Vollständiger Leitfaden zum Erstellen Ihres eigenen Analyse-Frameworks
Veröffentlicht: 2021-10-27Wir müssen einen Weg finden, Datenanalysen so zu gestalten, dass wir Einblicke in die heutige Umgebung gewinnen, während wir uns mit der Datenexplosion auseinandersetzen.
Daten- und Analyse-Frameworks sind sehr wichtig, wenn wir die Nachverfolgung der Leistung eines Produkts automatisieren müssen. Ein Framework bietet Kontext für Messungen. Es hilft bei der Identifizierung der Kernkennzahlen eines Unternehmens sowie der vielen Elemente, die die Schlüsselkennzahlen beeinflussen.
Inhaltsverzeichnis
- Was ist ein Rahmen?
- Warum brauchen wir Datenanalyse-Frameworks
- Arten von Datenanalysen
- Eigenschaften von Datenanalyse-Frameworks
- Unterstützung für eine Vielzahl von Datentypen
- NoSQL-Daten sollten unterstützt werden
- Bereitstellungen in der Cloud
- Datenströme in Echtzeit
- Datenanalyse-Frameworks: Der effektivste Weg, um Ihre Kunden kennenzulernen
- Führen Sie eine kundenzentrierte Analyse durch
- Außergewöhnliche Kapitalrendite
- Bleiben Sie der Zeit voraus
- Bauen Sie eine starke Grundlage auf
- Die Datenbank
- Analytics-Plattform
- Ressourcen für die Softwareentwicklung
- Eigentümer des Datenprodukts
- Zusammenfassen
Was ist ein Rahmen?
Ein Framework ist eine physische oder abstrakte Struktur, die verwendet wird, um die Konstruktion von allem zu unterstützen oder zu leiten, das die Struktur zu etwas Nützlichem macht.
In Computersystemen ist ein Framework eine mehrschichtige Struktur, die die Arten von Programmen angibt, die entwickelt werden können, und wie sie interagieren.
Warum brauchen wir Datenanalyse-Frameworks
Die Daten- und Analyse-Frameworks helfen Ihnen, in der Datenanalyse geordnet durch unstrukturierte Daten vorzugehen.
Angenommen, Sie haben ein datengesteuertes Projekt mit Ihrem Team und beginnen mit der Arbeit daran. Wenn Sie kein grundlegendes Framework verwenden, besteht die erhebliche Möglichkeit, dass verschiedene Personen dasselbe Problem auf unterschiedliche Weise angehen.
Wenn Sie mehrere Methoden haben, ist es schwierig, Entscheidungen in verschiedenen Phasen Ihres Projekts zu treffen, und es kann schwierig sein, sie zurückzuverfolgen. So können Sie sich zuerst auf das konzentrieren, was einen Mehrwert bringt, anstatt alle Daten zu überprüfen, auf die zugegriffen werden kann oder die beschafft werden müssen.
Arten von Datenanalysen
„Welche Analyseansätze kann ich anwenden und welche Tools könnten mir helfen, alle Daten auszuwerten?“ fragen Sie sich vielleicht als Datenwissenschaftler oder Datenanalyst.
Die vier Kategorien der Datenanalyse und des zur Unterstützung der Konstruktanalyse verwendeten Tools sind:
- Beschreibende Analytik
- Diagnostische Analytik
- Vorausschauende Analytik
- Präskriptive Analytik
Die von Ihnen gewählte Analysetechnik basiert darauf, was Sie lernen oder aus den Daten lernen möchten. Dies kann Dinge wie das Identifizieren eines Problems, das Vorschlagen einer Lösung für ein Problem, das Unterbreiten von Vorschlägen oder das Empfehlen zukünftiger Aktivitäten umfassen.
#1 Deskriptive Analytik
Dies hilft Ihnen, den aktuellen Stand der Dinge in einem Unternehmen zu verstehen . Es ermöglicht Ihnen zu sehen, was gerade passiert und was in der Vergangenheit passiert ist. Diese Art von Analysen liefert normalerweise zusammenfassende Daten, um aktuelle Verkaufstrends oder das Kundenverhalten, die Kundenrentabilität, frühere Konkurrenzaktivitäten usw. besser zu verstehen.
Einfache Boxplots und Histogrammdiagramme mit Mittelwerten, Minima und Maxima sind Beispiele für spezifische Ansätze. Grafische Darstellung der Daten in Quartilen oder Dezilen für eine Vielzahl von Faktoren. Alternativ können Sie statistische Metriken wie Mittelwert, Modus, Standardabweichung usw. berechnen.
#2 Analytische Diagnostik
Das erklärt, warum sich die Dinge so ereignet haben, wie sie es in der Vergangenheit getan haben . In Anbetracht der hypothesenbasierten Analytik zielt diese Form der Analytik darauf ab, tiefer in eine bestimmte Ursache oder Hypothese einzudringen.
Die diagnostische Analyse geht tief in die Kosten von Problemen ein, während die deskriptive Analyse ein weites Netz auswirft, um die Breite der Daten zu verstehen.
Die deskriptive Analyse ist äußerst nützlich, um die aktuelle Situation besser zu verstehen und Hypothesen zu erstellen, um vorherzusagen, wo sich Herausforderungen und Chancen für Unternehmen ergeben könnten.
#3 Predictive Analytics
Predictive Analytics ist im Gegensatz zu deskriptiver oder diagnostischer Analytik zukunftsorientierter. Predictive Analytics ermöglicht die Visualisierung von Daten, die in der Zukunft auftreten können . Diese Art der Analyse kann einem Kunden helfen, Fragen zu beantworten wie „Was werden meine Verbraucher wahrscheinlich in Zukunft tun?“. Wie stehen die Erfolgschancen meiner Konkurrenten und wie wird der Markt in Zukunft aussehen? Welchen Einfluss wird die Zukunft auf mein Produkt oder meine Dienstleistung haben?
Predictive Analytics prognostiziert normalerweise, was passieren könnte, basierend auf dem, was wir bisher beobachtet haben.
#4 Präskriptive Analytik
Dies geht über das Aussprechen von Empfehlungen zur Durchführung der Aktivitäten oder das Treffen von Beurteilungen hinaus, die den Umständen angemessen sind. Dies wird erreicht, indem berücksichtigt wird, was in der Vergangenheit passiert ist, die aktuelle Situation und alle zukünftigen Möglichkeiten .
Prescriptive Analytics gibt Antworten auf die Frage, welche Aktivitäten oder Interventionen erforderlich sind, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen (was ist die Lösung). In vielen Fällen ist eine Intervention angesichts der Umstände die beste Option. Oder angesichts der Unvorhersehbarkeit der Umgebung und des begrenzten Wissens die bestmögliche Reaktion.
Prescriptive Analytics ist effektiv, um die geeigneten Schritte zu bestimmen, die jetzt ergriffen werden müssen, um zukünftige Möglichkeiten zu adressieren und ein Unternehmen so zu positionieren, dass es zukünftige Situationen nutzen kann.
Eigenschaften von Datenanalyse-Frameworks
Neue Tools und Frameworks werden auf den Markt gebracht, um Unternehmen bei der Datenverwaltung und -analyse zu unterstützen.
Selbst wenn einige Unternehmen ihre objektiven Ziele nicht erreichen können, suchen sie die Unterstützung von Agenturen, die kostengünstige Pay-per-Click-Dienste anbieten. Darüber hinaus verlassen sich Unternehmen auf neue Technologien, um Big-Data-Analyse-Frameworks zu ermöglichen und alle ihre Geschäftsanforderungen zu erfüllen.
Im Folgenden sind einige wesentliche Aspekte aufgeführt, die bei der Auswahl eines Datenanalyse-Frameworks zu berücksichtigen sind:
Unterstützung für eine Vielzahl von Datentypen
Viele Unternehmer verwenden eine Vielzahl von Datentypen in ihren Datenbereitstellungen. Bei dieser Datenbereitstellung können halbstrukturierte, strukturierte und unstrukturierte Datentypen verwendet werden. Daher müssen Organisationen vor der Entscheidung für ein Framework sicherstellen, dass es den Datentyp unterstützt, den sie anstreben.
NoSQL-Daten sollten unterstützt werden
Unternehmen verwenden SQL auch heute noch, einige sind jedoch zu NoSQL-Daten oder neueren Arten des Datenzugriffs übergegangen. Die Mehrheit von ihnen wählte die Option, die schnellere Hilfe bietet und ihre Fragen in kürzerer Zeit beantwortet. Wählen Sie daher die Option, mit der Sie zeitnah und effizient auf Daten aller Art zugreifen können.
Bereitstellungen in der Cloud
Unternehmer können künstliche Intelligenz verwenden, um Rechenressourcen nach Bedarf zu erhalten. Die Cloud wird heute von den meisten Unternehmen als analytische Sandbox verwendet. Weil es in den letzten Jahren Teil der Geschäftspraktiken war und es Geschäftsinhabern ermöglichte, aktuelle Systeme in einem hybriden Ansatz sowie Cloud-Installationen zu kombinieren.
Datenströme in Echtzeit
Datenstreaming zur Entscheidungsorientierung kann als Stapelverarbeitung bezeichnet werden, während Datenstreaming zur Handlungsorientierung als Ergebnis der Analyse von Datenströmen betrachtet werden kann. Einige Unternehmen bevorzugen eine der beiden Optionen, während andere beide erfordern, da die Datenanalyse verschiedene Formen annimmt.
Datenanalyse-Frameworks: Der effektivste Weg, um Ihre Kunden kennenzulernen
In der digitalen Welt müssen Unternehmen aufschlussreiches und dynamisches Denken anwenden, um ihre Kunden zu kennen. Wenn sie es nicht wissen, riskieren sie, Wettbewerbsvorteile zu verlieren, die von ihren Konkurrenten übernommen werden könnten. Sie können ein Datenanalyse- Framework nutzen, um aufschlussreiche neue Ideen darüber zu finden, was ihre Verbraucher genau wollen und wie sie diesen Bedarf decken können.
Sie können Benutzerdaten sicherlich verfolgen und eine gute Übereinstimmung mit der Zielgruppe erzielen, wenn Sie mithilfe von Datenanalysen erfahren, was Ihre Kunden wollen, warum sie es wollen und wann sie es wollen. Es hilft auch beim Aufbau starker und langfristiger Beziehungen zu Ihren Kunden sowie bei deren Zufriedenheit mit dem Service Ihres Unternehmens.
Führen Sie eine kundenzentrierte Analyse durch
Wenn Unternehmen mehr über ihre Kunden erfahren möchten, ist die kundenzentrierte Analyse der richtige Weg. Es ist eine der effektivsten Strategien, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Unternehmen können beispielsweise ein Datenanalyse-Framework verwenden, um herauszufinden, warum Kunden intelligente Gadgets bevorzugen und wie sie ihre Präsenz auf der Plattform, auf der sich ihre Kunden befinden, erweitern können.
Außergewöhnliche Kapitalrendite
Das Datenanalyse-Framework wird verwendet, um Verbraucherbeschwerden zu sammeln, damit sie später bearbeitet werden können. Es ermöglicht ihnen, die Lücke zwischen sich und ihren potenziellen Kunden zu schließen und ein Geschäftswachstum als Reaktion auf ihre Bedürfnisse zu ermöglichen.
Bleiben Sie der Zeit voraus
Unternehmen können der Konkurrenz in dieser wettbewerbsintensiven Branche einen Schritt voraus bleiben, indem sie alle Daten mithilfe von Datenanalyse-Frameworks sammeln. Sie können ihr Produkt oder ihre Dienstleistung auf dem neuesten Stand halten und ihren Kunden ein gutes und ansprechendes Erlebnis bieten.
Bauen Sie eine starke Grundlage auf
Bevor Sie mit dem Aufbau Ihres Analysedienstes beginnen, empfiehlt es sich, eine detaillierte Analyse der vier Elemente durchzuführen, die die Grundlage Ihrer Bereitstellung bilden:
Die Datenbank
Die Datenbank, die letztendlich Ihr Analyseprodukt unterstützt, muss skalierbar genug sein, um die Menge an Daten und Arten von Analysen zu bewältigen, die Sie bereitstellen werden. Ich empfehle, eine Datenbank mit hoher Parallelität zu wählen, was bedeutet, dass sie eine große Anzahl von Personen verwalten kann, die gleichzeitig auf Dashboards zugreifen und Abfragen durchführen.
Wenn Sie bereits einen internen Anwendungsfall haben, der eine Datenbank wie diese erfordert, sind Sie der Bereitstellung eingebetteter Analysen näher als Sie denken.
Analytics-Plattform
Da sich Ihre Datenanforderungen im Laufe der Zeit ändern können, sollten Sie sicher sein, dass die von Ihnen gewählte Analyseplattform Agilität und Anpassungsfähigkeit bietet.
Beispielsweise deckt PBL (Powered by Looker) jeden Anwendungsfall für externe Analysen ab, sodass Sie die vollständigen Funktionen von Looker als externen Service bereitstellen können.
Ressourcen für die Softwareentwicklung
Bestimmen Sie die technischen Ressourcen, die Sie benötigen, um Ihre Daten zu modellieren und Ihre eingebettete Analyseanwendung zu erstellen, bevor Sie Ihr Produkt auf den Markt bringen. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn Sie nur über ein paar interne Ressourcen verfügen. Sie erhalten viele Professional Services-Teams und Partnernetzwerke, die Ihnen helfen werden, Ihre internen Ressourcen zu erweitern.
Eigentümer des Datenprodukts
Dies ist eines der wichtigsten Dinge, die Sie erledigen sollten, bevor Sie mit der Erstellung Ihres produktiven Analysedienstes beginnen. Stellen Sie bei der Auswahl eines Produktmanagers sicher, dass er mit dem Ziel des Analytics-Produktangebots vertraut ist und dieses versteht.
Diese Person fungiert als Produkt- und Kundenvertreter, treibt die Kommunikation über Ihr Produkt voran, hilft bei der Auswahl von Funktionen und verwaltet den Zeitplan für die Einführung. Daher muss sie über das Fachwissen und die Autorität verfügen, die erforderlich sind, um das Projekt voranzutreiben.
Zusammenfassen
Unternehmen werden es schwierig finden, traditionelle Analyse- und Intelligence-Lösungen zu erhalten, wenn sie diese ausgeklügelten Tools und Frameworks nicht verwenden.
Sie können auf Milliarden von Dokumenten und Daten in unterschiedlichen Formen aus unterschiedlichen Quellen zugreifen und diese verwalten. Unternehmen, die qualitativ hochwertige Analysen durchführen möchten, sollten je nach Bedarf ein oder mehrere Frameworks verwenden. Es hilft ihnen auch dabei, das Schlachtfeld der Konkurrenz zu bestimmen und ihren Konkurrenten im Rennen einen Schritt voraus zu sein.