Eine Person, die einen Laptop verwendet und vermutlich mit Embedded Analytics-Tools arbeitet

Was ist Embedded Analytics?

Bei Embedded Analytics handelt es sich um Funktionen, die kundenorientierte analytische Inhalte von eigenständigen Plattformen direkt in Anwendungen, Portale oder Websites einbetten.

Embedded Analytics unterstützt Unternehmen bei der Bereitstellung eines modernen Datenerlebnisses durch die Integration von Berichten, Dashboards, Modellen, Datenvisualisierungen und anderen Formen von Business Intelligence (BI) in eine einzige Benutzeroberfläche. Dank dieser optimierten Ansicht können Sie sich ein klareres Bild von Ihren Analysen verschaffen, tiefere Einblicke gewinnen und schnelle, datengestützte Entscheidungen treffen.


Verwendung von Embedded Analytics-Tools

Jetzt wissen Sie, wie Embedded Analytics definiert wird. Aber wofür wird Embedded Analytics verwendet? Wie funktioniert es, und was kann man damit machen?

In der heutigen digitalen Landschaft streben viele Unternehmen nach einer datengesteuerten Kultur, in der Benutzer leicht auf die benötigten Informationen zugreifen können. Die Herausforderungen bei der Integration, Verwaltung, Analyse, Sicherung und gemeinsamen Nutzung von Daten hindern sie jedoch daran, dies in der erforderlichen Größenordnung zu tun. Hier kommt Embedded Analytics ins Spiel.

Organisationen und unabhängige Softwareanbieter (ISVs) oder Softwareentwickler greifen auf Embedded Analyticse-Lösungen und -Software zurück, wenn sie für ihre vorhandene Daten neue Zusammenhänge, Effizienz und Mehrwert erzeugen möchten. Unternehmen verwenden Embedded Analytics zur Konsolidierung ihrer Datenquellen und BI-Tools, sodass Daten von einer einzigen vertrauten Oberfläche aus mühelos gelesen, analysiert und gesichert werden können. Softwareunternehmen nutzen Embedded Reporting-Tools, um Berichte und visuelle Elemente in die von ihnen erstellten Apps einzuführen und so Zeit und Ressourcen zu sparen.


Beispiele für Embedded Analytics

Auch Endbenutzer profitieren von Embedded Analytics, da sie die Möglichkeit erhalten, viele Formen von Self-Service-BI in einer einzigen App durchzuführen, ohne zwischen den Systemen wechseln zu müssen. Dank dieses intuitiveren Workflows ist es jetzt bequemer, aktuelle Daten zu analysieren, zu teilen und tiefere Einblicke aus ihnen zu gewinnen. Folgendes ist mit Embedded Analytics möglich:

  • Erstellen Sie dynamische und intelligente Berichte mit visuell ansprechenden Diagrammen und Grafiken, und betten Sie sie ein.
  • Erstellen und integrieren Sie benutzerdefinierte Dashboards, Berichte, Visualisierungen und Datenmodelle basierend auf Ihren aktuellen Leistungskennzahlen.
  • Verbinden, extrahieren und konsolidieren Sie Daten aus mehreren Quellen in einer einzigen maßgeblichen Datenquelle.
  • Passen Sie das Erscheinungsbild der Datenpräsentation innerhalb Ihrer eigenen White-Label-Benutzeroberfläche an.
  • Führen Sie Benchmarking-Tests mit historischen Branchendaten durch.
  • Aktivieren Sie Self-Service- oder Ad-hoc-BI-Analysen für jeden Benutzer.
  • Ermöglichen Sie einen sicheren und zuverlässigen Zugriff auf die mobile Berichterstattung.
  • Schützen Sie vertrauliche Daten, indem Sie den Benutzerzugriff überwachen und Compliancestandards erfüllen.

Vorteile von Embedded Analytics

Ein angemessener Zugang zu Daten sorgt für intelligentere Entscheidungen, größere Effizienz und eine Fülle weiterer Vorteile. Nachfolgend werden einige Gründe für die Einbettung von Analysen und BI aufgeführt:

  • Entwicklungszeit und Ressourcen einsparen In dem Produktteams Analysen einbetten, anstatt die Inhalte selbst zu erstellen, können sie sich mehr auf die Entwicklung von Kernfunktionen konzentrieren und so eine schnellere Markteinführung realisieren. Automatisierte Überwachungs- und Bereitstellungstools tragen zudem dazu bei, die Kosten und den Ressourcenverbrauch zu reduzieren.
  • Benutzern einfacheren Zugriff auf Daten bieten Viele eingebettete BI-Plattformen bieten Self-Service-Analysen und KI-Funktionen in der App, sodass Sie die benötigten Informationen erhalten, ohne eine Anfrage an einen Analysten stellen zu müssen. Dies führt zu einer größeren Vertrautheit mit den Daten, tieferen Einblicken und der Förderung einer datengesteuerten Kultur.
  • Umstellung auf ein moderneres Datenerlebnis Dank funktionsreicher Berichte und Dashboards haben Sie die Möglichkeit, Ihre Daten noch intensiver zu nutzen. Auf diese Weise gewinnen Sie aussagekräftigerer Insights, steigern die Benutzerzufriedenheit und erhalten ein In-App-Erlebnis, das sich von den anderen abhebt.
  • Produktivität steigern Da alle Ihre Analysen in einer Oberfläche verfügbar sind, müssen Sie nicht mehr zwischen verschiedenen Plattformen wechseln, um die benötigten Informationen zu finden. Daraus ergeben sich eine höhere Produktivität, Mehrwert sowie eine größere Kapitalrendite.

Was ist der Unterschied zwischen eingebetteter BI und herkömmlicher BI?

Herkömmliche BI bezieht sich auf eine Reihe von Tools oder Prozessen, die Daten aus mindestens einer Quelle sammeln, transformieren, visualisieren, modellieren und sichern. In der Vergangenheit wurden diese Tools und Prozesse hauptsächlich von Datenanalysten verwendet, um Trends aus großen Datensätzen programmgesteuert aufzudecken, obwohl die moderneren Plattformen von heute auch größere Self-Service-Optionen für im geschäftlichen Bereich tätige Personen bieten. Die gewonnenen Erkenntnisse können dann in Form von Berichten, Dashboards, Diagrammen und Grafiken im gesamten Unternehmen geteilt werden.

Eingebettete BI bietet nicht nur alle Vorteile der traditionellen BI, sondern erweitert auch den Zugriff auf Inhalte, indem sie in den bereits von Benutzern eingesetzten Apps platziert werden. Ein Vertriebsteam möchte beispielsweise einen Streaming-Feed in ein CRM-System, eine Messaging-App oder ein internes Tool einbetten, sodass alle aktuellen Metriken an einem Ort zu finden sind. Dies erlaubt auch den Zugang zu einer Reihe verbundener In-App-Integrationen, die Ihrem Team eine effizientere Zusammenarbeit mit leistungsstarken neuen Tools ermöglichen.


Embedded Analytics und API-Management

Embedded Analytics wäre ohne die Unterstützung von Anwendungsprogrammierschnittstellen oder APIs nicht möglich. APIs erlauben Apps die Kommunikation über eine Vielzahl von Protokollanforderungen. So können Sie Komponenten von Drittanbietern in Ihr System einfügen, ohne diese Tools selbst erstellen zu müssen. Zudem wird sichergestellt, dass die beiden Systeme verbunden bleiben, sodass Änderungen am Code auf der einen Seite sicher und zuverlässig auf die andere übertragen werden.

Die innovativsten Unternehmen von heute führen eine API-zentrierte Architektur ein, um Arbeitsabläufe zu rationalisieren, Wachstum anzukurbeln und Innovationen schneller voranzutreiben. Das liegt daran, dass APIs Mehrwert, Flexibilität und Sicherheit bieten, indem sie neue Funktionen in Form von Integrationen in Apps einführen. Integrationen bestimmen, wie BI-Inhalte – Datenquellen, Dashboards, Berichte und andere Add-Ons – eingebettet, verwaltet, automatisiert und entsprechend dem Erscheinungsbild der Benutzeroberfläche angepasst werden. Sie bestimmen auch, wie diese Inhalte miteinander interagieren. Dies wird normalerweise durch Generieren eines Tokens erreicht, das der App die Berechtigung für den Zugriff auf Informationen auf der Serverseite gibt. Sobald der Zugriff gewährt wurde, werden die Informationen dann auf die Clientseite kopiert.

Große Organisationen verwenden Hunderte, wenn nicht Tausende von internen und externen APIs in ihrem täglichen Betrieb. Ein effektives API-Management ist entscheidend für die Optimierung des Datenverkehrs, die Authentifizierung von Benutzern durch Funktionen wie das einmalige Anmelden (Single Sign-On, SSO), die Erfüllung von Sicherheits- und Compliance-Anforderungen und die schnelle Bereitstellung neuer APIs – alles wichtige Aspekte, die Sie beim Aufbau einer eingebetteten Umgebung berücksichtigen sollten.


Implementierung von Embedded Analytics

Beginnen Sie beim Entwerfen und Implementieren einer Embedded Analytics-Lösung damit, die übergeordneten Geschäftsziele Ihres Unternehmens sowie die Art und Größe Ihres Unternehmens zu definieren. Möchten Sie die betrieblichen Prozesse für Ihr Unternehmen rationalisieren oder eine App schneller auf den Markt bringen? Möchten Sie alle Datenquellen und Tools in einem CRM vereinheitlichen, oder stellen Sie Ihren Kunden sofort einsatzbereite Analysefunktionen zur Verfügung?

Sie sollten auch Ihre Endbenutzer berücksichtigen. Wer sind sie? Wie könnten sie mit den Daten interagieren, auf die sie treffen? Von welchen Funktionen profitieren sie eventuell am meisten? Auf diese Weise stellen Sie Benutzererlebnisse bereit, die auf die Bedürfnisse Ihrer Kunden zugeschnitten sind.

Bewerten Sie als Nächstes Ihre aktuelle Infrastruktur, und finden Sie heraus, was funktioniert, was verbessert werden könnte und ob Sie diese Funktionen intern entwickeln oder eine sofort einsatzbereite Lösung kaufen sollten. Die Entscheidung für oder gegen einen Kauf hängt von einer Vielzahl von Faktoren ab, darunter die gewünschte Produktfunktionalität, der Zeitplan, das Budget, die Verfügbarkeit von Ressourcen und die Gesamtkapitalrendite. Die Anforderungen jedes Unternehmens sind unterschiedlich, aber wenn Sie sich für den Kauf entscheiden, sollten Sie sich BI-Lösungen ansehen, die API-Integrationen für eine einfache Einbettung bieten.

Abschließend müssen Sie Sicherheit, Authentifizierung und Datenschutz planen. Überlegen Sie, wie der Zugriff auf Daten zwischen internen und externen Benutzern verwaltet werden soll und wie die Authentifizierung erfolgen soll. Bestimmen Sie, wie Sie API-Verbindungen sichern, den Verkehrsfluss verwalten und bei Bedarf die Verschlüsselung aktivieren. Sie sollten auch sicherstellen, dass Ihre BI-Inhalte die behördlichen Anforderungen an Datenresidenz und Compliance in den Regionen Ihrer Wahl erfüllen.


Embedded Analytics-Lösungen und -Software

Nachdem Sie nun wissen, wie Sie beginnen können, gehen wir auf die Empfehlungen für Embedded Analytics-Lösungen und -Software ein. Die Art und Komplexität Ihrer Anforderungen sind ausschlaggebend dafür, in welche Tools und Technologien Sie investieren sollten. Daher sollten Sie sich gründlich informieren.

Zunächst benötigen Sie eine eigenständige BI-Lösung. Diese Lösung sollte in der Lage sein, Datenquellen von Drittanbietern zusammenzuführen und diese Daten durch Sicherheitstools zu schützen. Am wichtigsten ist, dass sie Benutzern Zugriff auf die benötigten Daten, Tools und Erkenntnisse bietet. Eine Desktop-Lösung wie Power BI kombiniert eine intuitive Benutzeroberfläche mit leistungsstarken Analysen, mit denen Sie interaktive Berichte, Datenvisualisierungen und Modelle erstellen, analysieren und freigeben können. Sie kann zudem je nach den Infrastrukturanforderungen Ihrer Organisation hoch- oder herunterskaliert werden.

Nach Evaluierung der BI-Lösung besteht der nächste Schritt darin, den Anwendungsfall für die Einbettung festzulegen. Wenn die Einbettung für Ihre Organisation erfolgen soll, dann sollten Sie Cloudlösungen in Erwägung ziehen, die hauptsächlich auf interne Benutzer ausgerichtet sind. In diesem Szenario muss jeder Benutzer über eine Lizenz verfügen, um Zugriff auf eingebettete Inhalte zu erhalten. Wenn sie sich bei der internen App oder dem internen Tool anmelden, werden sie nach Anmeldedaten gefragt. Große Organisationen sollten eine Cloudlösung für Unternehmen mit Einbettungsfunktionen in Betracht ziehen, z. B. Power BI Premium, um sicherzustellen, dass ihre Anforderungen im großen Stil erfüllt werden.

Möchten Sie die Einbettung für Ihre Kunden durchführen, dann sollten Sie sich über Lösungen informieren, die externen Benutzern den Zugriff auf eingebettete Inhalte ohne Lizenz oder Anmeldeinformationen ermöglichen. In diesem Szenario wird die BI-Lösung als integrierte Funktion der App mit einem White-Label versehen. Softwareunternehmen sollten cloudbasierte Embedded Analytics-Lösungen prüfen, die speziell für White-Labeling entwickelt wurden, z. B. Power BI Embedded, sodass sie ihren Benutzern einen Mehrwert bieten und gleichzeitig Entwicklungszeit, Kosten und Ressourcen sparen können.

Für Ihre Organisation einbetten

  • Zielgruppe Unternehmen, große Organisationen, große ISVs
  • Dateneigentümerschaft Daten im Besitz des Benutzers
  • Benutzertyp Intern
  • Lizenzierung Jeder Benutzer benötigt eine Lizenz
  • Authentifizierung Authentifizierung mit dem gebündelten Cloudidentitätsdienst; interaktiv
  • Empfehlung Power BI Premium

Für Ihre Kunden einbetten

  • Zielgruppe ISVs, Softwareentwickler
  • Dateneigentümerschaft Daten im Besitz der App
  • Benutzertyp Extern
  • Lizenzierung Kein Benutzer benötigt eine Lizenz
  • Authentifizierung Eigene Authentifizierungsmethode verwenden; nicht interaktiv
  • Empfehlung Power BI Embedded

Einbetten mit Power BI

Bieten Sie Benutzern mit der skalierbaren Plattform für Self-Service und Unternehmens-BI ein modernes Datenerlebnis in Ihrer eigenen App. Erfahren Sie mehr über Funktionen, stöbern Sie in Kundenreferenzen, und überzeugen Sie sich selbst, indem Sie den Embedded Analytics Playground nutzen.


Häufig gestellte Fragen

Was ist Embedded Analytics?

Bei Embedded Analytics handelt es sich um Funktionen, die Analysen direkt von einer eigenständigen Plattform in eine einzelne Software oder Geschäftsanwendung, Website oder ein Portal einbetten.

Warum ist Embedded Analytics wichtig?

Organisationen und unabhängige Softwareanbieter (ISVs) in zahlreichen Branchen nutzen Embedded Analytics, um schneller auf den Markt zu kommen, die Benutzererfahrung zu verbessern und die Produktivität zu steigern.

Was sind Embedded Analytics-Tools?

Mit Embedded Analytics-Tools können Sie Berichte, Diagramme und Visualisierungen direkt in einer App erstellen und freigeben. Sie ermöglichen auch Benchmarking, Self-Service-Abfragen und andere Formen von BI.

Was ist Embedded Analytics-Software?

Embedded Analytics-Software gibt Ihnen die Möglichkeit, Berichte, Dashboards und andere analytische Inhalte über eine Vielzahl von APIs einzubetten. Normalerweise müssen Sie eine Lizenz erwerben, um diese Integrationen nutzen zu können.