2. 現代化數據平台

現代化數據平台

數據分析之旅第二階段

 

為什麼需要現代化數據平台?

  • 獲得清晰的可見性並提供給所有人(單一真相)
  • 使您的數據基礎設施模塊化並節省成本,並提供一次性和持續的支持(靈活且可擴展)
  • 高度可定制的有洞察力的數據可視化(加速決策的儀表板)
  • 作為 DaaS(數據即服務),應該跨基礎設施、應用程序類型、格式、容器、位置甚至 SaaS 透明地編排和自動化數據的生命週期、複製管理、合規性和治理。
  • 除了批量加載之外,還通過實時數據源收集數據。
  • 數據可以從內部系統、基於雲的系統以及合作夥伴和第三方提供的任何外部數據生成。
  • 支援從客戶到數據科學家的所有類型的用戶。
  • 準備好支援機器學習。
Leading Edge Modern Data Platform 領越集團現代化數據平台

領先的現代化數據平台架構

在數據平台設計中仔細考慮了兼容性、性能、可擴展性和成本效益,我們還充分利用了 AI(人工智能)和 ML(機器學習)技術,以提高運營效率和洞察發現能力。

 

兼容性

例如

  • 支援不同的數據源
  • 支援不同的數據格式
  • 支援不同的用法
  • 支援不同的工具/平台集成

 

表現

例如

  • 速度
  • 支援性
  • 功能性
  • 可靠性
  • 可重用性

 

可擴展性

例如

  • 支援新的數據源
  • 支援新的數據格式
  • 支援新用法
  • 與新系統集成可能性

 

成本效益

例如

  • 運行成本低(基於訂閱方式,隨使用量計算費用!)
  • 維護成本低(最大限度地減少了本地硬件/軟件,減少了維護所需資源)
  • 未來擴展成本低(大多數更改/升級都在雲端上,設備和軟件授權許可成本降至最低)

現代數據平台的用法示例:

零售業

  • KPI關鍵績效指標摘要:KPI 摘要可用於跟踪關鍵績效指標,例如收入、轉化率、平均訂單價值和其他指標。 此分析可以幫助零售商確定其業務的趨勢和需要改進的領域。
  • 銷售分析:銷售分析可以幫助零售商了解哪些產品賣得好,哪些產品賣得不好。 這些信息可用於優化定價、庫存管理和產品選擇。
  • 應用內/網絡之旅:分析客戶的應用內或網絡旅程可以幫助零售商識別客戶體驗中的痛點,並優化其用戶界面和設計以提高轉化率。
  • 跳出率分析:跳出率分析可以幫助零售商了解客戶為何離開網站而不進行購買。 這些信息可用於確定網站設計、內容和整體用戶體驗方面需要改進的領域。
  • 轉化率分析:轉化率分析可以幫助零售商了解有多少訪客轉化為客戶,以及哪些因素影響他們的購買決定。 這些信息可用於優化定價、促銷和網站設計,以提高轉化率。
  • 通道/深層鏈接分析:渠道和深度鏈接分析可以幫助零售商了解哪些營銷渠道和活動為其網站帶來了最多的流量和收入。 這些信息可用於優化營銷支出並提高投資回報率。
  • 戰役成效分析:活動分析可以幫助零售商了解哪些營銷活動最能有效地推動流量和銷售。 此信息可用於優化營銷支出並提高投資回報率。
  • 下載分析:下載分析可以幫助零售商了解有多少客戶正在下載他們的移動應用程序以及他們如何使用該應用程序。 此信息可用於優化應用程序設計和用戶體驗,以提高參與度和轉化率。

 

物流行業

  • 收入分析:按服務類型、客戶和地區分析收入,以確定增長趨勢和機會。
  • 成交量分析:按服務類型、客戶和地區分析發貨/貨運量,以跟踪需求並優化資源。
  • 運營商表現:分析承運商績效數據以跟踪準時交貨、貨件損壞和其他指標,以確保承運商提供的服務質量。
  • 貨運成本分析:分析運輸和物流成本,以確定節省成本的機會並提高盈利能力。
  • 發貨跟踪:分析發貨狀態,減少發貨延誤,提高客戶滿意度。
  • 供應鏈可視性:為客戶提供供應鏈的端到端可見性,包括庫存水平、發貨狀態和運輸詳細信息。
  • 路線優化:分析歷史運輸數據和交通模式,以優化送貨路線並最大限度地降低運輸成本。
  • 客戶細分:分析客戶數據,根據客戶的運輸偏好、訂單頻率和其他因素對客戶進行細分,從而定制服務和營銷工作以滿足他們的需求。
  • 風險管理:分析有關天氣模式、自然災害和其他風險的數據,以主動管理風險並減輕供應鏈中的潛在中斷。
  • 倉庫效率:分析倉庫數據以優化倉庫佈局、減少處理時間並提高生產力。
  • 可持續性分析:分析碳排放、燃料消耗和其他可持續性指標的數據,以確定減少環境影響和提高供應鏈可持續性的機會。
  • 清關效率:分析清關流程數據以優化效率並縮短交貨時間。
  • 保險理賠分析:分析保險索賠數據,以確定保險流程的趨勢和改進機會。

 

社群聆聽

  • 情緒分析
  • 配置監控
  • 發文分怖
  • 關鍵字選單

 

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