嵌入式分析是一种将数据分析和商业智能工具集成到商业软件应用程序中的方法。这使得最终用户能够从数据中获得洞察并做出数据驱动的决策，而无需离开他们通常的工作环境。
嵌入式分析的起源和历史之旅
嵌入式分析的概念起源于 20 世纪 90 年代左右的互联网早期，当时组织开始认识到在日常运营中进行数据分析的必要性。首次提及嵌入式分析可以追溯到 2000 年代末。然而，随着 2010 年代中期大数据的兴起和数字化转型浪潮，它才真正受到重视。
对实时数据分析和决策的需求不断增长推动了嵌入式分析的开发和采用。企业意识到在其运营应用程序中利用数据来优化性能、预测趋势和改进决策的潜力。
了解嵌入式分析
嵌入式分析不仅仅是将仪表板或报告合并到现有的软件应用程序中。它涉及将分析深度集成到软件中，以便用户可以在其工作环境中获取数据见解。
嵌入式分析的三个主要组成部分是：
- 数据聚合：它涉及从各种来源收集数据进行分析。
- 数据分析：检查、清理、转换和建模数据以发现有用信息、得出结论和支持决策的过程。
- 数据可视化：它涉及在视觉环境（例如图表、图形和地图）中表示数据，以了解数据中的趋势、异常值和模式。
嵌入式分析的工作机制
嵌入式分析过程从数据收集开始。数据是从数据库、云存储、外部 API 和用户输入等各种来源收集的。然后将其清理并转换为适合分析的格式。
接下来，分析算法应用于这些数据以揭示见解、模式和趋势。然后，这些见解以用户友好的可视化格式（如图表、图形、仪表板或报告）表示。整个过程无缝集成到用户操作软件的工作流程中，使他们无需切换平台即可轻松访问和理解数据洞察。
嵌入式分析的主要特点
嵌入式分析因其几个独特的功能而脱颖而出：
- 无缝集成：它集成到用户首选的软件中，在不中断工作流程的情况下提供上下文洞察。
- 实时分析：提供实时数据分析，实现及时决策。
- 用户友好的可视化：它以易于理解的格式表示数据，例如图表、图形和仪表板。
- 可定制：允许根据业务需求进行定制。
- 可扩展：可以扩展以处理不断增长的数据量和复杂性。
嵌入式分析的类型
嵌入式分析可以根据其功能分为四种主要类型：
- 嵌入式报告：在应用程序中提供静态的预定义报告。
- 嵌入式仪表板：提供用于跟踪关键指标的交互式可视界面。
- 嵌入式自助服务分析：允许用户创建自己的报告和仪表板，而无需技术专业知识。
- 嵌入式高级分析：使用先进的统计方法和预测建模来分析数据。
嵌入式分析的应用和挑战
嵌入式分析可用于医疗保健、金融、零售、制造和 IT 等各个领域，用于执行绩效跟踪、预测、风险评估和客户行为分析等任务。
然而，在实施过程中可能会出现一些挑战，包括数据隐私问题、技术专业知识需求、集成复杂性以及管理数据量和多样性。这些问题的解决方案在于选择正确的嵌入式分析工具、确保安全的数据实践、培训用户并采用可扩展的技术。
嵌入式分析与类似术语的比较
| 学期 | 描述 |
|---|---|
| 嵌入式分析 | 将 BI 工具集成到业务软件中，以获取上下文数据洞察。 |
| 传统商业智能 | 需要切换到单独的平台进行数据分析。 |
| 数据分析 | 泛指分析数据的所有技术。嵌入式分析是其中的一个子集。 |
| 特别报告 | 允许按需创建自定义报告。它可以是嵌入式分析的一个功能。 |
嵌入式分析的未来前景和技术
嵌入式分析的未来趋势包括更多地使用人工智能和机器学习进行预测分析、实时分析的兴起、增强的定制以及语音激活分析的自然语言处理的集成。此外，随着物联网的出现，嵌入式分析将在分析连接设备生成的大量数据方面发挥关键作用。
代理服务器和嵌入式分析
代理服务器可以增强嵌入式分析的功能和安全性。它们可以为安全数据交易提供匿名性，平衡负载以提高性能，并允许访问特定于区域的数据。此外，它们还可用于缓存数据，减少延迟并进一步优化嵌入式分析系统中的数据分析速度。
