Към основното съдържание
A.I. Commerce Studio

Документи и данни

Поток от данни към склад за анализ

Данни от продажби, маркетинг и операции се събират, проверяват и моделират в склад с ясни собственици.

Измислен сценарий. Примерна ситуация за илюстрация на подхода. Не е клиентски проект и не описва измерени резултати.

Бизнес проблем

Измислена търговска фирма прави отчети в таблици от различни експорти. Числата се разминават между отделите.

Допускания

  • Източниците имат API или експорт.
  • Има облачен склад за данни или избор на такъв.
  • Отделите са съгласни за дефинициите.

Ограничения

  • Лични данни само където е нужно.
  • Всяка метрика има собственик.
  • Без ръчни корекции в склада.

Референтна архитектура

Схема на компонентите по етапи — илюстрация, не работеща система и не сертифициран дизайн.

  1. 01Източници

    • CRM
    • Магазин
    • Реклами
  2. 02Прием

    • Извличане по график
    • Сурови таблици
  3. 03Трансформация

    • Модели с тестове
    • Дефиниции на метрики
  4. 04Резултат

    • Отчети
    • Набори за анализ
Схемата като списък
ЕтапКомпоненти
ИзточнициCRM, Магазин, Реклами
ПриемИзвличане по график, Сурови таблици
ТрансформацияМодели с тестове, Дефиниции на метрики
РезултатОтчети, Набори за анализ

Интерфейси

ОтКъмЧрез
ИзточнициПриемAPI и експорт
ПриемСкладЗареждане по партиди
СкладОтчетиИзглед само за четене

Поток на данните

  1. Данните се извличат по график.
  2. Суровите данни се пазят непроменени.
  3. Трансформациите са код с тестове.
  4. Метриките се изчисляват по договорени дефиниции.
  5. Отчетите четат само моделите.

Граници на сигурността

  • Маскиране на лични данни в аналитичния слой.
  • Роли за четене по отдели.
  • Тайните за източниците в хранилище.

Къде одобрява човек

  • Промяна на дефиниция на метрика.
  • Нов източник с лични данни.

Фази на внедряване

  1. 01 · Откриване

    Метрики, източници и собственици.

  2. 02 · Основа

    Прием и сурови таблици.

  3. 03 · Модели

    Трансформации и тестове.

  4. 04 · Експлоатация

    Наблюдение на свежестта и качеството.

Ограничения

  • Качеството зависи от източниците.
  • Исторически данни може да са непълни.

Компромиси

  • Партиди срещу поток — простота срещу свежест.
  • Строги дефиниции — съгласуване в началото.

Имате подобна задача?

Ще започнем с оценка на текущото състояние и ще предложим реалистичен първи етап.