选择嵌入式分析供应商时需要考虑的八件事

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事实是并没有直接的答案。正确答案其实是几个正确答案的组合，当然还有企业的特定业务需求。因此，企业在选择嵌入式分析供应商时，需要考虑以下因素：

1.嵌入式分析解决方案的架构

构建嵌入式解决方案的架构可以决定用户体验和实施过程。应用程序架构是指用于设计和构建应用程序的技术和模式。考虑到这一点，企业应该寻找一种基于现代架构的嵌入式解决方案进行投资。

在嵌入式分析领域，这意味着在将分析解决方案集成到企业现有的应用程序中时，软件无缝流动而不增加额外的成本和复杂性至关重要。许多嵌入式分析供应商构建了独立商业智能工具，然后将它们塑造成嵌入式产品。这种类型的解决方案并不理想，它会给企业的后端系统增加额外的要求和复杂性。

按照这个想法，无缝流动的解决方案是专门为嵌入而构建的。因此，在选择嵌入式分析供应商时，务必问以下两个问题：

(1)解决方案是否建立在现代架构之上?

(2)解决方案是专为嵌入式设计的吗?

除了专为嵌入式分析而构建之外，在收集有关供应商架构的信息时，还需要牢记以下几点：

• 供应商是否提供原生软件开发工具包(SDK)?原生软件开发工具包(SDK)是一组软件开发工具，可以帮助开发人员将其应用程序与嵌入式分析软件集成。原生软件开发工具包(SDK)利用每个平台的特定功能，并为创建、编辑和注释仪表板提供无缝的用户体验。
• 供应商是否支持技术堆栈?只是说支持技术堆栈的供应商很重要是不够的。企业需要一个可以插入前端和后端技术的解决方案，无论是React、Java、.NETCore、Angular还是其他选项。
• 这是云计算解决方案还是内部部署解决方案?云计算和内部部署解决方案各有利弊，因此首先需要确定哪种解决方案最适合其需求。内部部署解决方案让企业可以完全控制一切(包括其数据安全)，实施需要更长的时间，并且企业可以自己维护——更不用说需要这些方面的专业知识。另一方面，云计算解决方案更易于访问，更实惠，部署速度非常快，因此企业可以放心，一切都为其处理，其中包括数据安全。

2.支持的数据源

无论银行业、制造业还是零售业的企业和组织，有一件事是肯定的——从不同的地方收集有关客户和业务的数据。如果没有工具来帮助理解和利用数据，其中的大部分内容都会被浪费掉。

值得投资的优秀嵌入式分析供应商将支持广泛的数据源。当企业能够访问和获取数据时，无论数据存储在何处(客户关系管理系统、电子表格、本地数据库等)，都可以将所有数据集中到一个视图和一个位置中，以进行更全面的分析。通过能够看到完整的愿景，用户将能够从他们的数据中提取可操作的见解。并改进他们的决策过程。

3.可用的嵌入式分析可视化范围

一旦连接到数据之后，可视化将帮助企业传达其含义。数据可视化是任何一个分析解决方案的支柱，可供用户选择的可视化措施越多越好。图表、图形、地图和其他数据可视化使用户更容易理解数据、从中提取可操作的见解、指导决策过程、分析风险、故事等。

数据可视化带来的好处是巨大的;然而，许多供应商仅提供基本的可视化作为其产品的一部分。但这还不够，企业需要能够从丰富的数据可视化库(例如列、线或组合)到更高级的可视化(例如树状图或地理空间映射)中进行选择。

除了丰富的数据可视化库之外，用户还需要能够将所有这些可视化集成到一个综合仪表板中，以及创建自定义可视化。

允许用户创建自定义可视化的嵌入式分析供应商是值得关注和合作的供应商。尽管不同类型的数据可视化适用于许多不同的用例，但企业的特定业务可能需要一个独特的用例。企业有机会创建自己独特的可视化，对于每个可以提供这种服务的供应商来说都是一个强大的优势。

4.定制机会

定制嵌入式解决方案以使其外观和感觉与应用程序的其余部分一样容易吗?当用户觉得它不属于应用程序的一部分时，用户体验和客户忠诚度开始急剧下降。为了避免这种情况，更好的嵌入式分析供应商正在提供白色标签作为解决方案。

白色标签是一种嵌入报告、仪表板和视觉效果的能力，以匹配其独特应用程序的整体品牌主题，包括字体、颜色、主题、对话框等。当这一功能到位时，用户将不会发现差异并为此分心，而是将重点放在分析解决方案的好处上。

5.嵌入式分析功能

最好的嵌入式分析解决方案提供的不仅仅是数据可视化和定制机会。给定解决方案提供的特性和功能是帮助企业充分利用数据潜力并以正确方式利用数据的工具。

当企业可能在几个不同供应商之间进行选择时，选择嵌入式分析供应商的过程将变得更加容易。以下是企业应该寻求的6大嵌入式分析功能：

(1)自助服务：自助服务功能是指用于使用户能够独立分析大量数据、构建自定义仪表板和创建报告的流程和工具，而无需依赖商业智能或IT专家。

(2)仪表板链接：将一个可视化或仪表板链接到另一个仪表板。通过仪表板链接，企业可以在仪表板之间传递参数和过滤器，从而轻松深入了解其他见解。

(3)机器学习：使系统能够在无需明确编程的情况下学习和预测结果，并帮助智能地回答关键业务问题。这种技术可以用于各种不同的目的，从银行和客户的信用风险自动测试到检测与疾病和健康状况相关的模式。

(4)场景编辑：用户可以直接在其应用程序中进行编辑，而无需离开它并转到另一个应用程序。他们可以进行所需的编辑，然后轻松地将更新推送到服务器。

(5)数据混合：数据混合功能使企业可以通过将多个数据源整合到一个可视化视图中，以获得更深入的并排视图，从而更轻松地获得见解。

(6)统计功能：这一功能可帮助企业以更加有针对性的方式对数据进行操作。例如，一些关键的统计函数(例如异常值检测、时间序列预测和线性回归)可以帮助检测数据中与大部分数据集不同的异常点，根据历史数据对未来值进行预测数据和趋势，并通过查找两个变量之间的关系直观地查看数据中的趋势。

6.安全性

企业对供应商的信任程度如何?企业将赋予决定合作的供应商处理数据的权力，因此应该非常认真地对待这一点。例如，如果从事医疗健康行业并收集有关客户健康的敏感数据，他们希望以100%确定供应商是值得信赖的，并且不会将该数据出售给第三方或他们自己使用这些数据。

如果企业选择内部部署解决方案，那么将完全控制安全性。但是，不应忘记嵌入式分析提供商必须遵守高数据安全标准，其质量由SSL安全证书评估。但仅凭安全证书不足以说服企业进行投资。

一些供应商会要求企业复制和维护两个单独的安全模型。但是这并不理想，因为它需要提供大量资源来设置和维护多个版本。企业选择可以与其软件安全模型配合使用的解决方案。

此外，寻找多因素身份验证、基于角色和基于用户的安全性以及多租户。

另一件值得一提的事情是，使用iFrame的供应商更容易受到黑客攻击。他们依赖于模糊处理的安全性，这意味着他们的iFrame周围没有任何安全保护，除了采用一个非常长和复杂的URL。一旦这一URL被黑客入侵，黑客就可以完全访问客户数据。鉴于客户数据的重要性，企业最好避免使用这种解决方案。

7.定价

定价是企业选择嵌入式分析供应商时要考虑的主要因素之一。在嵌入式分析领域，会发现大多数供应商对定价保密，并向企业收取不可预测的费用，例如按使用量和按用户支付费用。这是一种销售策略，供应商旨在获得更多的利益。

那些按用户或按使用量收费的供应商试图最大限度地提高产品的价格。但是，如果企业的应用程序使用量激增，那么其应用程序嵌入式分析成本也会飞涨。企业想预先知道成本是多少，并确信它们不会随着应用程序销售量的增加而快速增长。

这就是与具有100%透明定价模型的供应商合作是一种最好做法的原因，该模型不会随着企业的应用程序销售量的增加而升级。或者换句话说，获得不会带来任何意外费用。

8.专业知识

虽然人们可以假设任何自称是嵌入式分析提供商的供应商都对这项技术有很好的了解，但值得深入挖掘以了解有关供应商专业知识的更多信息。企业是否因其工作而获得任何奖项?他们在ABI空间和社区中是否成熟并受到尊重?第三方评论网站和论坛之类的东西可能有助于获取此类信息。

结论

 

希望企业在选择嵌入式分析供应商时要考虑的事项列表将帮助企业找到最适合自己独特业务需求和要求的产品。市场上有很多解决方案，但没有一个是相同的。因此需要谨慎行事，提出正确的问题。做出正确的选择可能很困难，可能需要一段时间，但选择正确将是值得的。