डेटोना बीच, फ्लोरिडा में डेटा एनालिटिक्स सेवाएं

आप पहले से उपयोग किए जाने वाले डेटा से अधिक डेटा एकत्र करते हैं। हर ऑर्डर, लॉगिन, सपोर्ट टिकट, और भुगतान एक निशान छोड़ देता है - और इसका अधिकांश हिस्सा उन प्रणालियों में होता है जो एक-दूसरे से बात नहीं करते हैं। डेटा एनालिटिक्स सेवाएं इस अंतर को दूर करती हैं: वे बिखरे हुए रिकॉर्ड को उन मुट्ठी भर नंबरों में बदल देती हैं जिन पर आपकी टीम वास्तव में कार्रवाई कर सकती है।

यहां बताया गया है कि काम कैसे टूटता है।

डेटा पाइपलाइन

यह अजीब नींव है, और यह वह जगह है जहाँ अधिकांश मूल्य छिप जाते हैं। पाइपलाइन वह कोड होता है जो आपके CRM, पेमेंट प्रोसेसर, और ऑपरेशनल डेटाबेस से डेटा खींचता है, उसे साफ़ करता है, और इसे शेड्यूल पर ले जाता है ताकि नंबर एक महीने पुराने होने के बजाय चालू रहें। हम इन्हें AWS पर Python में बनाते हैं, ताकि एक मूक विफलता एक सप्ताह तक आपकी रिपोर्ट में जहर न डाल दे, इससे पहले कि कोई नोटिस करे।

वेयरहाउसिंग और मॉडलिंग

एक बार जब डेटा प्रवाहित हो जाता है, तो उसे पूछताछ के लिए कहीं न कहीं बनाया जाना चाहिए — एक वेयरहाउस — और शीर्ष पर व्यावसायिक तर्क की एक परत जो परिभाषित करती है कि आपके मेट्रिक्स का वास्तव में क्या मतलब है। “राजस्व” तब तक आसान लगता है जब तक कि दो विभाग इसकी अलग-अलग गणना नहीं करते हैं। हम उन परिभाषाओं को एक बार, एक ही स्थान पर पिन कर देते हैं, ताकि हर डैशबोर्ड एक ही सच्चाई से पढ़े।

BI डैशबोर्ड्स और विज़ुअलाइज़ेशन

दृश्यमान परत। हम आपकी टीम के लिए जो भी BI टूल फिट बैठता है, उस पर या कस्टम रिएक्ट के साथ डैशबोर्ड बनाते हैं, जब कोई ऑफ-द-शेल्फ टूल आपको आवश्यक दृश्य नहीं दिखा सकता है। हमारा लक्ष्य अधिक चार्ट नहीं है। ये चार या पाँच संख्याएँ हैं जो किसी निर्णय को बदल देती हैं, स्वचालित रूप से ताज़ा हो जाती हैं, और शोर समाप्त हो जाता है।

इसका इस्तेमाल कौन करता है

• जिन रिपोर्टों को हाथ से इकट्ठा करने में कई दिन लगते हैं, उनसे बड़ी-बड़ी कॉल करने वाले ऑपरेटर
• फाइनेंस टीमें उन स्प्रेडशीट्स को समेट रही हैं जो कभी पूरी तरह मेल नहीं खाती हैं
• संस्थापक जो एक स्क्रीन चाहते हैं जो यह बताता हो कि व्यवसाय वास्तव में कैसा चल रहा है
• जिन टीमों ने BI टूल खरीदा और उन्हें पता चला कि टूल आसान हिस्सा है

इसका लाभ कहाँ मिलता है

जहां भी कोई व्यक्ति वर्तमान में हाथ से रिपोर्ट इकट्ठा करता है, वहां सबसे स्पष्ट रिटर्न दिखाई देता है। अगर कोई व्यक्ति हर सप्ताह एक सुबह एक साथ एक्सपोर्ट करने में बिताता है, तो यह सिर्फ़ खोया हुआ समय नहीं है - यह एक ऐसा नंबर है जो पहले से ही किसी के पढ़ने तक बासी हो जाता है, और जब तक कोई इसे पढ़ता है, तब तक वह बासी हो जाता है, और कॉपी-पेस्ट स्लिप होने की संभावना रहती है। उस एक रिपोर्ट को ऑटोमेट करने से अक्सर सहभागिता के एक हिस्से का भुगतान अपने आप हो जाता है।

दूसरी जगह इसका फ़ायदा मिलता है, वह तर्क है जिसे कोई नहीं सुलझा सकता। दो टीमें अलग-अलग राजस्व आंकड़ों को उद्धृत करती हैं, एक मंथन संख्या जो इस बात पर निर्भर करती है कि इसे कौन खींचता है। मेट्रिक परिभाषाओं के एक सेट के साथ एक साझा वेयरहाउस उस तर्क को हमेशा के लिए समाप्त कर देता है, क्योंकि हर डैशबोर्ड एक ही स्रोत से पढ़ता है।

AWS पर निर्मित, जिसका स्वामित्व आपके पास है

हम यह काम AWS और आधुनिक डेटा स्टैक पर अमेरिका स्थित वरिष्ठ इंजीनियरों के रूप में करते हैं, जो आपके अपने क्लाउड खाते में निर्माण करते हैं, ताकि काम पूरा होने पर आप हर पाइपलाइन और डैशबोर्ड के मालिक हों। स्वींट डेटोना बीच में स्थित है, जिसका अर्थ है ऑफशोर टिकट कतार के बजाय आपके टाइमज़ोन में एक वास्तविक इंजीनियर — हालांकि यह काम अपने आप में कहीं भी क्लाइंट्स के लिए दूरस्थ रूप से ठीक चलता है।

ख़ास बात: डैशबोर्ड इसका आसान, दिखने वाला हिस्सा है। एनालिटिक्स प्रोजेक्ट के सफल होने या असफल होने का कारण नीचे की पाइपलाइन है, और यही वह जगह है जहाँ अधिकांश इंजीनियरिंग वास्तव में जाती है। उस फाउंडेशन को सही तरीके से प्राप्त करें और चार्ट लगभग अपने आप बन जाते हैं; इसे गलत समझें और विज़ुअलाइज़ेशन पॉलिश की कोई भी मात्रा शीर्ष पर मौजूद नंबरों को नहीं बचाएगी।