ข้อมูลเติบโตอย่างรวดเร็ว และหลายองค์กรสงสัยว่าพวกเขาควรรวมและจัดการข้อมูลในระบบส่วนกลางหรือไม่ ผู้นำบางคนมองเห็นความไร้ประสิทธิภาพในวิธีที่ทีมดึงเมตริกสำคัญหรือผสมผสานข้อมูลจากเครื่องมือซอฟต์แวร์หลายตัว คนอื่นๆ สังเกตว่าการสร้างรายงานมาตรฐานทำให้ทรัพยากรตึงเครียด เมื่อจุดปวดเหล่านี้ซ้อนกัน คำถามก็เกิดขึ้น: “เราต้องการคลังข้อมูลหรือไม่”
โพสต์นี้อธิบายแนวคิด ประโยชน์ และข้อเสียที่อาจเกิดขึ้นของคลังข้อมูล นอกจากนี้ยังสำรวจวิธีประเมินความพร้อม ชั่งน้ำหนักโซลูชัน และวางแผนแนวทางปฏิบัติ ไม่ใช่ทุกธุรกิจที่ต้องการคลังข้อมูล แต่สำหรับผู้ที่กำลังเผชิญกับการรายงานที่ช้า แหล่งข้อมูลที่ไม่ตรงกัน หรือการวิเคราะห์ที่ไม่เหมาะสม คลังข้อมูลที่มีโครงสร้างที่ดีสามารถทำให้เส้นทางสู่ข้อมูลเชิงลึกง่ายขึ้น
ทำไมผู้คนถึงถามเกี่ยวกับคลังข้อมูล
บทสนทนาเมื่อเร็วๆ นี้มักเริ่มต้นด้วย “เราต้องการคลังข้อมูลหรือไม่” พวกเขามาจากผู้ก่อตั้งธุรกิจ ผู้ประกอบการบริษัทขนาดเล็ก หรือผู้นำผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ข้อมูลเป็นดินแดนใหม่สำหรับพวกเขา พวกเขาต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น แต่กลัวที่จะดำดิ่งสู่โครงการพัฒนาที่สำคัญ
คำถามนี้เป็นเรื่องธรรมชาติ คลังข้อมูลอาจหมายถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในวิธีที่บริษัทของคุณจัดการข้อมูล อาจต้องมีพนักงานเพิ่มเติมหรือความช่วยเหลือจากภายนอก อาจเกี่ยวข้องกับไทม์ไลน์ที่มีขอบเขตอย่างรอบคอบ ดังนั้น คุณต้องเริ่มต้นหรือไม่
ประโยชน์หลักของคลังข้อมูล
การเข้าถึงที่ดีขึ้นสำหรับนักวิเคราะห์
ข้อมูลที่กระจัดกระจายในสเปรดชีต แอปพลิเคชันบนคลาวด์ และฐานข้อมูลเดิมนั้นวิเคราะห์ร่วมกันได้ยาก คลังข้อมูลรวมศูนย์ทุกอย่างไว้ในที่เดียว สมาชิกในทีมไม่ต้องเล่นปาหี่ข้อมูลประจำตัวหลายรายการหรือรวมข้อมูลด้วยตนเองอีกต่อไป แต่พวกเขาจะสอบถามที่เก็บข้อมูลเดียว ดึงข้อมูลที่สอดคล้องกัน การเปลี่ยนแปลงนี้ช่วยลดเวลาที่เสียไปและส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น
แหล่งข้อมูลส่วนกลางจากทั่วทั้งองค์กร
ธุรกิจสมัยใหม่สร้างข้อมูลจากการตลาด การเงิน การดำเนินงาน การวิจัยและพัฒนา API ภายนอก ชุดข้อมูลสาธารณะ หรือฟีดพันธมิตร การรวบรวมแหล่งที่มาที่แตกต่างกันเหล่านี้ไว้ในที่เก็บเดียวช่วยลดความซับซ้อนของการรายงานข้ามแผนก การรวมต้นทุน รายได้ และเมตริกการใช้งานกลายเป็นเรื่องง่าย ความกว้างนี้ยังรองรับการวิเคราะห์ขั้นสูงหรือการเรียนรู้ของเครื่อง เนื่องจากข้อมูลที่สอดคล้องกันช่วยปรับปรุงชุดการฝึกอบรม
คุณภาพและความสอดคล้องของข้อมูลที่ดีขึ้น
ระบบจำนวนมากไม่ได้ติดตามการเปลี่ยนแปลงในอดีตหรือต้องการการอัปเดตด้วยตนเอง คลังข้อมูลที่มีประสิทธิภาพมักใช้วิธีการทำความสะอาด การตรวจสอบความถูกต้อง และการแปลง ระเบียนที่ซ้ำกันจะถูกตั้งค่าสถานะ รูปแบบที่ขัดแย้งกันจะได้รับการกำหนดมาตรฐาน เมื่อเวลาผ่านไป มาตรการเหล่านี้สร้างความไว้วางใจในเมตริกของคุณ เมื่อทุกแผนกอ้างอิงคำจำกัดความเดียวกัน การตัดสินใจจะราบรื่นขึ้น
การรายงานและระบบธุรกิจอัจฉริยะที่ดีขึ้น
องค์กรต้องการแดชบอร์ดที่ชัดเจนและมีประสิทธิภาพ คลังข้อมูลปรับโครงสร้างข้อมูลให้เหมาะสมเพื่อตอบสนองความต้องการเหล่านี้ บุคคลต่างๆ สามารถเจาะลึกแนวโน้มการขาย พฤติกรรมของลูกค้า หรือ KPI การดำเนินงานโดยมีความล่าช้าลดลง การรายงานที่ยืดหยุ่นหมายความว่าคุณสามารถเจาะลึกตามกลุ่มผลิตภัณฑ์ ภูมิภาค หรือช่องทางการตลาด ความสามารถนี้ส่งเสริมข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและการตัดสินใจที่เฉียบคมยิ่งขึ้น
การติดตามประวัติทำได้ง่าย
ระบบต้นทางบางระบบไม่บันทึกการเปลี่ยนแปลงบันทึกหรือเก็บข้อมูลไว้เพียงช่วงเวลาสั้นๆ คลังข้อมูลจะเก็บภาพรวมไว้เมื่อเวลาผ่านไป ซึ่งช่วยติดตามประสิทธิภาพแบบเดือนต่อเดือน วัดแนวโน้มปีต่อปี หรือเปรียบเทียบหลายช่วงเวลา การติดตามว่าพนักงานย้ายระหว่างบทบาทอย่างไรหรือลูกค้าเปลี่ยนระดับการสมัครสมาชิกอย่างไรจะกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้น นักวิเคราะห์มองเห็นรูปแบบโดยไม่ต้องค้นหาไฟล์เก่าๆ ที่กระจัดกระจาย
ระบบอัตโนมัติของกระบวนการซ้ำๆ
หากแผนกการเงินของคุณรวบรวมตัวเลขเดียวกันซ้ำแล้วซ้ำเล่าและรวมเข้ากับสเปรดชีต คุณอาจพิจารณาระบบอัตโนมัติ คลังข้อมูลป้อนข้อมูลสดใหม่ให้กับเครื่องมือทางธุรกิจอัจฉริยะ รายงานจะอัปเดตโดยอัตโนมัติ ซึ่งสามารถลดขั้นตอนด้วยตนเองและทำให้พนักงานมีอิสระที่จะมุ่งเน้นไปที่การวิเคราะห์แทนที่จะทำงานหนัก
ตัวบ่งชี้ว่าคุณอาจต้องการ
คุณใช้แหล่งข้อมูลหลายแหล่ง
หนึ่งในสัญญาณที่แข็งแกร่งที่สุด: คุณรวมข้อมูลจากหลายแพลตฟอร์ม SaaS ฐานข้อมูลภายใน หรือฟีดภายนอกหรือไม่ หากไม่มีคลังข้อมูล ทีมอาจคัดลอกข้อมูลลงในสเปรดชีตหรือใช้สคริปต์เชื่อมโยงบ่อยครั้ง หากค่าใช้จ่ายนั้นไม่สามารถจัดการได้ หรือเกิดข้อผิดพลาด คลังสินค้าจะรวมศูนย์ทุกอย่างในรูปแบบมาตรฐาน
ระบบที่มีอยู่ทำงานช้าลงภายใต้การสืบค้นจำนวนมาก
ฐานข้อมูลการประมวลผลธุรกรรมออนไลน์ (OLTP) ขับเคลื่อนการดำเนินงานในแต่ละวัน แต่พวกเขาสามารถต่อสู้กับแบบสอบถามเชิงวิเคราะห์จำนวนมาก การเรียกใช้การคำนวณที่ซับซ้อนบนระบบการผลิตสามารถลดประสบการณ์ของผู้ใช้หรือทำให้หมดเวลา ที่เก็บข้อมูลการวิเคราะห์เฉพาะ – ปรับให้เหมาะสมสำหรับการสืบค้น – ช่วยป้องกันปัญหาเหล่านี้
คุณขาดแหล่งความจริงแหล่งเดียว
เมื่อฝ่ายการเงิน ฝ่ายขาย และฝ่ายบริการลูกค้าแต่ละฝ่ายเก็บบันทึกแยกกัน เมตริกจะแยกส่วน รายงานสำหรับผู้บริหารอาจขัดแย้งกับแดชบอร์ดของแผนก คลังข้อมูลกำหนดมาตรฐานเมตริกสำคัญ (เช่น รายได้เฉลี่ยต่อผู้ใช้) ดังนั้นทุกคนจึงอ้างอิงคำจำกัดความที่สอดคล้องกัน การจัดตำแหน่งนี้ป้องกันความเข้าใจผิดและส่งเสริมความไว้วางใจที่มากขึ้น
ทีมใช้เวลาทำความสะอาดข้อมูลมากเกินไป
นักวิเคราะห์ติดอยู่กับการจัดระเบียบหรือรวมข้อมูลดิบเป็นเวลาครึ่งสัปดาห์ทำงานหรือไม่ คลังข้อมูลทำให้ขั้นตอนการทำความสะอาดหลายขั้นตอนเป็นไปโดยอัตโนมัติ เมื่อถึงเวลาที่ผู้ใช้ทางธุรกิจเรียกใช้แบบสอบถาม ข้อมูลจะมีเสถียรภาพและเป็นมาตรฐาน หากองค์กรของคุณเห็นปัญหาคอขวดซ้ำๆ ในการเตรียมข้อมูลด้วยตนเอง การใช้ไปป์ไลน์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพอาจช่วยได้
คุณต้องรวมข้อมูลในอดีต
บางอุตสาหกรรมต้องพึ่งพาการเปรียบเทียบในอดีตอย่างมาก: การเงิน โลจิสติกส์ หรือผลิตภัณฑ์แบบสมัครสมาชิก หากเครื่องมือปัจจุบันของคุณไม่อนุญาตให้คุณเก็บรักษาหรือดึงภาพรวมเก่าๆ ได้อย่างง่ายดาย คลังสินค้าสามารถจัดเก็บและจัดทำดัชนีข้อมูลนั้นได้ สิ่งนี้ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ตามยาวอย่างละเอียด
เหตุผลที่บริษัทตัดสินใจนำไปใช้
การวิเคราะห์ข้ามระบบ
เมื่อคุณสงสัยว่าการรวมข้อมูลจากเครื่องมือภายในหลายอย่างจะช่วยปรับปรุงการตัดสินใจ คลังข้อมูลมักจะนำเสนอโซลูชันที่สะอาดที่สุด ตัวอย่างเช่น ตารางการใช้งานผลิตภัณฑ์สามารถรวมกับบันทึกการชำระเงินเพื่อค้นหาลูกค้าชั้นนำของคุณแบบเรียลไทม์
การแยกภาระการวิเคราะห์และธุรกรรม
การเรียกใช้ ad hoc queries บนฐานข้อมูลเดียวกับที่เปิดใช้เว็บไซต์หรือแอปของคุณสามารถลดประสิทธิภาพของผู้ใช้ได้ การโหลดแบบสอบถามไปยังคลังข้อมูลเฉพาะช่วยแก้ปัญหานี้ได้ การวิเคราะห์ไม่รบกวนปริมาณงานของธุรกรรมอีกต่อไป ซึ่งนำไปสู่ความน่าเชื่อถือที่ดีขึ้น
แหล่งข้อมูลดั้งเดิมขาดโครงสร้างแบบสอบถามที่เหมาะสม
บางองค์กรเรียกใช้เวิร์กโหลดที่สำคัญบนระบบ NoSQL โครงสร้างเหล่านี้อาจไม่สอดคล้องกับเครื่องมือทางธุรกิจอัจฉริยะทั่วไป คลังสินค้าที่เก็บข้อมูลที่มีโครงสร้างจากแหล่งที่มาเหล่านั้นทำให้นักวิเคราะห์สามารถสร้างแดชบอร์ดมาตรฐานได้
เพิ่มประสิทธิภาพในการสืบค้นที่หนักขึ้น
หากการสืบค้นรายเดือนหรือรายสัปดาห์ในปริมาณมาก (หลายแสนหรือหลายล้านแถว) เริ่มชะงักงัน คลังข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมจะช่วยได้ การรวม การจัดทำดัชนี และการแบ่งพาร์ติชันสามารถลดเวลาในการสืบค้นลงได้อย่างมาก
ไม่ใช่ทุกองค์กรที่ต้องการ
แม้จะมีสิทธิพิเศษเหล่านี้ คลังข้อมูลเต็มรูปแบบก็ไม่ได้คุ้มค่าเสมอไป กระบวนการสร้างอาจมีราคาแพง การบำรุงรักษาและการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่องอาจดูน่ากลัว ทีมขนาดเล็กที่มีความต้องการวิเคราะห์ข้อมูลน้อยที่สุดหรือเป็นระยะๆ อาจพิจารณาแนวทางที่ง่ายกว่า
ตัวอย่างเช่น หากคุณต้องการดึงข้อมูลจากแหล่งเดียว การสร้างคลังสินค้าทั้งหมดอาจมากเกินไป หากมีเพียงไม่กี่เมตริกที่สำคัญ คุณสามารถจัดการได้ด้วยการแยกโดยตรงหรือขั้นตอนด้วยตนเองสั้นๆ หากการรายงานรายเดือนของคุณง่ายพอและไม่เสียเวลา คลังข้อมูลอาจไม่ได้ผลตอบแทนทันที
แพลตฟอร์มทั่วไป
หากคุณตัดสินใจดำเนินการต่อ มีเทคโนโลยีคลังสินค้าหลายอย่าง ผู้ให้บริการชั้นนำ ได้แก่:
- Snowflake: เป็นที่รู้จักในด้านความยืดหยุ่นและการรองรับหลายคลาวด์
- Amazon Redshift: ส่วนหนึ่งของ AWS ผสานรวมได้ดีกับบริการอื่นๆ ของ Amazon
- Google BigQuery: วิธีการแบบไม่มีเซิร์ฟเวอร์ ปรับขนาดโดยอัตโนมัติ
- Microsoft Azure Synapse: เดิมชื่อ Azure SQL Data Warehouse รวมการวิเคราะห์เข้ากับการรวมข้อมูล
- Teradata: แพลตฟอร์มคลังสินค้าระดับองค์กรที่ยาวนาน
- Greenplum: เทคโนโลยี MPP โอเพ่นซอร์สที่สร้างบน PostgreSQL
โดยทั่วไปการเลือกจะขึ้นอยู่กับโครงสร้างพื้นฐานที่มีอยู่ ข้อจำกัดด้านงบประมาณ หรือความคุ้นเคยของทีม บริษัทบางแห่งใช้แนวทาง “คลาวด์มาก่อน” โดยเชื่อมโยงโซลูชันเหล่านี้กับแพลตฟอร์มเสริม (เช่น AWS หรือ GCP)
ขั้นตอนปฏิบัติในการเริ่มโครงการคลังข้อมูล
- สอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจ
ชี้แจงว่าการเข้าถึงข้อมูลที่ดีขึ้นเชื่อมโยงกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจในทันทีของคุณอย่างไร คุณตั้งเป้าที่จะลดการเลิกใช้บริการลง 5% หรือขยายกลุ่มผลิตภัณฑ์หรือไม่ ระบุ KPI ที่เกี่ยวข้อง จากนั้นตรวจสอบว่าคุณต้องการคลังสินค้าจริงๆ เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นหรือไม่ - เลือกคลังสินค้าที่เหมาะสม
ประเมินตัวเลือกคลาวด์หรือในสถานที่ หากทีมวิศวกรรมของคุณเชื่อถือ Azure อยู่แล้ว ให้พิจารณา Azure Synapse องค์กรที่พึ่งพา Google Cloud อย่างมากมักเลือก BigQuery ประเด็นก็คือเพื่อหลีกเลี่ยงความซับซ้อนของโครงการที่ซับซ้อนอยู่แล้ว - กำหนดกรณีการใช้งานและเป้าหมายการรายงาน
ตัดสินใจว่าคุณต้องการสร้างเมตริกหรือแดชบอร์ดใดก่อน คุณต้องการสรุปการเงินรายเดือน สถิติการตลาดรายวัน หรือการวิเคราะห์การใช้งานแบบเรียลไทม์หรือไม่ ระบุสิ่งเหล่านี้เพื่อให้สถาปัตยกรรมโครงการของคุณยังคงเน้นอยู่ - วางแผนแบบจำลองการกำกับดูแล
การตรวจสอบความปลอดภัยข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และคุณภาพเป็นสิ่งสำคัญ ตัดสินใจว่าใครจะเป็นผู้จัดการการเข้าถึง กำหนดสิทธิ์ตามบทบาท หากข้อมูลของคุณมีความละเอียดอ่อน (การดูแลสุขภาพหรือการเงิน) ให้ใช้โปรโตคอลการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ตรงกับข้อบังคับในท้องถิ่น - กำหนดทรัพยากรการใช้งาน
วิสาหกิจหลายแห่งจ้างวิศวกรเฉพาะทางหรือร่วมมือกับทีมที่ปรึกษา ทรัพยากรภายนอกสามารถติดตามการออกแบบและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดได้อย่างรวดเร็ว บางคนเลือกทีมภายในหากมีพนักงานที่มีประสบการณ์ในการปรับใช้ที่คล้ายคลึงกัน
เมื่อโครงการคลังข้อมูลอาจสะดุด
คลังข้อมูล หากออกแบบไม่ดีหรือไม่สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจ มีความเสี่ยงที่จะเกินงบประมาณ พวกเขายังมีความเสี่ยงที่จะสร้างความสับสนหากข้อมูลที่ซ้ำกันหรือข้อมูลรุ่นเก่ายังไม่ได้รับการแก้ไข หากไม่มีการสังเกตข้อมูลที่เหมาะสม คลังสินค้าของคุณอาจกลายเป็น “หนองน้ำข้อมูล” ซึ่งนำไปสู่ความไม่ไว้วางใจในแดชบอร์ดที่เปิดใช้
คุณอาจข้ามคลังสินค้าหาก:
- คุณอาศัยระบบเดียวและไม่ต้องการการวิเคราะห์ขั้นสูง
- คุณติดตามเพียงไม่กี่เมตริกง่ายๆ ซึ่งอัปเดตไม่บ่อย
- ผู้นำขาดแผนว่าจะใช้ข้อมูลแบบบูรณาการอย่างไร
- ต้นทุนในการสร้างและรักษาคลังสินค้ามีมากกว่าข้อมูลเชิงลึกที่อาจเกิดขึ้น
นอกเหนือจากคลังสินค้า: ตัวเลือกสมัยใหม่อื่นๆ
คลังข้อมูลไม่ใช่ทางเลือกเดียวของคุณ:
- ทะเลสาบข้อมูล
จัดเก็บข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างกึ่งๆ ในรูปแบบดิบ มักใช้โดยทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือทีมวิเคราะห์ขั้นสูงที่ต้องการอิสระในการกำหนดโครงสร้างในภายหลัง - Data Lakehouses
รวมความยืดหยุ่นของทะเลสาบดิบเข้ากับคุณสมบัติบางอย่างที่คล้ายคลังสินค้า (ธุรกรรม ACID การสืบค้น SQL ฯลฯ) แพลตฟอร์มเช่น Databricks หรือ Dremio เหมาะสมที่นี่ - BI แบบบริการตนเอง
เครื่องมือต่างๆ เช่น Microsoft Power BI, Tableau หรือ Qlik อาจเชื่อมต่อกับระบบต้นทางของคุณโดยตรง ซึ่งเพียงพอสำหรับปริมาณข้อมูลที่น้อยลงหรือความต้องการที่ง่ายกว่า - ฐานข้อมูล NoSQL
สำหรับข้อกำหนดเกี่ยวกับสคีมาที่ยืดหยุ่นและความเร็วสูง ทีมบางทีมใช้ระบบต่างๆ เช่น MongoDB, Cassandra หรือ Redis สิ่งเหล่านี้จัดการเวิร์กโหลดขนาดใหญ่บางอย่าง
เส้นทางที่เหมาะสำหรับคุณขึ้นอยู่กับรูปแบบของข้อมูล ความถี่ในการแปลงข้อมูล และความซับซ้อนของการวิเคราะห์ที่คุณทำ
เคล็ดลับสำหรับการเปิดตัวคลังสินค้าที่ประสบความสำเร็จ
- ประเมินทักษะของทีม
โครงการคลังข้อมูลต้องการสถาปนิก วิศวกรข้อมูล และนักสร้างแบบจำลอง หากพนักงานของคุณยังใหม่กับสิ่งเหล่านี้ ให้พิจารณาการเพิ่มพูนทักษะหรือความเชี่ยวชาญจากภายนอก ชุดทักษะที่ขาดหายไปสามารถชะลอความคืบหน้าได้ - ระบุวัตถุประสงค์ทางธุรกิจอันดับต้นๆ
สำรวจว่าคุณต้องการแดชบอร์ดหรือเมตริกใดมากที่สุด มุ่งเน้นไปที่ขอบเขตเป้าหมายก่อน ใช้กลยุทธ์ที่เพิ่มขึ้นเพื่อมอบชัยชนะอย่างรวดเร็ว - กำหนดข้อกำหนดของข้อมูล
ระบุว่าระบบต้นทางใดป้อนคลังสินค้า ตรวจสอบคุณภาพข้อมูลในแต่ละรายการ วางแผนวิธีแก้ไขค่าที่หายไป รายการที่ซ้ำกัน หรือรูปแบบที่ไม่สอดคล้องกัน - ร่างเมทริกซ์บัสหรือแผนงาน
ในขอบเขตของการสร้างแบบจำลองเชิงมิติ เมทริกซ์บัสช่วยวางแผนว่าข้อเท็จจริงและมิติต่างๆ สอดคล้องกันอย่างไร สิ่งนี้ส่งเสริมความชัดเจนในหมู่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย - เลือกสถาปัตยกรรมอย่างชาญฉลาด
ในสถานที่หรือบนคลาวด์? ตามคอลัมน์หรือตามแถว? ประเมินการแลกเปลี่ยนตามขนาดข้อมูล ต้นทุน และความปลอดภัย ขอความคิดเห็นที่สองหากไม่แน่ใจ - ส่งมอบแต่ละขั้นตอนอย่างสมบูรณ์
แยกย่อยโครงการ ตรวจสอบความถูกต้องของแต่ละขั้นตอนก่อนดำเนินการต่อ ขั้นตอนที่ไม่สมบูรณ์นำไปสู่ความสับสนในภายหลัง - วัดมูลค่าและสื่อสาร
การเผยแพร่แต่ละครั้งควรนำมาซึ่งประโยชน์ที่จับต้องได้ บางทีเวลาในการรายงานรายเดือนอาจลดลงจากห้าชั่วโมงเหลือ 30 นาที ประกาศชัยชนะดังกล่าวเพื่อรักษาโมเมนตัม
ตัวอย่างในโลกแห่งความจริง
Netflix มีชื่อเสียงในการใช้โครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่ซับซ้อน พวกเขาจัดเก็บกิจกรรมของผู้ใช้ สถิติการสตรีม และข้อมูลประสิทธิภาพเนื้อหาในระบบส่วนกลาง สถาปัตยกรรมนี้เป็นแนวทางทุกอย่างตั้งแต่คำแนะนำเนื้อหาไปจนถึงการปรับเซิร์ฟเวอร์ให้เหมาะสม ในขณะที่ขนาดของ Netflix มีขนาดใหญ่มาก แนวคิดนี้ยังคงเป็นประโยชน์สำหรับทีมขนาดเล็ก การรวมศูนย์ข้อมูลส่งเสริมข้อมูลเชิงลึกที่เชื่อมโยงกันและการแก้ปัญหาอย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่างขนาดเล็ก: Pinterest เคยใช้ Amazon Redshift เพื่อรวมเมตริกการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และสถิติประสิทธิภาพโฆษณา ด้วยการโหลดแบบสอบถามไปยังคลังสินค้าเฉพาะ พวกเขาจึงปล่อยให้สภาพแวดล้อมการผลิตทำงานได้อย่างราบรื่น วิธีการนี้ช่วยให้พวกเขาสำรวจว่าคุณสมบัติบางอย่างช่วยเพิ่มการรักษาผู้ใช้ได้อย่างไรโดยไม่ทำให้ทรัพยากรการผลิตลดลง
สรุป
คลังข้อมูลสามารถเปลี่ยนแปลงได้ แต่ต้องมีการวางแผนอย่างรอบคอบและมีวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน ด้วยการรวมศูนย์ข้อมูล การปรับปรุงความสมบูรณ์ของข้อมูล และการทำให้การวิเคราะห์ง่ายขึ้น คลังสินค้าสามารถปรับปรุงวิธีที่ผู้คนในบริษัทของคุณเข้าถึงและใช้ข้อมูลได้ แต่ไม่ใช่ทุกธุรกิจที่ต้องการความซับซ้อนในระดับเดียวกัน บางคนอาจเจริญเติบโตได้ด้วยโซลูชันที่ง่ายกว่า
ก่อนดำเนินการต่อ ให้ยืนยันว่าคุณมีเป้าหมายการวิเคราะห์ที่กำหนดไว้อย่างดีและความต้องการขององค์กรสำหรับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถสำรองทรัพยากรเพื่อสร้างและจัดการโครงการอย่างมีความรับผิดชอบ หากความต้องการในการวิเคราะห์ของคุณเติบโตอย่างต่อเนื่อง หรือหากคุณประสบปัญหาการรายงานบ่อยครั้ง คลังข้อมูลอาจเป็นขั้นตอนต่อไปอย่างมีเหตุผล มิฉะนั้น ให้สำรวจโซลูชันข้อมูลขนาดเล็กหรือทางเลือกอื่น วิธีที่ดีที่สุดคือวิธีที่ตรงกับความต้องการปัจจุบันของคุณโดยไม่เป็นภาระแผนในอนาคตของคุณ
Free Google Analytics Audits
We partner with Optimo Analytics to get free and automated Google Analytics audits to find issues or areas of improvement in you GA property.
