使用开源数据分析栈的五大原因

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在今天,几乎每家公司都在某种程度上使用数据驱动。
 
包括医疗保健、电信、银行、保险、零售以及教育等,主流的垂直行业务都在用数据分析来更好的理解他们的客户,以优化自己的商业和业务流程实现利润的最大化。
 
目前企业在进行大数据分析时,会面临两个主要挑战:
 
数据追踪:
 
从各个数据源追踪所需要的数据,从中取得相关行为和有益反馈。比如,大多数的电商企业,追踪如会员登录,注册,购买,加购物车,支付,包括移动应用上的收藏,评论以及浏览等用户活动数据都是一个挑战。
 
在数据与商业智能(BI)之间建立联系
 
获取到数据后,将它转换为BI工具兼容的类型、格式等,也是一个巨大的挑战。
 
因此,设计良好的数据分析技术栈非常重要。
 
数据分析技术栈都有什么
 
一个数据分析技术栈是一个工具组合,放在一起,可以将全部数据集成在一个平台上,平台提供给开发者获取可操作的报表或洞察力,给决策层提供良好的帮助。
 

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如图所示,数据分析技术线基于三个基本步骤构建:
 
1、数据集成
 
从多个混合来源收集数据,转换成兼容数据并存储。来源包括不限于MySQL,日志,事件等,如APP点击,登录,收藏等。数据分析技术栈能够有效使用这些数据,并执行有意义的分析。
 
2、数据仓库
 
在做数据分析时,随着数据复杂性增加,需要将数据整合到同一个数据仓库。包括使用Redshit,Google BigQuery、Snowflake以及MarkLogic等平台。
 
3、数据分析
 
最后一步骤,使用可视化工具从数据仓库中加载数据,提取其中有意见的数据和模式,输出为图表、报表等直观可视化的图形。
 
在选择数据分析栈时,通常有两个选择,一个是专有工具,比如Google Analytics,Mixpanel,这些供应商提供了标准的配置和管理,人们的重点是项目管理,而不是技术管理。
 
这些工具有着一些优点,但是从成本,数据共享,隐私等存在问题,人们于是从开源产品寻找替代方案。
 
 
开源数据分析工具优势
 
1、成本
 
开源工具免费,即使是企业版本,价格也更低,可以说是物有所值。
 
2、灵活性
 
即便软件接口改变,修改起来也是方便的。
 
3、避免供应商锁定
 
锁定即垄断,即客户完全依赖供应商的产品和服务,不能迁移或迁移非常困难。
 
而使用开源工具,则不会。开源社区一直在持续前进,始终在最新状态,无需依赖任何组织。
 
4、优化的数据安全和隐私保护
 
虽然GDPR和CCPA等数据保护条例,但是数据泄露问题也一直发生。
 
使用自己的私有去或本地环境中,使用开源技术栈可以完全控制自己的数据,可以自己决定如何使用这些数据,通过它也能明确指明第三方哪些数据能够用。
 
小结
 
开源已经主流,微软,苹果以及IBM等公司也在积极推进和参与开源社区,并不断为此做着出贡献。
 
一起拥抱大数据开源技术栈。
 
 

作者:刚子

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