AWS डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सेवाएँ: डैशबोर्ड और BI ने सही किया
डैशबोर्ड और BI के लिए AWS डेटा विज़ुअलाइज़ेशन सेवाएँ। AWS पर विश्वसनीय एनालिटिक्स और हर अच्छे डैशबोर्ड के पीछे की पाइपलाइन बनाने के लिए क्या करना पड़त...
एक वित्त टीम ने एक बार हमें एक सुंदर AWS डैशबोर्ड दिखाया जो उनके अंतिम विक्रेता ने बनाया था। क्लीन चार्ट, सही रंग, एग्जीक्यूटिव इसे पसंद करते थे। यह भी गलत था — दो टॉप-लाइन नंबर एक टेबल से खींचे जा रहे थे, जो हफ्तों से रिफ्रेश नहीं हुई थी, और कोई नहीं बता सकता था क्योंकि डैशबोर्ड ने ऐसा कभी नहीं कहा था। यह एक कहानी में AWS पर डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का पूरा सबक है: चार्ट आसान हिस्सा है, और एक टूटी हुई पाइपलाइन पर बनाया गया सुंदर चार्ट किसी भी डैशबोर्ड की तुलना में बदतर है।
एक अच्छे डैशबोर्ड के पीछे की पाइपलाइन
हर विश्वसनीय विज़ुअलाइज़ेशन एक चेन के शीर्ष पर होता है जिसे ज़्यादातर लोग कभी नहीं देख पाते हैं। डेटा आपके स्रोतों से प्राप्त होता है — डेटाबेस, SaaS टूल, फ़ाइलें। यह स्टोरेज में आता है, आमतौर पर S3। इसे साफ किया जाता है और फिर से आकार दिया जाता है, क्योंकि कच्चा डेटा हमेशा किसी के मानने से कहीं ज्यादा गड़बड़ होता है। इसे मेट्रिक्स के रूप में तैयार किया जाता है, जिसका अर्थ है एक सुसंगत चीज़। इसके बाद ही यह चार्ट तक पहुंचता है।
इनमें से किसी भी चरण को छोड़ें या जल्दी करें और डैशबोर्ड फिर भी रेंडर हो जाता है — यह बस कुछ असत्य बना देता है। इंजीनियरिंग वैल्यू नीचे की परतों में है, ठीक यही वह जगह है जहाँ सस्ते डैशबोर्ड का काम कोने काट देता है।
AWS स्टैक कैसा दिखता है
विशिष्ट सेवाएँ आपके डेटा पर निर्भर करती हैं, लेकिन आकार सुसंगत है:
- कच्चे और संसाधित डेटा के लिए टिकाऊ, सस्ते घर के रूप में S3
- बड़े पैमाने पर विश्लेषण के लिए एक वेयरहाउस या क्वेरी इंजन — रेडशिफ्ट, या एथेना सीधे S3 से पूछताछ कर रहा है
- एक ट्रांसफ़ॉर्मेशन स्टेप जो शेड्यूल पर डेटा को साफ़ करता है और मॉडल करता है
- एक विज़ुअलाइज़ेशन लेयर — मानक BI के लिए क्विकसाइट, या कस्टम एम्बेडेड डैशबोर्ड जब डेटा आपके अपने उत्पाद के अंदर हो
- शेड्यूलिंग और मॉनिटरिंग ताकि रिफ्रेश का अनुमान लगाया जा सके और विफलताएं देखी जा सकें
एक ऑल-इन-वन प्लेटफ़ॉर्म के बजाय AWS पर इन्हें असेंबल करना आपको लागत के नियंत्रण में रखता है क्योंकि डेटा बढ़ता है और बंडल में जो कुछ भी शामिल है उसके बजाय प्रत्येक लेयर सही टूल बन जाता है।
स्टैंडअलोन BI या एंबेडेड
कुछ क्लाइंट BI वर्कस्पेस चाहते हैं, जिसमें उनके विश्लेषक लॉग इन करें। दूसरे लोग चाहते हैं कि चार्ट उनके अपने ऐप या पोर्टल के अंदर रहें, ताकि यूज़र अपने नंबर देखने के लिए उत्पाद को कभी न छोड़ें। हम दोनों करते हैं — एम्बेडेड रूट का अर्थ है रिएक्ट और नोड में एक ही AWS पाइपलाइन पर एक कस्टम फ़्रंट एंड, जो कि एक तरह का फुल-स्टैक डेटा कार्य है जिसे हम नियमित रूप से बनाते हैं।
किसी सुंदर व्यक्ति से काम करने वाले डैशबोर्ड को कैसे बताएं
तीन चेक इसे तेजी से सॉर्ट करते हैं। क्या संख्याएं उस स्रोत के साथ मेल खाती हैं जिस पर आप पहले से भरोसा करते हैं? क्या यह उस शेड्यूल पर रीफ़्रेश होता है जिसे आप नाम दे सकते हैं, और क्या यह आपको बताता है कि इसे आखिरी बार कब अपडेट किया गया था? क्या दी गई मीट्रिक हर जगह समान रूप से पढ़ी जाती है? उन्हें पास करने वाला डैशबोर्ड अपना काम कर रहा है। जो उनमें से किसी को भी विफल कर देता है, वह है लाइव-डेटा कॉसप्ले वाला स्लाइड शो — और आपको केवल तभी पता चलेगा जब पुराने नंबर पर निर्णय लिया जाएगा।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
दृश्यमान चार्ट अंतिम चरण है। इससे पहले कि आपके स्रोतों से डेटा प्राप्त करने, उसे संग्रहीत करने, उसे साफ़ करने और बदलने की, और इसे विश्वसनीय मेट्रिक्स में मॉडल करने की बात आती है। अस्थिर पाइपलाइन पर बनाया गया डैशबोर्ड ठीक दिखता है और आत्मविश्वास से भरा रहता है। इंजीनियरिंग के ज़्यादातर प्रयास उन परतों में चले जाते हैं जिन्हें कोई नहीं देखता।
एक सामान्य स्टैक स्टोरेज के लिए S3, Redshift जैसे वेयरहाउस या विश्लेषण के लिए S3 पर क्वेरीज़, डेटा को साफ़ करने और फिर से आकार देने के लिए एक प्रोसेसिंग चरण और एक विज़ुअलाइज़ेशन लेयर जैसे कि QuickSight या एक एम्बेडेड कस्टम डैशबोर्ड का उपयोग करता है। सटीक टुकड़े आपके डेटा वॉल्यूम और संख्याओं को लाइव करने की आवश्यकता पर निर्भर करते हैं।
जांचें कि क्या संख्याएं उस स्रोत के साथ मेल खाती हैं जिस पर आप भरोसा करते हैं, क्या वे किसी ज्ञात शेड्यूल पर रीफ़्रेश होते हैं, और क्या एक ही मीट्रिक हर जगह दिखाई देने पर समान पढ़ता है या नहीं। एक डैशबोर्ड जिसे स्रोत डेटा से वापस नहीं जोड़ा जा सकता है या जो दो स्क्रीन पर 'राजस्व' को अलग तरह से परिभाषित करता है, वह सजावट है, एनालिटिक्स नहीं।
हां। स्टैंडअलोन BI टूल के अलावा, विज़ुअलाइज़ेशन सीधे आपके उत्पाद या आंतरिक पोर्टल में एम्बेड किए जा सकते हैं, ताकि यूज़र कभी भी अपना डेटा देखने के लिए आपका ऐप न छोड़ें। इसका मतलब आम तौर पर एक कस्टम फ़्रंट एंड होता है, जो उसी AWS पाइपलाइन द्वारा समर्थित होता है, जिसे हम React और Node में बनाते हैं।