10 najlepszych narzędzi AI do wbudowanych analiz i raportowania (maj 2025)

Analiza wbudowana – co to jest i dlaczego warto z niej korzystać?

Analiza wbudowana to integracja interaktywnych pulpitów nawigacyjnych, raportów oraz wniosków opartych na danych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji bezpośrednio w aplikacjach lub procesach biznesowych. Dzięki temu użytkownicy mogą korzystać z analiz w kontekście swojej pracy, bez konieczności przełączania się na osobne narzędzia BI. Rynek ten dynamicznie rośnie – jego wartość szacuje się na około 20 miliardów dolarów w 2024 roku, a przewiduje się, że do 2032 roku osiągnie 75 miliardów dolarów (średnioroczne tempo wzrostu na poziomie 18%).

Firmy coraz częściej wdrażają analizę wbudowaną, aby umożliwić użytkownikom końcowym dostęp do informacji w czasie rzeczywistym. Ten trend napędzany jest rosnącym zapotrzebowaniem na samodzielny dostęp do danych oraz funkcje oparte na sztucznej inteligencji, takie jak przetwarzanie języka naturalnego czy automatyczne generowanie wniosków, które sprawiają, że analiza danych staje się bardziej dostępna.

Poniżej przedstawiamy przegląd najlepszych narzędzi oferujących analizę wbudowaną i raportowanie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Każde z nich zostało opisane pod kątem kluczowych zalet, wad oraz struktury cenowej.

Narzędzia AI do analizy wbudowanej i raportowania (tabela porównawcza)

1. Explo

Explo to platforma analizy wbudowanej zaprojektowana dla zespołów produktowych i inżynierskich, które chcą szybko dodać do swoich aplikacji pulpity nawigacyjne i raporty dla klientów. Oferuje interfejs bez konieczności kodowania do tworzenia interaktywnych wykresów oraz wsparcie dla białych etykiet, dzięki czemu analizy idealnie wpasowują się w interfejs produktu.

Explo skupia się na samodzielności użytkowników – końcowi użytkownicy mogą eksplorować dane, a nawet tworzyć raporty ad hoc bez ingerencji programistów. Wyróżniającą funkcją jest Explo AI, generatywna sztuczna inteligencja, która pozwala użytkownikom zadawać pytania w języku naturalnym i otrzymywać odpowiedzi w formie wykresów.

Dzięki temu eksploracja danych jest tak prosta, jak wpisanie zapytania. Explo integruje się z wieloma bazami danych i jest przystosowany do skalowania – od startupów po przedsiębiorstwa (spełnia wymagania SOC II, GDPR i HIPAA w zakresie bezpieczeństwa).

Zalety i wady

• Zalety:
  • Pulpity nawigacyjne typu przeciągnij i upuść – wbudowanie w kilka minut
  • Generatywna AI (Explo AI) do wnioskowania w języku naturalnym
  • Pełna biała etykieta + zgodność z SOC 2 / HIPAA
• Wady:
  • Młoda platforma – mniejsza społeczność
  • Koszty rosną wraz z liczbą użytkowników końcowych
  • Tylko chmura – brak wdrożeń on-premise

Cennik: (Subskrypcje miesięczne – USD)

• Launch – Darmowe: Tylko do użytku wewnętrznego; nieograniczeni użytkownicy wewnętrzni/pulpity.
• Growth – od 795 USD/mies.: Do wbudowania w aplikacje; obejmuje 3 wbudowane pulpity, 25 kont klientów.
• Pro – od 2 195 USD/mies.: Zaawansowane wbudowanie; nieograniczone pulpity, pełna biała etykieta, skalowanie w zależności od użycia.
• Enterprise – Indywidualna: Ceny dostosowane do dużych wdrożeń; obejmuje priorytetowe wsparcie, SSO, niestandardowe funkcje.

Odwiedź Explo →

2. ThoughtSpot

ThoughtSpot to platforma analityczna napędzana przez sztuczną inteligencję, znana z interfejsu opartego na wyszukiwaniu. Dzięki wbudowanej analizie ThoughtSpot użytkownicy mogą wpisywać zapytania w języku naturalnym (lub używać głosu), aby eksplorować dane i natychmiast otrzymywać wizualne odpowiedzi.

To sprawia, że analiza danych jest dostępna dla osób nietechnicznych – w zasadzie działa jak Google dla danych biznesowych. Silnik in-memory ThoughtSpot obsługuje duże wolumeny danych, a jego AI (SpotIQ) automatycznie znajduje wnioski i anomalie.

Do wbudowania ThoughtSpot oferuje komponenty niskokodowe oraz solidne interfejsy API/SDK, które umożliwiają integrację interaktywnych Liveboards (pulpitów) lub nawet samego paska wyszukiwania z aplikacjami. Jest popularny w przypadku analityki dla klientów, gdzie użytkownicy końcowi potrzebują możliwości ad-hoc.

Zalety i wady

• Zalety:
  • Wyszukiwanie danych w stylu Google
  • SpotIQ AI automatycznie wykrywa trendy
  • Wbudowane pulpity, wykresy lub sam pasek wyszukiwania
• Wady:
  • Ceny na poziomie enterprise dla MŚP
  • Ograniczone zaawansowane modelowanie danych
  • Konfiguracja wymaga wiedzy o indeksowaniu schematów

Cennik: (Warstwowy, z licencjonowaniem opartym na zużyciu – USD)

• Essentials – 1 250 USD/mies. (rozliczane rocznie): Dla większych wdrożeń; zwiększona pojemność danych i funkcje.
• ThoughtSpot Pro: Wycena indywidualna. Pełne możliwości wbudowania dla aplikacji klienckich (do ~500 mln wierszy danych).
• ThoughtSpot Enterprise: Wycena indywidualna. Nieograniczona skala danych i SLA dla przedsiębiorstw. Obejmuje wsparcie wielodostępności, zaawansowane bezpieczeństwo itp.

Odwiedź ThoughtSpot →

3. Tableau Embedded Analytics

Tableau (część Salesforce) to wiodąca platforma BI znana z zaawansowanych wizualizacji i możliwości tworzenia pulpitów. Tableau Embedded Analytics pozwala organizacjom integrować interaktywne wykresy i raporty Tableau z własnymi aplikacjami lub stronami internetowymi.

Deweloperzy mogą wbudowywać pulpity Tableau za pomocą iFrame lub JavaScript API, umożliwiając bogate wizualizacje i filtrowanie w aplikacji. Siłą Tableau jest szeroka gama gotowych wizualizacji, łatwość tworzenia pulpitów oraz duża społeczność użytkowników.

W 2024 roku Salesforce wprowadził Tableau Pulse, który wykorzystuje generatywną sztuczną inteligencję do dostarczania automatycznych wniosków i podsumowań w języku naturalnym. To uzupełnia wbudowane pulpity o proaktywne wyjaśnienia.

Zalety i wady

• Zalety:
  • Wiodąca biblioteka wizualizacji
  • Nowe funkcje AI „Pulse” i NLQ
  • Szeroka integracja z danymi + duża społeczność
• Wady:
  • Koszty licencji rosną wraz ze skalą
  • Wymaga infrastruktury Tableau Server/Cloud
  • Dostosowywanie stylów tylko przez JS API

Cennik: (Subskrypcja na użytkownika, warstwowa – USD)

• Creator – 70 USD/użytkownik/mies.: Pełna licencja autorska (przygotowanie danych, tworzenie pulpitów). Niezbędna dla deweloperów.
• Explorer – 35 USD/użytkownik/mies.: Dla użytkowników eksplorujących i edytujących ograniczone treści.
• Viewer – 12 USD/użytkownik/mies.: Tylko do odczytu. Dla końcowych odbiorców analiz.

Odwiedź Tableau →

4. Microsoft Power BI Embedded

Microsoft Power BI to popularny pakiet BI, a Power BI Embedded to usługa Azure i interfejsy API umożliwiające wbudowanie wizualizacji Power BI w aplikacje. To atrakcyjne rozwiązanie dla deweloperów tworzących analitykę dla klientów, ponieważ łączy zaawansowane funkcje Power BI (interaktywne raporty, wizualizacje AI, pytania w języku naturalnym itp.) z elastycznymi opcjami wbudowania.

Można wbudować pełne raporty lub pojedyncze kafelki, kontrolować je przez REST API i zastosować zabezpieczenia na poziomie wierszy dla scenariuszy wielodostępnych. Power BI dobrze integruje się z ekosystemem Microsoft (Azure, Office 365) i oferuje solidne modelowanie danych.

Zalety i wady

• Zalety:
  • Bogate wizualizacje BI i AI (pytania w języku naturalnym, AutoML)
  • Ceny oparte na pojemności Azure skalują się do dowolnej bazy użytkowników
  • Głęboka integracja z ekosystemem Microsoft
• Wady:
  • Początkowa konfiguracja może być skomplikowana
  • Deweloperzy potrzebują licencji Power BI Pro
  • Nie wszystkie funkcje portalu są dostępne we wbudowaniach

Cennik: (Oparty na pojemności Azure lub na użytkownika – USD)

• Power BI Pro – 14 USD/użytkownik/mies.: Umożliwia tworzenie i udostępnianie raportów.
• Power BI Premium Per User – 24 USD/użytkownik/mies.: Rozszerzone funkcje (AI, większe zbiory danych).
• Power BI Embedded (A SKUs) – od ~735 USD/mies. za pojemność A1 (3 GB RAM, 1 v-core). Skaluje się do ~23 500 USD/mies. dla A6 (100 GB, 32 rdzenie).

Odwiedź Power BI →

5. Looker (Google Cloud BI)

Looker to nowoczesna platforma analityczna, obecnie część Google Cloud. Jest znana z unikalnej warstwy modelowania danych LookML, która pozwala zespołom definiować metryki biznesowe i logikę centralnie.

Do wbudowania Looker oferuje solidne rozwiązanie: można integrować interaktywne pulpity lub tabele eksploracyjne w aplikacjach, korzystając z tego samego backendu. Jedną z mocnych stron Lookera jest spójność – dzięki LookML wszyscy użytkownicy (i wbudowane widoki) korzystają z tych samych definicji danych.

Looker dobrze integruje się z chmurowymi bazami danych (BigQuery, Snowflake itp.) i ekosystemem Google (uprawnienia, AI/ML przez BigQuery itp.).

Zalety i wady

• Zalety:
  • LookML zapewnia jednolite źródło prawdy
  • Bezpieczne SDK do wbudowania + pełne dostosowywanie
  • Ścisła integracja z BigQuery i AI Google
• Wady:
  • Ceny na poziomie premium (często sześciocyfrowe)
  • Steep learning curve dla LookML
  • Wizualizacje mniej efektowne niż Tableau/Power BI

Cennik: (Wycena indywidualna)

Odwiedź Looker →

6. Sisense

Sisense to kompleksowa platforma BI i analityki z naciskiem na wbudowaną analizę. Umożliwia firmom integrację analiz z ich produktami poprzez elastyczne API lub komponenty webowe, a nawet pozwala budować niestandardowe aplikacje analityczne.

Sisense jest znany z technologii ElastiCube in-memory, która łączy dane z wielu źródeł i zapewnia szybkie działanie pulpitów. W ostatnich latach Sisense włączył funkcje AI (np. NLQ, automatyczne wnioski), aby pozostać konkurencyjnym.

Kluczową zaletą Sisense jest możliwość pełnego białego etykietowania i przyjazne licencjonowanie dla OEM, dlatego