Vollständige Integration
Der Technologie-Stack, den viele SaaS-Kunden benötigen, ist ein Technologie-Stack, der eine vollständige Integration zwischen allen Ebenen bietet — das Nutzenversprechen dazu finden Sie in unserem Artikel Was B2B-SaaS-Kunden wirklich von Analysen und Dashboards erwarten aber was heißt das genau?
Daten sind für die Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung. Je mehr Effizienzsteigerungen ein Unternehmen anstrebt, desto direktere, zeitnahe datengestützte betriebliche Entscheidungen werden es erwarten. In einem SaaS-Kontext bedeutet dies, dass die Integration zwischen den Berichtsmodulen und den Betriebsmodulen in der Verantwortung Ihres Technologie-Stacks liegt. Warum? Denn wenn es nicht Ihre Anwendung ist, die diesen Wert liefert, dann ist es der Kunde, der Daten extrahieren und analysieren muss und dann einen — in der Regel ineffektiven — Weg zurück in seine betriebliche Anwendung finden muss (denken Sie an Excel-Tabellen mit IDs oder Filterkriterien, die dann in das Betriebssystem kopiert und eingefügt werden müssen). Seien Sie gespannt auf die ganze Geschichte in einem der nächsten Artikel.
Dies bedeutet, dass Ihre Datenanalyse- und Ihre Betriebsmodule in Bezug auf Datenfluss, Sicherheit, Trennung von Problemen, Benutzeroberfläche, Branding, Auditing und mehr zu einer Lösung verschmelzen. Und das ist nicht so einfach, wie wir es uns vorstellen konnten, bevor wir es getan haben.
Die 3 größten Schwierigkeiten
Vereinfachen Sie die Datenkomplexität
Bieten Sie Ihren Endbenutzern einen konsistenten und leicht zugänglichen Überblick über einheitliche Geschäftskonzepte in den verschiedenen Teilen der Anwendung, sodass dann spezifische Anpassungen für bestimmte Rollen möglich sind, ohne dass jeder einzelne Mitarbeiter seine Zeit damit verschwendet, diese Konzepte per Drag-and-Drop zu erstellen, um Diagramme, Tabellen und Filter zu erstellen. Gleichzeitig können Sie Daten aus verschiedenen Datenquellen kombinieren und schließlich mit dynamischen Konzepten, erweiterten Statistiken und vielem mehr noch einen Schritt weiter gehen. Hinzu kommt, dass Sie möglicherweise kundenspezifische Anpassungen haben, die ihre eigenen Konzepte auf potenziell hierarchische Weise einbringen, aber dennoch in die restlichen Funktionen integriert werden müssen, und das macht Spaß, das zu entwickeln, ohne dass es zu einem großen Durcheinander kommt.
Berechtigungen auf Datenebene
Wenn Ihre Benutzer die Daten in Ihren Bedienoberflächen nicht sehen können, sollten sie sie auch nicht in ihren Datenanalysen sehen. Aber denken Sie darüber nach, bei modernen Datenanalysen geht es vor allem darum, schnell von der Übersicht zu den Details zu gelangen. Das bedeutet, dass Sie sowohl auf Zeilen- als auch auf Aggregationsstrategieebene Methoden benötigen, um die Details zu maskieren, die außerhalb des Verantwortungsbereichs des jeweiligen Benutzers liegen, ohne ihn daran zu hindern, das zu finden, was er benötigt. Darüber hinaus wollen wir eine einzige Authentifizierungs- und Autorisierungsdefinition, die auf allen Ebenen einheitlich angewendet wird, ohne dass menschliche Eingriffe erforderlich sind.
UI-Integration
Ihre Marke ist eine Software für Ihre Kunden und nicht mehrere. Wenn Sie also zu diesem Zeitpunkt davon überzeugt sind, dass der Teil der Datenanalyse nicht Ihre Kernkompetenz ist und Sie mit einem Partner zusammenarbeiten möchten, müssen Sie sicherstellen, dass die von ihm angebotene UI-Integration vollständig flexibel ist, sodass die resultierende Anwendung reibungslos funktioniert und zusammen angezeigt wird. Diese Einschränkung ist nicht nur eine reine Frage des Farbschemas oder des Brandings, sondern fast jeder Aspekt der Benutzeroberflächenlogik muss sich für Ihr technisches Team eher wie anpassbare Komponenten anfühlen als wie ein Block fremder Elemente, die in Ihre schöne Anwendung gequetscht sind.
Einige Fallstudien aus der Praxis zur Veranschaulichung der technischen Herausforderungen datengetriebener betrieblicher Anwendungen
Kraftwerks- und Energiesimulationsplattform
Ein Energieanalyse-Plattform Simulation und Prognose von Strommarktoperationen und Verarbeitung hochkomplexer Datenberechnungen bei Bedarf, um die Maschinennutzung in AWS zu optimieren.
Analyseplattform für Verbraucherpanels rund um die Uhr
EIN Plattform für Verbraucherpanels Bereitstellung von Marktbeobachtung und fortschrittlichen Analysen, für die eine hohe Servicequalität (QoS) und Skalierbarkeit erforderlich sind.
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