Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все Ваши вопросы.
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все Ваши вопросы.
Наш специалист свяжется с Вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества, поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Наш специалист свяжется с Вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества, поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
Заполните онлайн-заявку и получите выгодное спецпредложение прямо сейчас.
За вами будет закреплен персональный менеджер, который расскажет о платформе, ответит на все ваши вопросы и сформирует для вас коммерческое предложение.
Наш специалист свяжется с Вами и
обсудит время собеседования.
Вот некоторые преимущества её использования:
— Помогает экономить рекламный бюджет. Сквозная аналитика определяет каналы трафика, в которые стоит вкладывать деньги, чтобы увеличить прибыль, а также находит каналы, которые лучше оптимизировать или отключить, потому что они не приносят заявок и продаж.
— Позволяет точнее подсчитывать и комплексно оценивать эффективность рекламы. Сквозная аналитика отслеживает путь клиента от клика по рекламному объявлению до покупки и позволяет отслеживать показатели по всей воронке продаж: конверсию в лида и в покупателя, стоимость привлечения заявки и продажи, выручку и прибыль, затраты на каждый канал трафика.
— Упрощает анализ. Сквозная аналитика автоматически собирает и объединяет данные CRM, рекламных каналов, сайта. Можно отследить, сколько компания потратила денег на рекламу и сколько получила выручки с продаж.
— Упрощает создание отчётов для руководства. Нужные данные всегда можно оперативно проверить и выгрузить.
Внедрять сквозную аналитику целесообразно, если компания использует несколько рекламных источников, и бюджет на них превышает хотя бы 50 тысяч рублей в месяц.
Рекомендации по внедрению сквозной аналитики
Подводя итог, если вы загорелись идеей внедрения сквозной аналитики, помните:
1. Самое сложное — не настроить BI-систему для отображения нужных графиков, а внедрить CRM так, чтобы все данные проходили через неё. Если CRM уже внедрена, построение сквозной аналитики сильно упрощается. Но только если это популярная облачная CRM из небольшого списка, а не некая малоизвестная и не имеющая API. Если у вас не популярное решение без API, сложность задачи становится равносильной оной при отсутствии CRM.
2. Чтобы от CRM была реальная польза, ей следует быть омниканальной, в идеале все лиды со всех каналов должны попадать в неё автоматически. Но при этом CRM может успешно работать без интеграции с ERP. Если у вас старая 1С, и придётся выставлять счета вручную без синхронизации, то это проблема, которая несильно мешает внедрению CRM и работе в целом.
3. Прежде чем начинать, нужно быть готовыми к сложностям и к тому, что «интеграции в 1 клик» работают не всегда и не всегда дают полную интеграцию в нужном виде, а значит только API, только хардкор. Готовых решений нет ни у кого. У всех своя специфика, но даже на базе самых популярных CRM (Битрикс и Аmo), самой популярной системы сквозной аналитики (Roistat), самого популярного движка сайта (Битрикс), самой популярной SIP-телефонии, самых популярных консультантов (Живосайт или Livetex) — нет работающей интеграции всего и вся из коробки так, как этого бы хотелось.
4. Если вы — владелец бизнеса, сначала оцените, сколько времени и денег уйдет, потом умножьте на 3 и подумайте, стоит ли делать сейчас или позже. Стоит ли делать всё сразу (внедрять CRM, запускать рекламу и настраивать сквозную аналитику) или же можно по очереди (сначала CRM и реклама). Сквозная аналитика нужна, когда у вас много каналов привлечения трафика. Если у вас пока только Яндекс.Директ, то выгодней сначала подключить Google.Ads и добиться там схожей стоимости лида, а уже потом настраивать сложные системы.
5. Не думайте, что в больших кампаниях дела обстоят лучше. Крупный бизнес вообще не отдаст данные из CRM стороннему сервису (защита персональных данных). Поэтому маркетологи в брендах думают в категориях обезличенных сегментов, а не о user_id. Даже в крупном ритейле бывает так, что информация о маркетинговых акциях заносится в разное ПО (кассовое, CRM и т.д.), и нет единой базы, ROI акций не считается.
6. Последнее и главное. Несмотря на все сложности, сквозная аналитика всё-таки жизненно необходима для построения бизнеса в условиях высокой конкуренции.
— Поиск слабых звеньев и возможностей для роста. Это необходимо для рационного использования ресурсов, своевременного устранения ошибок и максимальной отдачи. Даже незначительные коррективы способны приблизить к цели продвижения.
— Решение проблем с индексацией. Под проблемой понимают ситуации, когда продвигаемые страницы не индексируются и когда индексируются страницы с нежелательным контентом.
— Адаптация к изменениям поисковых алгоритмов. Постоянная корректировка алгоритмов ранжирование необходима Google и Яндекс для улучшения поисковой выдачи. С помощью чек-листа СЕО-аудита сайта можно своевременно адаптироваться к этим изменениям, привлекать трафик и удерживаться на верхних строчках.
— Поиск и исправление ошибок. Ошибки – нормальное явление для «живых» ресурсов, которые постоянно развиваются. Их может вызвать изменение плагина, обновление движка или действия программистов. СЕО-аудит помогает своевременно находить и устранять ошибки.
Алгоритмы поисковиков обновляются с завидной частотой, поэтому владелец ресурса должен постоянно держать руку на пульсе. Только так можно быть в курсе новых тенденций и подстраиваться под них.
Кроме того, чек-лист СЕО-аудита понадобится при снижении количества заявок и посетителей, поискового трафика и позиций сайта в топе поисковой выдачи. Провести аудит придется при резком ухудшении поведенческих факторов, что сопровождается уменьшением длительности и глубины сеансов, увеличением количества отказов. Плановый аудит сайта проводят минимум 1-2 раза в год.
— Поиск слабых звеньев и возможностей для роста. Это необходимо для рационного использования ресурсов, своевременного устранения ошибок и максимальной отдачи. Даже незначительные коррективы способны приблизить к цели продвижения.
— Решение проблем с индексацией. Под проблемой понимают ситуации, когда продвигаемые страницы не индексируются и когда индексируются страницы с нежелательным контентом.
— Адаптация к изменениям поисковых алгоритмов. Постоянная корректировка алгоритмов ранжирование необходима Google и Яндекс для улучшения поисковой выдачи. С помощью чек-листа СЕО-аудита сайта можно своевременно адаптироваться к этим изменениям, привлекать трафик и удерживаться на верхних строчках.
— Поиск и исправление ошибок. Ошибки – нормальное явление для «живых» ресурсов, которые постоянно развиваются. Их может вызвать изменение плагина, обновление движка или действия программистов. СЕО-аудит помогает своевременно находить и устранять ошибки.
Алгоритмы поисковиков обновляются с завидной частотой, поэтому владелец ресурса должен постоянно держать руку на пульсе. Только так можно быть в курсе новых тенденций и подстраиваться под них.
Кроме того, чек-лист СЕО-аудита понадобится при снижении количества заявок и посетителей, поискового трафика и позиций сайта в топе поисковой выдачи. Провести аудит придется при резком ухудшении поведенческих факторов, что сопровождается уменьшением длительности и глубины сеансов, увеличением количества отказов. Плановый аудит сайта проводят минимум 1-2 раза в год.
Архитектура данных представляет собой набор правил и рекомендаций для хранения и использования информации. Объединение управления данными в единую платформу даёт значительные преимущества, но возникают новые проблемы, связанные со сложностью данных и безопасностью, которые усложняют оптимизацию.
Популярность GenAI, движущей силы технологической отрасли, приведёт к полной трансформации архитектуры данных в эту революционную эпоху. Неудивительно, что модернизация происходит так быстро и конкуренция усиливается, вызывая стресс и давление, требующее быстрого внедрения изменений.
Хотя прогнозируется, что 80% предприятий будут использовать API-интерфейсы GenAI или приложения с поддержкой GenAI, только 25% банков внедрили критически важные данные в целевую архитектуру, и это только одна отрасль. Таким образом, необходимо отказаться от хранилищ данных и перейти к более современным фабрикам данных и ячейкам данных.
В ходе такого перемещения может происходить тиражирование и синхронизация данных, но чаще всего выполняется интеграция (извлечение из различных источников и объединение для дальнейшего использования), обычно в автоматизированном режиме. Для работы с поточными данными применяются высокомасштабируемые надежные конвейеры с определенными соглашениями об уровне обслуживания, регламентирующими производительность, допустимую задержку и вероятность ошибок. Если архитектура управления данными распределенная, она может быть построена по принципу сетки (Data Mesh) или матрицы (Data Fabric); важную роль при этом также может играть система управления нормативно-справочной информацией (НСИ).
Для организации конвейеров данных применяются технологии разного уровня сложности: в числе самых простых — обратные HTTP-вызовы (webhook), механизмы публикации-подписки и сервисы IFTTT, к более сложным относятся микросервисы. Конвейеры могут иметь различную архитектуру: пакетная обработка, когда группы записей перемещаются от системы к системе по мере завершения обработки; событийно-зависимая архитектура; архитектуры Lambda и Kappa, сочетающие обработку реального времени и пакетную; конвейеры на основе микросервисов.
Существует масса облачных платформ для построения конвейеров данных с функциями интеграции и работы с потоками. Популярны, в частности, бессерверные архитектуры наподобие AWS Lambda и Google Cloud Functions. Конвейеры реализуют на разных языках программирования, но исследователи и инженеры данных обычно пользуются Python. Возможности интеграции данных и создания конвейеров также есть во многих СУБД, хранилищах данных, системах организации озер данных, платформах ИИ и машинного обучения.
Конвейеры данных применяются для решения самых разных задач бизнеса и необходимы во всех случаях, когда происходит обмен информацией между несколькими системами учета. Простые конвейеры передают записи с минимальными преобразованиями данных и объединяют данные из разных источников, сложные могут обеспечивать оркестровку многоэтапных рабочих процессов, поддерживать работу по исследованию данных, обрабатывать сигналы датчиков Интернета вещей. Команды DevOps применяют конвейеры данных телеметрии для контроля работоспособности приложений, диагностики проблем с производительностью и отладки ошибок.
Помимо этого в наши дни конвейеры данных используются в работе систем генеративного ИИ — они соединяют векторные базы данных, озера данных и большие языковые модели для поддержки подкрепления ответов актуальными данными предприятия. Такие конвейеры обеспечивают весь цикл разработки, тестирования, развертывания, мониторинга и дообучения моделей (MLOps), а также руководство ими (governance).
Внутри конвейеров может происходить преобразование данных согласно требованиям систем-получателей. В простом случае записи при этом сопоставляются, объединяются и очищаются, в более сложных может происходить агрегация, обобщение и дополнение групп записей, документов и т. п. Если традиционные хранилища данных наполнялись по принципу извлечения, преобразования и загрузки (ETL), то теперь благодаря удешевлению хранения применяется принцип извлечения, загрузки и преобразования (ELT), который обеспечивает дополнительную гибкость. Кроме того, в процессе прохождения по конвейеру возможно преобразование данных, в том числе поточных, — для задач аналитики реального времени, обработки транзакций по банковским картам, распознавания мошенничества и т. д. К операциям преобразования относятся фильтрация, агрегация, разбиение на блоки, дополнение и обнаружение аномалий.
Важная функция конвейеров, особенно для регулируемых отраслей, — отслеживание «родословной» данных (data lineage): соответствующие механизмы позволяют выяснять происхождение и все изменения данных на протяжении их жизненного цикла. Такие функции есть в платформах каталогов данных и руководства данными и системами ИИ.
Наладка конвейеров — дело непростое. Нужно обеспечить регистрацию ошибок в данных, позаботившись о том, чтобы проблемы в отдельных записях не останавливали конвейер; необходимо добиться устойчивой производительности конвейера, особенно при больших нагрузках; кроме того, нужно исключить повторную отправку уже переданных записей при ошибках передачи, чтобы не нарушить преобразования.
К конвейерам данных, обслуживающим модели машинного обучения и генеративного ИИ, предъявляются более высокие требования по производительности и качеству с учетом объема проходящих по ним данных и необходимости обеспечить точность работы модели. Руководство соответствующими данными сложнее, поскольку в таких конвейерах одновременно идет работа с неструктурированными, полуструктурированными и структурированными учебными данными.
Необходимо предусмотреть меры по улучшению характеристик наблюдаемости таких конвейеров с помощью средств мониторинга, контроля качества данных и предотвращения дрейфа данных (нежелательного изменения характеристик модели при ее эксплуатации). Средства обеспечения наблюдаемости, работая с информацией реального времени, дают аналитикам возможность доверять данным, которыми они пользуются, и заранее предупреждают об аномалиях и выбросах.
В числе наиболее сложных задач эксплуатации конвейеров — обнаружение и оперативное устранение проблем, обусловленных изменениями API и схем источников данных. С решением могут помочь средства генеративного ИИ, которые облегчают разработку и обслуживание конвейеров данных. Возможно даже обеспечение автоматического обновления процессов ETL с использованием способности моделей ИИ обнаруживать и исправлять типовые неполадки, вызванные, например, изменением схемы или числовым переполнением.
Пограничные вычисления
Распространение устройств Интернета вещей (IoT) и появление архитектур пограничных вычислений предвещают переход к децентрализованной обработке данных, что требует разработки решений для распределенных баз данных, способных эффективно управлять и анализировать данные.Предполагается, что эти решения оптимизируют задержки, обеспечивая при этом оперативное управление в режиме реального времени.
Конфиденциальность и безопасность данных
В эпоху растущих объемов данных сохранение конфиденциальности и безопасности данных приобретает первостепенное значение (Jonny Bairstow, (2024)). По мере ужесточения нормативной базы и роста киберугроз приходится учиться хорошо ориентироваться в сложном ландшафте управления данными для того, чтобы обеспечить соответствие строгим нормам и усилить систему безопасности, защищая тем самым конфиденциальную информацию от возможных утечек и несанкционированного доступа и использования.
Федеративная модель управления данными
Распространение разрозненных источников данных в различных системах и платформах данных обуславливает необходимость использования федеративных решений для управления данными. Архитектуры федеративных баз данных предлагают целостную структуру для беспрепятственной интеграции и доступа к распределенным источникам данных, облегчая тем самым взаимодействие и позволяя организациям использовать весь спектр своих информационных активов для принятия обоснованных решений и получения желаемых результатов.
Квантовые базы данных
Появление квантовых вычислений предвещает смену парадигмы в архитектуре баз данных, обещая экспоненциальный скачок в вычислительной мощности и эффективности алгоритмов. Квантовые базы данных, использующие принципы квантовой механики, способны осуществить революцию в области обработки данных, обеспечив более быстрые вычисления и более сложную аналитику для сложных массивов данных. По мере развития квантовых вычислений организации должны готовиться к использованию квантовых баз данных для внедрения инноваций и передовых технологий, основанных на данных.
Автоматическая масштабируемость сайтов. После перехода на бессерверную архитектуру предоставление инфраструктурных ресурсов перестанет быть для вас головной болью. Разработчики смогут легко писать код, создавая и развертывая приложения и сайты для бизнеса за меньшее время. Кроме того, такого рода облачные решения предоставят пользователям возможности полноценной автоматизированной масштабируемости при необходимости привлечения дополнительных вычислительных ресурсов.
Аналитика больших данных. Бессерверные технологии могут оказаться особенно эффективными при оркестрировании крупных разнородных наборов аналитических данных, которые раньше были разнесены по разным локальным серверам в отсутствие унифицированного разграничения ответственности между командами бэкофиса и фронтофиса. Теперь можно написать отдельное приложение, которое будет вести сбор и обработку информации по всем бизнес-каналам, обращаясь к изолированным наборам данных. Такое бессерверное приложение будет обеспечивать сбор, классификацию и анализ больших данных в рамках единой базы данных.
Повышение качества взаимодействия между IoT-устройствами. Интегрированные IoT-устройства, включая всевозможные датчики, RFID-метки, смартфоны и другие гаджеты, играют неотъемлемую роль в деятельности большинства компаний. Именно здесь оказываются особенно полезны бессерверные функции: они помогают конечным пользователям избежать неприятных ситуаций с низкой скоростью интернет-трафика в ряде проблемных областей. Более того, возможности автоматического масштабирования позволяют добиться экономии операционных затрат, снизить задержку и, как следствие, существенно повысить удовлетворенность пользователей.
С одной стороны, обе эти архитектуры обладают схожими функциональными свойствами, то есть они помогают минимизировать операционные затраты, сократить цикл развертывания приложений, адаптироваться к непрерывно меняющимся требованиям к разработке, а также оптимизировать повседневные задачи, предъявляющие повышенные требования к срокам и ресурсам. С другой стороны, есть ряд поразительных отличий между микросервисной и бессерверной моделями, с которыми вам определенно стоит познакомиться.
Микросервисы. Данное технологическое решение представляет собой более компактную разновидность сервис-ориентированной архитектуры (SOA), дающую программистам полный доступ к необходимым библиотекам, размещенным на облачных серверах. Оно позволяет развертывать множество функциональных модулей, а также ряд протоколов и API-интерфейсов, включая JSON, RESTful, AMQP, SOAP и другие.
В микросервисной архитектуре контейнеризация данных обычно обеспечивается при помощи исполняемых программных пакетов (например, Docker). При этом все необходимые данные распаковываются по требованию при обращении разработчиков к конкретному API-интерфейсу. Огромное количество шаблонных микросервисов позволяет организовать непрерывное развертывание приложений посредством операционных процессов, реализованных на облачной платформе.
Также не стоит забывать, что микросервисная архитектура может оказаться довольно дорогим удовольствием для владельцев бизнеса, поскольку даже простаивающие микросервисы фактически сохраняют активность, — поэтому за ресурсы хост-серверов придется платить на ежедневной или помесячной основе.
Бессерверная архитектура. Бессерверная архитектура выглядит гораздо более перспективной для разработчиков приложений, поскольку она обеспечивает работу облачных рабочих сред по требованию. Это означает, что бессерверные функции запускаются только в момент фиксации определенного события. После этого функции выполняют последовательность операций в зависимости от команд, получаемых от пользователей. Затем бессерверная платформа применяет набор заранее подготовленных алгоритмов и правил, выполняет вычисления и выдает актуальные результаты.
При выборе подходящей модели развертывания для вашей организации крайне важно учитывать несколько ключевых факторов:
— Бюджет: оцените краткосрочные и долгосрочные затраты каждой модели развертывания. Учитывайте первоначальные инвестиции в оборудование и программное обеспечение, а также текущие расходы на обслуживание, поддержку и инфраструктуру.
— Настройка. Учитывайте уровень настройки, необходимый вашей организации. Если вам нужны широкие возможности настройки или уникальные функции, вы можете предпочесть локальную или размещенную модель, которая обычно обеспечивает большую гибкость в этой области.
— Безопасность. Оцените требования безопасности вашей организации и убедитесь, что выбранная модель развертывания адекватно решает ваши проблемы. Это может включать меры физической безопасности, стандарты шифрования данных и соблюдение соответствующих нормативных рамок.
— ИТ-ресурсы. Изучите внутренние технические знания и возможности вашей организации. Выбор размещенной модели или модели SaaS может быть более подходящим, если у вас нет необходимых ИТ-ресурсов для управления локальным развертыванием.
— Масштабируемость. Учитывайте масштаб, в котором вам необходимо использовать программное обеспечение. Модели SaaS и хостинговые модели обычно предоставляют лучшие возможности масштабирования, которые можно легче настроить в соответствии с меняющимися потребностями организации.