運用ではデータをどのように使用すればよいでしょうか?

この質問は次の 2 つの質問から生じます。

データ操作とは何ですか、データ操作は何を行いますか、どのようなサポートを提供しますか?
BI に提供される操作は多岐にわたり、煩雑で、完了しても意味をなさないことがよくあります。作業をより効率的にするテクニックはありますか?

データは基本的なスキルです

今はデータ操作については話さないでおきましょう。データはあらゆるインターネット関連の仕事の基本的なスキルです。基本的なスキルとは、業務で毎日データを扱い、KPI がデータで表現され、業務戦略がデータに基づいて調整され、すべての業務がデータによって推進されることを意味します。

したがって、データを見て、データを分析し、データに基づいてアイデアを提案することは、すべてのオペレーターが行う必要があることです。

では、データ操作とは何でしょうか?

データ操作とは、すべてがデータを中心に実行されることを意味します。

まず、データ操作では、製品操作のプロセスでどのようなデータが必要になるかを理解する必要があります。たとえば、電子商取引では、まず注文量、平均注文額、コンバージョン率を調べ、さらにユーザーがさまざまなページを移動し、どこに留まり、どこまでスクロールダウンしたかなどのプロセスデータを調べる必要があります。

第二に、データ操作ではデータの意味を定義する必要があります。たとえば、アプリにおける「アクティベーション」とは、ユーザーがアプリをダウンロードして登録を完了したかどうか、またはユーザーが特定の機能を使用したかどうかとして定義されます。

次に、データ表示パスを作成します。毎日の電子メールレポートですか、それとも視覚化ですか?

そして、会社が異なれば、責任も異なる変更があるかもしれません。企業のデータ運用は、データの抽出、データ分析とレポート作成、さらにはモデリングなどを行うBIに偏っている企業もあれば、データから課題や機会を発見し、仮説の立案と検証を行うオペレーションに偏っている企業もあります。また、業界分析を行い、それを企業の事業開発レベルと組み合わせるマーケットに偏っている企業もあります。

データ操作は通常、次の理由により分離されています。

既存のチームメンバーにはデータマイニング機能のボトルネックがあります。
このビジネスタイプはかなり特殊であり、独立したチームが必要です。

これら 2 つの場合にのみ、独立したデータ運用チームが登場します。

データリクエストの方法

おそらくデータ部門と最も頻繁にやり取りする人として、運用部門はデータ要件を正しく提案することを学ぶ必要があります。

まず、社内にデータ要求プロセスがある場合は、まずそのデータプロセスに従います。データ要件を提案するときは、次の点を明確にする必要があります。

データの時間ディメンション。必要なのは一定期間内のデータであり、これを明確にする必要があります。
除外するデータのタイプ。必要なデータに除外する必要がある項目が含まれているかどうかも明確にする必要があります。
データの詳細なプレゼンテーション。必要なデータと、そのデータに含まれるディメンション (必ずしもフィールドである必要はないことに注意) をリストする必要があります。

たとえば、私は電子商取引の運営者であり、過去 1 週間に新規登録したユーザーの行動を把握したいと考えています。したがって、リクエストを行うときは次のようになるかもしれません:

データプル対象: 2017年11月1日から2017年11月7日までに登録したユーザー。精度は11月1日00:00から11月8日00:00までである必要があります。

分析内容: この期間中にアプリで選択されたオブジェクトの閲覧および注文状況を反映するには、幅の広い表が必要です。フィールドは次のとおりです。

もちろん、これは単なる例です。

この幅の広いテーブルでは、データピボットを使用して、どの製品タイプがより人気があるのか、およびその週に新規登録したユーザーの行動の好みを知ることができます。

次に、データを入手したら、次の 2 つのことを行う必要があります。