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發(fā)揮現(xiàn)代數(shù)據(jù)棧MDS的更大價(jià)值

2023-04-06 17:35 作者:W小Y虎X  | 我要投稿

專注于業(yè)務(wù)和決策智能如何釋放更大的業(yè)務(wù)價(jià)值

從原始數(shù)據(jù)到有價(jià)值的、可操作的見解的過程是漫長的,不適合膽小的人。旅程的每一步都需要時(shí)間和精力,而且往往需要不同的工具。

例如,第一步 - 數(shù)據(jù)收集 - 已經(jīng)是一場艱巨的艱苦戰(zhàn)斗,因?yàn)楣镜臄?shù)據(jù)分散在各種源系統(tǒng)和文件中。將碎片數(shù)據(jù)集成到集中式數(shù)據(jù)倉庫依賴于 ELT 或 ETL 過程,為此您可能需要多個(gè)提供程序來連接所有源。以下步驟 - 存儲,轉(zhuǎn)換,可視化和分析 - 都涉及將數(shù)據(jù)重新定位或轉(zhuǎn)換為不同的格式和結(jié)構(gòu)。不用說,這不是一件容易的事。

布倫特·戴克斯(Brent Dykes)在他的《福布斯》文章中將這一過程稱為數(shù)據(jù)分析馬拉松。這場“馬拉松”的艱苦性質(zhì)是數(shù)據(jù)世界提出如此多不斷發(fā)展的概念、哲學(xué)和工具的原因,以有效地承擔(dān)這個(gè)多階段的過程,同時(shí)減少工作量和麻煩。現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧是一組云原生工具,旨在簡化每個(gè)步驟。

以下是數(shù)據(jù)分析馬拉松的快照:

然而,正如戴克斯在他的文章中所說,就像任何馬拉松一樣,對“最后一英里”的重視程度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。現(xiàn)代公司似乎正在通過并失去動(dòng)力,而不是保持穩(wěn)定的步伐來為強(qiáng)勁的結(jié)局做準(zhǔn)備。如果您考慮一下,最后一英里確實(shí)是唯一重要的部分 - 在數(shù)據(jù)中,您的公司最終可以對數(shù)據(jù)生成的見解采取行動(dòng)。如果你沒有完成馬拉松,剩下的旅程甚至重要嗎?如果數(shù)據(jù)是可視化的,但沒有從中獲取任何見解,那么其余的過程就不值得投資。

為了確保公司從其數(shù)據(jù)投資中獲得價(jià)值,現(xiàn)代數(shù)據(jù)堆棧正在不斷發(fā)展,以支持“最后一英里”——包括 BI(商業(yè)智能)、DI(決策智能)以及人工主導(dǎo)的任務(wù),即在整個(gè)組織內(nèi)傳達(dá)見解并采取戰(zhàn)略行動(dòng)。商業(yè)智能允許以揭示趨勢和信息的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行說明和可視化。決策智能通過幫助公司自動(dòng)進(jìn)行手動(dòng)分析并診斷其業(yè)務(wù)績效中變化的驅(qū)動(dòng)因素,使其更進(jìn)一步。利用發(fā)現(xiàn)的見解并重新分配獲得的時(shí)間,團(tuán)隊(duì)可以采取行動(dòng),帶來業(yè)務(wù)價(jià)值。

讓我們進(jìn)一步擴(kuò)展BI和DI背后的內(nèi)容,以及如何完成增強(qiáng)分析。

商業(yè)智能 (BI)

數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)將從數(shù)據(jù)倉庫復(fù)制到 BI 平臺,并準(zhǔn)備就緒。理想情況下,您的 BI 平臺將具有建模層以及可視化功能。像Whaly這樣的BI平臺正變得越來越強(qiáng)大,提供的不僅僅是可視化組件。

建模層是您開始使所有人都能理解數(shù)據(jù)的地方,因?yàn)槟淖罱K業(yè)務(wù)用戶需要利用它來做出業(yè)務(wù)決策。在分析中,建模是將數(shù)據(jù)重塑為易于理解和查詢的非技術(shù)用戶格式的過程。模型旨在通過 SQL 編寫的公司定義和業(yè)務(wù)邏輯上下文中有意義。在許多情況下,模型將是探索的基礎(chǔ)。

通常,此步驟需要更高級別的數(shù)據(jù)精明,這意味著它通常由數(shù)據(jù)分析師或數(shù)據(jù)工程師處理。數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)還負(fù)責(zé)通過定義整個(gè)公司的指標(biāo)和維度來創(chuàng)建語義層。

自助式數(shù)據(jù)探索和可視化

現(xiàn)在,您在 BI 平臺中擁有了數(shù)據(jù)模型和語義層,是時(shí)候在儀表板和圖表中探索和可視化數(shù)據(jù)了。這將闡明您的業(yè)務(wù)正在發(fā)生什么。

這里棘手的部分是,需要使用數(shù)據(jù)來推動(dòng)其業(yè)務(wù)決策的最終用戶通常不是來自技術(shù)背景。因此,數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)被視為支持團(tuán)隊(duì),整天處理儀表板請求,最終成為報(bào)告的瓶頸。

數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)如何更好地協(xié)作?答案是自助式 BI 平臺。在平臺內(nèi): 數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,創(chuàng)建語義層,并確保數(shù)據(jù)可靠且治理良好。 在數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)通過準(zhǔn)備數(shù)據(jù)“準(zhǔn)備”業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)取得成功之后,業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該有權(quán)回答自己的問題,并立即了解其業(yè)務(wù)中發(fā)生的事情。

強(qiáng)大的自助服務(wù)層意味著業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以根據(jù)數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)分配的指標(biāo)和維度創(chuàng)建自己的可視化和儀表板。它應(yīng)該是可定制的,具有一系列圖表選項(xiàng),以便能夠以最有效的方式講述“數(shù)據(jù)故事”,并最大限度地減少洞察時(shí)間。

當(dāng)自助服務(wù)真正發(fā)揮作用,業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以自主運(yùn)行自己的查詢時(shí),這將促進(jìn)數(shù)據(jù)采用并促進(jìn)全公司對數(shù)據(jù)的信任。

決策智能增強(qiáng)分析 (DI)

因此,您面前有儀表板和圖表。您可以看到諸如團(tuán)隊(duì)績效與目標(biāo),過去幾個(gè)季度的趨勢,MRR的上升等內(nèi)容。這很好,但是您如何處理這些信息?也許你可以運(yùn)行一些快速分析來推斷事情是向上還是向下看,但這還不夠深入。如今,您還可以診斷指標(biāo)更改為計(jì)算機(jī)的原因。

像Kausa這樣的決策智能平臺,測試數(shù)百萬個(gè)因素和因素組合,這些因素和因素組合可能推動(dòng)指標(biāo)的變化,并將注意力指向最重要的因素,以便您可以將注意力引導(dǎo)到最重要的領(lǐng)域。與手動(dòng)切片和切塊相比,它們可以快十倍左右。

直到最近,這個(gè)類別一直被大多數(shù)團(tuán)隊(duì)忽視,造成了診斷分析的差距。由于手頭沒有必要的工具,大多數(shù)團(tuán)隊(duì)一直在通過向下鉆取儀表板來尋找指標(biāo)變化的原因。雖然儀表板在提供所發(fā)生情況的高級概述方面非常有用,但在儀表板上進(jìn)行此分析需要大量重復(fù)的手動(dòng)工作。在發(fā)展較慢的行業(yè)中或處理較小、不太復(fù)雜的數(shù)據(jù)集的團(tuán)隊(duì)可以做到這一點(diǎn)。但對于具有復(fù)雜數(shù)據(jù)的快速發(fā)展業(yè)務(wù),這種分析可能需要數(shù)小時(shí)或數(shù)天,從而導(dǎo)致大量錯(cuò)失機(jī)會。BI 的下一步是加快獲得可操作見解的速度,而這正是決策智能平臺的重點(diǎn)。

根據(jù)團(tuán)隊(duì)的結(jié)構(gòu)方式,用戶獲取和營銷團(tuán)隊(duì)可以直接使用決策智能平臺,或者為數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)提供支持,使其成為與他們合作的業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)的可信顧問。它旨在啟動(dòng)一種主動(dòng)處理數(shù)據(jù)的方式,定期研究績效驅(qū)動(dòng)因素,并不斷利用每一個(gè)機(jī)會來提高業(yè)務(wù)績效。這使團(tuán)隊(duì)有機(jī)會將數(shù)據(jù)計(jì)劃與業(yè)務(wù)目標(biāo)緊密結(jié)合,而不是被動(dòng)地追逐由于 KPI 波動(dòng)而隨機(jī)上升的問題的答案。

與儀表板類似,決策智能平臺直接集成到各種數(shù)據(jù)倉庫中,使團(tuán)隊(duì)能夠使用現(xiàn)有的SQL查詢分析所有可用數(shù)據(jù)。這樣,您不僅可以測試您已經(jīng)懷疑的 2-3 個(gè)場景,還可以發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的意外驅(qū)動(dòng)因素并考慮反因素,相互抵消并在 BI 工具中顯得平淡無奇。通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)診斷分析,決策智能結(jié)束了速度和全面性之間的權(quán)衡。因此,它通過在幾分鐘內(nèi)顯示可操作的見解來解鎖分析的最后一英里,并使團(tuán)隊(duì)能夠?qū)W⒂跍贤ê透鶕?jù)這些見解采取行動(dòng)。

此時(shí),您已經(jīng)完成了“最后一英里”,開始從數(shù)據(jù)中提供真正的價(jià)值。恭喜您完成馬拉松比賽!

總之,確保您的公司擁有正確的思維方式和工具,以有效地幫助您完成商業(yè)智能和決策智能——這就是最重要的地方。通過簡化BI和DI步驟,您不僅可以了解數(shù)據(jù)中發(fā)生的情況,還可以快速了解其發(fā)生的原因,以便您可以快速采取行動(dòng)并發(fā)展業(yè)務(wù)。



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