Guida completa alla creazione del tuo framework di analisi
Pubblicato: 2021-10-27Dobbiamo scoprire un mezzo per organizzare l'analisi dei dati per ottenere informazioni dettagliate sull'ambiente odierno, mentre siamo alle prese con l'esplosione dei dati.
I framework di dati e analisi sono molto importanti quando dobbiamo automatizzare il monitoraggio delle prestazioni di un prodotto. Una struttura fornisce il contesto per le misurazioni. Aiuta nell'identificazione delle metriche principali di un'azienda, nonché dei numerosi elementi che influenzano le metriche chiave.
Sommario
- Che cos'è un quadro?
- Perché abbiamo bisogno di framework di analisi dei dati
- Tipi di analisi dei dati
- Caratteristiche dei framework di analisi dei dati
- Supporto per una varietà di tipi di dati
- I dati NoSQL dovrebbero essere supportati
- Distribuzioni nel cloud
- Flussi di dati in tempo reale
- Framework di analisi dei dati: il modo più efficace per conoscere i tuoi clienti
- Condurre un'analisi centrata sul cliente
- Eccezionali ritorni sugli investimenti
- Tieniti al passo con la curva
- Costruisci una solida base
- La banca dati
- Piattaforma di analisi
- Risorse per lo sviluppo del software
- Titolare del prodotto dati
- Riassumendo
Che cos'è un quadro?
Una struttura è una struttura fisica o astratta che viene utilizzata per supportare o guidare la costruzione di qualsiasi cosa che faccia crescere la struttura in qualcosa di utile.
Nei sistemi informatici, un framework è una struttura a strati che specifica i tipi di programmi che possono essere sviluppati e come interagiranno.
Perché abbiamo bisogno di framework di analisi dei dati
I framework di dati e analisi ti aiutano a procedere attraverso i dati non strutturati in modo ordinato nell'analisi dei dati.
Supponi di avere un progetto basato sui dati con il tuo team e inizia a lavorarci. Se non utilizzi un framework di base, c'è una possibilità significativa che varie persone affrontino lo stesso problema in modi diversi.
Avere diversi metodi rende difficile prendere decisioni nelle varie fasi del progetto e potrebbe essere difficile rintracciarli. Ti consente di concentrare la tua attenzione su ciò che aggiunge valore in primo luogo, piuttosto che rivedere tutti i dati che sono accessibili o che devono essere ottenuti.
Tipi di analisi dei dati
"Quali approcci analitici posso utilizzare e quali strumenti potrebbero aiutarmi a valutare tutti i dati?" potresti chiederti come scienziato di dati o analista di dati.
Le quattro categorie di analisi dei dati e lo strumento utilizzato per aiutare l'analisi dei costrutti sono:
- Analisi descrittiva
- Analisi diagnostica
- Analisi predittiva
- Analisi prescrittiva
La tecnica analitica che scegli si basa su ciò che vuoi imparare o imparare dai dati. Ciò potrebbe includere cose come identificare un problema, proporre un rimedio a un problema, dare suggerimenti o raccomandare attività future.
# 1 Analisi descrittiva
Questo ti aiuta a comprendere la condizione attuale delle cose in un'azienda . Ti permette di vedere cosa sta succedendo in questo momento e cosa è successo in passato. Questo tipo di analisi di solito fornisce dati di riepilogo per comprendere meglio le tendenze di vendita attuali o il comportamento dei clienti, la redditività dei clienti, le precedenti attività concorrenti e così via.
Semplici box plot e istogrammi con medie, minimi e massimi sono esempi di approcci specifici. Rappresentazione grafica dei dati in quartili o decili per una varietà di fattori. In alternativa, puoi calcolare metriche statistiche come media, moda, deviazione standard e così via.
#2 Diagnostica analitica
Questo spiega perché le cose sono avvenute come in passato . Considerando l'analisi basata su ipotesi, questa forma di analisi mira ad approfondire una causa o un'ipotesi specifica.
L'analisi diagnostica approfondisce i costi dei problemi, mentre l'analisi descrittiva crea un'ampia rete per comprendere l'ampiezza dei dati.
L'analisi descrittiva è estremamente utile per acquisire una migliore conoscenza della situazione attuale e creare ipotesi per prevedere dove potrebbero sorgere sfide e opportunità aziendali.
# 3 Analisi predittiva
L'analisi predittiva, a differenza dell'analisi descrittiva o diagnostica, è più lungimirante. L'analisi predittiva consente la visualizzazione dei dati che potrebbero verificarsi in futuro . Questo tipo di analisi può aiutare un cliente a rispondere a problemi come "Cosa potrebbero fare i miei consumatori in futuro?" Quali sono le possibilità di successo dei miei rivali e come sarà il mercato in futuro? Che influenza avrà il futuro sul mio prodotto o servizio?
L'analisi predittiva di solito prevede ciò che potrebbe accadere in base a ciò che abbiamo osservato finora.
# 4 Analisi prescrittive
Ciò va oltre il formulare raccomandazioni per svolgere le attività o formulare giudizi appropriati per le circostanze. Lo fa considerando ciò che è accaduto in passato, la situazione attuale e tutte le possibilità future .
L'analisi prescrittiva fornisce risposte alla questione di quali attività o interventi sono necessari per ottenere i risultati desiderati (qual è la soluzione). In molti casi, l'intervento è l'opzione migliore date le circostanze. Oppure, data l'imprevedibilità dell'ambiente e le limitate conoscenze fornite, la migliore risposta possibile.
L'analisi prescrittiva è efficace nel determinare i passi appropriati da intraprendere ora per affrontare le possibilità future e posizionare un'azienda in modo da trarre vantaggio dalle situazioni future.
Caratteristiche dei framework di analisi dei dati
Nuovi strumenti e framework vengono immessi sul mercato per assistere le organizzazioni nella gestione e analisi dei dati.
Anche se alcune aziende non sono in grado di raggiungere i loro obiettivi, cercano l'assistenza di agenzie che forniscono servizi pay-per-click convenienti. Inoltre, le organizzazioni si affidano alle nuove tecnologie per abilitare i framework di analisi dei big data e soddisfare tutte le loro esigenze aziendali.
Di seguito sono riportati alcuni aspetti essenziali da considerare durante la selezione di un framework di analisi dei dati :
Supporto per una varietà di tipi di dati
Molti imprenditori utilizzano una varietà di tipi di dati nelle loro distribuzioni di dati. In questa distribuzione dei dati è possibile utilizzare tutti i tipi di dati semistrutturati, strutturati e non strutturati. Di conseguenza, prima di decidere su un framework, le organizzazioni devono assicurarsi che supporti il tipo di dati per il quale si stanno battendo.
I dati NoSQL dovrebbero essere supportati
Le aziende utilizzano ancora SQL oggi, tuttavia, alcune sono passate ai dati NoSQL o ai nuovi tipi di accesso ai dati. La maggior parte di loro ha scelto l'opzione che offre un aiuto più rapido e risponde alle loro domande in un lasso di tempo più breve. Di conseguenza, scegli la scelta che ti consente di accedere a dati di ogni tipo in modo tempestivo ed efficiente.
Distribuzioni nel cloud
Gli imprenditori possono utilizzare l'intelligenza artificiale per ottenere risorse computazionali su richiesta. Il cloud viene ora utilizzato come sandbox analitica dalla maggior parte delle organizzazioni. Perché negli ultimi anni ha fatto parte delle pratiche aziendali, consentendo ai proprietari di aziende di combinare i sistemi attuali in un approccio ibrido e le installazioni cloud.
Flussi di dati in tempo reale
Lo streaming di dati di orientamento alle decisioni può essere definito elaborazione batch, mentre lo streaming di dati di orientamento all'azione può essere considerato il risultato dell'analisi dei flussi di dati. Alcune aziende preferiscono una delle due opzioni, mentre altre richiedono entrambe poiché l'analisi dei dati assume diverse forme.
Framework di analisi dei dati: il modo più efficace per conoscere i tuoi clienti
Nel mondo digitale, le aziende devono utilizzare un pensiero perspicace e dinamico per conoscere i propri consumatori. Se non lo sanno, rischiano di perdere vantaggi competitivi che potrebbero essere presi dai loro concorrenti. Possono utilizzare un framework di analisi dei dati per trovare nuove idee approfondite su esattamente ciò che vogliono i loro consumatori e su come soddisfare tale esigenza.
Puoi sicuramente tenere traccia dei dati degli utenti e produrre un'ottima corrispondenza per il pubblico di destinazione se impari cosa vogliono i tuoi clienti, perché lo vogliono e quando lo vogliono utilizzando l'analisi dei dati. Aiuta anche nello sviluppo di relazioni solide ea lungo termine con i tuoi consumatori, nonché nella loro soddisfazione per il servizio della tua azienda.
Condurre un'analisi centrata sul cliente
Se le aziende vogliono saperne di più sui propri clienti, l'analisi incentrata sul cliente è la strada da percorrere. È una delle strategie più efficaci per ottenere un vantaggio competitivo. Le aziende, ad esempio, possono utilizzare un framework di analisi dei dati per capire perché i clienti preferiscono i gadget intelligenti e come possono espandere la loro presenza sulla piattaforma in cui risiedono i loro clienti.
Eccezionali ritorni sugli investimenti
Il framework di analisi dei dati viene utilizzato per raccogliere i reclami dei consumatori in modo che possano essere affrontati in seguito. Consente loro di colmare il divario tra loro e i loro potenziali clienti, oltre a consentire la crescita del business in risposta alle loro esigenze.
Tieniti al passo con la curva
Le aziende possono rimanere in testa alla concorrenza in questo settore estremamente competitivo raccogliendo tutti i dati utilizzando i framework di analisi dei dati . Possono mantenere aggiornato il loro prodotto o servizio e offrire ai consumatori un'esperienza positiva e coinvolgente.
Costruisci una solida base
Prima di iniziare a creare il tuo servizio di analisi, è una buona idea eseguire un'analisi dettagliata di quattro elementi che formeranno la base della tua distribuzione:
La banca dati
Il database che alla fine alimenterà il tuo prodotto di analisi deve essere sufficientemente scalabile da gestire la quantità di dati e i tipi di analisi che fornirai. Consiglio di scegliere un database con un'elevata simultaneità, il che significa che può gestire un gran numero di persone che accedono ai dashboard ed eseguono query contemporaneamente.
Se hai già un caso d'uso interno che richiede un database come questo, sei più vicino a fornire analisi integrate di quanto pensi.
Piattaforma di analisi
Poiché le tue richieste di dati possono cambiare nel tempo, vorrai essere sicuro che la piattaforma di analisi che scegli offra agilità e adattabilità.
Ad esempio, PBL (Powered by Looker) copre qualsiasi caso d'uso di analisi esterne, consentendo di fornire le funzionalità complete di Looker come servizio esterno.
Risorse per lo sviluppo del software
Determina le risorse tecniche di cui avrai bisogno per modellare i tuoi dati e creare la tua applicazione di analisi integrata prima di lanciare il tuo prodotto. Non preoccuparti se hai solo poche risorse interne. Riceverai molti team di servizi professionali e reti di partner che saranno disponibili per aiutarti ad aumentare le tue risorse interne.
Titolare del prodotto dati
Questa è una delle cose più importanti da fare prima di iniziare a creare il tuo servizio di analisi prodotto. Quando scegli un product manager, assicurati che sia d'accordo e comprenda l'obiettivo dell'offerta di prodotti di analisi.
Questa persona fungerà da difensore del prodotto e del cliente, promuovendo la comunicazione sul prodotto, assistendo nella selezione delle funzionalità e gestendo il calendario di lancio, pertanto deve avere l'esperienza e l'autorità necessarie per portare avanti il progetto.
Riassumendo
Le aziende troveranno difficile ottenere soluzioni di analisi e intelligence tradizionali se non utilizzano questi strumenti e framework sofisticati.
Possono accedere e gestire miliardi di documenti e dati in una varietà di forme da diverse fonti. Le aziende che desiderano gestire analisi di alta qualità dovrebbero utilizzare uno o più framework, a seconda delle loro esigenze. Li aiuta anche a determinare il campo di battaglia competitivo e stare davanti ai loro concorrenti in gara.