アナリティクス・アズ・ア・サービス

アナリティクス・アズ・ア・サービスとは何ですか?

アナリティクス・アズ・ア・サービス(AaaS)は、ソフトウェア製品内のマネージドレイヤーとして分析機能を提供します。分析インフラを社内で構築・運用する必要がなくなり、中央集権型のエンタープライズBIツールの代わりに、プロダクトチームは直接ユーザーにインサイトを公開します。このモデルはビジネス分析の概念を基盤としつつ、分析提供を最新のSaaSアーキテクチャと整合させています。

アナリティクス・アズ・アズ・サービス(Analytics as a Service)の仕組み

アナリティクス・アズ・ア・サービスは、製品が運用データをマネージド分析層に接続したときに始まります。Teamsは、サポートされたデータソースを通じてデータベース、倉庫、またはアプリケーションデータをマッピングします。プロバイダーは接続性、スケーリング、クエリ対応のランタイムを担当するため、プロダクトチームは分析提供のために別々のインフラを構築する必要がありません。

次に処理とモデリングの層が続きます。サービスはセットアップに応じて、定期的な更新やほぼリアルタイムのクエリを実行します。セキュリティルールやフィルターを適用し、各ユーザーが本来見るべきものだけを確認できるようにします。これは、テナント隔離や顧客間での一貫した許可が必要なSaaS製品において特に重要です。

製品表面はAPIと組み込みSDKを通じて提供されます。開発者はこれらのコンポーネントを使ってアプリ内のダッシュボード、チャート、インタラクティブコントロールをレンダリングします。また、アカウントごとの事前フィルタリング、ロールアクセスの強制、ダッシュボードとワークフローの連携など、コードを通じて行動を駆動することもできます。これは顧客向けに設計された現代の組み込み分析プラットフォームでよく見られるパターンです。

サービスが分析ランタイムを所有しているため、継続的なメンテナンスも担っています。それにはアップグレード、パフォーマンスチューニング、機能展開が含まれます。あなたのチームはBI運用ではなく、製品統合やユーザー体験に焦点を当てています。この変化は、従来の分析展開との重要な比較を促します。

サービスとしてのアナリティクスと従来のアナリティクスの違い

従来の分析は内部報告のニーズを中心に発展しました。Teamsはツールを展開し、インフラを管理し、アクセスを中央で管理していました。このモデルは社内ユーザーには機能しますが、分析が製品内に存在しなければならなくなると摩擦を生みます。アナリティクス・アズ・ア・サービスは、ランタイムの所有権をプロダクトチームから移しつつ、インサイトがユーザーにどのように見えるかのコントロールを保持します。

ここでは、アナリティクス・アズ・ア・サービスと従来のビジネスインテリジェンスの展開の実用的な比較を示します。

従来の仕組みでは、分析はしばしば製品の外部に存在します。ユーザーはプライマリアプリケーションを離れたり、レポートを要求したり、データをエクスポートしたりできます。このギャップは、レガシーと現代の組み込み型分析の違いを反映しており、分析が日常のワークフローにより近づくことを示しています。

アナリティクス・アズ・ア・サービスはこの分離を取り除きます。BIプラットフォームの運用に伴うオーバーヘッドを回避しつつ、プロダクトネイティブの配信をサポートします。次の質問は、このデリバリーモデルがSaaS製品内の組み込み分析とどのように関連しているかということです。

Analytics as a Serviceと組み込み型分析ツール

この二つの用語はよく一緒に使われますが、異なることを指しています。アナリティクス・アズ・ア・サービスは、アナリティクスがどのように提供され、運用されるかを定義します。組み込み分析とは、製品インターフェース内で分析がどのように現れるかを指します。一つは提供モデルです。もう一つは実装アプローチです。

アナリティクス・アズ・ア・サービスは、インフラ、スケーリング、メンテナンスを舞台裏で担当します。組み込み分析は、ダッシュボードやインサイトをユーザーのワークフローに直接組み込むことに重点を置きます。多くのSaaSチームは、分析サービスを使って製品内体験を支えることで両者を組み合わせています。このアプローチにより、チームは完全なBIスタックを所有することなく、より速く分析を提供できます。

実際には、組み込み体験は製品統合を支援する分析サービスを通じて提供されます。このパターンは、顧客向けの組み込み分析に依存する現代のSaaS製品全体で共通しています。これは、組み込み分析が構築したSaaS企業向けの製品にも明らかであり、分析はネイティブで文脈に合った感覚を求められます。

この区別を理解することで、次の懸念がより具体的になります。もしアナリティクスがサービスとして動作しているなら、どこで動作し、展開はセキュリティや制御にどのような影響を与えるのでしょうか?

アナリティクス・アズ・ア・サービス(Analytics as a Service)の展開モデル

分析がどこで動くかは、何をするかと同じくらい重要です。デプロイメントモデルは、データの移動方法、処理場所、アクセス権の管理権を定義します。SaaSチームにとって、これらの選択はセキュリティの状況、コンプライアンスの範囲、顧客の信頼に影響を与えます。Analytics-as-a-serviceは複数の展開パスをサポートしており、それぞれにトレードオフがあります。

一部のプラットフォームは、分析を完全にベンダー管理環境で運用しています。他には顧客管理のクラウド展開や完全オンプレミス環境のサポートもあります。これらのオプションがデータの保存方法、処理方法、分離方法を決定します。特に厳格なデータレジデンシー規則がある規制業界では、セキュリティ要件がこの決定を促すことが多いです。これらの懸念は、より広範なセキュリティポリシーの下で一般的に対処されます。

一般的なアプローチは、顧客環境内で分析を行いながら、サービスとして利用することです。Revealはこのモデルの一例です。分析がアプリケーションデータと並行して実行されるプライベートおよびオンプレミスのデプロイメントをサポートします。データは第三者システムに移行せず、監査が簡素化され、露出も減少します。このアプローチは、組み込み分析を用いたセキュリティの実践と一致し、プラットフォームのプライバシーポリシーの約束によって強化されています。

展開境界が明確になると、別の課題が浮上します。AIが登場すると、アナリティクス・アズ・ア・サービスはどのように進化し、モデルがライブデータとやり取りするときに何が変わるのでしょうか?

生成AI時代におけるアナリティクス・アズ・ア・サービス

生成AIはユーザーが分析と関わる方法を変えますが、データが管理された環境から外れるとリスクが高まります。アナリティクス・アズ・ア・サービスにおいて、AIは実行を所有することなく探索を支援するべきです。分析層は依然として権限、フィルター、データの境界を強制しなければなりません。この分離により顧客データを保護しつつ、より迅速な洞察が可能になります。

多くのチームは、エンドユーザーの摩擦を減らすために生成AI分析を活用しています。AIツールがデータやクエリを外部モデルに送信すると問題が生じます。このパターンはガバナンスを損ない、特にマルチテナントSaaS製品においてシステムの露呈を招きます。AIがライブプロダクションデータとやり取りするとリスクが高まります。

より安全なアプローチは、AIを分析ワークフローの中に留めておくことです。Revealこのモデルに従っています。AI機能は顧客環境内で動作し、既存のセキュリティルールを尊重しています。システムは生のSQLを生成したり、アクセス制御をバイパスしたりしません。代わりに、ダッシュボードの定義のようなガバネされた分析アクションを生成し、同じ権限モデルを経由します。これはプライベートAI分析アーキテクチャと整合し、AI搭載分析で説明される第三者のデータ処理リスクを回避します。

AIがこのように動作することで、チームはコントロールを損なうことなく使いやすさを得られます。セキュリティやAIリスクが解決されると、アナリティクス・アズ・ア・サービス(Analytics as a Service)の具体的な利点に注目しやすくなります。

アナリティクス・アズ・ア・サービスの利点

分析の提供がサービスに抽象化されると、その利点は実用的かつ測定可能なものとなります。プロダクトチームは分析の運用に費やす時間を減らし、製品の改善により多くの時間を割きます。その価値はスピード、コスト管理、柔軟性に表れます。

主な利点は以下の通りです:

• より高速な実装

  アナリティクスはAPIやSDKを通じて統合され、チームが市場投入までの時間を短縮するのに役立ちます。

• インフラと維持費の削減

  プロバイダーはサーバー、アップグレード、パフォーマンスチューニングを管理します。

• スケーラビリティ・オン・デマンド

  分析利用率は製品の普及とともに増加し、容量計画なしでもスケーラブルな分析をサポートします。

• 分析エンジニアリングのオーバーヘッド削減

  チームはカスタムBIパイプラインの作成と保守を避けましょう。

• 製品チームのイテレーションを加速させる

  ダッシュボード、ワークフロー、AI機能はシステムを再構築することなく進化します。

これらの利点が、顧客向け製品にしばしば「アナリティクス・アズ・ア・サービス」が登場する理由を説明しています。次のステップは、チームが実際にどこでそれを適用しているかを理解することです。

アナリティクス・アズ・ア・サービス(Analytics as a Service)の一般的なユースケース

アナリティクス・アズ・サービスは、分析が製品体験の一部となるときにその価値を示します。内部チームにサービスを提供するのではなく、インサイトは直接エンドユーザーに届きます。このモデルは、スケール、分離、顧客間での一貫した納品を必要とする製品に適合します。

日常的なユースケースには以下が含まれます:

• SaaSアプリケーションにおける顧客向けダッシュボード

  多くの製品はユーザーインターフェースに組み込まれた顧客向け分析を通じて洞察を提供します。

• 使用と製品分析

  Teamsは、別々のレポートツールなしで機能の採用、エンゲージメント、行動を追跡します。

• 顧客向けの運用分析

  ユーザーはパフォーマンス、ワークフロー、または日々の業務に関連する成果を監視します。

• ISV向けのマルチテナント分析

  アナリティクスは、ISVアナリティクスで典型的なパターンである厳格な隔離を強制しつつ、多くの顧客に共通プラットフォームからサービスを提供します。

• ホワイトラベル分析体験

  製品はホワイトラベル分析を通じて視覚的かつブランドの一貫性を維持しています。

これらのユースケースが拡大するにつれて、データの分離、カスタマイズ、ガバナンスに関する新たな課題が現れます。これらのトレードオフについて、次に詳しく取り上げるべきです。

課題と考慮事項

アナリティクス・アズ・ア・サービスは配信を簡素化しますが、プロダクトチームが管理しなければならない新たな制約をもたらします。これらの課題は、分析が顧客対応の環境に移行すると現れます。無視するとリスクが生んだり、長期的な柔軟性が制限されたりする可能性があります。チームはこれらの分野を早期に評価すべきです。

よくある課題には以下のようなものがあります:

• データセキュリティとコンプライアンス

  分析はしばしば機密性の高い顧客データを処理します。チームはアクセス制御、監査可能性、内部および規制要件の遵守を確保しなければなりません。これらの懸念は、複数テナントや規制された環境で増加します。

• マルチテナントアーキテクチャの複雑さ

  共有分析層から多くの顧客にサービスを提供するには厳格な隔離が必要です。設計が不十分だと、組み込み分析におけるマルチテナンシーデータについて述べたように、データ漏洩やパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

• 汎用BIツールによるカスタマイズ制限

  一部の分析サービスはダッシュボードの見た目や動作を制限しています。これは製品UXの基準やブランドのニーズと衝突することがあります。

• ベンダーロックインリスク

  分析サービスとプロダクトロジックの密接な連携は、将来の変更をより困難にする可能性があります。明確なAPIと携帯可能なデータモデルは、このリスクを軽減します。

これらの考慮事項は、チームがプラットフォームやアーキテクチャを選択する際に影響します。また、これらはアナリティクス・アズ・ア・サービスがより広範な製品戦略の中でどのように位置づけるかにも影響を与え、これが最後の例につながります。

サービスとしての分析と組み込み型分析ツールReveal

プラットフォームの選択は、多くの場合、それがあなたの製品アーキテクチャにどれだけ合っているかに帰着します。アナリティクス・アズ・サービスは、組み込みデリバリー、セキュリティ制御、製品レベルのカスタマイズをサポートするときに最も効果的に機能します。目標は、BIスタック全体を所有することなく、ネイティブに感じられる分析を提供することです。このバランスはSaaS企業やISVにとって最も重要です。

Revealは、アナリティクス・アズ・ア・サービスモデルに適合する組み込み型分析プラットフォームの一例です。これにより、チームは顧客環境内で実行を実行しながら、管理された能力として分析を活用できます。このアプローチは、サードパーティシステム経由のデータを経由せずにプライベートおよびオンプレミスのデプロイメントをサポートします。セキュリティルール、権限、フィルターは製品全体で一貫しています。

Reveal製品統合にも注力しています。分析は外部ポータルではなく、APIやSDKを通じてアプリケーションに直接組み込まれています。Teamsは顧客向け製品向けに設計されたプラットフォーム機能を使ってレイアウト、挙動、アクセスを制御します。このモデルは、テナント間で分析をスケールさせる必要があるISVの分析シナリオで一般的に採用されています。

サービスとしての分析と組み込み実行を組み合わせることで、Revealのようなプラットフォームは分析が柔軟で安全かつ製品優先のままであり続けられることを示しています。この組み合わせが、現代のSaaS製品でアナリティクス・アズ・ア・サービスがますます注目を集めている理由を説明しています。