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制作还是嵌入（确定如何在你的应用程序中构建分析）

IT知识后端构建

本文概述

  • 进行自己的分析
  • 嵌入分析
  • 混合方法
  • 嵌入
当涉及到用户在其应用程序中寻找的功能时, 数据已成为国王。尽管数据分析在后端越来越普遍(大多数公司已经大量使用商业智能), 但用户端开始迎头赶上。对于业务用户来说, 了解他们的电子邮件广告系列的成功与成功同样重要, 例如, 成功启动和管理它们。
对于应用程序开发人员来说, 这意味着创建可以提供更全面体验的应用程序-不仅是一项服务, 而且还是一种衡量和了解其性能的方式。
包括应用程序分析可带来巨大的附加值, 但对开发人员却构成了难题。一方面, 他们可以自己构建分析套件。这并非易事, 而且复杂的过程有一些缺点, 但仍然很诱人。另一方面, 开发人员可以选择嵌入式分析, 该分析虽然易于实现, 但存在一些局限性。
【制作还是嵌入（确定如何在你的应用程序中构建分析）】用户分析不再是一项可选功能, 你的团队将其集成的方式可能会对你的成功产生重大影响。
进行自己的分析选择构建自己的分析引擎可以带来一些重要的好处, 但是价格却很高。也许最大的优势就是你正在构建一个完全适合你的应用生态系统的系统。没有人比你的团队更了解你的应用生成的数据以及如何对其进行更好的分析, 这使你可以为客户提供理想的服务。实际上, 一项调查显示, 有93％的用户报告说, 借助分析可以改善用户体验。
此外, 将所有内容都保留在内部意味着你可以全面控制各个方面-安全性, 数据流, 更新等。从理论上讲, 构建自己的分析解决方案只是开发过程中的又一步。但是, 现实情况是, 无论他们对NoSQL和其他数据库有多么熟练, 构建分析都需要你的团队可能根本没有的完全独特的技能。
正确的分析套件通常需要数据科学家, 分析专家和专门构建统计建模工具的开发人员的专业知识。尽管大多数团队可能都有才华横溢的Python开发人员, 但将你的应用程序代码与数据仓库集成在一起并不是常见的技能。这意味着, 如果你要从头开始构建分析, 你将不得不为可能没有所需功能的产品付出更多的努力, 这可能会花费太多成本, 无法提供任何实际价值, 或者可能会迅速产生重大价值。技术债务。
嵌入分析硬币的另一面提供了自己的好处, 在许多情况下, 这些好处足以使它成为更明智的选择。嵌入分析只是意味着使用预构建的套件和库, 你可以将它们直接集成到应用程序中并进行自定义以满足你的需求。例如, 你可以将Sisense或其他分析解决方案嵌入你的应用程序并使用它来提供数据功能, 而不是从头开始构建分析平台。
这种方法最明显的好处就是时间。一方面, 你不必从优先任务中浪费任何资源(建立最佳的用户体验), 即可构建可提供增值服务的分析引擎。此外, 大多数嵌入式分析套件都提供了很大程度的可定制性, 因此你可以构建适合组织需求的平台。
实际上, 事实证明, 嵌入式分析在很多方面都具有积极意义。上面提到的研究还发现, 有96％的应用程序开发人员认为嵌入式分析可以改善收入增长, 而94％的应用程序开发人员认为嵌入式分析可以提高客户满意度。这对用户也很重要, 因为67％的公司表示, 一旦用户集成了嵌入式分析, 他们就会在应用程序上花费更多的时间。
混合方法无论如何, 将这一决定视为二元决定是不现实的。即使你选择嵌入工具, 也不只是为公司购买现成的完美解决方案。与大多数技术推广一样, 该过程需要时间和精力(尽管比从头开始要少), 但也需要一些耐心。
你不仅要加入新的订阅服务, 还需要将复杂的分析工具集成到现有应用中, 这可能需要进行微调, 评估和多次尝试才能获得正确的结果。从这个意义上讲, 你将在某种程度上依赖于嵌入式分析服务提供商-他们知道如何最好地适应他们的产品。但是, 你并非完全无助。当今大多数嵌入式分析套件可让你在没有帮助的情况下根据需要自定义其环境。
尽管你的团队可能不是数据科学家或分析专家, 但修改界面和进行其他更改要简单得多。
此外, 由于维护工作是由提供商进行的, 因此你仍然可以节省资源, 从而可以解放团队来完成对组织最重要的工作。将嵌入式分析视为一个协作过程, 可以让你构建并适应创建完全适合你的组织和用户需求的内容。
嵌入随着消费者要求对性能的更多了解, 嵌入式分析解决方案对于应用程序开发人员来说只会变得更加重要。
通过找到满足你需求的解决方案, 你可以构建一个应用程序并提供一种旨在使你的用户始终参与其中, 同时为他们提供真正价值的体验。

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