Моделі та платформи ШІ
Топ-10 інструментів штучного інтелекту для вбудованої аналітики та звітності
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
Unite.AI може отримувати винагороду, коли ви використовуєте посилання на переглянуті нами продукти. Це не впливає на наші редакційні оцінки. Читайте розкриття про партнерські зв’язки.
Вбудована аналітика відбувається, коли панелі, звіти, метрики та інсайти, підтримувані штучним інтелектом, стають частиною продукту, а не окремим напрямком. Клієнту не слід виводити файл, відкривати окремий інструмент бізнес-аналітики або запитувати у аналітика кожну відповідь. Дані повинні з’являтися там, де вже відбувається процес прийняття рішень.
Ця зміна змінює спосіб, яким покупці повинні оцінювати програмне забезпечення для аналітики. Хороший вбудований аналітичний платформ не тільки інструмент для створення графіків. Він повинен обробляти безпеку орендарів, дозволи, моделювання даних, стиль, продуктивність, досвід розробника, допомогу штучного інтелекту та досвід продукту, який будуть використовувати клієнти.
Інструменти нижче підходять до цієї проблеми з різних напрямків. Деякі з них є повними платформами бізнес-аналітики з зрілими можливостями вбудовування. Інші призначені спеціально для команд SaaS, які швидко потребують customer-facing панелей. Правильний вибір залежить від того, чи турбуєтеся ви найбільш про управління, контроль над брендом, гнучкість розробника, самозастосовну експлуатацію, розповідь даних або швидкість запуску.
Найкращі інструменти штучного інтелекту для вбудованої аналітики та звітності порівняно
| Інструмент штучного інтелекту | Найкраще для | Ключові переваги |
|---|---|---|
| ThoughtSpot | Пошуково-орієнтована та підтримувана штучним інтелектом аналітика всередині customer-facing застосунків | Конверсаційна аналітика, Liveboards, SpotIQ, вбудовані SDK, настраївані дії, керований самозастосовний сервіс |
| Tableau Embedded | Високополіровані вбудовані панелі та візуальна аналітика | API для вбудовування, Tableau Pulse, багаті візуалізації, конектори, авторинг панелей, екосистема підприємства бізнес-аналітики |
| Power BI Embedded | Команди Microsoft та Azure, які вбудовують інтерактивні звіти | Звіти Power BI, панелі, плитки, сервіс Azure, REST API, JavaScript SDK, безпека рівня рядка |
| Looker | Керований вбудований аналіз з центральною семантичною моделлю | LookML, керований метрики, вбудовані панелі, інтеграція з BigQuery, безпечне вбудовування, конверсаційна аналітика |
| Sisense | Вбудована аналітика з брендом та OEM-стилем вбудовування продукту | Вбудовування з брендом, Compose SDK, панелі, інсайти штучного інтелекту, налаштування, API, багатоджерельна аналітика |
| Qlik | Асоціативне дослідження та реал-тайм інсайти, вбудовані у робочі процеси | Асоціативний двигун, Qlik Cloud Analytics, qlik-embed, Nebula, помічник штучного інтелекту, автоматизація, панелі |
| Domo Everywhere | Хмарні команди бізнес-аналітики, які вбудовують реал-тайм панелі для клієнтів та партнерів | Domo Everywhere, панелі, конектори, Magic ETL, сповіщення, вбудовані карти, додатки даних, спільне використання клієнтів |
| Yellowfin BI | Вбудована аналітика з розповіддю даних та автоматизованими сигналами | Панелі, історії, презентації, сигнали, вбудована аналітика, сповіщення, підтримка багатоклиєнтів, білий бренд |
| Mode Analytics | Аналіз, керований аналітиком, побудований з SQL, Python та блокнотів | Редактор SQL, блокноти Python та R, вбудовані звіти, панелі, Visual Explorer, API, робочі процеси аналітика |
| Explo | Швидкі панелі з брендом, звітність та аналіз даних штучного інтелекту для продуктів SaaS | Будівельник панелей без коду, вбудовування з брендом, будівельник звітів штучного інтелекту, спільне використання даних, звіти клієнтів, безпека підприємства |
Як вибрати програмне забезпечення для вбудованої аналітики
Почніть з досвіду користувача, який ви хочете доставити. Портал клієнта з кількома полированими панелями – це зовсім інший проєкт, ніж самозастосовний шар аналітики, де користувачі можуть ставити питання, створювати звіти, заглиблюватися у дані та виконувати дії всередині вашого застосунку.
Продуктові команди також повинні розділити внутрішні потреби бізнес-аналітики від потреб вбудованої аналітики. Інструмент, який працює прекрасно для внутрішніх аналітиків, може відчуватися незграбним всередині customer-facing робочого процесу. Подивіться уважно на теми, автентифікацію, ізоляцію орендарів, якість API, продуктивність, поведінку на мобільних пристроях, шаблони оновлення даних та те, як інсайти штучного інтелекту підтримуються. Вбудована аналітика успішна, коли вона відчувається частиною продукту, а не вікном бізнес-аналітики, вставленим у нього.
Топ-10 інструментів штучного інтелекту для вбудованої аналітики та звітності
1. ThoughtSpot
ThoughtSpot є найсильнішим, коли досвід вбудовування повинен відчуватися як пошук, а не статична бібліотека панелей. Продуктові команди можуть вбудовувати Liveboards, графіки та ширший досвід аналітики у застосунок, щоб користувачі могли ставити питання, досліджувати дані та рухатися від метрики до основних драйверів без очікування на аналітика.
Платформа особливо корисна для компаній SaaS, які хочуть, щоб аналітика стала функцією продукту, а не експортованим звітом. Вбудовані інструменти ThoughtSpot підтримують налаштування, контроль розробника, підтримувану штучним інтелектом експлуатацію, автоматичне відкриття інсайтів та дії, які можуть підключити аналіз до бізнес-робочих процесів.
Переваги та недоліки
- Відмінне поєднання для пошуково-орієнтованої та підтримуваної штучним інтелектом експлуатації даних
- Liveboards та вбудовані досвіди можуть бути налаштовані для використання у продукті
- SpotIQ та функції штучного інтелекту допомагають розкрити закономірності, про які користувачі можуть не запитати безпосередньо
- Корисний, коли аналітика повинна керувати діями всередині хост-застосунку
- Командам потрібно добре змодельований шар даних для довіреного самозастосовного сервісу
- Може бути більш платформою, ніж командам потрібно для простого вбудовування графіків
- Пошуково-орієнтована аналітика все ще потребує ретельного дизайну дозволів та орендарів
Дізнайтеся більше про ThoughtSpot
2. Tableau Embedded
Tableau Embedded є природним вибором, коли важлива якість візуалізації, полірованість панелей та зрілість бізнес-аналітики. Це дозволяє командам доставляти панелі Tableau, метрики та інтерактивні візуалізації у застосунки, портали та customer-facing продукти, одночасно спираючись на ширшу екосистему Tableau для авторингу та керування.
Продуктовий інтерес полягає у глибині шару візуалізації. Команди, які вже знають Tableau, можуть проектувати розвинені панелі та вбудовувати їх через підтримувані API та веб-компоненти. Tableau Pulse також дає продуктовим командам можливість доставляти метричні інсайти та підтримувані штучним інтелектом підсумки ближче до користувача, а не примушувати кожен інсайт до традиційної панелі.
Переваги та недоліки
- Сильна якість візуалізації та зріла авторинговість панелей
- API для вбудовування підтримує застосування у застосунках та порталах
- Tableau Pulse може доставляти керований метричний інсайт у вбудовані досвіди
- Велика екосистема навичок, конекторів та практик підприємства бізнес-аналітики
- Найкращі результати зазвичай потребують експертизи дизайну та адміністративної експертизи Tableau
- Може відчуватися важким для команд, які потребують тільки легкі customer-facing панелі
- Глибоке вбудовування продукту все ще потребує ретельного дизайну UX та планування дозволів
Дізнайтеся більше про Tableau Embedded
3. Power BI Embedded
Power BI Embedded є практичним вибором для команд, які вже інвестували у дані та хмарну екосистему Microsoft (MSFT ). Це дозволяє розробникам вбудовувати звіти Power BI, панелі та плитки у веб-застосунки та customer-facing продукти без побудови візуального шару з нуля.
Найсильніший фіт відбувається у організації, яка вже використовує Power BI, Azure, Microsoft Fabric або шаблони ідентифікації Microsoft. Продуктові та інженерні команди можуть використовувати моделювання та звітні сили Power BI, одночасно обробляючи застосування-специфічні потреби, такі як автентифікація, доступ орендарів, безпека рівня рядка та брендовані customer-facing досвіди.
Переваги та недоліки
- Сильний фіт для команд Microsoft та Azure-орієнтованих аналітичних стеків
- Вбудовує знайомі звіти Power BI, панелі та плитки
- Розробницькі інструменти підтримують сценарії app-owns-data та організації
- Хороший варіант, коли внутрішні активи бізнес-аналітики повинні стати продуктивними досвідами
- Найкраще підходить для команд, комфортних з архітектурою Microsoft
- Безпека орендарів та ідентифікація потребують уважності
- Глибока налаштування може бути обмежено моделлю звіту Power BI
Дізнайтеся більше про Power BI Embedded
4. Looker
Looker є найкращим для команд, які турбуються про консистентність метрик. Шар моделювання LookML дає командам даних центральне місце для визначення бізнес-логіки, відносин, вимірів та заходів, щоб вбудовані панелі та дослідження використовували ті самі довірені визначення по всьому продукту.
Це керування робить Looker особливо корисним для складних продуктів SaaS, customer-порталів та внутрішніх інструментів, де користувачам потрібна аналітика, але бізнес не може дозволити собі суперечливі визначення ключових метрик. Looker також виграє від свого місця всередині Google Cloud, з сильним вирівнюванням BigQuery та новими конверсаційними аналітичними варіантами для вбудованих середовищ.
Переваги та недоліки
- Сильне семантичне моделювання через LookML
- Хороший фіт для керованих метрик та довірених customer-facing аналітик
- Працює природно з BigQuery та архітектурами Google Cloud
- Підтримує вбудовані панелі, дослідження, конверсаційну аналітику та сценарії
- Вимагає дисципліни моделювання даних перед тим, як вбудовування окупиться
- Менше легке, ніж інструменти тільки для панелей
- Реалізація залежить від досвідчених команд бізнес-аналітики та даних
5. Sisense
Sisense побудований для організацій, які хочуть, щоб аналітика зникла у своєму продукті. Його можливості вбудованої аналітики підтримують білий бренд, налаштування, композицію на основі SDK, вбудовування панелей та продуктизовані аналітичні робочі процеси для компаній програмного забезпечення та випадків використання OEM.
Платформа є найсильнішою, коли компанії потрібно більше контролю, ніж просте iframe, але вони не хочуть будувати внутрішній аналітичний двигун. Продуктові та інженерні команди можуть вбудовувати панелі та відрізки, налаштовувати вигляд та поведінку, та шарувати інсайти, підтримувані штучним інтелектом, у робочі процеси, які відчуваються рідними для хост-застосунку.
Переваги та недоліки
- Сильний фокус на білий бренд та вбудовану аналітику
- Compose SDK та API підтримують більш контрольовані продуктивні досвіди
- Корисний для команд SaaS та OEM, які будують аналітику як функцію
- Можливості штучного інтелекту допомагають розкрити тенденції та аномалії всередині панелей
- Реалізація потребує продукту та архітектури даних планування
- Може бути більш складним, ніж прості інструменти для спільного використання панелей
- Команди повинні перевірити продуктивність для високоволатильного використання клієнтів
6. Qlik
Qlik є сильним фітом, коли користувачам потрібно досліджувати відносини у даних, а не тільки переглядати попередньо створені панелі. Його асоціативний двигун дозволяє вибрати поля, щоб пройти через досвід аналітики, розкриваючи зв’язки та прогалини, які традиційні лінійні панелі можуть приховувати.
Для вбудованої аналітики Qlik дає командам кілька шляхів, щоб доставити аналітику у застосунки, включаючи безкодові та орієнтовані на розробника підходи. Qlik особливо привабливий, коли продуктові команди хочуть вбудовані панелі, дослідження, допомогу штучного інтелекту та автоматизацію, підключені до живих бізнес-процесів, а не фіксованого шару звітності.
Переваги та недоліки
- Асоціативний двигун підтримує гнучке дослідження даних
- Вбудовані варіанти включають безкодові та розробницькі підходи
- Помічник штучного інтелекту та аналітична автоматизація можуть підходити до керованих робочих процесів
- Хороший фіт для реал-тайм середовищ прийняття рішень
- Асоціативна модель може потребувати освіти користувачів
- Глибоке вбудовування потребує ретельного дизайну навколо поведінки вибору та UX
- Команди повинні вирівняти підготовку даних та керування перед широким розгортанням
7. Domo Everywhere
Domo Everywhere є добрим фітом для команд, які вже використовують Domo як хмарну платформу бізнес-аналітики та операцій з даними і хочуть розширити цю роботу назовні. Це допомагає компаніям вбудовувати панелі, карти та аналітичні досвіди у продукти, портали та партнерські середовища, одночасно керуючи вмістом з Domo.
Його цінність полягає у ширині середовища Domo: конектори, трансформація, панелі, сповіщення, спільне використання та хмарні операції в одному місці. Domo Everywhere є найсильнішим, коли бізнес хоче пакувати операційні панелі для клієнтів або партнерів без роз’єднання вбудованої аналітики від решти свого робочого процесу бізнес-аналітики.
Переваги та недоліки
- Сильна хмарна бізнес-аналітика з інтеграцією даних та панелями
- Корисний для customer-, партнерських та порталів аналітик
- Вбудовані панелі можуть повторно використовувати роботу, побудовану в Domo
- Хороший фіт, коли підготовка даних, звітність та розподіл повинні залишатися разом
- Найкраще підходить для організацій, вже вирівняних з моделлю платформи Domo
- Висококастомні продуктивні досвіди можуть потребувати більшого контролю розробника
- Дизайн дозволів та орендарів потребує уважного впровадження
Дізнайтеся більше про Domo Everywhere
8. Yellowfin BI
Yellowfin BI виділяється, коли досвід вбудовування повинен пояснити, що змінилося, а не тільки відображати графік. Його поєднання панелей, розповідей даних, автоматизованих сигналів та нарративної звітності робить його корисним для продуктів, де клієнтам потрібні періодичні підсумки інсайтів або керований інтерпретаційний контекст.
Цей шар розповідей має значення для команд, чиї користувачі не є аналітиками. Yellowfin може поєднувати панелі з написаним контекстом, сповіщеннями та автоматизованою моніторингом, щоб клієнти розуміли, що означають цифри та де потрібно увага. Це сильний фіт для вбудованої звітності, customer-оглядів та періодичної доставки інсайтів.
Переваги та недоліки
- Сильні можливості розповідей даних та нарративної звітності
- Сигнали допомагають користувачам помітити важливі зміни у даних
- Корисний для customer-facing звітів та вбудованих підсумків інсайтів
- Підтримує вбудовану та білий бренд аналітику
- Може не бути першим вибором для висококастомної розробницької вбудовування
- Функції розповідей даних потребують доброго редагування та дизайну даних
- Менше підходить для команд, які потребують тільки сирові компоненти графіків
Дізнайтеся більше про Yellowfin BI
9. Mode Analytics
Mode Analytics є найкращим для організацій, де аналітикам потрібно формувати вбудований досвід з реальної аналітики, а не тільки авторингу панелей. Це поєднує SQL, Python, R, блокноти, звіти та панелі, дозволяючи командам будувати багаті аналізи та потім публікувати їх у внутрішніх інструментах або customer-facing середовищах.
Це робить Mode корисним, коли шар звітності залежить від настраїваної логіки, дослідницької роботи, статистичного аналізу чи аналітично підтримуваних нарративів. Тепер це частина ThoughtSpot, але воно залишається актуальним як більш аналітично-орієнтований шлях для команд, які хочуть вбудовану звітність, засновану на SQL та блокнотах.
Переваги та недоліки
- Сильний робочий процес для SQL, Python, R та блокнотів, керованих аналітикою
- Хороший фіт для аналітично-керованих вбудованих звітів та інструментів даних
- Корисний, коли звіти потребують настраїваної аналітики перед публікацією
- Підтримує вбудовану аналітику без примушування кожного випадку до будівельника панелей
- Менше продуктивно-родне, ніж спеціалізовані платформи вбудованої аналітики
- Вимагає власності аналітика та технічного обслуговування
- Може не підходити командам, які шукають чисті безкодові customer-звіти
Дізнайтеся більше про Mode Analytics
10. Explo
Explo побудований для команд SaaS, які хочуть швидко додати customer-facing аналітику. Це фокусується на вбудованих панелях, самозастосовній звітності, спільному використанні даних, білих брендах та підтримуваних штучним інтелектом інструментах звітності без примушування інженерних команд будувати аналітичний шар з нуля.
Найкращий випадок використання – це продукційна команда, яка хоче, щоб аналітика відчувалася рідною всередині застосунку, одночасно рухаючись швидко. Explo може допомогти командам доставляти панелі та звіти, дати клієнтам більше контролю над власними переглядами та додати підтримувані штучним інтелектом звітні досвіди без перетворення кожного запиту на графік у окремий інженерний проєкт.
Переваги та недоліки
- Побудований спеціально для вбудованої аналітики SaaS
- Швидкий шлях до білих панелей та customer-звітів
- Будівельник звітів штучного інтелекту підтримує природньо-мовні аналітичні досвіди
- Хороший фіт для продукційних та інженерних команд, які потребують швидкості
- Менше підходить для організацій, які хочуть широкий корпоративний пакет бізнес-аналітики
- Дуже складне керування семантикою може потребувати додаткової архітектури даних
- Команди все ще потребують ретельного дизайну доступу орендарів та customer-facing UX
Фінальні думки
ThoughtSpot є найсильнішим фітом для пошуково-орієнтованої та підтримуваної штучним інтелектом аналітики всередині застосунку. Tableau Embedded є найкращим, коли поліровані панелі та зрілість візуальної бізнес-аналітики мають значення, тоді як Power BI Embedded є очевидним вибором для команд Microsoft та Azure. Looker є варіантом керування для організацій, які хочуть довірений семантичний шар за customer-facing аналітикою.
Sisense та Qlik є сильними виборами, коли вбудовування потребує глибшого платформного контролю та дослідження. Domo Everywhere є корисним для хмарних команд бізнес-аналітики, які розширюють панелі до клієнтів та партнерів, тоді як Yellowfin BI виділяється за нарративну звітність та автоматизовані сигнали. Mode Analytics працює найкраще для аналітично-керованих вбудованих звітів, а Explo є найпрямішим варіантом для команд SaaS, які хочуть білі панелі та звітність штучного інтелекту без побудови аналітичного шару самостійно.
