Warehouse-native analytics

Vad är warehouse-native analytics?

Warehouse-native analytics är en metod för dataanalys där frågor och insikter hämtas direkt från själva datalagret, vilket eliminerar behovet av att extrahera och överföra data till separata system.

Den här metoden ger snabbare och mer exakta insikter genom att låta analyserna ske där datan finns, vilket gör processen sömlös och effektiv.

För organisationer som vill minska latensen, öka datanoggrannheten och förbättra den övergripande effektiviteten erbjuder den här metoden betydande fördelar jämfört med traditionella arbetsflöden för analys.

Topp 5 användningsområden för datateam inkluderar:

Affärsresultat = ROI: Du kan testa och experimentera med mätvärden/resultat som är faktiska affärsresultat och även ha dem live i ditt lager.
Spara ad hoc-dataanalytikernas tid på anpassade frågor: Du kan utforska specifika kohorter djupare och få statistiska resultat på en mer detaljerad nivå. Till exempel om testresultaten är signifikanta för en specifik kohort, kanske kunder med högt livstidsvärde eller besökare från en specifik geografi.
Kör enkelt experimentering över flera kanaler: Du vill testa mot händelser, exponeringsdata och mätvärden från andra digitala kanaler som kanske inte levereras via ditt befintliga verktyg, men datan finns i ditt lager. Du kan till exempel ha exponeringsdata för e-post och tillhörande mätvärden i ditt lager och vill använda en Stats Engine som Optimizely One för att analysera experimentet.
Inga arga samtal från avdelningen för regelefterlevnad: Du kan vara ett finansinstitut som inte vill att någon av dess data ska lämna lagret. Med warehouse-native analytics kan du göra digitala upplevelseanalyser utan att data lämnar din kontroll.
Samma sanningskälla för alla resultat: Du vill inte ha någon diskrepans mellan din produkt för experimentering och den digitala analysdatan.

Hur warehouse-native analytics fungerar

Arbetsflöden för analys kräver vanligtvis att data flyttas mellan olika system, ofta genom en ETL-process (Extract, Transform, Load) innan analysen kan genomföras. Warehouse-native analytics förenklar detta genom att möjliggöra direkt analys i datalagret där data lagras i en enda, centraliserad miljö.

Med hjälp av moderna molnbaserade datalager som Snowflake, Databricks, BigQuery och Redshift kan team utföra sofistikerade analyser och databehandling utan att behöva komplexa arkitekturer eller ytterligare plattformar.

Den här moderna datastackmetoden:

Eliminerar komplexa ETL-processer
Minskar datalatens
Upprätthåller datakonsistens i dataset
Utnyttjar befintliga lagerfunktioner
Förenklar analysstacken i din dataplattform

Utvecklingen av warehouse-native analytics

Tack vare den ökade efterfrågan på tillförlitliga insikter i realtid gör warehouse-native analytics det möjligt för företag att använda sitt datalager som ett aktivt verktyg för analys och business intelligence. Det hjälper till att upprätthålla en enhetlig datakälla och fatta datadrivna beslut snabbare och med högre noggrannhet.

Innan du påbörjar din resa mot warehouse-native analytics bör du utvärdera ditt nuvarande läge genom att fundera över följande

Hur påverkar din analysarkitektur verksamhetens smidighet?
Vilka åtskilda datasilos finns det i din organisation?
Hur många verktyg för produktanalys jonglerar ditt team med?
Hur lång tid tar det att få insikt i datadrivna beslut?
Vad är den totala kostnaden för att underhålla flera analysplattformar?

Så här kan din implementeringsresa se ut:

Steg 1: Granska ditt nuvarande analyslandskap, inklusive verktyg, datakällor och arbetsflöden. Dokumentera smärtpunkter och flaskhalsar för att identifiera var warehouse-native analytics kan ge mest värde.

Steg 2: Välj din molnbaserade datalagerplattform och utforma en enhetlig datamodell som stöder dina analysbehov. Definiera tydliga framgångsmått och skapa en stegvis migreringsstrategi.

Steg 3: Konfigurera infrastrukturen för datalagret och börja migrera datakällor i prioritetsordning. Konfigurera analysverktyg, användaråtkomst och ramverk för styrning för att säkerställa korrekt dataanvändning.

Steg 4: Övervaka systemets prestanda och kostnader, förfina datamodellerna kontinuerligt och skala upp resurserna baserat på användningsmönster. Regelbundna granskningar säkerställer optimal drift i takt med att dina behov utvecklas.

Fördelar med warehouse-native analytics

Användbara insikter: Warehouse-native analytics gör det möjligt för team att få omedelbar tillgång till data för optimering, vilket gör det idealiskt för miljöer som kräver snabbt beslutsfattande och experimentering. Denna funktion i realtid möjliggör omedelbar feedback och justeringar, vilket är särskilt värdefullt för organisationer som hanterar komplexa kampanjer eller kundupplevelser.
Förbättrad datastyrning och noggrannhet: Analys i datalagret minimerar risken för inkonsekvenser och åtskilda data, vilket främjar en enda sanningskälla i hela organisationen. Detta strömlinjeformade tillvägagångssätt gör att avdelningarna arbetar med samma data, vilket minskar avvikelser och säkerställer en konsekvent rapportering.
Skalbarhet och flexibilitet: I takt med att företag växer blir deras datatekniska behov mer komplexa. Warehouse-native analytics kan skala upp med växande datavolymer utan behov av ytterligare verktyg eller arkitektur. Denna flexibilitet gör det möjligt för organisationer att förbli flexibla och möta föränderliga datakrav, vilket är särskilt viktigt för ledare som driver datainformerad strategi och genomförande på olika avdelningar.
Kostnads- och driftseffektivitet: Genom att begränsa behovet av duplicering, omvandling eller lagring av data i flera system kan warehouse-native analytics minska infrastruktur- och underhållskostnaderna för den totala prissättningen. Detta tillvägagångssätt förenklar de tekniska kostnaderna och fungerar utmärkt om du hanterar utökningsbara data eller behöver frekventa insikter.

Framtiden för warehouse-native analytics

I takt med att företag i allt högre grad vänder sig till datadrivna metoder blir warehouse-native analytics allt viktigare. Genom att eliminera åtskilda data och möjliggöra direkt analys i datalagret kan företag fatta snabbare och mer välgrundade beslut samtidigt som datastyrningen upprätthålls och den operativa komplexiteten minskar.

I kombination med funktioner för experimentering blir en lösning för warehouse-native analytics ännu mer kraftfull: du kan snabbt gå från insikter till handling, köra experiment och mäta resultat i ditt datalager. Med warehouse-native experimentering kan du

Genomföra A/B-testningmed hjälp av dina konsoliderade kunddata
Fatta bättre beslut baserat på resultaten från experimenten
Skala upp experimentering över produkter och funktioner
Mäta den verkliga effekten av förändringar genom kontrollerade tester

I takt med att ekosystemet fortsätter att mogna kommer organisationer som använder warehouse-native analytics att vara väl positionerade för att konkurrera i en alltmer datadriven affärsmiljö.