Warehouse-native Produkt- und Verhaltensanalyse auf Databricks

Wir freuen uns, heute die allgemeine Verfügbarkeit von Optimizely Warehouse-Native Analytics Product & Behavioral Analytics on Databricks bekannt geben zu können. Optimizely Warehouse-Native Analytics on Databricks ermöglicht es Kunden, fortschrittliche Produktanalysen direkt auf einem Databricks Data Warehouse durchzuführen, ohne dass Daten verschoben werden müssen. Optimizely Warehouse-Native Analytics läutet die nächste Generation der Produktanalyse ein, die auf den modernen Data Stack abgestimmt ist und sich auf einen zentralen Data Warehouse-Speicher für alle Daten konzentriert.

Produktanalytik der ersten Generation

Traditionelle Produktanalysetools sind zweckgebundene Punktlösungen mit proprietären, eng gekoppelten Instrumenten, spezialisierten Rechensystemen und geschlossenen Datenspeichern. Der Grund dafür waren die Beschränkungen von Data Warehouses und Business Intelligence (BI)-Tools, die nicht für die Darstellung oder effiziente Berechnung von Produktanalyse-Workloads mit Ereignisströmen, Zeitreihen, Ereignisabläufen und speziellen Visualisierungen konzipiert waren.

Die Produktanalysetools der ersten Generation erfüllten einen wichtigen Bedarf, insbesondere im Hinblick auf die Produktinstrumentierung und die Unterstützung der Kunden bei der Erlangung eines Überblicks darüber, wie die Benutzer ihr Produkt verwenden. Sie stellen jedoch mehrere Herausforderungen dar:

• Die Analytik beschränkt sich auf vorgefertigte Berichtsvorlagen ohne die Möglichkeiten einer explorativen Ad-hoc-Analyse im BI-Stil. Infolgedessen sind Produkt- und Wachstumsmanager nicht in der Lage, die nächste Ebene von Fragen zur Produktnutzung und zum Benutzerverhalten zu beantworten. Sie müssen sich dann auf ihre Data-Engineering- und BI-Teams verlassen, um die nächste Stufe der Analyse durchzuführen - dies kann Wochen dauern und ist nun von dem von ihnen verwendeten Produktanalysetool abgekoppelt.
• Die Data-Engineering- und BI-Teams sind damit belastet, dass sie spezielle, einmalige Berichte in SQL/BI-Tools erstellen müssen, um die ständigen Ad-hoc-Anfragen der Produkt- und Wachstumsteams zu bedienen. Sie müssen Daten aus den Produktanalysetools in das Warehouse exportieren - ein ETL-Aufwand, den sie verwalten müssen. Sie haben mit schwer zu schreibendem SQL zu kämpfen, um spezielle Trichter-/Pfadabfragen zu erstellen und Berichte in BI-Tools zu generieren, die nicht für derartige Analysen konzipiert wurden. Dies führt zu hohen Kosten und weniger Zeit für die Arbeit an höherwertigen Problemen.
• Die Analyse ist auf den Produktinstrumentenstrom beschränkt und kann den umfangreichen Geschäftskontext, der im Data Warehouse des Unternehmens verfügbar ist, nicht nutzen. Reverse ETL"-Produkte helfen zwar ein wenig beim Export einfacher Eigenschaften aus dem Data Warehouse, ermöglichen aber kein natives Arbeiten mit dem vollständigen Geschäftsdatenmodell innerhalb des Produktanalysetools. Außerdem führen sie zu Datenkopien in mehreren Systemen, ganz zu schweigen von dem Aufwand, der durch die Verwaltung eines weiteren ETL-Tools/Jobs entsteht. Infolgedessen sind die Analysen in erster Linie auf grundlegende Produktkennzahlen beschränkt und lassen sich nicht auf umfassendere Geschäftskennzahlen beziehen.
• Die Daten der Produktinstrumentierung verlassen die sicheren Unternehmensumgebungen und werden in externen, vom Anbieter verwalteten Blackbox-Speichern gespeichert. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Datenschutz, Sicherheit und Governance ist dies für viele Unternehmen höchst unerwünscht.

Produktanalytik der nächsten Generation im modernen Datenstapel

Die nächste Generation von Produktanalysetools, die speziell für den modernen Datenstapel entwickelt wurden, überwindet diese Herausforderungen.

Optimizely Warehouse-Native Analytics ist ein Vorreiter dieses Wandels. Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics erhalten Sie die Einfachheit von vorgefertigten Visualisierungsmodulen für die Produktanalyse, die Leistungsfähigkeit der BI-ähnlichen Datenermittlung und -exploration, die direkt auf dem Data Warehouse arbeiten und alle Ihre Unternehmensdaten für umfassendere Analysen nutzen. Dies kann einen tiefgreifenden Einfluss auf Ihr Unternehmen haben.

Optimizely Warehouse-Native Analytics Product & Behavioral Analytics on Databricks ist auf die Grundprinzipien des modernen Data Stack ausgerichtet:

• Alle Unternehmensdaten befinden sich in einem einzigen zentralen Unternehmens-Data-Warehouse. Keine Datensilos. Keine Datenbewegung zu externen Speichern außerhalb der Kontrolle der Daten- und Sicherheitsteams des Unternehmens.
• Die Produktinstrumentierung ist von der Analytik entkoppelt. Unabhängige Instrumentierungssysteme wie Snowplow, Segment und RudderStack ermöglichen die Landung von Produktinstrumentierungsdaten im Data Warehouse in einem offenen Format, das von jedem Analysetool genutzt werden kann. Keine Bindung an einen einzigen Anbieter von Analysewerkzeugen.
• Unabhängige Instrumentierung, die Sie nicht in ein vom Anbieter diktiertes Datenmodell zwingt. Unternehmen müssen die Flexibilität haben, ihr einzigartiges Geschäft für effektive Analysen zu modellieren.
• Alle Analysetools arbeiten direkt mit dem zentralen Data Warehouse. Keine Datenkopien.

Bringen Sie Ihre Produktanalyse auf die nächste Stufe

Mit Optimizely Warehouse-Native Analytics Product & Behavioral Analytics on Databricks können Sie die Raffinesse der Produktanalyse auf die nächste Stufe heben, die das Spiel verändern kann.

• Genießen Sie die Einfachheit der Visualisierungsmodule für die Produktanalyse, mit denen Sie Trichter, Pfade usw. erstellen können, um die erste Ebene der Fragen zu beantworten.
• Beantworten Sie die nächste Ebene von Fragen ganz einfach mit einer visuellen Ad-hoc-Exploration im BI-Stil. Sie müssen Ihr Data Engineering- oder BI-Team nicht anrufen. Sparen Sie wochenlanges Warten auf Berichte.
• Wechseln Sie nahtlos zwischen vorgefertigten Produktanalyseberichten und Ad-hoc-Explorationen, um tiefere Einblicke zu erhalten. Lassen Sie sich nicht mehr durch die Unfähigkeit einschränken, Fragen zur Produktnutzung oder zum Benutzerverhalten zu stellen und zu beantworten.
• Kombinieren Sie Produktinstrumentierungsdaten mit anderen Geschäftskontextdaten in Databricks, um umfassendere Erkenntnisse zu gewinnen, die sich auf Ihre Geschäftsergebnisse auswirken können. Beschränken Sie sich nicht nur auf die kurzsichtigen Erkenntnisse aus den Produktinstrumentierungsdaten.
• Sie haben die Flexibilität, die Bereitstellung in Ihrer Virtual Private Cloud (VPC) oder über einen gehosteten SaaS-Service vorzunehmen.

Der Vorteil von Optimizely Warehouse-Native Analytics

Die innovative 'Relational Event Streams'-Technik von Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglicht es, die Vorteile moderner Data Warehouses wie Databricks für Produktanalysen zu nutzen. Die 'NetScript'-Sprache ermöglicht die einfache Formulierung komplexer Ereignisflussanalysen. Die Engine von Optimizely Warehouse-Native Analytics generiert Abfragen an Databricks, die für effiziente ereignisorientierte Berechnungen optimiert sind. Das integrierte ereignis- und zustandsorientierte Modell von Optimizely Warehouse-Native Analytics ermöglicht Ad-hoc-Analysen in Form von dimensionalen Slice-and-Dice-Analysen über Zeitserien und Ereignisflussmuster.

Optimizely Warehouse-Native Analytics betritt Neuland und stellt die traditionelle Denkweise bei der Entwicklung von Produktanalysesystemen in Frage. Es verwischt die unnötige Unterscheidung, die heute zwischen Produktanalyse und Business Intelligence-Tools besteht.

Gestalten Sie die Produktanalytik mit Optimizely Warehouse-Native Analytics neu. Kontaktieren Sie uns noch heute und fordern Sie eine Live Demo an.