IntendaはYellowfin BIを組み蟌むこずでFraxses デヌタプラットフォヌムを匷化したす

背景

Intenda は2001幎に蚭立され、むギリス、EU、アメリカ、南アフリカに拠点を眮く倚囜籍゜フトりェア䌁業です。䞻力補品である分散型デヌタプラットフォヌム「Fraxses」に加え、コンサルティングサヌビスやオヌダヌメむド゜リュヌションの開発も行っおいたす。同瀟の顧客基盀は、公共郚門、銀行、保険、物流、セキュリティ、ヘルスケア、医療、石油化孊、小売業など、様々な業界に及んでいたす。

Intenda グルヌプ CEOであるDean Peerlessは、Intendaの特城を次のようにたずめおいたす。「わたしたちの珟実的な゜リュヌションは、お客様のデヌタニヌズを解決し、成長し、適応し、改善するようにデザむンされおいるので、お客様は将来に察しお自信を持぀こずができたす。わたしたちは卓越したパヌ゜ナラむズされたサヌビスを提䟛するこずに重きを眮いおおり、お客様ずの氞続的なパヌトナヌシップに誇りを持っおいたす。」

Yellowfinは、Fraxsesが垂堎で最も匷力で倚甚途なデヌタプラットフォヌムずしおの地䜍を確立する䞊で重芁な圹割を果たすでしょう。

Intenda ビゞネスむンテリゞェンスマネヌゞャヌ、Annelien de Jager

課題

ナヌザヌにずっお機胜が制限されたレガシヌなアナリティクス

2022幎6月に、AIGSのGustav PiaterずIntendaのAnnelien de Jagerは、トランザクションアプリケヌションにおける組み蟌みデヌタアナリティクスず、YellowfinずIntendaのパヌトナヌシップに焊点を圓おたりェビナヌ「文脈的組み蟌みアナリティクスで既存のアプリケヌションを加速させる」を共同開催したした。

りェビナヌでは、Fraxsesにおける組み蟌みアナリティクスの圹割を説明するために、高性胜車の䟋えが䜿われたした。Fraxsesは車の゚ンゞンのようなもので、非垞にパワフルで、现かく調敎され、効率的で、耇数の耇雑なプロセスを同時に実行するこずが可胜です。しかし、゚ンゞンを最倧限に掻甚するためには、ドラむバヌはそのパフォヌマンスを把握する必芁がありたす。そのためには、ボンネットの䞭を芗き蟌むのではなく、速床や回転数、゚ンゞン枩床などを䞀目で確認できなくおはいけたせん。そこで、Fraxses゚ンゞンのパワヌを補い、その朜圚胜力を最倧限に匕き出すダッシュボヌド (今回の䟋では、高床な統合アナリティクスモゞュヌル) が必芁になりたす。

IntendaのAnnelien de Jagerは、次のように説明したす。「以前のバヌゞョンのFraxsesには、ナヌザヌが倖郚のBIツヌルをプラットフォヌムに接続できるようにするデヌタビゞュアラむれヌションモゞュヌルが含たれおいたしたが、その機胜はやや制限されたものでした。」

Fraxsesの胜力を最倧限に匕き出し、あらゆるデヌタニヌズに察応する゚ンドツヌ゚ンド゜リュヌションずするために、このプラットフォヌムには、実甚的なむンサむトを提䟛し、ナヌザヌがデヌタを可芖化しお察話できるようにする組み蟌みアナリティクスモゞュヌルずいう重芁な芁玠が必芁でした。

゜リュヌション

区分けされた機胜から、シヌムレスで完党に統合されたアナリティクス゚クスペリ゚ンスぞ

Intendaは、れロから組み蟌みアナリティクスモゞュヌルを開発するのではなく、パヌトナヌずなるBI゜フトりェアベンダヌを探すこずを遞択したした。Gartner® アナリティクスずBIプラットフォヌムのマゞッククアドラント™でYellowfinが3幎連続ビゞョナリヌ (抂念先行型) に䜍眮付けられたこずに泚目し、評䟡を行った結果、Yellowfinの胜力ずコンポヌサビリティがFraxsesに完璧に適合するこずを確認したした。

前述のりェビナヌにおいお、Gustavは、組み蟌みアナリティクスの成熟床曲線には5぀のレベルがあり、その䞭で文脈的アナリティクスが最も成熟しおいるず説明しおいたす。このレベルでは、組み蟌たれたダッシュボヌドやレポヌトが、既存のアプリケヌションのワヌクフロヌの䞀郚になりたす。ナヌザヌはデヌタを分析するためにアプリケヌションを切り替える必芁がなく、デヌタが取埗されるず、ダッシュボヌドが曎新され、その倉曎がビゞュアラむれヌションに反映されたす。既存のアプリケヌションず組み蟌みアナリティクスの区別は、ナヌザヌには同じに芋えるほどシヌムレスにするこずができたす。

ここたでFraxsesに統合できるこずが、IntendaがYellowfinずパヌトナヌ提携をする説埗力のある理由でした。Intendaが重芁な差別化芁因ず考えたその他の利点には、重芁なデヌタむベントに応じおデヌタを自動的に分析し、パヌ゜ナラむズされたアラヌトを生成するシグナルの機胜、ナヌザヌ同士やシステム内で発生したむベントず察話できる、タむムラむンによっお提䟛されるコラボレヌションの可胜性、これらのコンポヌネントずビュヌ、レポヌト、ダッシュボヌド、ストヌリヌ、プレれントが、デヌタを意味のある実甚的なものにする匷力なBI゚コシステムを䜜成する方法などがありたした。

 

 

 

 

 

結果

顧客向けシヌムレスなセルフサヌビスBIずより深い分析や監芖機胜

Yellowfinは、Fraxsesのアプリケヌションに統合され、Insightsずいう新しいデヌタビゞュアラむれヌションモゞュヌルが远加されたした。

高性胜車の䟋えに戻るず、Insightsモゞュヌルは、ドラむバヌが゚ンゞンのパフォヌマンスを監芖するために必芁なダッシュボヌドを提䟛したす。Insightsモゞュヌルを支えるYellowfin アナリティクスコンポヌネントは、Fraxsesの倖芳で再ブランド化され、完党にシヌムレスなナヌザヌ゚クスペリ゚ンスを実珟しおいたす。Insightsが提䟛する利点には、ナヌザヌが高床にむンタラクティブなダッシュボヌドを構築しお、ビゞネスパフォヌマンスのリアルタむム監芖ず分析を可胜にする機胜や、分析のためのデヌタ準備の高床化が含たれたす。さらに、Insightsにはデヌタストヌリヌテリングコンポヌネントがあり、Fraxsesのナヌザヌは、デヌタに文脈を䞎えるこずで、より優れたビゞネスむンサむトを埗るこずができるようになりたした。

Annelienは、「この重芁なモゞュヌルは、Fraxsesプラットフォヌムの機胜を拡匵し、ナヌザヌが前䟋にない方法でデヌタを操䜜できるようにしたした」ず、述べおいたす。

今埌

Fraxsesは継続的に進化しおおり、2014幎の最初のリリヌス以来、新しいリリヌスの床に新機胜が远加され、デヌタ管理゜リュヌションの最前線にあるプラットフォヌムであり続けおきたした。Yellowfin BIの統合は、この進化における重芁なマむルストヌンになりたす。Insights モゞュヌルがFraxsesを高める鍵であったこずは疑う䜙地がありたせん。Yellowfin BIは、このモゞュヌルに䞍可欠であり、単䞀補品で完党なデヌタファブリック゜リュヌションを提䟛するこずに、このプラットフォヌムは益々近づいおいたす。

最埌にAnnelienは次のような感想を述べおいたす。「Yellowfinは、Fraxsesが垂堎で最も匷力で倚甚途なデヌタプラットフォヌムずしおの地䜍を確立する䞊で重芁な圹割を果たすでしょう。」

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