टॉप डेटा एनालिटिक्स सॉल्यूशंस: बिल्ड-वर्स-बाय गाइड

“शीर्ष डेटा एनालिटिक्स समाधान” खोजें और आपको लोगो की एक दीवार मिलेगी, जिनमें से प्रत्येक एक होने का दावा करेगा। यह कोई जवाब नहीं है — यह एक बाज़ार है। ईमानदार संस्करण यह है कि एनालिटिक्स वह उत्पाद नहीं है जिसे आप खरीदते हैं; यह एक स्टैक है जिसे आप इकट्ठा करते हैं, और सही आकार पूरी तरह से आपके पास मौजूद डेटा और इसके साथ आप जो निर्णय लेने की कोशिश कर रहे हैं उस पर निर्भर करता है। पहले लैंडस्केप साफ़ करें, फिर चुनाव आसान हो जाता है।

द लैंडस्केप, माइनस द मार्केटिंग

मोटे तौर पर, फ़ील्ड परतों में टूट जाता है। स्टोरेज और वेयरहाउसिंग है, जहां डेटा रहता है। इसमें प्रोसेसिंग होती है, जहां इसे साफ किया जाता है और फिर से आकार दिया जाता है। एक मॉडलिंग लेयर है, जहाँ कच्चे रिकॉर्ड सार्थक मेट्रिक्स बन जाते हैं। और इसमें विज़ुअलाइज़ेशन है — वे डैशबोर्ड और रिपोर्ट जिन्हें लोग वास्तव में देखते हैं। आपके द्वारा विज्ञापित किए गए अधिकांश “समाधान” इनमें से एक या दो परतों पर मज़बूत होते हैं और बाकी की तुलना में पतले होते हैं। गलती यह है कि एक आकर्षक विज़ुअलाइज़ेशन टूल खरीद लिया जाए और यह पता चल जाए कि इसके नीचे कड़ी मेहनत ही सब कुछ था।

बिल्ड बनाम बाय: वह निर्णय जो वास्तव में मायने रखता है

यह वह फोर्क है जो आपकी लागत और सालों तक आपके लचीलेपन को निर्धारित करता है।

तब खरीदें जब आपकी ज़रूरतें सामान्य हों। मानक रिपोर्टिंग, परिचित मेट्रिक्स, मेनस्ट्रीम सिस्टम में डेटा — एक पैक किया गया BI प्लेटफ़ॉर्म किसी भी कस्टम की तुलना में तेज़ी से और सस्ता काम करेगा, और आपको इसे करने देना चाहिए।

तब बनाएं जब आपका डेटा या आपका तर्क विशिष्ट हो। असामान्य स्रोत, सही तरीके से ऑफ़-द-शेल्फ टूल मॉडल की गणना करना, ऐसे इंटीग्रेशन जो बॉक्स से बाहर मौजूद नहीं हैं - ये वे हैं जहाँ पैक किए गए उत्पाद भंगुर वर्कअराउंड के ढेर में बदल जाते हैं, और कस्टम पाइपलाइन समय के साथ सस्ता विकल्प बन जाती है।

व्यवहार में, परिपक्व सेटअप एक मिश्रण होते हैं: सामान्य भागों के लिए खरीदे गए घटक, संयोजी ऊतक के लिए कस्टम कोड जो उन्हें आपके व्यवसाय के लिए उपयुक्त बनाता है।

AWS पर मॉडर्न स्टैक क्यों

हम AWS और आधुनिक डेटा टूलिंग पर एनालिटिक्स बनाते हैं क्योंकि यह क्लाइंट को संपूर्ण ऑल-इन-वन प्लेटफ़ॉर्म किराए पर लेने के बजाय ठीक उन्हीं परतों को इकट्ठा करने देता है जिनकी उन्हें ज़रूरत होती है। स्टोरेज, वेयरहाउसिंग, प्रोसेसिंग और विज़ुअलाइज़ेशन लेयर, हर एक काम के लिए सही टूल हो सकते हैं, जिन्हें एक साथ साफ-सुथरा तरीके से जोड़ा जा सकता है। भुगतान लागत और एक सेटअप पर नियंत्रण होता है, जो आपको एक विक्रेता के मूल्य निर्धारण वक्र पर मजबूर करने के बजाय डेटा के बढ़ने के साथ-साथ झुक जाता है।

जहां पार्टनर शुल्क कमाता है

यह वह हिस्सा है जिसे लोगो वॉल छुपाता है: डैशबोर्ड 20% आसान है। असली काम — और वास्तविक मूल्य — इसके पीछे की पाइपलाइन है। उन छह प्रणालियों से डेटा निकालना, जो एक-दूसरे से सहमत नहीं हैं, और इसे मॉडल करना ताकि “राजस्व” का मतलब हर चार्ट पर एक ही चीज़ हो। एक टीम जो पहले यह प्लंबिंग कर लेती है, वह आपको उन महीनों की बचत करती है, जिन्हें आप अन्यथा यह पता लगाने में लगा देते हैं कि संख्याएं क्यों नहीं जुड़ती हैं।

ख़ास बात: सबसे सुंदर डैशबोर्ड की खरीदारी न करें। जिस किसी पर भी भरोसा किया जा सकता है, उसके नीचे की गन्दी परत के साथ खरीदारी करें — यही वह चीज है जो यह निर्धारित करती है कि डैशबोर्ड सही है या नहीं।