トップ12のベスト組み込み型分析ツールプラットフォーム

情報に基づいた選択を行えるように、ISVとSaaS企業にとって最も重要な機能に焦点を当てて、12の優れた組み込み分析プラットフォームを並べて分析および比較しました。

比較された機能:

Reveal

Revealは、組み込み型分析専用に構築されています。これは、再利用されたBIツールではありません。SDKファーストのアプローチにより、チームはiFrame、外部ツール、予測不可能な価格設定の制限なしに、分析を製品に直接統合するための完全な制御が可能になります。

埋め込み方法

iFrame の代わりにネイティブ SDK を使用すると、分析のレンダリング方法と操作方法を完全に制御できます。これにより、顧客向けの分析を提供する企業にとって理想的な組み込み分析ソリューションになります。Revealはアプリのロジックに直接統合され、コンテキストアウェア フィルタリング、イベント処理、認証をサポートします。

カスタムブランディング機能

完全なカスタムブランディング分析サポートにより、ダッシュボード、テーマ、レイアウトをUIに完全に合わせることができます。Revealブランディングや外部リダイレクトは不要で、すべてがアプリに残ります。

セルフサービスダッシュボード

組み込みのドラッグアンドドロップダッシュボード作成により、エンドユーザーは開発者の関与なしに独自のダッシュボードを作成および管理できます。これにより、サポートリクエストが減り、採用率が向上します。

価格モデル

アプリケーションごとの固定価格で、ユーザー層や使用量ベースの層はありません。コストは、顧客ベースが拡大しても予測可能なままです。

デプロイの柔軟性

独自の環境 (クラウド、サーバー、またはオンプレミス) にデプロイします。ベンダーが制御するバックエンドは必要ありません。

データソースの互換性

Revealにより、幅広いデータソースの互換性が確保されます。このプラットフォームは、SQL Server、PostgreSQL、MySQL、Oracle、Azure、REST API、JSON、CSV にシームレスに接続します。既存のデータスタックと連携し、独自のロックインはありません。

AIの特徴

トレンド予測、時系列予測、ML 視覚化などの主要なAI 機能が含まれています。また、Revealは、会話型分析と AI 主導のドリルダウンのための NLP もサポートしており、エラーを減らし、信頼性の高いインサイトを提供します。

概要

Revealは、UI からデプロイまでのフルスタック制御を提供し、予測可能な価格設定と開発者向けに構築された SDK を提供します。これは、サードパーティのエクスペリエンスではなく、ネイティブ機能のように感じられるように、組み込みの分析を必要とするSaaSおよびISVチームに最適です。

Sisense

Sisenseは、柔軟で開発者にとって使いやすいプラットフォームとして自らを売り込んでいます。技術的には優れていますが、そのアーキテクチャは統合とカスタマイズの課題をもたらし、製品チームは慎重に検討する必要があります。

埋め込み方法

Compose SDKを提供していますが、プラットフォームは分析をiFrameにラップします。これにより、レイアウト コントロールが制限され、UI の一貫性が低下し、コンテキスト インタラクティビティが複雑になります。シームレスなUXを優先するチームにとって、これは構造的な制限です。

カスタムブランディング機能

テーマとブランド化の削除をサポートしますが、制約を埋め込むと、視覚的な配置全体が制限されます。詳細な UI のカスタマイズには回避策が必要であり、ネイティブ コンポーネントの動作と一致しない場合があります。

セルフサービスダッシュボード

堅牢なドラッグアンドドロップダッシュボードの作成を提供します。しかし、このプラットフォームは複雑であるため、多くの場合、価値を最大限に引き出すためには、ユーザーのオンボーディングや技術トレーニングが必要です。

価格モデル

価格は公開されておらず、ユーザーのタイプ、ワークロード、デプロイによって異なります。これにより、スケールアップを計画しているチームにとってコスト予測が難しくなります。

デプロイの柔軟性

クラウド、ハイブリッド、オンプレミスの展開をサポートします。セキュリティまたはアーキテクチャのニーズに応じて、セルフホストまたはSisense管理インフラストラクチャを使用できます。

データソースの互換性

SQLおよびNoSQLソース、クラウドデータウェアハウス、REST APIとの広範な互換性。ライブ・データ・モデルとキャッシュ・データ・モデルの両方をサポートします。

AIの特徴

AI支援の予測、NLQ、自動準備を提供します。ただし、これらの機能は選択的に使用でき、プラットフォーム全体で完全に統合されているわけではありません。

概要

Sisenseは強力な機能を提供しますが、iframe ベースの埋め込み、カスタムブランディングの柔軟性の制限、不透明な価格設定により、緊密に統合されたスケーラブルな分析を求める SaaS チームと ISV 製品チームにとって摩擦が生じます。

Qlik (英語)

Qlik は、連想データエンジンと強力な内部 BI ワークフローを中心に構築されています。ただし、組み込み用には設計されていません。この制限は、顧客向け製品にデプロイすると明らかになります。

埋め込み方法

iFrame、JavaScript マッシュアップ、API の組み合わせに依存しています。開発者ツールは存在しますが、埋め込みは脆弱です。緊密な統合には、コンポーネントをつなぎ合わせる必要があるため、メンテナンスが増加し、安定性が低下します。

カスタムブランディング機能

限定的なカスタマイズ。基本的なテーマ設定は利用できますが、完全なリブランディングは利用できません。UI の制御は制約されており、埋め込みコンテンツは真にネイティブではなく外部から調達されているように感じることがよくあります。

セルフサービスダッシュボード

利用可能ですが、直感的ではありません。ダッシュボードの作成には、Qlik Senseの構造とロジックに関する知識が必要です。これにより、エンドユーザーにとって技術的な障壁が高まり、サポートのオーバーヘッドが増加します。

価格モデル

階層型および役割ベースの価格設定。コストはユーザーロールとSKUによって異なるため、ベンダーとの直接の交渉なしに総支出を予測することは困難です。

デプロイの柔軟性

プライベート展開で Qlik Cloud とQlik Sense Enterprise をサポートします。ただし、エディション間での機能の同等性と埋め込みサポートの違いにより、アーキテクチャ計画が複雑になります。

データソースの互換性

強力なデータ互換性。クラウド、オンプレミス、リアルタイムソース、複雑なデータモデルをサポートします。Qlik のデータ エンジンは、依然として重要な強みです。

AIの特徴

AI 主導のインサイト、異常検出、予測が含まれます。これらのツールは内部BIには効果的ですが、組み込みユースケースで適切に機能するには、追加のセットアップが必要です。

概要

Qlik はエンタープライズ BI に優れていますが、組み込み型の使用には適していません。統合は厳格で、ホワイトラベリングは制限されており、価格設定は複雑です。内部ダッシュボードに最適であり、ネイティブでスケーラブルな分析を必要とするSaaS製品には適していません。

ルッカー

強力なメトリクスガバナンスとセマンティックモデリングで知られるLookerは、組み込み型の使用を想定して設計されていません。製品チームは、外部アプリケーションに統合する際に摩擦が生じることを想定できます。

埋め込み方法

iFrame と API ベースの埋め込みをサポートします。SDK はありません。レイアウトとインタラクティビティは、外部レンダリングによって制限されます。UXの一貫性を維持するための回避策を期待してください。

カスタムブランディング機能

部分的なカスタマイズ。テーマを適用して基本的なブランド化を削除することはできますが、コア UI は引き続き認識できます。深いビジュアル統合はサポートされていません。

セルフサービスダッシュボード

LookMLに関連付けられています。ユーザーはデータを探索できますが、ダッシュボードの作成は事前にモデル化されたビューに依存し、多くの場合、開発者のサポートが必要です。セルフサービスは、完全に自律的ではなく、制限されています。

価格モデル

引用符ベースで不透明です。価格は、使用量、ユーザータイプ、コンピューティングによって異なり、パブリック層はありません。チームは、コストを見積もるためにベンダーとの交渉を行う必要があります。

デプロイの柔軟性

Google Cloud でのみサポートされ、ホスト型またはセルフマネージド型のいずれかです。AWS、Azure、オンプレミスへのデプロイはありません。これらの制限は、ハイブリッド環境または非 GCP 環境に適合します。

データソースの互換性

SQLベースのウェアハウスに強いですが、LookMLでデータをモデル化する必要があります。これにより、アジャイルまたは進化するスキーマを持つチームのオンボーディングが遅くなります。

AIの特徴

BigQuery ML に接続して予測ワークフローを実現しますが、ダッシュボード内にネイティブの AI ツールはありません。高度なモデリングは、プラットフォームの外部で行う必要があります。

概要

Lookerは強力なガバナンスとモデリングを提供しますが、組み込み型分析用には構築されていません。ホワイト ラベルの制限、厳格なデプロイ、高い総所有コストにより、Google Cloud の外部で迅速なネイティブ統合を必要とするチームには適していません。

Tableau

Tableauは主要な BI プラットフォームですが、それを埋め込むと構造的な摩擦が生じます。これは、製品ネイティブの分析ではなく、内部ダッシュボード用に設計されました。

埋め込み方法

iFrame と JavaScript API に依存します。埋め込みには、Tableauサーバーまたはクラウドへの接続が必要です。SDK はありません。統合は浅く、外部ホスティングによって制約されます。

カスタムブランディング機能

限定的なカスタマイズ。一部のテーマは使用できますが、完全なホワイト ラベルは使用できません。Tableauの UI、コントロール、ブランドは引き続き表示され、ダッシュボードは常にTableauのように見えます。

セルフサービスダッシュボード

ユーザーはダッシュボードを作成できますが、Tableauインターフェース内にいる必要があります。アプリ内エディターやネイティブビルダーはありません。これにより、組み込みUXが壊れ、ユーザーは別のツールを学ぶ必要があります。

価格モデル

ロールベースの価格設定は、Viewer、Explorer、Creatorの各階層を中心に構成されており、ホスティングには個別の料金がかかります。使用量が増えると、コストは急速に拡大します。総支出の予測は、継続的なモニタリングなしには困難です。

デプロイの柔軟性

Tableau CloudによるSaaSと、Tableau Serverによる自己管理型デプロイメントの両方をサポートします。ただし、組み込みダッシュボードはTableauインフラストラクチャに完全に依存しているため、認証、メンテナンス、バージョン管理のオーバーヘッドが増加します。

データソースの互換性

データベース、データ ウェアハウス、フラット ファイルの広範なサポート。インフラストラクチャが適切にチューニングされている場合、ハイブリッド環境で適切にパフォーマンスを発揮しますが、クエリのパフォーマンスはデータの準備とモデリングによって異なる場合があります。

AIの特徴

「データの説明を見る」ツールと予測ツールが含まれています。Einstein Discovery は高度な AI 機能を追加しますが、そのエクスペリエンスはフロントエンドユーザや商品ワークフローではなく、アナリストを対象としています。

概要

Tableauは内部 BI に優れていますが、組み込みでの使用には不十分です。そのiFrameアプローチ、制限されたUI制御、および使用量ベースの価格設定は、シームレスな製品内分析エクスペリエンスを構築するチームには適していません。

Power BI組み込み

Power BI Embedded は、外部分析統合のための Microsoft のソリューションです。強力な視覚化と緊密な Azure の連携を提供しますが、柔軟性と開発者の制御にはトレードオフがあります。

埋め込み方法

ネイティブ SDK のない iFrame と JavaScript API に依存しています。すべてのコンテンツは Power BI のクラウド インフラストラクチャを通じて配信されるため、レイアウト、動作、統合の深さの制御が制限されます。

カスタムブランディング機能

部分的なカスタマイズ。カスタム テーマとブランド化の削除はサポートされていますが、UI は Microsoft のデザイン規則に関連付けられたままです。完全なホワイトラベリングは達成できません。

セルフサービスダッシュボード

利用可能ですが、ネイティブに埋め込まれていません。ユーザーは、アプリケーション内ではなく、Power BI環境でダッシュボードを作成および管理します。アプリ内セルフサービスを有効にするには、複雑なライセンス、ワークスペースのセットアップ、Azure の構成が必要です。

価格モデル

容量に関連付けられた使用量ベースの価格設定で、開発用の A SKU、運用用の P SKU があります。コストはユーザー数ではなくコンピューティングによってスケーリングされるため、使用量の急増は予測不可能な料金の原因となります。

デプロイの柔軟性

Azure のみ。AWS、GCP、またはハイブリッドデプロイはサポートされていません。Power BIを埋め込むと、分析アーキテクチャが Microsoft クラウド エコシステムに結び付けられます。

データソースの互換性

Microsoft ネイティブ ソース (SQL Server、Excel、Azure Synapse) に最適です。外部ソースをサポートしますが、統合はシームレスではなく、追加のETLが必要になる場合があります。

AIの特徴

NLP、予測モデリング、機械学習の視覚化を備えた十分に開発された機能セット。ただし、多くの機能には、アドオン、Azure ML サービス、またはプレミアム ライセンスが必要です。

概要

Power BI Embeddedは、エンタープライズグレードのビジュアルを提供しますが、柔軟性は犠牲にしています。Azure のロックイン、コンピューティングベースの価格、および制限付きのホワイト ラベルにより、独立系の製品ビルダーよりも Microsoft のファースト チームに適しています。

ThoughtSpot(思考スポット)

ThoughtSpotは、従来のダッシュボードよりも自然言語による探索を重視しています。そのAIと検索ファーストモデルは内部ユーザーにとって強力ですが、組み込みの使用には構造的な制限があります。

埋め込み方法

JavaScript ベースの Visual Embed SDK を使用し、完全なダッシュボード エクスペリエンスではなく、検索バーやグラフなどの個々のコンポーネントの埋め込みに重点を置いています。緊密な統合は、事前定義された埋め込みタイプに限定されます。

カスタムブランディング機能

ブランディング、テーマ設定、レイアウトの配置をサポートしますが、埋め込みコンテンツはThoughtSpotインターフェースの要素を保持します。UI コントロールは、SDK が公開するものに限定されます。

セルフサービスダッシュボード

検索は主要なユーザー エクスペリエンスです。ユーザーは自然言語で質問をしてビジュアルを生成します。ダッシュボードの作成はサポートされていますが、それは主要な焦点ではありません。このインターフェイスは、スキーマ対応クエリに慣れていない技術者以外のユーザーにとっては直感的ではないかもしれません。

価格モデル

段階的で不透明な価格設定。コストはロール、使用状況、デプロイによって異なり、パブリック層はありません。大規模な支出を予測するには、ベンダーとの直接の交渉が必要です。

デプロイの柔軟性

柔軟な導入オプションには、SaaS、クラウドホスト型、オンプレミスなどがあります。AWS、Azure、Kubernetes環境をサポートしているため、規制要件やホスティング要件を持つチームに最適です。

データソースの互換性

Snowflake、BigQuery、Redshiftなどの主要なデータウェアハウスと、その他のSQLベースのソースをサポートします。ライブクエリーモデルを利用できますが、複雑なデータモデリングにはThoughtSpotのデータレイヤーによる設定が必要です。

AIの特徴

堅牢な AI 機能。SpotIQとSearch Assistは、自然言語クエリ、パターン検出、および自動化された洞察を提供します。これらの機能は深く統合されており、プラットフォームの中核的な強みを表しています。

概要

ThoughtSpotは、AIを活用した強力な検索を提供しますが、完全にカスタマイズされた製品ネイティブのエクスペリエンスに必要なUI制御と埋め込みの深さが不足しています。探索的分析に重点を置いた製品に最適で、厳密な設計の整合やダッシュボードの完全な制御が必要なユースケースには適していません。

ルズモ

Luzmoは、軽量な組み込み型分析により、動きの速いSaaSチームを対象としています。速度と使いやすさが最適化されていますが、スケール、柔軟性、エンタープライズ対応性というトレードオフが伴います。

埋め込み方法

JavaScript SDK ベースの埋め込み。ダッシュボードとコンポーネントは、iFrame を使用せずに直接埋め込むことができます。開発者は配置とインタラクションを制御しますが、機能は SDK が公開するものに限定されます。

カスタムブランディング機能

強力なカスタマイズ。フォント、レイアウト、色などのスタイルを完全に制御します。埋め込まれたLuzmoダッシュボードは、ホストUIと完全に整列し、目に見えるブランディングを表示できません。

セルフサービスダッシュボード

直感的なビルダーでサポート。エンドユーザーはダッシュボードを簡単に作成および編集できますが、機能の深さは限られています。高度なインタラクション、マルチソース結合、パラメータ化されたフィルタリングには、回避策やバックエンドの準備が必要です。

価格モデル

シートの種類、機能へのアクセス、使用量に基づく段階的な価格設定。視聴者数と編集者数が増えると、コストは急速に拡大し、採用率が高いレベルでの支出の制御が難しくなります。

デプロイの柔軟性

クラウドのみ。すべての分析はLuzmoインフラストラクチャでホストされ、オンプレミス、プライベートクラウド、または顧客管理環境はサポートされていません。これにより、規制された展開やエンタープライズ展開への適合性が制限されます。

データソースの互換性

適度なデータ接続。REST API、PostgreSQL、MySQL、フラットファイルをサポートします。エンタープライズデータスタックのネイティブコネクタは限られており、レガシーシステムや複雑なシステムでは追加のセットアップが必要になる場合があります。

AIの特徴

最小限の AI 機能。基本的な予測とトレンド検出を提供しますが、機械学習パイプライン、予測モデリング、または統合NLPのネイティブサポートはありません。AIは中心的な焦点ではありません。

概要

Luzmoは、最小限の開発労力で迅速で洗練されたダッシュボードの埋め込みを必要とする初期段階の製品に最適です。高度な分析、オンプレミス制御、またはエンタープライズデータの緊密な統合を必要とするユースケースにはあまり適していません。

グッドデータ

GoodDataは、マネージドBIプラットフォームからAPIファーストの組み込み分析プラットフォームへと進化しました。強力なガバナンスと柔軟なデプロイ オプションを提供しますが、セットアップと UX の両方でエンタープライズに大きく依存しています。

埋め込み方法

最新のReact SDK と REST API を使用した SDK ベースの埋め込み。開発者は、ダッシュボードまたは個々のコンポーネントを埋め込んで、レイアウトとインタラクションを完全に制御できます。ネイティブ統合は、Reactで働く人にとってスムーズです。

カスタムブランディング機能

広範なカスタマイズ。テーマ、レイアウト、ブランディングを完全に制御できます。SDK を使用すると、ベンダー要素を表示せずに製品の UI に合わせることができます。

セルフサービスダッシュボード

Analytical Designerから利用できます。機能が豊富ですが、アナリスト向けに設計されています。技術者以外のユーザーには直感的ではありません。大規模な導入を促進するには、オンボーディングとトレーニングが必要です。

価格モデル

公開の透明性がないカスタムの段階的な価格設定。コストは、デプロイモデル、機能セット、および使用状況によって異なります。総所有コストを予測するには、ベンダーとの直接的なエンゲージメントが必要です。

デプロイの柔軟性

SaaS、お客様のクラウド環境(AWS、Azure、GCP)、および完全なオンプレミスにわたる広範な導入サポート。アーキテクチャとデータ所在地をきめ細かく制御し、企業のセキュリティ要件に適切に適合させます。

データソースの互換性

クラウドウェアハウス、SQLソース、REST APIとの幅広いデータ互換性。セマンティック データ モデルを使用して共有 KPI を定義すると、一貫性が向上しますが、追加の設定オーバーヘッドが発生します。

AIの特徴

最小限の AI 機能。主要な差別化要因ではありません。予測ユースケースには、外部の機械学習ツールまたはカスタム統合が必要です。

概要

GoodDataは、フルスタック制御を備えた管理されたマルチテナント分析を必要とするエンタープライズSaaS製品に適しています。より軽量なアプリケーションやより高速なデプロイサイクルの場合、複雑さが利点を上回る可能性があります。

埋め込み可能

Embeddableは、迅速な統合と最小限のオーバーヘッドを優先する製品チームを対象としています。軽量で開発者にとって使いやすく、迅速なデプロイのために構築されています。ただし、これらの利点には、高度な機能とエンタープライズの柔軟性が犠牲になります。

埋め込み方法

クリーンなJavaScript SDKを使用したSDKベースの埋め込みにより、iFrameなしでネイティブな統合が可能になり、ダッシュボードをUIに直接ドロップして、使い慣れたWeb開発パターンを使用して管理できます。

カスタムブランディング機能

完全なカスタマイズサポート。ブランディングを完全に一致させ、すべてのベンダー要素を削除し、ビジュアルを製品と緊密に連携させることで、顧客向けアプリケーションでのUXの一貫性を高めることができます。

セルフサービスダッシュボード

ユーザーはダッシュボードを編集およびフィルタリングできますが、制限されたビルダー内でのみ可能です。焦点はデータ消費にあり、完全なダッシュボード設計ではありません。アナリストではなく、エンドユーザーに適しています。

価格モデル

固定価格モデル。シートあたりのコストは環境のサイズに結び付けられており、使用量ベースの料金はありません。これにより、予測が簡素化され、中堅市場および初期段階の製品向けに設計されています。

デプロイの柔軟性

すべてクラウドベース。ダッシュボードはEmbeddableによってホストされ、オンプレミスまたはプライベートクラウド環境はサポートされていません。これは、規制された業界や企業の購入者にとっては、障害となる可能性があります。

データソースの互換性

適度なデータ接続。標準の SQL データベース、REST API、およびファイルベースのソースをサポートします。一般的な SaaS スタックに適していますが、より複雑なパイプラインでは回避策が必要になる場合があります。

AIの特徴

最小限の AI 機能。予測モデリング、自然言語クエリ、AIを活用した分析はネイティブにサポートされていません。これらはプラットフォームの焦点ではありません。

概要

Embeddableは、インフラストラクチャの複雑さを増やさずにネイティブダッシュボードを必要とするSaaS製品向けの高速で手頃な価格のオプションです。単純なユースケースには適していますが、複雑なデータやコンプライアンス要件を含む企業のニーズにはあまり適していません。

Domo(ドーモ)

Domoは、ETL、ウェアハウジング、ダッシュボードツールを統合したフルスタック分析プラットフォームです。内部BIには強力ですが、組み込み使用には厳格であり、制御やベンダーロックインの懸念があります。

埋め込み方法

iFrame ベースの埋め込み。ダッシュボードは、最小限の JavaScript カスタマイズと SDK なしで iFrame を介してレンダリングされます。コンテンツを表示することはできますが、インタラクション、テーマ設定、レイアウトは制約されたままです。

カスタムブランディング機能

部分的なカスタマイズ。ブランディングと配色は調整できますが、インターフェースは明確にDomoのままです。製品との完全なUI統合は実現できません。

セルフサービスダッシュボード

強力な内部ビルダーを通じてサポートされていますが、組み込みのユースケースには追加のライセンスとセットアップが必要です。ダッシュボードはDomoのインターフェース内に残り、自分のインターフェースではありません。

価格モデル

不透明で階層化されています。料金は、ユーザー数、機能へのアクセス、使用量によって異なります。更新時のコスト増加は一般的であり、大規模な予測が困難になっています。

デプロイの柔軟性

Domoは、独自のインフラストラクチャでホストされるクラウド専用プラットフォームです。プライベートクラウドやオンプレミスのデプロイメントをサポートしていないため、コンプライアンスに敏感なユースケースの選択肢が限られています。

データソースの互換性

クラウド アプリ、データベース、API への事前構築済みコネクタによる強力な接続性。独自のETLおよびデータモデリングレイヤーが含まれています。柔軟性は、複雑さの増大を犠牲にします。

AIの特徴

基本的な AI 機能。Domo.AI は自動化された分析情報とアラートを提供しますが、機能は初期段階にあり、組み込みワークフローに深く統合されていません。

概要

Domoは、独自のエコシステム内の内部BIに最適です。組み込みユースケースは、カスタマイズ、価格設定の透明性、およびデプロイメント制御において制限に直面しています。UX、ガバナンス、またはプラットフォームの独立性を優先する人には適していません。

カーベイ

Qrveyは、AWS環境での組み込み型分析専用に設計されています。フルスタック機能、詳細なカスタマイズ、固定価格を提供します (AWS に完全にコミットしている場合に限ります)。

埋め込み方法

最新の JavaScript SDK および API との SDK ベースの統合。iFrame を使用せずにネイティブに埋め込み、イベント フック、動的レンダリング、安全なアプリ内分析をサポートします。

カスタムブランディング機能

フルカスタマイズ。ダッシュボードは、ブランディング、レイアウト、テーマ設定など、Qrveyのフットプリントを目に見えることなく、UIと完全に一致させることができます。

セルフサービスダッシュボード

ネイティブにサポートされています。エンドユーザーは、直感的なツールを使用して、製品内でダッシュボードを作成、編集、管理できます。顧客対応セルフサービス専用に設計されています。

価格モデル

固定価格モデル。2025 年現在、Qrvey は使用量ベースの階層を使用していないため、使用量が増えても予算編成を予測できます。

デプロイの柔軟性

AWS のみ。QrveyはAWS環境内で完全に実行されるため、データ、パフォーマンス、コンプライアンスを完全に制御できます。Azure、GCP、またはオンプレミスのデプロイはサポートされていません。

データソースの互換性

広範なデータ互換性。一般的なデータベース、API、SaaSプラットフォームをサポートします。すべてのデータはAWSインスタンス内に保持され、厳格なガバナンスと居住要件をサポートします。

AIの特徴

堅実なAI機能には、自然言語クエリ、AI主導の視覚化、自動化ワークフローが含まれます。埋め込みシナリオに役立ちますが、エンタープライズ グレードではありません。

概要

Qrveyは、ネイティブエンベディング、ホワイトラベリング、およびコスト管理を必要とするAWS上で実行されるSaaS製品にとって強力な選択肢です。他のクラウドプロバイダーを利用している方や、マルチクラウドのサポートが必要な方には、適していません。

適切な組み込み型分析ツールソリューションの選び方

組み込み型分析プラットフォームの選択は、機能をチェックすることよりも、長期的な適合性についてです。分析を製品に組み込むと、ソリューションはアーキテクチャに合わせて拡張し、UXに合わせて調整し、追加料金による成長の惜しさを回避する必要があります。重要な点は次のとおりです。

1. 埋め込み方法: SDK と iFrame の比較

iFrame ベースのツールは、制御を制限し、視覚的な切断を作成し、対話パターンを制限します。ネイティブ SDK を使用すると、レイアウト、動作、アプリのコンテキストに対する分析の応答方法を完全に制御できます。

探すもの:

• JavaScript、.NET、またはターゲット フレームワーク用の SDK
• イベントフックとコンテキスト対応フィルター
• 外部ビューアやiFrameラッパーはありません

2. 開発者の経験と統合にかかる時間

オンボーディングが長く、APIが不慣れなため、配信が遅れます。最も強力なプラットフォームは、明確なドキュメントとネイティブな実装パスにより、既存の技術スタックにすっきりと統合されます。

探すもの:

• クリーンなモジュール式SDK
• コード サンプルとサンドボックス環境
• ベンダーのバックエンドや独自のクエリ言語の使用は必須ではありません

3.カスタマイズとホワイトラベル制御

分析は、独立したツールのようにではなく、製品のように見え、使い始めるべきです。UIコントロールはブランドにとって重要です
一貫性とユーザーの信頼。

探すもの:

• 完全なテーマ設定のサポート:色、フォント、レイアウト
• ベンダーのブランドを削除する機能
• UIパターンに合ったレスポンシブデザイン

4. エンドユーザー向けのセルフサービス分析

開発者のボトルネックは、ユーザーが自分でダッシュボードを作成または変更できない場合に発生します。適切なプラットフォームは、複雑さを増すことなくユーザーに力を与えます。

探すもの:

• ドラッグアンドドロップダッシュボードの作成
• 開発者の介入なしのアプリ内編集
• ユーザーが表示または実行できる内容に対するロールベースの制御

5. 予測可能でスケーラブルな価格設定

ユーザー、セッション、コンピューティングのいずれであっても、使用量ベースの価格設定では、導入が拡大するにつれてコストが予測できなくなります。これにより、予算編成と計画に長期的なリスクが生じます。

探すもの:

• 透明性の高い料金体系
• 固定価格またはアプリごとの価格オプション
• 使用量や規模に縛られた隠れた料金はありません

6. デプロイメントの柔軟性

一部のプラットフォームでは、デプロイを独自のクラウド環境に制限し、コンプライアンス オプション、データ制御、アーキテクチャの整合性を制限します。

探すもの:

• クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのサポート
• インフラストラクチャ内に展開する能力
• バックエンドサービスでのベンダーロックインなし

7. データソースの互換性

Analytics は、新しいパイプラインやスタックを必要とせずに、すでに使用しているシステムで動作する必要があります。

探すもの:

• SQL、REST API、フラット ファイル用のネイティブ コネクタ
• リアルタイム処理とバッチ処理のサポート
• ベンダーデータモデルによる強制的な変換はありません

8. 重要なAI機能

多くのプラットフォームがAIを推進していますが、それを実用化しているプラットフォームはほとんどありません。バズワードだけでなく、価値を生み出すツールが必要です。

探すもの:

• 予測とトレンド分析
• アプリ内で機能する自然言語クエリ
• スマートなビジュアルと探索支援により、実際のユースケースをサポート

適切な組み込み型分析プラットフォームは、制御を提供し、エンジニアリングのオーバーヘッドを削減し、戦略的資産として機能します。それは、維持する別のシステムにならないようにすべきです。ネイティブ統合、UXの柔軟性、セルフサービスツール、成長を損なうのではなく、成長をサポートする価格設定を優先します。

これらの要素を慎重に検討すると、正しい選択が明らかになります。それは最も多くの機能を備えたプラットフォームではなく、あなたの製品に適したプラットフォームです。

覚えておくべきこと

市場には数多くの分析プラットフォームがあります。ほとんどのものは埋め込むようには作られていませんでした。アナリスト向けに作成され、その後、アプリ用に一新されました。この区別は重要です。

ダッシュボードを製品にボルトで固定することが目標であれば、多くのツールで十分です。しかし、分析をコアエクスペリエンス、つまりアプリケーションのように見え、感じ、実行する必要がある場所に埋め込むと、分野が大幅に狭まります。

最も重要なことは次のとおりです。

• iFrame 経由の SDK: UI 内のフレーム化されたレポートではなく、完全な制御が必要です。
• 固定価格:予測可能なコストは、使用量ベースのレベルを上回ります。不安定な環境で製品をスケーリングすることはできません
  余白。
• フルホワイトラベリング:アナリティクスは、プロダクトとエンドツーエンドで一致させる必要があります。それ以下のものはボルトで固定されているように感じます
  オン。
• 組み込みのセルフサービス:エンドユーザーは、ハンドオフや開発サイクルなしで探索および作成する必要があります。
• 機能するAI:自動化は、チェックボックスをオンにするだけでなく、サポートと開発の時間を短縮する必要があります。

Revealは、これらすべてを解決するために構築されました。

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