تجزیه و تحلیل جاسازی شده روشی است که تجزیه و تحلیل داده ها و ابزارهای هوش تجاری را در برنامه های کاربردی نرم افزار تجاری ادغام می کند. این به کاربران نهایی اجازه می دهد تا بینش هایی را از داده ها به دست آورند و تصمیمات مبتنی بر داده را بدون ترک محیط کاری معمول خود اتخاذ کنند.
خاستگاه و سفر تاریخی تحلیل های جاسازی شده
مفهوم تجزیه و تحلیل تعبیه شده ریشه در روزهای اولیه اینترنت، در حدود دهه 1990 دارد، زمانی که سازمان ها نیاز به تجزیه و تحلیل داده ها را در عملیات روزانه خود تشخیص دادند. اولین اشاره به تجزیه و تحلیل های جاسازی شده را می توان به اواخر دهه 2000 ردیابی کرد. با این حال، با ظهور کلان داده و موج تحول دیجیتال در اواسط دهه 2010، واقعاً شهرت یافت.
افزایش تقاضا برای تجزیه و تحلیل داده های بلادرنگ و تصمیم گیری باعث توسعه و پذیرش تجزیه و تحلیل های تعبیه شده شد. کسب‌وکارها به پتانسیل استفاده از داده‌ها در برنامه‌های عملیاتی خود برای بهینه‌سازی عملکرد، پیش‌بینی روندها و بهبود تصمیم‌گیری پی بردند.
درک تحلیل های جاسازی شده
تجزیه و تحلیل جاسازی شده چیزی بیش از ترکیب کردن داشبوردها یا گزارش ها در یک برنامه نرم افزاری موجود است. این شامل ادغام عمیق تجزیه و تحلیل در نرم افزار است تا کاربران بتوانند به بینش داده ها در زمینه کار خود دسترسی داشته باشند.
سه جزء اصلی تجزیه و تحلیل تعبیه شده عبارتند از:
- تجمیع داده ها: شامل جمع آوری داده ها از منابع مختلف برای تجزیه و تحلیل است.
- تجزیه و تحلیل داده ها: فرآیند بازرسی، تمیز کردن، تبدیل و مدل سازی داده ها برای کشف اطلاعات مفید، نتیجه گیری و حمایت از تصمیم گیری است.
- تجسم داده ها: شامل نمایش داده ها در یک زمینه بصری مانند نمودارها، نمودارها و نقشه ها برای درک روندها، نقاط دورافتاده و الگوهای داده است.
مکانیسم کاری تجزیه و تحلیل جاسازی شده
فرآیند تجزیه و تحلیل تعبیه شده با جمع آوری داده ها آغاز می شود. داده ها از منابع مختلفی مانند پایگاه های داده، ذخیره سازی ابری، API های خارجی و ورودی های کاربر جمع آوری می شوند. سپس پاک می شود و به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می شود.
در مرحله بعد، الگوریتم های تحلیلی برای کشف بینش ها، الگوها و روندها بر روی این داده ها اعمال می شود. سپس این بینش‌ها در قالبی بصری و کاربرپسند مانند نمودارها، نمودارها، داشبوردها یا گزارش‌ها نشان داده می‌شوند. کل این فرآیند به‌طور یکپارچه در جریان کار کاربر در نرم‌افزار عملیاتی آنها ادغام می‌شود و دسترسی و درک اطلاعات بینش را بدون تغییر پلتفرم‌ها برای آنها آسان می‌کند.
ویژگی های کلیدی Embedded Analytics
تجزیه و تحلیل جاسازی شده به دلیل چندین ویژگی متمایز برجسته می شود:
- یکپارچه سازی بدون درز: در نرم افزار مورد نظر کاربر ادغام شده است و بینش های درون متنی را بدون ایجاد اختلال در جریان کار ارائه می دهد.
- تجزیه و تحلیل بلادرنگ: تجزیه و تحلیل داده ها را در زمان واقعی ارائه می دهد و امکان تصمیم گیری به موقع را فراهم می کند.
- تجسم‌های کاربرپسند: داده‌ها را در قالب‌های به راحتی قابل درک مانند نمودارها، نمودارها و داشبورد نشان می‌دهد.
- قابل سفارشی سازی: امکان سفارشی سازی با توجه به نیازهای تجاری را فراهم می کند.
- مقیاس پذیر: می توان آن را برای رسیدگی به حجم و پیچیدگی روزافزون داده مقیاس بندی کرد.
انواع تحلیل های جاسازی شده
تجزیه و تحلیل های جاسازی شده را می توان بر اساس عملکرد آنها به چهار نوع اصلی دسته بندی کرد:
- گزارش گیری جاسازی شده: گزارش های ثابت و از پیش تعریف شده را در برنامه ارائه می دهد.
- داشبوردهای جاسازی شده: رابط های بصری تعاملی را برای ردیابی معیارهای کلیدی ارائه می دهد.
- Embedded Self-Service Analytics: به کاربران اجازه می دهد تا گزارش ها و داشبورد خود را بدون نیاز به تخصص فنی ایجاد کنند.
- تجزیه و تحلیل پیشرفته جاسازی شده: از روش های آماری پیشرفته و مدل سازی پیش بینی برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می کند.
کاربردها و چالش های تحلیل های جاسازی شده
تجزیه و تحلیل جاسازی شده را می توان در بخش های مختلفی مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، خرده فروشی، تولید و فناوری اطلاعات، در میان سایر موارد، برای کارهایی مانند ردیابی عملکرد، پیش بینی، ارزیابی ریسک و تجزیه و تحلیل رفتار مشتری استفاده کرد.
با این حال، برخی از چالش‌ها می‌توانند در طول اجرای آن ایجاد شوند، از جمله نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی داده‌ها، نیاز به تخصص فنی، پیچیدگی‌های یکپارچه‌سازی، و مدیریت حجم و تنوع داده‌ها. راه حل این مشکلات در انتخاب ابزارهای تحلیلی تعبیه شده مناسب، اطمینان از شیوه های امن داده، آموزش کاربران و اتخاذ فناوری های مقیاس پذیر نهفته است.
تجزیه و تحلیل جاسازی شده در مقایسه با شرایط مشابه
| مدت، اصطلاح | شرح |
|---|---|
| تجزیه و تحلیل جاسازی شده | ابزارهای BI را در نرم افزارهای تجاری برای بینش داده های درون زمینه ای ادغام می کند. |
| BI سنتی | نیاز به جابجایی به پلتفرم های جداگانه برای تجزیه و تحلیل داده ها دارد. |
| تجزیه و تحلیل داده ها | به طور گسترده به تمام تکنیک های تجزیه و تحلیل داده ها اشاره دارد. تجزیه و تحلیل جاسازی شده زیر مجموعه ای از این است. |
| گزارش موقت | اجازه می دهد تا گزارش های سفارشی در صورت تقاضا ایجاد کنید. این می تواند یکی از ویژگی های تجزیه و تحلیل جاسازی شده باشد. |
چشم اندازها و فناوری های آینده در تحلیل های جاسازی شده
روندهای آینده در تجزیه و تحلیل های جاسازی شده شامل افزایش استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده، افزایش تجزیه و تحلیل بلادرنگ، سفارشی سازی پیشرفته، و ادغام پردازش زبان طبیعی برای تجزیه و تحلیل های صوتی فعال می شود. علاوه بر این، با ظهور اینترنت اشیا، تجزیه و تحلیل های جاسازی شده نقش کلیدی در تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از داده های تولید شده توسط دستگاه های متصل خواهد داشت.
سرورهای پروکسی و تجزیه و تحلیل جاسازی شده
سرورهای پروکسی می توانند عملکرد و امنیت تجزیه و تحلیل های تعبیه شده را افزایش دهند. آنها می توانند ناشناس بودن را برای تراکنش های داده ایمن فراهم کنند، بار را برای عملکرد بهتر متعادل کنند و دسترسی به داده های منطقه خاص را امکان پذیر کنند. علاوه بر این، می‌توان از آنها برای ذخیره‌سازی داده‌ها، کاهش تأخیر و بهینه‌سازی بیشتر سرعت تحلیل داده‌ها در سیستم‌های تحلیلی تعبیه‌شده استفاده کرد.
