임베디드 분석은 독립형 플랫폼에서 제공하는 고객 분석 콘텐츠를 애플리케이션, 포털, 웹 사이트에 직접 포함시키는 기능을 말합니다.
임베디드 분석은 보고서, 대시보드, 모델, 데이터 시각화 및 기타 형태의 BI(비즈니스 인텔리전스)를 하나의 인터페이스에 통합하여 조직이 최신 데이터 환경을 제공할 수 있도록 도와줍니다. 이 간소화된 보기를 통해 분석을 더 명확하게 파악하고, 더 깊이 있는 인사이트를 얻고, 더 빠르고 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
이제 임베디드 분석을 정의하는 방법을 알았습니다. 하지만 임베디드 분석은 어떤 용도로 사용되나요? 어떻게 작동하며 어떤 작업을 수행할 수 있나요?
오늘날의 디지털 환경에서는 많은 기업이 사용자가 필요한 정보에 쉽게 액세스할 수 있는 데이터 중심 문화를 지향합니다. 하지만 데이터를 통합, 관리, 분석, 보호, 공유하는 데 따르는 어려움으로 인해 필요한 규모만큼의 데이터를 확보하지 못하고 있습니다. 여기에 임베디드 분석이 필요합니다.
조직과 ISV(독립 소프트웨어 공급업체) 또는 소프트웨어 개발자는 임베디드 분석 솔루션과 소프트웨어를 사용하여 기존 데이터에 새로운 컨텍스트, 효율성 및 가치를 부여합니다. 기업은 임베디드 분석을 사용하여 데이터 원본과 BI 도구를 통합함으로써 익숙한 단일 인터페이스 내에서 데이터를 쉽게 읽고, 분석하고, 보호할 수 있습니다. 소프트웨어 회사는 임베디드 보고 도구를 사용하여 구축한 앱에 보고서와 시각 자료를 도입하여 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다.
또한 임베디드 분석은 최종 사용자에게 시스템 간에 토글할 필요 없이 단일 앱 내에서 다양한 형태의 셀프 서비스 BI를 수행할 수 있는 기능을 제공하는 이점이 있습니다. 더욱 직관적인 워크플로 덕분에 이제 그 어느 때보다 편리하게 최신 데이터를 분석하고, 공유하고, 더 깊이 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다. 임베디드 분석을 사용하여 수행할 수 있는 작업은 다음과 같습니다.
데이터에 대한 적절한 액세스를 통해 더 현명한 의사 결정, 효율성 향상 등 다양한 이점을 얻을 수 있습니다. 다음은 분석 및 BI 임베딩을 고려해야 하는 몇 가지 이유입니다:
전통적인 BI는 하나 또는 여러 원본에서 데이터를 수집, 변환, 마이닝, 시각화, 모델링 및 보호하는 일련의 도구 또는 프로세스를 의미합니다. 역사적으로 이러한 도구와 프로세스는 주로 데이터 분석가가 대규모 데이터 집합에서 프로그래밍 방식으로 추세를 발견하는 데 사용되어 왔지만, 오늘날의 최신 플랫폼은 비즈니스 사용자에게 더 많은 셀프 서비스 옵션을 제공합니다. 그런 다음 파생된 인사이트를 보고서, 대시보드, 차트, 그래프 등의 형태로 조직 전체에 공유할 수 있습니다.
임베디드 BI는 기존 BI의 모든 이점을 제공할 뿐만 아니라 사람들이 이미 사용하고 있는 앱 내에 배치하여 콘텐츠에 대한 액세스를 확장합니다. 예를 들어 영업팀은 모든 최신 지표를 한 곳에서 확인할 수 있도록 CRM 시스템, 메시징 앱 또는 내부 도구에 스트리밍 피드를 임베드하고 싶을 수 있습니다. 또한 연결된 앱 내 통합 기능으로 데이터를 개방하여 팀이 강력한 새 도구를 사용하여 보다 효율적으로 협업할 수 있게 합니다.
임베디드 분석은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스, 즉 API의 지원 없이는 불가능합니다. API를 사용하면 앱이 다양한 프로토콜 요청을 통해 서로 통신할 수 있습니다. 이를 통해 이러한 도구를 직접 빌드할 필요 없이 타사 구성 요소를 시스템에 연결할 수 있습니다. 또한 두 시스템이 연결된 상태를 유지하여 한쪽 끝의 코드 변경 사항이 다른 쪽 끝으로 안전하고 안정적으로 전송되도록 합니다.
오늘날 가장 혁신적인 조직은 워크플로를 간소화하고 성장을 촉진하며 더 빠르게 혁신하기 위해 API 중심 아키텍처를 채택하고 있습니다. API는 통합의 형태로 앱에 새로운 기능을 도입하여 부가 가치, 유연성 및 보안을 제공하기 때문입니다. 통합에 따라 데이터 원본, 대시보드, 보고서 및 기타 추가 기능 등 BI 콘텐츠가 인터페이스의 모양과 느낌에 따라 임베드, 관리, 자동화 및 사용자 지정되는 방식이 결정됩니다. 또한 이러한 콘텐츠가 서로 어떻게 상호 작용하는지를 결정합니다. 이는 일반적으로 토큰을 생성하여 앱에 서버 측의 정보에 액세스할 수 있는 권한을 부여하는 방식으로 이루어집니다. 액세스 권한이 부여되면 정보가 클라이언트 측으로 복사됩니다.
대규모 조직은 일상적인 업무에서 수천 개는 아니더라도 수백 개의 내부 및 외부 API를 사용합니다. 효과적인 API 관리는 트래픽을 최적화하고, SSO(Single Sign-On)와 같은 기능을 통해 사용자를 인증하고, 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하고, 새 API를 신속하게 배포하는 데 매우 중요합니다.
임베디드 분석 솔루션을 설계하고 구현할 때는 조직의 성격과 규모뿐만 아니라 조직의 높은 수준의 비즈니스 목표를 정의하는 것부터 시작하세요. 조직의 운영 프로세스를 간소화하고 싶거나 앱을 더 빠르게 출시하고 싶으세요? 모든 데이터 원본과 도구를 CRM으로 통합하고 싶으신가요, 아니면 고객에게 즉시 사용 가능한 분석 기능을 제공하고 계신가요?
최종 사용자도 고려해야 합니다. 그들은 누구인가요? 그들이 접하는 데이터와 어떻게 상호 작용할 수 있을까요? 어떤 기능이 가장 큰 가치를 줄 수 있나요? 이를 통해 고객의 요구에 맞는 사용자 경험을 제공할 수 있습니다.
다음으로 현재 인프라를 평가하여 무엇이 효과가 있는지, 개선할 수 있는 부분은 무엇인지, 이러한 기능을 내부적으로 구축할지 아니면 즉시 사용 가능한 솔루션을 구매할지 여부를 확인합니다. 빌드냐 구매냐의 결정은 원하는 제품 기능, 시기, 예산, 리소스 가용성, 전반적인 투자 수익률 등 다양한 요인에 따라 달라집니다. 모든 조직의 요구 사항은 다르지만, 구매를 결정한 경우 쉽게 임베드할 수 있도록 API 통합을 제공하는 BI 솔루션을 검토하는 것이 좋습니다.
마지막으로 보안, 인증 및 데이터 보호를 위한 계획을 세워야 합니다. 내부 사용자와 외부 사용자 간의 데이터 액세스 관리 방법과 인증 방법을 고려하세요. API 연결을 보호하고, 트래픽 흐름을 관리하고, 필요한 경우 암호화를 활성화할 방법을 결정하세요. 또한 BI 콘텐츠가 선택한 지역의 규제 데이터 보존 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다.
이제 시작하는 방법을 알았으니 임베디드 분석 솔루션 및 소프트웨어에 대한 권장 사항을 자세히 살펴보겠습니다. 요구 사항의 성격과 복잡성에 따라 어떤 도구와 기술에 투자할지 결정하는 데 도움이 되므로 충분한 조사를 해야 합니다.
먼저 독립 실행형 BI 솔루션이 필요합니다. 이 솔루션은 타사 데이터 원본을 통합하고 보안 도구를 통해 해당 데이터를 보호할 수 있는 기능을 갖추고 있어야 합니다. 가장 중요한 것은 사용자가 필요한 데이터, 도구, 인사이트에 액세스할 수 있어야 한다는 점입니다. Power BI와 같은 데스크톱 솔루션은 직관적인 인터페이스와 강력한 분석 기능을 결합하여 상호 작용 보고서, 데이터 시각화 및 모델을 생성, 분석 및 공유할 수 있게 해줍니다. 또한 조직의 인프라 요구 사항에 따라 스케일 업 및 다운할 수 있습니다.
BI 솔루션을 평가한 후 다음 단계는 임베딩에 대한 사용 사례를 수립하는 것입니다. 조직을 위해 임베드하려는 경우 주로 내부 사용자를 대상으로 하는 클라우드 솔루션을 살펴보세요. 이 시나리오에서는 각 사용자가 임베디드 콘텐츠에 액세스하려면 라이선스가 있어야 합니다. 내부 앱이나 도구에 로그인하면 로그인 자격 증명을 요청합니다. 대규모 조직은 Power BI Premium과 같은 임베딩 기능을 갖춘 엔터프라이즈급 클라우드 솔루션을 고려하여 규모에 맞는 요구 사항을 충족해야 합니다.
고객을 위해 임베드하려는 경우 외부 사용자가 라이선스나 로그인 자격 증명 없이 임베드된 콘텐츠에 액세스할 수 있는 솔루션을 살펴보세요. 이 시나리오에서 BI 솔루션은 앱의 내장 기능으로 화이트 레이블이 지정됩니다. 소프트웨어 회사는 Power BI Embedded와 같이 화이트 라벨링을 위해 특별히 개발된 클라우드 기반 내장 분석 솔루션을 검토하여 사용자에게 가치를 제공하면서 개발 시간, 비용 및 자원을 절약할 수 있어야 합니다.
Power Platform 팔로우