nên trích xuất cái nhìn sâu sắc tối đa phải không? Chà, để làm được điều đó, bạn sẽ cần có quyền truy cập đầy đủ vào tất cả dữ liệu có liên quan. Analytics Analytics là quá trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chuyên sâu. Không thiếu các trường hợp sử dụng để giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn để đạt được mục tiêu của mình. Những mục tiêu này thường bao gồm cải thiện sự hài lòng của khách hàng, tăng doanh thu và giảm chi phí. Khi các nhà cung cấp SaaS nhúng phân tích vào ứng dụng của họ, giá trị họ cung cấp cho người dùng chỉ tăng lên. Xét cho cùng, nâng cao trải nghiệm người dùng và sự hài lòng của khách hàng là chìa khóa để giữ chân. Nhưng tại sao nhiều công ty SaaS không sử dụng hồ dữ liệu? Tại sao nhiều người khăng khăng sử dụng kho dữ liệu truyền thống trở nên cực kỳ tốn kém? Hãy tìm hiểu điều này. Hồ dữ liệu là gì? Hồ dữ liệu là nơi lưu trữ trung tâm cho tất cả các loại dữ liệu ở dạng ban đầu, không có cấu trúc. Không giống như kho dữ liệu truyền thống, hồ dữ liệu có thể nhập, lưu trữ và xử lý dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Theo , “Kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu ở định dạng có cấu trúc. Nó là kho lưu trữ trung tâm dữ liệu được xử lý trước để phân tích và kinh doanh thông minh. Mặt khác, hồ dữ liệu là kho lưu trữ trung tâm cho dữ liệu thô và dữ liệu phi cấu trúc. Bạn có thể lưu trữ dữ liệu trước và xử lý dữ liệu sau.” AWS Ưu điểm của Hồ dữ liệu Hồ dữ liệu là kho lưu trữ dữ liệu thô chủ yếu từ các hệ điều hành. Hồ dữ liệu giữ khối lượng dữ liệu gần với định dạng thô của nó. Sau đó, chúng tôi lập danh mục và lưu trữ dữ liệu với chi phí thấp ở định dạng mà các hệ thống khác có thể dễ dàng sử dụng. AWS viết rằng hồ dữ liệu rất phù hợp cho các phân tích sau: học máy/đào tạo AI các nhà khoa học và phân tích dữ liệu phân tích thăm dò khám phá dữ liệu phát trực tuyến phân tích hoạt động/nâng cao phân tích dữ liệu lớn hồ sơ dữ liệu Hồ dữ liệu có thể mở rộng được không? Đúng. AWS lưu ý rằng hồ dữ liệu “cho phép bạn lưu trữ mọi dữ liệu ở mọi quy mô”. Hồ dữ liệu có thể xử lý các loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc. Những điều này thường bắt nguồn từ: cơ sở dữ liệu các tập tin nhật ký truyền thông xã hội Lưu trữ hồ dữ liệu linh hoạt như thế nào? OvalEdge, nhà cung cấp bộ quản trị và danh mục dữ liệu, của hồ dữ liệu. “Hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu đa cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. mô tả tính linh hoạt Một hồ dữ liệu có thể lưu trữ: nhật ký XML đa phương tiện dữ liệu cảm biến nhị phân dữ liệu xã hội trò chuyện dữ liệu con người OvalEdge mở rộng điều này cho mục đích phân tích. Họ tuyên bố rằng việc yêu cầu dữ liệu phải ở một định dạng cụ thể là một trở ngại. “Hồ dữ liệu Hadoop cho phép bạn không có lược đồ hoặc bạn có thể xác định nhiều lược đồ cho cùng một dữ liệu. Nói tóm lại, nó cho phép bạn tách lược đồ khỏi dữ liệu, điều này rất tốt cho việc phân tích. Chi phí để sử dụng Hồ dữ liệu là bao nhiêu? Hồ dữ liệu thường tiết kiệm chi phí hơn kho dữ liệu cho các trường hợp sử dụng phân tích nhúng. Chi phí kho dữ liệu như Snowflake thường tăng ngoài tầm kiểm soát do truy vấn đồng thời. Nhu cầu điện toán trên nền tảng SaaS khác với chức năng phân tích nội bộ. Chi phí cũng thấp hơn vì: hồ dữ liệu đòi hỏi ít nỗ lực hơn để xây dựng có độ trễ rất thấp có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu Không cần lược đồ và lọc, chi phí lưu trữ có thể thấp hơn so với việc lưu trữ dữ liệu. Kho dữ liệu là gì? Kho dữ liệu là kho lưu trữ dữ liệu chủ yếu được chuyển đổi, quản lý và mô hình hóa từ các hệ thống ngược dòng. Kho dữ liệu sử dụng định dạng dữ liệu có cấu trúc. Trong blog của mình, chúng tôi đã thảo luận về sự khác biệt giữa để phân tích nhiều người thuê. Vai trò của kỹ sư dữ liệu liên quan đến việc chuyển hồ dữ liệu thành kho dữ liệu. Quá trình này tương tự như cách một con capybara bơi lội thích nghi với môi trường của nó. Sau đó, nhà khoa học dữ liệu về capybara bé có thể tiến hành phân tích. kỹ sư dữ liệu và kỹ sư phần mềm Ưu điểm của kho dữ liệu Kho dữ liệu được tối ưu hóa cho dữ liệu có cấu trúc Kho dữ liệu sử dụng định dạng dữ liệu có cấu trúc hoặc quan hệ để lưu trữ dữ liệu. Kho dữ liệu cũng mất nhiều thời gian hơn để xây dựng và cung cấp ít quyền truy cập vào dữ liệu thô hơn. Tuy nhiên, vì dữ liệu cần được quản lý nên nhìn chung đây là nơi an toàn hơn, hiệu quả hơn để phân tích dữ liệu. Như , “Cả hồ dữ liệu và kho dữ liệu đều có thể có nguồn dữ liệu không giới hạn. Tuy nhiên, việc lưu trữ dữ liệu yêu cầu bạn phải thiết kế lược đồ trước khi có thể lưu dữ liệu. Bạn chỉ có thể tải dữ liệu có cấu trúc vào hệ thống. “ AWS tuyên bố AWS mở rộng điều đó với “Ngược lại, các hồ dữ liệu không có yêu cầu như vậy. Họ có thể lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc và bán cấu trúc, chẳng hạn như nhật ký máy chủ web, luồng nhấp chuột, phương tiện truyền thông xã hội và dữ liệu cảm biến.” Tốt cho người thuê đơn / Phân tích nội bộ Dữ liệu có cấu trúc trong kho giúp người dùng nhanh chóng tạo báo cáo do hiệu suất truy vấn nhanh. Điều này phụ thuộc vào lượng dữ liệu và tính toán phân bổ tài nguyên. Databricks : “Kho dữ liệu giúp phân tích nhanh chóng và dễ dàng dữ liệu kinh doanh được tải lên từ các hệ thống vận hành như hệ thống điểm bán hàng, hệ thống quản lý hàng tồn kho hoặc cơ sở dữ liệu tiếp thị hoặc bán hàng. Dữ liệu có thể đi qua kho dữ liệu vận hành và yêu cầu làm sạch dữ liệu để đảm bảo chất lượng dữ liệu trước khi có thể sử dụng trong kho dữ liệu để báo cáo.” viết Những thách thức của kho dữ liệu Họ chưa sẵn sàng cho nhiều người thuê nhà Hầu hết các kho dữ liệu đều lưu trữ khối lượng lớn dữ liệu, nhưng nhìn chung không dành cho phân tích nhiều bên thuê. Nếu bạn sử dụng kho dữ liệu để hỗ trợ phân tích nhiều người thuê thì cách tiếp cận phù hợp là rất quan trọng. Snowflake và Redshift rất hữu ích cho việc tổ chức và lưu trữ dữ liệu. Tuy nhiên, họ có thể gặp khó khăn khi phân tích dữ liệu từ nhiều người thuê. Kho dữ liệu dành cho phân tích nhiều người thuê . Chưa kể đến việc thiếu hoàn toàn lớp ngữ nghĩa để triển khai quyền của người dùng. đòi hỏi phải lập mô hình và kỹ thuật đáng kể ngay từ đầu, dẫn đến chi phí cao hơn đáng kể Thiếu logic bảo mật nhiều người thuê Việc bảo mật dữ liệu trong các ứng dụng SaaS nhiều bên thuê có thể khó khăn. Đặc biệt khi kết nối biểu đồ trực tiếp với kho dữ liệu. Quản lý và quản trị dữ liệu yêu cầu phần mềm trung gian được phát triển tùy chỉnh. Điều này tồn tại ở dạng bảng có thể thay đổi, kiểm soát quyền truy cập của người dùng và lớp ngữ nghĩa điều phối bảo mật dữ liệu. Việc kết nối với kho dữ liệu của bạn yêu cầu xây dựng một lớp ngữ nghĩa khác. Thành phần này sẽ chuyển logic nhiều bên thuê của ứng dụng web mặt trước của bạn trở lại logic kho dữ liệu. Thật không may, quá trình này có thể đặc biệt phức tạp. Snowflake mô tả ba mẫu để thiết kế kho dữ liệu cho phân tích nhiều bên thuê. Họ , “Bảng nhiều đối tượng thuê (MTT) là mẫu thiết kế có khả năng mở rộng cao nhất xét về số lượng đối tượng thuê mà một ứng dụng có thể hỗ trợ. tuyên bố Cách tiếp cận này hỗ trợ các ứng dụng có hàng triệu người thuê. Nó có kiến trúc đơn giản hơn trong Snowflake. Sự đơn giản rất quan trọng vì việc mở rộng đối tượng khiến việc quản lý vô số đối tượng ngày càng khó khăn hơn theo thời gian.” Chi phí tính toán đắt đỏ Khi kho dữ liệu cung cấp khả năng phân tích cho nhiều người thuê của bạn, chi phí liên tục cũng có thể cao. Chi phí tính toán của phí cho mỗi truy vấn tăng theo cấp số nhân với nền tảng nhiều người thuê. Đây đặc biệt là vấn đề với đám mây dữ liệu Snowflake. Việc chi phí tăng lên khi mức độ sử dụng tăng lên là điều hợp lý, giống như với cơ sở hạ tầng đám mây công cộng. Thật không may, theo cấp số nhân, thay vì tỷ lệ chính xác với giá trị gia tăng của bạn. [Hãy dùng thử của chúng tôi] chi phí của Snowflake thường tăng công cụ tính tối ưu hóa chi phí Snowflake Khả năng mở rộng là một thách thức khác Phân tích SaaS của bạn phải có sẵn gần như ngay lập tức cho mọi người. Ít có khả năng bạn sẽ có lượng thời gian nhàn rỗi đáng kể. Người dùng của bạn nhận được nhiều giá trị hơn khi họ sử dụng phân tích của bạn. Việc sử dụng nhiều hơn sẽ tương đương với nhiều doanh thu và giữ chân khách hàng hơn. Các nhà cung cấp SaaS khi số lượng người thuê tăng lên. phải nỗ lực để đảm bảo rằng kho dữ liệu có quy mô trơn tru Tại sao Hồ dữ liệu tốt hơn cho Phân tích nhúng trong Ứng dụng SaaS nhiều bên thuê? Có một số cách mà hồ dữ liệu là lựa chọn tốt nhất cho phân tích nhúng trong ứng dụng SaaS nhiều bên thuê. 1) Hồ dữ liệu nhiều người thuê đơn giản hóa các ứng dụng mở rộng quy mô Việc hợp nhất chi phí lưu trữ, điện toán và quản trị vào cơ sở hạ tầng dùng chung giúp giảm đáng kể chi phí cho cả nhà cung cấp và người đăng ký thuê khi cơ sở người dùng tăng lên. Tuy nhiên, các cụm tài nguyên rất quan trọng để có kích thước chính xác. Nhu cầu đồng thời là có thật trong cơ sở đối tượng thuê SaaS. Hồ dữ liệu cũng thuận lợi cho việc cách ly dữ liệu của người thuê. Với những đối tượng thuê truy cập vào cùng một phiên bản, các biện pháp kiểm soát quyền truy cập nghiêm ngặt sẽ ngăn chặn khả năng hiển thị dữ liệu của những đối tượng thuê khác. 2) Xử lý các định dạng dữ liệu đa dạng Các loại dữ liệu ngày càng tăng. Các nhà lãnh đạo sản phẩm của nền tảng SaaS muốn cung cấp những phân tích tốt hơn nhưng kho dữ liệu của họ thường cản trở họ. Hồ dữ liệu mở ra các tùy chọn phân tích. Khi dữ liệu bán cấu trúc được sử dụng, các cơ sở dữ liệu như MongoDB trở nên dễ dàng lưu trữ hơn trong hồ dữ liệu. Với các tùy chọn dữ liệu phi cấu trúc, bạn thậm chí có thể cung cấp phân tích văn bản cho các trường hợp sử dụng dịch vụ khách hàng. 3) Khả năng mở rộng cho nhiều người thuê Kho dữ liệu không dễ dàng mở rộng quy mô cho nhiều bên thuê nếu không có nỗ lực phát triển đáng kể. Để đạt được nhiều mục đích thuê với kho dữ liệu, bạn phải xây dựng cơ sở hạ tầng bổ sung. Các quy trình logic tồn tại giữa cơ sở dữ liệu và ứng dụng hướng tới người dùng mà các nhóm kỹ thuật phải tự xây dựng. 4) Cách ly và bảo mật dữ liệu Kho dữ liệu gặp khó khăn với bảo mật cấp hàng trong môi trường nhiều người thuê. Mọi giải pháp kho dữ liệu đều yêu cầu những nỗ lực bổ sung để đảm bảo việc phân tách dữ liệu ở cấp độ đối tượng thuê. Thách thức này kết hợp với kiểm soát quyền truy cập ở cấp độ người dùng. 5) Lợi thế về chi phí Hồ dữ liệu mở rộng quy mô dễ dàng hơn và yêu cầu ít tính toán hơn. Đây là lý do quan trọng khiến chúng tôi hỗ trợ . hồ dữ liệu nhiều người thuê bằng Elaticsearch Nhà tiên phong về truyền dữ liệu Confluent : “Hồ dữ liệu tiết kiệm chi phí nhất vì nó được lưu trữ ở dạng thô trong khi kho dữ liệu chiếm nhiều dung lượng hơn khi xử lý và chuẩn bị dữ liệu được lưu trữ để phân tích. ” viết Những thách thức của việc triển khai Hồ dữ liệu 1) Nguồn lực có kỹ năng Kỹ sư phần mềm không phải là kỹ sư dữ liệu. Nếu đang tự xây dựng, bạn sẽ cần một kỹ sư dữ liệu để mở rộng quy mô hồ dữ liệu một cách chính xác cho . Phần mềm chia tỷ lệ khác với các truy vấn phân tích tỷ lệ. hoạt động phân tích của nhiều người thuê Kỹ thuật dữ liệu liên quan đến việc tạo ra các hệ thống để thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu, đặc biệt là trên quy mô lớn. Kỹ sư dữ liệu giúp các tổ chức thu thập và quản lý dữ liệu để có được những hiểu biết hữu ích. Họ cũng chuyển đổi dữ liệu thành các định dạng để phân tích và học máy. . Và tất nhiên, việc loại bỏ nhu cầu về kỹ sư dữ liệu sẽ giúp giảm chi phí và đẩy nhanh thời gian đưa sản phẩm ra thị trường. Qrvey loại bỏ nhu cầu về kỹ sư dữ liệu 2) Tích hợp với các hệ thống hiện có Để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn, nhà cung cấp SaaS phải xây dựng các đường dẫn dữ liệu độc lập. Qrvey cũng loại bỏ điều này trong việc . thu thập dữ liệu Các công ty SaaS sử dụng Qrvey không cần sự hỗ trợ của kỹ sư dữ liệu để xây dựng và triển khai phân tích. Nếu không, các nhóm sẽ phải xây dựng một đường dẫn dữ liệu và quy trình ETL riêng cho từng nguồn. Qrvey giải quyết thách thức này bằng lớp quản lý dữ liệu chìa khóa trao tay với đường dẫn dữ liệu thống nhất cung cấp: Một API duy nhất để nhập bất kỳ loại dữ liệu nào Trình kết nối dữ liệu dựng sẵn với cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu chung Một công cụ quy tắc chuyển đổi Hồ dữ liệu được tối ưu hóa cho các yêu cầu về quy mô và bảo mật bao gồm nhiều bên thuê khi được yêu cầu Các phương pháp hay nhất để sử dụng Phân tích nhiều người thuê trên Data Lake Xác định chiến lược dữ liệu rõ ràng Bất kỳ tổ chức nào tìm cách tạo phân tích đều phải có chiến lược dữ liệu. là “một kế hoạch dài hạn xác định công nghệ, quy trình, con người và quy tắc cần thiết để quản lý tài sản thông tin của tổ chức”. AWS định nghĩa Đây thường là một thách thức nhiều hơn bạn mong đợi. Nhiều tổ chức cho rằng dữ liệu của họ sạch sẽ, giống như cách mọi người nghĩ rằng điện thoại thông minh của họ sạch sẽ. Tuy nhiên, cả hai thường chứa đầy bệnh! mầm Làm sạch dữ liệu là quá trình sửa dữ liệu trong tập dữ liệu. Các vấn đề thường thấy là dữ liệu không chính xác, bị hỏng, được định dạng không chính xác hoặc không đầy đủ. Dữ liệu trùng lặp là mối quan tâm đặc biệt khi kết hợp nhiều nguồn dữ liệu. Nếu việc dán nhãn sai xảy ra, nó đặc biệt có vấn đề. Một vấn đề thậm chí còn lớn hơn với dữ liệu trong thời gian thực. Khả năng mở rộng cơ sở dữ liệu là một lĩnh vực khác mà sự lạc quan thường không có cơ sở. DesignGurus.io , “Việc mở rộng quy mô cơ sở dữ liệu SQL theo chiều ngang là một nhiệm vụ phức tạp với nhiều rào cản kỹ thuật”. viết Ai muốn điều đó? Triển khai bảo mật và quản trị dữ liệu Nhà cung cấp SaaS có thể cấp quyền cho người dùng kiểm soát quyền truy cập vào một số tính năng nhất định. Kiểm soát quyền truy cập là cần thiết để tính phí bổ sung cho các mô-đun bổ sung. Khi cung cấp khả năng phân tích tự phục vụ, chiến lược dữ liệu của bạn phải bao gồm các biện pháp kiểm soát bảo mật. Ví dụ: hầu hết các ứng dụng SaaS đều sử dụng cấp độ người dùng để cung cấp các tính năng khác nhau. “Quản trị viên” của người thuê có thể xem tất cả dữ liệu. Ngược lại, người dùng cấp thấp hơn chỉ có quyền truy cập một phần. Sự khác biệt này có nghĩa là tất cả biểu đồ và người xây dựng biểu đồ phải tôn trọng các cấp độ này. Việc duy trì bảo mật dữ liệu cũng phức tạp và đầy thách thức nếu dữ liệu của bạn rời khỏi môi trường đám mây. Khi nhà cung cấp BI yêu cầu bạn gửi dữ liệu của mình lên đám mây của họ, điều đó sẽ tạo ra rủi ro bảo mật không cần thiết. Ngược lại, với giải pháp tự lưu trữ như Qrvey, dữ liệu của bạn sẽ không bao giờ rời khỏi môi trường đám mây. Phân tích của bạn có thể chạy hoàn toàn bên trong môi trường của bạn, kế thừa các chính sách bảo mật đã có sẵn của bạn. Điều này là tối ưu cho các ứng dụng SaaS. Nó làm cho giải pháp của bạn không chỉ an toàn mà còn dễ dàng và nhanh hơn để cài đặt, phát triển, thử nghiệm và triển khai. Qrvey biết Analytics bắt đầu bằng dữ liệu Thuật ngữ “phân tích” có thể gợi lên hình ảnh những bảng điều khiển đầy màu sắc hiển thị gọn gàng nhiều loại biểu đồ. Đó là trò chơi kết thúc, nhưng tất cả đều bắt đầu từ dữ liệu. Chính vì chúng tôi hiểu rằng phân tích bắt đầu bằng dữ liệu nên Qrvey đã tập trung vào việc sử dụng hồ dữ liệu. Chúng tôi đã xây dựng một nền tảng phân tích nhúng dành riêng cho phân tích nhiều bên thuê cho các công ty SaaS. Mục tiêu là giúp nhóm sản phẩm phần mềm cung cấp số liệu phân tích tốt hơn trong thời gian ngắn hơn đồng thời tiết kiệm tiền. Nhưng nó bắt đầu với dữ liệu. Qrvey cung cấp các tùy chọn tích hợp dữ liệu linh hoạt để phục vụ các nhu cầu khác nhau. Nó cho phép cả kết nối trực tiếp với cơ sở dữ liệu hiện có và nhập dữ liệu vào hồ dữ liệu tích hợp. Cách tiếp cận hồ dữ liệu đám mây này tối ưu hóa hiệu suất và hiệu quả chi phí cho các truy vấn phân tích phức tạp. Ngoài ra, hệ thống còn tự động chuẩn hóa dữ liệu trong quá trình nhập để sẵn sàng phân tích và báo cáo cho nhiều bên thuê. Qrvey hỗ trợ kết nối đến cơ sở dữ liệu và kho dữ liệu phổ biến như Redshift, Snowflake, MongoDB, Postgres, v.v. Chúng tôi cũng cung cấp API nhập vào để đẩy dữ liệu theo thời gian thực. Điều này hỗ trợ dữ liệu và bán cấu trúc như . JSON dữ liệu FHIR Ngoài ra, có thể nhập dữ liệu từ bộ lưu trữ đám mây như bộ chứa S3 và dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu, văn bản và hình ảnh. Qrvey bao gồm các chuyển đổi dữ liệu như một tính năng tích hợp, loại bỏ nhu cầu về các dịch vụ ETL riêng biệt. Với Qrvey, không còn cần đến các kỹ sư dữ liệu chuyên dụng nữa. Hãy để chúng tôi chỉ cho bạn cách chúng tôi trao quyền cho bạn để mang lại nhiều giá trị hơn cho khách hàng trong khi xây dựng ít phần mềm hơn.
