AIはユーザーのデータの扱い方を変えています。チームは、質問に答え、結果を説明し、製品内で意思決定を導く分析ツールを必要としています。ここでAI搭載の分析が体験を向上させます。インサイト配信を加速し、余計な手順なしで明確さを求めるユーザーをサポートします。本当の価値は、AIが製品のルール内で動作し、データを顧客環境に保持するときに生まれます。これによりリスクが排除され、チームがより安全にAI機能を追加できるようになります。また、バックログを減らし、採用率を高め、製品に依存するすべてのユーザーにより明確な回答を提供します。

組み込み分析によるセキュリティは、AI が登場するとさらに複雑になります。この記事では、主要なリスクを分析し、データ漏洩を防ぐためのベストプラクティスを提供し、Revealによって SaaS チームが AI エンドポイント、データ フロー、ガバナンスを完全に制御できるようにする方法について説明します。AI を活用した分析を製品に組み込む場合、Revealは設計上安全にそれを行うのに役立ちます。

会話型分析は、レポート作成ではなく直接質問をすることで、より速く洞察を得る方法を提供します。これにより製品全体の摩擦が減り、チームが追加のクリックや技術的な手順なしに明確な回答を提供できるようになります。課題は、対話型分析ソフトウェアが外部のAIサービスに依存していることに現れ、それがセキュリティやデータ管理のリスクを生み出します。Revealは、AIを環境内に留め、既存のルールをすべてのリクエストに適用するアーキテクチャでこれを解決しています。自然言語クエリをサポートしつつ、データを露出させない安全で柔軟なレイヤーが得られます。

データの可能性を最大限に活用して現場の意思決定を行いたい組織は、収益を増やし、成長を加速し、生産性を向上させるために、BI およびデータ分析分野の最新のトレンドとテクノロジーを継続的にフォローする必要があります。

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。