셀프 서비스 BI란?: 이점, 도구 사용, 고려 사항

오늘날의 비즈니스 사용자는 정적 대시보드나 지연된 보고서 이상의 것을 기대합니다. 고객은 실시간 데이터를 탐색하고, 인사이트를 발견하고, 실시간으로 조치를 취하기를 원합니다. 이것이 바로 셀프 서비스 BI의 약속으로, 사용자가 데이터 팀에 의존하거나 지원 티켓을 제출하지 않고도 필요한 답변에 직접 액세스할 수 있도록 합니다.

그러나 소프트웨어 제품이나 플랫폼 내에서 이러한 경험을 제공하는 것은 쉽지 않습니다. 기존 BI 도구는 임베디드 사용 사례를 위해 구축되지 않았습니다. 투박한 통합, 예측할 수 없는 가격 책정, 팀 속도를 늦추는 기술적 오버헤드가 수반되는 경우가 많습니다.

이때 임베디드 셀프 서비스 BI가 필요합니다. 분석 기능을 애플리케이션에 직접 포함하면 개발자가 보고서 빌더로 전환되지 않고도 사용자가 데이터를 필터링, 드릴다운 및 작업할 수 있습니다. 경험, 배포 및 가격 책정 모델에 대한 완전한 제어를 유지합니다.

이 기사에서는 셀프 서비스 BI의 실제 의미, 기존 BI와 비교하는 방법, 제품 아키텍처에 맞는 포함된 셀프 서비스 BI 도구에서 찾아야 할 사항에 대해 자세히 설명합니다.

요약

셀프 서비스 BI는 단순한 보고 업그레이드 그 이상입니다. 이는 SaaS 제품이 가치를 제공하는 방식의 변화입니다. 분석 기능을 애플리케이션에 직접 포함하면 지원 부하를 줄이고, 사용자 참여를 늘리고, 모든 로그인을 의사 결정의 순간으로 전환할 수 있습니다. 그러나 성공은 확장성, 속도 및 인앱 경험을 위해 설계된 플랫폼을 선택하는 데 달려 있습니다.

요점:

• 임베디드 셀프 서비스 BI의 가치: 제품 내부의 셀프 서비스가 유지율, 기능 채택 및 효율성을 높이는 이유
• 기존 BI와 임베디드 BI: 레거시 도구를 포함할 때 문제가 발생하는 사항 및 SDK 우선이 중요한 이유
• 우선순위를 지정해야 하는 핵심 기능: 실시간 인사이트, 화이트 라벨 제어, 멀티 테넌시 및 사용자 수준 보안
• 구현 전략: 빠르게 통합하고, 사용자를 온보딩하고, 장기적인 성장을 위해 설계하는 방법
• 주요 플랫폼 옵션 비교: Reveal, Tableau, Sisense, Domo, Qrvey, Luzmo 등 - 강점, 트레이드오프, 핏
• 최신 BI에서 AI의 역할: 예측, NLQ, 스마트 대시보드 및 향후 전망

임베디드 셀프 서비스 BI가 제품 이점인 이유

셀프 서비스 BI의 가치는 사용자에게 인사이트를 제공한다는 것을 이미 알고 계실 것입니다. 그러나 이러한 환경이 앱에 직접 포함되면 진정한 제품 차별화 요소가 됩니다.

더 이상 탭 전환, 정적 내보내기 또는 개발 팀이 보고서를 작성하기를 기다릴 필요가 없습니다. 임베디드 셀프 서비스 BI를 통해 사용자는 라이브 데이터를 탐색하고, 결과를 필터링하고, 의사 결정이 내려진 곳에서 바로 조치를 취할 수 있습니다.

그리고 그것은 중요합니다. 사용자가 마찰 없는 답변을 기대하기 때문입니다. 제품에서 필요한 것을 얻을 수 없으면 스프레드시트 또는 더 나쁜 경우 다른 도구로 전환할 것입니다. 내장된 분석 기능은 워크플로우만 개선하는 것이 아닙니다. 이는 제품 접착력, 채택 및 유지를 강화합니다.

동급 최고의 임베디드 셀프 서비스 BI가 제공해야 하는 것은 다음과 같습니다.

• 간단한 대시보드 생성: 사용자가 실제로 사용하려는 드래그 앤 드롭 편집기입니다.

• 실시간 탐색: 성능 지연 없이 필터링, 드릴다운 및 피벗을 제공합니다.

• 원활한 디자인: 앱처럼 보이고 느껴지는 시각적 개체입니다.

• 라이브 데이터 액세스: 부실 내보내기가 아닌 데이터 소스에서 직접 가져옵니다.

• 세분화된 보안: 사용자 역할 또는 권한 수준별로 액세스를 제어합니다.

분석이 기본적이고 직관적으로 느껴질 때 사용자는 이를 용인하지 않습니다. 그들은 그것에 의존하여 임베디드 셀프 서비스 BI를 제품의 핵심 강점으로 전환합니다.

기존 BI와 비교.  내장된 셀프 서비스 BI

기존 BI와 임베디드 셀프 서비스 BI는 경쟁 도구가 아니며 근본적으로 다른 사용 사례를 제공한다는 점을 이해하는 것이 중요합니다.

Tableau 또는 Power BI와 같은 기존 BI 플랫폼은 내부 데이터 팀을 위해 설계되었습니다. 그들은 중앙 집중식 보고, 심층 분석 및 비즈니스 기능 전반에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 탁월합니다. 그러나 제품 외부에서 작동하며 일반적으로 고객이나 최종 사용자가 아닌 숙련된 분석가 또는 IT가 사용합니다.

반면 임베디드 셀프 서비스 BI는 소프트웨어를 제공하는 제품 팀을 위해 특별히 설계되었습니다. 이를 통해 사용자가 이미 작업 중인 애플리케이션 내에서 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 사용자는 데이터를 내보내거나 도구를 전환하는 대신 기술 전문 지식이 없어도 상황에 맞게 직접 탐색, 필터링 및 조치를 취할 수 있습니다.

SaaS 제품 또는 내부 플랫폼을 구축하는 경우 임베디드 분석은 선택 사항이 아니라 더 스마트하고 통합된 사용자 경험을 제공하기 위한 전략적 요구 사항입니다. 셀프 서비스 기능은 이러한 경험을 확장할 수 있도록 합니다.

기존 BI와 셀프 서비스 임베디드 BI의 주요 차이점은 다음과 같습니다.

셀프 서비스 임베디드 BI의 이점

기존 BI와 임베디드 BI의 차이점을 이해하면 가치가 명확해집니다. 임베디드 셀프 서비스 BI는 단순한 기능이 아닙니다. 그것은 제품 성장 전략입니다.

응용 프로그램 내에서 실시간 분석을 제공하면 사용자에게 추가 지원, 개발 시간 및 제품을 떠나지 않고도 가장 중요한 곳에서 의사 결정을 내릴 수 있는 권한을 제공합니다.

SaaS 및 ISV 팀의 경우 이를 통해 더 빠른 채택, 더 깊은 참여, 더 완전한 사용자 경험을 제공하는 동시에 내부 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

임베디드 셀프 서비스 BI가 제품 성공을 이끄는 방법은 다음과 같습니다. 

• 상황에 맞는 실시간 답변: 사용자는 지원을 기다리거나 외부 도구를 탐색하지 않고도 필요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

• 더 높은 기능 채택: 대화형 대시보드를 통해 사용자는 가치를 더 빨리 발견할 수 있으므로 평가판 전환율과 장기 유지율이 높아집니다.

• 운영 효율성: 사용자가 셀프 서비스를 이용할 수 있도록 하면 사용자 지정 보고서 요청이 줄어들고 개발 팀의 부담이 줄어듭니다.

• 내장된 수익 창출 경로: 고급 분석, 내보내기 또는 화이트 라벨 대시보드를 프리미엄 기능 또는 상향 판매 옵션으로 제공합니다.

• 통합 제품 경험: 완전히 통합된 제품처럼 보이고 느껴지는 분석을 통해 사용자의 참여를 더 오래 유지할 수 있습니다.

• 가치 창출 시간 단축: 사용자는 온보딩 초기에 중요한 통찰력의 순간에 도달하여 제품 주도 성장 모션을 가속화합니다.

임베디드 셀프 서비스 BI는 단순히 분석을 개선하는 데 그치지 않습니다. 제품을 의사 결정 엔진으로 변환합니다. 이것이 바로 현대 SaaS 전략에서 중요한 기능이 되고 있는 이유입니다.

셀프 서비스 임베디드 BI 플랫폼에서 찾아야 할 사항

제품에 임베디드 분석 기능을 추가하는 경우 올바른 플랫폼을 선택하는 것은 단순한 기술적 결정이 아니라 전략적인 결정입니다. 단순히 드래그 앤 드롭 대시보드를 찾고 있는 것이 아닙니다. 아키텍처에 적합하고, 사용자와 함께 확장하고, 개발 팀에 과부하를 주지 않고 제품 경험을 향상시키는 솔루션을 찾고 있습니다.

제품 지원 임베디드 BI와 레거시 볼트온을 구분하는 기능은 다음과 같습니다.

네이티브 SDK 통합 

취약한 iframe 해결 방법을 피하십시오. 진정한 임베디드 솔루션은 네이티브 SDK(JavaScript, .NET 등)를 제공하므로 성능, 동작 및 사용자 경험을 완벽하게 제어하면서 대시보드를 앱에 원활하게 통합할 수 있습니다.

End-User Dashboard 생성 및 편집 

셀프 서비스는 사용자가 직접 대시보드를 구축하고 편집할 수 있음을 의미합니다. 발권 시스템이 없습니다. 개발자 병목 현상이 없습니다. 사용자가 제어할 수 있는 직관적인 인앱 도구입니다.

역할 기반 액세스 및 데이터 거버넌스 

세분화된 권한은 특히 다중 테넌트, 엔터프라이즈 또는 규제된 환경에서 필수적입니다. 기본 제공 거버넌스를 사용하여 사용자와 데이터 수준 모두에서 액세스를 정의할 수 있는 플랫폼을 찾으십시오.

화이트 라벨링 및 UI 유연성 

분석은 고정되어 있지 않고 제품의 일부로 느껴져야 합니다. 글꼴과 색상에서 레이아웃 및 상호 작용에 이르기까지 강력한 임베디드 BI 플랫폼을 통해 제품의 디자인 시스템을 완벽하게 일치시킬 수 있습니다.

실시간, 인터랙티브 경험 

속도가 매우 중요합니다. 사용자는 데이터를 즉시 드릴다운, 필터링 및 탐색할 수 있어야 합니다. 지연되면 신뢰를 잃고 참여도를 잃게 됩니다.

광범위한 데이터 소스 연결 

REST API, 클라우드 데이터베이스, 사용자 지정 애플리케이션 데이터 등 통합은 빠르고 유연해야 합니다. 적절한 플랫폼은 과도한 엔지니어링 작업 없이 기존 데이터 스택에 연결됩니다.

확장 가능한 성능 아키텍처 

사용자 기반이 증가함에 따라 데이터도 증가합니다. BI 플랫폼이 성능 저하 없이 동시성, 캐싱 및 고성능 쿼리를 처리할 수 있는지 확인합니다.

엔터프라이즈급 보안 및 배포 옵션 

SSO, 암호화, 감사 로그 및 유연한 배포 모델(클라우드, 온프레미스, 하이브리드)에 대한 지원은 중견 기업 또는 엔터프라이즈 고객을 대상으로 하는 경우 필수적입니다.

이러한 기능을 갖춘 플랫폼은 확인란만 하는 것이 아닙니다. 이는 제품의 확장이 되어 사용자에게 권한을 부여하고, 개발자에게 시간을 돌려주며, 비즈니스 성장을 위한 새로운 경로를 열어줍니다.

셀프 서비스 BI 전략을 설정하는 방법

셀프 서비스 임베디드 BI 솔루션을 구현 하려면 성공적인 배포와 장기적인 효과를 보장하기 위해 몇 가지 중요한 고려 사항이 필요합니다. 성공하려면 첫날부터 데이터 보안, 통합, 사용자 경험 및 장기적인 확장성을 해결해야 합니다.

중요한 것은 다음과 같습니다.

1. 데이터 보안 및 개인 정보 보호 

셀프 서비스 BI 플랫폼은 민감한 데이터를 보호하고 엄격한 액세스 제어를 적용하여 데이터 보안을 보장해야 합니다. 행 수준 보안, 역할 기반 액세스, 저장 및 전송 중 암호화, SSO 통합과 같은 기능을 찾습니다. 플랫폼이 GDPR, CCPA, HIPAA, SOC 2와 같은 규정 준수 표준을 충족하는지 확인합니다. BI 계층이 보안 태세를 약화시킨다면 잘못된 플랫폼일 것입니다.

2. 확장성 및 성능 

사용자가 증가하고 데이터 볼륨이 증가함에 따라 BI 인프라도 이를 따라잡아야 합니다. 인메모리 처리, 실시간 쿼리 및 분산 아키텍처를 지원하는 플랫폼을 선택합니다. 쿼리 속도와 대시보드 성능은 규모에 따라 일관되게 유지되어야 합니다. 그렇지 않으면 채택률이 빠르게 떨어집니다.

3. 사용자 채택 및 온보딩 

아무리 강력한 BI 기능이라도 너무 복잡하면 실패하게 됩니다. 직관적인 UI, 드래그 앤 드롭 생성, 최소한의 설정 마찰로 플랫폼의 우선 순위를 지정합니다. 원활한 경험을 보장하기 위해 명확한 문서와 포함된 가이드가 포함된 온보딩 경로를 제공합니다. 사용자가 가치를 얻기 위해 교육이 필요한 경우 옵트아웃합니다.

권장사항

1. 올바른 셀프 서비스 BI 도구 선택 

대시보드 기능뿐만 아니라 스택에 얼마나 잘 통합되는지를 기준으로 플랫폼을 평가합니다. 네이티브 SDK, 사용자 지정 옵션, 완전한 화이트 라벨링 및 예측 가능한 가격 모델을 찾아보세요. 최고의 셀프 서비스 BI 도구를 사용하면 데이터뿐만 아니라 UX를 제어할 수 있습니다.

2. 기존 시스템과 통합 

BI 솔루션은 SQL, API, 클라우드 웨어하우스, CRM, ERP 및 애플리케이션별 데이터 세트와 같이 제품이 이미 사용하고 있는 도구 및 데이터 소스에 원활하게 연결되어야 합니다. 라이브 데이터에 액세스하기 위해 복잡한 미들웨어 또는 수동 동기화가 필요한 플랫폼을 피합니다.

3. 데이터 품질 및 거버넌스 시행 

셀프 서비스 BI는 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 의존합니다. 이름 지정을 표준화하고, 소스를 정리하고, 로직을 검증하고, 계보를 추적합니다. 소유권 및 액세스 규칙을 조기에 설정—거버넌스는 사용자 신뢰를 보호합니다.

셀프 서비스 BI를 진정한 이점으로 만들려면 제품을 염두에 두고 설계해야 합니다. 첫날부터 확장성, 통합 및 사용성에 중점을 두어 내장된 분석 기능이 단순히 확인란을 선택하는 것이 아니라 채택을 촉진할 수 있습니다.

셀프 서비스 BI 도구 비교

임베디드 셀프 서비스 BI 도구를 평가할 때 성능, 유연성 및 통합 용이성의 균형을 맞출 수 있습니다. 다음은 그들이 제공하는 것, 적합한 위치 및 염두에 두어야 할 주요 고려 사항을 포함하여 7가지 주요 옵션을 살펴보겠습니다.

Reveal

Reveal는 임베디드 사용을 위해 특별히 제작된 셀프 서비스 BI 플랫폼입니다. iFrame 또는 외부 뷰어에 의존하는 도구와 달리 Reveal는 통합, 테마 및 사용자 경험을 완벽하게 제어할 수 있는 진정한 임베디드 SDK를 제공합니다. 개발자는 기능 가시성, 사용자 권한 및 브랜딩을 코드에서 직접 관리할 수 있습니다.

또한 예측할 수 없는 비용 없이 애플리케이션당 무제한 사용자를 허용하는 정액 가격 책정이 두드러집니다. 규모, 사용자 지정 및 기본 성능을 우선시하는 SaaS 및 ISV 팀을 위해 Reveal 는 임베디드 분석에 대한 특수 목적 접근 방식을 제공합니다.

Tableau

Tableau는 고급 시각화와 강력한 분석가 워크플로우로 잘 알려진 잘 정립된 BI 플랫폼입니다. 셀프 서비스 대시보드 생성을 지원하고 광범위한 데이터 소스에 연결합니다.

그러나 제품에 Tableau 포함하려면 iFrame 또는 사용자 지정 래퍼와 같은 해결 방법이 필요하며, 이는 제어를 제한하고 UX 마찰을 유발할 수 있습니다. 내부 비즈니스 용도에는 적합하지만 임베디드, 화이트 라벨 제품 분석에는 적합하지 않습니다.

도모

Domo는 데이터 준비, 시각화 및 모니터링을 하나의 클라우드 기반 BI 제품군으로 결합합니다. UI는 사용자 친화적이며 즉시 사용할 수 있는 수백 개의 데이터 소스와 통합됩니다.

제품 내장 솔루션으로서 유연성이 떨어집니다. 임베딩 옵션을 사용할 수 있지만 기본 SDK가 부족합니다. 가격은 사용량 및 사용자 수에 따라 조정되므로 고성장 SaaS 플랫폼에는 적합하지 않을 수 있습니다.

Sisense

Sisense는 강력한 사용자 지정 옵션을 갖춘 강력한 임베디드 분석 엔진을 제공합니다. In-Chip 기술은 대규모 데이터 세트에서 우수한 성능을 제공하며 클라우드 및 온프레미스 배포를 모두 지원합니다.

즉, 초기 설정 및 지속적인 유지 관리에는 종종 더 깊은 IT 참여가 필요합니다. 기능 세트는 강력하지만 기술에 익숙하지 않은 사용자가 채택하려면 가벼운 도구보다 더 많은 지원과 교육이 필요할 수 있습니다.

큐비

Qrvey는 AWS 기반 환경에 중점을 둔 셀프 서비스 BI를 제공합니다. 여기에는 기계 학습, 고급 필터링 및 다양한 시각화 도구가 포함됩니다.

그러나 임베딩 모델은 iFrame 기반이므로 SDK 우선 솔루션에 비해 사용자 정의 및 성능이 제한됩니다. 이미 AWS 에코시스템에 깊이 관여해 있고 호스팅된 빠른 시작 분석 계층이 필요한 팀에 적합합니다.

루즈모

Luzmo는 빠른 시각화 및 AI 기반 데이터 준비에 중점을 둔 임베디드 분석을 통해 SaaS 기업을 대상으로 합니다. 사전 빌드된 커넥터를 제공하고 다중 테넌트 설정을 지원합니다.

Luzmo의 임베딩 옵션은 가볍고 유연하지만 GPT 통합과 같은 일부 고급 기능은 아직 초기 개발 단계에 있습니다. 다중 테넌트 앱에서 빠른 구현을 원하는 팀에게는 실행 가능한 선택이지만 더 큰 규모의 사용자 지정에는 해결 방법이 필요할 수 있습니다. 올바른 셀프 서비스 BI 도구는 데이터 액세스뿐만 아니라 제품 목표에 따라 달라집니다.

다음을 지원하는 플랫폼을 찾습니다.

• iFrame을 통한 네이티브 SDK

• 실제 사용자 부하에서 확장 가능한 성능

• UX 및 사용자 역할에 대한 완전한 제어

• 성장 방식에 맞는 예측 가능한 가격 책정

분석이 제품의 핵심인 경우, UI를 방해하거나 유지 관리를 위해 추가 작업이 필요한 추가 기능이 아니라 경험의 자연스러운 부분처럼 느껴지는 아키텍처에 원활하게 통합되는 솔루션을 선택하십시오.

셀프 서비스 BI의 미래는 AI 중심입니다.

인공 지능은 더 이상 비즈니스 인텔리전스의 추가 기능이 아닙니다. 빠르게 표준이 되고 있습니다. 셀프 서비스 BI 플랫폼의 경우 AI는 자동화, 접근성 및 예측 기능을 제공하여 사용자가 데이터에 참여하는 방식을 근본적으로 개선합니다.

최신 셀프 서비스 BI 도구는 이미 AI 및 머신 러닝을 사용하여 다음을 수행하고 있습니다.

• 자동 준비: AI 기반 데이터 정리 및 변환으로 수동 작업을 줄입니다.

• 실시간 감지: 추세와 이상 징후가 발생하는 즉시 파악합니다.

• 예측 모델링: 사용자 행동 또는 과거 성과를 기반으로 예측을 생성합니다.

• 스마트 추천: 역할 또는 비즈니스 컨텍스트에 따라 대시보드와 시각적 개체를 제안합니다.

• 자연 요약: 일반 언어와 스마트한 주석을 통해 인사이트를 제공합니다.

• NLQ 지원: 사용자가 SQL 또는 스키마 세부 정보를 모르더라도 질문할 수 있습니다.

이러한 기능은 새로운 트렌드가 아니라 현재 표준을 나타냅니다. 자연어 인터페이스, 자동 생성된 대시보드 및 AI 기반 예측은 사용자가 셀프 서비스 BI에서 기대하는 바를 재편하고 있습니다.

가트너는 2025년까지 기업 전략의 90%가 AI 기반 분석을 기본 요구 사항으로 취급할 것으로 예상합니다. 한때 공급업체를 차별화했던 것이 곧 기본적으로 기대될 것입니다.

지금 공급업체에 문의해야 할 사항

셀프 서비스 BI 도구를 평가하는 경우 현재 기능만 살펴보지 마세요. AI 로드맵을 살펴보세요.

다음과 같은 질문을 합니다.

• AI는 플랫폼의 로드맵에서 어떤 역할을 하나요?

• 현재 NLP, 자동 인사이트 또는 스마트 시각화를 어떻게 지원하고 있나요?

• 플랫폼이 사용자 행동에 따라 출력을 개인화할 수 있습니까?

• AI 기능이 확장됨에 따라 어떻게 계속 발전할 것입니까?

이러한 질문에 자신 있게 답할 수 없는 임베디드 분석 플랫폼은 장기적으로 경쟁력을 유지할 수 없습니다.  BI의 미래는 셀프 서비스 그 이상입니다. AI가 안내하고, 상황을 인식하며, 개인화되어 있으며, 제품 전략은 이러한 변화에 맞춰야 합니다.

결론

셀프 서비스 BI는 차별화 요소가 아닌 기대치가 되었습니다. 사용자는 별도의 도구가 아닌 애플리케이션 내에서 실시간 답변을 원합니다.

ISV 및 SaaS 기업의 경우, 이러한 경험을 소프트웨어에 직접 포함하면 더 높은 채택률, 더 나은 유지율, 분석 수익화를 통한 새로운 수익 기회와 같은 실질적인 효과를 얻을 수 있습니다.

그러나 그 영향은 전적으로 실행에 달려 있습니다.

올바른 플랫폼은 기술 스택과 통합되고, 제품의 UI와 일치하며, 성능, 규모 및 비용을 완벽하게 제어할 수 있습니다.  대시보드를 추가하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 데이터 액세스는 제품의 기초에 구축되어야 합니다.

Reveal는 임베디드 사용을 위해 특별히 제작된 셀프 서비스 BI 플랫폼입니다. 진정한 임베디드 SDK, 완전한 화이트 라벨링 및 예측 가능한 가격 책정을 통해 Reveal는 사용자가 개발자 병목 현상이나 UI 손상 없이 AI 기반 데이터를 탐색, 구축 및 작업할 수 있도록 합니다.