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选择嵌入式分析工具的关键注意事项

许多组织受益于使用嵌入式分析工具。以下是在选择嵌入式分析供应商之前需要考虑的一些关键问题。

Rajesh Gill只有几个人帮助他管理分析亿美元的产品。对于制药巨头AMGEN的预测和业务分析副主任,当涉及旨在瞄准内部用户的应用中的分析,包括营销高管,用手创造一切并非选择。

“我们没有能力从头开始建造一切,”他说。“我们有一个精益的团队。我们是Pharma公司 - 我们是生物技术 - 我们不在技术空间”。

相反,他说,AMGEN希望一个现成的产品,可以易于部署和提供最终用户所需的功能,而且还为电力用户提供了额外的功能。

“一个简单的例子是对某一产品的需求,”他说。“我们是否在市场上表现更好,与其他产品相比整体市场相比?”

吉尔的团队使用DataOps分析平台制造商DataKitchen来聚合来自多个来源的信息,创建一个单一的360度数据查看相关信息。然后,它们使用Tableau通过内部应用程序嵌入信息。

可用性是钥匙

“选择是基于功能性和易用性,”Gill说。“我们想要一些我们可以为商业用户提供的东西,这些商业用户也可以让能力用户让他们自己做自己的事情。”

具有自然语言的分析请求
自然语言处理可以帮助令人信服的可视化。

与Tableau说,他说,用户可以拖放指标以产生他们的自己的报告。因此,用户更容易管理信息。

他说,嵌入式分析和可视化使人们可以轻松跟踪关键绩效指标。“我们每天使用它。”

分析已被推动到移动应用程序吉尔说。“我们有一个销售团队,负责推广这一产品,无论他们身在何处,都有能力查看信息。”

他说,在未来,嵌入式分析工具可能会与其他企业系统集成。

“我们现在还不确定,因为这次收购,”他说——他的部门去年秋天被安进收购了。“但我们将研究如何将其与其他解决方案整合起来。”

如果组织没有一个大型的开发团队,这是一个很好的方式,让人们能够接触到分析。
贾斯汀•里奇Nerdery的数据科学主管

安进并不是唯一一家在企业应用中嵌入第三方分析和可视化工具的公司。据二月的报道报告来自事实和因素,全球嵌入式分析市场于2019年达到了30亿美元,将于2026年增长至780亿美元,复合年增长率约为2020年至2026年。

“如果组织没有关于员工的大型开发团队,这是一个非常好的方式来提升和跑步,以便人们访问分析,”Nerdery咨询数据科学总监Justin Richie说。

他说,嵌入式分析首先在内部网站和门户网站中流行,比如SharePoint和Confluence页面。“但这是非常的普遍存在,“他说。”公司现在正在使用它与客户外部共享。“

表现和定价

对于已经在Tableau或Big报告的标准编辑的公司权力BI.毕马威(KPMG)人工智能分析和工程总监于丹(Dan Yu)表示,加入嵌入式分析组件是有意义的。

“对于已经使用其中一个平台的企业或公司来说,嵌入式路线不会增加收购新平台的额外成本,”她说。

另外,用户可能已经熟悉工具的仪表板,开发人员将熟悉数据连接器,密钥集成可能已经完成。

但更大的成本问题是定价结构。嵌入式分析供应商拥有各种收入模型,可以对产品的最终成本产生大的差异。

“通常,对于商业智能产品,大多数基于用户数量的基于订阅的定价模型,”IDC业务分析研究总监Chandana Gopal表示。

但是,当这些分析被嵌入到企业范围的平台中——或者扩展到面向客户的应用程序中——用户的数量就会显著增加。企业可能更喜欢定价模型基于服务器容量,收入共享或其他公制。她说,供应商开始提供这些定价模型。

它会产生经济意识。嵌入式分析工具通常是更轻质的,缩小版本的全功能BI平台,使供应商能够在更多人面前获得产品。

戈帕尔说,供应商甚至愿意谈判。“他们在与应用程序的关系中看到了大量的价值。”

航空公司报告公司(ARC),它跟踪有关旅行社和旅行网站销售的机票数据,如Travelocity和Priceline,在过去几年中使用了各种嵌入式分析平台。它以前使用的一些平台包括微理和IBM的Cognos。今天,该公司使用Tableau。

它将分析嵌入内部和面向客户的应用程序中。在易用性之后,可伸缩性是关键。

“我们谈论的数据数据,”该公司的数据产品董事总经理Arun Gupta说。

ARC涵盖美国航空公司旅游市场的100%,除了由航空公司直接销售的售票率。下一步是添加那些航空公司销售渠道,以及来自业务伙伴的全球数据。

“当我们开始多年后,我们正在使用每用户许可证,”他说。“但是,随着我们使用越来越多的用户使用该产品,我们开始向企业许可证远离每用户许可证。”

表现也是一个问题。

“对于我们的一些客户来说,我们需要一个灵活的选择,我们的用户可以访问轻量级产品,“他说。”我们还需要一个非常强大的系统来为客户提供多年的数据。“

他说,如今,该公司有自己的Tableau服务器实例在云中运行。“它为我们提供了更多选择,并降低了成本。”

事实上,弧处于将其整个数据置于云端的整个数据,这是预计今年夏天将完成的多年努力。

Gupta说,机构和航空公司客户使用嵌入式分析工具跟踪特定渠道的性能,将它们与同行组进行比较或确定收入机会。

隐私和安全

Gupta说,安全也是一个担忧,当决定供应商和平台时。“所有数据的处理都在我们的控制范围内 - 我们不会将任何数据发送到Tableau或任何供应商。一切都在我们的数据湖环境。我们创建一个数据集市,然后我们添加了一层分析。“

他说,终端用户只能看到完成的图表和演示,而不能看到任何进入可视化的基础数据。“对我们来说,数据安全和数据隐私是我们主要关心的事情。”

当分析涉及受保护,机密或专有的数据时,数据治理问题可能是一个重要的问题。

在这里,第三方分析工具可以为企业提供优势,因为最好的平台已建立在内。

塔夫茨大学工程学院研究生教育系主任、电气与电子工程师研究所研究员凯伦·帕内塔说:“当我分享一些东西时,我希望确保我发送的不是专有信息。”嵌入式分析供应商负责这一点。

“这就是为什么企业喜欢它,”她说。“这更安全。”

其他因素需要考虑

除了核心功能,良好的UI,易于集成和定价模型还有其他一些因素Gartner分析师Joe Antelmi表示,该公司可能会考虑选择嵌入式分析工具时。

例如,对于具有多个地理位置中用户的公司,他说,本地化选项很重要。“它是否支持不同的语言?”

他还建议查看供应商提供的客户支持级别和他们的开发路线图。

未来是聪明的

25年来,ARC一直在收集数据。分析层帮助客户了解该数据。接下来,Gupta说,ARC将进一步取得一步。

“我们正在致力于提供见解,使其清楚地呼吁采取行动,自上次登录以来的事情发生了变化,”他说。“AI和[机器学习]是该计划的一部分。”

他们并不孤单。事实上,许多最先进的嵌入式分析供应商正在添加AI和机器学习他们的平台。

“人工智能是当今平台的主要区别所在,”技术咨询和系统集成公司Insight的数据和人工智能首席架构师肯·塞尔(Ken Seier)说。

“我们传统上用于创建嵌入式分析的大多数工具都试图赶上AI游戏,”他说。

这意味着增加能力运行的智能算法他说,就在平台。

嵌入式分析供应商开始使用AI寻找数据或现货异常事件或活动中的强烈相关性。Seier说,另一个潜在的用途是具有更好的预测和AI动力的决策。“该技术尚未商业上市,但这将是下一步。”

但是AI还可以使工具本身更容易实现最终用户的工作,例如通过嵌入自然语言理解。

“你可以告诉它你正在寻找的数据是什么刚刚弹出图表“Seier说。”我在他们的实地考虑了一些非常引人注目的演示,并在他们的领域寻求销售信息。“

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