빅데이터 분석 플랫폼을 구축하려면 분석 플랫폼을 구축한 후 데이터를 분석하는 것이 핵심이다. 이 문제를 완료하려면 크게 네 가지 측면이 있습니다.
① 데이터 분석 방향을 확인합니다. 예를 들어 소셜 데이터, 전자상거래 데이터, 동영상 데이터, 검색 데이터 등을 분석하고 있습니다.
②데이터 소스를 확인하세요. 예를 들어 Tencent, Baidu, Alibaba 및 실제 매장에서 검색할 수 있습니다.
③데이터 분석가, 얻은 데이터를 분석하세요.
4데이터 분석 결과가 필요한 고객이 있습니다. 고객이 없으면 생존할 가능성이 없기 때문에 존재할 수 없고, 돈이 없으면 모든 것이 헛됩니다.
그렇다면 기업의 실제 상황에 부합하고 실질적인 문제를 해결할 수 있는 데이터 분석 플랫폼을 어떻게 설계해야 할까요?
1. 플랫폼 구축의 리더는 각 비즈니스 요구 사항에 대한 깊은 이해가 있어야 하며, 각 비즈니스 부서가 어떤 종류의 데이터를 보고 싶어하는지, 이러한 데이터가 어떤 종류의 분석 보고서가 필요한지 알아야 합니다. 지금 이용 가능합니다. 이를 획득한 후, 이러한 데이터의 분석을 통해 수집해야 하는지 여부, 비즈니스를 홍보하고 개선할 방법, 가치 개선이 있는지 분석할 수 있습니다.
2. 플랫폼 디자인은 비즈니스 요구 사항에 따라 사용자의 요구를 충족하는 콘텐츠를 디자인해야 하며 제품에는 계층 구조와 구조가 있어야 합니다. 리더와 비즈니스 담당자는 서로 다른 관심사를 가지고 있기 때문에 데이터를 보는 관점도 다릅니다. 리더는 전반적인 방향을 파악하는 데 도움이 되는 몇 가지 핵심 지표가 필요한 경우가 많으며, 이러한 지표 뒤에 숨겨진 문제점이 무엇인지 알고 싶어합니까? 이유는 무엇입니까? 따라서 리더를 위해 설계된 보고서는 직관적이고 이해하기 쉬워야 하며, 이러한 지표를 기반으로 문제를 찾아낼 수 있어야 합니다. 반면에 비즈니스 담당자는 비즈니스 실행에 더 관심을 갖고 그들이 주의를 기울이는 데이터가 매우 세분화된 경우가 많으며 각 지표의 세부 사항을 알아야 합니다.
3. 데이터 플랫폼은 데이터 품질, 표준화, 통일성에 주의를 기울여야 합니다. 데이터 분석 플랫폼은 모든 비즈니스를 지향하기 때문에 회사 내 모든 부서 직원이 데이터에 대해 일관된 이해를 갖기란 특히 어렵습니다. 플랫폼의 데이터 품질은 데이터 웨어하우스의 기본 데이터 모델에 따라 달라지므로 좋은 데이터 웨어하우스는 데이터 분석 플랫폼의 데이터 품질을 크게 결정합니다.
4. 도구 선택에는 보고 플랫폼과 BI가 있습니다. 보고서 플랫폼은 세부 보고서(테이블 유형), 프로젝트 파일, 파일 파일링, 데이터 채우기, 데이터 보고서, 비즈니스 테마 분석 등 기본적인 표준화된 데이터 분석 플랫폼을 구축하는 데 적합합니다. 이 기사의 모든 데모는 FineReport를 사용하여 제작되었습니다. 디스플레이 및 보고서 관리. 빅데이터 분석 도구 선택에 대해서는 Chengdu Jiamigu Big Data Training Institute의 기술 공유 기사를 참조할 수 있습니다.