什么是嵌入式分析?

嵌入式分析 ,或嵌入式商业智能 (BI) 是在业务应用程序或网络门户中集成报告、仪表板、 数据可视化 和其他强大的 BI 功能。信息通常由 BI 平台显示和管理,并直接放置在应用程序或产品的用户界面中,以提高数据的可用性和决策性。它以用户已经熟悉的方式为用户提供他们想要和需要的信息和见解。

嵌入式分析图

嵌入式分析旨在为业务用户提供支持,使他们能够根据数据做出更好的日常决策。它可以为组织内的用户或应用程序或产品的客户提供无缝体验的自助式分析。用户可以快速提出其数据的问题并发现有意义的见解,而无需离开他们每天使用的环境。用户可以利用数据可视化、交互式仪表板和报告等自助服务工具将见解转化为行动。

嵌入式分析并非如此,但在过去 35 年中,这项技术不断发展并适应客户需求。由于采用率高于其他 BI 工具,一些行业分析师注意到嵌入式分析的潜在市场增长性。随着组织在寻找利用有价值的数据资产的新方法,他们预计未来几年将重新燃人们的兴趣。

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嵌入式分析有什么价值?

嵌入式分析将 BI 的强大功能 直接带入现有应用程序的用户体验中,为用户或客户已经知道的运营应用程序提供更丰富的背景信息和新鲜信息。在每天已经使用的运营或自定义应用程序中插入 BI 可提高用户的采用率,并使应用程序比传统的 BI 或分析更有价值。嵌入式分析可将数据和见解放在用户最需要的地方,并可以带来更深层的见解和更明智的行动。

嵌入式分析的主要优势是什么?

嵌入式分析通过提供简单、用户友好的分析应用程序,允许组织利用其数据来为企业提供许多优势。

以下是组织可以通过嵌入式分析实现的一些主要好处:

  • 用户需要的商业智能 :通过在应用程序的用户界面 (UI) 中嵌入像素完美的报告和仪表板,用户可以在自己使用的应用程序中无缝找到所需的见解。由于用户发现的这些见解,这使用户能更多地采用 BI 工具以及做出更好的决策。
  • 自助式报告 :使用户通过直观的拖放式报告 UI 找到见解和答案,从而减少对分析和 IT 支持的需求。凭借旨在增强用户能力的报告和仪表板设计环境,用户可以自助满足自己的需求,而无需等待其他团队提供自定义嵌入式分析。因此,IT 团队可以专注于其他更重要的任务,而不是业务用户的临时请求。
  • 改善客户体验 :对于那些正在构建内部或商业应用程序的用户来说,嵌入式分析意味着您的用户无需离开应用程序即可获得答案。这将提高生产力,改善客户体验。嵌入式分析集成了业务应用程序中用户所需的工具,简化了用户体验并提高了客户满意度。
  • 增加收入 :嵌入式分析可以为在商业应用程序中使用嵌入式分析的用户提供额外的收入。企业可以针对启用自定义报告收费。事实上,在应用程序中使用嵌入式分析可以将每位用户的价值提高至 1,250%。此外,它还可以成为竞争优势,从而加快新产品的上市时间。

嵌入式分析的一些基本功能是什么?

  • 像素完美报告 :嵌入式分析可在您的应用程序中提供像素完美的交互式报告和图表,包括对列值和标题进行动态排序、筛选和格式化。这意味着报告的格式完美,可满足任何用户的复杂要求。
  • 多租户 BI :利用单一环境,嵌入式分析可让用户按用户、角色、报告和相关权限快速隔离,以便为基于软件即服务 (SaaS) 的应用程序安全地将一个客户与另一个客户隔离开来。这还允许供应商从单一环境中安全、轻松地管理多个客户的 BI 资源和数据。
  • 自定义应用程序的本机集成 :嵌入式分析使用 JavaScript 框架开启了对功能强大的 BI 服务的存取,从而快速轻松地控制 BI 组件在嵌入的应用程序组件中的外观、感觉和交互行为。
  • 交互式仪表板 :借助嵌入式分析,用户可以将交互式报告、图表和外部网页内容合并到单个屏幕中,为应用程序用户构成易于浏览的仪表板。
  • 临时报告 :通过在业务应用程序中嵌入自助式报告,企业允许用户使用任何人都可以使用的拖放式界面发现自己的答案。任何技能水平的用户都可以创建自己的报告、仪表板和可视化效果。
  • 大数据连接 :使用嵌入式分析连接到任何 JDBC 或 ODBC 数据源,或直接连接到 Hadoop、MongoDB、Cassandra 等以进行本机报告和实时分析。
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嵌入式分析的一些主要趋势是什么?

嵌入式分析已从其最初的用例发展到:包含在 ERP、CRM 或类似运营应用程序中的运营报告。新的嵌入式分析涵盖了许多应用程序,增加了分析功能,将创作能力交到最终用户手中,并强调无缝的用户体验,包括嵌入式分析应用程序和核心应用程序之间的互操作性。

以下是嵌入式分析的一些趋势用例:

  • 数据作为功能 :每个人都知道,您应将数据视为您业务的重要资产,但并非每家企业都将数据视为其应用程序的关键组成部分。数据作为一项功能,基本上意味着在设计应用程序和产品时将数据作为优先考虑的核心元素。确保数据无缝内置在应用程序中是满足当今精通数据用户需求的唯一方法。企业必须接受这样的思维方式,即应用程序的设计应旨在以富有洞见的方式提供用户所需的数据。推动这一趋势的原因是用户对直观和易于理解的应用体验的需求不断增加。
  • 嵌入式分析 + 数据科学 :许多数据科学家面临的挑战是如何操作模型以实现真正的商业价值。组织如何将通过数据科学发现的洞见以商业用户可以理解和利用的方式提供给他们,以做出更好的决策??这就是嵌入式分析可以效力的地方。它可以将数据科学模型的输出作为用户友好的报告和可视化分发,直接嵌入到业务用户的日常应用程序中。
  • 应用程序和云架构 :日益复杂的现代云架构影响了组织如何部署嵌入式分析。应用程序架构已转向分离式轻量级服务或微服务。因此,将重量级单片式 BI 应用程序嵌入到这些现代分布式架构中的组织越来越少。相反,我们希望看到更多提供小型专业 BI 服务的 BI 解决方案,例如嵌入式分析,按菜单点菜的方式。