嵌入式仪表板
将交互式仪表板嵌入到你的产品中，支持筛选、下钻、图表、表格和其他探索工具，让客户可以直接在原位分析数据。
什么是 Explo？
Explo 是一个嵌入式分析平台，面向 SaaS 产品中的客户可见仪表板、自助报表和数据共享。该网站将其定位为需要在不从零开始构建一切的情况下，为自家用户交付分析体验的产品与工程团队所使用的工具。
该产品结合了仪表板、Report Builder AI、Data Share 以及一个数据库集成库。它支持直连关系型数据库和数仓，并提供样式控制、嵌入选项和变更管理工具，帮助团队将分析功能融入现有应用与工作流程。
Explo 能做什么？
AI 报表构建器
让最终用户通过自然语言生成报表，并在应用内针对其数据提出问题。
数据共享与导出
通过 Data Share 共享报表和导出内容，包括电子邮件或共享链接等交付方式，让客户在需要时接收数据。
白标展示
调整组件样式以匹配宿主应用，包括字体、间距、阴影、颜色以及其他视觉设置。
直接数据库连接
直接连接到 SQL 数据源以及受支持的数据库或数仓，而无需先将数据复制到单独的模型中。
变更管理
使用版本控制、环境标签、发布和回滚流程来管理仪表板和报表随时间的变更。
使用场景
“嵌入式客户仪表板”
构建面向客户的仪表板，支持筛选、下钻和品牌化视觉效果，让用户可以在应用内探索产品或业务数据。
“自助报表”
让客户用自然语言提问并生成上下文相关的报表，而无需离开产品。
“数据交付与导出”
通过定时或按需交付发送报表或导出内容，让用户以便于会议或离线分析的格式接收数据。
“直连源分析”
当团队希望避免数据复制并让分析尽量贴近数据源时，可直接连接现有 SQL 数据库和数仓。
“分析变更管理”
借助版本控制、环境标签和发布工作流来管理仪表板和报表更新，以应对生产环境变更。
常见问题
Explo 如何连接数据？
Explo 支持直接连接关系型数据库和数据仓库，因此团队可以嵌入仪表板和报表，而无需将数据复制到单独的分析系统中。
团队可以用 Explo 构建什么？
源页面展示了嵌入式仪表板、Report Builder AI、Data Share 和集成库。它们共同覆盖了应用内分析、自助报表以及向客户交付数据。
终端用户如何与 Explo 分析功能交互？
仪表板产品可以通过 Web 组件或 iFrame 进行嵌入，而报表构建器产品旨在让终端用户在应用内用自然语言提问并生成报表。
支持哪些数据源？
网站说明 Explo 支持所有关系型数据库和数仓，集成页面列出了 PostgreSQL、MySQL、Snowflake、BigQuery、Redshift、ClickHouse 和 Databricks 等数据库与数仓选项。
快速信息
- 类别
- 嵌入式分析
- 主要用户
- 产品与工程团队
- 部署方式
- 嵌入到 SaaS 或 Web 应用中
- 数据源
- 关系型数据库和数仓
- 源域名
- explo.co
- 典型工作流
- 连接数据，构建仪表板或报表，对其进行样式设置，然后嵌入或共享它们
Explo 流量分析
流量数据仅供参考。
- 域名评分
- 52
Explo 替代品
Querio
querio.ai
Querio 是一个数据平台，通过智能代理笔记本和嵌入式分析探索数据，并将 AI 辅助洞察交付至 Slack 或产品中。
Bruin
getbruin.com
AI 数据平台，帮助团队基于连接数据回答问题、构建仪表盘并自动执行操作，支持托管云和可自托管部署。
B2Metric
b2metric.com
AI 驱动的客户数据与产品分析平台，支持行为追踪、预测性分群、营销活动及受控实验。
Growify.ai
growify.ai
Growify.ai 帮助电商营销团队整合多渠道广告数据，通过可定制仪表盘分析营销活动、追踪客户旅程、比较创意表现并监控预算。
By the Numbers
bythenumbersapp.com
为商店团队提供 Shopify 数据分析、客户忠诚度评分和受众同步。
Spatial.ai
spatial.ai
Spatial.ai 是面向零售营销人员及其他消费者业务团队的 AI 细分平台，利用 PersonaLive 行为细分帮助用户丰富客户数据、分析市场份额，并在多个营销渠道中触达目标受众。