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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AWSS3)中运行的数据湖,即一个非结构化数据存储。最重要的是,它具有使用DataBricksApache 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最初遇到的困难。我们最初使用AWSBI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SnowerSnowPlowBigQuery的客户中获得了成功。

 

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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