分析をアプリケーションに組み込む際の「すべきこと」と「してはいけないこと」

今日のデータ主導の世界において、多くの組織が保有する膨大なデータを活用することに依然として苦労しており、ほとんどの組織にとって、データにアクセスして分析することは依然として遠い目標であるとは信じがたいことです。

組み込みの分析ツールは、企業が保有する情報を一元管理し、さまざまな種類の分析、予測モデリングと予測、機械学習と AI、その他の高度な分析機能を実行するのに役立ち、ROI を最大化し、競争上の優位性を強化するために必要な洞察を提供します。 。

​組み込みの分析ソリューションを独自のソフトウェア、SaaS、Angularアプリケーション、またはその他のアプリに統合することで、既存の製品の価値提案を大幅に向上させることができます。

ただし、分析ソリューションをワークフローに統合するときに行うべきこととすべきではないことは、提携するツールに投資する前に認識しておく必要がある重要なことです。

ここでは、アプリケーションに分析を組み込む際にすべきこととしてはいけないことをすべて説明します。

アプリに分析を組み込む際の注意事項

やるべきこと: 組み込み分析ソリューションに投資するときは、長期的に考えてください。

提携する適切な組み込み分析ベンダーを選択することが最も重要です。ビジネスの成長に合わせて成長し、長期にわたる貴重なパートナーとなるソリューションを選択してください。特に始めたばかりの場合は、ベンダーがあなたの旅全体を通してあなたと一緒に成長できるかどうかを判断してください。小規模な分析プロジェクトからより複雑なユースケースに進むにつれて、ソリューションも進化できる必要があります。ソリューションが陳腐化しないように、革新的な機能の透明性のあるロードマップが必要です。そうすれば、使用するソリューションにもっと慣れ、成長してより高度な機能を使い始める準備ができたときに、最初から始める必要がなくなります。

すべきこと: 組み込み分析の導入に使用しているテクノロジーを評価する

多くのテクノロジーによりアプリケーションへの分析の組み込みが容易になりますが、それでも時間をかけて、独自のビジネス ユースケースに最適なテクノロジーを確実に選択する必要があります。技術的要件と非技術的要件を検討して、組み込み分析の導入に必要な専門知識があるかどうかを確認します。少なくとも、Web 開発者と、認証とシングル サインオンの処理に必要なスキルに加え、データ モデリングなどの従来の分析スキルを備えた人材が必要です。

また、組織内で誰が組み込み分析を使用するかを検討します。評価フェーズに移る前に、そのスキルセットを理解し、潜在的なリソースのギャップを特定します。

すべきこと: データと分析ワークロードがクラウドに移行されていることを確認します。

​Hosting Tribalの調査によると、94% の企業がすでにクラウド サービスを使用しており、その需要は今後も拡大すると予想されています。クラウドへの移行には、データ セキュリティ、ビジネス ニーズの変化に対する柔軟性、メンテナンス要件の軽減、ソフトウェアとハ ードウェアのアップグレードへの迅速かつ簡単なアクセスなど、相応のメリットが伴います。

組み込み分析スペースでは、クラウドを使用すると、拡張されたアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) 統合を通じて、より多くのことを実行できるようになり、ユーザーに対するフィルターやカスタム ビューの適用など、複雑なユースケースをより簡単に実行できるようになります。クラウド インフラストラクチャでは、より大きなワークロードやより多くのユーザーをサポートするために拡張することもでき、エンドユーザーに近い地理的な場所で実行してネットワーク遅延を削減することもできます。

DO: パーソナライゼーションおよびカスタマイズ機能が必要です

ユーザーに提供されている分析が、アプリケーションに属しているかのように見えたり感じられず、単にボルトオンされているだけの場合、アプリケーションのユーザー エクスペリエンスは大幅に低下する可能性があります。ホワイト ラベルは、独自のアプリケーションのフォント、色、全体的なブランド テーマに合わせて、レポート、ダッシュボード、データ ビジュアライゼーションを埋め込む機能です。これにより、すべての UI 要素 (テーマとスタイル、丸さと四角さ、ダイアログなど) をカスタマイズして、ユーザーがアプリケーションの違いに気付かないような方法でブランドに完全に一致させることができます。ホワイトラベル機能のおかげで、ユーザーは気が散ることがなく、データの洞察の価値に集中できます。

実行: データの視覚化以上のものを探す

最高の組み込み分析プラットフォームは、単なるデータ視覚化機能以上の機能を提供します。特定のプラットフォームに付属する組み込み分析機能と機能は、基本的に、そのプラットフォームが提供するものの主な利点です。したがって、それ以下のもので満足しないでください。統計関数、コンテキスト内編集、ダッシュボードのリンクとダッシュボード ブレンディング、データ ブレンディング、事前定義されたダッシュボード テンプレートなどの高度な機能を探してください。

すべきこと: モバイルフレンドリーなソリューションを選択する

モバイルは私たちの仕事の仕方や情報の消費の仕方を変えており、今日ではモバイル バージョンをサポートしていないソフトウェアはダメです。分析と BI の分野では、ユーザーが外出先でもビジネスの洞察にアクセスして意思決定プロセスをガイドできるネイティブ モバイル アプリケーションを提供するソリューションを探すことを意味します。リアルタイムの洞察へのアクセスは、ビジネスチャンスをより早く発見し、市場の状況にタイムリーに反応し、アップセルやクロスセルの機会を増やすのに役立ちます。モバイル BIソリューションに投資すると、より柔軟にビジネスの変化に適応できるようになります。

実際のRevealを参照

アプリに分析を組み込む際の「やってはいけないこと」

してはいけないこと: 間違ったアーキテクチャを選択する

分析をアプリケーションに組み込む場合、アーキテクチャが重要になります。開発者のエクスペリエンスによって、組み込み分析の実装が成功するか失敗するかが決まります。古いレガシー システムを選択すると、パフォーマンス、柔軟性、拡張性が制限されるだけです。それが引き起こすフラストレーションは言うまでもありません。

最新のクラウドネイティブ システムを選択すると、データの視覚化やチャートの埋め込みがサポートされるだけでなく、データのより深い分析、柔軟性、カスタマイズが可能になり、独自のアプリとシームレスに統合できます。各プラットフォームの特定の機能を活用し、優れたユーザー エクスペリエンス、ダッシュボードの作成とレンダリングを処理する堅牢な API、データ ソース取得のためのダッシュボードとカスタム UI の深い連携、マルチチャネルを備えた最新の API 設計を提供するネイティブ SDK を探してください。配信機能。

禁止事項: すべてのデータを含めないでください

企業データのうち、他の人が分析できるようになっているのはほんの一部であることをご存知ですか?これは、企業がデータの部分的な全体像しか把握していないため、より賢明なビジネス上の意思決定ができ ず、その結果、重要な収益機会を逃していることを意味します。

問題は、すべてのデータ ソースに接続していないこと、またはデータが半構造化されていないため、市販されている多くの分析ツールでは処理できないことです。

それを避けるために、利用するベンダーが、ユーザーがより包括的な分析のために 1 つのビューまたは場所にまとめられ、データがどこに存在するかに関係なくすべてのデータに接続できる幅広いデータ ソースをサポートしていることを確認してください。オンプレミスのデータベース、分析ツール、CRM、スプレッドシート、クラウド サービス、またはパブリック データ ソース。

最新の組み込み分析プラットフォームの中には、「インメモリ データ ソース」と呼ばれる機能も提供しているものもあります。この機能を使用すると、ソフトウェアがそのままではサポートしていないデータ ソースにユーザーが直接接続できます。

してはいけないこと: 適切なレベルの統合を忘れる

今日の組み込み分析プラットフォームの多くは、最初はスタンドアロン アプリケーションとして構築されたため、アプリケーションに組み込まれるように意図的に設計されていません。やがて、これらの同じベンダーの多くは、組み込みオプションを作成し、顧客が独自のアプリで分析機能を提供できるようにすることを決定しました。

問題は、シームレスな組み込み分析エクスペリエンスを作成するのが難しいことです。

ソリューションが組み込み向けに意図的に構築されていない場合、非常に複雑になり、バックエンドの独自システムとの複雑な統合が必要になります。分析ツールが複雑すぎて開始できず、アプリケーションとシームレスに統合できない場合は、分析ツールの価値がありません。

組み込み分析ソリューションの真の価値を引き出し、データの可能性を最大限に引き出すには、提携することを決めたプラットフォームを、ユーザーがすでに日常的に使用しているツールに完全に組み込む必要があります。

*多くの組み込み分析ベンダーは組み込み可能であると主張しているため、選択したベンダーが本当に組み込み可能性を考慮して最初から構築されているかどうかを確認してください。 

してはいけないこと: セキュリティとプライバシーを無視する

これは大きなことです。データのセキュリティとプライバシーに対する懸念はますます高まっています。機密データを所有する多くの組織は、サードパーティの分析ツールにデータを送信することを信頼できず、私たちはそれを理解しています。ただし、ダッシュボードの作成エクスペリエンスと機能のみに重点を置き、アプリに分析を組み込む際にデータのセキュリティとプライバシーを無視する企業もいます。

セキュリティとプライバシーを無視したり、データをサードパーティの分析ツールに送信することを恐れたりしないでください。その一方で、ユーザー ベースと利益の拡大を逃すことになります。

アプリケーションのセキュリティ モデルと連携し、データを適切に制御できる組み込み分析プラットフォームを選択してください。また、パブリック クラウド、プライベート クラウド、または独自のオンプレミス サーバーなど、展開場所のオプションを提供するソリューションです。

してはいけないこと: 増強を見逃す

世界的な IT 調査会社 Gartner によると、今後注目すべきデータ分析トレンドの 1 つは拡張分析です。 AI と機械学習という 2 つの優れた分析テクノロジーを活用した拡張分析により、ユーザーは質問をし、会話言語を使用してデータを探索することで洞察を自動的に生成できます。

したがって、AI と ML が私たちの日常生活でより密接になり、現実世界に大きな影響を与え続けるにつれて、データ準備、自然言語インターフェイスとガイド付きの推奨事項。

してはいけないこと: 優れたダッシュボード設計の重要性を忘れないでください。

ダッシュボードを作成するときにユーザーが犯す最も一般的な間違いの 1 つは、以前にデータを操作した方法に影響されてしまうことです。そしてもちろん、彼らだけでなく、ダッシュボードを閲覧する人々も同様です。

人々が特定の方法でデータを見ることに慣れているからといって、それがデータの洞察を伝える最も効果的な方法であるとは限りません。適切に設計されたインパクトのあるダッシュボードは、ユーザーが情報をより簡単に、より良く、より早く吸収できるようにします。

幸いなことに、セルフサービス機能を活用する組み込み分析プラットフォームにより、誰でも簡単に独自のダッシュボードとレポートを構築できます。さらに、さまざまな種類のグラフから選択できるため、メッセージやデータのストーリーを最もよく伝えるのに役立つものを選択できます。さらに、最新の組み込み分析プラットフォームによりインタラクションの作成が容易になり、ユーザーはデータを細かくスライスして、動的フィルタリング、ダッシュボードのリンク、ドリルダウンなどを通じて、答えたい質問についてより深い洞察を得ることができます。

Reveal組み込み型分析ツールの導入

Revealは、エンドツーエンドの組み込み分析プラットフォームであり、データ統合および視覚化機能の堅牢な機能セットと同時に動作し、Azure ML と Google BigQuery の機械学習モデルを利用します。Revealのエンジンは拡張分析活用して、リアルタイムで状況に応じたデータのビューを企業に積極的に提供し、貴重な洞察を明らかにし、意思決定を導きます。

Reveal、組み込みを第一に考えてゼロから構築されているため、要件を追加することなく、データ分析、インタラクティブなダッシュボード、堅牢なレポートを独自のアプリケーションに簡単に統合できます。Revealの柔軟なアーキテクチャと豊富な API により、アプリ内の機能を制御できるため、アプリがユーザー エクスペリエンスのシームレスな一部になります。

Reveal、セルフサービスおよびホワイトラベル機能と、機械学習、予測、統計関数、ドリルダウン、ダッシュボードリンク、ダッシュボードブレンディング、インコンテキスト編集、データブレンディングなどを含む高度な予測分析を提供します。

データの力を利用することで、あなた、あなたの従業員、顧客、パートナー、サプライヤーは、数値が並んだスプレッドシートの分析に時間を無駄にする必要がなくなり、その代わりに、収集した洞察に集中し、それに基づいてよりインテリジェントなビジネス上の意思決定を下すための時間をより多く得ることができるようになります。事実について。リアルタイムのデータにアクセスできるため、適切なタイミングで行動でき、機会を逃すことがなくなります。

Revealとその仕組みについて詳しくは、SDK をダウンロードするか、簡単なデモをスケジュールすることでご覧いただけます。