Ghid complet pentru construirea propriului cadru de analiză
Publicat: 2021-10-27Trebuie să descoperim un mijloc de a aranja analiza datelor pentru a obține informații despre mediul actual, în timp ce ne confruntăm cu explozia de date.
Cadrele de date și de analiză sunt foarte importante atunci când trebuie să automatizăm urmărirea performanței unui produs. Un cadru oferă context pentru măsurători. Ajută la identificarea valorilor de bază ale unei companii, precum și a numeroaselor elemente care influențează valorile cheie.
Cuprins
- Ce este un cadru?
- De ce avem nevoie de cadre de analiză a datelor
- Tipuri de analize de date
- Caracteristicile cadrelor de analiză a datelor
- Suport pentru o varietate de tipuri de date
- Datele NoSQL ar trebui să fie acceptate
- Implementări în cloud
- Fluxuri de date în timp real
- Cadre de analiză a datelor: cel mai eficient mod de a vă cunoaște clienții
- Efectuați o analiză centrată pe client
- Rentabilitatea exceptionala a investitiei
- Păstrați-vă înaintea curbei
- Construiește o fundație puternică
- Baza de date
- Platformă de analiză
- Resurse pentru dezvoltarea software
- Proprietar de produs de date
- Rezumând
Ce este un cadru?
Un cadru este o structură fizică sau abstractă care este utilizată pentru a sprijini sau ghida construcția a tot ceea ce face ca structura să devină ceva util.
În sistemele informatice, un cadru este o structură stratificată care specifică tipurile de programe care pot fi dezvoltate și modul în care acestea vor interacționa.
De ce avem nevoie de cadre de analiză a datelor
Cadrele de date și de analiză vă ajută să treceți prin datele nestructurate într-o manieră ordonată în analiza datelor.
Să presupunem că aveți un proiect bazat pe date cu echipa dvs. și începeți să lucrați la el. Dacă nu utilizați un cadru de bază, există o posibilitate semnificativă ca mai multe persoane să abordeze aceeași problemă în moduri diferite.
Având mai multe metode, este dificil să luați decizii în diferite faze ale proiectului dvs. și ar putea fi dificil să le urmăriți. Vă permite să vă concentrați mai întâi atenția asupra a ceea ce adaugă valoare, mai degrabă decât să revizuiți toate datele care sunt accesibile sau care trebuie obținute.
Tipuri de analize de date
„Ce abordări analitice pot folosi și ce instrumente m-ar putea ajuta să evaluez toate datele?” s-ar putea să vă întrebați ca cercetător de date sau analist de date.
Cele patru categorii de analiză a datelor și instrumentele utilizate pentru a ajuta analiza constructelor sunt:
- Analiza descriptivă
- Analize de diagnosticare
- Analize predictive
- Analiza prescriptivă
Tehnica analitică pe care o alegeți se bazează pe ceea ce doriți să învățați sau să învățați din date. Acestea pot include lucruri precum identificarea unei probleme, propunerea unui remediu pentru o problemă, formularea de sugestii sau recomandarea de activități viitoare.
#1 Analiza descriptivă
Acest lucru vă ajută să înțelegeți starea actuală a lucrurilor într-o companie . Vă permite să vedeți ce se întâmplă acum, precum și ce s-a întâmplat în trecut. Acest tip de analiză oferă de obicei date rezumative pentru a înțelege mai bine tendințele actuale de vânzări sau comportamentul clienților, profitabilitatea clienților, activitățile rivale anterioare și așa mai departe.
Diagramele cu casete simple și diagramele histogramelor cu medii, minime și maxime sunt exemple de abordări specifice. Reprezentarea grafică a datelor în quartile sau decile pentru o varietate de factori. Alternativ, puteți calcula valori statistice, cum ar fi media, modul, abaterea standard și așa mai departe.
#2 Diagnosticare analitică
Aceasta explică de ce lucrurile s-au întâmplat așa cum au făcut în trecut . Luând în considerare analiza bazată pe ipoteze, această formă de analiză urmărește să meargă mai departe într-o anumită cauză sau ipoteză.
Analiza de diagnosticare analizează în profunzime costurile problemelor, în timp ce analiza descriptivă oferă o rețea largă pentru a înțelege amploarea datelor.
Analiza descriptivă este extrem de utilă pentru a obține o mai bună cunoaștere a situației prezente și pentru a crea ipoteze pentru a prezice unde ar putea apărea provocările și oportunitățile companiei.
#3 Analiza predictivă
Analiza predictivă, spre deosebire de analiza descriptivă sau de diagnosticare, este mai perspectivă. Analiza predictivă permite vizualizarea datelor care pot apărea în viitor . Acest tip de analiză poate ajuta un client să răspundă la probleme precum „Ce pot face consumatorii mei în viitor?” Care sunt șansele rivalilor mei de a reuși și cum va arăta piața în viitor? Ce influență va avea viitorul asupra produsului sau serviciului meu?
Analiza predictivă de obicei prognozează ce s-ar putea întâmpla pe baza a ceea ce am observat până acum.
#4 Analiza prescriptivă
Acest lucru se extinde dincolo de a face recomandări pentru desfășurarea activităților sau de a face judecăți adecvate circumstanțelor. Realizează acest lucru luând în considerare ceea ce s-a întâmplat în trecut, situația actuală și toate posibilitățile viitoare .
Analiza prescriptivă oferă răspunsuri la problema ce activități sau intervenții sunt necesare pentru a obține rezultatele dorite (care este soluția). În multe cazuri, intervenția este cea mai bună opțiune, având în vedere circumstanțele. Sau, având în vedere impredictibilitatea mediului și cunoștințele limitate oferite, cel mai bun răspuns fezabil.
Analiza prescriptivă este eficientă pentru a determina pașii adecvați de urmat acum pentru a aborda posibilitățile viitoare și pentru a poziționa o companie pentru a profita de situațiile viitoare.
Caracteristicile cadrelor de analiză a datelor
Noi instrumente și cadre sunt introduse pe piață pentru a ajuta organizațiile cu gestionarea și analiza datelor.
Chiar dacă unele firme nu sunt în măsură să-și atingă obiectivele obiective, ele caută asistența agențiilor care furnizează servicii rentabile cu plata pe clic. În plus, organizațiile se bazează pe noi tehnologii pentru a permite cadrele de analiză a datelor mari și pentru a satisface toate nevoile lor de afaceri.
Următoarele sunt câteva aspecte esențiale de luat în considerare atunci când alegeți un cadru de analiză a datelor :
Suport pentru o varietate de tipuri de date
Mulți antreprenori folosesc o varietate de tipuri de date în implementările lor de date. Tipurile de date semi-structurate, structurate și nestructurate pot fi utilizate toate în această implementare a datelor. Ca rezultat, înainte de a decide asupra unui cadru, organizațiile trebuie să se asigure că acesta acceptă tipul de date pentru care se străduiesc.
Datele NoSQL ar trebui să fie acceptate
Companiile folosesc încă SQL astăzi, cu toate acestea, unele au trecut la date NoSQL sau la tipuri mai noi de acces la date. Majoritatea dintre ei au ales opțiunea care oferă ajutor mai rapid și răspunde la întrebările lor într-un timp mai scurt. Ca urmare, alegeți alegerea care vă permite să accesați datele de toate tipurile în timp util și eficient.
Implementări în cloud
Antreprenorii pot folosi inteligența artificială pentru a obține resurse de calcul la cerere. Cloud-ul este acum folosit ca un sandbox analitic de majoritatea organizațiilor. Pentru că a făcut parte din practicile de afaceri din ultimii ani, permițând proprietarilor de afaceri să combine sistemele actuale într-o abordare hibridă, precum și instalațiile cloud.
Fluxuri de date în timp real
Fluxul de date orientat spre decizie poate fi denumit procesare în lot, în timp ce fluxul de date orientat spre acțiune poate fi privit ca un rezultat al analizei fluxurilor de date. Unele firme preferă una dintre cele două opțiuni, în timp ce altele le solicită pe ambele, deoarece analiza datelor ia mai multe forme.
Cadre de analiză a datelor: cel mai eficient mod de a vă cunoaște clienții
În lumea digitală, companiile trebuie să folosească o gândire perspicace și dinamică pentru a-și cunoaște consumatorii. Dacă nu știu, riscă să piardă avantajele competitive pe care le-ar putea lua concurenții. Aceștia pot utiliza un cadru de analiză a datelor pentru a găsi idei noi perspicace despre exact ceea ce își doresc consumatorii și cum să-și asigure această nevoie.
Cu siguranță puteți urmări datele utilizatorilor și puteți produce o potrivire excelentă pentru publicul țintă dacă aflați ce doresc clienții dvs., de ce le doresc și când o doresc folosind analiza datelor. De asemenea, ajută la dezvoltarea unor relații puternice și pe termen lung cu consumatorii dvs., precum și la satisfacția acestora cu serviciile companiei dumneavoastră.
Efectuați o analiză centrată pe client
Dacă companiile doresc să afle mai multe despre clienții lor, analiza centrată pe client este calea de urmat. Este una dintre cele mai eficiente strategii pentru a obține un avantaj competitiv. Companiile, de exemplu, pot utiliza un cadru de analiză a datelor pentru a afla de ce clienții preferă gadgeturile inteligente și cum își pot extinde prezența pe platforma în care își au reședința clienții.
Rentabilitatea exceptionala a investitiei
Cadrul de analiză a datelor este utilizat pentru a colecta reclamațiile consumatorilor, astfel încât acestea să poată fi abordate ulterior. Le permite să reducă decalajul dintre ei și potențialii lor clienți, precum și să permită creșterea afacerii ca răspuns la nevoile lor.
Păstrați-vă înaintea curbei
Întreprinderile pot rămâne înaintea concurenței în această industrie extrem de competitivă prin colectarea tuturor datelor folosind cadre de analiză a datelor. Își pot menține produsul sau serviciul la zi și pot oferi consumatorilor o experiență bună și captivantă.
Construiește o fundație puternică
Înainte de a începe să vă construiți serviciul de analiză, este o idee bună să efectuați o analiză detaliată a patru elemente care vor sta la baza implementării dvs.:
Baza de date
Baza de date care va alimenta produsul dvs. de analiză trebuie să fie suficient de scalabilă pentru a gestiona cantitatea de date și tipurile de analize pe care le veți furniza. Recomand să alegeți o bază de date cu concurență ridicată, ceea ce înseamnă că poate gestiona un număr mare de persoane care accesează tablouri de bord și efectuează interogări în același timp.
Dacă aveți deja un caz de utilizare intern care necesită o bază de date ca aceasta, sunteți mai aproape de a furniza analize încorporate decât credeți.
Platformă de analiză
Deoarece cerințele dvs. de date se pot schimba în timp, veți dori să vă asigurați că platforma de analiză pe care o alegeți oferă agilitate și adaptabilitate.
De exemplu, PBL (Powered by Looker) acoperă orice caz de utilizare a analizelor externe, permițându-vă să oferiți capabilitățile complete ale Looker ca serviciu extern.
Resurse pentru dezvoltarea software
Determinați resursele tehnice de care veți avea nevoie pentru a vă modela datele și pentru a crea aplicația de analiză încorporată înainte de a vă lansa produsul. Nu vă faceți griji dacă aveți doar câteva resurse interne. Veți obține multe echipe de servicii profesionale și rețele de parteneri care vor fi disponibile pentru a vă ajuta să vă sporiți resursele interne.
Proprietarul produsului de date
Acesta este unul dintre cele mai importante lucruri pe care trebuie să le obțineți înainte de a începe să vă creați serviciul de analiză produs. Atunci când alegeți un manager de produs, asigurați-vă că acesta este de acord și înțelege obiectivul ofertei de produse de analiză.
Această persoană va servi drept susținător al produsului și al clienților, promovând comunicarea despre produsul dvs., asistând la selectarea caracteristicilor și gestionând orarul de lansare, prin urmare trebuie să aibă expertiza și autoritatea necesare pentru a duce proiectul mai departe.
Rezumând
Întreprinderile vor găsi o provocare să obțină soluții tradiționale de analiză și informații dacă nu folosesc aceste instrumente și cadre sofisticate.
Aceștia pot accesa și gestiona miliarde de documente și date într-o varietate de forme din surse diferite. Companiile care doresc să gestioneze analize de înaltă calitate ar trebui să utilizeze unul sau mai multe cadre, în funcție de nevoile lor. De asemenea, îi ajută să determine câmpul de luptă competitiv și să rămână înaintea concurenților lor în cursă.