Speiling av lageret vs. lagerintern produktanalyse

Den neste generasjonen av produktanalyse har dukket opp med Modern Data Stack. Den er unikt bygget opp på toppen av et sentralisert datalager i skyen for alle data, og gir betydelige fordeler når det gjelder kostnader og analytisk raffinement.

I en tidligere blogg tok Vijay Ganesan for seg både førstegenerasjons og neste generasjons produktanalyse, og utforsket hvordan produktanalyse må utvikle seg for å passe inn i Modern Data Stack. I denne bloggen vil vi belyse forskjellene mellom en moderne lagerinnfødt tilnærming og en evolusjonær løsning fra førstegenerasjonsverktøy som fører til at data importeres eller eksporteres ut av lageret.

Warehouse-native produktanalyse

Warehouse-native produktanalyseløsninger som NetSpring utnytter én enkelt sannhetskilde for å gi konsistent og pålitelig innsikt. De kan søke direkte i både hendelsesorientert bruk og relasjonelle referansedata i datalageret for å få tilgang til alle relevante kunde- og atferdsdata - uten duplisering av data. NetSpring fungerer for eksempel med alle vanlige datavarehus i skyen, inkludert Snowflake®, Google BigQuery™, Redshift og Databricks, for å tilby selvbetjent produktanalyse og den utforskende kraften til BI for ad hoc-visuell datautforskning.

Produktanalyse via speiling av lageret

Populære førstegenerasjonsløsninger som Amplitude og Mixpanel er derimot fra før Modern Data Stack og har proprietære datalagre. Denne silotilnærmingen tvinger mange bedrifter til å speile eller reversere ETL utvalgte kunde- eller forretningsdata fra datalageret tilbake for begrenset berikelse. Når data dupliseres på tvers av analyseplattformer, er resultatene fra førstegenerasjonsverktøyene som regel inkonsekvente i forhold til analyser som kjøres direkte på datalageret.

Begrensningene ved spesialbygde, ferdiglagde produktanalyserapporter tvinger mange andre til å eksportere instrumentdata til datalageret. Med relevante kunde- og atferdsdata (f.eks. forbruk, support, sosiale medier osv.) beriket med produktbruksdata, gjøres dypere analyser via generelle SQL- og BI-verktøy, som Mode og Looker. Denne dataeksporten resulterer igjen i flere kopier av de samme dataene, og introduserer ytterligere analyseverktøy som aldri ble utviklet for å håndtere hendelsesorienterte data eller støtte selvbetjent produktanalyse.

Lagerintegrert vs. speiling av lageret

Når førstegenerasjonsleverandører skryter av sine lagerfunksjoner, refererer de til en eksport til ditt eksisterende datalager og/eller omvendt ETL fra lageret tilbake til siloen. I noen tilfeller kan leverandørene til og med referere til duplisering fra datalageret ditt til enda et annet datalager, deres eget! Kort sagt resulterer disse eksportene i to eller flere kopier av de samme produktbruksdataene!

Konklusjon

Fremveksten av datavarehus i skyen som en moden, generell plattform åpner opp for en rekke muligheter for produktanalyse.

For det første kan datasiloer unngås når produktbruksdata lagres sammen med alle andre bedriftsdata i ett sikkert, styrt lager. Der kan alle analyseverktøy få tilgang til dataene, enten de er optimalisert for hendelsesorienterte data, relasjonsdata eller, ideelt sett, både hendelses- og relasjonsdata for kontekstrik produktanalyse på data i deres opprinnelige form.

Dette betyr at man kan jobbe med enheter og relasjonene deres nøyaktig slik de ser ut i forretningsapplikasjoner, f.eks. kontoer, kontrakter, inntekter og potensielle kunder fra Salesforce, eller tickets, SLA-er og oppgaver fra Zendesk. Produktanalyser kan forstås i kontekst og korreleres med forretningsresultater, noe som gjør analysene mer verdifulle og relevante for alle i organisasjonen.

Alt i alt gir denne moderne arkitekturen for produktanalyse enorme besparelser når det gjelder lagring og databehandling, og større forretningseffekt fra mer sofistikerte ad hoc-analyser. NetSpring tilbyr denne neste generasjonen av produktanalyser til en brøkdel av kostnadene ved tradisjonelle tilnærminger, med selvbetjent produktanalyse og utforskende BI-kraft, ved å fungere naturlig på toppen av datavarehuset.