Als Framework ermöglicht Composable Analytics den Perception-Konsumenten die Wiederverwendung und Kombination modularer Komponenten für verschiedene Arbeitsabläufe und Anwendungsfälle. Data-AufnahmetoolsDatenvorbereitungstools, Analyse-Engines und Datenvisualisierungstools funktionieren als separate Blöcke, die leicht gemischt und angepasst werden können, wobei häufig maschinelles Lernen (ML) und Microservices eingesetzt werden, damit alles als eine Einheit funktioniert.
Ein Einzelhandelsunternehmen möchte beispielsweise verstehen, warum die Umsätze in bestimmten Regionen zurückgehen. Anstatt Stunden damit zu verbringen, einen neuen Analyseprozess zu programmieren oder die Datenpipeline neu zu konfigurieren, um sie in ein neues Dashboard einzuspeisen, stellen Datenteams einfach eine Vertriebsdatenbank, ein Stimmungsmodell für Kundenfeedback und eine regionale Wetterdatenquelle zusammen. Sie verbinden und integrieren diese Komponenten in einer Analyseplattform, die sie zu einem benutzerdefinierten Perception-Workflow zusammenfügt. Ein Supervisor kann dann problemlos Berichte anzeigen, die Produktkategorie-spezifische Umsatzrückgänge mit negativer Stimmung und Wetteranomalien in Verbindung bringen.
Composable Analytics ist nicht besonders neu. Als Basiskonzept gibt es das schon seit 2012 und es ist seit mindestens 2020 ein starker Geschäftstrend, als Daryl Plummer von Gartner eine Grundsatzrede hielt, in der er „composable“ als „composable“ bezeichnete die Zukunft des Geschäfts. Heute erfreut sich das Konzept jedoch immer größerer Beliebtheit. Plötzlich ist alles zusammensetzbar: zusammensetzbare Dokumente, zusammensetzbare Metriken, zusammensetzbare ERP, zusammensetzbare Architektur, zusammensetzbare Geschäfte.
Composable könnte ein trendiges Schlagwort sein, einfach weil modular und agil bereits altmodisch sind. Aber wie auch immer Sie es nennen, es gibt gute Gründe, warum Sie es überall sehen.
Was Sie lernen werden
- Was macht Composable Analytics flexibel und zugänglich?
- Wie Composable Analytics die Kosten für Unternehmensanalysen senkt
- Warum Composable Analytics schnellere Einblicke ermöglicht
Umweltunabhängige Zugänglichkeit
Eingebettete Analyseschnittstellen gibt es heutzutage überall. Sie finden sie in Banking-Apps, CRMs und E-Commerce-Plattformen; in Dashboards, die den Webverkehr, Gewinnsträhnen im Gaming und Börsenveränderungen messen. In Unternehmen werden sie von jeder Abteilung zur Erstellung von Visualisierungen und Berichten verwendet.
Composable Analytics macht es möglich. Da Daten, Instruments und Dienste als diskrete Komponenten verpackt und mithilfe von APIs verknüpft sind, können sie in verschiedenen Umgebungen platziert werden, ohne dass Governance, Geschäftslogik oder Metriken verloren gehen. Dadurch sind sie auch in hybriden Umgebungen (wie sie in Unternehmen immer häufiger vorkommen) und in jeder State of affairs zugänglich. Pyramid Analytics bietet a entkoppelte Metrikschicht Das gewährleistet eine konsistente Governance in jeder State of affairs. Die unternehmenstaugliche Einbettungslösung der Plattform erleichtert Entwicklern die Integration von Konversationsanalysen in jede Host-App.
Bietet die Freiheit zur Individualisierung
Vor Composable Analytics mussten Datenteams innerhalb der Grenzen dessen arbeiten, was in All-in-one-Analytics-Suites verfügbar warfare.
Datenanalyseplattformen sind möglicherweise für unterschiedliche Endbenutzeranforderungen konzipiert, können keine Verbindung zu allen Datenquellen herstellen und/oder sind zu langsam oder rechenintensiv, aber Unternehmen mussten einfach das Beste daraus machen. Im Gegensatz dazu ermöglicht Composable Analytics die Anpassung von Anwendungsfällen an jeden Umstand.
Komponenten können je nach Anforderung beliebig kombiniert werden. Unternehmensdatenteams können die Beschränkungen der Toolfunktionen überwinden und Anbieter, Schnittstellen, Datenquellen und Logikebenen kombinieren, um Analyseabläufe zu erstellen, die ihren Anforderungen entsprechen.
Stärkung von Bürgeranalysten
Jetzt, wo Daten allgegenwärtig sind, möchte jeder von Erkenntnissen und Empfehlungen profitieren. Das ist zwar eine constructive Entwicklung, bedeutet aber, dass Datenwissenschaftler mehr Zeit damit verbringen, auf Anfragen zu antworten, als mit ihrer eigenen Arbeit fortzufahren. Selbst Self-Service Enterprise Intelligence (SSBI) erfordert häufig erhebliche Hilfe bei der Einrichtung durch Analysten.
Composable Analytics macht echten Self-Service leichter zugänglich. Branchenanwender (Line-of-Enterprise, LOB) ohne datenwissenschaftliche Kenntnisse können vorgefertigte Analysekomponenten auf einer Low-Code- oder No-Code-Plattform ablegen und sie direkt in Betriebstools oder entscheidungsorientierte Anwendungen einbetten, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, die genau das liefern, was sie brauchen. Es ist eine Freiheit, die Instruments wie Holistics bieten und für die sie geschaffen wurden Self-Service-Drag-and-Drop-Nutzung.
Die zentralisierte semantische Ebene, konsistente Governance und nahtlose Verbindungen mit allen Arten von Datenquellen sorgen für eine sichere Compliance und verhindern, dass Daten verunreinigt oder verwechselt werden. LOB-Benutzer müssen sich nicht an Datenteams wenden, um eine neue Datenpipeline aufzubauen, und die Daten behalten ihre Integrität und liefern vertrauenswürdige Erkenntnisse.
Kosten niedrig halten
Herkömmliche Analysen sind kostspielig. Jedes Dashboard und jeder Bericht wird individuell erstellt, was an sich schon kostspielig ist. Für die Anpassung sind fachmännische Datenentwicklungszeit und häufig mehrere Spezialisten erforderlich, während die Wartung der Komponenten die Kosten erhöht. Außerdem müssen Sie in der Regel für mehrere Instruments und Datenspeicher bezahlen, da jedes Group ein anderes Analyse-Setup benötigt.
Composable Analytics senkt viele Kosten. Der modulare Aufbau lässt sich leicht an neue Anforderungen anpassen und verkürzt so den Arbeitsaufwand. Wartungs- und Ressourcenkosten sinken, da Systeme Komponenten und kontrollierte Schichten gemeinsam nutzen; Änderungen werden automatisch weitergegeben; Und dank der Cloud-nativen Infrastruktur zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie benötigen. Composable Analytics macht Ihren Analytics-Stack außerdem zukunftssicher, sodass Sie in ein paar Jahren nicht mit hohen Kosten konfrontiert werden.
Sie können einzelne Module austauschen, wenn eine bessere Various zur Verfügung steht, anstatt sich zwischen den Kosten für den Austausch aller Module oder den versteckten Kosten für die Verwendung veralteter Instruments entscheiden zu müssen. Beispielsweise benötigen Fintech-Apps im Rahmen einer Echtzeitanalyse eine Identitätsprüfung zur Genehmigung von Kreditlinien. iDenfy bietet eine Composable-freundliche API, die das könnte Passen Sie den Identitätsprüfungs-Workflow an. Wenn Sie eine bessere API für Ihre Anforderungen finden, können Sie diese einfach und ohne Kosten austauschen.
Einblicke im Tempo des Geschäfts
Unternehmen bewegen sich heute schneller als das Licht und Märkte verändern sich schneller als je zuvor. Die Zeit, um Einblicke zu gewinnen, kann in Branchen wie E-Commerce, Einzelhandel und Finanzdienstleistungen ein echter Wettbewerbsvorteil sein, während schnelle Reaktionen auf sich ändernde Bedingungen für Funktionen wie Advertising, Transport und Logistik von entscheidender Bedeutung sein können.
Mit zusammensetzbaren Analysen können Sie Ihren Analyse-Stack im Handumdrehen umgestalten. Da die Komponenten modular sind, können Groups von anderen erstellte Analysen teilen, neu mischen und wiederverwenden. Es gibt keine Wartezeiten, während Datenteams neue Dashboards erstellen, und die zentralisierte semantische Ebene, die eine einzige Quelle der Wahrheit gewährleistet, eliminiert die Zeit, die für die Neuausrichtung von Definitionen erforderlich ist.
Erkenntnisse stehen außerdem schneller zur Verfügung, da Analysesysteme eine direkte Verbindung zu Dwell- oder Streaming-Datenquellen wie Snowflake, BigQuery oder sogar Salesforce herstellen. Datenteams müssen Datenpipelines nicht ständig neu erstellen oder exportieren. Wenn Daten an einem Ort aktualisiert werden, werden sie in jedem Dashboard und jeder Analyse-App aktualisiert, sodass neue Erkenntnisse sofort im gesamten Unternehmen verbreitet werden.
Wichtige Erkenntnisse
- Ein zusammensetzbarer Analyseansatz ermöglicht es Unternehmen, ihren Analyse-Stack einfach anzupassen.
- Zusammensetzbare Analyse-Frameworks reduzieren Reibungsverluste, Zeit und Kosten bei Analyseprozessen.
- LOB-Benutzer können mit zusammensetzbaren Analysen einfacher und schneller auf Erkenntnisse zugreifen.
Ein Framework für adaptive, zukunftsfähige Datenteams
Wie auch immer es heißt: Composable Analytics ist ein Werttreiber für Unternehmen. Die Möglichkeit, modulare Analysekomponenten auseinanderzunehmen und zusammenzusetzen, reduziert Reibung, Zeit und Kosten für Unternehmensanalysen und verbessert gleichzeitig die Zugänglichkeit für Nicht-Information-Science-Experten. Es magazine zwar nicht radikal neu sein, aber Composable Analytics verdient Lob.