AI 모델 및 플랫폼
10 AI 도구를 사용한 내장 분석 및 보고 비교
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내장 분석은 대시보드, 보고서, 메트릭 및 AI 기반 인사이트가 별도의 목적지 대신 제품의 일부가 될 때 발생합니다. 고객은 파일을 내보내거나 별도의 BI 도구를 열거나 분석가에게 모든 답변을 요청할 필요가 없습니다. 데이터는 이미 결정이 발생하는 곳에 나타나야 합니다.
이 시프트는 분석 소프트웨어를 평가하는 방법을 변경합니다. 좋은 내장 분석 플랫폼은 단순한 차트 도구가 아닙니다. 테넌트 보안, 권한, 데이터 모델링, 스타일링, 성능, 개발자 경험, AI 지원 및 고객이 실제로 사용할 제품 경험을 처리해야 합니다.
아래 도구는 다른 방향에서 이 문제에 접근합니다. 일부는 내장 옵션이 있는 완전한 BI 플랫폼입니다. 다른 일부는 고객용 대시보드를 빠르게 필요한 SaaS 팀을 위해 특별히 설계되었습니다. 올바른 선택은 거버넌스, 화이트 레이블 제어, 개발자 유연성, 셀프 서비스 탐색, 데이터 스토리텔링 또는 출시 속도에 가장 관심이 있는지 여부에 따라 다릅니다.
내장 분석 및 보고를 위한 최고의 AI 도구 비교
| AI 도구 | 최적의 용도 | 주요 강점 |
|---|---|---|
| ThoughtSpot | 고객용 애플리케이션 내에서 검색 기반 및 AI 지원 분석 | 대화형 분석, Liveboards, SpotIQ, 내장 SDK, 사용자 정의 액션, 거버넌스 셀프 서비스 |
| Tableau Embedded | 고급 폴리싱된 내장 대시보드 및 시각적 분석 | 내장 API, Tableau Pulse, 풍부한 시각화, 커넥터, 대시보드 저작, 엔터프라이즈 BI 에코시스템 |
| Power BI Embedded | Microsoft 및 Azure 기반 팀의 상호 작용 보고 내장 | Power BI 보고서, 대시보드, 타일, Azure 서비스, REST API, JavaScript SDK, 행 수준 보안 |
| Looker | 거버넌스 내장 분석 및 중앙 집중식 시맨틱 모델 | LookML, 거버넌스 메트릭, 내장 대시보드, BigQuery 통합, 보안 내장, 대화형 분석 |
| Sisense | 화이트 레이블 분석 및 OEM 스타일 제품 내장 | 화이트 레이블 내장, Compose SDK, 대시보드, AI 인사이트, 사용자 정의, API, 멀티 소스 분석 |
| Qlik | 연관 탐색 및 실시간 인사이트 워크플로우 내장 | 연관 엔진, Qlik Cloud Analytics, qlik-embed, Nebula, AI 어시스턴트, 자동화, 대시보드 |
| Domo Everywhere | 클라우드 BI 팀의 고객 및 파트너를 위한 실시간 대시보드 내장 | Domo Everywhere, 대시보드, 커넥터, Magic ETL, 알림, 내장 카드, 데이터 앱, 고객 공유 |
| Yellowfin BI | 내장 분석 및 데이터 스토리텔링 및 자동화된 신호 | 대시보드, 스토리, 프레젠트, 신호, 내장 분석, 알림, 멀티 테넌트 지원, 화이트 레이블링 |
| Mode Analytics | 분석가 주도 내장 보고서 및 SQL, Python, 노트북 | SQL 편집기, Python 및 R 노트북, 내장 보고서, 대시보드, Visual Explorer, API, 분석가 워크플로우 |
| Explo | SaaS 팀을 위한 빠른 화이트 레이블 대시보드, 보고서 및 AI 분석 | 노코드 대시보드 빌더, 화이트 레이블 내장, AI 보고서 빌더, 데이터 공유, 고객 보고서, 엔터프라이즈 보안 |
내장 분석 소프트웨어 선택 방법
사용자에게 제공하려는 사용자 경험으로 시작하십시오. 고객 포털에 몇 개의 폴리싱된 대시보드가 있는 것은 사용자가 질문을 할 수 있고, 보고서를 구축하고, 데이터를 드릴하고, 애플리케이션 내에서 작업을 수행할 수 있는 셀프 서비스 분석 레이어와는 매우 다른 프로젝트입니다. 사용자가 더 많은 자유를 가지고 있으면, 거버넌스, 권한, 시맨틱 모델링 및 감사 가능성이 더 중요해집니다.
제품 팀은 또한 내부 BI 요구 사항과 내장 분석 요구 사항을 분리해야 합니다. 내부 분석가에게 아름답게 작동하는 도구는 고객용 워크플로우 내에서 어색하게 느껴질 수 있습니다. 테마, 인증, 테넌트 분리, API 품질, 성능, 모바일 동작, 데이터 새로 고침 패턴 및 AI 답변이 어떻게 기반을 두고 있는지에 주의하십시오. 내장 분석은 제품의 일부로 느껴질 때 성공합니다. BI 창이 붙여진 것이 아닙니다.
내장 분석 및 보고를 위한 상위 10개 AI 도구
1. ThoughtSpot
ThoughtSpot은 내장 경험을 검색보다는 정적 대시보드 라이브러리처럼 느끼는 경우에 가장 강력합니다. 제품 팀은 Liveboards, 차트 및 더广泛한 분석 경험을 애플리케이션에 내장하여 사용자가 질문을 할 수 있고, 데이터를 탐색하고, 지표에서 기본 드라이버로 이동할 수 있도록 할 수 있습니다.
이 플랫폼은 분석이 제품 기능이 아닌 내보낸 보고서가 되지 않도록 하는 SaaS 회사에 특히 유용합니다. ThoughtSpot의 내장 도구는 사용자 지정, 개발자 제어, AI 지원 탐색, 자동화된 인사이트 발견 및 분석을 비즈니스 워크플로우에 연결하는 작업을 지원합니다.
장점 및 단점
- 검색 기반 및 대화형 데이터 탐색에 탁월한 적합성
- Liveboards 및 내장 경험은 제품 사용을 위해 사용자 정의할 수 있습니다.
- SpotIQ 및 AI 기능은 사용자가 직접 요청하지 않을 수 있는 패턴을 표면화합니다.
- 호스트 애플리케이션 내에서 분석이 작업을 驅動하는 경우 유용합니다.
- 신뢰할 수 있는 셀프 서비스를 위해 잘 모델링된 데이터 레이어가 필요합니다.
- 단순한 차트 내장에 필요한 것보다 더 많은 플랫폼일 수 있습니다.
- 검색 기반 분석은仍然 주의 깊은 권한 및 테넌트 설계를 필요로 합니다.
2. Tableau Embedded
Tableau Embedded는 시각적 품질 및 대시보드 폴리싱이 중요한 경우 자연스러운 선택입니다. Tableau 대시보드, 메트릭 및 상호 작용 시각화를 애플리케이션, 포털 및 고객용 제품에 가져올 수 있으며 더 넓은 Tableau 에코시스템을 저작 및 거버넌스에 의존할 수 있습니다.
Tableau Pulse는 또한 제품 팀에게 사용자에게 더 가까운 지표 추적 및 AI 지원 요약을 제공하는 방법을 제공합니다. Tableau는 이미 알고 있는 팀은 정교한 대시보드를 설계하고 지원되는 API 및 웹 구성 요소를 통해 내장할 수 있습니다.
장점 및 단점
- 시각화 품질 및 성숙한 대시보드 저작이 강력합니다.
- 내장 API는 애플리케이션 및 포털 사용 사례를 지원합니다.
- Tableau Pulse는 내장 환경에서 지표 인사이트를 제공할 수 있습니다.
- 커넥터 및 엔터프라이즈 BI 관행의 큰 에코시스템
- 최상의 결과는 일반적으로 Tableau 설계 및 관리 전문 지식이 필요합니다.
- 단순한 고객용 대시보드를 필요한 팀에게는 무거울 수 있습니다.
- 깊은 제품 내장에는仍然 주의 깊은 UX 및 권한 설계가 필요합니다.
3. Power BI Embedded
Power BI Embedded는 Microsoft의 데이터 및 클라우드 에코시스템에 이미 투자한 팀을 위한 실용적인 선택입니다. 개발자는 Power BI 보고서, 대시보드 및 타일을 웹 애플리케이션 및 고객용 제품에 내장할 수 있으며 시각화 레이어를 처음부터 구축할 필요가 없습니다.
최강의 적합성은 Power BI, Azure, Microsoft Fabric 또는 Microsoft (MSFT ) ID 패턴을 이미 사용하는 조직입니다. 제품 및 엔지니어링 팀은 Power BI의 모델링 및 보고 강점을 사용할 수 있으며 애플리케이션별 요구 사항을 처리할 수 있습니다.
장점 및 단점
- Microsoft 및 Azure 기반 분석 스택에 강력한 적합성
- 알려진 Power BI 보고서, 대시보드 및 타일을 내장합니다.
- 개발자 도구는 애플리케이션 소유 데이터 및 조직 시나리오를 지원합니다.
- 내부 BI 자산을 제품 경험으로 전환해야 하는 경우 좋은 옵션입니다.
- Microsoft 아키텍처에 익숙한 팀에게 가장 적합합니다.
- 테넌트 보안 및 ID 설계에는 주의가 필요합니다.
- 깊은 사용자 정의는 Power BI의 보고서 모델로 제한될 수 있습니다.
4. Looker
Looker는 메트릭 일관성을 깊이关心하는 팀을 위한 최선의 선택입니다. LookML 모델링 레이어는 데이터 팀에게 비즈니스 논리, 관계, 차원 및 측정을 정의할 수 있는 중앙 집중식 위치를 제공하여 내장 대시보드 및 탐색이 제품 전체에서 동일한 신뢰할 수 있는 정의를 사용합니다.
이 거버넌스는 Looker를 특히 복잡한 SaaS 제품, 고객 포털 및 내부 도구에 유용하게 만듭니다. 여기서 사용자는 분석이 필요하지만 비즈니스에서는 핵심 메트릭의 충돌하는 정의를 허용할 수 없습니다. Looker는 또한 Google Cloud 내에서 강력한 BigQuery 정렬 및 더 새로운 내장 환경을 위한 대화형 분석 옵션을 제공합니다.
장점 및 단점
- 시맨틱 모델링을 통해 강력한 LookML
- 신뢰할 수 있는 고객용 분석 및 거버넌스 메트릭에 적합
- BigQuery 및 Google Cloud 아키텍처와 자연스럽게 작동
- 내장 대시보드, 탐색 및 대화형 분석 시나리오 지원
- 내장으로 이점을 얻기 전에 데이터 모델링 규율이 필요합니다.
- 대시보드 전용 도구보다 가볍지 않습니다.
- 구현은 경험豊富한 BI 및 데이터 팀에 달려 있습니다.
5. Sisense
Sisense는 분석이 자신의 제품 경험에消える 것을 원하는 조직을 위해 구축되었습니다. 내장 분석 기능은 화이트 레이블링, 사용자 정의 스타일링, SDK 기반 구성, 대시보드 내장 및 제품화된 분석 워크플로우를 지원합니다.
이 플랫폼은 단순한 iframe보다 더 많은 제어가 필요하지만 내부적으로 분석 엔진을 구축하지 않으려는 경우에 가장 강력합니다. 제품 및 엔지니어링 팀은 대시보드 및 위젯을 내장하고,外観 및 동작을 사용자 정의하고, 워크플로우에 AI 기반 인사이트를 추가할 수 있습니다.
장점 및 단점
- 화이트 레이블 및 내장 분석에 강력한 초점
- Compose SDK 및 API는 더 제어된 제품 경험을 지원합니다.
- 분석을 제품 기능으로 구축하는 SaaS 및 OEM 팀에 유용
- AI 기능은 대시보드 내에서 추세 및 이상을 표면화합니다.
- 구현에는 제품 및 데이터 아키텍처 계획이 필요합니다.
- 단순한 대시보드 공유 도구보다 더 복잡할 수 있습니다.
- 고객용 고부하 환경의 성능을 확인해야 합니다.
6. Qlik
Qlik은 사용자가 데이터의 관계를 탐색해야 하는 경우 강력한 적합성입니다. 연관 엔진을 사용하면 필드 간의 선택이 전체 분석 경험에 반향效應을 일으켜 전통적인 선형 대시보드에서 숨겨진 연결 및 갭을 드러냅니다.
내장 분석의 경우 Qlik은 팀에게 분석을 애플리케이션에 가져오는 여러 가지 방법을 제공합니다. Qlik은 특히 제품 팀이 워크플로우에 연결된 내장 대시보드, 탐색, AI 지원 및 자동화를 원할 때 강력한 선택입니다.
장점 및 단점
- 연관 엔진을 통해 유연한 데이터 탐색 지원
- 내장 옵션에는 노코드 및 개발자 중심 접근 방식이 포함
- AI 어시스턴트 및 분석 자동화는 워크플로우 주도 사용 사례에 적합
- 실시간 의사 결정 환경에 적합
- 연관 모델은 사용자 교육을 필요로 할 수 있습니다.
- 깊은 내장은 주의 깊은 설계 및 UX 계획을 필요로 합니다.
- 팀은 광범위한 롤아웃 전에 데이터 준비 및 거버넌스를 정렬해야 합니다.
7. Domo Everywhere
Domo Everywhere는 이미 Domo를 클라우드 BI 및 데이터 운영 플랫폼으로 사용하는 팀과 잘 맞습니다. 이 도구는 대시보드, 카드 및 분석 경험을 제품, 포털 및 파트너용 환경에 내장하는 데 도움을 주며 Domo에서 콘텐츠를 관리합니다.
가치는 Domo 환경의广泛性에서 나옵니다. 커넥터, 변환, 대시보드, 알림, 공유 및 클라우드 운영이 모두 하나의 위치에 있습니다. Domo Everywhere는 비즈니스에서 분석을 제품의 일부로 만들고 싶지만 내장 분석과 나머지 BI 워크플로우를 분리하고 싶지 않은 경우에 가장 강력합니다.
장점 및 단점
- 클라우드 BI 기본 및 데이터 통합 및 대시보드
- 고객, 파트너 및 포털 분석에 유용
- 내장 대시보드는 Domo에서 구축된 작업을 재사용할 수 있습니다.
- 데이터 준비, 보고 및 배포가 함께 유지되는 경우에 적합
- Domo 플랫폼 모델과 이미 정렬된 조직에 가장 적합
- 고객용 고부하 환경의 성능을 확인해야 합니다.
- 권한 및 테넌트 설계에는 주의가 필요합니다.
8. Yellowfin BI
Yellowfin BI는 내장 경험에서 무엇이 변경되었는지 설명해야 하는 경우에 두드러집니다. 대시보드, 데이터 스토리텔링, 자동화된 신호 및 내러티브 보고의 조합은 고객용 제품에서 반복적인 인사이트 요약이나 안내된 해석이 필요한 경우에 유용합니다.
이 스토리텔링 레이어는 분석가가 아닌 사용자를 가진 팀에게 중요합니다. Yellowfin은 대시보드를 작성된 컨텍스트, 알림 및 자동화된 모니터링과 결합하여 고객이 숫자의 의미를 이해하고 주의가 필요한 곳을 알 수 있도록 할 수 있습니다. 내장 보고서, 고객 개요 및 반복적인 인사이트 전달에 강력한 적합성입니다.
장점 및 단점
- 데이터 스토리텔링 및 내러티브 보고 기능이 강력
- 신호는 사용자가 중요한 데이터 변경 사항을 감지하도록 도와줍니다.
- 고객용 보고서 및 내장 인사이트 요약에 유용
- 내장 및 화이트 레이블 분석 사용 사례 지원
- 개발자 주도 내장에 대한 첫 번째 선택이 아닐 수 있습니다.
- 스토리텔링 기능은 좋은 편집 및 데이터 설계를 필요로 합니다.
- 원시 차트 구성 요소만 필요한 팀에게 적합하지 않을 수 있습니다.
9. Mode Analytics
Mode Analytics는 분석가가 내장 경험을 실제 분석에서 형성해야 하는 경우에 가장 적합합니다. SQL, Python, R, 노트북, 보고서 및 대시보드를 결합하여 팀은 더 풍부한 분석을 구축하고 내부 도구 또는 고객용 환경에 게시할 수 있습니다.
이것은 사용자 지정 논리, 탐색 작업, 통계 분석 또는 분석가 유지 관리 내러티브가 보고 레이어에 의존하는 경우에 Mode가 유용합니다. ThoughtSpot의 일부이지만 분석가 중심의 내장 보고를 위한 더 많은 경로로 여전히 관련이 있습니다.
장점 및 단점
- SQL, Python, 노트북 및 워크플로우를 위한 강력한 워크플로우
- 분석가 주도 내장 보고서 및 데이터 도구에 적합
- 보고서가 게시되기 전에 사용자 지정 분석이 필요한 경우 유용
- 대시보드 빌더에 모든 사용 사례를 강제하지 않고 내장 분석을 지원
- 전용 내장 분석 플랫폼보다 제품 네이티브가 아닙니다.
- 분석가 소유권 및 유지 관리가 필요합니다.
- 순수한 노코드 고객용 대시보드를 찾는 팀에게 적합하지 않을 수 있습니다.
10. Explo
Explo는 SaaS 팀이 고객용 분석을 빠르게 추가하려는 경우에 특별히 설계되었습니다. 이 도구는 내장 대시보드, 셀프 서비스 보고, 데이터 공유, 화이트 레이블 경험 및 AI 지원 보고서 생성을 지원하며 엔지니어링 팀이 분석 레이어를 처음부터 구축할 필요가 없습니다.
Explo는 제품 팀이 애플리케이션 내에서 분석이 네이티브처럼 느껴지도록 하면서 빠르게 이동하려는 경우에 가장 적합합니다. Explo는 팀이 대시보드 및 보고서를 출하하고, 고객에게 더 많은 제어를 제공하고, AI 지원 보고서 경험을 추가할 수 있도록 도와줍니다.
장점 및 단점
- SaaS 내장 분석을 위한 전용 솔루션
- 화이트 레이블 대시보드 및 고객 보고서를 위한 빠른 경로
- AI 보고서 빌더는 자연어 분석 경험을 지원
- 제품 및 엔지니어링 팀이 속도와 우선순위를 필요로 하는 경우에 적합
- 엔터프라이즈 BI 스위트를 원하는 조직에 적합하지 않을 수 있습니다.
- 매우 복잡한 시맨틱 거버넌스는 추가적인 데이터 아키텍처를 필요로 할 수 있습니다.
- 팀은仍然 테넌트 액세스 및 고객용 UX를 주의 깊게 설계해야 합니다.
최종 생각
ThoughtSpot은 애플리케이션 내에서 검색 기반 및 AI 지원 분석에 가장 적합합니다. Tableau Embedded는 시각적 품질 및 성숙한 대시보드 폴리싱이 중요한 경우에 가장 적합합니다. Power BI Embedded는 Microsoft 및 Azure 기반 팀을 위한 명백한 선택입니다. Looker는 거버넌스 첫 번째 옵션입니다.
Sisense 및 Qlik는 내장에 더 깊은 플랫폼 제어가 필요한 경우 강력한 선택입니다. Domo Everywhere는 클라우드 BI 팀을 위한 유용한 도구입니다. Yellowfin BI는 내러티브 보고 및 자동화된 신호에 두드러집니다. Mode Analytics는 분석가 주도 내장 보고서에 적합합니다. Explo는 SaaS 팀을 위한 가장 직접적인 옵션입니다.
