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正在创建“数据文化”以使内部使用的数据民主化

来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-08-06

Auto Trader已开始通过建立自己的数据学院来培养“数据文化”，以在整个组织中训练和民主化情报

公司为广泛的内部用户使用综合数据的过程，三年前Auto Trader是如何在内部使用完全开源的软件开始的，但是很快就证明了它的局限性，当时我们所有的托管都是在内部进行的，并且我们在英国有两个数据中心，而且我们并没有真正使用任何云技术，因此尝试在内部进行所有处理是很自然的。由于种种原因，这有点失败，包括管理Spark集群，预测我们的存储成本以及确保拥有所需硬件的运营开销。

随着Auto Trader作为业务开始更广泛地转移到云中

团队决定将公司的数据平台也带入托管环境，Auto Trader现在拥有一个在AWS（S3）中运行的数据湖，即一个非结构化数据存储。重要的是，它具有使用DataBricks的Apache Spark，这使公司的数据科学家可以对其原始的非结构化数据进行低级分析。

数据平台面临的挑战之一是

收集数据非常容易，但是要浮出水面是我们初遇到的困难。我们初使用AWS的BI工具QuickSight，并努力在显示数据方面获得牵引力-即使只是构建仪表板也很麻烦。所以我们没有走的太远。因此，在与QuickSight一起使用后，我们知道我们还需要其他东西。Looker来自SnowPlow的推荐，该推荐在结合使用Snower和SnowPlow和BigQuery的客户中获得了成功。

在Auto Trader内部将Looker部署为各种用例

例如，数据平台由公司的零售商开发支持小组使用，该小组本质上是销售和支持团队，在那里与我们的客户打交道，每天与他们交谈，作为这些对话的一部分，他们发现能够谈论其客户的表现非常有用，我们报告的关键指标包括广告视图，搜索视图，并能够与我们的客户讨论他们相对于同行的表现如何，一个很大的用例是支持该团队的一组仪表板。

内部产品团队还使用它对新产品的性能进行AB测试

例如Auto Trader的车辆检查工具。车辆检查将对车辆的外部检查（例如汽车是否被盗，财务状况良好等）带入Auto Trader市场，从而使用户更轻松，我们要报告以下内容：a）产品的数量激增，有多少经销商在使用该产品，以及b）还显示了接受检查的广告与未接受检查的广告的性能提升，对我们而言，关键指标是使用情况。人们回来了吗？他们在我们提供给他们的仪表板中获得价值吗？他们是否将它们用作日常工作流程的一部分？活动用户数，活动仪表板数是一个很好的指标。

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