Guía completa para crear su propio marco de análisis
Publicado: 2021-10-27Debemos descubrir un medio para organizar el análisis de datos para obtener información sobre el entorno actual, a medida que lidiamos con la explosión de datos.
Los marcos de datos y análisis son muy importantes cuando necesitamos automatizar el seguimiento del rendimiento de un producto. Un marco proporciona contexto para las mediciones. Ayuda en la identificación de las métricas centrales de una empresa, así como los muchos elementos que influyen en las métricas clave.
Tabla de contenido
- ¿Qué es un marco?
- ¿Por qué necesitamos marcos de análisis de datos?
- Tipos de análisis de datos
- Características de los marcos de análisis de datos
- Soporte para una variedad de tipos de datos
- Los datos NoSQL deben ser compatibles
- Despliegues en la Nube
- Flujos de datos en tiempo real
- Marcos de análisis de datos: la forma más efectiva de conocer a sus clientes
- Realice un análisis centrado en el cliente
- Rendimientos excepcionales de la inversión
- Manténgase por delante de la curva
- Construya una base sólida
- La base de datos
- Plataforma de análisis
- Recursos para el desarrollo de software
- Propietario del producto de datos
- Resumiendo
¿Qué es un marco?
Un marco es una estructura física o abstracta que se utiliza para apoyar o guiar la construcción de cualquier cosa que convierta la estructura en algo útil.
En los sistemas informáticos, un marco es una estructura en capas que especifica los tipos de programas que se pueden desarrollar y cómo interactuarán.
¿Por qué necesitamos marcos de análisis de datos?
Los marcos de datos y análisis lo ayudan a procesar datos no estructurados de manera ordenada en el análisis de datos.
Suponga que tiene un proyecto basado en datos con su equipo y comience a trabajar en él. Si no utiliza un marco básico, existe una gran posibilidad de que varias personas aborden el mismo problema de diferentes maneras.
Tener varios métodos hace que sea difícil tomar decisiones en varias fases de su proyecto y puede ser difícil rastrearlas. Le permite centrar su atención en lo que agrega valor primero, en lugar de revisar todos los datos a los que se puede acceder o que deben obtenerse.
Tipos de análisis de datos
“¿Qué enfoques analíticos puedo emplear y qué herramientas podrían ayudarme a evaluar todos los datos?” podría preguntarse como científico de datos o analista de datos.
Las cuatro categorías de análisis de datos y la herramienta utilizada para ayudar al análisis de construcción son:
- Analítica descriptiva
- Análisis de diagnóstico
- Análisis predictivo
- Analítica prescriptiva
La técnica analítica que elija se basa en lo que desea aprender o aprender de los datos. Esto puede incluir cosas como identificar un problema, proponer una solución a un problema, hacer sugerencias o recomendar actividades futuras.
#1 Análisis descriptivo
Esto le ayuda a comprender el estado actual de las cosas en una empresa . Le permite ver lo que está pasando en este momento, así como lo que ha sucedido en el pasado. Este tipo de análisis generalmente brinda datos resumidos para comprender mejor las tendencias de ventas actuales o el comportamiento del cliente, la rentabilidad del cliente, las actividades rivales anteriores, etc.
Los diagramas de caja simples y los gráficos de histogramas con medias, mínimos y máximos son ejemplos de enfoques específicos. Graficar los datos en cuartiles o deciles para una variedad de factores. Como alternativa, puede calcular métricas estadísticas como la media, la moda, la desviación estándar, etc.
#2 Diagnóstico analítico
Esto explica por qué las cosas transcurrieron de la forma en que lo hicieron en el pasado . Teniendo en cuenta el análisis basado en hipótesis, esta forma de análisis tiene como objetivo profundizar en una causa o hipótesis específica.
El análisis de diagnóstico profundiza en los costos de los problemas, mientras que el análisis descriptivo arroja una amplia red para comprender la amplitud de los datos.
El análisis descriptivo es extremadamente útil para obtener un mejor conocimiento de la situación actual y crear hipótesis para predecir dónde podrían surgir los desafíos y oportunidades de la empresa.
#3 Análisis predictivo
El análisis predictivo, a diferencia del análisis descriptivo o de diagnóstico, es más prospectivo. El análisis predictivo permite la visualización de datos que pueden ocurrir en el futuro . Este tipo de análisis puede ayudar a un cliente a responder preguntas como "¿Qué es probable que hagan mis consumidores en el futuro?" ¿Cuáles son las posibilidades de éxito de mis rivales y cómo será el mercado en el futuro? ¿Qué influencia tendrá el futuro en mi producto o servicio?
El análisis predictivo generalmente pronostica lo que podría suceder en función de lo que hemos observado hasta ahora.
#4 Analítica prescriptiva
Esto se extiende más allá de hacer recomendaciones para llevar a cabo las actividades o hacer los juicios que sean apropiados para las circunstancias. Lo logra considerando lo que ha ocurrido en el pasado, la situación actual y todas las posibilidades futuras .
La analítica prescriptiva da respuesta a la cuestión de qué actividades o intervenciones se requieren para obtener los resultados deseados (cuál es la solución). En muchos casos, la intervención es la mejor opción dadas las circunstancias. O, dada la imprevisibilidad del entorno y el conocimiento limitado proporcionado, la mejor respuesta factible.
El análisis prescriptivo es efectivo para determinar los pasos apropiados a seguir ahora para abordar las posibilidades futuras y posicionar a una empresa para aprovechar situaciones futuras.
Características de los marcos de análisis de datos
Se están poniendo en el mercado nuevas herramientas y marcos para ayudar a las organizaciones con la gestión y el análisis de datos.
Incluso si algunas empresas no pueden lograr sus metas objetivas, buscan la asistencia de agencias que brindan servicios rentables de pago por clic. Además, las organizaciones confían en la nueva tecnología para habilitar marcos de análisis de big data y satisfacer todas sus necesidades comerciales.
Los siguientes son algunos aspectos esenciales a considerar al seleccionar un marco de análisis de datos :
Soporte para una variedad de tipos de datos
Muchos empresarios usan una variedad de tipos de datos en sus implementaciones de datos. Los tipos de datos semiestructurados, estructurados y no estructurados se pueden usar en esta implementación de datos. Como resultado, antes de decidirse por un marco, las organizaciones deben asegurarse de que sea compatible con el tipo de datos por el que se esfuerzan.
Los datos NoSQL deben ser compatibles
Las empresas todavía usan SQL en la actualidad, sin embargo, algunas han pasado a datos NoSQL o a tipos más nuevos de acceso a datos. La mayoría eligió la opción que brinda ayuda más rápida y responde a sus preguntas en menos tiempo. Como resultado, elija la opción que le permita acceder a datos de todo tipo de manera oportuna y eficiente.
Despliegues en la Nube
Los empresarios pueden utilizar la inteligencia artificial para obtener recursos computacionales bajo demanda. La mayoría de las organizaciones utilizan ahora la nube como una caja de arena analítica. Porque ha sido parte de las prácticas comerciales en los últimos años, lo que permite a los propietarios de empresas combinar los sistemas actuales en un enfoque híbrido, así como instalaciones en la nube.
Flujos de datos en tiempo real
La transmisión de datos de orientación de decisiones se puede denominar procesamiento por lotes, mientras que la transmisión de datos de orientación de acción se puede considerar como un resultado del análisis de flujos de datos. Algunas empresas prefieren una de las dos opciones, mientras que otras requieren ambas, ya que el análisis de datos adopta varias formas.
Marcos de análisis de datos: la forma más efectiva de conocer a sus clientes
En el mundo digital, las empresas deben utilizar un pensamiento perspicaz y dinámico para conocer a sus consumidores. Si no lo saben, corren el riesgo de perder ventajas competitivas que podrían aprovechar sus competidores. Pueden utilizar un marco de análisis de datos para encontrar nuevas ideas perspicaces sobre exactamente lo que quieren sus consumidores y cómo satisfacer esa necesidad.
Sin duda, puede realizar un seguimiento de los datos de los usuarios y producir una gran coincidencia para el público objetivo si aprende lo que quieren sus clientes, por qué lo quieren y cuándo lo quieren mediante el análisis de datos. También ayuda en el desarrollo de relaciones sólidas y de largo plazo con sus consumidores, así como su satisfacción con el servicio de su empresa.
Realice un análisis centrado en el cliente
Si las empresas quieren aprender más sobre sus clientes, el análisis centrado en el cliente es el camino a seguir. Es una de las estrategias más efectivas para obtener una ventaja competitiva. Las empresas, por ejemplo, pueden utilizar un marco de análisis de datos para descubrir por qué los clientes prefieren los dispositivos inteligentes y cómo pueden expandir su presencia en la plataforma donde residen sus clientes.
Rendimientos excepcionales de la inversión
El marco de análisis de datos se utiliza para recopilar quejas de los consumidores para que puedan abordarse más adelante. Les permite cerrar la brecha entre ellos y sus clientes potenciales, así como permitir el crecimiento del negocio en respuesta a sus necesidades.
Manténgase por delante de la curva
Las empresas pueden mantenerse por delante de la competencia en esta industria intensamente competitiva mediante la recopilación de todos los datos mediante marcos de análisis de datos . Pueden mantener su producto o servicio actualizado y brindar a sus consumidores una experiencia buena y atractiva.
Construya una base sólida
Antes de comenzar a crear su servicio de análisis, es una buena idea realizar un análisis detallado de cuatro elementos que formarán la base de su implementación:
La base de datos
La base de datos que eventualmente impulsará su producto analítico debe ser lo suficientemente escalable para manejar la cantidad de datos y tipos de análisis que proporcionará. Recomiendo elegir una base de datos con alta concurrencia, lo que significa que puede administrar una gran cantidad de personas que acceden a los paneles y realizan consultas al mismo tiempo.
Si ya tiene un caso de uso interno que requiere una base de datos como esta, está más cerca de ofrecer análisis integrados de lo que cree.
Plataforma de análisis
Debido a que sus demandas de datos pueden cambiar con el tiempo, querrá asegurarse de que la plataforma de análisis que elija brinde agilidad y adaptabilidad.
Por ejemplo, PBL (Powered by Looker) cubre cualquier caso de uso de análisis externo, lo que le permite brindar las capacidades completas de Looker como un servicio externo.
Recursos para el desarrollo de software
Determine los recursos técnicos que necesitará para modelar sus datos y crear su aplicación de análisis integrada antes de lanzar su producto. No se preocupe si solo tiene algunos recursos internos. Obtendrá muchos equipos de servicios profesionales y redes de socios que estarán disponibles para ayudarlo a aumentar sus recursos internos.
Propietario del producto de datos
Esta es una de las cosas más importantes que debe hacer bien antes de comenzar a crear su servicio de análisis de productos. Al elegir un gerente de producto, asegúrese de que esté de acuerdo y comprenda el objetivo de la oferta de productos de análisis.
Esta persona servirá como defensor del producto y del cliente, impulsando la comunicación sobre su producto, ayudando en la selección de características y administrando el cronograma de lanzamiento, por lo tanto, debe tener la experiencia y la autoridad necesarias para hacer avanzar el proyecto.
Resumiendo
A las empresas les resultará difícil obtener soluciones de análisis e inteligencia tradicionales si no utilizan estas herramientas y marcos sofisticados.
Pueden acceder y administrar miles de millones de documentos y datos en una variedad de formas de diferentes fuentes. Las empresas que deseen manejar análisis de alta calidad deben utilizar uno o más marcos, según sus necesidades. También les ayuda a determinar el campo de batalla competitivo y mantenerse por delante de sus competidores en la carrera.