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什么是嵌入式分析？
Alex Yarosh
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简单来说，嵌入式分析意味着您可以在产品内部展示图表、指标或报告，而不是将用户引导至单独的工具。这并非新生事物，但在SaaS和商业应用中正变得不可或缺。人们期望在需要时即可获取数据——最好无需向您的团队请求自定义报告。
本指南内容
- 更清晰地了解嵌入式分析的实际内容
- 重要性（对您的用户和业务而言）
- 常见用例
- 如何自建或购买解决方案
- 注意事项
让我们深入了解。
什么是嵌入式分析？
假设您构建了一个用于管理营销活动的SaaS平台。您的客户正在安排电子邮件、跟踪互动并管理细分受众。在某个时候，他们会问：我的营销活动有效吗？他们会希望看到有关打开率、点击率、互动趋势的数据，并根据这些数据做出决策。
嵌入式分析意味着直接在您的产品中为客户提供他们的数据以及探索数据的工具。
嵌入式分析的关键功能
嵌入式分析让您的用户可以直接在产品中查看他们的数据，这在实践中可以有多种含义：从带有筛选器的预定义静态仪表盘，到允许人们下钻和探索的图表，再到允许人们提出自己的问题并构建自己分析的交互式工具。
交互性是这里的关键秘诀。如果您让人们能够探索自己的数据，您的分析工具就会从一个展示数据的地方转变为一个帮助用户处理数据的地方：您不是显示一个像“CTR = 12%”这样的静态指标，而是让人们能够提问“上个月的CTR是怎样的？按营销活动划分又如何？”，并在不离开您的应用或寻求帮助的情况下获得答案。
而且，由于您将这些工具嵌入到您的产品中，白标至关重要：您的用户不应知道幕后有一个单独的分析工具。它应该感觉就像他们正在使用的应用程序的一部分，包括字体、颜色、徽标，甚至交互流程，以提供无缝体验。
嵌入式分析有哪些优势？
对您的用户而言
如果您的产品是某人工作流程的一部分，他们很可能正在用它来做决策。如果没有嵌入式分析，您的用户将依赖组织中的其他人——通常是分析师或运营人员——来提取数据、构建仪表盘或回答基本问题。
通过将分析功能嵌入您的产品，您可以让用户
- 自助获取简单答案，无需询问他人或学习SQL
- 更快地做出更明智的决策，因为数据在他们需要时就在那里
这一转变赋予了终端用户更多能力，尤其是在CRM、支持平台或电子商务工具等需要快速决策的工具中，用户无需离开您的应用，即可从“我想知道这是否有效”转变为“是的，这就是原因”。
对您的业务而言
- 数据集成越深入，您的工具就越能嵌入（哈）到用户的日常工作流程中，从而带来长期互动和更低的流失率。
- 嵌入式分析还可以让您的产品脱颖而出：一旦用户习惯了内置的自助式答案，他们就不太可能满足于需要跳转到其他地方的工具。
- 分析也是一种强大的创收方式。您可以将其作为高级产品的一部分，并将高级报告和自定义仪表盘设为付费功能。
- 使用嵌入式分析工具可让您更快地行动、更轻松地扩展，并将仪表盘和指标的所有权转移给非工程团队。
嵌入式分析有哪些用例？
嵌入式分析可以在用户需要访问数据的任何地方出现，但在与业务流程紧密相关的SaaS产品中尤其有用，因为人们依赖数据进行频繁的日常决策。
一些示例
- 医疗保健平台使用嵌入式分析直接在其护理门户中跟踪患者结果或资源使用情况。
- 电子商务平台可以在供应商仪表盘中直接显示表现最佳的产品、客户留存趋势或营销活动表现等洞察。
- 金融科技应用让用户实时了解支出、风险敞口或投资组合表现。
- 营销 SaaS平台显示渠道投资回报率、受众互动或营销活动提升。
具体用例可能有所不同，但有几个共同的主题贯穿其中
- 减少临时数据请求。 如果客户可以在您的产品内探索他们自己的数据，他们就不需要每次需要报告时都联系您的（或他们的）数据团队。
- 缩短实现价值的时间。 如果您的产品旨在改进某些方面——例如点击率、交付时间或转化率——您会希望用户尽快看到效果，而产品内分析可以使反馈循环即时进行。
- 推动高价值功能的采用。 精心放置的分析可以突出显示哪些功能有效、哪些功能未充分利用，并促使用户更深入地探索您的产品。
- 无需定制构建即可支持更多客户。 嵌入式分析使得为每个客户提供其专属范围的仪表盘变得容易，而无需单独生成报告。这在您希望大规模提供个性化洞察的多租户环境中尤其有用。
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嵌入式分析与BI有何区别？
嵌入式分析是传统BI（即“商业智能”）的替代方案。在传统BI中，如果有人想提出一个数据问题——例如，那封邮件的点击率（CTR）是多少——他们必须经历几个步骤：请数据人员设置集成；等待数据人员提取数据并构建仪表盘；前往另一个BI工具查看结果——所有这些过程中都伴随着一些（或很多）来回沟通。这会减缓决策速度，并让数据团队被一次性请求所困扰。归根结底，那是别人工具中的别人的仪表盘。
另一方面，嵌入式分析使用户能够在需要时立即在您的产品中获取所需数据。您的用户可以在您的产品中实时回答自己的问题。
如何实施嵌入式分析？
要在您的产品中添加嵌入式分析，您首先需要决定用户应能使用它做什么。您期望用户会提出哪些问题？他们是否只需要查看使用情况？他们是否希望按团队或营销活动对表现进行细分？这有助于界定用户界面和数据复杂性。
嵌入式分析方法
- Iframe： 这是最省力的方法。您可以选择一个现有的分析产品（如Metabase、Tableau或Sisense），然后像嵌入YouTube视频一样将其通过iframe嵌入到您的应用中，并添加一些样式。这是一种（相对）快速、（相对）无痛的方法，因此是一个很好的起点。缺点是它不允许进行高级定制。
- SDK： 更灵活的方法。通过JavaScript SDK或前端组件（如Metabase React SDK），您可以选择并嵌入您想要的精确单个组件。
- 自主构建： 可定制性最高（且工程量最大）的选项。您通过API查询分析引擎，并在其之上构建自己的用户界面。最适合拥有强大前端资源和非常具体用户体验要求的团队。
了解一家电子商务平台如何利用Metabase嵌入式分析SDK，在不到30天内由一名开发人员从零开始完成了应用内报告的概念验证。
注意事项
- 从一开始就计划好安全性：您的用户应只能看到“他们自己的”数据，因此您需要相应地设置权限。不要拖到最后一刻——权限通常是嵌入过程中最麻烦的部分。
- 确保性能和可靠性：当报告成为您应用的一部分时，如果出现缓慢或故障，用户会怪罪于您，因此请确保您的嵌入式分析解决方案能够处理负载。
- 处理治理和维护：一旦仪表盘集成到您的产品中，它们就不再仅仅是内部工具了。您需要一个流程来版本控制、质量保证更改，并确保定义保持一致（“活跃用户到底是什么？”）。如果您有数据团队，请尽早让他们参与进来。如果没有，请考虑指定一位产品经理或技术负责人作为事实的来源。
实施嵌入式分析的挑战
嵌入式分析理论上是个好主意，但在实践中，您可能会遇到一些实际障碍
集成
当然，从技术上讲，您可以在一个下午将一个iframe嵌入到您的应用中。但是，首先要让数据显示出来（并且让正确的数据显示给正确的用户），并使用户体验感觉像您的产品的一部分，这需要更多的努力。您需要连接身份验证、设置用户级权限并调整样式。
有何帮助： 从小处着手。首先选择一个报告进行嵌入，并将其视为一个范围受限的功能发布。在扩展之前，利用它来验证集成模式。
安全与合规
您需要确保用户无法访问他们不应看到的数据，并且您的系统正在正确地记录、隔离和限定数据。特别是在医疗保健或金融等行业，嵌入式分析必须与您正在使用的合规框架良好地配合。
有何帮助： 选择开箱即支持行级安全、范围嵌入和审计日志的工具。
可扩展性
即使只有一小部分用户使用报告功能，如果您允许人们自行探索数据，负载也可能急剧增加。一些编写不当的查询可能会迅速拖垮系统。
有何帮助： 在数据建模时着眼于分析：尽可能使用预聚合表，对筛选器和日期范围设置合理的限制，并尽早监控性能。您肯定不希望分析功能成为拖慢您应用的瓶颈。
供应商锁定
一旦您为嵌入式分析选择了供应商，未来将很难切换，特别是如果您正在使用更高级的嵌入方法，如SDK，因此您需要尽量降低未来需要从头开始重建所有内容的风险。
有何帮助： 选择一个稳定、文档完善且积极维护的产品。
如何选择嵌入式分析解决方案？
如果您不打算自主构建所有功能（大多数团队也不应如此），您需要评估专为嵌入式用例构建的平台。以下是在评估您的选择时需要注意的事项：
- 实现价值所需时间。 您需要评估将数据转换为图表并嵌入到您的应用中的难易程度。寻找一个起初能让您快速行动，但随着需求增长又不会限制您的解决方案。
- 集成。 根据您的定制需求和内部工程专业知识，选择iframe嵌入、SDK或更定制化的构建方式。
- 可扩展性。 今天您可能只想展示一两个仪表盘。但下个季度呢，当销售部门要求为每个客户提供自定义报告时怎么办？该工具是否支持数据量和用户基础的增长？
- 安全。 确保解决方案支持行级权限、用户特定筛选和交互式探索——最好无需您从头重写所有内容。如果您的非工程团队（如产品运营或数据团队）可以直接管理内容，则额外加分。
- 定价。 一些供应商按查看者收费，一些按查询量收费，一些按仪表盘数量收费。根据您的用户基础和使用模式，成本可能会迅速飙升。如果您计划允许交互式探索，请特别注意基于使用量的定价。少数高级用户可能会很快产生高额费用。
结论
Metabase嵌入式分析为所有用例提供解决方案，无论您是在午餐前需要在产品中添加一个基本仪表盘，还是在您的应用中实现完全定制和深度集成的分析。您可以免费开始基础的静态嵌入，或者开始免费试用白标交互式分析。
