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宽带网速_分布式_人工智能软件有哪些

时间:2021-04-08 03:37 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

任何一家公司,尤其是那些拥有优秀工程团队的科技公司,都有一个重大的决定,那就是他们是应该购买一个分析解决方案,还是自己开发。在某些情况下,完全由自己构建的热情似...

宽带网速_分布式_人工智能软件有哪些

任何一家公司,尤其是那些拥有优秀工程团队的科技公司,都有一个重大的决定,那就是他们是应该购买一个分析解决方案,还是自己开发。在某些情况下,完全由自己构建的热情似乎近乎于宗教信仰,但实际上使用第三方分析提供商为您的基础设施带来许多好处。虽然这看起来不是什么大不了的事,尤其是在早期,但"建立或购买"的决定对公司的生产力和速度有着巨大的影响,并最终影响到你推动增长的能力。我能理解构建您自己的分析解决方案的吸引力-它将完全定制以满足您的需求,并且您将完全控制数据的处理方式。一些科技巨头,如Airbnb、Zynga和Facebook已经建立了令人印象深刻的数据基础设施,那你为什么不呢?不幸的是,许多公司忽视了自己构建it的真正成本(我说的不仅仅是美元)。如果你认为你的公司在构建过程中可能会受到伤害,那么你应该考虑一下。构建分析会转移核心产品的资源如果你把时间花在如何设置事件数据管道上,那就意味着你没有考虑用户行为数据以及它如何为你的产品路线图提供信息。公司往往低估了用于构建分析的时间和资源。他们认为他们可以把所有的数据放到Hadoop中,或者Redshift,然后就可以完成了。但是,如果您想确保公司中的任何人都能访问他们需要的数据(下一节将详细介绍为什么这一点如此重要),那么要使基础设施可用,就需要花费更多的时间,或者可能需要花钱购买第三方可视化工具。另一方面,为一个分析平台付费意味着你的数据将自动为任何需要它的人提供自助服务,从而让更多的时间和资源专用于你的实际产品。Fareed Mosavat是Instacart的增长团队负责人,他在加入公司时也面临着同样的构建与购买决策。当时,Instacart正在使用各种自制工具进行跟踪和分析,但数据最终用户(如增长和营销团队)很难自己访问这些数据。此外,他们的系统已经无法满足不断增长的数据量的需求,因此他们需要更多的投资来进行扩展。Fareed决定为他们的应用程序分析平台使用振幅,他说:"我对解决核心产品问题比为分析构建技术基础设施更感兴趣。"如果没有可访问的数据,您的公司就不会有一个以数据为导向的文化除了从改进产品中转移注意力和资源外,构建分析还使公司其他部门难以访问数据。可访问性意味着公司中的任何人(意思是肯定的,甚至不懂任何SQL的人)都可以快速地浏览您的数据并回答他们自己的问题。其中很大一部分是数据可视化,但静态仪表板还不够——理想情况下,最终用户应该能够以不同的方式对这些数据进行切片,并实时发现细节。Looker的联合创始人本•波特菲尔德(Ben Porterfield)说得很好:"正确的分析基础设施使共享有洞察力的数据可视化(图形、图表)和深入挖掘最细微的细节一样容易。"您可能想知道为什么数据可访问性如此重要。如果您的公司有一个分析师或数据科学团队,他们可以在产品和营销团队需要答案时为他们编写SQL,这还不够吗?Instacart的Fareed说得很完美:"如果你说你是数据驱动的,但所有事情都必须经过分析师,你实际上不是数据驱动的。"如果数据被孤立到分析或数据团队,那么每个需要答案的人(即使是一些简单的事情,比如按城市划分的每日活跃用户),都必须通过分析师。这会造成瓶颈和更长的周转时间,这意味着(1)您的数据科学家积压了大量的请求,从而降低了生产效率,(2)您的整个公司都失去了动力。这就引出了下一点…你的公司失去了速度许多高成长性公司的经营原则是,速度是成功公司与其他公司区别的决定性特征。如果您想尽快操作,自助数据访问是必须的。自助服务数据消除了数据和最终用户之间的任何瓶颈,缩短了洞察的时间。这决定了您在产品迭代和改进周期中的速度,以及最终您的公司的增长速度。现在,这并不是说原始数据访问和编写SQL没有它们的位置。这是关于使产品和营销能够在分析平台上回答90%的问题。真正令人兴奋、复杂的东西——另外10%——仍然非常重要,这是你的数据科学家们可以发光的地方。你的数据科学家把时间浪费在"看门人的工作"上选择构建分析意味着你的数据科学家和工程师要做更多的繁重工作,而更少的核心数据科学工作。正如Porterfield所说,"数据团队经常会给公司的其他部门造成瓶颈。它不应该做图书管理员的工作,为提出要求的人检索和解释数据。"选择构建分析意味着你的数据科学家会做更多的单调工作,而数据科学的工作会更少。此外,工程师还需要花费时间来维护基础设施。所有这些数据"看门人的工作"是一个巨大的时间吸吮;事实上,数据咀嚼占据了数据科学家50-80%的时间。相反,设想一个场景,其中数据管道和基础设施完全由第三方负责。没有人需要花费时间或金钱来不断维护它,除此之外,每个人都可以回答自己的问题。想想你的数据科学家现在需要花多少时间专注于复杂的见解和问题。还在想吗?无论您是在评估内部平台还是第三方平台,下面有几个问题要问自己:贵公司谁需要访问这些数据?对于这些人来说,这个系统是否能让他们很容易地即席探索数据、可视化数据并形成自己的见解?(这个是专门用来评估第三方系统的)。你能访问原始数据吗?以什么格式?是否需要运行自定义脚本和数据清理来提取这些数据并以查询就绪的格式获取,或者是否有数据管道和仓库的选项?内部建筑的替代方案如果您正在考虑第三方分析解决方案,您可能已经知道有大量可供选择。你们中的许多人可能熟悉谷歌分析和Mixpanel等自助分析工具。虽然这些满足了非技术性终端用户的基本需求,但是您不能深入挖掘,这意味着需要额外的定制分析。然而,实际获取原始数据来进行分析是一个巨大的痛苦;您要么需要投入资源来提取和转换这些数据,要么将相同的数据单独收集到一个红移集群中,这两种方法都不是理想的设置。你应该得到更好的。与其他分析解决方案不同,振幅将灵活、直观的分析平台与通过Redshift进行的原始SQL访问相结合。这使您可以根据需要灵活地处理数据。您的营销和产品团队可以使用振幅界面回答他们的绝大多数问题,并跟踪他们的核心指标。同时,您可以在我们维护的专用Redshift集群中即时访问您的数据—您只需登录即可。您可以连接集群顶部的任何SQL编辑器或可视化工具,如Wagon、Looker或Mode。创建数据文化我不认为我需要让任何人相信基于数据洞察力做出合理商业决策的重要性。但是你的公司目前是这样做的吗?每个人都可以访问数据吗?他们能理解这些数据对他们自己的目标和公司的核心指标意味着什么吗?你选择的分析平台,无论你是建立内部还是购买第三方,都会对你公司的运作方式产生巨大的连锁反应,最终影响到你公司的成功。评论@VikChaudhary:振幅和Mixpanel和Totango等工具有什么区别?你是同一类人还是不同的人?在我以前的公司,我们使用Totango进行应用程序分析。希望这能帮上忙!没有更好和更坏的选择。选择是因势利导的。

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