Полное руководство по созданию собственной платформы аналитики
Опубликовано: 2021-10-27Мы должны найти средства для организации анализа данных, чтобы получить представление о сегодняшней среде, поскольку мы боремся со взрывным ростом данных.
Платформы данных и аналитики очень важны, когда нам нужно автоматизировать отслеживание производительности продукта. Структура обеспечивает контекст для измерений. Это помогает в определении основных показателей компании, а также многих элементов, влияющих на ключевые показатели.
Оглавление
- Что такое фреймворк?
- Зачем нам нужны платформы для анализа данных
- Типы аналитики данных
- Характеристики платформы аналитики данных
- Поддержка различных типов данных
- Данные NoSQL должны поддерживаться
- Развертывания в облаке
- Потоки данных в реальном времени
- Фреймворки анализа данных: самый эффективный способ познакомиться с вашими клиентами
- Проведите клиентоориентированный анализ
- Исключительная отдача от инвестиций
- Держитесь впереди кривой
- Создайте прочный фундамент
- База данных
- Аналитическая платформа
- Ресурсы для разработки программного обеспечения
- Владелец продукта данных
- Подводя итоги
Что такое фреймворк?
Фреймворк — это физическая или абстрактная структура, которая используется для поддержки или направления построения всего, что превращает структуру во что-то полезное.
В компьютерных системах структура представляет собой многоуровневую структуру, определяющую типы программ, которые можно разрабатывать, и то, как они будут взаимодействовать.
Зачем нам нужны платформы для анализа данных
Платформы данных и аналитики помогают упорядоченно обрабатывать неструктурированные данные в аналитике данных.
Предположим, у вас есть проект, управляемый данными, и вы начинаете над ним работать. Если вы не используете базовую структуру, существует значительная вероятность того, что разные люди будут решать одну и ту же проблему по-разному.
Наличие нескольких методов затрудняет принятие решений на разных этапах проекта, и их может быть сложно отследить. Это позволяет вам сосредоточить свое внимание на том, что в первую очередь добавляет ценности, вместо того, чтобы просматривать все данные, которые доступны или которые должны быть получены.
Типы аналитики данных
«Какие аналитические подходы я могу использовать и какие инструменты могут помочь мне оценить все данные?» Вы могли бы задаться вопросом как специалист по данным или аналитик данных.
Четыре категории анализа данных и инструменты, используемые для помощи в анализе конструкций:
- Описательная аналитика
- Диагностическая аналитика
- Предиктивная аналитика
- Предписывающая аналитика
Аналитическая техника, которую вы выбираете, основана на том, что вы хотите узнать или узнать из данных. Это может включать в себя такие вещи, как выявление проблемы, предложение решения проблемы, внесение предложений или рекомендации будущих действий.
Описательная аналитика №1
Это поможет вам понять текущее состояние дел в компании . Это позволяет вам видеть, что происходит прямо сейчас, а также то, что произошло в прошлом. Этот тип аналитики обычно дает сводные данные, чтобы лучше понять текущие тенденции продаж или поведение клиентов, прибыльность клиентов, предыдущую деятельность конкурентов и так далее.
Простые диаграммы и гистограммы со средними, минимальными и максимальными значениями являются примерами конкретных подходов. График данных в квартилях или децилях для различных факторов. Кроме того, вы можете вычислить статистические показатели, такие как среднее значение, мода, стандартное отклонение и т. д.
#2 Аналитическая диагностика
Это объясняет , почему в прошлом все происходило именно так . Что касается аналитики, основанной на гипотезах, эта форма аналитики направлена на то, чтобы углубиться в конкретную причину или гипотезу.
Диагностическая аналитика глубоко изучает стоимость проблем, в то время как описательная аналитика забрасывает широкую сеть, чтобы понять широту данных.
Описательная аналитика чрезвычайно полезна для лучшего понимания текущей ситуации и создания гипотез, чтобы предсказать, где могут возникнуть проблемы и возможности компании.
#3 Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика, в отличие от описательной или диагностической аналитики, более перспективна. Предиктивная аналитика позволяет визуализировать данные, которые могут произойти в будущем . Такой анализ может помочь клиенту ответить на такие вопросы, как «Что мои потребители, вероятно, будут делать в будущем?» Каковы шансы моих конкурентов на успех и как будет выглядеть рынок в будущем? Какое влияние окажет будущее на мой продукт или услугу?
Предиктивная аналитика обычно прогнозирует, что может произойти, на основе того, что мы уже наблюдали.
#4 Предписывающая аналитика
Это распространяется не только на рекомендации, но и на выполнение действий или вынесение суждений, соответствующих обстоятельствам. Это достигается путем рассмотрения того, что произошло в прошлом, текущей ситуации и всех будущих возможностей .
Предписывающая аналитика дает ответы на вопрос, какие действия или вмешательства необходимы для получения желаемых результатов (каково решение). Во многих случаях вмешательство является лучшим вариантом, учитывая обстоятельства. Или, учитывая непредсказуемость среды и ограниченные знания, наилучший возможный ответ.
Предписывающая аналитика эффективна при определении соответствующих шагов, которые необходимо предпринять сейчас, чтобы учесть будущие возможности и помочь компании извлечь выгоду из будущих ситуаций.
Характеристики платформы аналитики данных
На рынок выводятся новые инструменты и платформы, помогающие организациям в управлении данными и их анализе.
Даже если некоторые фирмы не могут достичь поставленных целей, они обращаются за помощью к агентствам, которые предоставляют рентабельные услуги с оплатой за клик. Кроме того, организации полагаются на новые технологии, позволяющие создавать платформы для анализа больших данных и удовлетворяющие все потребности своего бизнеса.
Ниже приведены некоторые важные аспекты, которые следует учитывать при выборе платформы для анализа данных :
Поддержка различных типов данных
Многие предприниматели используют различные типы данных в своих развертываниях данных. Полуструктурированные, структурированные и неструктурированные типы данных могут использоваться в этом развертывании данных. В результате, прежде чем выбрать структуру, организации должны убедиться, что она поддерживает тот тип данных, к которому они стремятся.
Данные NoSQL должны поддерживаться
Компании по-прежнему используют SQL сегодня, однако некоторые из них перешли на данные NoSQL или более новые типы доступа к данным. Большинство из них выбрали вариант, который дает более быструю помощь и отвечает на их вопросы за более короткий промежуток времени. В результате выберите вариант, который позволит вам получать доступ к данным всех типов своевременным и эффективным образом.
Развертывания в облаке
Предприниматели могут использовать искусственный интеллект для получения вычислительных ресурсов по требованию. Облако в настоящее время используется в качестве аналитической песочницы большинством организаций. Потому что в последние годы это стало частью деловой практики, позволяющей владельцам бизнеса комбинировать существующие системы в гибридном подходе, а также облачные установки.
Потоки данных в реальном времени
Поток данных ориентации решения можно назвать пакетной обработкой, тогда как потоковую передачу данных ориентации действия можно рассматривать как результат анализа потоков данных. Некоторые фирмы предпочитают один из двух вариантов, в то время как другим требуются оба, поскольку анализ данных принимает несколько форм.
Фреймворки для анализа данных: самый эффективный способ познакомиться с вашими клиентами
В цифровом мире предприятия должны использовать проницательное и динамичное мышление, чтобы знать своих потребителей. Если они не знают, они рискуют потерять конкурентные преимущества, которыми могут воспользоваться их конкуренты. Они могут использовать структуру анализа данных, чтобы найти новые идеи о том, чего именно хотят их потребители и как удовлетворить эту потребность.
Вы, безусловно, можете отслеживать пользовательские данные и обеспечивать отличное соответствие целевой аудитории, если вы узнаете, чего хотят ваши клиенты, почему они этого хотят и когда они этого хотят, используя аналитику данных. Это также помогает в развитии прочных и долгосрочных отношений с вашими потребителями, а также их удовлетворенности услугами вашей компании.
Проведите клиентоориентированный анализ
Если компании хотят больше узнать о своих клиентах, им нужен клиентоориентированный анализ. Это одна из самых эффективных стратегий для получения конкурентного преимущества. Компании, например, могут использовать структуру анализа данных, чтобы выяснить, почему клиенты предпочитают умные гаджеты и как они могут расширить свое присутствие на платформе, на которой проживают их клиенты.
Исключительная отдача от инвестиций
Система анализа данных используется для сбора жалоб потребителей, чтобы их можно было рассмотреть позже. Это позволяет им преодолеть разрыв между собой и их потенциальными клиентами, а также обеспечить рост бизнеса в ответ на их потребности.
Держитесь впереди кривой
Предприятия могут оставаться впереди конкурентов в этой высококонкурентной отрасли, собирая все данные с помощью платформ анализа данных . Они могут поддерживать свой продукт или услугу в актуальном состоянии и предоставлять своим потребителям хороший и привлекательный опыт.
Создайте прочный фундамент
Прежде чем приступить к созданию службы аналитики, рекомендуется выполнить подробный анализ четырех элементов, которые составят основу развертывания:
База данных
База данных, которая в конечном итоге станет основой для вашего аналитического продукта, должна быть достаточно масштабируемой, чтобы обрабатывать тот объем данных и виды анализа, которые вы будете предоставлять. Я рекомендую выбирать базу данных с высоким параллелизмом, что означает, что она может управлять большим количеством людей, получающих доступ к информационным панелям и выполняющих запросы одновременно.
Если у вас уже есть внутренний вариант использования, требующий такой базы данных, вы ближе к внедрению встроенной аналитики, чем думаете.
Аналитическая платформа
Поскольку ваши требования к данным могут со временем меняться, вы должны быть уверены, что выбранная вами аналитическая платформа обеспечивает гибкость и адаптируемость.
Например, PBL (Powered by Looker) охватывает любой вариант использования внешней аналитики, позволяя вам предоставлять полные возможности Looker в качестве внешней службы.
Ресурсы для разработки программного обеспечения
Прежде чем запускать продукт, определите технические ресурсы, которые вам потребуются для моделирования данных и создания встроенного аналитического приложения. Не беспокойтесь, если у вас всего несколько внутренних ресурсов. Вы получите множество групп профессиональных услуг и партнерских сетей, которые помогут вам увеличить ваши внутренние ресурсы.
Владелец продукта данных
Это одна из самых важных вещей, которую нужно сделать правильно, прежде чем вы начнете создавать свою продуктизированную аналитическую службу. Выбирая менеджера по продукту, убедитесь, что он согласен и понимает цель предлагаемого аналитического продукта.
Этот человек будет выступать в роли защитника продукта и клиентов, распространяя информацию о вашем продукте, помогая в выборе функций и управляя графиком запуска, поэтому он должен обладать опытом и полномочиями, необходимыми для продвижения проекта.
Подводя итоги
Предприятиям будет сложно получить традиционные аналитические и аналитические решения, если они не будут использовать эти сложные инструменты и платформы.
Они могут получать доступ и управлять миллиардами документов и данных в различных формах из разных источников. Компании, которые хотят обрабатывать высококачественную аналитику, должны использовать одну или несколько платформ в зависимости от своих потребностей. Это также помогает им определить конкурентное поле битвы и опередить своих конкурентов в гонке.