2025년 임베디드 분석 요구 사항에 대한 궁극적인 가이드

데이터 기반 기업에는 숨겨진 이점이 있습니다!

운영 효율성(81% 대 58%), 매출 성장(77% 대 61%), 직원 만족도(68% 대 39%) 측면에서 훨씬 더 높은 지표를 보고하며 지속적으로 경쟁사보다 우수한 성과를 내고 있습니다. 어떻게 이런 일이 가능할까요?

이러한 이점은 실행 가능한 통찰력에 대한 액세스가 더 스마트하고 빠른 의사 결정을 가능하게 한다는 단순한 사실에서 비롯 됩니다.

업계 전반의 리더들은 이를 인식하고 SaaS 개발의 기반으로 데이터 민주화(모든 사람이 데이터에 액세스할 수 있도록 보장)를 우선시하기 위해 빠르게 움직이고 있습니다. 최근 설문 조사에 따르면 비즈니스 리더의 91%가 데이터 및 분석에 대한 액세스를 민주화하는 것이 소프트웨어 성공에 매우 중요하다는 데 동의합니다.

내장된 분석 도구는 이러한 목표를 달성하는 데 중추적인 역할을 하며, 데이터 통찰력을 일상적인 워크플로에 원활하게 통합합니다. 내부 도구를 구축하든 고객 대면 제품을 구축하든 임베디드 비즈니스 인텔리전스(BI)는 모든 사용자에게 데이터의 힘을 제공합니다.

이 상세 가이드에서는 임베디드 분석 도구를 선택하기 위한 주요 요구 사항, 제품 분석을 위한 혁신적인 이점 및 사용 가능한 구현 방법을 다룹니다.

임베디드 분석 소개

내장된 분석 기능은 팀 또는 고객이 매일 사용하는 애플리케이션 내에서 직접 실시간 데이터 통찰력을 제공합니다. 분석을 기존 워크플로에 통합함으로써 사용자는 별도의 도구나 외부 팀에 의존하지 않고도 데이터 기반 의사 결정을 더 빠르게 내릴 수 있으므로 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다. 전통적으로 기업은 두 가지 주요 접근 방식을 통해 분석을 처리해 왔습니다.

• 중앙 집중식 팀: 데이터에 정통한 사용자는 Tableau, Excel 또는 Jupyter Notebook과 같은 특수 도구를 사용하여 작업합니다. 이 접근 방식은 효과적이지만 종종 데이터 팀에 엄청난 요청으로 부담을 줍니다.
• 분산된 노력: 기술 지식이 없는 사용자는 분석을 아웃소싱하여 병목 현상과 비효율성을 초래할 수 있습니다.

내장된 분석은 애플리케이션 내에서 직접 인사이트를 제공하여 이러한 문제점을 해결하며, 영업 팀은 CRM에서 성과 지표를 추적하고 운영 팀은 임베디드 대시보드를 통해 워크플로를 모니터링할 수 있도록 합니다. 이를 통해 앱을 전환하거나 전문 교육이 필요한 번거로움이 제거되어 사용자가 데이터 수집이 아닌 의사 결정에 집중할 수 있습니다.

임베디드 분석 작동 방식

내장된 분석 기능은 인사이트를 애플리케이션의 워크플로우에 직접 통합하여 사용자가 필요로 하는 곳에 정확히 실시간 데이터를 제공합니다. 사용자가 포함된 보고서 또는 대시보드와 상호 작용할 때 플랫폼은 연결된 소스에서 데이터를 검색하고, 이를 실행 가능한 인사이트로 처리하고, 원활하게 시각화하며, 이 모든 것이 워크플로를 중단하지 않습니다.  이 프로세스에는 다음이 포함됩니다.

• 데이터 검색: 데이터베이스 또는 API와 같은 연결된 소스에서 데이터를 가져옵니다.
• 가공: 분석 엔진을 통해 원시 데이터를 실행 가능한 인사이트로 변환합니다.
• 시각화: 직관적인 차트, 대시보드 또는 보고서를 통해 데이터를 표시합니다.

이러한 원활한 통합을 통해 사용자는 작업 컨텍스트에서 실시간 통찰력을 얻어 의사 결정을 간소화하고 전반적인 경험을 개선할 수 있습니다.

2025년 임베디드 분석 위한 핵심 요구 사항

올바른 임베디드 분석 플랫폼을 선택하는 것은 잠재력을 극대화하는 데 매우 중요합니다.

필수 요구 사항은 다음과 같습니다.

실시간 데이터 액세스

사용자는 선제적인 의사 결정을 내리기 위해 실시간 인사이트가 필요합니다. 내장된 분석 기능은 최신 데이터를 제공하여 사용자가 성능을 모니터링하고 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 지연을 줄이고, 데이터 사일로를 해체하며, 신속한 조치를 통해 위험을 최소화하고 기회를 포착할 수 있습니다.

셀프 서비스 사용자 지정

기술 사용자 및 비기술 사용자 모두 대시보드와 보고서를 쉽게 조정할 수 있어야 합니다. 드래그 앤 드롭 인터페이스가 있는 플랫폼을 찾아 쉽게 수정할 수 있으며 기술 팀을 위한 고급 사용자 지정도 지원합니다. 이러한 이중 초점은 모든 사용자가 전문 지식에 관계없이 가치를 창출할 수 있도록 합니다.

진정한 임베디드 SDK

내장된 분석 솔루션은 제품과 매끄럽게 조화를 이루어야 하며, 추가 기능이 아니라 제품의 자연스러운 일부처럼 느껴져야 합니다. Reveal와 같은 솔루션은 완전히 브랜딩된 SDK 우선 접근 방식으로 이를 달성하여 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있습니다. 이 방법론은 제품의 비전과 일치하고 사용자에게 직접적인 가치를 제공하는 고도로 사용자 정의 가능한 경험을 만들 수 있는 유연성을 제공합니다.

가격 & 성능의 확장성

확장성이 숨겨진 비용을 의미해서는 안 됩니다! 예측 가능하고 고정 가격이 책정된 플랫폼을 선택하여 사용량이 증가함에 따라 예상치 못한 요금이 발생하거나 사용자당 지불에 대한 걱정 없이 성장을 계획할 수 있습니다. Reveal의 투명한 가격 책정을 통해 비용을 예측 가능하게 유지하면서 사용자에게 가치를 제공하는 데 집중할 수 있습니다.

비즈니스가 성장함에 따라 데이터 요구 사항도 증가합니다. 선택한 플랫폼이 성능 저하 없이 증가된 워크로드를 처리할 수 있도록 보장하고, 실시간 분석 통합을 제공하며, 데이터 볼륨이 확장되더라도 안정성을 유지할 수 있습니다. 아키텍처는 원활하게 확장되도록 설계되어 사용자가 운영 요구 사항에 관계없이 일관된 성능을 경험할 수 있도록 해야 합니다.

보안 및 규정 준수

사이버 보안 침해의 29%가 타사 공급업체와 관련되어 있으므로 보안이 최우선 순위가 되어야 합니다.

찾아야 할 주요 기능은 다음과 같습니다.

• GDPR, CCPA 및 SOC2 규정 준수.
• 전송 중 및 저장 데이터 암호화.
• 역할 기반 접근 제어 및 강력한 인증 방법Role-based access controls and robust authentication methods.
• 포괄적인 침해 후 대응 계획.

IBM에 따르면 각 데이터 침해 비용은 약 488만 달러이며, 임베디드 분석 플랫폼을 선택하기 위한 필수 요구 사항으로 보안 및 규정 준수를 우선시하는 것이 중요하다는 점을 강조합니다.

지원 및 교육

채택은 사용 편의성과 지속적인 지원에 달려 있습니다. 올바른 임베디드 분석 플랫폼을 선택한다는 것은 모든 단계를 안내하는 솔루션의 우선 순위를 정하는 것을 의미합니다.

• 전문가 주도 온보딩: 원활한 구현 프로세스를 보장하는 팀을 온보딩하고 팀과 긴밀히 협력하여 특정 요구 사항에 맞게 기능을 조정합니다. 통합 설정부터 대시보드 구성에 이르기까지, 빠르게 시작하고 실행하는 데 도움이 필요합니다.
• 포괄적인 교육 리소스: 모든 기술 수준의 사용자를 지원하기 위해 설계된 광범위한 설명서, 자습서 및 비디오 라이브러리를 제공하는 공급업체를 선택합니다.
• 신속한 기술 지원: 항상 지원할 준비가 되어 있는 전담 지원 팀이 있어 기술 문제를 해결하고 사용자 문의에 신속하게 답변할 수 있습니다. 내장된 분석 기능을 사용하면 단순히 제품을 채택하는 것이 아니라 성공을 위해 헌신하는 파트너를 얻을 수 있습니다.
• 지속적인 지원 및 업데이트: 임베디드 분석 공급업체는 정기적인 업데이트, 새로운 기능 및 사전 예방적 인사이트를 통해 플랫폼의 가치를 극대화해야 합니다.

광범위한 분석 기능

AI 기반 인사이트, 기계 학습, 예측 분석 및 실시간 모니터링과 같은 고급 기능을 갖춘 플랫폼을 선택하여 투자의 미래를 보장하십시오. 당장 필요하지 않더라도 이러한 기능은 진화하는 요구 사항을 지원할 것입니다.

임베디드 분석의 구현 방법은 무엇입니까 : iFrame 대 SDK

응용 프로그램에 분석을 포함할 때 고려해야 할 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

1. 아이프레임: 
   이 일반적인 접근 방식에는 최소한의 개발 노력으로 보고서 또는 대시보드를 포함하는 것이 포함되므로 리소스가 제한적이거나 마감일이 촉박한 팀에 적합합니다. 이 방법은 편리하지만 분석이 제품과 단절된 것처럼 느껴질 수 있는 제한된 사용자 지정과 같은 중요한 단점이 있습니다. 또한 동적 필터링 또는 실시간 업데이트와 같은 고급 기능이 부족한 경우가 많으며 데이터 볼륨이 증가함에 따라 성능 문제에 직면할 수 있습니다.
2. SDK 및 API: SDK(소프트웨어 개발 키트) 및 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스)는 분석 임베딩에 대한 보다 강력하고 유연한 접근 방식을 제공합니다. SDK는 코드 수준에서 분석을 통합함으로써 원활한 사용자 정의 및 브랜딩을 가능하게 하여 분석이 애플리케이션의 자연스러운 확장처럼 느껴지도록 합니다. SDK를 통해 개발자는 상황에 맞는 필터링, 동적 시각화 및 상호 작용 기반 업데이트와 같은 기능을 활성화하여 고도로 개인화된 사용자 경험을 만들 수 있습니다. API는 다양한 데이터 소스에 대한 연결을 제공하여 이를 보완하여 실시간으로 데이터를 더 쉽게 가져오고 변환할 수 있도록 합니다.

SDK와 API가 탁월한 선택인 이유

iFrame은 기본 사용 사례에 적합할 수 있지만 SDK 및 API는 고급 기능, 원활한 통합 및 사용자 경험에 대한 완전한 제어를 원하는 소프트웨어 회사를 위한 최고의 표준입니다. SDK를 사용하면 애플리케이션의 워크플로 및 UI와 보다 긴밀하게 통합할 수 있으므로 제품의 고유한 브랜딩과 기능을 성능 저하 없이 유지할 수 있습니다. 또한 이 접근 방식은 혁신을 위한 더 중요한 기회를 제공하여 기업이 요구 사항이 발전함에 따라 분석 기능을 조정할 수 있도록 합니다.

Reveal: SDK 우선 접근 방식으로 구축

Reveal는 타의 추종을 불허하는 유연성과 원활한 통합을 제공하는 선도적인 SDK 기반 임베디드 분석 플랫폼으로 두각을 나타내고 있습니다. Reveal 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

• 제품의 아이덴티티에 부합하는 완전히 브랜딩된 화이트 라벨 분석 경험을 제공합니다.
• 강력한 API를 활용하여 모든 데이터 소스에 연결하여 여러 시스템에서 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다.
• 필터링, 드릴다운 기능 및 대화형 대시보드와 같은 고급 기능을 애플리케이션에 직접 통합합니다.
• 원활하고 일관된 사용자 경험을 제공하여 분석이 추가 기능이 아닌 제품의 필수적인 부분처럼 느껴지도록 합니다.

요약: Reveal 선택하면 현재 사용자의 요구 사항을 충족하는 동시에 미래를 위한 손쉬운 확장성을 보장하는 SDK 우선 솔루션을 선택하게 됩니다.

임베디드 분석 제품 분석을 혁신하는 방법

제품 분석에 분석을 포함하면 다음과 같은 방법을 포함하여 여러 가지 방법으로 제품을 향상시킬 수 있습니다.

1. 향상된 의사 결정: 내장된 분석 기능을 통해 실행 가능한 인사이트를 사용자에게 직접 제공하여 워크플로우를 벗어나지 않고도 더 빠르고 신뢰할 수 있는 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
2. 사용자 역량 강화: 임베디드 분석은 데이터를 민주화함으로써 모든 팀 구성원의 역량을 강화 하여 인사이트가 혁신을 촉진하는 데이터 기반 문화를 조성합니다.
3. 실시간 모니터링: 추세를 파악하는 것부터 문제가 확대되기 전에 해결하는 것까지, 실시간 분석을 통해 민첩한 의사 결정과 운영 효율성을 실현할 수 있습니다.
4. 생산성 향상: 데이터 사일로를 제거하고 외부 도구에 대한 의존도를 줄이면 워크플로가 간소화되고 시간이 절약되며 팀 성과가 향상됩니다.
5. ROI 증가: 내장된 분석은 제품 개발을 가속화하고 사용자 만족도를 높여 참여도, 유지율 및 매출 성장을 높입니다.

결론: 2025년 임베디드 분석의 미래

2025년에는 올바른 임베디드 분석 플랫폼이 데이터의 잠재력을 최대한 발휘할 것입니다. Reveal의 임베딩 우선 접근 방식은 실시간 통찰력, 원활한 통합, 고급 사용자 정의 및 강력한 보안을 제공하여 모든 요구 사항을 충족합니다. Reveal 제품을 혁신하고 사용자의 역량을 강화하는 방법을 알아보세요.
오늘 개인 데모를 예약하여 Reveal 도움이 될 수 있는 방법을 알아보세요!