상위 12개 최고의 임베디드 분석 플랫폼

정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 ISV와 SaaS 회사에 가장 중요한 기능에 초점을 맞춰 12개의 최고의 임베디드 분석 플랫폼을 나란히 분석하고 비교했습니다.

기능 비교:​

플랫폼	임베딩 방법	화이트 라벨 기능	셀프 서비스 대시보드	가격 책정 모델	배포 유연성	데이터 소스 호환성	AI 기능
Reveal	SDK	부르다	예	부정하게 결정된	클라우드, 온프레미스	넓은	예측, ML, NLP, AI 인사이트
Sisense	SDK(iFrame 래핑)	보통(iFrame 제한)	예	불투명한	클라우드, 온프레미스	넓은	AI 기반 인사이트
Qlik (마이크로소프트)	SDK, 아이프레임	부분적인	부분적인	계층	클라우드, 온프레미스	넓은	AI 기반 자동화
미인	아이프레임, API	부분적인	예	계층	클라우드, 온프레미스	넓은	BigQuery ML을 통해 통합
Tableau	아이프레임, API	부분적인	예	사용량 기반	클라우드, 온프레미스	넓은	Tableau Pulse를 통한 AI
Power BI	아이프레임, API	부분적인	예	사용량 기반	클라우드(Azure만 해당)	넓은	Azure ML 통합
생각스팟(ThoughtSpot)	SDK, 아이프레임	부르다	예	계층	클라우드, 온프레미스	넓은	자연어 검색
루즈모	SDK	부르다	예	계층	구름	넓은	예측 분석
굿데이터	SDK	광대한	예	계층	클라우드, 온프레미스	넓은	AI 지원 인사이트
임베드 가능	SDK	부르다	예	부정하게 결정된	구름	온화한	제한
도모	아이프레임	부분적인	예	불투명한	구름	넓은	AI 및 ML 엔진
크베이	SDK	부르다	예	부정하게 결정된	클라우드(AWS만 해당)	넓은	생성형 AI, 자동화

Reveal

Reveal 는 임베디드 분석을 위해 특별히 제작되었습니다. 용도가 변경된 BI 도구가 아닙니다. SDK 우선 접근 방식을 통해 팀은 iFrame, 외부 도구 또는 예측할 수 없는 가격 책정의 제한 없이 제품에 직접 분석을 통합할 수 있는 완전한 제어 권한을 얻을 수 있습니다.

임베딩 방법

iFrame 대신 네이티브 SDK를 사용하면 분석이 렌더링되고 상호 작용하는 방식을 완전히 제어할 수 있습니다. 따라서 고객 대면 분석을 제공하는 회사에 이상적인 임베디드 분석 솔루션입니다. Reveal는 앱의 로직에 직접 통합되어 컨텍스트 인식 필터링, 이벤트 처리 및 인증을 지원합니다.

화이트 라벨 기능

완전한 화이트 라벨 분석 지원을 통해 대시보드, 테마 및 레이아웃을 UI에 완전히 일치시킬 수 있습니다. Reveal 브랜딩이나 외부 리디렉션이 없으며 모든 것이 앱에 유지됩니다.

셀프 서비스 대시보드

내장된 드래그 앤 드롭 대시보드 생성 기능을 통해 최종 사용자는 개발자의 개입 없이 자신의 대시보드를 구축하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 지원 요청을 줄이고 채택률을 높일 수 있습니다.

가격 책정 모델

사용자 또는 사용량 기반 계층이 없는 고정된 애플리케이션별 가격입니다. 고객 기반이 성장함에 따라 비용을 예측할 수 있습니다.

배포 유연성

자신의 환경(클라우드, 서버 또는 프레미스)에 배포하십시오. 공급업체에서 제어하는 백엔드가 필요하지 않습니다.

데이터 소스 호환성

Reveal는 광범위한 데이터 소스 호환성을 보장합니다. 이 플랫폼은 SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Azure, REST API, JSON 및 CSV에 원활하게 연결됩니다. 독점적인 종속 없이 기존 데이터 스택과 함께 작동합니다.

AI 기능

추세 예측, 시계열 예측 및 ML 시각화와 같은 핵심 AI 기능이 포함됩니다. 또한 Reveal는 대화형 분석 및 AI 기반 드릴다운을 위한 NLP를 지원하여 오류를 줄이고 신뢰할 수 있는 인사이트를 제공합니다.

요약

Reveal는 예측 가능한 가격과 개발자를 위해 구축된 SDK를 통해 UI에서 배포에 이르기까지 전체 스택 제어를 제공합니다. 임베디드 분석이 타사 경험이 아닌 기본 기능처럼 느껴져야 하는 SaaS 및 ISV 팀에 매우 적합합니다.

Sisense

Sisense는 유연하고 개발자 친화적인 플랫폼으로 스스로를 마케팅합니다. 기술적으로는 가능하지만, 그 아키텍처는 제품 팀이 신중하게 고려해야 하는 통합 및 사용자 정의 문제를 야기합니다.

임베딩 방법

Compose SDK를 제공하지만 플랫폼은 분석을 iFrames로 래핑합니다. 이로 인해 레이아웃 제어가 제한되고, UI 일관성이 저하되며, 상황에 맞는 상호 작용이 복잡해집니다. 원활한 UX를 우선시하는 팀에게 이는 구조적 한계입니다.

화이트 라벨 기능

테마 지정 및 브랜딩 제거를 지원하지만 포함 제약 조건은 완전한 시각적 정렬을 제한합니다. 심층적인 UI 사용자 지정에는 해결 방법이 필요하며 기본 구성 요소 동작과 일치하지 않을 수 있습니다.

셀프 서비스 대시보드

강력한 드래그 앤 드롭 대시보드 생성 기능을 제공합니다. 그러나 플랫폼의 복잡성으로 인해 완전한 가치를 실현하기 위해 사용자 온보딩 및 기술 교육이 필요한 경우가 많습니다.

가격 책정 모델

가격은 공개적으로 공개되지 않으며 사용자 유형, 워크로드 및 배포에 따라 다릅니다. 이로 인해 확장을 계획하는 팀의 비용 예측이 어려워집니다.

배포 유연성

클라우드, 하이브리드 및 온프레미스 배포를 지원합니다. 자체 호스팅하거나 보안 또는 아키텍처 요구 사항에 따라 Sisense 관리 인프라를 사용할 수 있습니다.

데이터 소스 호환성

SQL 및 NoSQL 소스, 클라우드 데이터 웨어하우스 및 REST API와의 광범위한 호환성. 라이브 및 캐시된 데이터 모델을 모두 지원합니다.

AI 기능

AI 지원 예측, NLQ 및 자동화된 준비를 제공합니다. 그러나 이러한 기능은 선택적으로 사용할 수 있으며 플랫폼 전체에 완전히 통합되지 않습니다.

요약

Sisense는 강력한 기능을 제공하지만 iframe 기반 임베딩, 제한된 화이트 라벨 유연성 및 불투명한 가격 책정으로 인해 긴밀하게 통합되고 확장 가능한 분석을 원하는 SaaS 및 ISV 제품 팀에 마찰이 발생합니다.

Qlik (마이크로소프트)

Qlik은 연관 데이터 엔진과 강력한 내부 BI 워크플로를 기반으로 구축되었습니다. 그러나 임베디드 사용을 위해 설계되지 않았습니다. 이러한 제한은 고객용 제품에 배포될 때 분명해집니다.

임베딩 방법

iFrame, JavaScript 매시업 및 API의 혼합에 의존합니다. 개발자 도구가 존재하지만 임베딩은 취약합니다. 긴밀한 통합을 위해서는 구성 요소를 함께 연결해야 하며, 이는 유지 보수를 늘리고 안정성을 감소시킵니다.

화이트 라벨 기능

제한된 사용자 정의. 기본 테마는 사용할 수 있지만 전체 리브랜딩은 사용할 수 없습니다. UI 제어가 제한되고 포함된 콘텐츠는 진정한 네이티브가 아닌 외부 소스로 느껴지는 경우가 많습니다.

셀프 서비스 대시보드

사용 가능하지만 직관적이지 않습니다. 대시보드를 만들려면 Qlik Sense 구조와 논리에 대한 지식이 필요합니다. 이로 인해 최종 사용자에 대한 기술 장벽이 높아지고 지원 오버헤드가 추가됩니다.

가격 책정 모델

계층형 및 역할 기반 가격 책정. 비용은 사용자 역할 및 SKU에 따라 다르므로 공급업체의 직접적인 협상 없이는 총 지출을 예측하기 어렵습니다.

배포 유연성

비공개 배포를 위해 Qlik Cloud 및 Qlik Sense Enterprise를 지원합니다. 그러나 에디션 간 기능 패리티 및 포함 지원의 차이로 인해 아키텍처 계획이 복잡해집니다.

데이터 소스 호환성

강력한 데이터 호환성. 클라우드, 온프레미스, 실시간 소스 및 복잡한 데이터 모델을 지원합니다. Qlik의 데이터 엔진은 여전히 주요 강점입니다.

AI 기능

AI 기반 인사이트, 이상 징후 탐지 및 예측이 포함됩니다. 이러한 도구는 내부 BI에 효과적이지만 포함된 사용 사례에서 잘 작동하려면 추가 설정이 필요합니다.

요약

Qlik은 엔터프라이즈 BI에 강력하지만 임베디드 사용을 위해 구축되지 않았습니다. 통합은 경직되어 있고, 화이트 라벨링은 제한적이며, 가격 책정은 복잡합니다. 확장 가능한 네이티브 분석이 필요한 SaaS 제품이 아닌 내부 대시보드에 가장 적합합니다.

보는 사람

강력한 측정항목 관리와 시맨틱 모델링으로 잘 알려진 Looker는 삽입용으로 설계되지 않았습니다. 제품 팀은 이를 외부 애플리케이션에 통합할 때 마찰을 예상할 수 있습니다.

임베딩 방법

iFrame 및 API 기반 임베딩을 지원합니다. SDK는 없습니다. 레이아웃과 상호 작용은 외부 렌더링에 의해 제한됩니다. UX 일관성을 유지하기 위한 해결 방법을 예상합니다.

화이트 라벨 기능

부분 사용자 지정. 테마를 적용하고 기본 브랜딩을 제거할 수 있지만 핵심 UI는 계속 인식할 수 있습니다. 심층적인 시각적 통합은 지원되지 않습니다.

셀프 서비스 대시보드

LookML에 연결되어 있습니다. 사용자는 데이터를 탐색할 수 있지만 대시보드 생성은 사전 모델링된 뷰에 따라 달라지며 개발자 지원이 필요한 경우가 많습니다. 셀프 서비스는 완전히 자율적이기보다는 제한적입니다.

가격 책정 모델

견적 기반 및 불투명. 가격 책정은 사용량, 사용자 유형 및 컴퓨팅에 따라 다르며 공개 계층은 없습니다. 팀은 비용을 추정하기 위해 공급업체 협상에 참여해야 합니다.

배포 유연성

호스팅되거나 자체 관리되는 Google Cloud에서만 지원됩니다. AWS, Azure 또는 온프레미스에 배포할 수 없습니다. 이러한 제한은 하이브리드 또는 GCP가 아닌 환경에 적합합니다.

데이터 소스 호환성

SQL 기반 웨어하우스에 강력하지만 LookML에서 데이터를 모델링해야 합니다. 이로 인해 민첩하거나 진화하는 스키마를 가진 팀의 온보딩 속도가 느려집니다.

AI 기능

예측 워크플로를 위해 BigQuery ML에 연결하지만 대시보드 내에 기본 AI 도구가 없습니다. 모든 고급 모델링은 플랫폼 외부에서 수행해야 합니다.

요약

Looker는 강력한 거버넌스 및 모델링을 제공하지만 포함된 분석을 위해 구축되지 않았습니다. 제한된 화이트 라벨링, 경직된 배포, 높은 총 소유 비용으로 인해 Google Cloud 외부에서 빠르고 기본적인 통합이 필요한 팀에는 적합하지 않습니다.

Tableau

Tableau는 지배적인 BI 플랫폼이지만 이를 포함하면 구조적 마찰이 발생합니다. 제품 네이티브 분석이 아닌 내부 대시보드를 위해 설계되었습니다.

임베딩 방법

iFrames 및 JavaScript API에 의존합니다. 포함하려면 Tableau Server 또는 Cloud에 연결해야 합니다. SDK는 없습니다. 통합은 얕고 외부 호스팅에 의해 제한됩니다.

화이트 라벨 기능

제한된 사용자 정의. 일부 테마는 사용할 수 있지만 완전한 화이트 라벨링은 사용할 수 없습니다. Tableau의 UI, 컨트롤 및 브랜딩은 계속 표시되며 대시보드는 일관되게 Tableau 다음과 같이 표시됩니다.

셀프 서비스 대시보드

사용자는 대시보드를 구축할 수 있지만 Tableau 인터페이스 내에 있어야 합니다. 인앱 편집기나 기본 빌더가 없습니다. 이로 인해 임베디드 UX가 손상되고 사용자가 별도의 도구를 배워야 합니다.

가격 책정 모델

역할 기반 가격 책정은 Viewer, Explorer, Creator 티어를 중심으로 구성되며 호스팅에 대한 요금은 별도로 부과됩니다. 사용량이 증가함에 따라 비용이 빠르게 확장됩니다. 지속적인 모니터링 없이는 총 지출을 예측하기가 어렵습니다.

배포 유연성

Tableau Cloud를 통한 SaaS와 Tableau Server를 통한 자체 관리형 배포를 모두 지원합니다. 그러나 내장된 대시보드는 전적으로 Tableau 인프라에 의존하므로 인증, 유지 관리 및 버전 제어에 오버헤드가 추가됩니다.

데이터 소스 호환성

데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 플랫 파일에 대한 광범위한 지원. 인프라가 적절하게 조정되면 하이브리드 환경에서 잘 수행되지만 쿼리 성능은 데이터 준비 및 모델링에 따라 달라질 수 있습니다.

AI 기능

'데이터 설명' 및 예측 도구가 포함되어 있습니다. Einstein Discovery는 고급 AI 기능을 추가하지만, 이 경험은 프론트엔드 사용자나 제품 워크플로가 아닌 분석가를 대상으로 합니다.

요약

Tableau는 내부 BI에서 탁월하지만 임베디드 사용에는 부족합니다. iFrame 접근 방식, 제한된 UI 제어 및 사용량 기반 가격 책정으로 인해 원활한 제품 내 분석 경험을 구축하는 팀에 적합하지 않습니다.

Power BI 임베디드

Power BI Embedded는 외부 분석 통합을 위한 Microsoft의 솔루션입니다. 강력한 시각화와 긴밀한 Azure 정렬을 제공하지만 유연성과 개발자 제어에서 절충안이 있습니다.

임베딩 방법

네이티브 SDK 없이 iFrames 및 JavaScript API를 사용합니다. 모든 콘텐츠는 Power BI의 클라우드 인프라를 통해 전달되므로 레이아웃, 동작 및 통합 깊이에 대한 제어가 제한됩니다.

화이트 라벨 기능

부분 사용자 지정. 사용자 지정 테마 및 브랜딩 제거가 지원되지만 UI는 Microsoft의 디자인 규칙에 묶여 있습니다. 완전한 화이트 라벨링은 달성할 수 없습니다.

셀프 서비스 대시보드

사용할 수 있지만 기본적으로 포함되어 있지는 않습니다. 사용자는 애플리케이션 내부가 아닌 Power BI 환경에서 대시보드를 만들고 관리합니다. 앱 내 셀프 서비스를 사용하도록 설정하려면 복잡한 라이선스, 작업 영역 설정 및 Azure 구성이 필요합니다.

가격 책정 모델

용량과 연결된 사용량 기반 가격 책정으로, 개발용 A SKU, 프로덕션용 P SKU가 있습니다. 비용은 사용자 수가 아닌 컴퓨팅에 따라 확장되므로 사용량 급증은 예측할 수 없는 요금의 원인이 됩니다.

배포 유연성

Azure만 해당됩니다. AWS, GCP 또는 하이브리드 배포는 지원되지 않습니다. Power BI 포함하면 분석 아키텍처가 Microsoft 클라우드 에코시스템에 연결됩니다.

데이터 소스 호환성

Microsoft 네이티브 소스(SQL Server, Excel, Azure Synapse)에 적합합니다. 외부 소스를 지원하지만 통합이 덜 원활하며 추가 ETL이 필요할 수 있습니다.

AI 기능

NLP, 예측 모델링 및 기계 학습 시각화를 통해 잘 개발된 기능 집합입니다. 그러나 많은 기능을 사용하려면 추가 기능, Azure ML 서비스 또는 프리미엄 라이선스가 필요합니다.

요약

Power BI Embedded는 엔터프라이즈급 비주얼을 제공하지만 유연성을 희생합니다. Azure 종속, 컴퓨팅 기반 가격 책정 및 제한된 화이트 라벨링으로 인해 독립 제품 빌더보다 Microsoft 첫 번째 팀에 더 적합합니다.

생각스팟(ThoughtSpot)

ThoughtSpot은 기존 대시보드보다 자연어 탐색을 강조합니다. AI 및 검색 우선 모델은 내부 사용자에게 강력하지만 임베디드 사용에는 구조적 제한이 있습니다.

임베딩 방법

전체 대시보드 환경보다는 검색 창 또는 차트와 같은 개별 구성 요소를 포함하는 데 중점을 둔 JavaScript 기반 Visual Embed SDK를 사용합니다. 심층 통합은 미리 정의된 포함 유형으로 제한됩니다.

화이트 라벨 기능

브랜딩, 테마 지정 및 레이아웃 정렬을 지원하지만 포함된 콘텐츠는 ThoughtSpot 인터페이스의 요소를 유지합니다. UI 컨트롤은 SDK가 노출하는 것으로 제한됩니다.

셀프 서비스 대시보드

검색은 기본 사용자 환경입니다. 사용자는 시각적 개체를 생성하기 위해 자연어로 질문합니다. 대시보드 만들기는 지원되지만 핵심 초점은 아닙니다. 인터페이스는 스키마 인식 쿼리에 익숙하지 않은 비기술 사용자에게는 직관적이지 않을 수 있습니다.

가격 책정 모델

계층화되고 불투명한 가격 책정. 비용은 역할, 사용량 및 배포에 따라 다르며 공개 계층은 없습니다. 대규모로 지출을 예측하려면 공급업체의 직접적인 협상이 필요합니다.

배포 유연성

유연한 배포 옵션에는 SaaS, 클라우드 호스팅 및 온프레미스가 포함됩니다. AWS, Azure 및 Kubernetes 환경을 지원하므로 규제 또는 호스팅 요구 사항이 있는 팀에 매우 적합합니다.

데이터 소스 호환성

Snowflake, BigQuery 및 Redshift와 같은 주요 데이터 웨어하우스와 기타 SQL 기반 소스를 지원합니다. 라이브 쿼리 모델을 사용할 수 있지만 복잡한 데이터 모델링을 위해서는 ThoughtSpot의 데이터 계층을 통해 설정해야 합니다.

AI 기능

강력한 AI 기능. SpotIQ 및 Search Assist는 자연어 쿼리, 패턴 감지 및 자동화된 통찰력을 제공합니다. 이러한 기능은 긴밀하게 통합되어 있으며 플랫폼의 핵심 강점을 나타냅니다.

요약

ThoughtSpot은 강력한 AI 기반 검색을 제공하지만 완전히 맞춤화된 제품 네이티브 경험에 필요한 UI 제어 및 임베딩 깊이가 부족합니다. 탐색적 분석에 중점을 둔 제품에 가장 적합하며, 엄격한 설계 조정 또는 전체 대시보드 제어가 필요한 사용 사례에는 적합하지 않습니다.

루즈모

Luzmo는 빠르게 변화하는 SaaS 팀을 대상으로 경량 임베디드 분석을 제공합니다. 속도와 사용 편의성에 최적화되어 있지만 규모, 유연성 및 엔터프라이즈 준비 상태에서는 절충안이 있습니다.

임베딩 방법

JavaScript SDK 기반 임베딩. 대시보드 및 구성 요소는 iFrame 없이 직접 포함할 수 있습니다. 개발자는 배치 및 상호 작용을 제어하지만 기능은 SDK가 노출하는 것으로 제한됩니다.

화이트 라벨 기능

강력한 사용자 정의. 글꼴, 레이아웃 및 색상을 포함한 스타일에 대한 완전한 제어. 포함된 Luzmo 대시보드는 호스트 UI와 완전히 정렬될 수 있으며 눈에 띄는 브랜딩을 표시하지 않습니다.

셀프 서비스 대시보드

직관적인 빌더를 통해 지원됩니다. 최종 사용자는 대시보드를 쉽게 구축하고 편집할 수 있지만 기능 깊이는 제한적입니다. 고급 상호 작용, 다중 소스 조인 및 매개 변수가 있는 필터링에는 해결 방법 또는 백 엔드 준비가 필요합니다.

가격 책정 모델

좌석 유형, 기능 액세스 및 사용량에 따라 계층화된 가격 책정. 뷰어와 편집자 수가 증가함에 따라 비용이 빠르게 증가하므로 더 높은 채택 수준에서 지출을 제어하기가 더 어려워집니다.

배포 유연성

클라우드 전용입니다. 모든 분석은 온프레미스, 프라이빗 클라우드 또는 고객 관리 환경을 지원하지 않는 Luzmo 인프라에서 호스팅됩니다. 이는 규제 또는 엔터프라이즈 배포에 대한 적합성을 제한합니다.

데이터 소스 호환성

적당한 데이터 연결. REST API, PostgreSQL, MySQL 및 플랫 파일을 지원합니다. 엔터프라이즈 데이터 스택에 대한 기본 커넥터는 제한적이며 레거시 또는 복잡한 시스템의 경우 추가 설정이 필요할 수 있습니다.

AI 기능

최소한의 AI 기능. 기본적인 예측 및 추세 감지를 제공하지만 기계 학습 파이프라인, 예측 모델링 또는 통합 NLP에 대한 기본 지원이 부족합니다. AI는 핵심 초점이 아닙니다.

요약

Luzmo는 최소한의 개발 노력으로 빠르고 세련된 대시보드 임베딩이 필요한 초기 단계 제품에 적합합니다. 고급 분석, 온프레미스 제어 또는 심층적인 엔터프라이즈 데이터 통합이 필요한 사용 사례에는 적합하지 않습니다.

굿데이터

GoodData는 관리형 BI 플랫폼에서 API 우선 임베디드 분석 플랫폼으로 발전했습니다. 강력한 거버넌스와 유연한 배포 옵션을 제공하지만 설정과 UX 모두에서 엔터프라이즈에 크게 의존합니다.

임베딩 방법

최신 React SDK 및 REST API를 사용한 SDK 기반 임베딩. 개발자는 레이아웃 및 상호 작용에 대한 완전한 제어 권한이 있는 대시보드 또는 개별 구성 요소를 포함할 수 있습니다. 네이티브 통합은 React에서 작업하는 사람들에게 원활합니다.

화이트 라벨 기능

광범위한 사용자 정의. 테마, 레이아웃 및 브랜딩에 대한 완전한 제어. SDK를 사용하면 공급업체 요소가 표시되지 않고 제품의 UI와 정렬할 수 있습니다.

셀프 서비스 대시보드

Analytical Designer를 통해 사용할 수 있습니다. 기능이 풍부하지만 분석가를 위해 설계되었습니다. 기술 지식이 없는 사용자에게는 덜 직관적입니다. 대규모 채택을 촉진하기 위해 온보딩 및 교육이 필요합니다.

가격 책정 모델

공개되지 않은 맞춤형 계층형 가격 책정. 비용은 배포 모델, 기능 집합 및 사용량에 따라 다릅니다. 총 소유 비용을 예측하려면 공급업체의 직접적인 참여가 필요합니다.

배포 유연성

SaaS, 고객 클라우드 환경(AWS, Azure, GCP) 및 전체 온프레미스에 걸친 광범위한 배포 지원. 아키텍처 및 데이터 레지던시에 대한 세분화된 제어를 제공하여 엔터프라이즈 보안 요구 사항에 잘 부합합니다.

데이터 소스 호환성

클라우드 웨어하우스, SQL 소스 및 REST API와의 광범위한 데이터 호환성. 의미 체계 데이터 모델을 사용하여 공유 KPI를 정의하면 일관성이 향상되지만 추가 설정 오버헤드가 발생합니다.

AI 기능

최소한의 AI 기능. 핵심 차별화 요소가 아닙니다. 예측 사용 사례에는 외부 기계 학습 도구 또는 사용자 지정 통합이 필요합니다.

요약

GoodData는 전체 스택 제어를 통해 관리되는 멀티 테넌트 분석이 필요한 엔터프라이즈 SaaS 제품에 매우 적합합니다. 더 가벼운 응용 프로그램이나 더 빠른 배포 주기의 경우 복잡성이 이점보다 클 수 있습니다.

임베드 가능

Embeddable은 빠른 통합과 최소한의 오버헤드를 우선시하는 제품 팀을 대상으로 합니다. 가볍고 개발자 친화적이며 빠른 배포를 위해 제작되었습니다. 그러나 이러한 이점은 고급 기능과 엔터프라이즈 유연성을 희생하는 대가로 제공됩니다.

임베딩 방법

iFrame 없이 기본 통합을 가능하게 하는 깔끔한 JavaScript SDK가 포함된 SDK 기반 임베딩을 통해 대시보드를 UI에 직접 드롭하고 익숙한 웹 개발 패턴을 사용하여 관리할 수 있습니다.

화이트 라벨 기능

완전한 사용자 정의 지원. 브랜딩을 완전히 일치시키고, 모든 공급업체 요소를 제거하고, 비주얼을 제품과 긴밀하게 정렬하여 고객 대면 애플리케이션에서 강력한 UX 일관성을 유지할 수 있습니다.

셀프 서비스 대시보드

사용자는 대시보드를 편집하고 필터링할 수 있지만 제한된 빌더 내에서만 가능합니다. 초점은 전체 대시보드 디자인이 아닌 데이터 소비에 있습니다. 분석가가 아닌 최종 사용자에게 적합합니다.

가격 책정 모델

고정 가격 책정 모델. 사용자당 비용은 환경 크기에 따라 달라지며 사용량 기반 요금은 없습니다. 이는 예측을 단순화하고 중간 시장 및 초기 단계 제품을 위해 설계되었습니다.

배포 유연성

모두 클라우드 기반입니다. 대시보드는 Embeddable에서 호스팅되며 온프레미스 또는 프라이빗 클라우드 환경은 지원되지 않습니다. 이는 규제 대상 산업 또는 기업 구매자에게 방해가 될 수 있습니다.

데이터 소스 호환성

적당한 데이터 연결. 표준 SQL 데이터베이스, REST API 및 파일 기반 소스를 지원합니다. 일반적인 SaaS 스택에 적합하지만 더 복잡한 파이프라인에는 해결 방법이 필요할 수 있습니다.

AI 기능

최소한의 AI 기능. 예측 모델링, 자연어 쿼리 또는 AI 기반 분석에 대한 기본 지원이 없습니다. 이것들은 플랫폼의 초점이 아닙니다.

요약

Embeddable은 인프라의 복잡성을 가중시키지 않고 기본 대시보드가 필요한 SaaS 제품을 위한 빠르고 경제적인 옵션입니다. 간단한 사용 사례에 매우 적합하지만 복잡한 데이터 또는 규정 준수 요구 사항과 관련된 엔터프라이즈 요구 사항에는 적합하지 않습니다.

도모

Domo는 ETL, 창고 및 대시보드 도구가 통합된 풀스택 분석 플랫폼입니다. 내부 BI에는 강력하지만 임베디드 사용에는 경직되어 있으며 제어가 제한되고 공급업체 종속 문제가 있습니다.

임베딩 방법

iFrame 기반 임베딩. 대시보드는 최소한의 JavaScript 사용자 지정 및 SDK 없이 iFrame을 통해 렌더링됩니다. 콘텐츠를 표시할 수 있지만 상호 작용, 테마 및 레이아웃은 제한된 상태로 유지됩니다.

화이트 라벨 기능

부분 사용자 지정. 브랜딩 및 색 구성표를 조정할 수 있지만 인터페이스는 Domo 고유하게 남아 있습니다. 제품과의 전체 UI 통합은 불가능합니다.

셀프 서비스 대시보드

강력한 내부 빌더를 통해 지원되지만, 포함된 사용 사례에는 추가 라이선스 및 설정이 필요합니다. 대시보드는 사용자의 인터페이스가 아닌 Domo의 인터페이스 내부에 남아 있습니다.

가격 책정 모델

불투명하고 계층화되어 있습니다. 가격은 사용자 수, 기능 액세스 및 사용량에 따라 다릅니다. 갱신 시 비용 증가는 일반적이므로 대규모로 예측하기가 어렵습니다.

배포 유연성

Domo는 자체 인프라에서 호스팅되는 클라우드 전용 플랫폼입니다. 프라이빗 클라우드 또는 온-프레미스 배포를 지원하지 않으므로 규정 준수에 민감한 사용 사례에 대한 옵션이 제한됩니다.

데이터 소스 호환성

클라우드 앱, 데이터베이스 및 API에 대한 사전 구축된 커넥터를 통한 강력한 연결. 독점적인 ETL 및 데이터 모델링 계층을 포함합니다. 유연성은 복잡성을 더하는 대가로 제공됩니다.

AI 기능

기본 AI 기능. Domo.AI 는 자동화된 인사이트와 경고를 제공하지만 기능은 초기 단계에 있으며 포함된 워크플로에 깊이 통합되어 있지 않습니다.

요약

Domo는 자체 에코시스템 내의 내부 BI에 가장 적합합니다. 임베디드 사용 사례는 사용자 지정, 가격 투명성 및 배포 제어에서 제한에 직면해 있습니다. UX, 거버넌스 또는 플랫폼 독립성을 우선시하는 사람들에게는 적합하지 않습니다.

큐비

Qrvey는 AWS 환경의 임베디드 분석을 위해 특별히 구축되었습니다. 전체 스택 기능, 심층적인 사용자 지정 및 고정 요금을 제공하며, 이는 AWS에 전적으로 전념하는 경우에 한합니다.

임베딩 방법

최신 JavaScript SDK 및 API와 SDK 기반 통합. iFrame 없이 기본적으로 포함되어 이벤트 후크, 동적 렌더링 및 안전한 인앱 분석을 지원합니다.

화이트 라벨 기능

완전한 사용자 정의. 대시보드는 브랜딩, 레이아웃 및 테마를 포함한 UI와 완전히 정렬할 수 있으며, Qrvey 발자국은 보이지 않습니다.

셀프 서비스 대시보드

기본적으로 지원됩니다. 최종 사용자는 직관적인 도구를 사용하여 제품 내에서 대시보드를 구축, 편집 및 관리할 수 있습니다. 고객 대면 셀프 서비스를 위해 특별히 설계되었습니다.

가격 책정 모델

고정 가격 책정 모델. 2025년부터 Qrvey는 사용량 기반 계층을 사용하지 않으므로 사용량이 증가하더라도 예산을 예측할 수 있습니다.

배포 유연성

AWS만 해당됩니다. Qrvey는 전적으로 AWS 환경 내에서 실행되므로 데이터, 성능 및 규정 준수를 완벽하게 제어할 수 있습니다. Azure, GCP 또는 온-프레미스 배포를 지원하지 않습니다.

데이터 소스 호환성

광범위한 데이터 호환성. 일반적인 데이터베이스, API 및 SaaS 플랫폼을 지원합니다. 모든 데이터는 AWS 인스턴스 내에 유지되므로 엄격한 거버넌스 및 상주 요구 사항을 지원합니다.

AI 기능

견고한 AI 기능에는 자연어 쿼리, AI 기반 시각화 및 자동화 워크플로가 포함됩니다. 포함된 시나리오에 유용하지만 엔터프라이즈급은 아닙니다.

요약

Qrvey는 네이티브 임베딩, 화이트 라벨링 및 비용 제어가 필요한 AWS에서 실행되는 SaaS 제품에 적합한 제품입니다. 다른 클라우드 제공업체를 사용 중이거나 멀티 클라우드 지원이 필요한 사용자에게는 적합하지 않습니다.

올바른 임베디드 분석 솔루션을 선택하는 방법

임베디드 분석 플랫폼을 선택하는 것은 기능을 확인하는 것이 아니라 장기적인 적합성에 더 중점을 둡니다. 분석이 제품에 내장될 때 솔루션은 아키텍처에 맞게 확장되고, UX에 맞게 조정되어야 하며, 추가 비용으로 인한 성장에 저해되지 않아야 합니다. 중요한 것은 다음과 같습니다.

1. 임베딩 방법 : SDK vs. iFrame

iFrame 기반 도구는 제어를 제한하고, 시각적 단절을 생성하고, 상호 작용 패턴을 제한합니다. 네이티브 SDK를 사용하면 레이아웃, 동작, 분석이 앱의 컨텍스트에 응답하는 방식을 완전히 제어할 수 있습니다.

확인해야 할 사항:

• JavaScript, .NET 또는 대상 프레임워크용 SDK
• 이벤트 후크 및 컨텍스트 인식 필터
• 외부 뷰어 또는 iFrame 래퍼 없음

2. 개발자 경험 및 통합까지의 시간

온보딩 시간이 오래 걸리고 익숙하지 않은 API로 인해 배송이 지연됩니다. 가장 강력한 플랫폼은 명확한 문서와 기본 구현 경로를 통해 기존 기술 스택에 깔끔하게 통합됩니다.

확인해야 할 사항:

• 깨끗한 모듈식 SDK
• 코드 샘플 및 샌드박스 환경
• 공급업체 백엔드 또는 독점 쿼리 언어의 필수 사용 없음

3. 사용자 정의 및 화이트 라벨 제어

분석은 별도의 도구가 아닌 제품처럼 보이고 느껴져야 합니다. UI 제어는 브랜드에 매우 중요합니다.
일관성 및 사용자 신뢰.

확인해야 할 사항:

• 전체 테마 지원: 색상, 글꼴, 레이아웃
• 공급업체 브랜딩을 제거하는 기능
• UI 패턴과 일치하는 반응형 디자인

4. 최종 사용자를 위한 셀프 서비스 분석

개발자 병목 현상은 사용자가 직접 대시보드를 만들거나 수정할 수 없을 때 발생합니다. 올바른 플랫폼은 복잡성을 유발하지 않고 사용자에게 기능을 제공합니다.

확인해야 할 사항:

• 드래그 앤 드롭 대시보드 생성
• 개발자 개입 없이 인앱 편집
• 사용자가 보거나 수행할 수 있는 항목에 대한 역할 기반 제어

5. 예측 가능하고 확장 가능한 가격 책정

사용자, 세션 또는 컴퓨팅에 관계없이 사용량 기반 가격 책정은 채택이 증가함에 따라 비용을 예측할 수 없게 만듭니다. 이는 예산 책정 및 계획에 장기적인 위험을 초래합니다.

확인해야 할 사항:

• 투명한 가격 구조
• 고정 또는 앱별 가격 책정 옵션
• 사용량 또는 규모와 관련된 숨겨진 비용 없음

6. 배포 유연성

일부 플랫폼은 자체 클라우드 환경으로의 배포를 제한하여 규정 준수 옵션, 데이터 제어 및 아키텍처 정렬을 제한합니다.

확인해야 할 사항:

• 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 지원
• 인프라 내에 배포할 수 있는 능력
• 백엔드 서비스에 대한 공급업체 종속 없음

7. 데이터 소스 호환성

분석은 새로운 파이프라인이나 스택 없이 이미 사용 중인 시스템에서 작동해야 합니다.

확인해야 할 사항:

• SQL, REST API 및 플랫 파일에 대한 기본 커넥터
• 실시간 및 일괄 처리 지원
• 공급업체 데이터 모델을 통한 강제 변환 없음

8. 중요한 AI 기능

많은 플랫폼이 AI를 홍보하지만 실용적으로 만드는 플랫폼은 거의 없습니다. 단순한 유행어가 아닌 가치를 창출하는 도구가 필요합니다.

확인해야 할 사항:

• 예측 및 추세 분석
• 앱 내에서 작동하는 자연어 쿼리
• 실제 사용 사례를 지원하는 스마트한 시각 자료 및 보조 탐색

올바른 임베디드 분석 플랫폼은 제어 기능을 제공하고, 엔지니어링 오버헤드를 줄이며, 전략적 자산으로 기능합니다. 유지 관리해야 할 또 다른 시스템이 되어서는 안 됩니다. 네이티브 통합, UX 유연성, 셀프 서비스 툴링, 성장을 불이익으로 만드는 대신 지원하는 가격 책정을 우선시합니다.

이러한 요소를 신중하게 고려하면 올바른 선택이 명확해집니다. 가장 많은 기능을 갖춘 플랫폼이 아니라 제품에 맞는 플랫폼입니다.

기억해야 할 사항

시장에는 수많은 분석 플랫폼이 있습니다. 대부분은 내장되도록 제작되지 않았습니다. 분석가를 위해 구축된 후 앱을 위해 재정비되었습니다. 그 구분이 중요합니다.

대시보드를제품에 고정하는 것이 목표라면 많은 도구만으로 충분합니다. 그러나 애플리케이션처럼 보이고, 느껴지고, 작동해야 하는 핵심 경험에 분석을 포함하면 분야가 크게 좁아집니다.

가장 중요한 사항은 다음과 같습니다.

• iFrame을 통한 SDK: UI 내부에 틀이 있는 보고서가 아닌 모든 권한이 필요합니다.
• 고정 가격: 예측 가능한 비용은 사용량 기반 계층을 능가합니다. unstable에서 제품을 확장할 수 없습니다.
  여백.
• 풀 화이트 라벨링: 분석은 제품의 엔드 투 엔드와 일치해야 합니다. 그 이하의 것은 볼트로 고정된 느낌이 듭니다.
  에.
• 내장된 셀프 서비스: 최종 사용자는 핸드오프 또는 개발 주기 없이 탐색하고 만들어야 합니다.
• 작동하는 AI: 자동화는 단순히 확인란을 선택하는 것이 아니라 지원 및 개발 시간을 줄여야 합니다.

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