Data Analytics & BIシリーズの一部
完全ガイドを読むPower BI と Sisense: 埋め込み分析の比較
ソフトウェア会社が自社の製品に分析を埋め込みたい場合、Power BI Embedded と Sisense という 2 つの名前が繰り返し登場します。どちらの場合も、開発者はユーザーが BI ライセンスを必要とせずに、アプリケーション内にダッシュボードやレポートを埋め込むことができます。しかし、それらのアーキテクチャ、開発者のエクスペリエンス、価格モデル、理想的な使用例は大きく異なります。この比較は、製品チームと CTO が組み込み分析に関する適切な意思決定を行うのに役立つというベンダーの主張を打ち破ります。
重要なポイント
- Sisense は組み込み分析 (OEM) 専用に構築されています。 Power BI Embedded は、Power BI の主要な BI 製品の二次的な製品です。
- Power BI Embedded の Azure ベースの価格は、規模が大きくなると予測不能になる可能性があります。 Sisense は OEM ライセンスを使用しています
- Sisense のホワイトラベルは完全です - Microsoft ブランドはゼロです。 Power BI Embedded は Microsoft ブランドを公開できる
- Sisense の ElastiCube テクノロジーは、大規模なデータセットを 1 秒未満のクエリ パフォーマンスでネイティブに処理します
- Power BI Embedded の REST API は Sisense よりも成熟しており、文書化も充実しています。
- どちらのプラットフォームもマルチテナントをサポートしていますが、実装アプローチは大きく異なります
- Sisense は製品チームとより緊密に統合しています。 Power BI Embedded は、より強力なデータ サイエンスと Azure ML の統合を備えています
プラットフォームの概要
Sisense は、組み込み分析と OEM (相手先商標製品製造業者) のユースケースに特に焦点を当てて 2004 年に設立されました。その ElastiCube テクノロジーは、別個のデータ ウェアハウスを必要とせずに、大規模なデータセットに対する複雑な分析クエリ向けに最適化されたチップ内の列型データベースを使用します。 Sisense は、ISV (独立系ソフトウェア ベンダー)、SaaS 企業、および製品内に分析を組み込む企業によって使用されています。主要な顧客には、SendGrid、Philips、Motorola が含まれます。
Power BI Embedded は、アプリケーション内に Power BI レポートとダッシュボードを埋め込むための Microsoft のソリューションです。メインの Power BI プラットフォームと同じ Power BI エンジン、ビジュアル、データセットを使用しますが、エンド ユーザーが Power BI ライセンスを持っていなくても埋め込みが可能です。価格はユーザーごとではなく容量ベース (Azure A SKU) です。 Power BI Embedded は、Microsoft のエンタープライズ規模と Azure インフラストラクチャによって支えられています。
機能比較表
| 特集 | Power BI 埋め込み | シセンス |
|---|---|---|
| 主な使用例 | 内部 BI + 組み込み | 組み込み分析 / OEM |
| ホワイトラベル | 部分的 (Microsoft ブランドが可能) | 完全なホワイトラベル |
| カスタマイズの深さ | テーマ、色、UI 要素の非表示 | 完全な UI カスタマイズ (CSS、JavaScript) |
| マルチテナンシー | サポートされています (アプリ所有データ モデル) | ネイティブ マルチテナント |
| API の成熟度 | 優れた、十分に文書化された | 良い、改善中 |
| データ モデリング | DAX、パワークエリ | ElastiCube (独自仕様) |
| データ ウェアハウス | Azure Synapse、ファブリック、インポート | ElastiCube (チップ内カラムナ DB) |
| 大規模なデータセットのパフォーマンス | 良い (プレミアム/ファブリック) | 優れた (ElastiCube テクノロジー) |
| 視覚化ライブラリ | 300+ (AppSource) | 50 以上のネイティブ + カスタム |
| カスタム ビジュアル | はい (SDK + AppSource) | はい (JavaScript プラグイン) |
| モバイル SDK | モバイルアプリに埋め込む | モバイルSDK |
| 自然言語に関する Q&A | はい (内蔵) | はい (Sisense AI/ナラティブ) |
| 行レベルのセキュリティ | 完全な RLS | 完全な RLS |
| SSO | AAD、SAML、OIDC | SAML、OIDC、JWT |
| スケジュール設定 | はい | はい |
| アラート/サブスクリプション | はい | はい |
| JavaScript SDK | Power BI JavaScript SDK | Sisense JavaScript SDK |
| 反応コンポーネント | PowerBIEmbed (npm) | Sisense React (npm) |
| 価格モデル | Azure の容量 (SKU) | OEM ライセンス (交渉あり) |
| ベンダーロックイン | 高 (Microsoft エコシステム) | 中 |
| オンプレミス オプション | いいえ (Azure は組み込みのみ) | はい (オンプレミス Sisense) |
組み込みアーキテクチャの詳細
Power BI 埋め込みアーキテクチャ
Power BI Embedded は、次の 2 つのセキュリティ モデルのいずれかを使用します。
-
アプリ所有データ (ISV/OEM シナリオ): アプリケーションはサービス アカウントを介して Power BI で認証されます。埋め込みトークンはサーバー側で生成され、クライアント側の JavaScript SDK に渡されます。エンド ユーザーには Power BI 資格情報が表示されることはなく、アプリケーションでのみ認証されます。このモデルは、行レベル セキュリティ (RLS) によるマルチテナントをサポートします。
-
ユーザー所有のデータ (内部ユーザー): ユーザーは Microsoft Azure Active Directory で直接認証されます。ユーザーごとに Power BI Pro/Premium ライセンスが必要です。
SaaS 製品に組み込まれた分析の場合、App-Owns-Data が正しいモデルです。実装には以下が必要です。
- Azure Active Directory サービス プリンシパル
- レポート/データセットを備えた Power BI ワークスペース
- 埋め込みトークンを生成するバックエンド API (サーバー側)
- フロントエンドの Power BI JavaScript SDK
Sisense 組み込みアーキテクチャ
Sisense の組み込みモデルはより柔軟です。
- JWT ベースの認証 (アプリは Sisense シークレットを使用してトークンに署名します)
- SAML、OIDC、または JWT 経由の SSO
- iframe 埋め込みまたは JavaScript API 埋め込み
- サーバー側操作用の REST API (テナントのプロビジョニング、データセットの作成)
- ウィジェットレベルの埋め込み (完全なダッシュボードだけでなく、個々のグラフを埋め込みます)
- 埋め込みコンポーネントの完全な JavaScript カスタマイズ
Sisense のウィジェット レベルの埋め込みは重要な利点です。ダッシュボードの iframe 全体ではなく、アプリケーションの UI に個々のグラフを直接埋め込むことができ、よりネイティブな感覚のエクスペリエンスを作成できます。
マルチテナンシーの実装
マルチテナンシーは、顧客向けに分析を組み込む SaaS 企業にとって重要です。
Power BI 埋め込みマルチテナンシー
Power BI は、以下を通じてマルチテナントをサポートします。
- 行レベル セキュリティ (RLS): 顧客/テナントごとにデータをフィルタリングする RLS ルールを備えた単一のデータセット
- テナントごとのワークスペース: テナントごとに個別の Power BI ワークスペース (より分離され、コストが高くなります)
数千のテナントを含む SaaS の場合、RLS ベースのマルチテナンシーの方が拡張性が高くなります。テナントごとのワークスペースはより強力な分離を提供しますが、プロビジョニングの自動化が必要です。 Microsoft は、ワークスペースとデータセットの管理を大規模に自動化するための .NET SDK と REST API を提供しています。
Sisense マルチテナンシー
Sisense はマルチテナント SaaS 専用に構築されています。
- 新しいテナントをプロビジョニングするためのテナント管理 API
- クエリ レベルで適用されるデータ セキュリティ ルール (RLS と同様)
- テナントごとのデータ分離を備えた共有 ElastiCube
- またはテナントごとに個別の ElastiCube (より多くの分離、より多くのリソース)
- Sisense Fusion for React は、テナント コンテキストを使用したコンポーネント レベルの埋め込みを提供します
Sisense のテナント管理 API は、SaaS OEM のユースケースに対してより成熟しています。API を介してテナントをプロビジョニング、管理、オフボードするためのパターンが確立されています。
パフォーマンスの比較
Power BI 埋め込みパフォーマンス
Power BI のパフォーマンスは、データ アクセス モードによって異なります。
- インポート モード: Vertipaq にロードされたデータ (メモリ内列指向) - インポート後の数百万行に対する 1 秒未満のクエリ
- DirectQuery: ソースへのリアルタイム クエリ — パフォーマンスはソース データベースに依存します
- 複合: インポートと DirectQuery の組み合わせ - リアルタイム + 履歴向けに最適化
- Azure の容量: A1 ～ A8 SKU によって RAM と CPU の割り当てが決定されます
1 GB 未満のデータセットの場合、Power BI インポート モードは非常に高速です。 10 GB を超えるデータセット、またはリアルタイム クエリが必要なデータセットの場合は、Premium 容量または Microsoft Fabric が必要です。
Sisense ElastiCube のパフォーマンス
Sisense の ElastiCube テクノロジーは、技術的な差別化要因です。
- CPUキャッシュ最適化を使用したチップ内カラム型データベース
- 一般的なクエリパターン用に事前に集計されたデータ
- 10億行のデータセットに対する1秒未満のクエリ応答
- 増分データ構築をサポート (変更されたデータのみを更新)
- LIVE モードをサポート (ソースへのリアルタイム クエリ)
大規模なデータセットと複雑なクエリを含む埋め込み分析の場合、ElastiCube のパフォーマンスは、同等のハードウェア仕様での Power BI のインポート モードよりも優れているとよく言われます。
開発者のエクスペリエンス
Power BI 埋め込み開発者エクスペリエンス
Power BI Embedded には、成熟した開発者エコシステムがあります。
- Swagger/OpenAPI 仕様を備えた十分に文書化された REST API
powerbi-clientnpm パッケージ (JavaScript/TypeScript SDK)- React アプリケーションの場合は
powerbi-client-react - サーバー側操作用の .NET SDK
- 自動化のための Power BI CLI
- 広範な Microsoft Docs ドキュメント
- アクティブなスタック オーバーフロー コミュニティ
Microsoft テクノロジに精通している開発者にとって、Power BI Embedded のツールは馴染み深いものです。課題は、最初のグラフが表示されるまでに複数の手順を踏むセットアップ (AAD サービス プリンシパル、Power BI ワークスペース、埋め込みトークンの生成) です。
Sisense 開発者エクスペリエンス
Sisense は以下を提供します:
- 埋め込み用JavaScript SDK
- サーバー側操作用の REST API
- React コンポーネント ライブラリ (Sisense Fusion for React)
- Python SDK (データサイエンス統合)
- 高度なクエリ構築のための GraphQL API
- カスタムチャートタイプ用のプラグインシステム
Sisense の Fusion for React は、最新の React アプリケーションとより自然に統合するコンポーネントベースの埋め込みエクスペリエンスを提供します。その代わりに、Power BI の大規模な開発者コミュニティと比較してコミュニティ サポートが少なくなります。
カスタマイズとホワイトラベル
Power BI 埋め込みのカスタマイズ
Power BI Embedded は次のようにカスタマイズできます。
- レポートのテーマ (JSON ベースの色とフォントの構成)
- 埋め込み設定による Power BI ツールバー要素の非表示
- カスタム ビジュアル コンポーネント (Power BI AppSource またはカスタム SDK)
- インタラクション用の JavaScript API (フィルター、ハイライト、更新、エクスポート)
制限事項: Power BI のブランド/ロゴは、一部の埋め込み構成に表示される場合があります。完全に削除するには、慎重な構成が必要です。一部の Microsoft UI 要素は、すべてのシナリオで抑制できるわけではありません。
Sisense のカスタマイズ
Sisense は完全なホワイトラベリング向けに設計されています。
- すべての UI 要素の完全な CSS カスタマイズ
- カスタムナビゲーションとブランディング
- Sisense コンポーネントをカスタム実装に置き換えます
- カスタム機能を追加するためのプラグイン アーキテクチャ
- エンドユーザーに表示される Zero Sisense ブランド
(「Microsoft による」ものではなく) ネイティブであると感じられる必要がある製品に分析を組み込む製品チームにとって、Sisense のホワイトラベルの完全性は利点となります。
価格比較
Power BI Embedded の価格 (Azure A SKU)
| SKU | RAM | コア | 料金/月 |
|---|---|---|---|
| A1 | 3GB | 1 | $735/月 |
| A2 | 5GB | 2 | $1,470/月 |
| A3 | 10GB | 4 | $2,940/月 |
| A4 | 25GB | 8 | $5,880/月 |
| A6 | 100GB | 32 | $23,520/月 |
A1 SKU は、単純な組み込みシナリオをサポートします。中小規模の SaaS 製品では A3 ～ A4 が一般的です。コストは、組み込みユーザーの数ではなく、容量に応じて増加します (大規模なユーザー ベースにとっては大きな利点です)。
Sisense の価格
Sisense OEM の価格は見積もりに基づいています。一般的な市場データは次のことを示しています。
- 小規模 OEM 導入: 年間 25,000 ～ 80,000 ドル
- 中規模の SaaS 製品: 年間 80,000 ～ 200,000 ドル
- 大企業 OEM: 年間 200,000 ～ 500,000 ドル以上
料金は、一部のモデルではデータ量、テナント数、SaaS 収益シェアに基づいて決定されます。
価格判断: 小規模な組み込み展開 (エンド ユーザー数 10,000 人未満) の場合、Power BI Embedded の A1/A2 SKU はコスト効率が高くなります。数千のテナントを含む大規模な OEM 導入の場合、Sisense の OEM 価格モデルはより予測しやすい可能性があります。
各プラットフォームを選択する場合
次の場合に Power BI Embedded を選択してください。
- あなたの組織はすでに内部分析に Power BI を使用しています
- Microsoft/Azure はインフラストラクチャ スタックです
- データ サイエンス チームは Azure ML を使用しており、統合された ML 結果を埋め込みダッシュボードに表示したいと考えています。
- 完全な Power BI 視覚化ライブラリと AI 機能が必要です
- Power BI Desktop で作成されたレポートはアプリに埋め込む必要があります
- DAX ベースの複雑な財務計算が必要です
次の場合に Sisense を選択してください:
- 外部ブランドを一切含まない完全なホワイトラベルが必要です
- 貴社の製品には、1 秒未満のパフォーマンスを必要とする数十億行の分析データが含まれています
- React-native コンポーネントの埋め込み (iframe ではない) は設計要件です
- 数千の顧客を抱えるマルチテナント SaaS があなたのモデルです
- オンプレミスの組み込み展開が必要です (Sisense はこれをサポートしていますが、Power BI Embedded はサポートしていません)
- ダッシュボード全体の埋め込みではなく、ウィジェットレベルの埋め込みを好む場合
よくある質問
Power BI Embedded は Microsoft ブランドなしで完全に動作しますか?
構成を慎重に行えば、ほとんどの場合「はい」です。埋め込み設定を使用すると、ほとんどの Microsoft UI 要素を非表示にすることができます。ただし、一部の Power BI UI 要素 (Power BI Q&A アイコンや特定のツールヒント テキストなど) は、構成によっては引き続き Microsoft 参照を公開する場合があります。 Sisense は、Power BI が提供していない契約上のホワイトラベル保証を提供します。
Sisense は組み込み分析を構築していない企業に適していますか?
はい。 Sisense は、組み込み製品と並行して、完全な社内 BI 製品を提供しています。企業は、Power BI や Tableau を使用するのと同じ方法で、社内のビジネス インテリジェンス ダッシュボードに Sisense を使用できます。ただし、Sisense の価格設定と市場投入は主に組み込み分析に重点が置かれているため、純粋な内部 BI コストでは Power BI との競争力が低くなります。
Power BI Embedded に対する Azure の容量課金はどのように機能しますか?
Azure A SKU は時間単位で課金されます (夜間または週末に容量を一時停止できます)。組み込み分析の使用が主に営業時間内である場合、営業時間外に容量を一時停止すると、コストを 30 ～ 50% 削減できます。 Azure Automation 経由で自動一時停止を設定します。これにより、Power BI Embedded は営業時間のみのユースケースでは非常にコスト効率が高くなりますが、インフラストラクチャ管理が必要になります。
組み込み分析製品のエンド ユーザーは生データをドリルダウンできますか?
どちらのプラットフォームも、視覚化でのドリルスルーとドリルダウンをサポートしています。 Power BI は、スプレッドシート内の生データを必要とするエンド ユーザー向けに「Excel での分析」をサポートしています (埋め込みを使用しない場合は Power BI Pro が必要です)。 Sisense では、テナントの権限ごとに基盤となるデータをエクスポートできます。両方のプラットフォームの行レベルのセキュリティにより、エンド ユーザーは自分のデータのみにアクセスできるようになります。
Power BI と Sisense を React アプリに埋め込む場合の一般的な開発時間はどれくらいですか?
どちらにも React SDK が含まれています。 Power BI Embedded の powerbi-client-react では、AAD サービス プリンシパル、バックエンド トークンの生成、および React コンポーネントの構成をセットアップする必要があります。プラットフォームを初めて使用する開発者の場合、通常は 2 ～ 3 週間かかります。 JWT 認証は AAD サービス プリンシパルよりも簡単であるため、Sisense Fusion for React は通常、最初に統合が機能するまでに 1 ～ 2 週間かかります。どちらも、マルチテナントの実装には追加の時間が必要です (さらに 4 ～ 8 週間)。
次のステップ
Power BI Embedded は、すでに Microsoft エコシステムに投資しており、複雑な DAX ベースの分析ニーズがあり、Azure の容量管理に慣れている組織にとって正しい選択です。 Sisense は、完全なホワイトラベル、React コンポーネントレベルの埋め込み、実証済みの大規模マルチテナンシーを必要とする純粋な OEM/組み込み分析シナリオに最適です。
ECOSIRE の Power BI 実装および組み込み分析サービス は、アーキテクチャ設計から API 統合、ダッシュボードの最適化に至るまで、製品チームが分析をアプリケーションに統合するのに役立ちます。社内 BI を構築している場合でも、製品に分析を埋め込んでいる場合でも、当社のチームは提供できる専門知識を持っています。
組み込み分析の要件について話し合う Power BI スペシャリストと相談して、製品の分析ニーズに適したアーキテクチャを設計してください。
執筆者
ECOSIRE Research and Development Team
ECOSIREでエンタープライズグレードのデジタル製品を開発。Odoo統合、eコマース自動化、AI搭載ビジネスソリューションに関するインサイトを共有しています。
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