在当今的数字世界中,业务决策在很大程度上取决于数据量。能够在正确的时间访问关键数据对于指导明智的决策至关重要。大数据的出现和数据源的爆炸式增长为组织和数据科学家提供了大量信息。但是,提取和理解正确类型的数据仍然是一个挑战。数据聚合在这里很重要。
数据聚合是原始数据和分析之间的一步。此过程涉及以摘要,基于报告的格式搜索,收集和呈现数据,该格式易于理解并有助于得出见解以实现特定的业务目标。
您可能已经听说过数据分析和数据质量管理的好处。但是,通常会有一个非常重要的数据管理过程被企业忽略。忽略数据聚合可能会不利于业务增长。数据聚合对于确保很大程度地利用业务数据大有帮助。
数据聚合有助于呈现有用的数据,从而在组织中制定有效,高效的基于风险的决策。通过汇总不同范围的风险,企业可以有效地监视和应对内部和外部灾难。这是一种很棒的风险管理方法。
数据聚合的另一个重要性是它在报告业务关键绩效指标(KPI)中所扮演的角色。使用聚合数据可以很大程度地减少获取KPI值时要查询的行数。这意味着刷新KPI仪表板的时间更少,减少了资源消耗,并减少了用户等待时间。
数据聚合通过将大量复杂数据整合到更高级别的维度层次结构中来实现所有这些目的,从而使信息管理更加轻松。使用正确的数据聚合平台,所有这些都将成为可能。
如果在此过程中未采用优秀实践,则数据聚合可能是徒劳的且无效的。数据聚合平台就是为此目的而构建的。
这些组件组合在一起可以搜索,收集,充实和清除数据,以帮助您对业务和策略进行准确的评估。
为了解决数据管理挑战的影响,公司正在重新构想如何处理数据。事实证明,数据聚合平台在解决重复出现的数据挑战方面具有巨大优势。
建立有效的数据聚合平台需要深入的研究和需求收集,以确保最终交付的产品像专家所说的那样是定制的,有效的和可验证的。
“出色的产品是长期增长黑客的秘诀。在担心其他任何事情之前,应该先做好准备。”萨姆·奥特曼说。数据聚合平台就是这种“伟大的产品”。以下各段描述了构建出色的数据聚合平台时要考虑的基本因素。
1. 保持数据准确性和提供分析方法的能力
扎实,准确和可靠的见解是数据聚合的主要驱动力。确保这些内容涉及在绘制系统设计时排除广告块和引荐垃圾邮件等问题。
分析方法在确定数据聚合平台的有效性方面也起着重要作用。一个好的方法是除了聚合数据之外,还可以访问有关单个用户的见解。在这种情况下,一个强大的数据聚合平台就是其中一个功能。
以客户为中心。除了从多个来源收集和编辑数据之类的基本功能外,以客户为中心的平台还使用户能够监视在客户层级产生对话和潜在客户的事物。
包括处理引荐垃圾邮件和广告块的功能。平台的变通机制可确保垃圾邮件或广告块的出现不会干扰业务运营。
自动数据采样和控制。除了自动采样外,该平台还应允许用户轻松控制采样级别。
2.集成能力和连接性因素
数据聚合平台通常是大型企业IT基础结构的一部分。平台的设计应为与其他现有工具集成创造空间。良好的集成设计还可以使您更轻松地进行更改。
构建集成套接字可简化应用程序和数据在其中的迁移,同时确保对业务运营的干扰最小。集成描述了具有以下功能的系统:
存在授权集成以使连接成为可能。这包括在没有这样的权限的情况下调整代码以使其适合您的业务的权限。
能够在需要时将数据迁移到其他工具。一个好的平台不应严重依赖可能为供应商锁定空间的组件或服务。
3.业务需求和功能
构建数据聚合平台的想法主要源于固有的业务需求。数据聚合平台无论是为了增加利润,提高竞争优势或增强企业内部的运营,如果必须是有用且有益的,就必须捕获广泛的用户和组织要求。
这些功能确定了平台的关键功能,包括数据跟踪类型以及报告方法。关键绩效指标应包含在系统中,因为它们对业务增长非常关键。
一个有效的系统应包括您组织的选择跟踪和报告机制,即一种易于研究,可视化和理解并能解决组织政策的系统。所有这些见解都在系统中的一处呈现和查看。
系统功能的可用性也同样重要。可靠的系统是实时提供功能的系统。这包括允许用户执行高级细分和访问用户级报告。
4.用户友好性和设备兼容性
在构建数据聚合平台时,重要的是要通过用户的视角进行查看。降低成本,提供见解并增加收入的平台是远远不够的。业务运营中存在另一层,起着更大的作用。这就是每个系统都应旨在使用户在使用系统时更加舒适的原因。
该舒适度还取决于用于访问平台的设备。简而言之,PC比早期的计算机更舒适,笔记本电脑比PC更加舒适,目前,人们更倾向于手机和平板电脑。
您听说过BYOD吗?
好吧,这可能是工作的未来。这已经是现实!您会看到,平台与不同设备的兼容性越强,效果越好。
5.平台建设成本和总体成本效益
构建数据聚合平台时要考虑的另一个重要因素是成本。重要的是要了解和欣赏以下事实:实施数据聚合平台是一项长期承诺。该成本涉及正在进行和未来的运营成本。
在制定项目计划时要考虑这些成本。它们包括工具,升级,维护和变更管理成本。在计算成本时,还应获取第三方服务。该分析的目的是提出最有利的预算。
6.数据组织和存储能力
数据是数据聚合系统的基本单元。数据的飞速增长已经使组织为之受益。这些组织未能意识到数据生成是一条直线曲线,并且数据将永远增加。他们没有意识到数据组织和存储的重要性。结果,数据转向了他们。
对于任何无法设计现代数据存储计划的组织,这种情况在未来几天将变得更加糟糕。实际上,根据Computer Sciences Corporation的 预测,到2020年,将存储35 ZB的数据。这是2015年存储的7.9 ZB的4.4倍。
随着这一巨大的增长,企业存储数据的方式和位置比以往任何时候都变得更加重要。IT系统必须能够随着数据的增加而扩展,同时保持一致的性能水平。
另外,对于任何以数据为驱动力的业务,存储数据不仅与如何和在何处有关,还与访问,检索,操纵和显示信息的速度有关。从这里可以很合理地得出结论,数据存储是构建数据聚合平台时需要考虑的重要因素。
无论是云存储还是磁盘存储,您都需要就涉及数据做出重要决策。
7.工具和技术
有时,构建复杂的系统所需的精力很少。通常,此过程需要对优秀工具和技术有充分的了解,而其他事情也会落到实处。很多时候,产品开发(例如数据聚合平台)花费的时间更长,并且所产生的成本高于计划。
在许多情况下,这是因为没有分配足够的时间和资源来研究和选择优秀,比较新的工具和技术。从数百种工具中选择一种工具从未如此简单。对于数据聚合平台,这些工具包括:
从一组工具中选择每种工具都需要进行严格的检查和测试,同时还要考虑以下因素:
有用性–该工具对于整个项目的完成有多有用。
工具的适用性–在不同的环境中使用不同的工具。例如,部署工具不能用于测试。
开发人员的技能和经验–几乎每种工具都有学习曲线。开发人员的经验水平在选择正确的工具以及项目的整体成功中起着重要的作用。
8.可扩展性和灵活性
构建数据聚合器平台时应考虑的主要考虑因素之一是其如何高效,动态地扩展以适应未来的需求。通过将其集成到云中,它可以在大数据环境中提供创新的集成解决方案。易于集成和灵活的数据管理对于处理在数字通信,物联网(IoT)和机器对机器通信中生成的大量数据至关重要。
9.安全与人为因素
人为因素包括各种各样的因素,这些因素在计划和构建数据聚合平台中起着重要作用。一个成功的平台必须解决有关各方的担忧。
这些人为因素之间的相互作用也应针对功能全面的平台解决。在这方面要解决的问题包括;
管理人员是否已准备好使用数据聚合平台?
管理层和利益相关者在决定任何项目的成功方面起着重要作用。在团队着手开发之前,管理层应确认他们的支持。
平台的用户是谁?
应该制定指导原则,以定义每个用户在平台中拥有的角色,所需的技能和权限。这构成了构建清晰,安全的数据聚合平台的基础。
10.法律因素
做生意需要您的产品,过程和人员遵守当地法规。这意味着与您的业务相关的所有事情都受这些法规(包括系统)的约束。
当您的活动涉及数据收集和用户隐私保护时,它甚至变得更加敏感。为了遵守法律,所使用的工具,程序,团队和最终产品必须:
到目前为止,您已经了解了构建数据聚合平台时需要考虑的因素。您已经计算出流程,流程的人员和技术因素。您为整个事情制定了路线图。您已经准备好推出该项目。慢慢来,庆祝您实现的每个里程碑,并收获最终交付成果的成功。
网站题目:构建数据聚合平台时要考虑的基本因素
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