Innfødte analyser på lageret

Hva er warehouse-native analytics?

Warehouse-native analytics er en tilnærming til dataanalyse der spørringer og innsikt hentes direkte fra selve datavarehuset, noe som eliminerer behovet for datauttrekk og overføring til separate systemer.

Denne metoden gir raskere og mer nøyaktig innsikt ved at analysene kan utføres der dataene befinner seg, noe som gjør prosessen sømløs og effektiv.

For organisasjoner som ønsker å redusere ventetiden, øke datanøyaktigheten og forbedre den generelle effektiviteten, gir denne tilnærmingen betydelige fordeler sammenlignet med tradisjonelle arbeidsflyter for analyse.

De fem viktigste bruksområdene for datateam inkluderer

1. Forretningsresultater = ROI: Du kan teste og eksperimentere med beregninger/resultater som er faktiske forretningsresultater, og samtidig ha dem live i lageret.
2. Spar ad hoc-dataanalytikernes tid på tilpassede spørringer: Du kan utforske spesifikke kohorter dypere og få statistiske resultater på et mer detaljert nivå. For eksempel hvis testresultatene er signifikante for en bestemt kohort, kanskje kunder med høy livstidsverdi eller besøkende fra en bestemt geografi.
3. Det er enkelt å kjøre eksperimenter på tvers av kanaler: Du ønsker å teste mot hendelser, eksponeringsdata og beregninger fra andre digitale kanaler som kanskje ikke leveres via det eksisterende verktøyet ditt, men dataene ligger i lageret ditt. Du kan for eksempel ha eksponeringsdata for e-post og tilhørende beregninger i lageret ditt, og du ønsker å bruke en statistikkmotor som Optimizely til å analysere eksperimentet.
4. Ingen sinte telefoner fra compliance-avdelingen: Du kan være en finansinstitusjon som ikke vil at noen av dataene skal forlate lageret. Med warehouse-innfødte analyser kan du eksperimentere uten at dataene mister kontrollen.
5. Samme sannhetskilde for alle resultatene: Du vil ikke ha avvik mellom eksperimentproduktet ditt og de digitale analysedataene.

Slik fungerer warehouse-native analytics

Vanligvis krever analysearbeidsflyter at data flyttes på tvers av systemer, ofte gjennom en ETL-prosess (Extract, Transform, Load) før analysen kan gjennomføres. Warehouse-native analytics forenkler dette ved å muliggjøre direkte analyse i datavarehuset, der dataene lagres i ett enkelt, sentralisert miljø.

Ved å utnytte moderne datavarehus i skyen, som Snowflake, Databricks, BigQuery og Redshift, kan teamene utføre sofistikerte analyser og databehandling uten behov for komplekse arkitekturer eller ekstra plattformer.

Denne moderne datastack-tilnærmingen:

• Eliminerer komplekse ETL-prosesser
• Reduserer latenstiden for data
• Opprettholder datakonsistens i datasettene
• Utnytter eksisterende lagerfunksjoner
• Forenkler analysestakken i dataplattformen din

Utviklingen av innfødt datalagringsanalyse

På grunn av den økte etterspørselen etter pålitelig innsikt i sanntid kan bedrifter bruke datalageret sitt som et aktivt verktøy for analyse og business intelligence. Det bidrar til å opprettholde en enhetlig datakilde og til å ta datadrevne beslutninger raskere og med større nøyaktighet.

Før du starter din reise med warehouse-native analytics, bør du vurdere din nåværende tilstand ved å vurdere:

• Hvordan påvirker analysearkitekturen virksomhetens smidighet?
• Hvilke datasiloer finnes i organisasjonen?
• Hvor mange produktanalyseverktøy sjonglerer teamet ditt med?
• Hvor lang tid tar det å få innsikt i datadrevne beslutninger?
• Hva er totalkostnaden ved å vedlikeholde flere analyseplattformer?

Slik kan implementeringsreisen din se ut:

Trinn 1: Kartlegg det nåværende analyselandskapet, inkludert verktøy, datakilder og arbeidsflyter. Dokumenter smertepunkter og flaskehalser for å finne ut hvor datavarehus-native analyser kan gi mest mulig verdi.

Trinn 2: Velg datavarehusplattform og utform en enhetlig datamodell som støtter analysebehovene dine. Definer tydelige suksessmål og lag en strategi for trinnvis migrering.

Trinn 3: Konfigurer infrastrukturen for datavarehuset og begynn å migrere datakildene i prioritert rekkefølge. Sett opp analyseverktøy, brukertilgang og styringsrammer for å sikre riktig databruk.

Trinn 4: Overvåk systemets ytelse og kostnader, finpuss datamodellene kontinuerlig, og skaler ressursene basert på bruksmønstre. Regelmessige gjennomganger sikrer optimal drift etter hvert som behovene dine utvikler seg.

Fordeler med innfødte analyser på lageret

1. Brukbar innsikt: Med Warehouse native analytics får teamene umiddelbar tilgang til data for optimalisering, noe som gjør det ideelt for miljøer som krever rask beslutningstaking og eksperimentering. Denne sanntidskapasiteten gir mulighet for umiddelbar tilbakemelding og justeringer, noe som er spesielt verdifullt for organisasjoner som administrerer komplekse kampanjer eller kundeopplevelser.
2. Forbedret datastyring og nøyaktighet: Analyser i datavarehuset minimerer risikoen for inkonsekvenser og datasiloer, og bidrar til å skape en felles sannhetskilde i hele organisasjonen. Denne strømlinjeformede tilnærmingen gjør at alle avdelinger bruker de samme dataene, noe som reduserer uoverensstemmelser og sikrer konsistens i rapporteringen.
3. Skalerbarhet og fleksibilitet: Etter hvert som virksomheten vokser, blir behovene for datateknikk mer komplekse. Warehouse-innfødte analyser kan skaleres i takt med økende datamengder uten behov for ekstra verktøy eller arkitektur. Denne fleksibiliteten gjør det mulig for organisasjoner å være smidige og møte skiftende datakrav, noe som er spesielt viktig for ledere som driver datainformert strategi og gjennomføring på tvers av ulike avdelinger.
4. Kostnads- og driftseffektivitet: Ved å begrense behovet for duplisering, transformasjon eller lagring av data i flere systemer, kan datalagringsbaserte analyser redusere infrastruktur- og vedlikeholdskostnadene for den samlede prisingen. Denne tilnærmingen forenkler de tekniske omkostningene og fungerer utmerket hvis du håndterer omfattende data eller har behov for hyppig innsikt.

Fremtiden for innfødte produktanalyser på lageret

Etter hvert som bedrifter i stadig større grad går over til datadrevne tilnærminger, blir warehouse native-analyser stadig viktigere. Ved å eliminere datasiloer og muliggjøre direkte analyse i datalageret kan bedrifter ta raskere og mer informerte beslutninger, samtidig som datastyringen opprettholdes og driftskompleksiteten reduseres.

Når du kombinerer en løsning for innfødt datavarehusanalyse med eksperimentering, blir den enda mer kraftfull: Du kan gå raskt fra innsikt til handling, kjøre eksperimenter og måle resultatene i datavarehuset. Med warehouse-native eksperimenter kan du

• Kjøre A/B-testerved hjelp av konsoliderte kundedata
• Ta bedre beslutninger basert på eksperimentresultatene
• Skalere eksperimenter på tvers av produkter og funksjoner
• Måle den reelle effekten av endringer gjennom kontrollerte tester

Etter hvert som økosystemet fortsetter å modnes, vil organisasjoner som tar i bruk warehouse-native analytics, være godt posisjonert for å konkurrere i et stadig mer datadrevet forretningsmiljø.