Comprendre l'analyse embarquée : définition, avantages et cas d'utilisation

Qu’est-ce que l’analyse embarquée ?

L'analyse intégrée est la capacité technologique permettant d'inclure des fonctionnalités et des fonctions d'analyse en tant que partie inhérente d'une autre application.

Selon l'étude de marché Dresner Wisdom of Crowds® 2023 sur la Business Intelligence embarquée, l'utilisation actuelle de la BI intégrée s'élève à 49 % et les plans d'adoption restent solides. De plus, quatre-vingt-six pour cent des personnes interrogées dans le secteur estiment que la BI intégrée est essentielle ou très importante.

Signification de l’analyse intégrée

Une solution d'analyse intégrée pour SaaS permet aux utilisateurs d'une application SaaS d'exploiter la puissance de la business intelligence pour analyser les données qu'ils créent dans leurs applications. Cela élimine le besoin d’exporter les données uniquement pour les importer dans un outil de business intelligence distinct.

12 fonctionnalités cruciales d’analyse embarquée

1. Graphiques et tableaux de bord en libre-service et faciles à créer

Les utilisateurs doivent avoir la possibilité de créer sans effort des visualisations de données visuellement attrayantes d'un simple pointer-cliquer. Un générateur de graphiques intuitif et en libre-service doit être convivial et intégrer des éléments de création de tableaux de bord pour créer des tableaux de bord et des rapports personnalisés.

Découvrez comment Qrvey a permis à Impexium d'entrer rapidement sur le marché et de fournir des analyses directement à ses clients. Face à la nécessité de remplacer sa plateforme d'analyse obsolète, Impexium recherchait une solution moderne équipée de fonctionnalités en libre-service, d'une conception réactive et de processus de données automatisés.

2. Tout type de données

Plus de 70 % de toutes les données d'entreprise ne sont jamais utilisées à des fins d'analyse, car la plupart des outils d'analyse traditionnels ne fonctionnent qu'avec des données structurées. Pour obtenir des informations vitales, vous devez être capable d'intégrer toutes vos données, y compris les sources de données semi-structurées et non structurées telles que les formulaires et les images.

3. Flux de travail et automatisation

C'est formidable si les utilisateurs peuvent découvrir de nouvelles informations avec votre plateforme d'analyse – mais mieux encore si la plateforme fait la découverte pour les utilisateurs ! L'automatisation peut alerter les utilisateurs lorsque les conditions sont remplies et des flux de travail peuvent être déclenchés si les seuils sont dépassés.

Grâce aux générateurs de flux de travail en libre-service, même les utilisateurs non techniques peuvent facilement automatiser les tâches courantes et faire bouger les choses dès que les conditions changent. L'automatisation peut être déclenchée automatiquement dès la réception de nouvelles données ou lorsque les métriques et seuils définis par l'utilisateur sont atteints, permettant ainsi la création de tous nouveaux types d'applications basées sur les données.

Ajoutez une logique métier puissante à vos flux de travail et applications avec des règles conditionnelles et des modèles ML. Ce n'est qu'avec l'automatisation que votre plateforme d'analyse peut fonctionner pour vous 24 heures sur 24.

4. Informations partageables

Une fois que les utilisateurs ont obtenu des informations précieuses, ils devraient pouvoir les partager et les diffuser facilement. Recherchez des fonctionnalités telles que la possibilité de créer des rapports multipages et multi-onglets intégrant une interactivité complète et une sécurité des données. Grâce aux fonctionnalités de déploiement de contenu, vous pouvez déployer des modèles et des tableaux de bord pour des locataires spécifiques à votre propre rythme.

5. Interactivité telle que Drill Down et Drill Through

Les utilisateurs doivent pouvoir interagir avec les rapports pour accéder facilement à des informations supplémentaires si nécessaire. L’exploration fait passer les utilisateurs d’un niveau élevé à un niveau plus granulaire, leur permettant d’approfondir les données, par exemple d’un pays à l’autre. L'exploration conduit l'utilisateur vers un rapport pertinent pour les données analysées, puis passe à un autre rapport tout en analysant le même ensemble de données. Enfin, des options de filtrage avancées permettent aux utilisateurs d'affiner les données affichées dans les rapports.

6. Sécurité des données et contrôles d'accès gérés

La sécurité au niveau des enregistrements et des colonnes permet aux administrateurs de restreindre l'accès aux données à des niveaux granulaires dans un ensemble de données, afin que chaque utilisateur obtienne uniquement les informations qu'il est autorisé à voir. Accordez l’accès aux données, aux informations et aux applications en fonction du rôle de chaque utilisateur.

Les outils et fonctionnalités de sécurité doivent prendre en charge les applications SaaS multi-locataires et hériteront idéalement de votre modèle de sécurité , y compris toutes vos règles et politiques. Intégrez en toute transparence les analyses dans votre application SaaS grâce à l'authentification unique.

7. Déployable sur votre environnement de plate-forme SaaS

Être capable de déployer le logiciel d'analyse intégré dans des environnements privés pour une sécurité maximale des données est une fonctionnalité cruciale pour maintenir le contrôle des données. De plus, cette méthode héritera de vos politiques de sécurité existantes plutôt que de vous obliger à faire appel à un tiers pour gérer vos données.

En déployant dans VOTRE cloud, vos données ne quittent jamais votre compte, vous permettant de garder vos données dans votre environnement sous votre contrôle.

Pour vous intégrer aux cycles de vie de développement logiciel (SDLC), vous devez également être en mesure de déployer sur des référentiels de code et plusieurs environnements de développement .

8. Marque blanche et personnalisation de l’interface utilisateur

Il y a de nombreux avantages à intégrer un produit tiers au lieu de tout construire en interne. Mais vos clients n’ont pas besoin de le savoir. Les analyses intégrées doivent être entièrement personnalisables, y compris la mise à jour de l'apparence avec CSS et des thèmes pour garantir une intégration transparente dans votre application SaaS. L'expérience utilisateur doit être cohérente et l'analyse intégrée en marque blanche est la voie à suivre.

L'étude de marché Dresner Wisdom of Crowds ® Business Intelligence reconnaît l'importance des capacités de personnalisation. L'étude évalue les fournisseurs à l'aide d'un modèle d'évaluation de 33 critères, y compris « la personnalisation et l'extensibilité » dans la catégorie « qualité et utilité du produit ».

9. Multilocation native

La multilocation prête à l’emploi est essentielle pour les cas d’utilisation SaaS. Cela affecte également directement les délais de mise sur le marché, car de nombreuses solutions nécessitent un développement personnalisé approfondi pour forcer la multi-location. Apprenez-en davantage sur l’architecture multi-tenant pour l’analyse intégrée.

10. Licence d'utilisateur illimitée

Il est presque impossible de prédire l'utilisation au sein d'une application SaaS. Une solution idéale fournira donc des licences d'utilisation illimitées. La plupart des solutions de business intelligence traditionnelles ne peuvent proposer que des licences d'utilisation, ce qui tend à constituer un obstacle à leur adoption. Les licences basées sur l'utilisateur constituent un facteur de coûts important qui peut vous empêcher d'obtenir un retour sur investissement positif.

11. Tout est intégrable

Une solution d'analyse intégrée appropriée doit fournir plusieurs composants entièrement intégrables à l'aide de Javascript et éviter les iframes pour une expérience utilisateur transparente. Vous devriez pouvoir intégrer des widgets de tableaux de bord et de graphiques, des générateurs de tableaux de bord et de graphiques, la gestion des données, la gestion des règles d'automatisation, etc.

12. Intégration facile des données

Des connecteurs de base de données prédéfinis et des API faciles à utiliser sont essentiels à une intégration rapide et à une mise sur le marché rapide. De plus, la prise en charge native des données structurées (SQL) et semi-structurées (NoSQL) signifie plus de flexibilité, réduisant ainsi le besoin de transformations inutiles et le gaspillage de traitements.

Avantages de l'analyse intégrée

L'analyse intégrée pour les applications SaaS peut offrir des avantages significatifs à la fois à l'éditeur de logiciels et aux utilisateurs finaux. En intégrant des fonctionnalités d'analyse telles que des tableaux de bord, des rapports et des informations prédictives dans une application SaaS, les fournisseurs peuvent améliorer leurs offres et offrir une valeur supplémentaire aux clients.

Augmenter le revenu

Monétiser les analyses de plusieurs manières, via des niveaux d'utilisateurs premium qui débloquent des fonctionnalités plus avancées, des produits complémentaires qui étendent les fonctionnalités et des services professionnels pour aider les clients à analyser leurs données aux côtés de professionnels. Cela présente de nouvelles sources de revenus au-delà des abonnements logiciels standard.

Paddle, un fournisseur d'infrastructures de paiement pour les entreprises SaaS, a mené une étude auprès de 512 entreprises SaaS montrant que la monétisation était quatre fois plus efficace que l'acquisition pour améliorer la croissance et deux fois plus efficace que les efforts visant à améliorer la rétention .

Améliorer la satisfaction et l'engagement des clients

Offrez aux clients une expérience utilisateur transparente et intuitive. Permettez-leur d’accéder et d’interagir avec les données et les informations au sein de leur flux de travail sans avoir à passer à un outil ou une plateforme d’analyse distincte.

Augmenter les taux de satisfaction et de fidélisation des clients

Fournissez aux clients des informations précieuses pour les aider à résoudre leurs problèmes et à atteindre leurs objectifs. Des scores NPI plus élevés résultent du fait que les utilisateurs peuvent obtenir rapidement des réponses à leurs questions sans avoir besoin de compétences techniques ni quitter le logiciel. De plus, plus les utilisateurs peuvent faire de choses avec une application SaaS, plus ils en dépendent. Dans la mesure où les clients sont satisfaits de votre application et la considèrent comme un outil intégral dans leur entreprise, ils resteront probablement des clients fidèles.

Se différencier des concurrents

Offrez une proposition de valeur unique et innovante qui peut aider vos utilisateurs à améliorer la prise de décision et les performances.

Accédez aux données en temps réel.

L'intégration de l'analyse permet également d'accéder aux données en temps réel dans l'environnement d'application dans lequel les utilisateurs travaillent déjà. Plutôt que d'exporter les données pour les analyser dans un autre outil, les informations sont disponibles immédiatement dans le flux de travail. Cela conduit à des applications plus complexes sur lesquelles les utilisateurs s’appuient davantage en tant que source unique de vérité.

Évitez de construire en interne et restez concentré sur votre feuille de route.

Chaque heure que vous passez à ajouter des analyses à votre logiciel est une heure non consacrée à vous concentrer sur votre principale différenciation concurrentielle (en supposant que vous n'êtes pas un fournisseur d'analyses comme Qrvey !). La création d'analyses mettra également un frein à l'ensemble de votre feuille de route produit en tant que ressources précieuses. sont lentement siphonnés. En intégrant des fonctionnalités d'analyse provenant d'un fournisseur tiers, vous évitez de créer en interne et accélérez votre mise sur le marché. L'achat d'un produit tiers réduit également les coûts de développement.

Quels sont les défis et les pièges courants de l’analyse embarquée ?

Frais de serveur et licences basées sur l'utilisateur

Certaines solutions BI traditionnelles qui ont commencé par dépendre des installations de serveurs peuvent encore nécessiter une licence pour chaque serveur sur lequel leur logiciel est installé. Essayer de s'intégrer à un processus de développement logiciel ou de faire évoluer un cluster devient prohibitif au fil du temps.

De plus, les licences basées sur les utilisateurs constituent un générateur de coûts important et souvent sous-estimé au fil du temps. Les entreprises qui tentent de « démarrer petit » réalisent rarement le retour sur investissement de leur investissement.

Accès aux données et synchronisation

Il y a de fortes chances que votre application utilise plus d'un type de données… et si ce n'est pas le cas maintenant, cela pourrait certainement le faire à l'avenir. Par conséquent, votre solution d’analyse doit être capable de fonctionner avec tout type de données et de gérer la complexité liée à la combinaison de plusieurs sources.

Lorsque vous intégrez des analyses, vous ne voulez pas être enfermé dans une seule architecture ou avoir à vous soucier de classer une cheville carrée pour l'insérer dans un trou rond.

Découvrez comment Qrvey a aidé Global K9 à surmonter la difficulté d'analyser toutes les données collectées via la capture vidéo. Avec Qrvey, Global K9 a pu prouver définitivement aux compagnies aériennes et aux agences gouvernementales que leurs équipes canines peuvent traiter en toute sécurité plus de tonnage de fret que les technologies traditionnelles à rayons X.

Forcer le transfert de données vers un cloud tiers

Une solution idéale conserve vos données là où elles se trouvent… dans votre environnement sous votre contrôle. Vous devrez effectuer un audit de sécurité complet si vous envoyez les données de votre client vers un cloud tiers.

Aucune prise en charge des environnements de développement

En tant qu'entreprise SaaS, vous disposez d'un cycle de vie de développement différent de celui d'un service informatique interne d'une grande entreprise. Lorsque vous ne pouvez pas installer votre logiciel d'analyse intégré dans plusieurs environnements de développement, vous prenez des risques avec votre expérience de production et, in fine, votre expérience utilisateur.

Manque d'évolutivité et de performances intégrées

Vous souhaitez que votre application SaaS grandisse et se développe, mais les solutions d'analyse intégrées qui ne s'adaptent pas facilement ou de manière native créent souvent un goulot d'étranglement qui devient coûteux à résoudre. Idéalement, vous devriez pouvoir évoluer sans une reconstruction coûteuse et fastidieuse. À mesure que votre application évolue, l’augmentation des coûts doit être proportionnelle à la croissance. Pour atteindre les prochains 15 % de croissance, il ne faudrait pas augmenter les coûts de 80 %.

De plus, lors de l’évolution pour s’adapter à la croissance, la latence ne devrait pas augmenter.

Pas prêt pour l'IA

De nombreuses solutions offrent certaines fonctionnalités intégrant l’IA, mais l’acronyme AI est souvent utilisé de manière assez vague. Assurez-vous que c'est quelque chose qui ajoute de la valeur à long terme, car la technologie de l'IA progresse rapidement.

Intégrations iFrame

Alors que de nombreux outils BI peuvent intégrer des tableaux de bord et certains peuvent intégrer des widgets individuels (graphiques), la fonctionnalité ne parvient pas à répondre aux besoins des fournisseurs SaaS. Par exemple, de nombreux outils BI traditionnels s'appuient sur des iFrames pour leurs intégrations. La plupart des équipes de sécurité informatique ont du mal à approuver les solutions basées sur iFrame en raison de problèmes de sécurité. Les tableaux de bord basés sur iFrame sont également rarement adaptés aux mobiles.

D'autres qui prennent en charge les widgets JavaScript peuvent manquer d'options de personnalisation. Certains fournisseurs proposeront une combinaison de widgets basés sur JavaScript et iFrame, compliquant encore davantage l'intégration dans une application SaaS. Les widgets basés sur Javascript sont la méthode préférée.

Cas d'utilisation de l'analyse intégrée

Les applications SaaS existent aujourd'hui dans tous les secteurs, c'est pourquoi l'analyse intégrée répond à un grand besoin dans tous les secteurs. Presque toutes les applications SaaS sont censées proposer une offre d'analyse solide. Par conséquent, si vous proposez uniquement des tableaux de bord statiques et génériques, vos clients en voudront probablement plus. Voici quelques cas d’utilisation courants dans l’industrie.

Analyses intégrées pour les applications SaaS

Les fonctionnalités de reporting pour l'analyse SaaS au sein des applications SaaS peuvent sembler être un enjeu de table, mais il s'agit souvent d'un domaine dans lequel les entreprises SaaS peuvent se démarquer de leurs concurrents. Qrvey permet aux entreprises SaaS de créer des produits plus riches et de les commercialiser plus rapidement tout en réduisant les coûts de développement.

La création d'analyses intégrées en interne est une fonctionnalité longue et gourmande en feuilles de route que les entreprises SaaS n'ont pas besoin d'entreprendre.

Analyse des soins de santé

En mettant l'accent sur la sécurité, les solutions d'analyse des soins de santé de Qrvey permettent aux équipes d'analyser les données au sein de votre environnement cloud.

Les solutions de santé incluent souvent différents types de données : SQL, NoSQL et des sources de données non structurées telles que des formulaires et des images. Il est essentiel de se connecter à n'importe quelle source de données , y compris les dossiers médicaux des patients conformes à la norme FHIR. Pour obtenir des informations complètes, vous devez analyser plusieurs sources de données de santé sur un seul tableau de bord. Votre solution d'analyse doit être entièrement conforme aux normes de dossiers médicaux des patients HL7 FHIR pour être intégrée aux outils d'analyse des soins de santé.

En analysant un large éventail de sources de données, vous pouvez obtenir des informations sur les performances de l'ensemble d'un cabinet. Découvrez les tendances des patients en ingérant et en analysant les données analytiques FHIR et en effectuant une analyse granulaire. Analysez les données des patients pour trouver des modèles, prédire les risques pour la santé et créer des plans de traitement. L'analyse peut aider les médecins à diagnostiquer les maladies avec plus de précision et de rapidité en utilisant des algorithmes et l'apprentissage automatique pour analyser les symptômes, les résultats de tests et les images médicales. L'analyse peut également aider les médecins à fournir des soins personnalisés et proactifs à leurs patients , par exemple en identifiant les patients susceptibles de développer certaines maladies et en prenant des mesures préventives.

Pour les essais cliniques , vous pouvez examiner de gros volumes de données pour détecter rapidement les tendances grâce à une automatisation complète et analyser les dépenses liées aux essais en temps réel. Améliorez la qualité des soins en collectant les commentaires des patients en temps réel et en analysant les résultats au fur et à mesure que les données arrivent. Renforcez la prise de décision fondée sur des données probantes en permettant aux chercheurs et aux décideurs politiques d'analyser de grandes quantités de données cliniques pour identifier les tendances, évaluer l'efficacité des traitements et développer lignes directrices pour les meilleures pratiques.

Les établissements de santé peuvent également utiliser l'analyse pour améliorer l'efficacité opérationnelle . Les informations issues de l'analyse du flux des patients, de la productivité du personnel et de l'utilisation des équipements peuvent identifier les goulots d'étranglement, les retards ou le gaspillage, et conduire à une efficacité accrue et à une réduction des coûts.

Détectez et prévenez les fraudes et les abus en analysant les données des réclamations pour identifier les activités suspectes, telles que les irrégularités de facturation, les réclamations en double ou les faux diagnostics. Cette approche peut permettre aux organismes de santé d’économiser de l’argent et de protéger les patients des procédures ou traitements inutiles.

L'analyse peut également permettre aux prestataires de soins de santé de prédire les résultats pour les patients et d'anticiper les besoins en matière de soins de santé. L'analyse d'informations, telles que les dossiers médicaux, les ordonnances ou les données sur le mode de vie, peut aider les médecins à identifier les patients à haut risque susceptibles d'avoir besoin de soins ou de contrôles supplémentaires. Cette approche proactive peut permettre des interventions rapides, réduisant ainsi les réadmissions à l'hôpital et améliorant la satisfaction des patients. L'analyse prédictive peut également aider les prestataires de soins de santé à prévoir l'offre et la demande, ce qui permet d'améliorer la planification et l'allocation des ressources.

Analyse financière

Transformez vos données financières en informations exploitables grâce à un logiciel d'analyse financière . La visualisation des données financières permet une compréhension et une interprétation plus faciles d'ensembles de données complexes . Au lieu de déchiffrer des chiffres et des tableaux, les représentations visuelles offrent une compréhension plus intuitive des tendances et des performances financières. Grâce aux visualisations interactives, les utilisateurs peuvent manipuler et explorer les données financières, découvrant ainsi des informations et des modèles cachés qui peuvent ne pas être apparents dans les formats tabulaires traditionnels. En intégrant des analyses interactives directement dans les plateformes financières, vous pouvez fournir aux utilisateurs un accès immédiat aux analyses au sein de systèmes familiers et accélérer le délai de rentabilisation.

Les organisations financières déclarent payer plus de 4 dollars pour lutter contre la fraude pour chaque dollar de perte due à la fraude , ce qui laisse une énorme opportunité pour des analyses plus intelligentes permettant de découvrir les fraudes potentielles . L’IA en particulier a un grand potentiel pour identifier des modèles et réduire les faux positifs. Qrvey se connecte directement à la suite AWS AI pour alimenter l'augmentation de l'apprentissage automatique en temps réel pour les logiciels d'analyse financière.

Grâce à l'analyse granulaire de grands ensembles de données, vous pouvez découvrir des tendances et détecter des anomalies . En vous connectant à n'importe quel type de données (SQL, NoSQL et sources de données non structurées comme les formulaires et les images), vous pouvez analyser plusieurs sources de données financières sur un seul tableau de bord. Combinez les sources de données pour unifier les logiciels financiers et obtenir des informations sur les performances de l'ensemble d'une organisation.

Avec une sécurité maximale des données, les équipes peuvent analyser en toute sécurité les données sensibles , des enregistrements individuels aux performances globales des pratiques financières, le tout au sein de votre plateforme SaaS.

Grâce à une couche API conçue pour un développement rapide, les données peuvent être extraites directement de la source pour une analyse en temps réel au sein de votre solution logicielle d'analyste financier. L'automatisation et les alertes vous aident à rester informé et à maintenir vos processus en ligne.

Solutions d'analyse logistique

Les organisations génèrent de grandes quantités de données sur l’approvisionnement, le traitement, la distribution et le transport des marchandises. En particulier, les capteurs IoT utilisés pour surveiller les équipements de fabrication et de logistique génèrent d’importants volumes de données. L'analyse de la chaîne d'approvisionnement implique la collecte et l'analyse de données tout au long de la chaîne d'approvisionnement pour gagner en visibilité, identifier des informations et optimiser la planification et l'exécution. Lorsqu'elles sont intégrées aux applications de chaîne d'approvisionnement, les solutions d'analyse logistique vous permettent d' obtenir des informations et d'extraire une valeur réelle de cette grande quantité d'informations . Améliorez les opérations grâce à une meilleure planification et prévision des processus.

L’IA change le visage des plateformes d’analyse de la chaîne d’approvisionnement. L'IA et l'apprentissage automatique peuvent automatiser l'analyse de grands volumes de données historiques et fournir des informations en temps réel ainsi qu'une prise de décision prospective . Les données RFID peuvent également être analysées pour optimiser l'espace de stockage, la tarification dynamique et la prévention des ruptures de stock. Utiliser de la manière la plus efficace possible l'espace de l'entrepôt .

L'analyse des transports et les technologies GPS peuvent vous permettre de minimiser les distances de déplacement, de réduire la consommation de carburant et d'améliorer l'efficacité de la conduite. Les logiciels d'analyse logistique peuvent rapidement faire apparaître des modèles et des tendances et offrir une logique de décision intégrée pour améliorer l'efficacité, augmenter la productivité et réduire considérablement les coûts dans tout ce que vous faites.

Solutions d'analyse informatique et de cybersécurité

Les fournisseurs de logiciels informatiques sont le ciment qui aide les entreprises à planifier, exécuter et mener à bien leurs transformations numériques. Selon le rapport 2023 State of SaaSOps de BetterCloud, les organisations utilisent désormais en moyenne 130 applications . Cela représente une augmentation de 18 % par rapport à l'année précédente, bien que 40 % des professionnels de l'informatique déclarent avoir consolidé les applications SaaS redondantes.

À mesure que le nombre de services cloud a explosé, la complexité des options d’intégration s’est également accrue. Face à la complexité considérable de l’ère de la transformation numérique, le besoin de solutions d’analyse informatique puissantes, flexibles et évolutives continue d’augmenter.

Les plateformes de cybersécurité doivent découvrir les erreurs de configuration et détecter les indicateurs de compromission pour atténuer les risques, mais malheureusement, elles sont souvent submergées de faux positifs. En permettant l’analyse intégrée des données en temps réel, les plateformes de cybersécurité peuvent améliorer la précision.

Avec l’explosion des applications SaaS, les coûts informatiques augmentent également. L'analyse peut fournir aux organisations les informations nécessaires pour réduire les coûts inutiles et garantir que les dépenses sont optimisées . De plus, quantifiez la valeur commerciale de l’informatique pour démontrer le retour sur investissement.

L'analyse peut également fournir des KPI essentiels tels que le temps de réponse du système, la disponibilité et la satisfaction des utilisateurs. Optimisez les processus informatiques tels que la gestion des incidents et prévoyez les futurs besoins en ressources informatiques en fonction des prévisions de la demande.

Exigences en matière d'analyse intégrée

Pour prendre en charge un ensemble de fonctionnalités d'analyse performantes au sein d'une application SaaS, la couche de données doit d'abord être prête à gérer les rapports multi-tenants.

Couche de données multi-locataires

Disposer d’une base de données ou d’un entrepôt de données standard et prêt à l’emploi ne suffit pas pour réaliser une fonction d’analyse intégrée multi-tenant. Vous aurez besoin d'un lac de données mutualisé qui gère la sécurité, le mappage des rôles et des autorisations, ainsi que d'une suite d'API facile à utiliser pour que l'intégration soit rapide.

Être capable d’héberger vous-même cette solution est également une clé pour obtenir la sécurité exigée par la plupart des entreprises SaaS. Bien que les systèmes de gestion de données tiers hébergés dans le cloud ne manquent pas, dès que vos données quittent votre environnement, elles présentent un risque de sécurité. Êtes-vous prêt à devenir responsable d’une plateforme tierce ?

Et comme les données proviennent de nos jours de nombreuses sources, la flexibilité de la solution de données devient une question importante.

• Cela oblige-t-il chaque locataire à utiliser le même modèle de données ou peut-il être personnalisé ?
• Fonctionne-t-il uniquement avec des données structurées/relationnelles ou peut-il gérer des données semi/non structurées ?
• Cela fonctionne-t-il uniquement avec des connecteurs de données prédéfinis ou existe-t-il une API pour appliquer des intervalles personnalisés ?

Visualisations frontales

Avoir des tableaux de bord intégrés ne suffit pas. Pour de véritables analyses intégrées au sein d'une application SaaS multi-locataires, vous aurez besoin de :

• Visualisations de données intégrées : tableaux de bord complets ET graphiques individuels
• Générateurs de tableaux de bord intégrés
• Générateurs de graphiques intégrés
• Composants Javascript, pas iFrames
• Prise en charge de la marque blanche : contrôles CSS complets, pas seulement la modification des logos
• Automatisation et alerte que les utilisateurs peuvent créer eux-mêmes

Que sont les widgets de données intégrés ?

Les widgets sont des applications simples et intuitives, indépendantes du corps d'un site Web ou d'un appareil, mais facilement intégrées à celui-ci. Les types de widgets incluent les informations, la collecte, le contrôle et les hybrides. Les widgets de données affichent un objet ou une liste d'objets utilisant des données en direct qui peuvent être programmées pour répondre à l'identité du site Web. Les types de widgets de données incluent la vue des données, la grille de données, la grille de modèles et la vue de liste.

Business Intelligence (BI) traditionnelle vs analyse embarquée

La plupart des sociétés de BI ont été fondées entre 2000 et 2010 et ciblaient les entreprises ayant besoin d'analyser des données en interne. Le SaaS n'étant pas encore la force dominante qu'il est aujourd'hui, ces systèmes ont été conçus pour être installés sur des serveurs appartenant à chaque client et gérés par un administrateur de base de données du service informatique.

Dans « Comment sélectionner un produit d'analyse intégré », écrit l'auteur Wayne Eckerson : « La plupart des outils de BI n'ont pas été conçus pour l'intégration ; convertir un produit commercial autonome en un produit pouvant être facilement intégré dans des environnements mono-locataires et multi-locataires avec une fidélité totale est un défi.

Alors que le nombre de produits SaaS utilisés par chaque entreprise a explosé, les fournisseurs d'analyse ont eu du mal à passer d'un produit logiciel axé sur le serveur à un produit axé sur le cloud. Voici quatre principales façons de comparer l'analyse intégrée et la BI intégrée :

Choisir la bonne solution

La bonne solution d'analyse intégrée dépend de plusieurs facteurs, mais d'après notre expérience, la solution réussie dépendra de plusieurs facteurs :

• inclure un lac de données multi-tenant spécialement conçu pour l'analyse multi-tenant.
• une expérience utilisateur intuitive
• être déployé et auto-hébergé pour maximiser la sécurité des données
• avoir une suite API robuste
• avoir des capacités complètes en marque blanche
• et surtout, permettre aux utilisateurs SaaS d'analyser les données selon leurs propres processus métiers

Applications d'analyse intégrées

Qrvey est la seule solution d'analyse intégrée complète pour SaaS à ajouter rapidement une couche d'analyse moderne avec des fonctionnalités riches et facilement configurables pour tous les types d'utilisateurs. En utilisant la plateforme de Qrvey pour intégrer des analyses dans leurs produits, les entreprises SaaS peuvent offrir une plus grande valeur, débloquer de nouvelles sources de revenus et garantir une plus grande fidélité des clients.

Contrairement aux solutions BI traditionnelles, qui nécessitent généralement l'intégration de nombreuses fonctions distinctes, Qrvey propose une plate-forme complète, sans code, de bout en bout, qui se déploie entièrement dans les environnements cloud de nos clients, réduisant ainsi le temps et les coûts de développement, de déploiement et entretien.

Il s'agit de la meilleure plateforme d'analyse intégrée conçue spécifiquement pour les environnements cloud natifs, tirant parti du meilleur de la technologie cloud pour offrir un déploiement rapide d'analyses en libre-service sur tout type de données. La plateforme de Qrvey crée la solution d'analyse intégrée la plus rentable du marché, dirigée par une équipe possédant des décennies d'expérience dans le secteur de l'analyse. Qrvey a été reconnu comme leader par Dresner Advisory Services et élu parmi les plus performants sur G2.

Le processus d'intégration de l'analyse

Ce qui suit décrit le processus d'intégration initial pour les nouveaux clients de la plateforme Qrvey exécutant AWS comme plateforme d'infrastructure.

Installer le logiciel Qrvey

1. Configurer les environnements AWS
2. Installer et configurer la plateforme Qrvey sur AWS
3. Créez votre première application Qrvey dans Qrvey Composer, une application Web utilisée par les analystes de données pour créer et gérer des ensembles de données, des visualisations et des tableaux de bord à partager avec des utilisateurs externes.

Créer une nouvelle application

La plateforme Qrvey offre un large éventail de fonctionnalités qui peuvent être utilisées dans une application Qrvey, notamment des formulaires Web, des connexions de données, des analyses et l'automatisation.

• Créer une connexion à une source de données

• Créer un ensemble de données

• Créer un tableau de bord avec des graphiques

• Publier la candidature

• Partager l'application avec l'organisation

• Intégrez l'application Qrvey dans votre application hôte

  
  

Qrvey est déployé dans votre environnement AWS, vous permettant de conserver le système Qrvey dans la région AWS et le VPC de votre choix.

Découvrez pourquoi les entreprises SaaS choisissent Qrvey pour l'analyse intégrée.