独自の分析フレームワークを構築するための完全ガイド
公開: 2021-10-27データの急増に取り組む中で、今日の環境への洞察を得るためにデータ分析を調整する手段を発見する必要があります。
製品のパフォーマンスの追跡を自動化する必要がある場合、データと分析のフレームワークは非常に重要です。 フレームワークは、測定のコンテキストを提供します。 これは、企業の主要な指標と、主要な指標に影響を与える多くの要素の特定に役立ちます。
目次
- フレームワークとは何ですか？
- データ分析フレームワークが必要な理由
- データ分析タイプ
- データ分析フレームワークの特徴
- さまざまなデータ型のサポート
- NoSQLデータをサポートする必要があります
- クラウドでの展開
- リアルタイムのデータストリーム
- データ分析フレームワーク：顧客を知るための最も効果的な方法
- 顧客中心の分析を実施する
- 優れた投資収益率
- カーブを先取りする
- 強力な基盤を構築する
- データベース
- 分析プラットフォーム
- ソフトウェア開発のためのリソース
- データプロダクトオーナー
- まとめ
フレームワークとは何ですか？
フレームワークは、構造を有用なものに成長させるものの構築をサポートまたはガイドするために使用される物理的または抽象的な構造です。
コンピュータシステムでは、フレームワークは、開発できるプログラムの種類とそれらがどのように相互作用するかを指定する階層構造です。
データ分析フレームワークが必要な理由
データおよび分析フレームワークは、データ分析において非構造化データを整然と処理するのに役立ちます。
チームでデータ駆動型プロジェクトがあり、それに取り組み始めると仮定します。 基本的なフレームワークを利用しないと、さまざまな人が同じ問題にさまざまな方法で取り組む可能性が高くなります。
いくつかの方法があると、プロジェクトのさまざまな段階で決定を下すのが難しくなり、それらを追跡するのが難しい場合があります。 アクセス可能なデータや取得する必要のあるすべてのデータを確認するのではなく、最初に付加価値をもたらすものに注意を向けることができます。
データ分析タイプ
「どのような分析アプローチを採用でき、どのツールがすべてのデータを評価するのに役立つ可能性がありますか？」 データサイエンティストまたはデータアナリストとして疑問に思うかもしれません。
データ分析の4つのカテゴリと、構成概念の分析を支援するために使用されるtooldは次のとおりです。
- 記述的分析
- 診断分析
- 予測分析
- 処方分析
選択する分析手法は、データから学習または学習したい内容に基づいています。 これには、問題の特定、問題の解決策の提案、提案の作成、将来の活動の推奨などが含まれる場合があります。
＃1記述分析
これは、会社の現状を理解するのに役立ちます。 これにより、過去に何が起こったかだけでなく、現在何が起こっているかを確認できます。 この種の分析は通常、現在の販売傾向や顧客の行動、顧客の収益性、以前のライバル活動などをよりよく理解するための要約データを提供します。
平均、最小値、最大値を含む単純な箱ひげ図とヒストグラムチャートは、特定のアプローチの例です。 さまざまな要因について、データを四分位数または十分位数でグラフ化します。 または、平均、最頻値、標準偏差などの統計指標を計算することもできます。
＃2分析診断
これは、物事が過去のように発生した理由を説明しています。 仮説ベースの分析を考慮すると、この形式の分析は、特定の原因または仮説をさらに詳しく調べることを目的としています。
診断分析は問題のコストを深く掘り下げますが、記述分析はデータの幅を理解するために幅広いネットをキャストします。
記述的分析は、現在の状況をよりよく理解し、企業の課題と機会が発生する可能性のある場所を予測するための仮説を立てるのに非常に役立ちます。
＃3予測分析
記述的分析や診断的分析とは異なり、予測分析はより前向きです。 予測分析により、将来発生する可能性のあるデータの視覚化が可能になります。 この種の分析は、「私の消費者は将来何をする可能性が高いか」などの問題にクライアントが答えるのに役立ちます。 ライバルが成功する可能性はどのくらいあり、将来の市場はどのようになるでしょうか。 将来は私の製品やサービスにどのような影響を与えますか？
予測分析は通常、これまでに観察したことに基づいて何が起こり得るかを予測します。
＃4処方分析
これは、推奨事項を作成するだけでなく、活動を実行したり、状況に適した判断を下したりすることにも及びます。 これは、過去に何が起こったか、現在の状況、および将来のすべての可能性を考慮することによって実現されます。
処方分析は、望ましい結果を得るためにどのような活動または介入が必要かという問題に対する答えを提供します（解決策は何ですか）。 多くの場合、状況を考えると介入が最良の選択肢です。 または、環境の予測不可能性と提供される知識が限られていることを考えると、実行可能な最善の対応です。
処方分析は、将来の可能性に対処し、将来の状況を活用するために企業を位置付けるために今取るべき適切なステップを決定するのに効果的です。
データ分析フレームワークの特徴
組織のデータ管理と分析を支援するために、新しいツールとフレームワークが市場に投入されています。
一部の企業が目的の目標を達成できない場合でも、費用対効果の高いクリック課金サービスを提供する代理店の支援を求めています。 さらに、組織はビッグデータ分析フレームワークを可能にし、すべてのビジネスニーズを満たすために新しいテクノロジーに依存しています。
以下は、データ分析フレームワークを選択する際に考慮すべきいくつかの重要な側面です。
さまざまなデータ型のサポート
多くの起業家は、データ展開でさまざまなデータ型を使用しています。 このデータ展開では、半構造化データタイプ、構造化データタイプ、および非構造化データタイプをすべて使用できます。 その結果、フレームワークを決定する前に、組織は、フレームワークが目的のデータ型をサポートしていることを確認する必要があります。
NoSQLデータをサポートする必要があります
現在でも企業はSQLを使用していますが、NoSQLデータや新しいタイプのデータアクセスに移行している企業もあります。 彼らの大多数は、より迅速な支援を提供し、より短い時間で彼らの質問に答えるオプションを選びました。 その結果、すべてのタイプのデータにタイムリーかつ効率的にアクセスできる選択肢を選択してください。
クラウドでの展開
起業家は、人工知能を使用して、オンデマンドで計算リソースを取得できます。 クラウドは現在、大多数の組織によって分析サンドボックスとして使用されています。 これは近年のビジネス慣行の一部であるため、ビジネスオーナーは現在のシステムをハイブリッドアプローチとクラウドインストールで組み合わせることができます。
リアルタイムのデータストリーム
意思決定指向のデータストリーミングはバッチ処理と呼ばれることがありますが、アクション指向のデータストリーミングはデータストリームの分析の結果と見なすことができます。 データ分析にはいくつかの形があるため、2つのオプションのいずれかを好む企業もあれば、両方を必要とする企業もあります。
データ分析フレームワーク：顧客を知るための最も効果的な方法
デジタルの世界では、企業は消費者を知るために洞察に満ちたダイナミックな思考を使用する必要があります。 彼らが知らない場合、彼らは彼らの競争相手によってとられるかもしれない競争上の優位性を失う危険を冒します。 彼らは、データ分析フレームワークを利用して、消費者が何を望んでいるか、そしてそのニーズをどのように提供するかについて、洞察に満ちた新しいアイデアを見つけることができます。
データ分析を使用して、顧客が何を望んでいるのか、なぜそれを望んでいるのか、いつそれを望んでいるのかを知ることができれば、ユーザーデータを確実に追跡し、ターゲットオーディエンスに最適な一致を生み出すことができます。 それはまたあなたの消費者との強力で長期的な関係の発展、そしてあなたの会社のサービスに対する彼らの満足を助けます。
顧客中心の分析を実施する
企業が顧客についてもっと知りたい場合は、顧客中心の分析が最適です。 これは、競争上の優位性を獲得するための最も効果的な戦略の1つです。 たとえば、企業はデータ分析フレームワークを利用して、顧客がスマートガジェットを好む理由と、顧客が存在するプラットフォームでプレゼンスを拡大する方法を理解することができます。
優れた投資収益率
データ分析フレームワークは、消費者の苦情を収集して後で対処できるようにするために使用されます。 それは彼らが彼ら自身と彼らの潜在的な顧客との間のギャップを埋めることを可能にするだけでなく、彼らのニーズに応じてビジネスの成長を可能にします。
カーブを先取りする
データ分析フレームワークを使用してすべてのデータを収集することにより、企業はこの競争の激しい業界で競争に勝ち続けることができます。 彼らは製品やサービスを最新の状態に保ち、消費者に魅力的な体験を提供することができます。
強力な基盤を構築する
分析サービスの構築を開始する前に、展開の基礎となる4つの要素の詳細な分析を実行することをお勧めします。
データベース
最終的に分析製品を強化するデータベースは、提供するデータの量と分析の種類を処理するのに十分な拡張性を備えている必要があります。 同時実行性の高いデータベースを選択することをお勧めします。これは、ダッシュボードにアクセスし、同時にクエリを実行する多数のユーザーを管理できることを意味します。
このようなデータベースを必要とする内部ユースケースがすでにある場合は、思っているよりも組み込みの分析を提供することに近づいています。
分析プラットフォーム
データの需要は時間の経過とともに変化する可能性があるため、選択した分析プラットフォームが俊敏性と適応性を提供することを確認する必要があります。
たとえば、PBL（Powered by Looker）は、外部分析のユースケースをすべてカバーし、Lookerの完全な機能を外部サービスとして提供できるようにします。
ソフトウェア開発のためのリソース
製品を起動する前に、データをモデル化し、組み込みの分析アプリケーションを作成するために必要な技術リソースを決定します。 内部リソースが少ししかない場合でも心配する必要はありません。 内部リソースの増強に役立つ多くのプロフェッショナルサービスチームとパートナーネットワークを利用できます。
データプロダクトオーナー
これは、製品化された分析サービスの作成を開始する前に理解する必要がある最も重要なことの1つです。 プロダクトマネージャーを選ぶときは、彼らが分析製品オファリングの目標に参加し、理解していることを確認してください。
この担当者は、製品および顧客の支持者としての役割を果たし、製品に関するコミュニケーションを推進し、機能の選択を支援し、立ち上げスケジュールを管理します。したがって、プロジェクトを進めるために必要な専門知識と権限を持っている必要があります。
まとめ
これらの高度なツールとフレームワークを使用しない場合、企業は従来の分析およびインテリジェンスソリューションを入手するのが難しいことに気付くでしょう。
さまざまなソースからのさまざまな形式の何十億ものドキュメントやデータにアクセスして管理できます。 高品質の分析を処理したい企業は、ニーズに応じて1つ以上のフレームワークを利用する必要があります。 また、競争の激しい戦場を決定し、レースで競合他社に先んじることを支援します。