什么是现代数据堆栈以及它如何改变你的分析方式

现代数据堆栈在访问大量数据并不困难的时代，真正的困难在于如何理解数据。不相连的系统导致数据孤岛，这通常会遮蔽统一的视图，从而无法获得有意义的见解。现代数据堆栈 (MDS) 的概念通过提供可扩展、面向未来且针对分析进行了微调的集成架构来解决这些挑战。

本文旨在解释现代数据堆栈如何帮助您应对数据洪流、打破数据孤岛并为您的业务获取可行的见解。

什么是现代数据堆栈

现代数据堆栈 (MDS) 是指使组织 加拿大电报数据 能够充分利用云中数据的技术和流程。它提供模块化集成架构来提取、存储、准备、分析和可视化数据。

与传统的碎片化架构相比，现代数据堆栈的核心假设是统一访问整个企业的数据。通过利用云的可扩展性，MDS 使各种规模的组织都能在经济上实现大规模数据处理和分析。

现代数据堆栈的核心是云数据仓库，它充当所有数据的存储库，为分析师提供单一事实来源。数据仓库从各种在线和离线来源提取和汇总数据。

这些数据源包括分析、广告平台、测试 户的客户旅程图并创建客户 工具、CRM 系统、后端数据库等。公司可以从这些平台加载数据，将其发送到基于云的分析数据库，最后创建数据模型将其合并为全面的客户信息。

最后，通过这种方式丰富数据后，数据将被发送到各种数据可视化和 BI 工具，以更深入地了解不同活动和产品功能的性能。

1. 数据来源
这是来自组织内部和外部的原始非结构化数据。数据源可以包括：

数据库（关系型、NoSQL 等）
SaaS 应用程序（CRM、ERP、营销平台）
移动和 Web 应用程序
物联网传感器和设备
社交媒体
电子商务平台

组织可能拥有数百个分散的数据源。现代数 比特币数据库 据堆栈将来自这些来源的信息整合到一个集中存储库中。

2.数据集成工具
由于数据存在于孤立的源中，因此第一步是将其提取到数据湖或仓库中。集成工具从多个源中提取数据，将其转换为一致的格式，然后将其加载到目标存储库中。

流行的提取工具（如 Fivetran、Stitch 和 Airbyte）通过 API 和数据库挂钩从源中提取数据。

这是存储转换后、可供分析的数据的中央存储库。传统上，分析后的数据保存在本地数据仓库中。现代数据堆栈利用可无限扩展的云数据仓库，如 Snowflake、BigQuery和 Redshift。

4.云数据湖
像 Amazon S3 这样的数据湖提供了低成本的存储和灵活性，可用于存储和分析来自不同来源的原始非结构化数据。它们可以提取任何类型和格式的数据类型，并与大多数堆栈中的仓库协同工作。

dbt 和 Dataform 等数据转换工具有助于清理和整理来自不同来源的原始数据，使其成为所需的格式。这些工具可用于创建数据模型、跟踪数据来源，并在将数据移入仓库之前检查数据的质量。

6. A/B 测试工具
Optimizely、VWO 和 Adobe Target 等A/B 测试工具可通过向用户提供页面或应用的不同版本来帮助评估和优化数字体验。它们提供定位测试细分、分析性能指标以及将测试数据与更广泛的数据堆栈集成的功能。

数据可视化和商业智能工具可帮助利益相关者通过交互式报告、仪表板和数据故事探索和提取分析数据的见解。与数据仓库集成可访问干净、转换后的数据。流行的数据可视化和 BI 工具包括 Tableau、Looker、Power BI、Mode 和 Quicksight。

Web 和移动应用程序分析工具在现代数据堆栈中起着不可或缺的作用。它们捕获有关用户如何与网站、应用程序和 SaaS 产品等数字平台交互的详细定量和定性数据。