. Questa tendenza è stata guidata dalla crescente domanda degli utenti per esperienze applicative intuitive e semplici da capire.
  • Embedded Analytics più Data Science: La sfida che molti Data Scientist affrontano è il modo in cui rendere operativi i modelli per un reale valore di business. Come può un'organizzazione dare vita alla idee individuate attraverso la Data Science agli utenti aziendali in un modo che possano comprendere e sfruttarle per un migliore processo decisionale? È qui che entra in gioco l'Embedded Analytics. Può distribuire gli output dei modelli di Data Science come report e visualizzazioni user-friendly, incorporati direttamente nelle applicazioni quotidiane degli utenti aziendali.
  • Applicazioni e architetture cloud: Le moderne architetture cloud sempre più complesse hanno influenzato il modo in cui le organizzazioni stanno implementando l'Embedded Analytics. Le architetture applicative si sono spostate verso servizi disaccoppiati e leggeri o microservizi. Di conseguenza, meno organizzazioni stanno incorporando applicazioni di BI pesanti e monolitiche in queste architetture moderne e distribuite. Invece, ci si aspetta di vedere più soluzioni di BI che offrono piccoli servizi di BI specializzati, come l'Embedded Analytics, in base alle esigenze.