Panduan Lengkap untuk Membangun Kerangka Kerja Analisis Anda Sendiri
Diterbitkan: 2021-10-27Kita harus menemukan cara untuk mengatur analisis data untuk mendapatkan wawasan tentang lingkungan saat ini, saat kita bergulat dengan ledakan data.
Kerangka kerja data dan analitik sangat penting ketika kita perlu mengotomatiskan pelacakan kinerja produk. Kerangka kerja menyediakan konteks untuk pengukuran. Ini membantu dalam mengidentifikasi metrik inti perusahaan serta banyak elemen yang memengaruhi metrik utama.
Daftar Isi
- Apa itu Kerangka?
- Mengapa Kami Membutuhkan Kerangka Analisis Data
- Jenis Analisis Data
- Karakteristik Kerangka Kerja Analisis Data
- Dukungan untuk Berbagai Jenis Data
- Data NoSQL Harus Didukung
- Penerapan di Cloud
- Aliran Data secara Real-Time
- Kerangka Analisis Data: Cara Paling Efektif untuk Mengenal Pelanggan Anda
- Lakukan Analisis yang Berpusat pada Pelanggan
- Pengembalian Investasi yang Luar Biasa
- Tetap di Depan Kurva
- Bangun Fondasi yang Kuat
- Data
- Platform Analisis
- Sumber Daya untuk Pengembangan Perangkat Lunak
- Pemilik Produk Data
- Menyimpulkan
Apa itu Kerangka?
Kerangka kerja adalah struktur fisik atau abstrak yang digunakan untuk mendukung atau memandu konstruksi apa pun yang menumbuhkan struktur menjadi sesuatu yang berguna.
Dalam sistem komputer, kerangka kerja adalah struktur berlapis yang menentukan jenis program yang dapat dikembangkan dan bagaimana mereka akan berinteraksi.
Mengapa Kami Membutuhkan Kerangka Analisis Data
Kerangka kerja data dan analitik membantu Anda untuk melanjutkan melalui data tidak terstruktur secara teratur dalam analitik data.
Asumsikan Anda memiliki proyek berbasis data dengan tim Anda dan mulai mengerjakannya. Jika Anda tidak menggunakan kerangka dasar, ada kemungkinan besar bahwa berbagai orang akan mengatasi masalah yang sama dengan cara yang berbeda.
Memiliki beberapa metode mempersulit pengambilan keputusan di berbagai fase proyek Anda, dan mungkin sulit untuk melacaknya kembali. Ini memungkinkan Anda untuk memusatkan perhatian Anda pada apa yang menambah nilai terlebih dahulu, daripada meninjau semua data yang dapat diakses atau yang harus diperoleh.
Jenis Analisis Data
“Pendekatan analitik apa yang dapat saya terapkan dan alat apa yang dapat membantu saya mengevaluasi semua data?” Anda mungkin bertanya-tanya sebagai ilmuwan data atau analis data.
Empat kategori analitik data dan alat yang digunakan untuk membantu analisis konstruk adalah:
- Analisis deskriptif
- Analisis diagnostik
- Analisis Prediktif
- Analisis Preskriptif
Teknik analisis yang Anda pilih didasarkan pada apa yang ingin Anda pelajari atau pelajari dari data. Ini mungkin termasuk hal-hal seperti mengidentifikasi masalah, mengusulkan solusi untuk masalah, membuat saran, atau merekomendasikan kegiatan di masa depan.
#1 Analitik Deskriptif
Ini membantu Anda dalam memahami kondisi sekarang hal-hal di sebuah perusahaan . Hal ini memungkinkan Anda untuk melihat apa yang sedang terjadi sekarang serta apa yang telah terjadi di masa lalu. Analitik semacam ini biasanya memberikan data ringkasan untuk lebih memahami tren penjualan saat ini atau perilaku pelanggan, profitabilitas pelanggan, aktivitas saingan sebelumnya, dan sebagainya.
Plot kotak sederhana dan bagan histogram dengan mean, minimum, dan maksimum adalah contoh pendekatan khusus. Grafik data dalam kuartil atau desil untuk berbagai faktor. Atau, Anda dapat menghitung metrik statistik seperti mean, mode, standar deviasi, dan sebagainya.
#2 Diagnostik Analitis
Ini menjelaskan mengapa hal-hal terjadi seperti yang mereka lakukan di masa lalu . Mempertimbangkan analitik berbasis hipotesis, bentuk analitik ini bertujuan untuk melangkah lebih jauh ke penyebab atau hipotesis tertentu.
Analitik diagnostik menggali jauh ke dalam biaya masalah, sedangkan analitik deskriptif memberikan jaring yang luas untuk memahami luasnya data.
Analitik deskriptif sangat berguna untuk memperoleh pengetahuan yang lebih baik tentang situasi saat ini dan membuat hipotesis untuk memprediksi di mana tantangan dan peluang perusahaan dapat muncul.
#3 Analisis Prediktif
Analitik prediktif, tidak seperti analitik deskriptif atau diagnostik, lebih berwawasan ke depan. Analitik prediktif memungkinkan visualisasi data yang mungkin terjadi di masa mendatang . Analisis semacam ini dapat membantu klien dalam menjawab masalah seperti “Apa yang kemungkinan besar akan dilakukan konsumen saya di masa depan?” Apa peluang saingan saya untuk berhasil dan seperti apa pasar di masa depan? Apa pengaruh masa depan terhadap produk atau layanan saya?
Analisis prediktif biasanya memperkirakan apa yang bisa terjadi berdasarkan apa yang telah kami amati sejauh ini.
#4 Analisis Preskriptif
Ini melampaui membuat rekomendasi untuk melaksanakan kegiatan atau membuat penilaian yang sesuai dengan keadaan. Ini menyelesaikan ini dengan mempertimbangkan apa yang telah terjadi di masa lalu, situasi saat ini, dan semua kemungkinan masa depan .
Analitik preskriptif memberikan jawaban atas masalah aktivitas atau intervensi apa yang diperlukan untuk memperoleh hasil yang diinginkan (what is the solution). Dalam banyak kasus, intervensi adalah pilihan terbaik mengingat situasinya. Atau, mengingat ketidakpastian dalam lingkungan dan pengetahuan terbatas yang diberikan, respons terbaik yang layak.
Analitik preskriptif efektif dalam menentukan langkah-langkah yang tepat untuk diambil sekarang untuk mengatasi kemungkinan masa depan dan memposisikan perusahaan untuk mengambil keuntungan dari situasi masa depan.
Karakteristik Kerangka Analisis Data
Alat dan kerangka kerja baru sedang dimasukkan ke pasar untuk membantu organisasi dengan manajemen dan analisis data.
Bahkan jika beberapa perusahaan tidak dapat mencapai tujuan objektif mereka, mereka mencari bantuan dari agen yang menyediakan layanan bayar per klik yang hemat biaya. Selain itu, organisasi mengandalkan teknologi baru untuk mengaktifkan kerangka kerja analitik data besar dan memenuhi semua kebutuhan bisnis mereka.
Berikut ini adalah beberapa aspek penting yang perlu dipertimbangkan saat memilih kerangka kerja analisis data :
Dukungan untuk Berbagai Jenis Data
Banyak pengusaha menggunakan berbagai tipe data dalam penyebaran data mereka. Tipe data semi-terstruktur, terstruktur, dan tidak terstruktur semuanya dapat digunakan dalam penerapan data ini. Akibatnya, sebelum memutuskan kerangka kerja, organisasi harus memastikan bahwa kerangka tersebut mendukung tipe data yang mereka perjuangkan.
Data NoSQL Harus Didukung
Bisnis masih menggunakan SQL hari ini, namun, beberapa telah beralih ke data NoSQL atau jenis akses data yang lebih baru. Mayoritas dari mereka memilih opsi yang memberikan bantuan lebih cepat dan menjawab pertanyaan mereka dalam waktu yang lebih singkat. Akibatnya, pilihlah pilihan yang memungkinkan Anda mengakses semua jenis data secara tepat waktu dan efisien.
Penerapan di Cloud
Pengusaha dapat menggunakan kecerdasan buatan untuk mendapatkan sumber daya komputasi sesuai permintaan. Cloud sekarang digunakan sebagai sandbox analitis oleh sebagian besar organisasi. Karena telah menjadi bagian dari praktik bisnis dalam beberapa tahun terakhir, memungkinkan pemilik bisnis untuk menggabungkan sistem saat ini dalam pendekatan hybrid serta instalasi cloud.
Aliran Data secara Real-Time
Streaming data orientasi keputusan dapat disebut sebagai pemrosesan batch, sedangkan streaming data orientasi tindakan dapat dianggap sebagai hasil dari analisis aliran data. Beberapa perusahaan lebih memilih salah satu dari dua pilihan, sementara yang lain membutuhkan keduanya karena analisis data mengambil beberapa bentuk.
Kerangka Analisis Data: Cara Paling Efektif untuk Mengenal Pelanggan Anda
Di dunia digital, bisnis harus menggunakan pemikiran yang berwawasan dan dinamis untuk mengenal konsumennya. Jika mereka tidak tahu, mereka berisiko kehilangan keunggulan kompetitif yang mungkin diambil oleh pesaing mereka. Mereka dapat menggunakan kerangka kerja analitik data untuk menemukan ide-ide baru yang berwawasan tentang apa yang diinginkan konsumen mereka dan bagaimana menyediakan kebutuhan itu.
Anda pasti dapat melacak data pengguna dan menghasilkan kecocokan yang bagus untuk audiens target jika Anda mempelajari apa yang diinginkan pelanggan Anda, mengapa mereka menginginkannya, dan kapan mereka menginginkannya menggunakan analitik data. Ini juga membantu dalam pengembangan hubungan yang kuat dan jangka panjang dengan konsumen Anda, serta kepuasan mereka dengan layanan perusahaan Anda.
Lakukan Analisis yang Berpusat pada Pelanggan
Jika perusahaan ingin mempelajari lebih lanjut tentang pelanggan mereka, analisis yang berpusat pada pelanggan adalah cara yang harus dilakukan. Ini adalah salah satu strategi yang paling efektif untuk mendapatkan keunggulan kompetitif. Bisnis, misalnya, dapat menggunakan kerangka kerja analitik data untuk mencari tahu mengapa pelanggan lebih memilih gadget pintar dan bagaimana mereka dapat memperluas kehadiran mereka di platform tempat pelanggan mereka tinggal.
Pengembalian Investasi yang Luar Biasa
Kerangka analitik data digunakan untuk mengumpulkan keluhan konsumen sehingga dapat ditangani nanti. Hal ini memungkinkan mereka untuk menjembatani kesenjangan antara mereka dan klien potensial mereka, serta memungkinkan pertumbuhan bisnis dalam menanggapi kebutuhan mereka.
Tetap Di Depan Kurva
Bisnis dapat tetap menjadi yang terdepan dalam persaingan dalam industri yang sangat kompetitif ini dengan mengumpulkan semua data menggunakan kerangka kerja analitik data . Mereka dapat mempertahankan produk atau layanan mereka up to date dan memberikan konsumen mereka pengalaman yang baik dan menarik.
Bangun Fondasi yang Kuat
Sebelum Anda mulai membangun layanan analitik, ada baiknya Anda melakukan analisis mendetail terhadap empat elemen yang akan menjadi dasar penerapan Anda:
Data
Basis data yang pada akhirnya akan memberi daya pada produk analitik Anda harus cukup skalabel untuk menangani jumlah data dan jenis analisis yang akan Anda berikan. Saya sarankan memilih database dengan konkurensi tinggi, yang berarti dapat mengelola sejumlah besar orang yang mengakses dasbor dan melakukan kueri pada saat yang bersamaan.
Jika Anda sudah memiliki kasus penggunaan internal yang membutuhkan database seperti ini, Anda lebih dekat untuk memberikan analitik tersemat daripada yang Anda kira.
Platform Analisis
Karena permintaan data Anda dapat berubah dari waktu ke waktu, Anda pasti ingin memastikan bahwa platform analitik yang Anda pilih memberikan kelincahan dan kemampuan beradaptasi.
Misalnya, PBL (Diberdayakan oleh Looker) mencakup semua kasus penggunaan analitik eksternal, memungkinkan Anda memberikan kemampuan lengkap Looker sebagai layanan eksternal.
Sumber Daya untuk Pengembangan Perangkat Lunak
Tentukan sumber daya teknis yang Anda perlukan untuk memodelkan data Anda dan buat aplikasi analitik tersemat sebelum Anda meluncurkan produk Anda. Jangan khawatir jika Anda hanya memiliki beberapa sumber daya internal. Anda akan mendapatkan banyak tim Layanan Profesional dan Jaringan Mitra yang akan tersedia untuk membantu Anda menambah sumber daya internal Anda.
Pemilik Produk Data
Ini adalah salah satu hal terpenting yang harus dilakukan sebelum Anda mulai membuat layanan analitik produk Anda. Saat memilih manajer produk, pastikan mereka setuju dan memahami tujuan penawaran produk analitik.
Individu ini akan berfungsi sebagai advokat produk dan pelanggan, mendorong komunikasi tentang produk Anda, membantu dalam pemilihan fitur, dan mengelola jadwal peluncuran, oleh karena itu mereka harus memiliki keahlian dan otoritas yang diperlukan untuk memajukan proyek.
Menyimpulkan
Bisnis akan merasa sulit untuk mendapatkan solusi analitik dan intelijen tradisional jika mereka tidak menggunakan alat dan kerangka kerja yang canggih ini.
Mereka dapat mengakses dan mengelola miliaran dokumen dan data dalam berbagai bentuk dari berbagai sumber. Bisnis yang ingin menangani analitik berkualitas tinggi harus menggunakan satu atau lebih kerangka kerja, tergantung pada kebutuhan mereka. Ini juga membantu mereka dalam menentukan medan pertempuran yang kompetitif dan tetap berada di depan pesaing mereka dalam perlombaan.