Um roteiro para inovação orientada a dados

À medida que o espaço de dados e análises evolui e a importância da ciência de dados nos negócios cresce, muitas organizações precisam de um ambiente seguro para conectar seus dados ao mundo real.

À medida que as organizações são inundadas com uma riqueza de dados, seus sistemas tradicionais não conseguem fornecer as idéias. Os processos tradicionais de data warehousing e inteligência de negócios geralmente levam tempo para responder. Como resultado, eles não atendem necessariamente a requisitos de negócios em rápida evolução.

Para isso, as empresas se concentram na transformação de data warehouses tradicionais em infraestruturas modernas por meio de caixas de areia analíticas. As caixas de areia analíticas permitem que as organizações sejam mais rápidas. Eles fornecem ambientes controlados para mineração de dados, exploração e experimentação enquanto permanecem compatíveis.

Ferramentas de análise avançada, como caixas de areia, fornecem uma solução ideal à medida que os dados se tornam cada vez mais cruciais para as organizações. Essas caixas de areia aumentam a eficácia e a agilidade dos dados, minimizando os riscos associados durante o manuseio.

O que é uma caixa de areia analítica?

Uma caixa de areia analítica refere -se a um ambiente separadamente integrado à arquitetura geral de dados de uma organização. Uma caixa de areia implica um ambiente de teste usado por analistas de dados e cientistas de dados. Esse ambiente lhes permite experimentar e explorar várias possibilidades analíticas sem afetar o ambiente de produção. Esse ambiente contém uma cópia dos dados de produção com as ferramentas e tecnologias necessárias para análise e visualização de dados.

As caixas de areia analíticas podem conter e analisar grandes volumes de dados acumulados de diferentes fontes internas e externas. Isso significa que o ambiente pode funcionar com bancos de dados estruturados e não estruturados.

As caixas de areia de análise são utilizadas para diferentes fins:

• Testando e validando novos conceitos e idéias de negócios
• Analisando diferentes conjuntos de dados pela capacidade de combinar dados internos com alguns dados externos, por exemplo, censo do governo, previsão do tempo
• Obtendo uma visão mais profunda da informação interna

Por que as organizações precisam de uma caixa de areia analítica?

Estima -se que o mercado de Sandbox Global Analytics atinja US $ 13 bilhões até 2033 com uma taxa de CAGR de 9,2%. Com a ajuda do Big Data Analytics, os usuários podem experimentar novos conjuntos de dados para desbloquear insights sem afetar os sistemas de produção.

As caixas de areia oferecem aos usuários a capacidade de testar soluções e hipóteses de análise em um ambiente controlado. Isso permite que as organizações testem as alterações antes de implementá -las em fontes de dados. Isso é altamente útil para testar os recursos, funcionalidades e recursos do sistema, especialmente para recursos independentes.

Em segundo lugar, a integração de caixas de areia de análise com a arquitetura de dados amplifica os recursos de inteligência de negócios. Permite que analistas, desenvolvedores e cientistas colaborem perfeitamente. Como resultado, os problemas são identificados e abordados de maneira mais eficiente e proativa. Os algoritmos de aprendizado de máquina são implementados de várias maneiras em um ambiente integrado. Isso permite a modelagem preditiva automatizada para melhorar a tomada de decisão.

Em terceiro lugar, as organizações usam caixas de areia analíticas para testar e refinar algoritmos em ambientes protegidos. Esse processo permite que eles aprimorem o desempenho do algoritmo por meio de experimentação e ajustes iterativos. Essa abordagem minimiza os riscos associados à implantação de algoritmos não testados diretamente na produção. Ele permite que as organizações garantam que seus algoritmos sejam bem refinados e preparados antes de se integrar aos sistemas ao vivo.

Por fim, as caixas de areia analíticas mantêm a integridade e a segurança dos ambientes de produção por meio de um espaço de teste dedicado. Isso impede que problemas em potencial durante o teste afetem o sistema operacional. Recentemente, vimos caixas de areia de análise foram usadas para o processo de qualidade dos dados para identificar, validar e estimar o impacto dos problemas de qualidade dos dados.

Como funcionam as caixas de areia analíticas?

As caixas de areia são uma excelente maneira de as empresas testarem seus dados quanto à precisão, conformidade e qualidade. A Sandbox Analytics visa mitigar os riscos das penalidades, identificando possíveis problemas em tempo real, mesmo antes de ocorrerem.

Considere um cenário em que você deseja refinar seu mecanismo de recomendação em uma plataforma de comércio eletrônico com base nas preferências do cliente. Uma sandbox de análise permite experimentar diferentes possibilidades e modificar perfis de consumidores sem afetar as recomendações ao vivo. Isso impede questões em potencial, como campanhas de segmentação imprecisa. Dessa forma, as organizações podem evitar cenários que podem levar à insatisfação ou reclamações do cliente.

Ter análise de big data permite que você envie dados do cliente no sistema. Isso permite que as empresas executem testes e garantam que os dados sejam precisos antes que qualquer e -mail ou campanha seja enviado. Mergulhe em nosso blog perspicaz em inteligência do cliente Para descobrir seis estratégias inestimáveis ​​para extrair o valor máximo dos dados do seu cliente.

Dessa forma, as organizações podem mitigar rapidamente o risco de ser multado devido à não conformidade com os regulamentos.

Quais são os componentes de uma sandbox de análise?

A seguir, são apresentados os componentes essenciais de uma caixa de areia analítica:

• Análise de negóciosou análise corporativa, alavancando a ciência de dados e o aprendizado de máquina (ML), abrange uma variedade de ferramentas projetadas para analisar dados comerciais para a tomada de decisão informada. As ferramentas de inteligência de negócios de autoatendimento são cruciais para facilitar a análise situacional e a descoberta
• Plataforma analítica de sandbox Envolve o armazenamento de dados em nuvem, o processamento, e os recursos de rede.
• Acesso de dados e entrega Envolve coleta e integração de dados sem costura de fontes díspares. Isso permite que as empresas coletem dados com eficiência de vários fluxos de dados. Isso promove uma abordagem abrangente para a tomada de decisão orientada a dados. Uma parte importante é ser capaz de renovar relativamente rapidamente os dados necessários. Além disso, a capacidade de se conectar a outras fontes públicas é importante.
• Fontes de dados Encomepaspa tipos de dados estruturados e não estruturados de fontes internas e externas. Exemplos incluem planilhas, mensagens, feeds, documentos ou extratos, e como mencionado acima de outras fontes de dados públicos, como governo, clima, tráfego, etc.

A implementação eficaz de uma caixa de areia de análise requer infraestruturas otimizadas operando em ambientes controlados. Explore nosso blog sobre, destacando oito princípios de arquitetura essencial para uma implementação bem -sucedida.

Atributos -chave de uma caixa de areia de análise eficaz

Uma sandbox de análise eficaz deve fornecer um ambiente de teste seguro. Isso permite que cientistas e analistas de dados explorem e validem dados. Ele protege a integridade e a estabilidade do ambiente de produção.

Para garantir isso, existem vários critérios importantes que a caixa de areia analítica deve atender.

1. Integridade de dados: O Sandbox deve ter uma cópia dos dados de produção atualizados, precisos e confiáveis ​​para que os cientistas de dados possam trabalhar com conjuntos de dados reais.
2. Segurança de dados: A caixa de areia deve ter as mesmas medidas e controles de segurança que o ambiente de produção. Isso garante que os dados confidenciais sejam protegidos.
3. Desempenho: A caixa de areia deve ser capaz de lidar com grandes volumes de dados e consultas analíticas complexas facilmente. Isso deve acontecer sem afetar o desempenho dos ambientes de produção.
4. Colaboração: A caixa de areia deve consistir em ferramentas e tecnologias que permitam que os usuários colaborem e compartilhem seu trabalho.
5. Flexibilidade: A caixa de areia deve ser flexível o suficiente para permitir que as análises experimentem e explorem diferentes possibilidades analíticas sem serem restringidos em um ambiente de produção.
6. Facilidade de uso: A caixa de areia deve ser fácil de usar e navegar. Deve ter documentação clara e outros recursos de suporte para acelerar os processos rapidamente.
7. Processo. Esta é a parte mais crítica da caixa de areia analítica. O processo precisa ser estabelecido para revisar e concordar com quais dados incluir e quais informações são críticas. Caso contrário, se tornará algo que não é prático: na melhor das hipóteses, será “verdadeiro, mas inútil”.

Navegando pelas próximas etapas da caixa de areia de dados

Abordar os desafios de negócios com o Big Data é uma tarefa assustadora. Investir em caixas de areia analítica oferece uma solução robusta. Os analistas de negócios podem explorar facilmente dados corporativos, combinando -os com fontes de dados internas e externas. Esse processo permite que eles empacotem com eficiência o resultado sem afetar a principal fonte de dados da organização.

No entanto, essas caixas de areia são projetadas para análise exploratória, em vez de relatórios de produção. Idealmente, as caixas de areia têm uma data de validade, o que significa que são projetadas para realizar análises ad-hoc e não qualquer desenvolvimento de aplicativos. Se um analista de negócios pretende converter sua análise em um aplicativo ou relatório, ele deverá entregá -lo à equipe de BI para produzi -lo.

Além disso, as organizações que implementam ferramentas avançadas de análise de dados, como caixas de areia, precisam aplicar políticas de informação. Os analistas podem exportar conjuntos de dados para seus sistemas, compartilhar resultados por meio de planilhas ou e -mails e desenvolver aplicativos de produção não autorizados. Para mitigar esses riscos, as organizações que implementam caixas de areia devem aplicar políticas rigorosas e abrangentes para gerenciar as informações de sua organização.

Para práticas recomendadas detalhadas sobre a utilização de caixas de areia analíticas de maneira eficaz, nosso whitepaper abrangente na Analytics Sandbox cobre tudo. Baixe o whitepaper Para adaptar sua experiência analítica de sandbox para atender às necessidades exclusivas da sua organização.