構建數據聚合平臺時要考慮的基本因素
在當今的數字世界中，業務決策在很大程度上取決于數據量。能夠在正確的時間訪問關鍵數據對于指導明智的決策至關重要。大數據的出現和數據源的爆炸式增長為組織和數據科學家提供了大量信息。但是，提取和理解正確類型的數據仍然是一個挑戰。數據聚合在這里很重要。
數據聚合是原始數據和分析之間的一步。此過程涉及以摘要，基于報告的格式搜索，收集和呈現數據，該格式易于理解并有助于得出見解以實現特定的業務目標。
數據聚合對您的業務的重要性
您可能已經聽說過數據分析和數據質量管理的好處。但是，通常會有一個非常重要的數據管理過程被企業忽略。忽略數據聚合可能會不利于業務增長。數據聚合對于確保很大程度地利用業務數據大有幫助。
數據聚合有助于呈現有用的數據，從而在組織中制定有效，高效的基于風險的決策。通過匯總不同范圍的風險，企業可以有效地監視和應對內部和外部災難。這是一種很棒的風險管理方法。
數據聚合的另一個重要性是它在報告業務關鍵績效指標(KPI)中所扮演的角色。使用聚合數據可以很大程度地減少獲取KPI值時要查詢的行數。這意味著刷新KPI儀表板的時間更少，減少了資源消耗，并減少了用戶等待時間。
數據聚合通過將大量復雜數據整合到更高級別的維度層次結構中來實現所有這些目的，從而使信息管理更加輕松。使用正確的數據聚合平臺，所有這些都將成為可能。
為什么需要數據聚合平臺?
如果在此過程中未采用優秀實踐，則數據聚合可能是徒勞的且無效的。數據聚合平臺就是為此目的而構建的。
這些組件組合在一起可以搜索，收集，充實和清除數據，以幫助您對業務和策略進行準確的評估。
建立數據聚合平臺
為了解決數據管理挑戰的影響，公司正在重新構想如何處理數據。事實證明，數據聚合平臺在解決重復出現的數據挑戰方面具有巨大優勢。
建立有效的數據聚合平臺需要深入的研究和需求收集，以確保最終交付的產品像專家所說的那樣是定制的，有效的和可驗證的。
“出色的產品是長期增長黑客的秘訣。在擔心其他任何事情之前，應該先做好準備。”薩姆·奧特曼說。數據聚合平臺就是這種“偉大的產品”。以下各段描述了構建出色的數據聚合平臺時要考慮的基本因素。
要考慮的因素
1. 保持數據準確性和提供分析方法的能力
扎實，準確和可靠的見解是數據聚合的主要驅動力。確保這些內容涉及在繪制系統設計時排除廣告塊和引薦垃圾郵件等問題。
分析方法在確定數據聚合平臺的有效性方面也起著重要作用。一個好的方法是除了聚合數據之外，還可以訪問有關單個用戶的見解。在這種情況下，一個強大的數據聚合平臺就是其中一個功能。
以客戶為中心。除了從多個來源收集和編輯數據之類的基本功能外，以客戶為中心的平臺還使用戶能夠監視在客戶層級產生對話和潛在客戶的事物。
包括處理引薦垃圾郵件和廣告塊的功能。平臺的變通機制可確保垃圾郵件或廣告塊的出現不會干擾業務運營。
自動數據采樣和控制。除了自動采樣外，該平臺還應允許用戶輕松控制采樣級別。
2.集成能力和連接性因素
數據聚合平臺通常是大型企業IT基礎結構的一部分。平臺的設計應為與其他現有工具集成創造空間。良好的集成設計還可以使您更輕松地進行更改。
構建集成套接字可簡化應用程序和數據在其中的遷移，同時確保對業務運營的干擾最小。集成描述了具有以下功能的系統：
存在授權集成以使連接成為可能。這包括在沒有這樣的權限的情況下調整代碼以使其適合您的業務的權限。
能夠在需要時將數據遷移到其他工具。一個好的平臺不應嚴重依賴可能為供應商鎖定空間的組件或服務。
3.業務需求和功能
構建數據聚合平臺的想法主要源于固有的業務需求。數據聚合平臺無論是為了增加利潤，提高競爭優勢或增強企業內部的運營，如果必須是有用且有益的，就必須捕獲廣泛的用戶和組織要求。
這些功能確定了平臺的關鍵功能，包括數據跟蹤類型以及報告方法。關鍵績效指標應包含在系統中，因為它們對業務增長非常關鍵。
一個有效的系統應包括您組織的首選跟蹤和報告機制，即一種易于研究，可視化和理解并能解決組織政策的系統。所有這些見解都在系統中的一處呈現和查看。
系統功能的可用性也同樣重要。可靠的系統是實時提供功能的系統。這包括允許用戶執行高級細分和訪問用戶級報告。
4.用戶友好性和設備兼容性
在構建數據聚合平臺時，重要的是要通過用戶的視角進行查看。降低成本，提供見解并增加收入的平臺是遠遠不夠的。業務運營中存在另一層，起著更大的作用。這就是每個系統都應旨在使用戶在使用系統時更加舒適的原因。
該舒適度還取決于用于訪問平臺的設備。簡而言之，PC比早期的計算機更舒適，筆記本電腦比PC更加舒適，目前，人們更傾向于手機和平板電腦。
您聽說過BYOD嗎?
好吧，這可能是工作的未來。這已經是現實!您會看到，平臺與不同設備的兼容性越強，效果越好。
5.平臺建設成本和總體成本效益
構建數據聚合平臺時要考慮的另一個重要因素是成本。重要的是要了解和欣賞以下事實：實施數據聚合平臺是一項長期承諾。該成本涉及正在進行和未來的運營成本。
在制定項目計劃時要考慮這些成本。它們包括工具，升級，維護和變更管理成本。在計算成本時，還應獲取第三方服務。該分析的目的是提出最有利的預算。
6.數據組織和存儲能力
數據是數據聚合系統的基本單元。數據的飛速增長已經使組織為之受益。這些組織未能意識到數據生成是一條直線曲線，并且數據將永遠增加。他們沒有意識到數據組織和存儲的重要性。結果，數據轉向了他們。
對于任何無法設計現代數據存儲計劃的組織，這種情況在未來幾天將變得更加糟糕。實際上，根據Computer Sciences Corporation的 預測，到2020年，將存儲35 ZB的數據。這是2015年存儲的7.9 ZB的4.4倍。
隨著這一巨大的增長，企業存儲數據的方式和位置比以往任何時候都變得更加重要。IT系統必須能夠隨著數據的增加而擴展，同時保持一致的性能水平。
另外，對于任何以數據為驅動力的業務，存儲數據不僅與如何和在何處有關，還與訪問，檢索，操縱和顯示信息的速度有關。從這里可以很合理地得出結論，數據存儲是構建數據聚合平臺時需要考慮的重要因素。
無論是云存儲還是磁盤存儲，您都需要就涉及數據做出重要決策。
7.先進的工具和技術
有時，構建復雜的系統所需的精力很少。通常，此過程需要對優秀工具和技術有充分的了解，而其他事情也會落到實處。很多時候，產品開發(例如數據聚合平臺)花費的時間更長，并且所產生的成本高于計劃。
在許多情況下，這是因為沒有分配足夠的時間和資源來研究和選擇優秀，比較新的工具和技術。從數百種工具中選擇一種工具從未如此簡單。對于數據聚合平臺，這些工具包括：
- 集成調試環境。
- 構建工具。
- 支持方法論的工具。
- 源代碼管理工具。
- 錯誤跟蹤器。
- 探查器。
- 部署工具。
- 測試工具。
從一組工具中選擇每種工具都需要進行嚴格的檢查和測試，同時還要考慮以下因素：
有用性–該工具對于整個項目的完成有多有用。
工具的適用性–在不同的環境中使用不同的工具。例如，部署工具不能用于測試。
開發人員的技能和經驗–幾乎每種工具都有學習曲線。開發人員的經驗水平在選擇正確的工具以及項目的整體成功中起著重要的作用。
8.可擴展性和靈活性
構建數據聚合器平臺時應考慮的主要考慮因素之一是其如何高效，動態地擴展以適應未來的需求。通過將其集成到云中，它可以在大數據環境中提供創新的集成解決方案。易于集成和靈活的數據管理對于處理在數字通信，物聯網(IoT)和機器對機器通信中生成的大量數據至關重要。
9.安全與人為因素
人為因素包括各種各樣的因素，這些因素在計劃和構建數據聚合平臺中起著重要作用。一個成功的平臺必須解決有關各方的擔憂。
這些人為因素之間的相互作用也應針對功能全面的平臺解決。在這方面要解決的問題包括;
管理人員是否已準備好使用數據聚合平臺?
管理層和利益相關者在決定任何項目的成功方面起著重要作用。在團隊著手開發之前，管理層應確認他們的支持。
平臺的用戶是誰?
應該制定指導原則，以定義每個用戶在平臺中擁有的角色，所需的技能和權限。這構成了構建清晰，安全的數據聚合平臺的基礎。
10.法律因素
做生意需要您的產品，過程和人員遵守當地法規。這意味著與您的業務相關的所有事情都受這些法規(包括系統)的約束。
當您的活動涉及數據收集和用戶隱私保護時，它甚至變得更加敏感。為了遵守法律，所使用的工具，程序，團隊和最終產品必須：
- 在您的業務管轄區遵守數據隱私的法律，標準和法規。
- 該產品必須具有多種功能，可以在當前和即將頒布的法規中進行偽裝。
- Cookies和緩存應得到規范并經同意使用。
結論
到目前為止，您已經了解了構建數據聚合平臺時需要考慮的因素。您已經計算出流程，流程的人員和技術因素。您為整個事情制定了路線圖。您已經準備好推出該項目。慢慢來，慶祝您實現的每個里程碑，并收獲最終交付成果的成功。
