【数据应用】什么是数据应用程序？

在过去的几年里，现代数据堆栈（MDS）一直是人们谈论的话题。数据工具的爆炸式增长重新定义了业务数据的功能。尽管MDS仍处于早期开发阶段，但其拓扑结构越来越清晰。

整个顶层基本上可以定义为“数据应用程序”。它们简化了数据密集型操作，因此用户可以收集丰富的见解或使用数据执行操作。你可能也听说过它们被称为“分析应用程序”、“BI应用程序”或简称为“数据应用程序”。在这篇文章中，我们将向您介绍什么是数据应用程序，以及它如何从您的数据中释放更多价值。

虽然数据应用程序可以采取多种形式，如优步的司机跟踪服务或亚马逊的推荐引擎，但贯穿现代数据应用程序的共同主线是它们改变企业生产力的潜力。

数据应用程序通过将工作流程制度化或通过交互式可视化帮助用户理解数据中的复杂关系来提供价值。

为什么我们需要数据应用程序？

数据应用正在兴起。多年来，组织处理数据的方式发生了巨大变化。随着现代数据堆栈的成熟，我们正在超越老式的仪表板和报告。这些老派的仪表盘往往不足以进行分析，也缺乏必要的背景来做出有意义的见解。

我们正在从仪表板和报告转向实时、交互式的数据应用程序。这不仅有助于公司变得更加数据驱动，还减轻了BI和数据团队满足公司数据需求的负担。

应用程序通常是自助服务的，因此最终用户可以快速轻松地定位和分析特定数据，而无需BI或数据团队的深入参与。任何技能水平的用户都可以有效地与数据互动，以影响日常决策和长期战略。

商业智能仪表板与数据应用程序

从表面上看，数据应用程序和BI仪表盘似乎有很多相似之处。毕竟，BI仪表盘还可以从不同的数据集中提取数据，并用于分析目的。然而，数据应用程序可以为组织提供更大的功能和力量。

让我们来看看数据应用程序和BI仪表板之间的一些主要区别。

实时速度

BI仪表板往往显示更多的静态信息显示，因为它们通常不是为了优化速度和并发性而构建的。虽然它们足以分析长期运行的历史数据和显示指标，但在分析实时数据时，仪表板可能会变得迟钝。

数据应用程序的构建考虑到了实时数据。有了实时分析，企业主将能够跟上并领先于市场趋势。他们还能够快速满足甚至预测客户需求，以提高客户满意度和员工生产力。

采取行动

BI仪表板缺乏构建复杂用户交互的能力。虽然大多数仪表板可以深入查看信息或筛选数据，但执行更复杂的用户操作的选项并不多。这限制了仪表板用于分析目的。一旦发现，用户将不得不离开仪表板，根据自己的见解采取行动。

数据应用程序可以执行BI仪表板可以执行的任何操作，以及更多操作。数据应用程序提供了写回和与第三方系统的集成功能，增加了功能，并允许用户更直接地与数据交互。例如，如果我们正在查看一个广告管理应用程序，您不仅可以分析广告数据，还可以直接在该应用程序中暂停或更改活动预算。还可以运行模型并进行预测分析。这简化了从分析到行动的过程。

探索性与解释性

BI仪表板非常适合显示有助于决策的指标。然而，用户已经需要记住要报告的指标，以便仪表板发挥作用。因此，仪表盘主要用于探索目的。用户可以浏览所提供的数据，但几乎没有其他信息可以补充。

另一方面，数据应用程序具有探索性和解释性。数据应用程序专注于回答非常具体的问题，因此它们可以缩小范围以提供额外的价值。用户不仅可以探索自己的数据，还可以利用自己的见解交流发现并激励行动。

分发

BI仪表盘的用户在尝试扩展分布时可能会遇到障碍。他们的数据基础设施往往很难同时很好地支持许多用户，导致使用仪表板时速度减慢和受挫。许多工具还要求您拥有专有软件来查看仪表板，这使得在整个团队、部门或组织中共享这些工具变得困难且昂贵。

数据应用程序可以在不影响性能的情况下广泛分布，因此所有用户都可以从中获得最大价值。没有必要下载额外的软件，因为它们在浏览器中运行。任何拥有正确链接和适当权限的人都可以访问数据应用程序，而不会遇到性能问题。

意图

BI仪表盘主要用作数据可视化和分析工具。他们看起来完全相似。仪表板通常由图形、表格等组成，这些图形、表格有助于传达重要的业务指标和数据点。

由于数据应用程序在内容和交互方面更具可定制性，因此它们的用例也更为多样。

数据应用程序的用途是什么？

构建的数据应用程序类型将在很大程度上取决于公司的行业和运营流程。由于数据应用程序具有高度的可定制性和可扩展性，因此确定您企业的特定需求并构建一个针对您目标的应用程序非常重要。

话虽如此，以下是数据应用程序的几个常见用例

• 异常检测：异常检测对于检测安全漏洞或识别欺诈非常重要。数据应用程序可以提醒用户检查数据以应对事件或异常。然后，团队可以进去确定异常是否是潜在的威胁。这对于应用程序性能监控、预测分析和欺诈检测等用例特别有用。
• 实时推荐：数据应用程序可以结合历史数据和实时数据，向用户提供即时推荐。例如，电子商务商店可以跟踪客户之前的购买以及当前网站活动，以提供最相关的推荐。
• 实时供应链和物流：在管理供应链时，库存、订单、车辆、人员和设备的透明度很重要。保持在交付时间内是保持客户满意的关键。通过实时监控，物流供应商可以查看是否有因交通、天气等原因造成的突然延误，并做出调整。
• 警报和通知：可以构建数据应用程序，以便在触发事件时向用户发送警报或通知。例如，客户支持代表可以在提交新请求时收到警报，以便他们能够迅速采取行动解决问题。
• 工作流自动化：工作流自动化是用可以自动化流程的软件取代手动重复任务的流程。这有助于简化流程并提高生产力。数据应用程序可以帮助自动化众多应用程序的工作，以提高效率并最大限度地减少错误。
• 预测建模：数据应用程序可以使用机器学习和统计技术从数据中提取信息，以发现趋势并预测未来结果。这对于预测未来利润、瞄准潜在客户、防止制造业故障和确定人员需求尤其有用。