Guia completo para criar sua própria estrutura de análise
Publicados: 2021-10-27Devemos descobrir um meio de organizar a análise de dados para obter insights sobre o ambiente de hoje, à medida que lidamos com a explosão de dados.
As estruturas de dados e análises são muito importantes quando precisamos automatizar o rastreamento do desempenho de um produto. Uma estrutura fornece contexto para medições. Ele ajuda na identificação das principais métricas de uma empresa, bem como dos muitos elementos que influenciam as principais métricas.
Índice
- O que é um quadro?
- Por que precisamos de estruturas de análise de dados
- Tipos de análise de dados
- Características de estruturas de análise de dados
- Suporte para uma variedade de tipos de dados
- Dados NoSQL devem ser suportados
- Implantações na nuvem
- Fluxos de dados em tempo real
- Estruturas de análise de dados: a maneira mais eficaz de conhecer seus clientes
- Faça uma análise centrada no cliente
- Retornos excepcionais sobre o investimento
- Mantenha-se à frente da curva
- Construa uma base forte
- O banco de dados
- Plataforma de análise
- Recursos para Desenvolvimento de Software
- Proprietário do Produto de Dados
- Resumindo
O que é um quadro?
Um framework é uma estrutura física ou abstrata que é usada para apoiar ou guiar a construção de qualquer coisa que transforme a estrutura em algo útil.
Em sistemas de computador, um framework é uma estrutura em camadas que especifica os tipos de programas que podem ser desenvolvidos e como eles irão interagir.
Por que precisamos de estruturas de análise de dados
As estruturas de dados e análises ajudam você a prosseguir com dados não estruturados de maneira ordenada na análise de dados.
Suponha que você tenha um projeto orientado a dados com sua equipe e comece a trabalhar nele. Se você não utilizar uma estrutura básica, há uma possibilidade significativa de que várias pessoas resolvam o mesmo problema de maneiras diferentes.
Ter vários métodos dificulta a tomada de decisões em várias fases do projeto e pode ser difícil rastreá-los. Ele permite que você concentre sua atenção no que agrega valor primeiro, em vez de revisar todos os dados acessíveis ou que precisam ser obtidos.
Tipos de análise de dados
“Que abordagens analíticas posso empregar e quais ferramentas podem me ajudar a avaliar todos os dados?” você pode se perguntar como cientista de dados ou analista de dados.
As quatro categorias de análise de dados e a ferramenta usada para auxiliar a análise de construção são:
- Análise descritiva
- Análise de diagnóstico
- Análise preditiva
- Análise Prescritiva
A técnica analítica escolhida é baseada no que você deseja aprender ou aprender com os dados. Isso pode incluir coisas como identificar um problema, propor uma solução para um problema, fazer sugestões ou recomendar atividades futuras.
Análise descritiva nº 1
Isso ajuda você a compreender a condição atual das coisas em uma empresa . Ele permite que você veja o que está acontecendo agora, bem como o que aconteceu no passado. Esse tipo de análise geralmente fornece dados resumidos para entender melhor as tendências atuais de vendas ou comportamento do cliente, lucratividade do cliente, atividades anteriores de rivais e assim por diante.
Gráficos de caixa simples e gráficos de histograma com médias, mínimos e máximos são exemplos de abordagens específicas. Gráficos dos dados em quartis ou decis para uma variedade de fatores. Alternativamente, você pode calcular métricas estatísticas como média, moda, desvio padrão e assim por diante.
#2 Diagnóstico analítico
Isso explica por que as coisas aconteceram do jeito que aconteceram no passado . Considerando a análise baseada em hipóteses, essa forma de análise visa ir mais longe em uma causa ou hipótese específica.
A análise de diagnóstico se aprofunda nos custos dos problemas, enquanto a análise descritiva lança uma ampla rede para compreender a amplitude dos dados.
A análise descritiva é extremamente útil para conhecer melhor a situação atual e criar hipóteses para prever onde podem surgir desafios e oportunidades da empresa.
#3 Análise preditiva
A análise preditiva, ao contrário da análise descritiva ou de diagnóstico, é mais voltada para o futuro. A análise preditiva permite a visualização de dados que podem ocorrer no futuro . Esse tipo de análise pode ajudar um cliente a responder a questões como “O que meus consumidores provavelmente farão no futuro?” Quais são as chances de sucesso dos meus rivais e como será o mercado no futuro? Que influência o futuro terá no meu produto ou serviço?
A análise preditiva geralmente prevê o que pode acontecer com base no que observamos até agora.
#4 Análise Prescritiva
Isso vai além de fazer recomendações para realizar as atividades ou fazer os julgamentos apropriados para as circunstâncias. Ele faz isso considerando o que ocorreu no passado, a situação atual e todas as possibilidades futuras .
A análise prescritiva dá respostas à questão de quais atividades ou intervenções são necessárias para obter os resultados desejados (qual é a solução). Em muitos casos, a intervenção é a melhor opção dadas as circunstâncias. Ou, dada a imprevisibilidade do ambiente e o conhecimento limitado fornecido, a melhor resposta viável.
A análise prescritiva é eficaz para determinar as etapas apropriadas a serem tomadas agora para abordar possibilidades futuras e posicionar uma empresa para tirar proveito de situações futuras.
Características de estruturas de análise de dados
Novas ferramentas e frameworks estão sendo colocados no mercado para auxiliar as organizações no gerenciamento e análise de dados.
Mesmo que algumas empresas não consigam atingir suas metas objetivas, elas procuram a assistência de agências que fornecem serviços de pagamento por clique econômicos. Além disso, as organizações estão contando com novas tecnologias para habilitar estruturas de análise de big data e atender a todas as suas necessidades de negócios.
A seguir estão alguns aspectos essenciais a serem considerados ao selecionar uma estrutura de análise de dados :
Suporte para uma variedade de tipos de dados
Muitos empreendedores usam uma variedade de tipos de dados em suas implantações de dados. Tipos de dados semiestruturados, estruturados e não estruturados podem ser usados nessa implantação de dados. Como resultado, antes de decidir sobre uma estrutura, as organizações devem garantir que ela ofereça suporte ao tipo de dados pelo qual estão se esforçando.
Dados NoSQL devem ser suportados
As empresas ainda usam SQL hoje, no entanto, algumas mudaram para dados NoSQL ou tipos mais recentes de acesso a dados. A maioria deles escolheu a opção que oferece um atendimento mais rápido e responde às suas dúvidas em menos tempo. Como resultado, escolha a opção que permite acessar dados de todos os tipos de maneira oportuna e eficiente.
Implantações na nuvem
Os empreendedores podem usar a inteligência artificial para obter recursos computacionais sob demanda. A nuvem agora está sendo usada como um sandbox analítico pela maioria das organizações. Porque tem feito parte das práticas de negócios nos últimos anos, permitindo que os empresários combinem os sistemas atuais em uma abordagem híbrida, bem como instalações em nuvem.
Fluxos de dados em tempo real
O fluxo de dados de orientação de decisão pode ser chamado de processamento em lote, enquanto o fluxo de dados de orientação de ação pode ser considerado um resultado da análise de fluxos de dados. Algumas empresas preferem uma das duas opções, enquanto outras exigem as duas, pois a análise de dados assume várias formas.
Estruturas de análise de dados: a maneira mais eficaz de conhecer seus clientes
No mundo digital, as empresas devem usar o pensamento perspicaz e dinâmico para conhecer seus consumidores. Se não souberem, correm o risco de perder vantagens competitivas que podem ser tomadas por seus concorrentes. Eles podem utilizar uma estrutura de análise de dados para encontrar novas ideias perspicazes sobre exatamente o que seus consumidores desejam e como atender a essa necessidade.
Você certamente pode rastrear os dados do usuário e produzir uma ótima correspondência para o público-alvo se souber o que seus clientes desejam, por que desejam e quando desejam usando a análise de dados. Também auxilia no desenvolvimento de relacionamentos fortes e de longo prazo com seus consumidores, bem como na satisfação deles com o atendimento de sua empresa.
Faça uma análise centrada no cliente
Se as empresas desejam aprender mais sobre seus clientes, a análise centrada no cliente é o caminho a seguir. É uma das estratégias mais eficazes para obter uma vantagem competitiva. As empresas, por exemplo, podem utilizar uma estrutura de análise de dados para descobrir por que os clientes preferem gadgets inteligentes e como podem expandir sua presença na plataforma em que seus clientes residem.
Retornos excepcionais sobre o investimento
A estrutura de análise de dados é usada para coletar reclamações de consumidores para que possam ser tratadas posteriormente. Permite-lhes preencher a lacuna entre eles próprios e os seus potenciais clientes, bem como permitir o crescimento dos negócios em resposta às suas necessidades.
Mantenha-se à frente da curva
As empresas podem permanecer à frente da concorrência neste setor altamente competitivo ao reunir todos os dados usando estruturas de análise de dados . Eles podem manter seu produto ou serviço atualizado e proporcionar aos seus consumidores uma experiência boa e envolvente.
Construa uma base forte
Antes de começar a construir seu serviço de análise, é uma boa ideia realizar uma análise detalhada de quatro elementos que formarão a base de sua implantação:
O banco de dados
O banco de dados que eventualmente alimentará seu produto de análise deve ser escalável o suficiente para lidar com a quantidade de dados e tipos de análises que você fornecerá. Recomendo escolher um banco de dados com alta simultaneidade, o que significa que pode gerenciar um grande número de pessoas acessando dashboards e realizando consultas ao mesmo tempo.
Se você já tem um caso de uso interno que exige um banco de dados como esse, está mais perto de fornecer análises incorporadas do que imagina.
Plataforma de análise
Como suas demandas de dados podem mudar com o tempo, você deve ter certeza de que a plataforma de análise escolhida oferece agilidade e adaptabilidade.
Por exemplo, o PBL (Powered by Looker) abrange qualquer caso de uso de análise externa, permitindo que você forneça os recursos completos do Looker como um serviço externo.
Recursos para Desenvolvimento de Software
Determine os recursos técnicos necessários para modelar seus dados e criar seu aplicativo de análise incorporado antes de lançar seu produto. Não se preocupe se você tiver apenas alguns recursos internos. Você terá muitas equipes de serviços profissionais e redes de parceiros que estarão disponíveis para ajudá-lo a aumentar seus recursos internos.
Proprietário do Produto de Dados
Essa é uma das coisas mais importantes para acertar antes de começar a criar seu serviço de análise produtizada. Ao escolher um gerente de produto, certifique-se de que ele esteja de acordo e entenda o objetivo da oferta de produto de análise.
Esse indivíduo servirá como defensor do produto e do cliente, promovendo a comunicação sobre seu produto, auxiliando na seleção de recursos e gerenciando o cronograma de lançamento, portanto, ele deve ter a experiência e a autoridade necessárias para levar o projeto adiante.
Resumindo
As empresas acharão difícil obter soluções tradicionais de análise e inteligência se não usarem essas ferramentas e estruturas sofisticadas.
Eles podem acessar e gerenciar bilhões de documentos e dados em uma variedade de formas de diferentes fontes. As empresas que desejam lidar com análises de alta qualidade devem utilizar uma ou mais estruturas, dependendo de suas necessidades. Também os ajuda a determinar o campo de batalha competitivo e a ficar à frente de seus concorrentes na corrida.