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내장된 분석은 최신 애플리케이션의 중요한 구성 요소가 되었으며, 사용자에게 보다 현명한 의사 결정을 내릴 수 있는 실시간 통찰력을 제공합니다. 그러나 이러한 분석을 기존 시스템에 원활하게 통합하는 것은 말처럼 쉽지 않은 경우가 많습니다.

대화형 분석은 사용자가 보고서를 작성하는 대신 직접 질문할 수 있게 하여 더 빠르게 인사이트를 얻을 수 있게 합니다. 제품 전반의 마찰을 줄이고 팀이 추가적인 클릭이나 기술적 절차 없이 명확한 답변을 제공할 수 있도록 돕습니다. 대화형 분석 소프트웨어가 외부 AI 서비스에 의존할 때 문제가 발생하며, 이는 보안 및 데이터 통제 위험을 초래합니다. Reveal AI를 환경 내에 두고 기존 규칙을 모든 요청에 적용하는 아키텍처로 이 문제를 해결합니다. 데이터를 노출하지 않으면서도 자연어 쿼리를 지원하는 안전하고 유연한 계층을 얻게 됩니다.

이 기사에서는 임베디드 분석에서 제한된 사용자 정의가 미치는 영향과 이것이 CTO, 제품 관리자 및 개발 팀에게 중요한 문제인 이유를 살펴봅니다.

Reveal 1.6.7 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. 이 릴리스에서는 뛰어난 사용자 정의, 심층적인 통합, 더욱 견고한 분석 기능을 제공하도록 설계된 일련의 새로운 강력한 분석 기능과 개선 사항이 도입되었습니다.

강력하고 사용하기 쉬운 내장형 분석 플랫폼인 Reveal의 최신 기능과 향상된 기능에 대해 알아보세요.

여러분의 피드백을 기반으로 한 개선 사항이 가득한 최신 Reveal 릴리스 버전 1.6.1이 출시되었습니다.

귀하에게 최고의 내장형 분석 솔루션을 제공하는 데 도움이 되는 맞춤형 시각화, 대화형 차트 필터링, 기타 다양한 개선 사항 및 버그 수정을 소개합니다.

오늘은 Reveal 시각화 편집기, API, 데이터 소스 및 문서에 새로운 기능 15개와 제품 개선 사항을 추가하게 되어 기쁩니다.

2023년의 기능적인 계획이 무엇인지 알아보세요. 우리가 추가하는 모든 것은 고객 피드백과 수요를 기반으로 합니다. 일반적인 시장 방향 또는 분석가 피드백을 기반으로 시장에서 우리를 경쟁력 있게 만드는 항목이나 기능을 추가할 수 있지만 성공적인 소프트웨어를 제공하는 데 필요한 사항을 지속적으로 조정하고 조정하고 있습니다.

화이트 라벨 분석은 SaaS 제품이 대시보드와 인사이트를 자체 브랜드 아래에 내장하여 애플리케이션에 완전히 통합할 수 있게 합니다. 사용자는 동일한 인터페이스 내에서 데이터를 다루며, 이를 통해 채택률을 높이고 워크플로우가 끊기지 않습니다. 기본 임베딩과의 주요 차이점은 적분의 깊이에 있습니다. iFrame 기반 접근법은 맞춤화를 제한하고 단절된 경험을 만드는 반면, SDK와 API 기반 플랫폼은 테넌트 간 더 깊은 제어, 향상된 성능, 확장성을 가능하게 합니다. SaaS 팀에게는 이것이 유지, 수익화, 개발 속도에 영향을 미쳐, 분석을 외부 부가 요소가 아닌 핵심 제품 역량으로 전환시킵니다.