Model dan platform AI
10 Alat AI Terbaik untuk Analitik dan Pelaporan Tersemat Dibandingkan
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google
Unite.AI dapat menerima kompensasi saat Anda memakai tautan ke produk yang kami ulas. Hal ini tidak memengaruhi penilaian editorial kami. Baca pengungkapan afiliasi kami.
Analitik tersemat adalah apa yang terjadi ketika dasbor, laporan, metrik, dan wawasan yang ditenagai AI menjadi bagian dari produk bukan tujuan terpisah. Pelanggan tidak harus mengekspor file, membuka alat BI mandiri, atau meminta analis untuk setiap jawaban. Data harus muncul di mana keputusan sudah terjadi.
Perubahan itu mengubah cara pembeli mengevaluasi perangkat lunak analitik. Platform analitik tersemat yang baik tidak hanya sebuah alat pemetaan. Ini harus menangani keamanan penyewa, izin, pemodelan data, gaya, kinerja, pengalaman pengembang, bantuan AI, dan pengalaman produk yang akan digunakan pelanggan.
Alat di bawah ini mendekati masalah dari arah yang berbeda. Beberapa adalah platform BI lengkap dengan opsi penyematan yang matang. Yang lain dirancang khusus untuk tim SaaS yang memerlukan dasbor yang menghadap pelanggan dengan cepat. Pilihan yang tepat tergantung pada apakah Anda peduli tentang tata kelola, kontrol label putih, fleksibilitas pengembang, eksplorasi mandiri, cerita data, atau kecepatan peluncuran.
Alat AI Terbaik untuk Analitik dan Pelaporan Tersemat Dibandingkan
| Alat AI | Terbaik Untuk | Kelebihan Utama |
|---|---|---|
| ThoughtSpot | Analitik yang dipimpin pencarian dan dibantu AI di dalam aplikasi yang menghadap pelanggan | Analitik konversasional, Liveboards, SpotIQ, SDK tersemat, tindakan kustom, layanan mandiri yang dikelola |
| Tableau Embedded | Dasbor tersemat yang sangat halus dan analitik visual | API penyematan, Tableau Pulse, visualisasi kaya, konektor, penulisan dasbor, ekosistem BI perusahaan |
| Power BI Embedded | Tim yang berbasis Microsoft dan Azure yang menyematkan laporan interaktif | Laporan Power BI, dasbor, ubin, layanan Azure, API REST, SDK JavaScript, keamanan tingkat baris |
| Looker | Analitik tersemat yang dikelola dengan model semantik pusat | LookML, metrik yang dikelola, dasbor tersemat, integrasi BigQuery, penyematan aman, analitik konversasional |
| Sisense | Analitik label putih dan penyematan produk gaya OEM | Penyematan label putih, SDK Compose, dasbor, wawasan AI, kustomisasi, API, analitik multi-sumber |
| Qlik | Eksplorasi asosiatif dan wawasan waktu nyata yang disematkan ke dalam alur kerja | Mesin asosiatif, Qlik Cloud Analytics, qlik-embed, Nebula, asisten AI, otomatisasi, dasbor |
| Domo Everywhere | Tim BI awan yang menyematkan dasbor waktu nyata untuk pelanggan dan mitra | Domo Everywhere, dasbor, konektor, Magic ETL, peringatan, kartu tersemat, aplikasi data, berbagi pelanggan |
| Yellowfin BI | Analitik tersemat dengan cerita data dan sinyal otomatis | Dasbor, Cerita, Present, Sinyal, analitik tersemat, peringatan, dukungan multi-penyewa, label putih |
| Mode Analytics | Laporan tersemat yang dipimpin analis yang dibangun dari SQL, Python, dan notebook | Editor SQL, notebook Python dan R, laporan tersemat, dasbor, Visual Explorer, API, alur kerja analis |
| Explo | Dasbor label putih cepat, pelaporan, dan analitik AI untuk produk SaaS | Pembangun dasbor tanpa kode, penyematan label putih, pembangun laporan AI, berbagi data, laporan pelanggan, keamanan perusahaan |
Cara Memilih Perangkat Lunak Analitik Tersemat
Mulailah dengan pengalaman pengguna yang ingin Anda berikan. Portal pelanggan dengan beberapa dasbor yang halus adalah proyek yang sangat berbeda dari lapisan analitik mandiri di mana pengguna dapat mengajukan pertanyaan, membangun laporan, menggali data, dan mengambil tindakan dari dalam aplikasi.
Tim produk juga harus memisahkan kebutuhan BI internal dari kebutuhan analitik tersemat. Alat yang bekerja dengan indah untuk analis internal mungkin terasa kikuk di dalam alur kerja yang menghadap pelanggan. Lihatlah tema, autentikasi, isolasi penyewa, kualitas API, kinerja, perilaku seluler, pola penyegaran data, dan bagaimana jawaban AI diberikan.
10 Alat AI Terbaik untuk Analitik dan Pelaporan Tersemat
1. ThoughtSpot
ThoughtSpot adalah yang terkuat ketika pengalaman tersemat harus terasa seperti pencarian daripada perpustakaan dasbor statis. Tim produk dapat menyematkan Liveboards, grafik, dan pengalaman analitik yang lebih luas ke dalam aplikasi sehingga pengguna dapat mengajukan pertanyaan, menjelajahi data, dan bergerak dari metrik ke pengemudi utama tanpa menunggu analis.
Platform ini sangat berguna untuk perusahaan SaaS yang ingin analitik menjadi fitur produk daripada laporan yang diekspor. Alat tersemat ThoughtSpot mendukung kustomisasi, kontrol pengembang, eksplorasi yang dibantu AI, penemuan wawasan otomatis, dan tindakan yang dapat menghubungkan analisis kembali ke alur kerja bisnis.
Kelebihan dan Kekurangan
- Cocok untuk eksplorasi data yang dipimpin pencarian dan konversasional
- Liveboards dan pengalaman tersemat dapat disesuaikan untuk penggunaan produk
- Fitur SpotIQ dan AI membantu menemukan pola yang pengguna mungkin tidak tanyakan secara langsung
- Berguna ketika analitik harus mengarahkan tindakan di dalam aplikasi host
- Tim memerlukan lapisan data yang dimodelkan dengan baik untuk layanan mandiri yang dapat dipercaya
- Mungkin lebih platform daripada yang tim butuhkan untuk penyematan grafik sederhana
- Analitik yang dipimpin pencarian masih memerlukan perencanaan izin dan penyewa yang hati-hati
2. Tableau Embedded
Tableau Embedded adalah pilihan alami ketika kualitas visual, kilap dasbor, dan kematangan BI menjadi penting. Ini memungkinkan tim untuk membawa dasbor Tableau, metrik, dan visualisasi interaktif ke dalam aplikasi, portal, dan produk yang menghadap pelanggan sambil mengandalkan ekosistem Tableau yang lebih luas untuk penulisan dan tata kelola.
Daya tariknya adalah kedalaman lapisan visualisasi. Tim yang sudah mengenal Tableau dapat merancang dasbor yang rapi dan menyematkannya melalui API dan komponen web yang didukung. Tableau Pulse juga memberi tim produk cara untuk membawa pelacakan metrik dan ringkasan yang dibantu AI lebih dekat ke pengguna daripada memaksa setiap wawasan ke dalam dasbor tradisional.
Kelebihan dan Kekurangan
- Kualitas visualisasi yang kuat dan penulisan dasbor yang matang
- API penyematan mendukung penggunaan aplikasi dan portal
- Tableau Pulse dapat membawa wawasan metrik yang terarah ke dalam pengalaman tersemat
- Ekosistem besar keterampilan, konektor, dan praktik BI perusahaan
- Hasil terbaik biasanya memerlukan keahlian desain dan administrasi Tableau
- Dapat terasa berat untuk tim yang hanya memerlukan dasbor pelanggan yang ringan
- Penyematan produk yang dalam masih memerlukan perencanaan UX dan izin yang hati-hati
3. Power BI Embedded
Power BI Embedded adalah pilihan praktis untuk tim yang sudah berinvestasi di ekosistem data dan awan Microsoft (MSFT ). Ini memungkinkan pengembang untuk menyematkan laporan Power BI, dasbor, dan ubin ke dalam aplikasi web dan produk yang menghadap pelanggan tanpa membangun lapisan visualisasi dari awal.
Kesesuaian terkuat adalah organisasi yang sudah menggunakan Power BI, Azure, Microsoft Fabric, atau pola identitas Microsoft. Tim produk dan teknik dapat menggunakan kekuatan pemodelan dan pelaporan Power BI sambil menangani kebutuhan aplikasi spesifik seperti autentikasi, akses penyewa, keamanan tingkat baris, dan pengalaman pelanggan yang diberi merek.
Kelebihan dan Kekurangan
- Kesesuaian yang kuat dengan tumpukan analitik Microsoft dan Azure
- Menyematkan laporan Power BI, dasbor, dan ubin yang familiar
- Alat pengembang mendukung skenario app-owns-data dan organisasi
- Pilihan yang baik ketika aset BI internal perlu menjadi pengalaman produk
- Paling sesuai untuk tim yang nyaman dengan arsitektur Microsoft
- Keamanan penyewa dan desain identitas memerlukan perhatian
- Kustomisasi yang dalam mungkin dibatasi oleh model laporan Power BI
4. Looker
Looker adalah yang terbaik untuk tim yang sangat memperhatikan konsistensi metrik. Lapisan pemodelan LookML memberi tim data tempat untuk mendefinisikan logika bisnis, hubungan, dimensi, dan ukuran sehingga dasbor dan eksplorasi tersemat menggunakan definisi yang dipercaya di seluruh produk.
Itu membuat Looker sangat berguna untuk produk SaaS yang kompleks, portal pelanggan, dan alat internal di mana pengguna memerlukan analitik tetapi bisnis tidak dapat membiarkan definisi metrik inti yang bertentangan. Looker juga mendapat manfaat dari posisinya di dalam Google Cloud, dengan integrasi BigQuery yang kuat dan opsi analitik konversasional yang lebih baru untuk lingkungan tersemat.
Kelebihan dan Kekurangan
- Pemodelan semantik yang kuat melalui LookML
- Kesesuaian yang baik untuk metrik yang dikelola dan analitik yang menghadap pelanggan yang dipercaya
- Bekerja secara alami dengan BigQuery dan arsitektur Google Cloud
- Mendukung skenario dasbor tersemat, eksplorasi, dan analitik konversasional
- Memerlukan disiplin pemodelan data sebelum penyematan membayar
- Kurang ringan daripada alat dasbor saja
- Implementasi bergantung pada tim BI dan data yang berpengalaman
5. Sisense
Sisense dibangun untuk organisasi yang ingin analitik menghilang ke dalam pengalaman produk mereka sendiri. Kapabilitas analitik tersematnya mendukung label putih, gaya kustom, komposisi SDK, penyematan dasbor, dan alur kerja analitik yang diproduksi untuk perusahaan perangkat lunak dan kasus penggunaan OEM.
Platform ini paling kuat ketika perusahaan memerlukan lebih banyak kontrol daripada iframe sederhana tetapi tidak ingin membangun mesin analitik secara internal. Tim produk dan teknik dapat menyematkan dasbor dan widget, menyesuaikan tampilan dan perilaku, dan melapisi wawasan yang didorong AI ke dalam alur kerja yang terasa asli bagi aplikasi host.
Kelebihan dan Kekurangan
- Fokus kuat pada analitik tersemat dan label putih
- SDK Compose dan API mendukung pengalaman produk yang lebih terkendali
- Berguna untuk tim SaaS dan OEM yang membangun analitik sebagai fitur
- Kapasitas AI membantu menemukan tren dan anomali di dalam dasbor
- Implementasi memerlukan perencanaan arsitektur produk dan data
- Dapat lebih terlibat daripada alat berbagi dasbor sederhana
- Tim perlu memvalidasi kinerja untuk penggunaan pelanggan yang banyak
6. Qlik
Qlik adalah pilihan yang kuat ketika pengguna perlu menjelajahi hubungan dalam data daripada hanya melihat dasbor yang sudah jadi. Mesin asosiatifnya memungkinkan pemilihan di seluruh bidang untuk bergetar melalui pengalaman analitik, mengungkapkan koneksi dan kesenjangan yang dasbor linier tradisional dapat sembunyikan.
Untuk analitik tersemat, Qlik memberi tim beberapa cara untuk membawa analitik ke dalam aplikasi, termasuk jalur tanpa kode dan berorientasi pengembang. Qlik paling menarik ketika tim produk ingin dasbor tersemat, eksplorasi, bantuan AI, dan otomatisasi terhubung ke proses bisnis langsung daripada lapisan pelaporan yang tetap.
Kelebihan dan Kekurangan
- Eksplorasi asosiatif mendukung fleksibilitas data
- Opsi tersemat termasuk pendekatan tanpa kode dan pengembang
- Asisten AI dan otomatisasi analitik dapat sesuai dengan kasus penggunaan yang dipimpin alur kerja
- Kesesuaian yang baik untuk lingkungan pengambilan keputusan waktu nyata
- Model asosiatif mungkin memerlukan pendidikan pengguna
- Penyematan yang dalam memerlukan desain perilaku pemilihan yang hati-hati dan UX
- Tim harus selaraskan persiapan data dan tata kelola sebelum peluncuran yang luas
7. Domo Everywhere
Domo Everywhere adalah pilihan yang baik untuk tim yang sudah menggunakan Domo sebagai platform BI dan operasi data awan dan ingin memperluas pekerjaan itu ke luar. Ini membantu perusahaan menyematkan dasbor, kartu, dan pengalaman analitik ke dalam produk, portal, dan lingkungan yang menghadap mitra sambil mengelola konten dari Domo.
Nilainya datang dari keluasan lingkungan Domo: konektor, transformasi, dasbor, peringatan, berbagi, dan operasi awan dalam satu tempat. Domo Everywhere paling kuat ketika bisnis ingin mengemas dasbor operasional untuk pelanggan atau mitra tanpa memisahkan analitik tersemat dari sisa alur kerja BI.
Kelebihan dan Kekurangan
- Dasar BI awan yang kuat dengan integrasi data dan dashboarding
- Berguna untuk analitik pelanggan, mitra, dan portal
- Dasbor tersemat dapat menggunakannya kembali pekerjaan yang dibangun di Domo
- Kesesuaian yang baik ketika data prep, pelaporan, dan distribusi harus tetap bersama
- Paling sesuai untuk organisasi yang sudah sejalan dengan model platform Domo
- Pengalaman produk yang sangat kustom mungkin memerlukan kontrol pengembang yang lebih
- Desain izin dan penyewa memerlukan implementasi yang hati-hati
8. Yellowfin BI
Yellowfin BI menonjol ketika pengalaman tersemat perlu menjelaskan apa yang berubah, bukan hanya menampilkan grafik. Campuran dasbor, cerita data, sinyal otomatis, dan pelaporan naratif membuatnya berguna untuk produk di mana pelanggan memerlukan ringkasan wawasan berulang atau interpretasi yang dipandu.
Lapisan cerita itu penting untuk tim yang penggunanya bukan analis. Yellowfin dapat menggabungkan dasbor dengan konteks tertulis, peringatan, dan pemantauan otomatis sehingga pelanggan memahami apa yang dimaksud dengan angka-angka dan di mana perhatian diperlukan. Ini adalah pilihan yang kuat untuk pelaporan tersemat, tinjauan pelanggan, dan pengiriman wawasan berulang.
Kelebihan dan Kekurangan
- Fitur cerita data dan pelaporan naratif yang kuat
- Sinyal membantu pengguna memperhatikan perubahan penting dalam data
- Berguna untuk laporan yang menghadap pelanggan dan ringkasan wawasan tersemat
- Mendukung kasus penggunaan analitik tersemat dan label putih
- Mungkin bukan pilihan pertama untuk penyematan pengembang yang sangat kustom
- Fitur cerita memerlukan desain editorial dan data yang baik
- Kurang sesuai untuk tim yang hanya memerlukan komponen grafik mentah
9. Mode Analytics
Mode Analytics adalah yang terbaik untuk organisasi di mana analis perlu membentuk pengalaman tersemat dari analisis nyata daripada hanya penulisan dasbor. Ini menggabungkan SQL, Python, notebook, laporan, dan dasbor, memungkinkan tim untuk membangun analisis yang lebih kaya dan kemudian menerbitkannya ke dalam alat internal atau lingkungan yang menghadap pelanggan.
Itu membuat Mode berguna ketika lapisan pelaporan bergantung pada logika kustom, eksplorasi, analisis statistik, atau narasi yang dipelihara analis. Sekarang bagian dari ThoughtSpot, tetapi tetap relevan sebagai jalur yang lebih berorientasi analis untuk tim yang ingin laporan tersemat yang didasarkan pada SQL dan notebook.
Kelebihan dan Kekurangan
- Alur kerja yang kuat untuk analitik yang didorong SQL, Python, R, dan notebook
- Kesesuaian yang baik untuk laporan tersemat yang dipimpin analis dan alat data
- Berguna ketika laporan memerlukan analisis kustom sebelum publikasi
- Mendukung analitik tersemat tanpa memaksa setiap kasus penggunaan ke dalam pembangun dasbor
- Kurang asli produk daripada platform analitik tersemat khusus
- Memerlukan kepemilikan dan pemeliharaan analis
- Mungkin tidak sesuai untuk tim yang mencari dasbor pelanggan tanpa kode murni
10. Explo
Explo dirancang khusus untuk tim SaaS yang ingin menambahkan analitik yang menghadap pelanggan dengan cepat. Ini fokus pada dasbor tersemat, pelaporan mandiri, berbagi data, pengalaman label putih, dan pembuatan laporan yang dibantu AI tanpa memaksa tim teknik untuk membangun lapisan analitik dari awal.
Kasus penggunaan terbaik adalah tim produk yang ingin analitik terasa asli di dalam aplikasi sambil tetap bergerak cepat. Explo dapat membantu tim mengirimkan dasbor dan laporan, memberi pelanggan lebih banyak kontrol atas tampilan mereka sendiri, dan menambahkan pengalaman pelaporan yang ditenagai AI tanpa mengubah setiap permintaan grafik menjadi proyek teknik kustom.
Kelebihan dan Kekurangan
- Dirancang khusus untuk analitik tersemat SaaS
- Jalur cepat ke dasbor label putih dan laporan pelanggan
- Pembangun laporan AI mendukung pengalaman analitik bahasa alami
- Kesesuaian yang baik untuk tim produk dan teknik yang memerlukan kecepatan
- Kurang sesuai untuk organisasi yang menginginkan suite BI perusahaan yang luas
- Tata kelola semantik yang sangat kompleks mungkin memerlukan arsitektur data tambahan
- Tim masih perlu merancang akses penyewa dan UX yang menghadap pelanggan dengan hati-hati
Pemikiran Terakhir
ThoughtSpot adalah kesesuaian terkuat untuk analitik yang dipimpin pencarian dan dibantu AI di dalam aplikasi. Tableau Embedded adalah yang terbaik ketika dasbor yang halus dan kematangan BI visual menjadi penting, sementara Power BI Embedded adalah pilihan yang jelas untuk tim yang berbasis Microsoft dan Azure. Looker adalah pilihan yang dipimpin tata kelola untuk organisasi yang ingin lapisan semantik tepercaya di balik analitik yang menghadap pelanggan.
Sisense dan Qlik adalah pilihan yang kuat ketika penyematan memerlukan kontrol platform yang lebih dalam dan eksplorasi. Domo Everywhere berguna untuk tim BI awan yang memperluas dasbor ke pelanggan dan mitra, sementara Yellowfin BI menonjol untuk pelaporan naratif dan sinyal otomatis. Mode Analytics bekerja terbaik untuk laporan tersemat yang dipimpin analis, dan Explo adalah pilihan langsung di sini untuk tim SaaS yang ingin dasbor label putih dan pelaporan AI tanpa membangun lapisan analitik mereka sendiri.
