流线型数据架构的6个步骤

流线型数据架构的6个步骤

流线型数据架构的步骤:1、评估工具和系统以及它们如何协同工作。2、制定数据结构的整体计划。3、定义业务目标和问题。4、确保数据收集的一致性。5、选择一个数据可视化工具。6、报告和数据分析

如果没有正确的流程和工具,数据分析师很容易花费更多的时间来获取和组织数据,而不是报告他们的发现和提供有意义的数据分析结果。

那如何来保证正确的数据分析过程和工具使用?

重构你的数据架构

数据体系结构是公司用来管理对业务所有重要数据的收集、存储和使用的总体战略。虽然它需要重要的预先规划,并且可能很难进行优先排序,但是您不应该低估将公司的数据体系结构重组为更加流线型、逻辑性更强的价值。

随着最近数据仓库的引入和采用,用于收集业务数据的集中存储库变得越来越容易,从而减少了历史上集成不同来源数据所需的人工操作和处理。

成功地转移到一个更集成的系统,如数据仓库,将节省您的时间和资源,并允许您花费更多的时间来进行数据分析。

开发一个成功数据架构的6个步骤

如果您在开始这个过程时遇到困难,我建议您将过渡分解为可管理的步骤。

第一步: 评估工具和系统以及它们如何协同工作

首先评估一下您的公司目前使用的所有工具和系统,以及它们之间的相互关系。如果有必要,整理一下这个清单。与参与每个系统的利益相关者交谈,找出哪些系统运行良好,并找出痛点。这些系统如何能够更好地相互集成来进行数据分析?

第二步: 制定数据结构的整体计划

您的公司是否使用数据仓库?如果是这样的话,那在数据仓库中以数据字典的形式捕获的内容将是清晰且最新的文档。如果数据仓库中没有包含任何数据源,请查明原因。是否值得将这些特定的数据源添加到数据仓库中?如果可以使用报告工具轻松地集成这些源,则可能不需要添加这些源。

对于那些目前没有使用数据仓库的公司,您是手动连接数据源,还是使用 Tableau 或 Domo 这样的自动化工具?手动连接数据源将极其耗时。Tableau 或Domo可以替代数据仓库,并减少手动连接。

您可能希望在数据仓库中包括以下数据:

· 数字数据,如页面浏览量、用户和访问量

· 客户关系管理数据

· 营销数据

· 客户服务数据

· 第三方数据

第三步: 定义业务目标和问题

当你通过这个转变,不要忘记记住你的最终目标

您的公司需要回答哪些重要问题,以及您如何更有效地回答这些问题?为每个业务单元确定适用的 kpi,必要时进行一次现场审核,以及使用 Google Tag Manager 或 Adobe DTM 等工具为任何必要的新指标开发一个标记解决方案,这些都是流程的重要组成部分。

第四步: 确保数据收集的一致性

如果没有一个一致的方法来收集数据,那么您数据分析的能力就会受到限制,这可能会导致对报告缺乏信任。

例如,如果一家公司改变了收集网站数据的方式,就很难进行准确的年度比较。使用虚拟页面浏览量、实现图片库和改变网站结构都会显著影响流量,尤其是在考虑网站更改时,仔细考虑任何可能影响数据收集的更改以及对报告的潜在后果。不要急于做出可能影响你未来回答重要商业问题能力的决定。如果有必要时进行重大更改,请确保对其进行彻底和深思熟虑的记录。

数据一致性的另一个问题是数据不完整,特别是在数据重复时难以找到数据差距的情况下。

一个数据分析师常见的例子是有多个帐户的名称。ABC 公司可能在不同的平台上被标记为“ ABC 公司”、“ BAC公司”和“ CAB公司”。这使得准确地组合数据变得困难。

在进行数据分析之前,确保所有数据都被收集并适当地连接起来,同时考虑到可能出现重复数据的痛点。制定明确和一致的程序,确保有效的处理重复数据,这意味着首先要注意限制重复数据的可能性,还是在必要时有效地合并或编辑数据。

第五步: 选择一个数据可视化工具

你的公司是否使用了正确的数据可视化工具?你能直接从你的数据仓库创建报告,或者轻松地集成一个数据可视化工具吗?

如果这两个问题的答案都是否定的,那么是时候重新考虑你的软件了

数据分析师在为公司选择数据可视化工具之前,以下是一些你可能需要考虑的问题:

· 数据如何直接连接到数据可视化工具?

· 如何分发报告?

· 是否有预算限制?

· 需要什么类型的数据分析/可视化能力?

· 是否需要交互式? 是否需要自动更新?

· 是否有特定的视觉报告限制,例如配色方案/品牌?

· 您是否需要限制业务组对数据的访问?

第六步: 报告和数据分析

报告和数据分析之间应有重要的区别。报告应该在很大程度上自动化,并包含来自数据源的指标,比如像过去一年中每月页面浏览站点的流量统计数据。

数据分析是在报告的数据中添加上下文,以回答问题或为业务决策提供信息。例如,你可以根据自己的营销计划、季节性效应、实施方面的变化以及其他潜在原因,考虑月度页面浏览量的意外变化——峰值、下降、稳步增长/减少等。如果你看到网站流量在某个特定的日期发生了年复一年的重大变化,这可能是一个重大的新闻事件或营销活动。

顺利实现数据架构的真正成果是来自报告的数据分析。

数据架构: 带来巨大利益

你的最终目标是真实的数据分析,以改善业务决策。

有了一个全面的计划,数据分析不仅是可能的,而且是高度可行的。

最后,一旦你有了一个良好的报告结构和流程,就不会让一个不断发展的业务陷入过时的模型或分析能力。

一个数据分析师需要逻辑思维清晰,除了一颗探索真相的好奇心,数据分析师还需要具备缜密的思维和清晰的逻辑推理.在做数据分析时,有自己的想法固然重要,但是“前车之鉴”也是非常有必要学习的。

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