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嵌入式分析是指將資料分析功能整合到現有業務應用程式中的流程，例如客戶關係管理 (CRM) 系統、企業資源規劃 (ERP) 解決方案或專案管理工具。 這允許用戶在熟悉的應用程式介面中存取和分析數據，而無需切換到單獨的分析平台。

嵌入式分析的工作原理

嵌入式分析的工作原理是將儀表板、報告和視覺化等資料分析功能無縫嵌入現有軟體應用程式。 這是透過使用將應用程式與分析平台或工具連接起來的應用程式介面 (API) 來實現的。

為什麼嵌入式分析很重要

嵌入式分析為組織提供了多種好處，包括：

1. 改進決策：

透過為用戶提供對現有應用程式中數據和分析的即時訪問，嵌入式分析可以實現更快、更明智的決策。

2. 提高用戶採用率：

透過將數據分析功能整合到熟悉的業務應用程式中，嵌入式分析提高了用戶採用率，並減少了與使用單獨的分析平台相關的學習曲線。

3. 節省成本：

將分析嵌入到現有應用程式中，無需額外的軟體或許可證，從而為組織節省成本。

4. 增強客戶體驗：

透過嵌入式分析，企業可以為客戶提供自助儀表板和報告，使他們能夠輕鬆存取和分析與其帳戶或購買相關的數據。

嵌入式分析的用例

嵌入式分析可用於各種行業和應用，包括：

銷售與行銷：

透過將分析嵌入 CRM 系統中，銷售和行銷團隊可以即時洞察客戶數據、銷售績效和活動有效性。

金融服務：

銀行和金融機構可以在其網路銀行平台中使用嵌入式分析，為客戶提供個人化的預算工具、投資分析和詐欺偵測。

供應鏈管理：

透過將分析整合到供應鏈管理系統中，組織可以即時了解庫存水準、生產計劃和運輸流程。

人力資源：

人力資源部門可以使用嵌入式分析來追蹤員工數據，例如績效評估、培訓進度和留任率。

實作內嵌分析

要實施嵌入式分析，組織應考慮以下步驟：

定義業務目標：

明確定義您想要透過嵌入式分析實現的目標和結果。

識別資料來源：

確定將哪些資料來源整合到您的嵌入式分析解決方案中。

選擇一個平台：

選擇一個可以輕鬆與您現有應用程式整合並具有適合您的特定用例的必要功能的平台。

設計儀表板和視覺化：

創建直覺且用戶友好的儀表板和視覺化效果，為最終用戶提供可操作的見解。

測試與迭代：

在將其推廣到整個組織之前，先與一小群用戶徹底測試您的嵌入式分析解決方案。 利用他們的回饋進行改進和迭代，直到您擁有功能齊全的解決方案。

培訓最終使用者：

提供培訓和支持，以確保最終用戶能夠輕鬆使用嵌入式分析解決方案並了解如何解釋數據。

監控與維護：

定期監控您的嵌入式分析解決方案，以發現任何問題或改善機會。 根據需要進行必要的更新和維護。

持續改進：

隨著組織需求的發展，繼續評估和改進您的嵌入式分析解決方案，以確保它始終提供有價值的見解。

嵌入式分析有何用途？

嵌入式分析可用於多種目的，包括：

分析模式與趨勢：

透過分析多個來源的數據，嵌入式分析可以幫助識別表面上可能不明顯的模式和趨勢。

改善決策：

透過觸手可及的即時數據，決策者可以做出更明智的選擇，並對業務環境的變化做出快速反應。

優化流程：

嵌入式分析可以幫助識別業務流程中的低效率和瓶頸，使組織能夠簡化營運並提高效率。

增強客戶經驗：

透過提供對客戶行為和偏好的洞察，嵌入式分析可以幫助企業改進其產品和服務，以更好地滿足客戶的需求。

預測分析：

借助先進的演算法，嵌入式分析還可用於預測分析，使企業能夠預測未來趨勢並做出主動決策。

降低成本：

透過自動化資料收集和分析，嵌入式分析可以幫助減少手動報告所需的時間和資源，從而節省預算。

嵌入式分析如何運作？

嵌入式分析的工作原理是將資料分析和視覺化功能直接整合到現有應用程式中，而不是將它們作為單獨的工具。 這使用戶無需離開其工作流程或應用程式即可存取即時見解。

這個過程通常涉及三個步驟：

資料整合：

第一步是整合來自各種來源的數據，例如資料庫、表格和雲端應用程式。

數據分析：

資料整合後，可以使用儀表板、報告和圖表等各種技術進行分析。 這使用戶能夠深入了解他們的數據並識別模式和趨勢。

資料視覺化：

最後，分析結果在應用程式本身中以用戶友好的格式可視化。 這消除了用戶手動產生報告的需要並簡化了決策過程。

語意層如何幫助建​​立嵌入式分析？

語意層是位於資料來源和最終使用者介面之間的虛擬層。 它充當中介，將複雜的資料結構轉換為非技術用戶可以輕鬆理解的簡單業務術語。

在嵌入式分析的背景下，語意層在提供不同來源的資料的統一視圖方面發揮著至關重要的作用。 這使得開發人員可以更輕鬆地將分析功能建置到他們的應用程式中，因為他們不需要擔心不同資料來源的複雜性。

此外，語義層允許更有效率和有效的資料存取和檢索。 它還可以透過減少從多個來源檢索資料所需的查詢數量來提高效能。

人工智慧與嵌入式分析：

隨著人工智慧 (AI) 的進步，嵌入式分析可以提升到一個全新的水平。 人工智慧驅動的分析可以自動識別資料的模式和趨勢，提供比傳統方法更深入的見解。

此外，人工智慧還可以協助預測分析，根據歷史數據預測未來趨勢。 這允許主動決策，而不僅僅是對過去的事件做出反應。

具有語意層 (Semantic Layer) 和人工智慧的嵌入式分析的未來：

強大的語意層和人工智慧驅動的分析相結合，有可能徹底改變嵌入式分析領域。 透過更輕鬆地存取資料、簡化決策流程以及預測分析等高級功能，企業可以在當今快節奏的市場中獲得競爭優勢。

Canner 如何幫助您建立嵌入式分析？

Canner 是一個強大的工具，可以透過 Canner Data API 建立你要分析的數據提供給第三方工具。 憑藉其強大的資料管理功能，它可以增強企業中的自助資料分析。Canner 提供了一個資料調用平台，用於管理和控制不同的資料來源、簡化資料管理並增強透明度和控制。

透過將分析嵌入到您的軟體應用程式中，您可以加快決策速度、簡化營運並改善客戶體驗。 Canner 允許跨各種模型有效聚合數據，透過存取控制和遮蔽提供元資料管理和資料安全工具，並支援各種資料輸出格式。 這使得將報告、儀表板、數據視覺化和其他分析組件整合到您的應用程式中變得更加容易。

此外，根據 ThoughtSpot 的說法，嵌入式分析可以幫助企業做出更好的決策，因為它可以深入了解現有的工作流程。 透過 Canner 的資料虛擬化和資料產品管理功能，您可以輕鬆地向最終使用者提供分析，使他們能夠做出更簡化的商業決策。

總而言之，Canner 可以幫助您利用嵌入式分析的力量來提供數據驅動的體驗，提高應用程式效能，並最終推動業務成長。