Analitik Raporlama Arayüzlerinin Analitik Programları Üzerindeki Etkileri

Analitik dünyasında analistler, raporları çalıştıran analitik ürünlerinde çok zaman harcarlar. Her analitik ürününün raporlamaya biraz farklı bir yaklaşımı vardır. Bazı analitik ürünleri daha çok boş bir tuvalle başlar ve analistin analiz yapmak için veri öğelerini sürüklemesini gerektirir. Diğerleri, analistlerin verileri elektronik tablolara aktarmasına izin verir. Bazıları SQL kullanımını gerektirir. Bazıları, analistlerin boşlukları olaylar ve özelliklerle doldurmasına izin veren rapor şablonları sağlar. Hiçbir analitik raporlama arayüzü mutlaka bir diğerinden daha iyi olmasa da, kuruluşların kuruluşlarına ve veri tüketicilerine en uygun olanı seçmesi önemlidir. Raporlama arayüzünün, bir bütün olarak analiz programı üzerinde dolaylı etkileri olabilir. Bu gönderide, gördüğüm bazı analitik raporlama arayüzlerini ve bunların analitik sunum modellerini ve programlarını nasıl etkileyebileceğini ana hatlarıyla anlatacağım.

Serbest Biçimli Raporlama

En popüler analitik raporlama arayüzlerinden biri, serbest biçimli raporlama dediğim şeydir. Bu raporlama arayüzünde analistlere boş bir tuval sunulur ve metrikleri ve boyutları sürükleyebilir veya seçebilir. Tuvale veri öğeleri eklendikçe, veriler sütunlar ve satırlar içeren bir tablo biçimini alır. Bu yaklaşım, Tableau gibi BI araçları ve Adobe ve Google Analytics gibi dijital analitik ürünleri tarafından popüler hale getirildi.

Serbest biçimli raporlama arayüzlerinin avantajı, analiz etmek istediğiniz verilerin yapısı üzerinde tam kontrole sahip olmanızdır. Birden çok döküm düzeyi oluşturabilir ve verileri boyut değerlerine göre daraltmak için genellikle filtreler ekleyebilirsiniz. Güç analistleri bu modeli seviyor çünkü çok fazla özgürlük ve SQL bilmek zorunda kalmadan bazı gelişmiş sorgular yapma yeteneği sağlıyor.

Standart Raporlama

Başka bir analitik raporlama arayüzü, kuralcı raporlamadır. Bu model, yapılan analiz türü için bir çerçeve sağlar ve analistlerin raporun çalışması için gereken öğeleri girmesine olanak tanır. Bu modeli raporlamaya yönelik bir "boşluğu doldurma" yaklaşımı olarak düşünmeyi seviyorum. Her rapor türü, ne tür metriklerin, olayların veya boyutların/özelliklerin gerekli olduğunu bilir ve analistlerin raporu oluşturmak için uygun seçenekler arasından seçim yapmasına olanak tanır.

Bu yaklaşım bazı açılardan sınırlayıcı olabilir, ancak yapısı gereği analistlerin çok fazla hata yapmasını da engeller.

E-tablo İthalatları

Analitik alanı ne kadar gelişmiş olursa olsun, her zaman analizlerini elektronik tablolarda yapmak isteyenler olacaktır. Birçok analiz ürünü, verilerin indirilebilmesi veya elektronik tablolara aktarılabilmesi için yollar sağlar, böylece analistler buradaki verileri gerektiği gibi değiştirebilir. Elektronik tablolar, özellikle Microsoft Excel, analistler için en düşük ortak payda olma eğilimindedir. Bununla birlikte, elektronik tabloları kullanmanın dezavantajlarından biri, paylaşmanın, işbirliği yapmanın daha zor olması ve sürüm kontrolü sorunları yaşayabilmesidir.

SQL/R/Python

Kendilerini "veri bilimcisi" olarak görenler, genellikle verileri SQL veya R veya Python gibi raporlama dilleri aracılığıyla analiz etmeyi tercih ederler. Bu programlama arayüzleri ve dilleri çok fazla esneklik sağlar ve özel ve gelişmiş analiz yapmak için kullanılabilir. Bu günlerde daha fazla veri tüketicisi bu dilleri öğrenirken, özellikle büyük işletmelerde ölçeklendirmek hala zor.

Raporlama Arayüzlerinin Etkileri

Peki, analiz yapmak için tüm seçenekler mevcutken, kuruluşlar kendileri için doğru olanı nasıl seçmelidir? Her zaman olduğu gibi, tek bir doğru cevap yoktur, ancak aşağıdakiler bir seçim yaparken göz önünde bulundurmanız gereken bazı şeyleri sağlayacaktır. Ayrıca, birçok kuruluşun farklı dahili hedef kitleler için birden fazla kullanması gerekeceğini akılda tutmak önemlidir.

Veri Tüketici Türleri

Çoğu kuruluşun farklı türde veri tüketicileri vardır. Genellikle günlük analiz yapan bir çekirdek analiz ekibi vardır ve daha sıradan veri kullanıcıları olan başkaları da vardır. Gündelik veri kullanıcıları, kararlarını bildirmek için ara sıra verileri görmesi gereken yöneticiler veya işletme içindeki kişileri içerebilir. İkincisine bir örnek, yönettikleri ürünlerin haftalık veya aylık web sitesi görünümlerini görmek isteyen bir ürün sahibi olabilir.

Temel analiz ekibinin raporlama ihtiyaçları, sıradan kullanıcılarınkinden çok daha gelişmiş olacaktır. Temel analiz ekibi, büyük olasılıkla birden çok veri dökümü yapmak ve verileri birden çok boyuta/özelliğe göre filtrelemek isteyecektir. Onlar için serbest biçimli bir raporlama arayüzüne sahip olmak veya bir programlama dili kullanmak en uygunu olabilir. Ancak bu gelişmiş raporlama arayüzleri, yalnızca ara sıra analiz yapan kişiler için genellikle göz korkutucu veya bunaltıcı olabilir. Yöneticiler, bir BI aracından yalnızca üst düzey panoları görmek isteyebilir.

Her bir dahili veri tüketicisinin beceri düzeyini anlamak ve her birine, ihtiyaçlarına ve yeteneklerine uygun bir raporlama arabirimi sağlanması önemlidir. Birçok kuruluşun "herkese uyan tek beden" yaklaşımını kullanmaya çalışarak ve tüm veri tüketicilerini aynı analitik raporlama arayüzünü kullanmaya zorlayarak başarısız olduğunu gördüm. Bu durumlarda, daha gelişmiş olan temel analitik ekibinin, tüm veri tüketicilerinin, sıradan veri tüketicileri için ya çok karmaşık ya da çok kafa karıştırıcı olan raporlama arayüzlerinde ustalaşabileceğini varsayması yaygındır. Daha acemi veri tüketicileri için daha gelişmiş raporlama arayüzleri küratörlüğünde olsa bile, ikincisi verileri derinlemesine incelemeyi ve ihtiyaç duydukları yanıtları yardıma ihtiyaç duymadan bulmayı zor buluyor. Ben kendim, sıradan veri tüketicilerini, yalnızca onları öğrenmekte zorlandıklarını görmek için gelişmiş raporlama arayüzleri konusunda eğitmeye çalıştım. Bu durumlarda, veri tüketici kitlesine göre uyarlanmış birden çok analitik raporlama arabirimi sağlamayı daha yararlı buldum.

Analitik Dağıtım Modelleri

Analitik dünyasında, analiz yapmak için kullanılabilecek birkaç model vardır. Bazı kuruluşlar, veri tüketicilerinin analiz talepleri gönderdiği ve analizin merkezi bir ekip tarafından yapıldığı merkezi bir model kullanır. Diğer kuruluşlar, herkesin kendi analizini yapmasının beklendiği (genellikle veri demokratikleşmesi olarak adlandırılır) merkezi olmayan bir yaklaşım kullanmaya çalışır. Ayrıca, bazı analiz türleri için merkezi modelden ve diğerleri için merkezi olmayan bir yaklaşımdan yararlanan hibrit yaklaşımlar da vardır (bu konuyla ilgili bir konuşmayı burada duyabilirsiniz). Her yaklaşımın artıları ve eksileri vardır ve bu, farklı yaklaşımların farklı kuruluşlar için daha iyi veya daha kötü olacağı başka bir durumdur.

Ancak gördüğüm bir şey, raporlama modelinde yapılan hataların analitik dağıtım modelini olumsuz etkileyebileceğidir. Örneğin, bir organizasyon olarak Acme Corp'un analiz için merkezi olmayan bir model kullanmayı seçtiğini düşünelim. Ancak aynı zamanda serbest biçimli analitik raporlama arayüzünü standartlaştırmaya karar verirler. Zamanla, birçok sıradan veri tüketicisinin, uygulamalarında verileri anlamakta ve bu veriler hakkında nasıl rapor vereceklerini anlamakta zorlandıklarını görüyorlar. Yavaş yavaş, temel analiz ekibi e-postalar ve yardım talepleri almaya başlar. İlk başta ayak uydurabilir ve ek eğitim yapmaya çalışabilirler, ancak kısa süre sonra veri tüketicilerinin kendi kendilerine hizmet edemediklerini ve isteklerin sayısının çok fazla olduğunu fark ederler. Birçok kez gördüğüm bu durumda, raporlama arayüzü ile veri tüketicileri arasında açıkça bir uyumsuzluk vardı ve bu uyumsuzluk genel analitik dağıtım modelini bozdu. Bu nedenle, analitik raporlama arayüzü ile analitik sunum modeli arasında doğrudan ve önemli bir ilişki olduğuna inanıyorum.

Tatlı Noktayı Bulmak

Kuruluşlara analitik konusunda yardımcı olduğum yirmi yıl boyunca, tüm veri tüketici türleri ve tüm analitik dağıtım modelleri için tek bir arabirimin işe yarayacağını nadiren buldum. Gündelik veri tüketicileri için analitik ürün eğitiminde sınırlı başarı gördüm, çünkü çok sık bir araç kullanmıyorsanız öğrenmeniz zor. Bence en iyi organizasyonlar kendi kurumsal kültürlerini, farklı veri tüketicilerinin becerilerini anlamak için zaman ayırıyor ve hem analitik raporlama arayüzlerini hem de analitik sunum modellerini seçmek için kullanıyor. Hangi arayüzlerin ve modellerin kendileri için en iyi sonucu vereceğini keşfetmelerine yardımcı olmak için kuruluşlarla birçok atölye çalışması ve eğitim yaptım. Ayrıca kuruluşları, şu anda kullandıklarından daha fazla "tıklama" yapıp yapmadıklarını görmek için farklı veri tüketici türleri için yeni raporlama arayüzlerini periyodik olarak denemeye teşvik ediyorum. Amplitude'de, sıradan veri tüketicileri için kolay bir raporlama arayüzü oluşturmaya çalıştık ve bazı kuruluşlarda her gün yüzlerce kişinin self servis hizmet vermesiyle gurur duyuyoruz. Bu nedenle, analitik ekiplerinin, diğer analiz sağlayıcılarında (Google ve Adobe) yapılan çalışmalardan faydalanarak Amplitude'a veri göndermeleri için kolay yollar yarattık, böylece raporlama arayüzümüzün temel analiz ekibinin kullandıklarını tamamlayıp tamamlayamayacağını görebilirler.

Günün sonunda, tüm kuruluşlar verileri etkin bir şekilde kullanmak ve verileri içgörüye dönüştürmenin ne kadar sürdüğünü azaltmak ister. Farklı veri tüketicileriniz için doğru analitik raporlama arayüzünü seçmek, analitik programının genel değerini iyileştirmede büyük bir adımdır.