Kendi Analitik Çerçevenizi Oluşturmak İçin Tam Kılavuz
Yayınlanan: 2021-10-27Veri patlamasıyla boğuşurken, günümüz ortamına ilişkin içgörüler elde etmek için veri analizini düzenlemenin bir yolunu keşfetmeliyiz.
Bir ürünün performansının izlenmesini otomatikleştirmemiz gerektiğinde, veri ve analitik çerçeveleri çok önemlidir. Bir çerçeve, ölçümler için bağlam sağlar. Bir şirketin temel metriklerinin yanı sıra temel metrikleri etkileyen birçok unsurun tanımlanmasına yardımcı olur.
İçindekiler
- Çerçeve Nedir?
- Neden Veri Analitiği Çerçevelerine İhtiyacımız Var?
- Veri Analitiği Türleri
- Veri Analitiği Çerçeveleri Özellikleri
- Çeşitli Veri Türleri için Destek
- NoSQL Verileri Desteklenmeli
- Buluttaki Dağıtımlar
- Gerçek Zamanlı Veri Akışları
- Veri Analizi Çerçeveleri: Müşterilerinizi Tanımanın En Etkili Yolu
- Müşteri Merkezli Analiz Yapın
- Olağanüstü Yatırım Getirisi
- Eğrinin Önünde Kalın
- Güçlü Bir Temel Oluşturun
- Veritabanı
- Analitik Platformu
- Yazılım Geliştirme Kaynakları
- Veri Ürün Sahibi
- Özetliyor
Çerçeve Nedir?
Çerçeve, yapıyı yararlı bir şeye dönüştüren herhangi bir şeyin inşasını desteklemek veya yönlendirmek için kullanılan fiziksel veya soyut bir yapıdır.
Bilgisayar sistemlerinde çerçeve, geliştirilebilecek program türlerini ve bunların nasıl etkileşime gireceğini belirten katmanlı bir yapıdır.
Neden Veri Analitiği Çerçevelerine İhtiyacımız Var?
Veri ve analitik çerçeveleri , veri analitiğinde yapılandırılmamış verilerde düzenli bir şekilde ilerlemenize yardımcı olur.
Ekibinizle birlikte veriye dayalı bir projeniz olduğunu varsayalım ve üzerinde çalışmaya başlayın. Temel bir çerçeve kullanmazsanız, çeşitli kişilerin aynı sorunu farklı şekillerde çözmesi önemli bir olasılıktır.
Birkaç yönteme sahip olmak, projenizin çeşitli aşamalarında karar vermeyi zorlaştırır ve onları geri takip etmek zor olabilir. Erişilebilir veya elde edilmesi gereken tüm verileri gözden geçirmek yerine, dikkatinizi önce neyin değer kattığına odaklamanıza olanak tanır.
Veri Analitiği Türleri
"Hangi analitik yaklaşımları kullanabilirim ve hangi araçlar tüm verileri değerlendirmeme yardımcı olabilir?" bir veri bilimcisi veya veri analisti olarak merak ediyor olabilirsiniz.
Veri analitiğinin dört kategorisi ve yapı analizine yardımcı olmak için kullanılan araçlar şunlardır:
- açıklayıcı analitik
- Teşhis analizi
- Tahmine Dayalı Analitik
- Standart Analitik
Seçtiğiniz analitik teknik, verilerden ne öğrenmek veya öğrenmek istediğinize bağlıdır. Bu, bir sorunu belirlemek, bir soruna çözüm önermek, önerilerde bulunmak veya gelecekteki faaliyetleri önermek gibi şeyleri içerebilir.
#1 Tanımlayıcı Analitik
Bu , bir şirketteki şeylerin mevcut durumunu anlamanıza yardımcı olur. Şu anda neler olduğunu ve geçmişte neler olduğunu görmenizi sağlar. Bu tür analizler genellikle mevcut satış eğilimlerini veya müşteri davranışını, müşteri karlılığını, önceki rakip faaliyetlerini vb. daha iyi anlamak için özet veriler sağlar.
Ortalamalar, minimumlar ve maksimumlar içeren basit kutu çizimleri ve histogram çizelgeleri, belirli yaklaşımların örnekleridir. Verileri çeşitli faktörler için çeyrek veya ondalık olarak grafiklendirmek. Alternatif olarak, ortalama, mod, standart sapma vb. gibi istatistiksel ölçümleri hesaplayabilirsiniz.
#2 Analitik Teşhis
Bu, olayların neden geçmişte olduğu gibi gerçekleştiğini açıklıyor. Hipoteze dayalı analitiği göz önünde bulundurarak, bu analitik biçimi, belirli bir nedene veya hipoteze daha ileri gitmeyi amaçlar.
Tanısal analitik, sorunların maliyetlerini derinlemesine incelerken, tanımlayıcı analitik, verilerin genişliğini anlamak için geniş bir ağ oluşturur.
Tanımlayıcı analitik, mevcut durum hakkında daha iyi bilgi edinmek ve şirket zorluklarının ve fırsatlarının nerede ortaya çıkabileceğini tahmin etmek için hipotezler oluşturmak için son derece yararlıdır.
#3 Tahmine Dayalı Analitik
Tahmine dayalı analitik, tanımlayıcı veya tanısal analitikten farklı olarak daha ileriye dönüktür. Tahmine dayalı analitik , gelecekte oluşabilecek verilerin görselleştirilmesine olanak tanır . Bu tür bir analiz, bir müşteriye "Tüketicilerim gelecekte ne yapacaklar?" gibi soruları yanıtlamada yardımcı olabilir. Rakiplerimin başarılı olma şansı nedir ve gelecekte pazar nasıl görünecek? Geleceğin ürünüm veya hizmetim üzerinde nasıl bir etkisi olacak?
Tahmine dayalı analitik, genellikle şu ana kadar gözlemlediklerimize dayanarak neler olabileceğini tahmin eder.
#4 Standart Analitik
Bu, faaliyetlerin yürütülmesine veya koşullara uygun yargılara varılmasına yönelik tavsiyelerde bulunmanın ötesine geçer. Bunu geçmişte olanları, mevcut durumu ve gelecekteki tüm olasılıkları göz önünde bulundurarak başarır.
Tanımlayıcı analitik, istenen sonuçları elde etmek için hangi faaliyetlerin veya müdahalelerin gerekli olduğu (çözüm nedir) sorusuna cevaplar verir. Çoğu durumda, koşullar göz önüne alındığında müdahale en iyi seçenektir. Veya çevredeki öngörülemezlik ve sağlanan sınırlı bilgi göz önüne alındığında, mümkün olan en iyi yanıt.
Kuralcı analitik, gelecekteki olasılıkları ele almak ve bir şirketi gelecekteki durumlardan yararlanacak şekilde konumlandırmak için şimdi atılacak uygun adımları belirlemede etkilidir.
Veri Analitiği Çerçeveleri Özellikleri
Kuruluşlara veri yönetimi ve analizi konusunda yardımcı olmak için yeni araçlar ve çerçeveler piyasaya sürülmektedir.
Bazı firmalar, amaçlanan hedeflerine ulaşamasalar bile, maliyet etkin tıklama başına ödeme hizmetleri sunan ajansların yardımını ararlar. Ayrıca kuruluşlar, büyük veri analitiği çerçevelerini etkinleştirmek ve tüm iş ihtiyaçlarını karşılamak için yeni teknolojiye güveniyor.
Aşağıdakiler, bir veri analizi çerçevesi seçerken göz önünde bulundurulması gereken bazı temel hususlardır:
Çeşitli Veri Türleri için Destek
Birçok girişimci, veri dağıtımlarında çeşitli veri türleri kullanır. Yarı yapılandırılmış, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri türlerinin tümü bu veri dağıtımında kullanılabilir. Sonuç olarak, kuruluşlar bir çerçeveye karar vermeden önce bunun için uğraştıkları veri türünü desteklediğinden emin olmalıdır.
NoSQL Verileri Desteklenmeli
İşletmeler bugün hala SQL kullanıyor, ancak bazıları NoSQL verilerine veya daha yeni veri erişim türlerine geçti. Çoğunluğu, daha hızlı yardım sağlayan ve sorularına daha kısa sürede yanıt veren seçeneği seçti. Sonuç olarak, her türden veriye zamanında ve verimli bir şekilde erişmenizi sağlayan seçeneği seçin.
Buluttaki Dağıtımlar
Girişimciler, talep üzerine hesaplama kaynakları elde etmek için yapay zeka kullanabilir. Bulut, şu anda kuruluşların çoğu tarafından analitik bir sanal alan olarak kullanılıyor. Çünkü son yıllarda iş uygulamalarının bir parçası olması, işletme sahiplerinin mevcut sistemleri bulut kurulumlarının yanı sıra hibrit bir yaklaşımla birleştirmesine olanak tanıyor.
Gerçek Zamanlı Veri Akışları
Karar yönelimli veri akışı, toplu işleme olarak ifade edilebilirken, eylem yönelimli veri akışı, veri akışlarını analiz etmenin bir sonucu olarak kabul edilebilir. Bazı firmalar iki seçenekten birini tercih ederken, diğerleri veri analizi birkaç şekil aldığı için her ikisini de gerektirir.
Veri Analizi Çerçeveleri: Müşterilerinizi Tanımanın En Etkili Yolu
Dijital dünyada işletmeler, tüketicilerini tanımak için anlayışlı ve dinamik düşünmeyi kullanmalıdır. Bilmiyorlarsa, rakiplerinin alabileceği rekabet avantajlarını kaybetme riskiyle karşı karşıya kalırlar. Tüketicilerinin tam olarak ne istediği ve bu ihtiyacın nasıl sağlanacağı hakkında bilgilendirici yeni fikirler bulmak için bir veri analitiği çerçevesi kullanabilirler.
Müşterilerinizin ne istediğini, neden istediğini ve ne zaman istediğini veri analitiği kullanarak öğrenirseniz, kesinlikle kullanıcı verilerini izleyebilir ve hedef kitle için harika bir eşleşme elde edebilirsiniz. Ayrıca, tüketicilerinizle güçlü ve uzun vadeli ilişkilerin geliştirilmesine ve şirketinizin hizmetinden memnuniyetlerine yardımcı olur.
Müşteri Merkezli Analiz Yapın
Şirketler müşterileri hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsa, gidilecek yol müşteri odaklı analizdir. Rekabet avantajı elde etmek için en etkili stratejilerden biridir. Örneğin işletmeler, müşterilerin neden akıllı cihazları tercih ettiğini ve müşterilerinin bulunduğu platformda varlıklarını nasıl genişletebileceklerini anlamak için bir veri analitiği çerçevesi kullanabilir.
Olağanüstü Yatırım Getirisi
Veri analitiği çerçevesi , daha sonra ele alınabilmesi için tüketici şikayetlerini toplamak için kullanılır. Kendileri ve potansiyel müşterileri arasındaki boşluğu kapatmalarına ve ihtiyaçlarına yanıt olarak iş büyümesine izin vermelerine olanak tanır.
Eğrinin Önünde Olun
İşletmeler, tüm verileri veri analitiği çerçevelerini kullanarak toplayarak bu yoğun rekabet ortamında rekabette bir adım önde kalabilirler. Ürünlerini veya hizmetlerini güncel tutabilir ve tüketicilerine iyi ve ilgi çekici bir deneyim sunabilirler.
Güçlü Bir Temel Oluşturun
Analitik hizmetinizi oluşturmaya başlamadan önce, dağıtımınızın temelini oluşturacak dört öğenin ayrıntılı bir analizini yapmak iyi bir fikirdir:
Veritabanı
Sonunda analitik ürününüzü güçlendirecek olan veritabanı, sağlayacağınız veri miktarını ve analiz türlerini işleyecek kadar ölçeklenebilir olmalıdır. Yüksek eşzamanlılığa sahip bir veritabanı seçmenizi öneririm; bu, aynı anda çok sayıda insanı kontrol panellerine erişip sorguları yönetebileceği anlamına gelir.
Halihazırda bunun gibi bir veritabanı gerektiren dahili bir kullanım durumunuz varsa, gömülü analitik sunmaya düşündüğünüzden daha yakınsınız.
Analitik Platformu
Veri talepleriniz zamanla değişebileceğinden, seçtiğiniz analitik platformunun çeviklik ve uyarlanabilirlik sağladığından emin olmak isteyeceksiniz.
Örneğin, PBL (Powered by Looker), herhangi bir harici analitik kullanım durumunu kapsar ve Looker'ın tüm özelliklerini harici bir hizmet olarak sağlamanıza olanak tanır.
Yazılım Geliştirme Kaynakları
Ürününüzü piyasaya sürmeden önce verilerinizi modellemek ve yerleşik analitik uygulamanızı oluşturmak için ihtiyaç duyacağınız teknik kaynakları belirleyin. Sadece birkaç dahili kaynağınız varsa endişelenmeyin. Dahili kaynaklarınızı artırmanıza yardımcı olacak birçok Profesyonel Hizmet ekibine ve İş Ortağı Ağı'na sahip olacaksınız.
Veri Ürün Sahibi
Bu, ürünleştirilmiş analitik hizmetinizi oluşturmaya başlamadan hemen önce almanız gereken en önemli şeylerden biridir. Bir ürün yöneticisi seçerken, onların analitik ürün teklifinin hedefine ayak uydurduğundan ve anladıklarından emin olun.
Bu kişi bir ürün ve müşteri savunucusu olarak hizmet edecek, ürününüz hakkında iletişimi zorlayacak, özelliklerin seçimine yardımcı olacak ve lansman zaman çizelgesini yönetecek, bu nedenle projeyi ilerletmek için gereken uzmanlığa ve yetkiye sahip olmalıdır.
Özetliyor
İşletmeler, bu karmaşık araçları ve çerçeveleri kullanmazlarsa, geleneksel analitik ve istihbarat çözümlerini elde etmekte zorlanacaklar.
Farklı kaynaklardan çeşitli biçimlerde milyarlarca belge ve veriye erişebilir ve bunları yönetebilirler. Yüksek kaliteli analitiği yönetmek isteyen işletmeler, ihtiyaçlarına bağlı olarak bir veya daha fazla çerçeve kullanmalıdır. Ayrıca, rekabetçi savaş alanını belirlemelerine ve yarışta rakiplerinin önünde kalmalarına yardımcı olur.