Nie stawiaj swojej firmy na wprowadzającą w błąd analizę danych

Opublikowany: 2023-05-04

Syf na wejściu, syf na wyjściu. To złota zasada analizy danych. Istnieje jednak całe spektrum śmieci, a Twoje dane mogą być bardziej tandetne, niż myślisz.

Będziesz musiał wykazać się kreatywnością w zakresie swoich danych (lub skorzystać z platformy analitycznej w czasie rzeczywistym, która już to zrobiła), aby działały tak, jak chcesz. Przydatna analiza to coś więcej niż formaty, świeżość i standaryzacja: chodzi o kontekst.

Kluczowe dania na wynos:

    • Dane są stale przepływającym zasobem, a nie tylko informacjami w bazie danych.
    • Nowe narzędzia umożliwiają standaryzację i przetwarzanie dużych zbiorów danych w celu uzyskania wskaźników QoE w czasie rzeczywistym.
    • Dobre dane poprawią wiele rzeczy: Twoje operacje, możliwości podejmowania decyzji, a nawet zdolność do efektywnego zarządzania fuzjami i przejęciami.

Jaka jest stawka? Zrozumienie wpływu jakości danych na Twoją organizację

Zanim przejdziesz do chwastów, prawdopodobnie chcesz wiedzieć, co w tym jest dla ciebie. Jaką różnicę przynosi ulepszenie analityki?

Jakość danych ma wpływ na Twoje przychody i koszt świadczonych usług. Wpływa na Twoją zdolność do pozyskiwania większej liczby subskrybentów, wyświetlania większej liczby reklam, wybierania najskuteczniejszego sposobu rozwiązywania problemów technicznych i nie tylko.

Twoje dane to coś więcej niż zasób w pamięci masowej. To stale rosnący, stale płynący zasób, z którego możesz korzystać, aby podejmować kluczowe decyzje na każdym poziomie.

Sposoby przechowywania, uzyskiwania dostępu i przetwarzania Twoich danych w celu uzyskania maksymalnej skuteczności

Prawdopodobnie gromadzisz dane o każdym aspekcie swojej działalności. Od Twoich należności po liczbę zdarzeń niepowodzenia podczas transmisji określonego elementu multimedialnego, masz wpływy.

Istnieją różne sposoby przechowywania i uzyskiwania dostępu do tych informacji. Chociaż niektóre aspekty Twojej działalności mogą nadal zależeć od hurtowni danych i tradycyjnych zapytań SQL, najważniejsze jest skupienie się na przesyłaniu strumieniowym danych, które możesz przetwarzać i uzyskiwać do nich dostęp za pośrednictwem platformy analizy dużych zbiorów danych w czasie rzeczywistym.

Platformy te są stosunkowo nowymi rozwiązaniami. W szczególności skupiają się na uzyskaniu przydatnych informacji na temat tego, co dzieje się w strumieniach dużych zbiorów danych.

Kontekst ma znaczenie: wypełnianie luk w analizie, aby uzyskać pełny obraz

Co jest w Twoim strumieniu? To pytanie jest ważniejsze i bardziej złożone, niż większość organizacji zdaje sobie z tego sprawę.

Zastosowanie analizy przesyłania strumieniowego do strumienia danych zindeksowanych czasowo i stanowych to jedno. Jest to podstawowy warunek wstępny, aby uzyskać trifecta współczesnej analityki VoD lub transmisji:

    • Niestandardowe wskaźniki w czasie rzeczywistym (opóźnienia poniżej 60 sekund, nawet w przypadku bardzo złożonych funkcji)
    • Skalowalność dzięki niskonakładowej, specjalnie skonstruowanej abstrakcji frameworka (a nie ręcznie robionych zapytań SQL działających w hurtowni danych w czasie zapytania)
    • Wgląd w każdą sesję dzięki stałemu podejściu do spisu ludności

Ta kombinacja pokazuje, co dzieje się na poziomie gruntu. Rozwija się wraz z Twoją organizacją, gdy obsługujesz miliony jednoczesnych strumieni.

W tym momencie musisz pomniejszyć. Większość stosów analitycznych nie rejestruje całości doświadczeń odbiorców. To niedopatrzenie może powodować i często powoduje ogromne martwe punkty podczas procesów optymalizacji.

Na przykład, jeśli Twój zespół optymalizuje wrażenia widzów i skupia się na niepowodzeniach odtwarzania, istnieje szansa, że ​​takie zachowanie nie pochodzi od samego odtwarzacza wideo. Może pochodzić z reklamy przed filmem, której się nie ładuje. Może to być nawet błąd w Twojej aplikacji, który wpływa na określone urządzenie użytkownika końcowego.

Degradacja QoE może wynikać ze wszystkiego, od kodowania po CDN. Uzyskanie strumienia danych pokazującego całą podróż odbiorców jest warunkiem podejmowania dobrych decyzji biznesowych.

Związek między jakością analizy danych a standaryzacją danych

Ważny jest kontekst. Równie ważne jest zrozumienie tego, na co patrzysz. Tutaj wkracza standaryzacja i czyszczenie danych.

Standaryzacja danych to klasyczny element korzystania z baz danych. Mimo to wydaje się, że wymyka się wielu organizacjom.

Aby podkreślić ten punkt, czas wrócić do starego frazesu. Trzeba porównywać jabłka do jabłek. Jest to najbardziej oczywiste, gdy używasz danych z innych organizacji. Oto kilka kwestii do rozważenia:

    • Czy podstawowa infrastruktura jest podobna? A co z konfiguracją sieci?
    • Jakie są niszowe obawy? Transmisje sportowe na żywo mogą wymagać ogólnie wyższej jakości wideo niż VoD na urządzeniach mobilnych.
    • Jakie techniki standaryzacji lub normalizacji wchodzą w grę? Czy są one takie same dla wszystkich danych?
    • Jak stare są informacje? Jak bardzo zmieniły się standardy?
    • Czy dane pochodzą w ogóle z areny publikowania wideo?

Ważne jest również przyjrzenie się własnym operacjom i porównanie wszystkich danych, na które zdecydowałeś się kierować w procesie optymalizacji. Nawet jeśli nie używasz tych wskaźników do wyznaczania celów, możesz użyć ich do pomiaru skuteczności każdej podjętej decyzji i odpowiednio dostosować swój plan działania.

Dodatkowe korzyści ze standaryzacji danych na poziomie organizacji.

Wysokiej jakości, znormalizowane surowe dane wspierają operacje, funkcje wykonawcze i strategię wysokiego poziomu

Do tej pory przeczytałeś, że jakość danych ma znaczenie dla różnych aspektów Twojej organizacji. Oto kilka dalszych szczegółów gry.

Efektywność operacyjna

Jakość danych ma znaczenie podczas operacji, ponieważ pomaga zespołom podejmować szybkie, ukierunkowane laserowo decyzje. Na przykład, dysponując odpowiednimi informacjami, mogą wprowadzać drobne zmiany w sieci dokładnie tam, gdzie jest to potrzebne, zamiast przełączać się między ogromnymi grupami odbiorców. Zmniejsza to koszty i zapobiega komplikacjom.

Podejmowanie decyzji wykonawczych

CTO i VP wykorzystują analitykę do kierowania firmą i realizacji złożonych strategii. Im bardziej szczegółowe i kompletne dane, tym lepiej możesz śledzić i przewidywać wyniki tych działań przywódczych.

Strategia wysokiego szczebla

Oprócz realizacji celów biznesowych dobre dane i dobre praktyki w zakresie danych umożliwiają rozwój na poziomie strategicznym. Na przykład klasyczny koszmar związany z migracją baz danych w ramach fuzji i przejęć staje się znacznie mniejszym problemem, gdy obowiązują zasady standaryzacji.

Poznaj prawdziwą moc analizy danych

Skoro już o tym przeczytałeś, dlaczego nie spróbować? Sprawdź nasze statystyki dotyczące każdego urządzenia i każdej minuty lub kliknij tutaj, aby zaplanować demonstrację.