Vad är inbäddad analys?

Inbäddad analys är den funktionalitet som direkt bäddar in analytiskt innehåll för kunder från fristående plattformar i program, portaler och webbplatser.

Med hjälp av inbäddad analys kan organisationer skapa en modern dataupplevelse genom att integrera rapporter, instrumentpaneler, modeller, datavisualiseringar och andra typer av Business Intelligence (BI) i ett enda gränssnitt. Den här effektiva vyn gör det enklare att skaffa dig en tydligare bild av din analys, skapa djupare insikter och fatta snabbare och mer databaserade beslut.

Så här använder du verktyg för inbäddad analys

Nu vet du hur man definierar inbäddad analys. Men vad används inbäddad analys till? Hur fungerar det och vad kan man göra med det?

I dagens digitala landskap vill många företag skapa en databaserad miljö där användarna enkelt kommer åt den information de behöver. Men problemen med att integrera, hantera, analysera, säkra och dela data gör att de inte kan ställa om i den skala de behöver. Det är här inbäddad analys kommer in.

Organisationer och oberoende programvaruleverantörer (ISV:er), eller programutvecklare, använder sig av lösningar och programvara för inbäddad analys för att skapa sammanhang, effektivitet och värde med sina befintliga data. Stora företag använder inbäddad analys för att konsolidera dataresurserna och BI-verktygen så att det blir enkelt att läsa, analysera och säkra data via ett enda välbekant gränssnitt. Programvaruföretag använder verktyg för inbäddad rapportering för att föra in rapporter och visuella objekt i apparna som de bygger, vilket sparar tid och resurser.

Vad är skillnaden mellan inbäddad BI och traditionell BI?

Traditionell BI avser en verktygsuppsättning eller processer som samlar in, omvandlar, utvinner, visualiserar, modellerar och säkrar data från en eller flera källor. Historiskt sett har de här verktygen och processerna använts främst av dataanalytiker för att programmatiskt upptäcka trender i stora datauppsättningar, men dagens mer moderna plattformar erbjuder fler självservicealternativ även för företagsanvändare. Insikterna kan sedan delas i hela organisationen i form av rapporter, instrumentpaneler och diagram.

Inbäddad BI har samma fördelar som traditionell BI, och utökar dessutom åtkomsten till innehåll genom att placera det inuti de appar som människor redan använder. Ett säljteam kanske vill bädda in en direktuppspelad feed i ett CRM-system, en meddelandeapp eller ett internt verktyg så att deras senaste mått finns på ett enda ställe. Därmed kan dessa data användas i en svit med anslutna integrationer i appen så att ditt team kan samarbeta mer effektivt med kraftfulla nya verktyg.

Inbäddad analys och API-hantering

Inbäddad analys är inte möjlig utan programmeringsgränssnitt, eller API:er. Med API:er kan appar kommunicera med varandra genom olika protokollförfrågningar. På så sätt kan du koppla in tredjepartskomponenter i ditt system utan att behöva bygga de här verktygen själv. De två systemen förblir också anslutna så att ändringar i koden i ett av systemen överförs säkert och tillförlitligt till det andra.

Dagens mest innovativa organisationer använder en API-centrerad arkitektur för att effektivisera arbetsflöden, öka tillväxten och förnya sig snabbare. Det beror på att API:er ger mervärde, flexibilitet och säkerhet genom att införa nya funktioner i appar i form av integrationer. Integrationer bestämmer hur BI-innehåll, till exempel datakällor, instrumentpaneler, rapporter och andra tillägg, bäddas in, hanteras, automatiseras och anpassas enligt gränssnittets utseende och känsla. De bestämmer också hur innehåll samverkar med varandra. Det här sker vanligtvis genom att en token genereras som ger appen behörighet att komma åt information på serversidan. När åtkomsten är godkänd kopieras informationen till klientsidan.

Stora organisationer använder hundratals, om inte tusentals, interna och externa API:er i den dagliga verksamheten. Effektiv API-hantering är mycket viktigt för att optimera trafiken, autentisera användare via funktioner som enkel inloggning (SSO), uppfylla säkerhets- och efterlevnadskrav och snabbt distribuera nya API:er, vilket alla är viktiga aspekter som du bör ta hänsyn till när du skapar en inbäddad upplevelse.

Så här implementerar du inbäddad analys

När du designar och implementerar en lösning för inbäddad analys börjar du genom att definiera företagets affärsmål på hög nivå, samt organisationens typ och storlek. Vill du effektivisera organisationens driftprocesser eller vill du få ut din app snabbare på marknaden? Vill du förena alla datakällor och verktyg i ett CRM, eller vill du ge dina kunder färdiga analysfunktioner?

Du bör även tänka på dina slutanvändare. Vilka är de? Hur kommer de samverka med de data de stöter på? Vilka funktioner kan vara mest värdefulla för dem? Det här hjälper dig leverera användarupplevelser som är anpassade efter kundernas behov.

Sedan ska du utvärdera din aktuella infrastruktur för att se vad som fungerar, vad som kan förbättras och om du vill bygga ut de här funktionerna internt eller köpa en färdig lösning. Besluta att bygga eller köpa är beroende av en mängd faktorer, bland annat önskade produktfunktioner, tid, budget, resurstillgänglighet och den allmänna avkastningen på investeringen. Alla organisationer har olika behov, men om du väljer att köpa bör du titta på BI-lösningar som erbjuder API-integrationer för enkel inbäddning.

Slutligen måste du planera för säkerhet, autentisering och dataskydd. Överväg hur åtkomsten till data ska hanteras bland interna och externa användare, samt autentiseringsmetoden. Bestäm hur du ska säkra API-anslutningar, hantera trafikflödet och aktivera kryptering om det behövs. Du bör också se till att BI-innehållet uppfyller kraven på datahemvist och regelefterlevnad i dina regioner.

Lösningar och programvara för inbäddad analys

När du nu vet hur du ska komma igång kan vi titta närmare på rekommendationer för lösningar och programvara för inbäddad analys. Dina behovs typ och komplexitet avgör vilka verktyg och vilken teknik du ska investera i, så du bör göra ordentliga undersökningar.

Till att börja med behöver du en fristående BI-lösning att komma igång med. Den här lösningen bör ha möjlighet att sammanföra datakällor från tredje part och skydda dessa data med hjälp av säkerhetsverktyg. Det viktigaste är att lösningen ger användarna åtkomst till de data, verktyg och insikter de behöver. En datorlösning som Power BI kombinerar ett intuitivt gränssnitt med kraftfull analys, så att du kan skapa, analysera och dela interaktiva rapporter, datavisualiseringar och modeller. Den kan också skalas upp och ned beroende på organisationens infrastrukturbehov.

När du har utvärderat BI-lösningen är nästa steg att ta fram ett användningsfall för inbäddning. Om du vill bädda in för din organisation ska du överväga molnlösningar som främst är avsedda för interna användare. I det här scenariot måste varje användare ha en licens för att kunna komma åt det inbäddade innehållet. När de loggar in på den interna appen eller verktyget uppmanas de att ange inloggningsuppgifter. Stora organisationer bör överväga en molnbaserad lösning av företagsklass med inbäddningsfunktioner, till exempel Power BI Premium, för att säkerställa att deras behov uppfylls i stor skala.

Om du vill bädda in för dina kunder ska du överväga lösningar som gör att externa användare kan komma åt det inbäddade innehållet utan licens eller autentiseringsuppgifter för inloggning. I det här scenariot är BI-lösningen vitförpackad, inbyggd funktion i appen. Programvaruföretag bör undersöka molnbaserade lösningar för inbäddad analys som utvecklats specifikt för vitförpackning, till exempel Power BI Embedded, så att de kan ge sina användare värde samtidigt som de sparar utvecklingstid, kostnader och resurser.