学习笔记丨嵌入式 BI 分析的 12 个关键功能

编者注：以下内容节选编译自嵌入式分析厂商Qrvey发表的《What is Embedded Analytics?》（什么是嵌入式分析）一文，作者为Qrvey产品市场主管Brian Dreyer。

什么是嵌入式分析？

嵌入式分析是指能够将数据分析的特性和功能纳入到某个应用程序内部的技术能力。

根据咨询机构Dresner于2023年发布的嵌入式BI市场研究显示，当前市场中嵌入式BI的使用率为49%，且技术采纳的需求仍然旺盛。同时，有86%的行业受访者表示，嵌入式BI是关键或者是非常重要的。

嵌入式分析的12个关键功能

1. 自助式、易于构建的图表和仪表板

用户通过简单的点击操作就可以制作出美观的数据可视化大屏。一款自助式、可交互的图表工具一定是易于使用的，并且包含多种仪表板生成组件，以方便用户自定义制作仪表板和报告。

2. 支持多种数据类型

由于大多数的传统数据分析工具只适用于对结构化数据的分析，这就导致有超过70%的业务数据并未被分析利用。为了获得充分的数据洞察，用户需要整合所有的数据资源，其中就包含半结构化数据源（例如表单）和非结构化数据源（例如图像）。

3. 工作流与自动化

比起用户自己在嵌入式分析平台中发现新的数据洞察，由平台自动识别并展现的数据洞察更加受到用户的青睐。自动化的嵌入式分析可以在满足条件时提醒用户，当到达一定的阈值时则可以触发工作流。

在自助式工作流构建工具的帮助下，没有技术背景的用户也可以轻松地自动化执行常规任务，并且在条件发生改变时执行其他指定的操作。自动化操作可以在接收到新数据或者达到用户自定义的指标和阈值条件时触发，允许创建各种类型的数据驱动的应用。

条件规则和ML模型的设置可以为工作流与应用引入强大的业务逻辑。自动化能力让你的分析平台实现24小时不间断工作。

4. 可共享的洞察

在获取到了有价值的数据洞察后，用户要能够轻松地共享和传播这些洞察。嵌入式分析平台需要具备完整的互动性，并内置数据安全性的“多页与多标签页报告”等功能。经过内容推送设置等功能，嵌入式分析平台能够以设定好的频率向特定租户推送模板和仪表板。

5. 交互性，例如数据的下钻和钻取

用户需要能够与数据报告产生交互，从而轻松地按需访问更进一步的数据信息。嵌入式BI的下钻功能让用户可以从级别较高的维度深入至更细粒度的数据信息（例如从国家深入至省份）；钻取功能则让用户可以在分析同一数据集时，从当前数据分析页面直接跳转至与之相关的另一报告页面。最后，高级过滤选项可以帮助用户精准筛选报告中所呈现的数据。

6. 数据安全性和托管访问控制

为了确保记录数据与列数据的安全性，嵌入式分析平台允许管理员为数据集粒度级别的数据设置访问限制，这样每个用户只能访问其自身权限以内的数据信息。用户对数据、洞察以及应用程序的访问权限均与管理员设置的用户权限保持一致。

用户可以通过单点登录的方式，将嵌入式分析平台无缝集成到SaaS应用中。前提是要确保该嵌入式分析平台的安全工具与功能支持多租户SaaS应用，并且最好继承包括所有规则与策略在内的原有安全模型。