Guide complet pour créer votre propre cadre d'analyse
Publié: 2021-10-27Nous devons découvrir un moyen d'organiser l'analyse des données pour mieux comprendre l'environnement actuel, alors que nous sommes aux prises avec l'explosion des données.
Les cadres de données et d'analyse sont très importants lorsque nous devons automatiser le suivi des performances d'un produit. Un cadre fournit un contexte pour les mesures. Il aide à identifier les paramètres de base d'une entreprise ainsi que les nombreux éléments qui influencent les paramètres clés.
Table des matières
- Qu'est-ce qu'un cadre ?
- Pourquoi avons-nous besoin de cadres d'analyse de données
- Types d'analyse de données
- Caractéristiques des cadres d'analyse de données
- Prise en charge d'une variété de types de données
- Les données NoSQL doivent être prises en charge
- Déploiements dans le Cloud
- Flux de données en temps réel
- Cadres d'analyse de données : le moyen le plus efficace d'apprendre à connaître vos clients
- Mener une analyse centrée sur le client
- Des retours sur investissement exceptionnels
- Gardez une longueur d'avance
- Construire une base solide
- La base de données
- Plateforme d'analyse
- Ressources pour le développement de logiciels
- Propriétaire du produit de données
- Résumé
Qu'est-ce qu'un cadre ?
Un cadre est une structure physique ou abstraite qui est utilisée pour soutenir ou guider la construction de tout ce qui transforme la structure en quelque chose d'utile.
Dans les systèmes informatiques, un cadre est une structure en couches qui spécifie les types de programmes qui peuvent être développés et comment ils interagiront.
Pourquoi avons-nous besoin de cadres d'analyse de données
Les cadres de données et d'analyse vous aident à parcourir les données non structurées de manière ordonnée dans l'analyse des données.
Supposons que vous ayez un projet axé sur les données avec votre équipe et que vous commenciez à y travailler. Si vous n'utilisez pas un cadre de base, il est fort possible que différentes personnes abordent le même problème de différentes manières.
Le fait d'avoir plusieurs méthodes rend difficile la prise de décisions à différentes phases de votre projet, et il peut être difficile de les retracer. Cela vous permet de vous concentrer d'abord sur ce qui ajoute de la valeur, plutôt que de passer en revue toutes les données accessibles ou à obtenir.
Types d'analyse de données
« Quelles approches analytiques puis-je utiliser et quels outils pourraient m'aider à évaluer toutes les données ? » vous vous demandez peut-être en tant que data scientist ou analyste de données.
Les quatre catégories d'analyse de données et l'outil utilisé pour faciliter l'analyse de construction sont :
- Analyse descriptive
- Analyse diagnostique
- Analyses prédictives
- Analytique prescriptive
La technique analytique que vous choisissez est basée sur ce que vous voulez apprendre ou apprendre à partir des données. Cela peut inclure des choses comme identifier un problème, proposer une solution à un problème, faire des suggestions ou recommander des activités futures.
#1 Analyse descriptive
Cela vous aide à comprendre l'état actuel des choses dans une entreprise . Cela vous permet de voir ce qui se passe en ce moment ainsi que ce qui s'est passé dans le passé. Ce type d'analyse fournit généralement des données récapitulatives pour mieux comprendre les tendances actuelles des ventes ou le comportement des clients, la rentabilité des clients, les activités concurrentes précédentes, etc.
Les boîtes à moustaches simples et les histogrammes avec moyennes, minimums et maximums sont des exemples d'approches spécifiques. Représentation graphique des données en quartiles ou en déciles pour une variété de facteurs. Vous pouvez également calculer des métriques statistiques telles que la moyenne, le mode, l'écart type, etc.
#2 Diagnostic analytique
Cela explique pourquoi les choses se sont passées comme elles l'ont fait dans le passé . Considérant l'analyse basée sur des hypothèses, cette forme d'analyse vise à approfondir une cause ou une hypothèse spécifique.
L'analyse diagnostique approfondit les coûts des problèmes, tandis que l'analyse descriptive jette un large filet pour comprendre l'étendue des données.
L'analyse descriptive est extrêmement utile pour acquérir une meilleure connaissance de la situation actuelle et créer des hypothèses pour prédire où les défis et les opportunités de l'entreprise pourraient survenir.
#3 Analyse prédictive
L'analyse prédictive, contrairement à l'analyse descriptive ou diagnostique, est plus prospective. L'analyse prédictive permet la visualisation des données susceptibles de se produire à l'avenir . Ce type d'analyse peut aider un client à répondre à des questions telles que « Qu'est-ce que mes consommateurs sont susceptibles de faire à l'avenir ? » Quelles sont les chances de succès de mes concurrents et à quoi ressemblera le marché à l'avenir ? Quelle influence l'avenir aura-t-il sur mon produit ou service ?
L'analyse prédictive prévoit généralement ce qui pourrait arriver en fonction de ce que nous avons observé jusqu'à présent.
#4 Analytique Prescriptive
Cela va au-delà de la formulation de recommandations pour mener à bien les activités ou porter les jugements appropriés aux circonstances. Pour ce faire, il considère ce qui s'est passé dans le passé, la situation actuelle et toutes les possibilités futures .
L'analyse prescriptive donne des réponses à la question de savoir quelles activités ou interventions sont nécessaires pour obtenir les résultats souhaités (quelle est la solution). Dans de nombreux cas, l'intervention est la meilleure option compte tenu des circonstances. Ou, étant donné l'imprévisibilité de l'environnement et les connaissances limitées fournies, la meilleure réponse possible.
L'analyse prescriptive est efficace pour déterminer les mesures appropriées à prendre maintenant pour aborder les possibilités futures et positionner une entreprise pour tirer parti des situations futures.
Caractéristiques des cadres d'analyse de données
De nouveaux outils et cadres sont mis sur le marché pour aider les organisations à gérer et à analyser les données.
Même si certaines entreprises sont incapables d'atteindre leurs objectifs, elles recherchent l'aide d'agences qui fournissent des services de paiement par clic rentables. De plus, les organisations s'appuient sur les nouvelles technologies pour activer les cadres d'analyse de données volumineuses et répondre à tous leurs besoins commerciaux.
Voici quelques aspects essentiels à prendre en compte lors de la sélection d'un cadre d'analyse de données :
Prise en charge d'une variété de types de données
De nombreux entrepreneurs utilisent une variété de types de données dans leurs déploiements de données. Les types de données semi-structurés, structurés et non structurés peuvent tous être utilisés dans ce déploiement de données. Par conséquent, avant de décider d'un cadre, les organisations doivent s'assurer qu'il prend en charge le type de données pour lequel elles s'efforcent.
Les données NoSQL doivent être prises en charge
Les entreprises utilisent toujours SQL aujourd'hui, cependant, certaines sont passées aux données NoSQL ou à de nouveaux types d'accès aux données. La majorité d'entre eux ont choisi l'option qui offre une aide plus rapide et répond à leurs questions dans un délai plus court. Par conséquent, choisissez le choix qui vous permet d'accéder aux données de tous types de manière rapide et efficace.
Déploiements dans le Cloud
Les entrepreneurs peuvent utiliser l'intelligence artificielle pour obtenir des ressources informatiques à la demande. Le cloud est désormais utilisé comme bac à sable analytique par la majorité des organisations. Parce que cela fait partie des pratiques commerciales de ces dernières années, permettant aux propriétaires d'entreprise de combiner les systèmes actuels dans une approche hybride ainsi que les installations cloud.
Flux de données en temps réel
Le flux de données d'orientation décisionnelle peut être appelé traitement par lots, tandis que le flux de données d'orientation action peut être considéré comme le résultat de l'analyse des flux de données. Certaines entreprises préfèrent l'une des deux options, tandis que d'autres exigent les deux puisque l'analyse des données prend plusieurs formes.
Cadres d'analyse de données : le moyen le plus efficace d'apprendre à connaître vos clients
Dans le monde numérique, les entreprises doivent utiliser une réflexion perspicace et dynamique pour connaître leurs consommateurs. S'ils ne le savent pas, ils risquent de perdre des avantages concurrentiels qui pourraient être pris par leurs concurrents. Ils peuvent utiliser un cadre d'analyse de données pour trouver de nouvelles idées perspicaces sur ce que veulent exactement leurs consommateurs et comment répondre à ce besoin.
Vous pouvez certainement suivre les données des utilisateurs et produire une excellente correspondance pour le public cible si vous apprenez ce que vos clients veulent, pourquoi ils le veulent et quand ils le veulent en utilisant l'analyse de données. Cela contribue également au développement de relations solides et à long terme avec vos consommateurs, ainsi qu'à leur satisfaction vis-à-vis du service de votre entreprise.
Mener une analyse centrée sur le client
Si les entreprises veulent en savoir plus sur leurs clients, l'analyse centrée sur le client est la voie à suivre. C'est l'une des stratégies les plus efficaces pour obtenir un avantage concurrentiel. Les entreprises, par exemple, peuvent utiliser un cadre d'analyse de données pour comprendre pourquoi les clients préfèrent les gadgets intelligents et comment ils peuvent étendre leur présence sur la plate-forme où résident leurs clients.
Des retours sur investissement exceptionnels
Le cadre d'analyse de données est utilisé pour recueillir les plaintes des consommateurs afin qu'elles puissent être traitées ultérieurement. Cela leur permet de combler le fossé entre eux et leurs clients potentiels, ainsi que de permettre la croissance de l'entreprise en réponse à leurs besoins.
Gardez une longueur d'avance
Les entreprises peuvent garder une longueur d'avance sur la concurrence dans ce secteur extrêmement concurrentiel en rassemblant toutes les données à l'aide de cadres d'analyse de données . Ils peuvent maintenir leur produit ou service à jour et offrir à leurs consommateurs une expérience agréable et engageante.
Construire une base solide
Avant de commencer à créer votre service d'analyse, il est judicieux d'effectuer une analyse détaillée de quatre éléments qui constitueront la base de votre déploiement :
La base de données
La base de données qui alimentera éventuellement votre produit d'analyse doit être suffisamment évolutive pour gérer la quantité de données et les types d'analyses que vous fournirez. Je recommande de choisir une base de données à haute simultanéité, ce qui signifie qu'elle peut gérer un grand nombre de personnes accédant aux tableaux de bord et effectuant des requêtes en même temps.
Si vous avez déjà un cas d'utilisation interne qui nécessite une base de données comme celle-ci, vous êtes plus près de fournir des analyses intégrées que vous ne le pensez.
Plateforme d'analyse
Étant donné que vos demandes de données peuvent changer au fil du temps, vous voudrez vous assurer que la plate-forme d'analyse que vous choisissez offre agilité et adaptabilité.
Par exemple, PBL (Powered by Looker) couvre tous les cas d'utilisation d'analyses externes, vous permettant de fournir les fonctionnalités complètes de Looker en tant que service externe.
Ressources pour le développement de logiciels
Déterminez les ressources techniques dont vous aurez besoin pour modéliser vos données et créer votre application d'analyse intégrée avant de lancer votre produit. Ne vous inquiétez pas si vous ne disposez que de quelques ressources internes. Vous obtiendrez de nombreuses équipes de services professionnels et réseaux de partenaires qui seront disponibles pour vous aider à augmenter vos ressources internes.
Propriétaire du produit de données
C'est l'une des choses les plus importantes à faire avant de commencer à créer votre service d'analyse produit. Lors du choix d'un chef de produit, assurez-vous qu'il est d'accord et qu'il comprend l'objectif de l'offre de produits d'analyse.
Cette personne servira de défenseur du produit et du client, en poussant la communication sur votre produit, en aidant à la sélection des fonctionnalités et en gérant le calendrier de lancement, par conséquent, elle doit avoir l'expertise et l'autorité nécessaires pour faire avancer le projet.
Résumé
Les entreprises auront du mal à obtenir des solutions d'analyse et de renseignement traditionnelles si elles n'utilisent pas ces outils et cadres sophistiqués.
Ils peuvent accéder et gérer des milliards de documents et de données sous diverses formes à partir de différentes sources. Les entreprises qui souhaitent gérer des analyses de haute qualité doivent utiliser un ou plusieurs frameworks, en fonction de leurs besoins. Cela les aide également à déterminer le champ de bataille concurrentiel et à garder une longueur d'avance sur leurs concurrents dans la course.