โมเดลและแพลตฟอร์ม AI
10 อันดับเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และการรายงานแบบฝังตัว
เพิ่ม Unite.AI ลงในแหล่งข้อมูลที่คุณต้องการบน Google
Unite.AI อาจได้รับค่าตอบแทนเมื่อคุณใช้ลิงก์ไปยังผลิตภัณฑ์ที่เรารีวิว ทั้งนี้ไม่ส่งผลต่อการประเมินของกองบรรณาธิการ อ่าน การเปิดเผยข้อมูลพันธมิตรของเรา.
การวิเคราะห์แบบฝังตัวคือสิ่งที่เกิดขึ้นเมื่อแดชบอร์ด รายงาน เมตริก และข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์แทนการเป็นจุดหมายปลายทางที่แยกออกมา ลูกค้าไม่ควรต้องส่งออกไฟล์ เปิดเครื่องมือ BI แยก หรือถามวิเคราะห์สำหรับทุกคำตอบ ข้อมูลควรปรากฏที่ที่การตัดสินใจเกิดขึ้น
การเปลี่ยนแปลงนั้นเปลี่ยนแปลงวิธีการที่ผู้ซื้อควรประเมินซอฟต์แวร์วิเคราะห์ แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบฝังตัวที่ดีไม่ใช่แค่เครื่องมือการสร้างแผนภูมิเท่านั้น แต่ยังต้องจัดการความปลอดภัยของที่ดิน สิทธิ์ การสร้างแบบจำลองข้อมูล การออกแบบ การแสดงผล การใช้งานของผู้พัฒนา การช่วยเหลือของ AI และประสบการณ์ของผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าจะใช้จริง
เครื่องมือต่อไปนี้เข้าใกล้ปัญหานี้จากทิศทางที่แตกต่างกัน บางเครื่องมือเป็นแพลตฟอร์ม BI ที่สมบูรณ์แบบพร้อมตัวเลือกการฝังตัวที่เติบโตเต็มที่ อื่นๆ ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับทีม SaaS ที่ต้องการแดชบอร์ดที่เผยแพร่แก่ลูกค้าอย่างรวดเร็ว ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับว่าคุณให้ความสำคัญกับการกำกับดูแล การควบคุมไวท์เลเบล ความยืดหยุ่นของผู้พัฒนา การสำรวจแบบบริการตนเอง การเล่าเรื่องข้อมูล หรือความเร็วในการเปิดตัว
เครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และการรายงานแบบฝังตัวเปรียบเทียบ
| เครื่องมือ AI | สำหรับ | จุดแข็งหลัก |
|---|---|---|
| ThoughtSpot | การวิเคราะห์และการช่วยเหลือของ AI ภายในแอปที่เผยแพร่แก่ลูกค้า | การวิเคราะห์แบบสนทนา Liveboards SpotIQ SDK ที่ฝังตัวได้ การกระทำที่กำหนดเอง การบริการตนเองที่มีการกำกับดูแล |
| Tableau Embedded | การฝังตัวของแดชบอร์ดและวิชวลไทเซชันที่มีการปรับแต่งสูง | API การฝังตัว Tableau Pulse วิชวลไทเซชันที่มีความร่ำรวย ตัวเชื่อมต่อ การเขียนแดชบอร์ด ระบบนิเวศ BI ขององค์กร |
| Power BI Embedded | ทีมที่ใช้ Microsoft และ Azure เป็นศูนย์กลางในการฝังตัวของรายงานแบบโต้ตอบ | รายงาน Power BI แดชบอร์ด ไทล์ บริการ Azure API REST SDK JavaScript ระดับความปลอดภัยของแถว |
| Looker | การวิเคราะห์แบบฝังตัวที่มีการกำกับดูแลพร้อมโมเดลเชิงความหมายที่เป็นศูนย์กลาง | LookML เมตริกที่มีการกำกับดูแล แดชบอร์ดที่ฝังตัวได้ การผสานรวม BigQuery การฝังตัวที่ปลอดภัย การวิเคราะห์แบบสนทนา |
| Sisense | การวิเคราะห์แบบฝังตัวที่มีการควบคุมไวท์เลเบลและผลิตภัณฑ์ที่ฝังตัว | การฝังตัวที่มีการควบคุมไวท์เลเบล Compose SDK แดชบอร์ด ข้อมูลเชิงลึกของ AI การปรับแต่ง API การวิเคราะห์แบบหลายแหล่ง |
| Qlik | การสำรวจแบบสัมพันธ์และข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ที่ฝังตัวไว้ในเวิร์กโฟลว์ | เครื่องยนต์แบบสัมพันธ์ Qlik Cloud Analytics qlik-embed Nebula ผู้ช่วย AI การทำงานอัตโนมัติ แดชบอร์ด |
| Domo Everywhere | ทีม BI บนคลาวด์ที่ฝังตัวแดชบอร์ดแบบเรียลไทม์สำหรับลูกค้าและพันธมิตร | Domo Everywhere แดชบอร์ด ตัวเชื่อมต่อ Magic ETL การเตือน การ์ดที่ฝังตัวได้ แอปข้อมูล การแบ่งปันลูกค้า |
| Yellowfin BI | การวิเคราะห์แบบฝังตัวพร้อมการเล่าเรื่องข้อมูลและการส่งสัญญาณอัตโนมัติ | แดชบอร์ด เรื่องราว การนำเสนอ สัญญาณ การวิเคราะห์แบบฝังตัว การเตือน การสนับสนุนแบบหลายผู้เช่า การควบคุมไวท์เลเบล |
| Mode Analytics | การรายงานแบบฝังตัวที่นำโดยนักวิเคราะห์สร้างจาก SQL Python และโน้ตบุ๊ก | ตัวแก้ไข SQL โน้ตบุ๊ก Python และ R การรายงานแบบฝังตัว แดชบอร์ด Visual Explorer API การทำงานของนักวิเคราะห์ |
| Explo | การสร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบไวท์เลเบลที่รวดเร็วพร้อมการวิเคราะห์ AI สำหรับผลิตภัณฑ์ SaaS | การสร้างแดชบอร์ดแบบไม่ต้องเขียนโค้ด การฝังตัวแบบไวท์เลเบล ผู้สร้างรายงาน AI การแบ่งปันข้อมูล รายงานลูกค้า ความปลอดภัยระดับองค์กร |
วิธีการเลือกซอฟต์แวร์การวิเคราะห์แบบฝังตัว
เริ่มต้นด้วยประสบการณ์ของผู้ใช้ที่คุณต้องการส่งมอบ พอร์ทัลลูกค้าที่มีแดชบอร์ดที่มีการปรับแต่งสูงเป็นโครงการที่แตกต่างจากชั้นวิเคราะห์แบบบริการตนเองที่ผู้ใช้สามารถถามคำถาม สร้างรายงาน ย้อนกลับไปที่ข้อมูล และดำเนินการจากภายในแอปของคุณ
ทีมผลิตภัณฑ์ควรแยกความต้องการ BI ภายในออกจากความต้องการการวิเคราะห์แบบฝังตัว เครื่องมือที่ทำงานได้ดีสำหรับนักวิเคราะห์ภายในอาจรู้สึกไม่สบายใจภายในเวิร์กโฟลว์ที่เผยแพร่แก่ลูกค้า ตรวจสอบการออกแบบ การรับรองความถูกต้อง การแยกที่ดิน คุณภาพ API การแสดงผล พฤติกรรมบนมือถือ รูปแบบการอัปเดตข้อมูล และวิธีที่คำตอบของ AI ได้รับการยึดเหนี่ยว การวิเคราะห์แบบฝังตัวจะประสบความสำเร็จเมื่อมันรู้สึกเหมือนเป็นส่วนหนึ่งของผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่หน้าต่าง BI ที่วางอยู่บนมัน
10 อันดับเครื่องมือ AI ที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และการรายงานแบบฝังตัว
1. ThoughtSpot
ThoughtSpot มีความแข็งแกร่งที่สุดเมื่อประสบการณ์แบบฝังตัวควรให้ความรู้สึกเหมือนการค้นหาแทนที่จะเป็นไลบรารีของแดชบอร์ดแบบคงที่ ทีมผลิตภัณฑ์สามารถฝังตัว Liveboards แผนภูมิ และประสบการณ์การวิเคราะห์ที่กว้างขึ้นไว้ในแอปเพื่อให้ผู้ใช้สามารถถามคำถาม สำรวจข้อมูล และย้ายจากเมตริกไปยังตัวขับเคลื่อนเบื้องหลังโดยไม่ต้องรอนักวิเคราะห์
แพลตฟอร์มนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับบริษัท SaaS ที่ต้องการให้การวิเคราะห์กลายเป็นคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์มากกว่ารายงานที่ส่งออก ThoughtSpot มีเครื่องมือการฝังตัวที่สนับสนุนการปรับแต่ง การควบคุมของผู้พัฒนา การสำรวจที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI การค้นพบข้อมูลเชิงลึกอัตโนมัติ และการกระทำที่สามารถเชื่อมต่อการวิเคราะห์กลับไปยังเวิร์กโฟลว์ของธุรกิจ
ข้อดีและข้อเสีย
- เหมาะสำหรับการสำรวจข้อมูลและการค้นหาที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI
- Liveboards และประสบการณ์ที่ฝังตัวสามารถปรับแต่งสำหรับการใช้งานผลิตภัณฑ์
- SpotIQ และคุณสมบัติ AI ช่วยให้ผู้ใช้พบเห็นรูปแบบที่อาจไม่ได้ถามโดยตรง
- มีประโยชน์เมื่อการวิเคราะห์ควรขับเคลื่อนการดำเนินการภายในแอปที่โฮสต์
- ทีมต้องการชั้นข้อมูลที่ได้รับการสร้างแบบจำลองที่เชื่อถือได้สำหรับการบริการตนเอง
- อาจเป็นแพลตฟอร์มที่มีขนาดใหญ่กว่าที่ทีมต้องการสำหรับการฝังตัวของแผนภูมิแบบง่าย
- การวิเคราะห์ที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI ยังคงต้องการการออกแบบสิทธิ์และที่ดินที่รอบคอบ
2. Tableau Embedded
Tableau Embedded เป็นตัวเลือกที่เป็นธรรมชาติเมื่อคุณภาพการแสดงภาพและการเติบโตของ BI มีความสำคัญ มันช่วยให้ทีมสามารถนำแดชบอร์ดของ Tableau เมตริก และวิชวลไทเซชันที่โต้ตอบมาไว้ในแอป พอร์ทัล และผลิตภัณฑ์ที่เผยแพร่แก่ลูกค้าในขณะที่ยังคงพึ่งพาระบบนิเวศของ Tableau ที่กว้างขึ้นสำหรับการเขียนและกำกับดูแล
ความน่าดึงดูดคือความลึกของชั้นการแสดงภาพ ทีมที่รู้จัก Tableau แล้วสามารถออกแบบแดชบอร์ดที่มีการปรับแต่งและฝังตัวผ่าน API และเว็บคอมโพเนนท์ที่ได้รับการสนับสนุน Tableau Pulse ยังช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์นำติดตามเมตริกและสรุปที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI มาไว้ใกล้กับผู้ใช้มากกว่าการต้องบังคับให้ทุกข้อมูลเชิงลึกเข้าไปในแดชบอร์ดแบบดั้งเดิม
ข้อดีและข้อเสีย
- คุณภาพการแสดงภาพที่แข็งแกร่งและความเป็นมืออาชีพในการเขียนแดชบอร์ด
- API การฝังตัวสนับสนุนกรณีการใช้งานของแอปและพอร์ทัล
- Tableau Pulse สามารถนำการสรุปเมตริกที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI มาไว้ในประสบการณ์ที่ฝังตัว
- ระบบนิเวศที่กว้างขวางของทักษะ ตัวเชื่อมต่อ และแนวปฏิบัติ BI ขององค์กร
- ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมักต้องการทักษะและการดูแลระบบ Tableau
- อาจรู้สึกหนักสำหรับทีมที่ต้องการเฉพาะแดชบอร์ดของลูกค้าแบบเบา
- การฝังตัวที่ลึกยิ่งขึ้นยังคงต้องการการวางแผน UX และสิทธิ์อย่างรอบคอบ
3. Power BI Embedded
Power BI Embedded เป็นตัวเลือกที่เป็นไปได้สำหรับทีมที่ลงทุนในระบบนิเวศข้อมูลและคลาวด์ของ Microsoft (MSFT ) แล้ว มันช่วยให้นักพัฒนาฝังตัวรายงาน Power BI แดชบอร์ด และไทล์ไว้ในเว็บแอปและผลิตภัณฑ์ที่เผยแพร่แก่ลูกค้าโดยไม่ต้องสร้างชั้นการแสดงภาพจากศูนย์
ความเหมาะสมที่ดีที่สุดคือองค์กรที่ใช้ Power BI Azure Microsoft Fabric หรือรูปแบบอัตลักษณ์ของ Microsoft แล้ว ทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมสามารถใช้ความแข็งแกร่งในการสร้างแบบจำลองและการรายงานของ Power BI ในขณะเดียวกันก็จัดการความต้องการเฉพาะของแอป เช่น การรับรองความถูกต้อง การเข้าถึงที่ดิน การรักษาความปลอดภัยระดับแถว และประสบการณ์ของลูกค้าที่มีแบรนด์
ข้อดีและข้อเสีย
- เหมาะสำหรับทีมที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ Microsoft และ Azure
- ฝังตัวรายงาน Power BI แดชบอร์ด และไทล์
- เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาสนับสนุนการเป็นเจ้าของข้อมูลและสถานการณ์ขององค์กร
- ตัวเลือกที่ดีเมื่อทรัพย์สิน BI ภายในต้องการกลายเป็นประสบการณ์ผลิตภัณฑ์
- เหมาะสำหรับทีมที่สบายใจกับโครงสร้าง Microsoft
- การออกแบบความปลอดภัยของที่ดินและอัตลักษณ์ต้องการความระมัดระวัง
- การปรับแต่งที่ลึกอาจถูกจำกัดโดยแบบจำลองรายงานของ Power BI
4. Looker
Looker เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับความสอดคล้องของเมตริก LookML ของมันให้ข้อมูลทีมชั้นเชิงความหมายที่จัดกลางเพื่อกำหนดตรรกะทางธุรกิจ ความสัมพันธ์ มิติ และมาตรวัดเพื่อให้แดชบอร์ดและการสำรวจที่ฝังตัวใช้คำจำกัดความที่เชื่อถือได้เหมือนกันข้ามผลิตภัณฑ์
การกำกับดูแลนั้นช่วยให้ Looker มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับผลิตภัณฑ์ SaaS ที่ซับซ้อน พอร์ทัลลูกค้า และเครื่องมือภายในที่ผู้ใช้ต้องการการวิเคราะห์ แต่ธุรกิจไม่สามารถให้ความยินยอมกับการกำหนดเมตริกหลักที่ขัดแย้งกันได้ Looker ยังได้รับประโยชน์จากตำแหน่งของมันภายใน Google Cloud ด้วยการผสานรวม BigQuery ที่แข็งแกร่งและตัวเลือกการวิเคราะห์แบบสนทนาใหม่สำหรับสภาพแวดล้อมที่ฝังตัว
ข้อดีและข้อเสีย
- การสร้างแบบจำลองเชิงความหมายที่แข็งแกร่งผ่าน LookML
- เหมาะสำหรับเมตริกที่มีการกำกับดูแลและวิเคราะห์ที่เผยแพร่แก่ลูกค้าที่เชื่อถือได้
- ทำงานร่วมกับ BigQuery และโครงสร้างของ Google Cloud
- สนับสนุนการฝังตัวของแดชบอร์ด การสำรวจ และการวิเคราะห์แบบสนทนา
- ต้องการวินัยในการสร้างแบบจำลองข้อมูลก่อนที่การฝังตัวจะให้ผลตอบแทน
- ไม่เบาเท่ากับเครื่องมือเฉพาะแดชบอร์ด
- การนำไปใช้ขึ้นอยู่กับทีมข้อมูลและ BI ที่มีประสบการณ์
5. Sisense
Sisense ถูกสร้างขึ้นสำหรับองค์กรที่ต้องการให้การวิเคราะห์หายไปในประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ของตนเอง ความสามารถในการวิเคราะห์แบบฝังตัวของมันสนับสนุนการควบคุมไวท์เลเบล การออกแบบที่กำหนดเอง SDK สำหรับการประกอบ แดชบอร์ดที่ฝังตัว และเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ที่ผลิตสำหรับบริษัทซอฟต์แวร์และกรณีการใช้งาน OEM
แพลตฟอร์มนี้มีความแข็งแกร่งที่สุดเมื่อบริษัทต้องการควบคุมมากกว่าเฉพาะการฝังตัวแบบ iframe แต่ไม่ต้องการสร้างเครื่องยนต์ข้อมูลภายใน ทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมสามารถฝังตัวแดชบอร์ดและวิดเจ็ต ปรับแต่งรูปลักษณ์และพฤติกรรม และชั้นข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับการขับเคลื่อนด้วย AI ลงในเวิร์กโฟลว์ที่รู้สึกเป็นส่วนหนึ่งของแอปโฮสต์
ข้อดีและข้อเสีย
- มุ่งเน้นการวิเคราะห์แบบฝังตัวและไวท์เลเบล
- Compose SDK และ API สนับสนุนประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ที่ควบคุมได้มากขึ้น
- มีประโยชน์สำหรับทีม SaaS และ OEM ที่สร้างการวิเคราะห์เป็นคุณลักษณะ
- ความสามารถ AI ช่วยให้ผู้ใช้พบแนวโน้มและความผิดปกติภายในแดชบอร์ด
- การนำไปใช้ต้องการการวางแผนโครงสร้างผลิตภัณฑ์และข้อมูล
- อาจมีส่วนร่วมมากกว่าเครื่องมือการแบ่งปันแดชบอร์ดแบบง่าย
- ทีมต้องตรวจสอบประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานของลูกค้าในปริมาณมาก
6. Qlik
Qlik เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งเมื่อผู้ใช้ต้องการสำรวจความสัมพันธ์ในข้อมูลมากกว่าการดูแดชบอร์ดที่สร้างไว้ล่วงหน้า เครื่องยนต์แบบสัมพันธ์ของ Qlik ช่วยให้การเลือกข้ามฟิลด์สามารถกระจายไปทั่วประสบการณ์การวิเคราะห์ โดยเปิดเผยความเชื่อมโยงและช่องว่างที่แดชบอร์ดเชิงเส้นแบบดั้งเดิมสามารถซ่อนได้
สำหรับการวิเคราะห์แบบฝังตัว Qlik มอบทางเลือกหลายทางให้กับทีมในการนำการวิเคราะห์มาไว้ในแอป รวมถึงเส้นทางที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและที่มุ่งเน้นนักพัฒนา Qlik น่าสนใจเมื่อทีมผลิตภัณฑ์ต้องการแดชบอร์ดที่ฝังตัว การสำรวจ การช่วยเหลือของ AI และการทำงานอัตโนมัติที่เชื่อมต่อกับกระบวนการธุรกิจแบบเรียลไทม์มากกว่าชั้นรายงานแบบคงที่
ข้อดีและข้อเสีย
- การสำรวจข้อมูลแบบสัมพันธ์ที่สนับสนุนการสำรวจข้อมูลที่ยืดหยุ่น
- ตัวเลือกการฝังตัวรวมถึงการเข้าถึงแบบไม่ต้องเขียนโค้ดและแบบมุ่งเน้นนักพัฒนา
- ผู้ช่วย AI และการทำงานอัตโนมัติสามารถรองรับกรณีการใช้งานที่ขับเคลื่อนด้วยเวิร์กโฟลว์
- เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมการตัดสินใจแบบเรียลไทม์
- โมเดลแบบสัมพันธ์อาจต้องการการศึกษาผู้ใช้
- การฝังตัวที่ลึกยิ่งขึ้นต้องการการออกแบบรอบพฤติกรรมการเลือกและ UX อย่างรอบคอบ
- ทีมต้องจัดเตรียมข้อมูลและกำกับดูแลก่อนการเปิดตัวที่กว้างขึ้น
7. Domo Everywhere
Domo Everywhere เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับทีมที่ใช้ Domo เป็นแพลตฟอร์ม BI และการดำเนินงานข้อมูลบนคลาวด์แล้ว และต้องการขยายงานนั้นออกไป มันช่วยให้บริษัทต่างๆ ฝังตัวแดชบอร์ด การ์ด และประสบการณ์การวิเคราะห์ไว้ในผลิตภัณฑ์ พอร์ทัล และสภาพแวดล้อมที่เผยแพร่แก่พันธมิตรในขณะที่จัดการเนื้อหาด้วย Domo
คุณค่าของมันมาจากความกว้างขวางของสภาพแวดล้อม Domo: ตัวเชื่อมต่อ การแปลง แดชบอร์ด การเตือน การแบ่งปัน และการดำเนินงานบนคลาวด์ในที่เดียว Domo Everywhere มีความแข็งแกร่งที่สุดเมื่อธุรกิจต้องการบรรจุแดชบอร์ดการดำเนินงานสำหรับลูกค้าหรือพันธมิตรโดยไม่ต้องแยกการวิเคราะห์แบบฝังตัวออกจากส่วนที่เหลือของเวิร์กโฟลว์ BI
ข้อดีและข้อเสีย
- ฐาน BI บนคลาวด์ที่แข็งแกร่งพร้อมการผสานรวมข้อมูลและการสร้างแดชบอร์ด
- มีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ของลูกค้า พันธมิตร และพอร์ทัล
- แดชบอร์ดที่ฝังตัวสามารถนำงานที่สร้างขึ้นใน Domo มาใช้ใหม่
- เหมาะสำหรับกรณีที่การเตรียมข้อมูล การรายงาน และการกระจายควรอยู่ด้วยกัน
- เหมาะสำหรับองค์กรที่มีแนวทางการสร้างแบบจำลองแพลตฟอร์ม Domo
- ประสบการณ์ผลิตภัณฑ์ที่กำหนดเองอย่างลึกซึ้งอาจต้องการการควบคุมนักพัฒนามากขึ้น
- การออกแบบสิทธิ์และที่ดินต้องการการนำไปใช้อย่างรอบคอบ
8. Yellowfin BI
Yellowfin BI มีความโดดเด่นเมื่อประสบการณ์ที่ฝังตัวต้องการอธิบายสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไป ไม่ใช่แค่แสดงแผนภูมิเท่านั้น การผสมผสานของแดชบอร์ด การเล่าเรื่องข้อมูล สัญญาณอัตโนมัติ และการรายงานเชิงเรื่องราวทำให้มันเหมาะสำหรับผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าต้องการสรุปข้อมูลเชิงลึกที่ซ้ำกันหรือการวิเคราะห์ที่ได้รับการชี้นำ
ชั้นการเล่าเรื่องนี้มีความสำคัญสำหรับทีมที่ผู้ใช้ไม่ใช่นักวิเคราะห์ Yellowfin สามารถรวมแดชบอร์ดเข้ากับบริบทที่เขียนขึ้น การเตือน และการตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อให้ลูกค้าเข้าใจว่าตัวเลขหมายถึงอะไรและที่ไหนที่ต้องการความสนใจ
ข้อดีและข้อเสีย
- คุณลักษณะการเล่าเรื่องข้อมูลและการรายงานเชิงเรื่องราวที่แข็งแกร่ง
- สัญญาณช่วยให้ผู้ใช้สังเกตเห็นการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญในข้อมูล
- มีประโยชน์สำหรับการรายงานและการสรุปข้อมูลเชิงลึกที่เผยแพร่แก่ลูกค้า
- สนับสนุนการวิเคราะห์แบบฝังตัวและไวท์เลเบล
- อาจไม่ใช่ตัวเลือกแรกสำหรับการฝังตัวแบบกำหนดเองของผู้พัฒนา
- คุณลักษณะการเล่าเรื่องต้องการการออกแบบและข้อมูลเชิงบรรณาธิการที่ดี
- ไม่เหมาะสำหรับทีมที่ต้องการเฉพาะส่วนประกอบแผนภูมิแบบดิบ
9. Mode Analytics
Mode Analytics เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับองค์กรที่นักวิเคราะห์ต้องการกำหนดประสบการณ์ที่ฝังตัวจากวิเคราะห์จริง มันรวม SQL Python R โน้ตบุ๊ก การรายงาน และแดชบอร์ดเข้าด้วยกัน ช่วยให้ทีมสามารถสร้างการวิเคราะห์ที่มีความร่ำรวยขึ้นแล้วเผยแพร่สู่เครื่องมือภายในหรือสภาพแวดล้อมที่เผยแพร่แก่ลูกค้า
สิ่งนี้ทำให้ Mode มีประโยชน์เมื่อชั้นรายงานขึ้นอยู่กับตรรกะแบบกำหนดเอง งานสำรวจ หรือการวิเคราะห์ทางสถิติ นอกจากนี้ยังเป็นส่วนหนึ่งของ ThoughtSpot แต่ยังคงเกี่ยวข้องในฐานะเส้นทางที่มุ่งเน้นนักวิเคราะห์สำหรับทีมที่ต้องการการรายงานแบบฝังตัวที่มีฐานอยู่บน SQL และโน้ตบุ๊ก
ข้อดีและข้อเสีย
- การทำงานที่แข็งแกร่งสำหรับการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย SQL Python และโน้ตบุ๊ก
- เหมาะสำหรับการรายงานและการวิเคราะห์แบบฝังตัวที่นำโดยนักวิเคราะห์
- มีประโยชน์เมื่อรายงานต้องการการวิเคราะห์แบบกำหนดเองก่อนการเผยแพร่
- สนับสนุนการวิเคราะห์แบบฝังตัวโดยไม่บังคับให้ทุกกรณีการใช้งานเข้าไปในตัวสร้างแดชบอร์ด
- ไม่เนทีฟต่อผลิตภัณฑ์เท่ากับแพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบฝังตัวที่มุ่งเน้น
- ต้องการการเป็นเจ้าของและบำรุงรักษาของนักวิเคราะห์
- อาจไม่เหมาะสำหรับทีมที่กำลังมองหาการแดชบอร์ดของลูกค้าแบบไม่ต้องเขียนโค้ด
10. Explo
Explo ถูกสร้างขึ้นสำหรับทีม SaaS ที่ต้องการเพิ่มการวิเคราะห์ให้กับลูกค้าอย่างรวดเร็ว มันเน้นการสร้างแดชบอร์ด การรายงานแบบบริการตนเอง การแบ่งปันข้อมูล การสร้างรายงานแบบไวท์เลเบล และการวิเคราะห์ AI โดยไม่ต้องบังคับให้ทีมวิศวกรรมสร้างชั้นการวิเคราะห์จากศูนย์
กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดคือทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการให้การวิเคราะห์รู้สึกเหมือนเป็นส่วนหนึ่งของแอปในขณะที่ยังคงเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว Explo สามารถช่วยทีมในการจัดส่งแดชบอร์ดและรายงาน ให้ลูกค้ามีการควบคุมมุมมองของตนเองมากขึ้น และเพิ่มประสบการณ์การรายงานที่ได้รับการช่วยเหลือจาก AI โดยไม่ต้องเปลี่ยนการร้องขอแผนภูมิแต่ละรายการให้เป็นโครงการวิศวกรรมแบบกำหนดเอง
ข้อดีและข้อเสีย
- สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการวิเคราะห์แบบฝังตัวของ SaaS
- เส้นทางที่รวดเร็วสู่การสร้างแดชบอร์ดและรายงานแบบไวท์เลเบล
- ผู้สร้างรายงาน AI สนับสนุนประสบการณ์การวิเคราะห์แบบภาษาธรรมชาติ
- เหมาะสำหรับทีมผลิตภัณฑ์และวิศวกรรมที่ต้องการความเร็ว
- ไม่เหมาะสำหรับองค์กรที่ต้องการชุด BI ขององค์กรที่กว้างขวาง
- การกำกับดูแลเชิงความหมายที่ซับซ้อนมากอาจต้องการโครงสร้างข้อมูลเพิ่มเติม
- ทีมยังคงต้องออกแบบการเข้าถึงที่ดินและ UX ที่เผยแพร่แก่ลูกค้าอย่างรอบคอบ
ความคิดสุดท้าย
ThoughtSpot เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับการวิเคราะห์และการช่วยเหลือของ AI ภายในแอป Tableau Embedded เป็นตัวเลือกที่ดีที่สุดเมื่อความเป็นมืออาชีพของแดชบอร์ดและความเป็นมืออาชีพของ BI มีความสำคัญ ในขณะที่ Power BI Embedded เป็นตัวเลือกที่ชัดเจนสำหรับทีมที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ Microsoft และ Azure Looker เป็นตัวเลือกที่มีการกำกับดูแลเป็นอันดับแรกสำหรับองค์กรที่ต้องการชั้นเชิงความหมายที่เชื่อถือได้เบื้องหลังการวิเคราะห์ที่เผยแพร่แก่ลูกค้า
Sisense และ Qlik เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งเมื่อการฝังตัวต้องการการควบคุมแพลตฟอร์มและสำรวจที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น Domo Everywhere มีประโยชน์สำหรับทีม BI บนคลาวด์ที่ขยายแดชบอร์ดไปยังลูกค้าและพันธมิตร ในขณะที่ Yellowfin BI มีความโดดเด่นในเรื่องการเล่าเรื่องข้อมูลและการส่งสัญญาณอัตโนมัติ Mode Analytics ทำงานได้ดีที่สุดสำหรับการรายงานแบบฝังตัวที่นำโดยนักวิเคราะห์ และ Explo เป็นตัวเลือกที่ตรงไปตรงมาที่สุดสำหรับทีม SaaS ที่ต้องการแดชบอร์ดและรายงานแบบไวท์เลเบลโดยไม่ต้องสร้างชั้นการวิเคราะห์เอง
