Pełny przewodnik po tworzeniu własnych ram analitycznych
Opublikowany: 2021-10-27Musimy znaleźć sposób na uporządkowanie analizy danych, aby uzyskać wgląd w dzisiejsze środowisko, gdy zmagamy się z eksplozją danych.
Struktury danych i analizy są bardzo ważne, gdy musimy zautomatyzować śledzenie wydajności produktu. Ramy zapewniają kontekst dla pomiarów. Pomaga w identyfikacji podstawowych wskaźników firmy, a także wielu elementów, które wpływają na kluczowe wskaźniki.
Spis treści
- Co to jest framework?
- Dlaczego potrzebujemy ram analizy danych
- Typy analizy danych
- Charakterystyka ram analizy danych
- Obsługa różnych typów danych
- Dane NoSQL powinny być obsługiwane
- Wdrożenia w chmurze
- Strumienie danych w czasie rzeczywistym
- Ramy analizy danych: najskuteczniejszy sposób na poznanie swoich klientów
- Przeprowadź analizę zorientowaną na klienta
- Wyjątkowy zwrot z inwestycji
- Wyprzedź krzywą
- Zbuduj silną podstawę
- Baza danych
- Platforma analityczna
- Zasoby do tworzenia oprogramowania
- Właściciel produktu danych
- Podsumowując
Co to jest framework?
Struktura jest fizyczną lub abstrakcyjną strukturą, która służy do wspierania lub kierowania konstrukcją wszystkiego, co powoduje, że struktura staje się czymś użytecznym.
W systemach komputerowych struktura jest strukturą warstwową, która określa typy programów, które można opracować i sposób ich interakcji.
Dlaczego potrzebujemy ram analizy danych
Struktury danych i analiz pomagają w uporządkowanym przetwarzaniu danych nieustrukturyzowanych w analizie danych.
Załóżmy, że masz ze swoim zespołem projekt oparty na danych i zacznij nad nim pracować. Jeśli nie korzystasz z podstawowej struktury, istnieje duże prawdopodobieństwo, że różne osoby będą rozwiązywać ten sam problem na różne sposoby.
Posiadanie kilku metod utrudnia podejmowanie decyzji na różnych etapach projektu i może być trudno je prześledzić. Pozwala skupić uwagę na tym, co w pierwszej kolejności wnosi wartość dodaną, zamiast przeglądać wszystkie dane, które są dostępne lub które należy uzyskać.
Typy analizy danych
„Jakie podejścia analityczne mogę zastosować i jakie narzędzia mogą mi pomóc w ocenie wszystkich danych?” możesz się zastanawiać jako naukowiec lub analityk danych.
Cztery kategorie analizy danych i narzędzia używane do wspomagania analizy konstruowania to:
- Analizy opisowe
- Analityka diagnostyczna
- Analityka predykcyjna
- Analiza nakazowa
Wybrana technika analityczna opiera się na tym, czego chcesz się nauczyć lub dowiedzieć się na podstawie danych. Może to obejmować takie rzeczy, jak identyfikacja problemu, proponowanie rozwiązania problemu, przedstawianie sugestii lub zalecanie przyszłych działań.
#1 Analityka opisowa
To pomaga w zrozumieniu obecnego stanu rzeczy w firmie . Pozwala ci zobaczyć, co dzieje się teraz, a także to, co wydarzyło się w przeszłości. Tego rodzaju analizy zwykle dostarczają danych podsumowujących, aby lepiej zrozumieć bieżące trendy sprzedaży lub zachowania klientów, rentowność klientów, poprzednie działania rywali i tak dalej.
Proste wykresy pudełkowe i wykresy histogramowe ze średnimi, minimami i maksimami to przykłady konkretnych podejść. Tworzenie wykresów danych w kwartylach lub decylach dla różnych czynników. Alternatywnie możesz obliczyć metryki statystyczne, takie jak średnia, tryb, odchylenie standardowe i tak dalej.
#2 Diagnostyka analityczna
To wyjaśnia, dlaczego sprawy potoczyły się tak, jak miały miejsce w przeszłości . Biorąc pod uwagę analitykę opartą na hipotezach, ta forma analizy ma na celu zagłębienie się w konkretną przyczynę lub hipotezę.
Analityka diagnostyczna zagłębia się w koszty problemów, podczas gdy analityka opisowa rzuca szeroką sieć, aby zrozumieć zakres danych.
Analityka opisowa jest niezwykle przydatna do lepszego poznania obecnej sytuacji i tworzenia hipotez pozwalających przewidzieć, gdzie mogą pojawić się wyzwania i możliwości firmy.
#3 Analiza predykcyjna
Analityka predykcyjna, w przeciwieństwie do analiz opisowych lub diagnostycznych, jest bardziej wybiegająca w przyszłość. Analityka predykcyjna umożliwia wizualizację danych, które mogą wystąpić w przyszłości . Tego rodzaju analiza może pomóc klientowi w odpowiedzi na pytania, takie jak „Co moi konsumenci prawdopodobnie zrobią w przyszłości?” Jakie są szanse na sukces moich rywali i jak będzie wyglądał rynek w przyszłości? Jaki wpływ będzie miała przyszłość na mój produkt lub usługę?
Analityka predykcyjna zwykle przewiduje, co może się wydarzyć, na podstawie tego, co zaobserwowaliśmy do tej pory.
#4 Analityka nakazowa
Wykracza to poza wydawanie zaleceń dotyczących wykonywania czynności lub dokonywanie osądów odpowiednich do okoliczności. Osiąga to poprzez rozważenie tego, co wydarzyło się w przeszłości, obecnej sytuacji i wszystkich przyszłych możliwości .
Analityka nakazowa daje odpowiedzi na pytanie, jakie działania lub interwencje są wymagane, aby uzyskać pożądane rezultaty (jakie jest rozwiązanie). W wielu przypadkach interwencja jest najlepszą opcją w danych okolicznościach. Lub, biorąc pod uwagę nieprzewidywalność w środowisku i ograniczoną wiedzę, najlepszą możliwą reakcję.
Analityka nakazowa jest skuteczna w określaniu odpowiednich kroków, które należy podjąć teraz, aby uwzględnić przyszłe możliwości i pozycjonować firmę tak, aby czerpała korzyści z przyszłych sytuacji.
Charakterystyka ram analizy danych
Nowe narzędzia i struktury są wprowadzane na rynek, aby pomóc organizacjom w zarządzaniu danymi i ich analizie.
Nawet jeśli niektóre firmy nie są w stanie osiągnąć swoich obiektywnych celów, zwracają się o pomoc do agencji, które świadczą opłacalne usługi pay-per-click. Co więcej, organizacje polegają na nowej technologii, aby umożliwić tworzenie ram analitycznych Big Data i spełnić wszystkie ich potrzeby biznesowe.
Poniżej przedstawiono kilka istotnych aspektów, które należy wziąć pod uwagę przy wyborze struktury do analizy danych :
Obsługa różnych typów danych
Wielu przedsiębiorców używa różnych typów danych we wdrożeniach danych. W tym wdrożeniu danych można używać wszystkich typów danych częściowo ustrukturyzowanych, ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. W rezultacie, przed podjęciem decyzji o frameworku, organizacje muszą upewnić się, że obsługują one typ danych, do którego dążą.
Dane NoSQL powinny być obsługiwane
Firmy nadal używają SQL, jednak niektóre przeszły na dane NoSQL lub nowsze typy dostępu do danych. Większość z nich wybrała opcję, która zapewnia szybszą pomoc i odpowiada na ich pytania w krótszym czasie. W rezultacie wybierz opcję, która umożliwia dostęp do danych wszystkich typów w szybki i wydajny sposób.
Wdrożenia w chmurze
Przedsiębiorcy mogą wykorzystywać sztuczną inteligencję do pozyskiwania zasobów obliczeniowych na żądanie. Chmura jest obecnie wykorzystywana przez większość organizacji jako analityczna piaskownica. Ponieważ jest to część praktyk biznesowych ostatnich lat, pozwalająca właścicielom firm łączyć obecne systemy w podejściu hybrydowym, a także instalacje chmurowe.
Strumienie danych w czasie rzeczywistym
Strumieniowanie danych ukierunkowanych na podejmowanie decyzji można nazwać przetwarzaniem wsadowym, podczas gdy strumieniowanie danych ukierunkowanych na działania może być traktowane jako wynik analizy strumieni danych. Niektóre firmy preferują jedną z dwóch opcji, podczas gdy inne wymagają obu, ponieważ analiza danych przybiera różne kształty.
Ramy analizy danych: najskuteczniejszy sposób na poznanie swoich klientów
W cyfrowym świecie firmy muszą stosować wnikliwe i dynamiczne myślenie, aby poznać swoich konsumentów. Jeśli nie wiedzą, ryzykują utratę przewagi konkurencyjnej, którą mogą zdobyć ich konkurenci. Mogą wykorzystać ramy analizy danych, aby znaleźć wnikliwe nowe pomysły dotyczące dokładnie tego, czego chcą ich konsumenci i jak zaspokoić tę potrzebę.
Z pewnością możesz śledzić dane użytkowników i zapewnić doskonałe dopasowanie do grupy docelowej, jeśli dowiesz się, czego chcą Twoi klienci, dlaczego tego chcą i kiedy chcą, korzystając z analizy danych. Pomaga również w budowaniu silnych i długotrwałych relacji z Twoimi konsumentami oraz ich zadowoleniu z obsługi Twojej firmy.
Przeprowadź analizę zorientowaną na klienta
Jeśli firmy chcą dowiedzieć się więcej o swoich klientach, najlepszym rozwiązaniem jest analiza zorientowana na klienta. To jedna z najskuteczniejszych strategii na uzyskanie przewagi konkurencyjnej. Firmy mogą na przykład wykorzystać ramy analizy danych, aby dowiedzieć się, dlaczego klienci preferują inteligentne gadżety i jak mogą rozszerzyć swoją obecność na platformie, na której mieszkają ich klienci.
Wyjątkowy zwrot z inwestycji
Ramy analizy danych służą do zbierania skarg konsumentów, aby można było je później rozpatrzyć. Pozwala im wypełniać lukę między sobą a potencjalnymi klientami, a także umożliwiać rozwój biznesu w odpowiedzi na ich potrzeby.
Wyprzedź krzywą
Firmy mogą wyprzedzić konkurencję w tej niezwykle konkurencyjnej branży, gromadząc wszystkie dane za pomocą platform do analizy danych . Mogą aktualizować swój produkt lub usługę i zapewniać swoim konsumentom dobre i angażujące wrażenia.
Zbuduj silną podstawę
Zanim zaczniesz budować swoją usługę analityczną, warto przeprowadzić szczegółową analizę czterech elementów, które będą stanowić podstawę Twojego wdrożenia:
Baza danych
Baza danych, która ostatecznie będzie zasilać Twój produkt analityczny, musi być wystarczająco skalowalna, aby obsłużyć ilość danych i typy analiz, które będziesz dostarczać. Polecam wybrać bazę danych o wysokiej współbieżności, co oznacza, że może zarządzać dużą liczbą osób uzyskujących dostęp do dashboardów i wykonujących zapytania jednocześnie.
Jeśli masz już przypadek użycia wewnętrznego, który wymaga takiej bazy danych, jesteś bliżej dostarczenia wbudowanych analiz, niż myślisz.
Platforma analityczna
Ponieważ Twoje wymagania dotyczące danych mogą się zmieniać w czasie, warto mieć pewność, że wybrana platforma analityczna zapewnia elastyczność i elastyczność.
Na przykład PBL (Powered by Looker) obejmuje każdy przypadek użycia analityki zewnętrznej, umożliwiając zapewnienie pełnych możliwości Looker jako usługi zewnętrznej.
Zasoby do tworzenia oprogramowania
Określ zasoby techniczne potrzebne do modelowania danych i utwórz wbudowaną aplikację analityczną przed uruchomieniem produktu. Nie martw się, jeśli masz tylko kilka wewnętrznych zasobów. Otrzymasz wiele zespołów ds. usług profesjonalnych i sieci partnerskich, które pomogą Ci zwiększyć wewnętrzne zasoby.
Właściciel produktu danych
Jest to jedna z najważniejszych rzeczy, które należy uzyskać tuż przed rozpoczęciem tworzenia usługi analitycznej opartej na produktach. Wybierając menedżera produktu, upewnij się, że jest on na pokładzie i rozumie cel oferty produktu analitycznego.
Ta osoba będzie służyła jako rzecznik produktu i klienta, promując komunikację na temat Twojego produktu, pomagając w wyborze funkcji i zarządzając harmonogramem uruchomienia, dlatego musi mieć wiedzę i uprawnienia potrzebne do kontynuowania projektu.
Podsumowując
Firmom trudno będzie uzyskać tradycyjne rozwiązania analityczne i analityczne, jeśli nie będą korzystać z tych wyrafinowanych narzędzi i struktur.
Mogą uzyskiwać dostęp do miliardów dokumentów i danych oraz zarządzać nimi w różnych formach z różnych źródeł. Firmy, które chcą obsługiwać wysokiej jakości analitykę, powinny korzystać z jednego lub więcej frameworków, w zależności od swoich potrzeb. Pomaga im również w określaniu konkurencyjnego pola bitwy i wyprzedzaniu konkurentów w wyścigu.