嵌入式分析的数据策略

嵌入式分析的数据策略

应用程序团队在嵌入分析时最常问的问题之一是,哪些数据策略很重要?了解您的客户正在寻找什么以及他们的期望如何演变可以说是任何分析之旅中最具挑战性的部分。这点特别重要,因为分析已经从好用的功能转变为最终用户在他们每天使用的应用程序中所期望的功能。

重要的一点是应该致力于如何开始而不是试图立即进入最后阶段。您可以向您的客户介绍一些东西,然后与他们一起改进这些东西,就会发现什么对他们有用,期望的,与你可以交付的东西之间的差距,以及衡量绩效指标。

以客户为中心的嵌入式分析方法

最好采用以客户为中心的方法来开发这些分析。同时给需要根据客户是否将使用应用程序的内容来调整。

如果在很大程度上控制应用程序以及针对它的查询就可能会更轻松,因为通过应用程序发生的大部分事情都在你的控制之下。你可以创建更简单的数据架构,因为团队可以管理该架构。

如果希望客户生成他们自己的内容、构建他们自己的查询并自己与数据交互,那么需要更加小心地向他们展示这些数据。他们将有什么样的经验找到他们需要的东西?他们需要进行哪些计算,可以将其添加到应用程序中以帮助他们?

数据架构是一段旅程

客户和开发团队应如何应对嵌入式分析中数据架构的挑战?最好的方法是将数据架构视为一段旅程,而不是从一开始就试图获得完美的解决方案。首先,你需要清楚地理解并回答以下三个关键问题:

  • 你有什么数据结构?
  • 您使用的是什么数据架构?
  • 您的数据架构是否针对客户需要回答的分析问题类型而设计?

如果您的数据架构不是为客户的问题而设计的,那么您需要简化数据向最终用户显示的方式,并研究如何使该数据架构适应这些客户的性能和要求。目标应该是创建一个高性能且非常有用的解决方案。

管理不断发展的数据架构

一旦建立了数据架构,就需要一个好的策略来在必要时更改该架构。就像构建你的架构一样,从长远来看,以下几个关键问题可以帮助到你:

  • 你从哪里开始?这应该是一个容易回答的问题,但如果系统是高度事务性的,这意味着它记录组织的日常事务,则尤其重要。事务性数据库的示例包括 CRM(客户关系管理)、HRM(人力资源管理)或 ERP(企业资源规划)。
  • 你的客户需要什么类型的信息?需要知道客户是否想要坚持使用与在开始时拥有的信息类似的信息,或者是否会随着时间的推移查看更多汇总的数据和趋势。如果是后者,该数据将生成不同类型的查询,需要为它们做好准备。
  • 环境的负载是多少?了解你将处理的信息类型有助于确定你的环境有多少负载,以及当前的平台是否足够。

随着数据架构的发展,团队将需要确保数据策略满足用户的要求以及人们开始使用您的嵌入式分析后的性能要求。可以努力改进基础设施以实现这一目标。

关键要点

  • 分析不再是“可有可无”,而是“必备”。
  • 客户希望在任何应用程序中进行嵌入式分析。你需要采用以客户为中心的方法来创建这些分析。
  • 对于分析,性能是关键。当客户与你的应用程序中的分析进行交互时,他们希望所有活动都很快的。这应该是更改数据架构的主要驱动因素。

作者: STEVE MURFITT

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