डेटोना बीच, फ्लोरिडा में डेटा एनालिटिक्स कंपनियां

अधिकांश एनालिटिक्स दुकानें आपको अंतिम दस प्रतिशत — डैशबोर्ड — बेचती हैं और चुपचाप मान लें कि अन्य नब्बे पहले से ही संभाल लिए गए हैं। यह लगभग कभी नहीं होता है। यही वजह है कि डेटोना बीच के बहुत सारे व्यवसाय ऐसे नंबरों से भरी स्क्रीन के साथ समाप्त होते हैं जिन पर कोई कार्रवाई नहीं करता है।

इसलिए इससे पहले कि आप कीमत या पोर्टफोलियो पर डेटा एनालिटिक्स कंपनियों की तुलना करें, यह समझें कि आप वास्तव में क्या खरीद रहे हैं।

वह चेन जो पकड़नी है

हर काम करने वाला एनालिटिक्स सेटअप एक ही चेन है, क्रम में:

• एक्सट्रैक्शन — डेटा को उन सिस्टम से बाहर निकालना जहां यह रहता है: आपका CRM, आपका भुगतान प्रोसेसर, आपका ऑप्स डेटाबेस, CSV का ढेर।
• पाइपलाइन — वह कोड जो उस डेटा को शेड्यूल पर ले जाता है और साफ़ करता है, इसलिए यह पुराने और विरोधाभासी होने के बजाय चालू और सुसंगत है।
• वेयरहाउस — तेजी से पूछताछ करने के लिए बनाई गई जगह, जहां साफ किया गया डेटा वास्तव में रहता है।
• मॉडलिंग — वह व्यावसायिक तर्क जो कच्ची पंक्तियों को उन मैट्रिक्स में बदल देता है जिनके बारे में आपकी टीम तर्क देती है: राजस्व, मंथन, मार्जिन, जो भी निर्णय लेने के लिए प्रेरित करता है।
• डैशबोर्ड — वह हिस्सा जिसे आप देखते हैं।

एक चार्ट उतना ही ईमानदार होता है जितना कि उसके नीचे के चार लिंक होते हैं। जब कोई नंबर गलत दिखता है, तो समस्या लगभग हमेशा स्क्रीन के ऊपर की ओर होती है।

स्लाइड डेक से असली को कैसे बताएं

एक उम्मीदवार कंपनी से एक प्रश्न पूछें: पाइपलाइन का निर्माण और रखरखाव कौन करता है? यदि उत्तर अस्पष्ट है, या यह पता चलता है कि एक जूनियर विश्लेषक हर सोमवार को स्प्रेडशीट को हाथ से अपडेट करता है, तो आप एक विज़ुअलाइज़ेशन स्टूडियो को काम पर रख रहे हैं, न कि किसी एनालिटिक्स पार्टनर को। इसमें कुछ भी गलत नहीं है — बस यह जान लें कि आप किसके लिए भुगतान कर रहे हैं।

कुछ अन्य सुझाव जाँचने लायक हैं:

1। वे उद्धरण देने से पहले आपके वास्तविक डेटा स्रोतों को देखना चाहते हैं, न कि केवल आपके “विज़न” को।
2। वे आपके क्लाउड खाते में बनते हैं, इसलिए सहभागिता समाप्त होने पर आप पाइपलाइन के मालिक होते हैं।
3। वे यह बता सकते हैं कि एक विशिष्ट संख्या कहाँ से आई है, इसे हर लिंक के माध्यम से वापस ट्रेस कर सकते हैं।
4। वे आपको बताएंगे कि जिस प्रश्न का उत्तर आपका डेटा अभी तक नहीं दे सकता है, उसे पहले नए इंस्ट्रूमेंटेशन की आवश्यकता होती है।

सगाई आम तौर पर कैसी दिखती है

एक अच्छा पार्टनर आपके लिए टूल खरीदने से शुरुआत नहीं करता है। वे यह पता लगाने से शुरू करते हैं कि आपका डेटा वास्तव में कहाँ रहता है और यह आज कैसे चलता है — अक्सर निर्यात, मैन्युअल संपादन, और एक प्रभावशाली स्प्रेडशीट की उलझन जिसे एक अकेला व्यक्ति समझता है। वहां से काम समझदारी से चलने लगता है:

1। हर उस स्रोत को मैप करें, जिसमें वे नंबर हों जिनकी आप परवाह करते हैं, और हर एक कितना भरोसेमंद है।
2। किसी चीज़ के विफल होने पर अलर्ट के साथ, शेड्यूल पर उस डेटा को खींचने और साफ़ करने वाली पाइपलाइन को स्टैंड अप करें।
3। इसे एक वेयरहाउस में लैंड करें और मीट्रिक परिभाषाओं को पिन करें ताकि हर कोई एक ही तरीके से गिने।
4। शीर्ष पर डैशबोर्ड रखें, फिर अपनी टीम के साथ बैठकर सुनिश्चित करें कि नंबर वास्तविकता से मेल खाते हैं।

सीधे चरण चार पर जाने से आप उस स्क्रीन तक पहुँचते हैं जिस पर किसी को भरोसा नहीं है।

यह किसके लिए है

ऐसी स्प्रेडशीट में डूबती कंपनियां जो मेल नहीं खाती हैं। छह अंकों की कॉल करने वाले ऑपरेटरों को बहुत बुरा लगता है क्योंकि रिपोर्ट को इकट्ठा होने में तीन दिन लगते हैं। जिन टीमों ने BI टूल खरीदा और टूल की खोज की, वे आसान हिस्सा थे। अगर इनमें से कोई भी परिचित लगता है, तो समस्या आपके लोगों की नहीं है - यह है कि किसी ने प्लंबिंग नहीं बनाई।

व्हेयर वी फिट

स्वींट एक डेटोना बीच सॉफ़्टवेयर कंपनी है, जो AWS और आधुनिक डेटा टूलिंग पर पूरी श्रृंखला बनाती है — पायथन में पाइपलाइन, आपके डेटा के आकार का वेयरहाउस, आपकी टीम द्वारा सत्यापित किए जा सकने वाले मॉडल और शीर्ष पर डैशबोर्ड। हम यह काम तब करते हैं जब अमेरिका के वरिष्ठ इंजीनियर आपकी टीम के साथ काम करते हैं, ठीक उसी तरह जैसे हम अपने अन्य इंजीनियरिंग काम को पूरा करते हैं, ताकि आपके लोग सिस्टम को किराए पर देने के बजाय सीख सकें।

फ़्लोरिडा में हम एकमात्र सक्षम दुकान नहीं हैं। लेकिन हम चाहते हैं कि आप सबसे सस्ते डेक के बजाय सही डेक चुनें — इसलिए यह परीक्षा है: प्रत्येक फाइनलिस्ट को डैशबोर्ड से एक ही नंबर पर चलकर उसके सोर्स सिस्टम पर वापस जाने के लिए कहें। जो अच्छा है वो कर सकता है। बाकी विषय बदल देंगे।