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埋め込まれた分析のAI燃料の進化のチャート

データ分析は長い間ビジネスの世界の定番でしたが、今 AIはそれをより良く、より強くしています。非技術的な利害関係者は、生成的なAIチャットボットを使用してビジネスデータについて質問することに慣れています。膨大なデータセットを処理し、より速い洞察を提供できる高度な分析エンジンがテーブルの賭け金になり、これらの機能をあらゆる規模の企業にもたらすスケーラブルで直感的なソリューションがあります。 ここの次のフロンティアは埋め込まれた分析にあります、とAvi Perezは、共同設立者であり、CTOに言います ピラミッド分析s、使用しているアプリ内の高度な意思決定インテリジェンス機能にアクセスできます。それがおなじみのように聞こえるなら、それは埋め込まれた分析の概念のためです aのために存在しています その間。しかし、ペレスが説明しているように、新世代の組み込み分析はまったく異なる命題です。 「昔は、埋め込まれた分析は、通常、本格的な分析ツールの骨抜きになったWebベースの実装でした」と彼は言います。 「埋め込まれた分析の新しいバージョンは、インジェクションと呼ばれるものを通じて行われます。これは、ホスティングページの動作方法に極めて重要な、超高速で非常に効果的な機能セットを提供します。」 生成AI機能を含めると、自然言語を使用してクエリを提出し、データサイエンスや特に分析の専門家に慣れていないユーザーへのアクセスを開くことができます。 しかし、ペレスは、新世代の組み込み分析が初期段階にあることをすぐに指摘します。多くの利点がまだ進行中であり、組み込み分析がその可能性を満たす前に、いくつかの課題を克服する必要があります。 組み込み分析はアクセス可能な分析です 組み込み分析の背後にあるアイデアは、データの洞察に関する摩擦の大部分を否定することです。理論的には、ビジネスユーザーは、選択したセルフサービスビジネスインテリジェンス（SSBI）ツールにデータをインポートできるようにすることで、関連する洞察を長い間表示することができました。 実際には、これはワークフローを混乱させ、思考の連鎖を中断するため、多くの人がその切り替えをしないことを選択します。データを手動でエクスポートして別のツールに移行する必要がある場合、それらを行う可能性はさらに低くなります。つまり、彼らが彼らの決定にとって最も価値があるかもしれないとき、彼らはデータの洞察を逃していることを意味します。 組み込みアナリティクスは、会計アプリ、CRM、ソーシャルメディア管理プラットフォームなど、当時のユーザーが取り組んでいるものと一緒にすべてのチャートと洞察を提供します。 「それははるかに直感的で、同じ場所にある場合ははるかに機能的です」とペレスは言います。 「また、一般的に言えば、これらのタイプのビジネスアプリを使用する人は非技術的であるため、分析に到達するために複雑になるほど、それは少なくなります。」 期待は高いです これまでのところ、とても印象的です。しかし、ペレスは、埋め込まれた分析ユートピアには多くの障壁があることを強調しています。企業は、独自のソリューションを開発しようとしたり、それらを提供できるプロバイダーを見つけようとしているため、これらを念頭に置いておく必要があります。 まず第一に、技術的な要件が高くなっています。今日の一連のビジネスツールに合うように、組み込み分析は非常に高速で軽量で、非常にスケーラブルでなければなりません。そうしないと、アプリ全体のパフォーマンスをドラッグする危険があります。 「開発とWebがAngularやReactなどのフレームワークを使用して単一ページアプリに移動するにつれて、埋め込まれたオブジェクトが軽量で効率的でスケーラブルであることがますます重要になります。開発者のための埋め込み実装に関しては、それはおそらく注目すべき最大のことの1つです」とペレスはアドバイスします。 それに加えて、セキュリティがあります。セキュリティは「もう1つの巨大な問題とすべての人にとって頭痛」です。 「通常、ユーザーはホスティングアプリにログインし、その後、それらに関連するデータを照会する必要があり、それにはセキュリティレイヤーが含まれます。」データのプライバシー規制と独自の情報のセキュリティへのコンプライアンスのニーズに対して、関連データへの迅速なアクセスの必要性のバランスをとることは、複雑なジャグリング法になります。 統合は困難です さらに、組み込み分析の主な利点は、ビジネスユーザーが洞察を簡単にアクセスできるようにすることです。 「事前のトレーニング要件がなく、あらゆる種類のリクエストを受け入れて理解する必要があります。さらに重要なことには、会社の内部データにシームレスに作業する必要があります」とペレスは言います。 これは通常、genaiを統合することを意味します。そのため、非3人のユーザーは自然言語でクエリを尋ね、独立して理解できる回答を受信できます。これがアクセシビリティを非常に拡大することは間違いありませんが、それは複雑さも高まっています、とペレスは言います。 「機能性を表面化する必要があるだけでなく、たとえばチャットボットを介してユーザーが要求するものは何でも、基礎となるプラットフォームに送信される埋め込み分析エンジンを介してパイプする必要があるため、非常に複雑な運動になる可能性があります。それを解決してから、結果をホスティングアプリに戻します」と彼は説明します。 「言い換えれば、埋め込まれたアプリを介してホストアプリケーションで公開する必要がある非常に複雑な機能セットをもたらします。これは、軽く、速く、効率的である必要がある場合は非常に複雑なプロセスです。」 顧客向けのアプリは、いくつかのノッチをすべて取り上げます ペレスは、組み込み分析ソリューションが社内での使用のみを目的としている場合、セキュリティ、アクセス、およびパフォーマンスがすべて簡単な提案であることを説明し続けています。 これらの場合、ビジネスはすべてのドメインを所有しており、より広いインターネットへの露出はなく、クライアント環境を制御できます。 「実際、埋め込み方法でショートカットをとる方がはるかに達成可能です。したがって、あなたはそれについてあまりストレスを感じていません」とペレスは言います。 ただし、顧客向けのアプリを構築する場合、全体の努力はより困難です。これが一般的な傾向です。 「今では見栄えが良く、非常に安全で非常に高いパフォーマンスを備えたこのすべての魔法の機能で作業しなければなりません」と彼は説明します。 「そして、スタック全体を束ねて完全に動作し、非常に効率的で、非常に速く、指を持ち上げずに2年間の開発サイクルを必要とせずに魔法のように他の人のウェブサイトに登場する必要があります。それは、満たす必要がある非常に高い機能のバーです。」 将来は、組み込み分析を手招きします Genaiは、組み込み分析のためのまったく新しい機能と機能を提供します。企業は、関連する洞察がすべてのビジネスユーザーのワークフローに固有の部分である、より民主的なデータの世界を楽しみにしています。途中でハードルがありますが、適切なパートナーと慎重な計画により、直感的な組み込み分析が標準になります。…