คู่มือฉบับเต็มเพื่อสร้างกรอบการวิเคราะห์ของคุณเอง
เผยแพร่แล้ว: 2021-10-27เราต้องค้นหาวิธีการจัดเตรียมการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมในปัจจุบัน ในขณะที่เราต่อสู้กับการระเบิดของข้อมูล
กรอบงานข้อมูลและการวิเคราะห์ มีความสำคัญมากเมื่อเราต้องการติดตามประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์โดยอัตโนมัติ กรอบงานให้บริบทสำหรับการวัด ช่วยในการระบุเมตริกหลักของบริษัท ตลอดจนองค์ประกอบต่างๆ ที่ส่งผลต่อเมตริกหลัก
สารบัญ
- กรอบงานคืออะไร?
- เหตุใดเราจึงต้องการกรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล
- ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูล
- ลักษณะกรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล
- รองรับข้อมูลประเภทต่างๆ
- ข้อมูล NoSQL ควรได้รับการสนับสนุน
- การปรับใช้ในระบบคลาวด์
- สตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์
- กรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล: วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการทำความรู้จักลูกค้าของคุณ
- ดำเนินการวิเคราะห์โดยยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง
- ผลตอบแทนการลงทุนที่ยอดเยี่ยม
- ก้าวไปข้างหน้าของ Curve
- สร้างรากฐานที่แข็งแกร่ง
- ฐานข้อมูล
- แพลตฟอร์มการวิเคราะห์
- แหล่งข้อมูลสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์
- เจ้าของผลิตภัณฑ์ข้อมูล
- สรุป
กรอบงานคืออะไร?
กรอบงานคือโครงสร้างทางกายภาพหรือนามธรรมที่ใช้เพื่อสนับสนุนหรือเป็นแนวทางในการสร้างสิ่งใดก็ตามที่ขยายโครงสร้างให้เป็นสิ่งที่มีประโยชน์
ในระบบคอมพิวเตอร์ เฟรมเวิร์กคือโครงสร้างแบบเลเยอร์ที่กำหนดประเภทของโปรแกรมที่สามารถพัฒนาได้และจะโต้ตอบอย่างไร
เหตุใดเราจึงต้องการกรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล
กรอบข้อมูลและการวิเคราะห์ ช่วยให้คุณดำเนินการผ่านข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างอย่างเป็นระเบียบในการวิเคราะห์ข้อมูล
สมมติว่าคุณมีโครงการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลกับทีมของคุณและเริ่มทำงานกับมัน หากคุณไม่ได้ใช้เฟรมเวิร์กพื้นฐาน มีความเป็นไปได้สูงที่ผู้คนจำนวนมากจะจัดการกับปัญหาเดียวกันในรูปแบบต่างๆ
การมีหลายวิธีทำให้ยากต่อการตัดสินใจในขั้นตอนต่างๆ ของโครงการ และอาจติดตามกลับได้ยาก ช่วยให้คุณมุ่งความสนใจไปที่สิ่งที่เพิ่มมูลค่าก่อน แทนที่จะตรวจสอบข้อมูลทั้งหมดที่เข้าถึงได้หรือต้องได้รับ
ประเภทการวิเคราะห์ข้อมูล
“วิธีการวิเคราะห์ใดที่ฉันสามารถใช้ได้ และเครื่องมือใดบ้างที่อาจช่วยฉันในการประเมินข้อมูลทั้งหมดได้” คุณอาจสงสัยว่าเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลสี่ประเภทและเครื่องมือที่ใช้เพื่อช่วยในการสร้างการวิเคราะห์คือ:
- บทวิเคราะห์เชิงพรรณนา
- การวิเคราะห์การวินิจฉัย
- การวิเคราะห์เชิงทำนาย
- การวิเคราะห์เชิงกำหนด
เทคนิคการวิเคราะห์ที่คุณเลือกขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณต้องการเรียนรู้หรือเรียนรู้จากข้อมูล ซึ่งอาจรวมถึงสิ่งต่างๆ เช่น การระบุปัญหา เสนอวิธีแก้ไขปัญหา ให้คำแนะนำ หรือแนะนำกิจกรรมในอนาคต
#1 การวิเคราะห์เชิงพรรณนา
ซึ่งจะช่วยคุณใน การทำความเข้าใจสภาพปัจจุบันของสิ่งต่างๆ ในบริษัท ช่วยให้คุณเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นในขณะนี้รวมถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต การวิเคราะห์ประเภทนี้มักจะให้ข้อมูลสรุปเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มการขายในปัจจุบันหรือพฤติกรรมของลูกค้า ความสามารถในการทำกำไรของลูกค้า กิจกรรมของคู่แข่งก่อนหน้านี้ และอื่นๆ
แผนภาพแบบกล่องอย่างง่ายและแผนภูมิฮิสโตแกรมที่มีค่าเฉลี่ย ค่าต่ำสุด และค่าสูงสุดเป็นตัวอย่างของแนวทางเฉพาะ การทำกราฟข้อมูลในควอร์ไทล์หรือเดซิลีสำหรับปัจจัยต่างๆ หรือคุณอาจคำนวณเมตริกทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย โหมด ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน และอื่นๆ
#2 การวินิจฉัยเชิงวิเคราะห์
สิ่งนี้อธิบาย ได้ว่าทำไมสิ่งต่าง ๆ จึงเกิดขึ้นแบบที่พวกเขาทำในอดีต เมื่อพิจารณาจากการวิเคราะห์ตามสมมติฐาน การวิเคราะห์รูปแบบนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อเจาะจงไปที่สาเหตุหรือสมมติฐานที่เฉพาะเจาะจง
การวิเคราะห์เชิงวินิจฉัยจะเจาะลึกถึงต้นทุนของปัญหา ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงพรรณนาใช้เครือข่ายที่กว้างขวางเพื่อทำความเข้าใจในความกว้างของข้อมูล
การวิเคราะห์เชิงพรรณนามีประโยชน์อย่างยิ่งในการได้รับความรู้ที่ดีขึ้นเกี่ยวกับสถานการณ์ปัจจุบัน และสร้างสมมติฐานเพื่อคาดการณ์ว่าความท้าทายและโอกาสของบริษัทอาจเกิดขึ้นที่ใด
#3 การวิเคราะห์เชิงทำนาย
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งแตกต่างจากการวิเคราะห์เชิงพรรณนาหรือการวิเคราะห์เชิงวินิจฉัย เป็นการมองไปข้างหน้ามากกว่า การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ช่วยให้สามารถแสดงภาพข้อมูลที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต การวิเคราะห์ประเภทนี้สามารถช่วยลูกค้าในการตอบคำถามเช่น "ผู้บริโภคของฉันมีแนวโน้มที่จะทำอะไรในอนาคต" คู่แข่งของฉันมีโอกาสประสบความสำเร็จมากแค่ไหน และตลาดจะเป็นอย่างไรในอนาคต อนาคตจะมีอิทธิพลต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการของฉันอย่างไร?
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์มักจะคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นตามสิ่งที่เราได้สังเกตมาจนถึงตอนนี้
#4 การวิเคราะห์เชิงกำหนด
สิ่งนี้ครอบคลุมมากกว่าการให้คำแนะนำในการดำเนินกิจกรรมหรือการตัดสินที่เหมาะสมกับสถานการณ์ ทำได้โดย พิจารณาถึงสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีต สถานการณ์ปัจจุบัน และความเป็นไปได้ทั้งหมดในอนาคต
การวิเคราะห์เชิงกำหนดจะให้คำตอบสำหรับประเด็นของกิจกรรมหรือการแทรกแซงที่จำเป็นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ (วิธีแก้ปัญหาคืออะไร) ในหลายกรณี การแทรกแซงเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดเมื่อพิจารณาจากสถานการณ์ หรือเนื่องจากความไม่แน่นอนในสภาพแวดล้อมและความรู้ที่จำกัด การตอบสนองที่เป็นไปได้ดีที่สุด
การวิเคราะห์เชิงกำหนดมีผลในการกำหนดขั้นตอนที่เหมาะสมเพื่อดำเนินการในขณะนี้ เพื่อจัดการกับความเป็นไปได้ในอนาคต และวางตำแหน่งบริษัทให้ใช้ประโยชน์จากสถานการณ์ในอนาคต
ลักษณะกรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล
เครื่องมือและกรอบการทำงานใหม่กำลังถูกนำเข้าสู่ตลาดเพื่อช่วยองค์กรในการจัดการและวิเคราะห์ข้อมูล
แม้ว่าบางบริษัทจะไม่สามารถบรรลุเป้าหมายตามวัตถุประสงค์ได้ แต่ก็ขอความช่วยเหลือจากหน่วยงานที่ให้บริการจ่ายต่อคลิกที่คุ้มค่า นอกจากนี้ องค์กรต่างๆ ยังใช้เทคโนโลยีใหม่ๆ เพื่อเปิดใช้งานเฟรมเวิร์กการวิเคราะห์บิ๊กดาต้า และตอบสนองทุกความต้องการทางธุรกิจของพวกเขา
ต่อไปนี้เป็นประเด็นสำคัญบางประการที่ควรพิจารณาขณะเลือก กรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล :
รองรับข้อมูลประเภทต่างๆ
ผู้ประกอบการจำนวนมากใช้ข้อมูลประเภทต่างๆ ในการปรับใช้ข้อมูล ชนิดข้อมูลกึ่งโครงสร้าง มีโครงสร้าง และไม่มีโครงสร้าง ทั้งหมดสามารถนำมาใช้ในการปรับใช้ข้อมูลนี้ได้ ดังนั้น ก่อนตัดสินใจเกี่ยวกับกรอบงาน องค์กรต้องแน่ใจว่าสนับสนุนประเภทข้อมูลที่พวกเขาพยายาม
ข้อมูล NoSQL ควรได้รับการสนับสนุน
ธุรกิจต่างๆ ยังคงใช้ SQL อยู่ในปัจจุบัน อย่างไรก็ตาม บางธุรกิจได้เปลี่ยนไปใช้ข้อมูล NoSQL หรือการเข้าถึงข้อมูลประเภทที่ใหม่กว่า พวกเขาส่วนใหญ่เลือกตัวเลือกที่ให้ความช่วยเหลือได้รวดเร็วกว่าและตอบคำถามของพวกเขาในระยะเวลาอันสั้น ด้วยเหตุนี้ ให้เลือกตัวเลือกที่ช่วยให้คุณเข้าถึงข้อมูลทุกประเภทได้ทันท่วงทีและมีประสิทธิภาพ
การปรับใช้ในระบบคลาวด์
ผู้ประกอบการอาจใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อรับทรัพยากรการคำนวณตามต้องการ ปัจจุบันระบบคลาวด์ถูกใช้เป็นแซนด์บ็อกซ์เชิงวิเคราะห์โดยองค์กรส่วนใหญ่ เนื่องจากเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินธุรกิจในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ทำให้เจ้าของธุรกิจสามารถรวมระบบปัจจุบันในแนวทางไฮบริดเช่นเดียวกับการติดตั้งระบบคลาวด์
สตรีมข้อมูลแบบเรียลไทม์
การสตรีมข้อมูลการวางแนวการตัดสินใจสามารถเรียกได้ว่าเป็นการประมวลผลแบบแบตช์ ในขณะที่การสตรีมข้อมูลการวางแนวการดำเนินการถือได้ว่าเป็นผลจากการวิเคราะห์สตรีมข้อมูล บางบริษัทชอบหนึ่งในสองตัวเลือก ในขณะที่บางบริษัทต้องการทั้งสองอย่าง เนื่องจากการวิเคราะห์ข้อมูลมีหลายรูปแบบ
กรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล: วิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการทำความรู้จักลูกค้าของคุณ
ในโลกดิจิทัล ธุรกิจต่างๆ ต้องใช้ความคิดที่เฉียบแหลมและมีพลังในการรู้จักผู้บริโภคของตน หากพวกเขาไม่รู้ พวกเขาก็เสี่ยงที่จะสูญเสียความได้เปรียบในการแข่งขันที่อาจจะถูกคู่แข่งแย่งชิงไป พวกเขาอาจใช้ กรอบงานการวิเคราะห์ ข้อมูลเพื่อค้นหาแนวคิดใหม่ ๆ เกี่ยวกับสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการอย่างแท้จริงและวิธีจัดหาความต้องการดังกล่าว
คุณสามารถติดตามข้อมูลผู้ใช้และสร้างการจับคู่ที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้ชมเป้าหมายได้อย่างแน่นอน หากคุณเรียนรู้ว่าลูกค้าของคุณต้องการอะไร เหตุใดพวกเขาจึงต้องการ และเมื่อใดที่พวกเขาต้องการโดยใช้การวิเคราะห์ข้อมูล นอกจากนี้ยังช่วยในการพัฒนาความสัมพันธ์ที่แน่นแฟ้นและระยะยาวกับผู้บริโภคของคุณ ตลอดจนความพึงพอใจของพวกเขาต่อบริการของบริษัทของคุณ
ดำเนินการวิเคราะห์โดยยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลาง
หากบริษัทต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับลูกค้า การวิเคราะห์ที่ยึดลูกค้าเป็นศูนย์กลางเป็นวิธีที่จะไป เป็นหนึ่งในกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขัน ตัวอย่างเช่น ธุรกิจต่างๆ อาจใช้ เฟรมเวิร์กการวิเคราะห์ข้อมูล เพื่อค้นหาว่าทำไมลูกค้าถึงชอบอุปกรณ์อัจฉริยะ และวิธีที่พวกเขาสามารถขยายการแสดงตนบนแพลตฟอร์มที่ลูกค้าอาศัยอยู่
ผลตอบแทนการลงทุนที่ยอดเยี่ยม
กรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล ใช้เพื่อรวบรวมข้อร้องเรียนของผู้บริโภคเพื่อจะได้แก้ไขในภายหลัง ช่วยให้พวกเขาเชื่อมช่องว่างระหว่างตัวเองกับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า รวมทั้งช่วยให้ธุรกิจเติบโตเพื่อตอบสนองความต้องการของพวกเขา
ก้าวไปข้างหน้าของ Curve
ธุรกิจอาจนำหน้าคู่แข่งในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูงโดยการรวบรวมข้อมูลทั้งหมดโดยใช้ กรอบงานการวิเคราะห์ข้อมูล พวกเขาสามารถรักษาผลิตภัณฑ์หรือบริการของตนให้เป็นปัจจุบันและมอบประสบการณ์ที่ดีและมีส่วนร่วมกับผู้บริโภค
สร้างรากฐานที่แข็งแกร่ง
ก่อนที่คุณจะเริ่มสร้างบริการวิเคราะห์ของคุณ ควรทำการวิเคราะห์โดยละเอียดขององค์ประกอบสี่อย่างที่จะเป็นพื้นฐานของการปรับใช้ของคุณ:
ฐานข้อมูล
ฐานข้อมูลที่จะขับเคลื่อนผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ของคุณในที่สุดจะต้องสามารถปรับขนาดได้เพียงพอที่จะรองรับปริมาณข้อมูลและประเภทของการวิเคราะห์ที่คุณจะให้ ฉันแนะนำให้เลือกฐานข้อมูลที่มีการทำงานพร้อมกันสูง ซึ่งหมายความว่าสามารถจัดการผู้คนจำนวนมากที่เข้าถึงแดชบอร์ดและดำเนินการค้นหาได้ในเวลาเดียวกัน
หากคุณมีกรณีการใช้งานภายในที่เรียกหาฐานข้อมูลแบบนี้อยู่แล้ว แสดงว่าคุณเข้าใกล้การส่งมอบการวิเคราะห์แบบฝังตัวมากกว่าที่คุณคิด
แพลตฟอร์มการวิเคราะห์
เนื่องจากความต้องการข้อมูลของคุณอาจเปลี่ยนแปลงได้เมื่อเวลาผ่านไป คุณจะต้องแน่ใจว่าแพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่คุณเลือกมีความคล่องตัวและปรับตัวได้
ตัวอย่างเช่น PBL (ขับเคลื่อนโดย Looker) ครอบคลุมกรณีการใช้งานการวิเคราะห์ภายนอก ช่วยให้คุณมอบความสามารถที่สมบูรณ์ของ Looker เป็นบริการภายนอกได้
แหล่งข้อมูลสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์
กำหนดแหล่งข้อมูลทางเทคนิคที่คุณต้องการเพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลของคุณและสร้างแอปพลิเคชันการวิเคราะห์ที่ฝังตัวก่อนที่คุณจะเปิดตัวผลิตภัณฑ์ของคุณ อย่ากังวลหากคุณมีทรัพยากรภายในเพียงเล็กน้อย คุณจะได้รับทีมบริการระดับมืออาชีพและเครือข่ายพันธมิตรจำนวนมากที่พร้อมช่วยเหลือคุณในการเพิ่มทรัพยากรภายในของคุณ
เจ้าของผลิตภัณฑ์ข้อมูล
นี่เป็นหนึ่งในสิ่งสำคัญที่สุดในการทำให้ถูกต้องก่อนที่คุณจะเริ่มสร้างบริการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิผล เมื่อเลือกผู้จัดการผลิตภัณฑ์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขามีส่วนร่วมและเข้าใจเป้าหมายของการเสนอผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์
บุคคลนี้จะทำหน้าที่เป็นผู้สนับสนุนผลิตภัณฑ์และลูกค้า ผลักดันการสื่อสารเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณ ช่วยในการเลือกคุณสมบัติ และจัดการตารางเวลาการเปิดตัว ดังนั้นพวกเขาจึงต้องมีความเชี่ยวชาญและอำนาจที่จำเป็นในการขับเคลื่อนโครงการไปข้างหน้า
สรุป
ธุรกิจจะพบกับความท้าทายที่จะได้รับโซลูชันการวิเคราะห์และข่าวกรองแบบดั้งเดิม หากไม่ใช้เครื่องมือและเฟรมเวิร์กที่ซับซ้อนเหล่านี้
พวกเขาสามารถเข้าถึงและจัดการเอกสารและข้อมูลนับพันล้านในหลากหลายรูปแบบจากแหล่งต่างๆ ธุรกิจที่ต้องการจัดการการวิเคราะห์คุณภาพสูงควรใช้เฟรมเวิร์กอย่างน้อยหนึ่งเฟรม ขึ้นอยู่กับความต้องการของพวกเขา นอกจากนี้ยังช่วยพวกเขาในการกำหนดสมรภูมิการแข่งขันและนำหน้าคู่แข่งในการแข่งขัน