Как ускорить процесс принятия решений и сделать его более обоснованным?

Введение

Быстрое принятие решений может стать залогом успеха для вашего бизнеса. Анализ рекламных кампаний в реальном времени позволяет эффективно управлять рекламными бюджетами и оперативно принимать стратегические решения — разрабатывать более целевые маркетинговые стратегии, улучшать клиентский опыт и адаптироваться к изменяющимся требованиям рынка. В данной статье мы расскажем как ускорить процесс принятия решений и сделать его более обоснованным.

Как сэкономить время специалистов и ускорить процесс принятия решений с помощью SaaS StreamMyData

Для регулярного отслеживания эффективности рекламы специалисты по рекламе используют сложные отчеты. Зачастую в них содержится информация из множества источников. Данные из каждого источника приходится выгружать вручную и загружать их, например, в Google таблицы, на что уходит много времени. Процесс можно ускорить, если выгружать данные через API, но для этого требуются определенные навыки. SaaS StreamMyData имеет понятный пользовательский интерфейс и позволяет легко настроить автоматическую выгрузку из разных источников в Data Warehouse (DWH).

Data Warehouse (DWH) — это единое хранилище, в котором накапливаются данные компании из разных источников. В отличие от разрозненных баз данных, Data Warehouse имеет структуру, организованную специальным образов для ускорения процессов анализа данных и составления отчетов. В DWH хранятся не только “сырые” данные, полученные из напрямую из источников, но также очищенные, объединенные и агрегированные на разных уровнях данные. Отсутствие необходимости каждый раз обрабатывать весь массив данных значительно сокращает время, затрачиваемое на создание отчетов.

На следующем изображении представлено меню SteamMyData, в котором вы можете добавить новый поток автоматической выгрузки данных из нужного источника в ваш Data Warehouse:

Как использование Apache AirFlow позволяет ускорить процесс обработки данных

Для объединения данных из разных источников и вычисления метрик можно использовать скрипты SQL и Python. Такие скрипты достаточно написать один раз. Однако при получении свежих данных их каждый раз придется запускать вручную. Существует инструмент, позволяющий автоматизировать и этот процесс. Таким инструментом является Apache AirFlow, который автоматически запускает необходимую программу с указанной периодичностью. Можно установить любое время запуска. Выбрав ночные часы, в начале рабочего дня вы уже будете иметь свежие обработанные данные.

Код в Apache AirFlow представлен в виде DAG — направленных ацикличных графов (Directed Acyclic Graph). Это позволяет выполнять часть задач параллельно и тем самым сокращает время работы программы.

На изображении вы можете увидеть пример DAG Apache AirFlow:

После обработки все вычисленные метрики могут быть выгружены в виде таблицы или представлены в форме дашборда. Таким образом специалисту по рекламе не придется тратить время на выгрузку, обработку и сведение данных. Он будет получать готовые отчеты с актуальной информацией.

Как использование дашбордов позволяет сделать решение более обоснованным

Готовые отчеты могут быть представлены в разной форме, например в виде Google таблиц. Однако использование преднастроенных дашбордов позволяет ускорить процесс принятия решений и сделать его более обоснованным.

Итоговые таблицы зачастую содержат большое количество строк и столбцов. Даже человеку хорошо знакомому с данным типом отчетов порой требуется много времени, чтобы сориентироваться в таком объеме данных. Графическое представление делает информацию доступной для понимания без глубокого погружения, что ускоряет процесс принятия решений.

Универсальным инструментом для визуализации данных являются дашборды. На них информация отображается в виде графиков разного типа. Так, например, линейные графики отлично подходят для отслеживания динамики изменения показателей во времени. Пирожковые диаграммы (pie chart) наглядно показывают долю от общего. Также есть столбчатые диаграммы, которые позволяют отслеживать изменение долей в динамике.

Наличие фильтров на дашборде позволяет выбирать только нужную информацию, при этом все показатели автоматически пересчитываются, а графики перестраиваются. В результате большое количество данных не вызывает визуальной перегрузки. Например, если в отчете необходимо сравнивать показатели за разные годы в виде YTD (Year to Date) или MAT (Moving Annual Total), в таблице придется хранить данные за весь период, а затем пересчитывать метрики. Фильтры дашборда позволяют выбирать любые промежутки времени с автоматическим пересчетом всех показателей.

Пример фильтра по периоду представлен ниже:

Вывод

Автоматизация выгрузки данных из разных источников в Data Warehouse с помощью SaaS StreamMyData, а также использование Apache AirFlow для автоматического создания отчетов позволяет получать свежие данные ежедневно. При этом специалисты освобождаются от рутинных задач получения, сведения и обработки данных. Это позволит им сосредоточиться на анализе информации и принятии решений.

Представление отчетов в форме дашбордов делает информацию более наглядной и доступной для понимания. Использование фильтров позволяет легко ориентироваться даже в большом объеме данных, собранных за длительный период.

Таким образом использование дашбордов совместно со StreamMyData и Apache AirFlow позволяет значительно ускорить процесс принятия решений и сделать его более обоснованным.