임베디드 분석 알아보기

임베디드 분석은 데이터 분석 기능을 기업의 운영 애플리케이션에 통합해 워크플로 및 비즈니스 프로세스를 위한 최적의 지원을 제공하는 소프트웨어 플랫폼입니다. 최종 사용자는 CRM이나 ERP 시스템과 같은 운영 애플리케이션에 직접 내장된 분석 도구를 통해 중요한 데이터 인사이트에 직접 액세스할 수 있습니다. 추가 도구, IT 담당자 또는 데이터 분석가의 지원 등은 필요하지 않습니다. 즉, 사용자는 현재 워크플로 또는 애플리케이션의 컨텍스트를 벗어날 필요 없이 원하는 정보를 열람하고 데이터 기반 의사 결정을 수행할 수 있습니다. 임베디드 분석을 광범위하게 사용하는 기업은 생산성을 향상시키고, 데이터 분석 플랫폼의 ROI를 높이고, 데이터 분석을 중시하는 사내 문화를 조성할 수 있습니다.

그림 1: ERP 애플리케이션에 내장된 데이터 분석 플랫폼의 시각적 구성요소.

임베디드 분석이 중요한 이유는 무엇인가요?

기업의 관점: 기업은 임베디드 분석을 통해 자사의 제품 및 서비스를 차별화할 수 있습니다. 예를 들어, 은행은 고객의 온라인 계좌 개요에 시각적 데이터 인사이트를 내장해 고객의 저축 진행 상황을 보여주고, 다양한 저축 및 수익률 시나리오를 바탕으로 향후 모을 수 있는 금액에 대한 예측을 제공할 수 있습니다. 이같은 부가가치 서비스는 기업에게는 상대적으로 적은 비용만을 발생시키지만, 고객이 수행하고자 하는 작업을 직접적으로 보강하므로 고객에게는 높은 가치를 제공합니다. 기업은 자사의 제품에 데이터 분석 기능을 직접 내장함으로써 고객 유지율을 개선하고, 추가적인 분석 기능에 대한 비용을 청구함으로써 새로운 수익원을 창출할 수 있습니다. 또한 임베디드 분석을 통해 사용 데이터를 수집하고 분석해 향후 제품 개발에 필요한 고객 행동 및 선호도에 대한 인사이트를 확보할 수 있습니다.

사용자의 관점: 직원 또는 고객은 임베디드 분석을 활용해 일상적인 작업을 수행하는 과정에서 데이터 인사이트에 직접 액세스할 수 있습니다. 추가적인 도구나 전문 지식은 필요하지 않습니다. 결과적으로 사용자들은 더 나은 정보를 바탕으로 데이터 기반 의사 결정을 수행하고 생산성, 정확성, 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 임베디드 분석 사용자들은 다른 방법으로는 확보하기 어렵거나 시간이 많이 걸리는 데이터 인사이트를 빠르고 간단하게 확보하고 활용할 수 있습니다. 또한 임베디드 분석을 사용하면 더 많은 데이터와 조사를 수집하기 위해 결정을 미룰 필요 없이 충분한 인사이트를 기반으로 즉각적인 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 개인 온라인 은행 계좌에 로그인한 사용자는 임베디드 분석을 통해 본인의 지출 습관을 시각적으로 검토할 수 있고, 추가 도구를 사용해 자신이 새 차와 같은 거액의 구매를 감당할 수 있을지 평가할 수 있습니다.

임베디드 분석은 어떻게 작동하나요?

인사이트를 다른 시스템에 내장하는 방법은 다양하며 요구되는 관련 기술의 수준은 뒤쪽 단계로 갈수록 높아집니다. 먼저 가장 간단한 방법은 링크를 애플리케이션에 복사 붙여넣기하는 것입니다. 다음 단계는 코드를 직접 작성할 필요는 없지만 사용 중인 시스템을 이해할 정도의 기술적 지식을 갖춘 사용자를 위한 로코드 옵션을 사용하는 것입니다. 마지막 단계는 유연성이 가장 뛰어나지만 전문가의 기술이 필요한 풀코드 개발자 프레임워크를 사용하는 것입니다. 다른 시스템에 데이터 분석을 내장하는 3가지 방법에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다.

URL 복사 및 붙여넣기를 활용한 통합: 본 방식은 사용자가 상호 작용하는 운영 시스템이 데이터 분석 플랫폼에 차트, 표 등 필요한 분석 구성 요소를 사용자 인터페이스의 미리 정해진 공간에 렌더링할 것을 요청합니다. 본 방식을 사용하기 위해서는 운영 애플리케이션이 외부의 콘텐츠(많은 경우 링크, 웹사이트 또는 iFrame의 콘텐츠)를 내장하기 위한 방법을 반드시 제공해야 합니다. URL은 데이터 분석 소프트웨어가 제공합니다. 그림 2는 Microsoft의 웹사이트 앱을 사용해 Microsoft Teams에 내장된 데이터 분석 시각화 도구입니다.

그림 2: Microsoft Teams에 Oracle Analytics 시각화 도구 내장하기.

Oracle Analytics Cloud를 Microsoft Teams에 내장하는 방법 살펴보기
로코드 개발 플랫폼을 사용한 통합: 로코드 애플리케이션 개발의 장점은 모든 코드를 처음부터 새로 작성하는 방식보다 혁신을 가속화하고, 최소한의 비용으로 비즈니스 요구 사항을 신속하게 제공할 수 있다는 것입니다. 사용 사례 및 통합 작업을 수행하는 인원의 기술적 수준에 따라 다양한 방법으로 데이터 분석 도구를 내장할 수 있습니다. 로코드 사용자는 기술적 지식이 풍부한 비즈니스 분석가, 또는 많은 기능이 탑재된 도구를 익숙하게 사용할 수 있지만 완전한 코딩 능력을 갖춘 것은 아닌 '시민 개발자'일 가능성이 높습니다. 예를 들어, 로코드 도구가 제공하는 웹 구성 요소를 사용하면 데이터 분석 인사이트를 애플리케이션에 간단히 내장할 수 있습니다. 또한 일부 데이터베이스에는 데이터 시각화 및 기타 분석 도구를 더 간단히 내장시킬 수 있는 로코드 도구가 포함되어 있습니다.

예를 들어, 그림 3에서 Oracle APEX 패싯 검색은 태그 클라우드 및 자연어 생성 시각화를 비롯한 내장된 분석 콘텐츠를 필터링할 수 있습니다.

그림 3: Oracle APEX 패싯 검색을 사용해 내장된 Oracle Analytics Cloud 태그 클라우드 및 자연어 시각화 결과 필터링하기.

그림 4는 Oracle Visual Builder 애플리케이션 내에서 사용되는 데이터 분석 웹 구성요소를 보여줍니다. 해당 구성요소는 데이터 분석 프로젝트 및 로코드 애플리케이션 개발자가 구성할 수 있는 속성을 참조합니다.

그림 4: 웹 구성요소를 사용해 Oracle Visual Builder에 Oracle Analytics 내장하기.
풀코드 프레임워크를 사용한 통합: 풀코드 프레임워크는 가장 뛰어난 유연성을 제공하지만 이를 사용하려면 적절한 기술을 갖춘 개발자가 필요합니다. 예를 들어, 개발자는 JavaScript 임베딩 프레임워크와 HTML 및 CSS를 함께 사용해 완전한 커스텀 웹 애플리케이션 환경을 구축할 수 있습니다. 그림 5를 참고하세요. 각 Oracle Analytics 캔버스로부터 웹 애플리케이션에서 해당 캔버스를 참조하는 데 필요한 코드를 확인하고 복사할 수 있습니다.

그림 5: Oracle Analytics에서 시각화를 타사 웹 앱에 내장하기 위한 HMTL 소스 코드 복사하기.

이와 같은 방식으로 콘텐츠를 내장하면 필터 전달 및 이벤트 호출을 위한 추가 기능이 사용 가능해지므로 반응형 웹 디자인에 맞춰 조정 가능한 풍부한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. Figure 6을 참고하세요.

그림 6: 반응형 커스텀 애플리케이션 경험을 제공하기 위해 Bootstrap 템플릿에 내장된 Oracle Analytics.

임베디드 분석의 7가지 이점

임베디드 분석을 사용하면 직원 및 고객이 사용 중인 애플리케이션 또는 디지털 인터페이스를 벗어날 필요 없이 의사 결정 및 행동에 필요한 정보를 보다 간단하고 효율적으로 열람할 수 있습니다. 정보는 차트, 표, 지도, 단순한 텍스트 프롬프트 등의 형태로 제공됩니다. 중요한 사실은 그러한 정보가 다른 데이터 소스로부터 제공되지만, 사용자가 수행하는 디지털 활동의 일부처럼 자연스럽게 표시된다는 것입니다. 임베디드 분석의 7가지 이점은 다음과 같습니다.

데이터 기반 의사 결정: 의사 결정 프로세스에 포함된 올바른 인사이트를 적절한 컨텍스트와 함께 제공하면 사용자가 해당 정보를 따로 검색할 필요 없이 간단히 열람 가능해지므로 데이터에 기반한 최적의 의사 결정을 보다 신속하게 수행할 가능성이 높아집니다.
생산성 향상: 올바른 정보가 비즈니스 프로세스 내에 내장되어 즉시 제공되면 사용자가 별도의 도구에서 분석 인사이트를 검색할 필요가 없어지므로 시간을 절약할 수 있습니다. 도구 간에 전환이 필요한 경우 컨텍스트가 계속 전환되므로 생산성에 부정적인 영향을 미칩니다.
고객 만족도: 고객은 자신의 행동이나 결정과 관련된 정보가 즉시 표시되므로 조사 또는 구매 과정에서 보다 간소화된 경험을 누릴 수 있습니다. 따라서 다른 앱에서 데이터를 가져오거나, 전화를 걸거나, 전문가에게 도움을 요청할 필요 없이 작업을 완료할 수 있습니다.
매출 증대: 직원들이 더 빠르고 정확한 데이터 기반 의사 결정을 내리면 회사가 새로운 기회를 더 빨리 잡을 수 있고, 더 나은 비즈니스 성과 및 매출 증대로 이어질 가능성이 높아집니다. 충분한 정보가 제공된 고객은 더 확신을 가지고 결정을 내릴 수 있게 되므로 이 또한 매출 증대에 도움이 될 수 있습니다.
셀프 서비스: 임베디드 분석은 사용자가 추가적인 도구, 단계 또는 다른 사람의 도움 없이도 작업을 완료할 수 있도록 더 많은 관련 정보를 제공해 셀프 서비스를 개선합니다.
신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스: 일관적이고 신뢰할 수 있는 엔터프라이즈 데이터 모델을 제공하는 분석 플랫폼은 임베디드 분석을 활용해 정확한 메트릭과 인사이트를 함께 제공할 수 있습니다. 전화 통화, Slack 메시지, 이메일, 종이 명세서 등 다른 방법으로 제공된 수치들 간의 일관성은 장기간 유지하기 어렵습니다.
컴포저블 애플리케이션: 임베디드 분석은 컴포저블 애플리케이션의 핵심 구성 요소입니다. 임베디드 분석 플랫폼을 사용하면 특정 애플리케이션에 부족한 데이터 시각화와 같은 기능을 추가적으로 제공할 수 있기 때문입니다. 컴포저블 앱의 장점은 기업이 기존의 구성 요소들을 신속하게 조합해 새로운 비즈니스 요구 사항을 해결할 수 있다는 것입니다.

임베디드 분석의 예시 및 사용 사례

임베디드 분석을 가장 효과적으로 사용하는 방법을 찾기 위해서는 공개용 웹사이트 또는 앱에 통합하기, 직원용 기업 애플리케이션에 통합하기, 독립 소프트웨어 공급업체의 애플리케이션에 통합해 유용성 향상시키기 등 3가지 광범위한 통합 시나리오를 고려해 보는 것이 좋습니다. 각 시나리오별 세부 사항은 다음과 같습니다.

퍼블릭 웹사이트 또는 모바일 앱에 통합하기: 데이터 분석 및 시각화 도구를 웹사이트 또는 웹 애플리케이션에 직접 통합하면 사용자가 열람 중인 웹페이지를 떠날 필요 없이 데이터를 열람하고 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 휴가용 주택 임대업체는 자사의 웹사이트 또는 사업주용 모바일 앱 등을 통해 점유율, 가격, 리뷰 등 보유 중인 숙소의 실적에 대한 인사이트를 제공할 수 있습니다.

내부 운영 시스템 통합: 기업 내부 시스템에 데이터 분석 및 시각화 도구를 직접 통합하면 직원들의 업무 시간을 크게 절약하고, 실용적인 정보를 더 많이 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 분석 도구가 통합된 공급망 관리 플랫폼은 재고 수준, 공급업체 성과, 배송 시간에 대한 정보를 실시간으로 제공하므로 직원들은 타사 도구로 전환할 필요 없이 자사의 공급망 관리 시스템에서 원하는 인사이트를 바로 확인할 수 있습니다.

타사 시스템 통합: 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)의 서드파티 애플리케이션에 통합된 임베디드 분석 도구는 사용자의 워크플로 내에서 실시간 인사이트를 제공합니다. ISV 기업은 이같은 방식으로 고객 또는 파트너사에게 데이터 기반 인사이트를 제공함으로써 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 예를 들어, 전자상거래 플랫폼을 운영하는 ISV는 데이터 분석 도구를 내장함으로써 고객에게 과거 검색 및 구매 내역과 같은 소비자 행동에 대한 실시간 인사이트를 제공할 수 있습니다.

임베디드 분석 플랫폼의 주요 기능

임베디드 분석 플랫폼은 기업의 요구사항을 충족하기 위한 몇 가지 기본적인 기능을 갖춰야 합니다. 해당 요구사항들은 대체로 대시보드, 시각화, 상호 작용 등 사용자가 데이터와 상호 작용하는 방식, 정확한 데이터에 액세스하기 위한 기능 등에 중점을 두고 있습니다. 임베디드 분석 플랫폼에 요구되는 주요 기능은 다음과 같습니다.

대시보드: 뛰어난 운영 소프트웨어를 개발하는 소프트웨어 제공업체라 해도 분석 도구에 대한 전문성을 겸비하지는 못할 수 있으며, 다른 전문 소프트웨어 공급업체의 분석 기능을 내장하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 운영 소프트웨어에 내장형 대시보드를 통합하면 직원들이 직관적이고 접근성이 뛰어난 방식으로 데이터와 더 간단히 상호 작용할 수 있습니다.
데이터 시각화: 차트, 언어 설명, 테이블과 같은 내장형 데이터 시각화 도구를 다른 웹 또는 모바일 앱에 직접 통합해 명확하고 간결한 시각적 데이터 표현을 제공함으로써 사용자의 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
셀프 서비스 분석: 내장된 콘텐츠가 데이터 소스에 직접 연결되고, 사용자는 IT 부서에 관련 보고서 작성을 요청할 필요 없이 그래픽 기반 도구를 사용해 해당 데이터와 직접 상호작용할 수 있습니다. 셀프 서비스 기능에는 필터링, 차트 유형 변경, 추가 데이터 요소 드릴링, 새 비주얼리제이션 만들기 등을 통해 뷰를 수정하는 기능이 포함되어 있습니다.
데이터 커넥터: 임베디드 분석 플랫폼은 다른 저장소로 데이터를 이동하거나 전용 데이터 저장소를 사용할 필요 없이 모든 관련 데이터 소스에 직접 연결 가능해야 합니다. 직접 연결 외의 접근 방식은 오래되고 일관성이 결여된 데이터를 사용하는 상황을 초래할 수 있기 때문입니다.
상호 작용: 임베디드 분석 도구는 내장된 호스트와 상호 작용할 수 있어야 합니다. 관련 작업으로는 필터 형식으로 전달된 값을 수락하거나 데이터 기반 이벤트를 호스트 페이지로 전송하는 것 등이 있습니다.

임베디드 분석의 미래

직원과 고객이 사용 중인 애플리케이션 내에서 조치를 취하는 데 필요한 인사이트에 액세스할 수 있도록 지원하는 임베디드 분석의 중요성은 앞으로 더욱 커질 것입니다. 임베디드 분석은 기업이 데이터를 보다 잘 활용하고, 사용자가 정확한 정보를 바탕으로 현명한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도울 것입니다. 앞으로 임베디드 분석은 정적인 차트, 또는 낮은 수준의 인터랙티브 차트보다 뛰어난 기능을 제공할 것입니다. 머신러닝(ML)은 사용자가 요청하지 않더라도 상황에 부합하는 시각적 예측을 제공할 수 있게 될 것입니다. 예를 들어, 에너지 회사는 ML을 사용해 고객의 청구서 관리 페이지에서 과거 사용량, 계절성, 일기 예보 등의 외부적 요인을 고려해 해당 고객이 향후 6개월간 사용할 에너지량을 예측하는 인사이트를 제공할 수 있습니다.

시의적절하고 정보에 입각한 의사결정을 통해 경쟁 우위를 확보하고자 하는 기업들이 늘어남에 따라 개인화된 실시간 인사이트의 중요성도 강화될 것입니다. 임베디드 분석의 미래에 영향을 줄 수 있는 다른 요인들로는 클라우드 기반 솔루션의 사용 증가, 셀프 서비스 분석의 채택 증가, 데이터 분석 솔루션과 사물인터넷(IoT) 및 블록체인과 같은 신흥 기술의 통합 등이 있습니다.

임베디드 분석 솔루션을 선택하는 방법

특정 데이터 분석 플랫폼이 기업의 임베디드 분석 요구사항을 충족할 수 있을지 여부를 평가하는 과정에서 살펴보아야 하는 요소들은 다음과 같습니다.

통합: 별도의 커스터마이징을 거치지 않고도 기존 애플리케이션 또는 플랫폼과 통합할 수 있어야 합니다.
데이터 연결성: 데이터베이스, 클라우드 스토리지 및 기타 애플리케이션 등 광범위한 데이터 소스에 연결할 수 있어야 합니다.
보안: 자동 사용자 인증, 데이터 암호화, 액세스 제어 등 중요한 데이터를 보호하기 위한 강력한 보안 기능을 제공해야 합니다.
확장성: 성능 및 안정성을 유지하며 대량의 데이터와 사용자 상호 작용을 처리하기 위한 확장 가능성을 갖춰야 합니다.
지원 및 교육: 사용자가 시스템을 최대한 활용하기 위한 교육 및 리소스를 제공하는, 관련 지식이 풍부한 지원팀의 지원이 뒷받침되어야 합니다.
총소유비용: 라이선스, 구현, 지속적 유지보수 및 지원 등 모든 비용을 고려한 투명한 가격 모델을 통해 긍정적인 ROI를 제공해야 합니다.
사용자 정의: 임베디드 분석이 내장된 시스템의 시각화 도구는 관련 요소가 처음부터 앱의 일부인 것처럼 자연스럽게 표시되도록 커스터마이징할 수 있어야 합니다. 필요할 때마다 기능을 추가 또는 제거해 기업의 요구 사항에 부합하는 기능적 커스터마이징을 지원해야 합니다.
분석 기능: 데이터 모델링, 데이터 시각화, 예측 분석, 보고 등 다양한 데이터 분석 기능을 제공해야 합니다.
셀프 서비스 기능: 사용자가 별도의 교육이나 IT 지원 없이도 데이터 뷰를 실시간으로 수정할 수 있어야 합니다.

Oracle 솔루션으로 임베디드 분석의 이점 누리기

Oracle Analytics는 링크를 통해 워크북에 액세스하는 것과 같은 단순한 기능부터, Oracle의 로코드 개발 도구를 사용해 관련 구성요소를 제공하거나 풀코드 개발자들이 선호하는 JavaScript 임베딩 프레임워크를 사용할 수 있는 보다 유연한 기능까지 분석 도구 내장을 지원하는 다양한 기능을 제공합니다.

내장된 Oracle Analytics와 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)가 제공하는 다양한 서비스의 조합은 직접 구성 가능한 맞춤형 애플리케이션을 필요로 하는 기업을 위한 특별한 개발 방법을 제공합니다. 예를 들면, Visual Builder를 사용해 이미지를 촬영하고, OCI Vision AI로 분석하고, 임베디드 분석용 필터 역할을 수행하는 '레이블'에 대한 제안을 생성해 주는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이같은 솔루션은 Oracle Autonomous Data Warehouse, OCI Object Storage 및 OCI REST API를 통한 통신 등을 함께 사용합니다. 이러한 방식으로 개발한 앱의 비즈니스 사용 사례는 다양합니다. AI Vision 기능을 사용해 주차장에 차들이 얼마나 찼는지, 또는 조립 라인의 스테이션에서 재고가 감소한 시점이 언제인지 파악하는 것 등이 그 좋은 예입니다.

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다양한 기술을 사용해 광범위한 시스템에 데이터 분석 도구를 내장하면 모든 규모의 비즈니스에 도움을 줍니다. 임베디드 분석 도구를 내장하는 방식은 다양합니다. 기존의 비즈니스 애플리케이션에 분석 워크북의 링크를 복사해 붙여넣는 것처럼 간단할 수도 있습니다. 시민 개발자라면 로코드 옵션을 사용해 보다 복잡한 통합을 시도할 수 있습니다. 전문 개발자는 풀코드 생성을 위한 임베딩 프레임워크를 사용해 원하는 모든 방식의 통합을 구현할 수 있습니다. 어떤 방식을 선택하든 직원의 업무 흐름 또는 고객의 구매 프로세스 내에서 적시에 인사이트를 제공하고, 더 나은 의사 결정과 생산성 또는 매출 증대에 기여하는 임베디드 분석의 효과를 빠르게 체감할 수 있을 것입니다.

임베디드 분석의 가장 큰 장점은 각 시스템을 사용해 수행하고자 하는 주요 목표를 탁월하게 수행할 수 있다는 것입니다. 임베디드 분석을 사용하는 소프트웨어 기업의 호스트 애플리케이션 및 해당 앱의 개발자는 시스템의 기능적 작동을 최적화하는 데 전적으로 집중할 수 있습니다. 데이터 분석 관련 전문성이 부족한 기업이 분석 플랫폼을 사용해 임베디드 분석을 제공하면 커스텀 분석 도구를 자체적으로 개발하지 않아도 됩니다.

임베디드 분석 FAQ

임베디드 분석의 예시로는 어떤 것들이 있나요?

CRM(고객 관계 관리) 시스템에 내장된 메트릭 및 시각화 도구는 임베디드 분석의 좋은 예시입니다. 영업 담당자는 매일 사용하는 CRM 시스템 내에서 판매 수익, 전환율, 고객 확보 비용 등의 주요 성과 지표를 바로 확인할 수 있습니다. 따라서 여러 애플리케이션을 전환할 필요 없이 데이터에 기반한 의사 결정을 수행하고, 추세를 파악하고, 목표 달성 현황을 추적할 수 있습니다.

임베디드 분석의 장점은 무엇인가요?

임베디드 분석의 장점은 데이터 분석을 기존의 비즈니스 워크플로, 애플리케이션, 프로세스에 원활하게 통합할 수 있다는 것입니다. 기업은 분석 도구를 일상 업무 도구에 직접 내장함으로써 실시간으로 인사이트를 확보하고, 데이터 기반 의사 결정을 수행하고, 변화하는 시장 상황에 신속하게 대응할 수 있습니다. 이는 효율성 향상, 고객 경험 개선, 매출 증대, 비용 절감으로 이어집니다.

임베디드 분석은 어떤 가치를 제공하나요?

첫째, 기업은 임베디드 분석이 제공하는 실시간 데이터 인사이트를 바탕으로 정보에 입각한 의사 결정을 수행하고, 문제 또는 시장 변화에 즉각적으로 대응할 수 있습니다. 임베디드 분석을 사용하면 직원들이 데이터 전문가의 기술 또는 지원에 의존할 필요 없이 직접 데이터에 액세스하고 해석할 수 있습니다. 이같은 데이터 액세스의 민주화는 의사 결정 속도 향상 및 수동 데이터 처리로 인한 오류 가능성을 최소화해 줍니다.

둘째, 임베디드 분석은 고객 경험의 품질을 개선해 경쟁 우위를 제공합니다. 기업은 실시간 인사이트를 통해 고객의 행동 및 선호도를 더 잘 이해하고, 개인화된 제안 및 타기팅된 마케팅 캠페인을 제공할 수 있습니다. 결과적으로 고객 충성도가 향상되고, 이탈률은 낮아지고, 매출 성장이 촉진됩니다.

마지막으로, 임베디드 분석은 비즈니스 프로세스의 비효율성 파악 및 지속적인 최적화를 통한 비용 절감에 기여합니다. 기업은 핵심 성과 지표(KPI)를 실시간으로 추적함으로써 병목 현상을 파악하고, 그에 맞춰 프로세스를 조정하고, 낭비를 줄임으로써 결과적으로 수익을 개선할 수 있습니다.

	기존 데이터 분석	임베디드 분석
인터페이스 간 전환	기본 사용자 인터페이스에서 전문 분석 도구로 전환해야 합니다.	인터페이스를 전환할 필요가 없습니다. 사용 중인 인터페이스에서 인사이트에 바로 액세스할 수 있습니다.
기술적 역량의 필요성	사용자는 기반이 되는 데이터 분석 플랫폼 또는 데이터 관리 시스템에 대한 높은 수준의 기술 및 지식을 갖춰야 합니다.	사용자(내부 및 외부)는 높은 수준의 기술, 데이터 분석 플랫폼 또는 데이터 관리 시스템에 대한 이해도 등을 갖추지 않아도 됩니다.
효율성 및 접근성	제시된 데이터를 검색, 활용, 이해하기 위해 더 많은 시간과 노력이 필요합니다.	보다 효율적이고 접근성이 높고 사용자 친화적인 접근 방식을 제공합니다. 특히 실시간 비즈니스 프로세스에 적합합니다.
실시간 인사이트	기본적으로 실시간 비즈니스 프로세스를 위해 설계되지 않았습니다. 사용자가 데이터 처리 및 분석 과정에서 기다려야 하는 경우가 많습니다.	비즈니스 프로세스를 지원하기 위해 상황에 부합하는 인사이트를 실시간으로 제공합니다.
별도의 플랫폼 필요성	별도의 분석 플랫폼에 대한 액세스 권한 및 해당 소프트웨어를 사용하기 위한 기술이 필요합니다.	별도의 분석 플랫폼이 필요하지 않습니다. 사용자 인터페이스 내에서 상황에 부합하는 인사이트가 제공됩니다.
데이터 정의 이해	사용자가 데이터 분석을 효과적으로 사용하기 위해서는 데이터 정의를 이해해야 합니다.	데이터 분석 프로세스, 데이터 정의 등에 대한 깊은 이해도를 갖출 필요까지는 없습니다.

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