データ処理運用サービス（データセルフサービスポータルの運用）

データセルフサービスポータルの運営

はじめに:データ セルフサービス ポータルは標準化されたシステムではありません。その主な目的は、活気あるエンタープライズ データ エコシステムを構築することです。したがって、エンタープライズ データ セルフサービス ポータルを構築する上で、運用は最も重要な機能となります。

データ セルフサービス ポータルの操作は、次の 4 つのステップに分けられます。

• 運用計画
• ユーザーエンゲージメント
• 分析的洞察
• 最適化と改善

データセルフサービスポータル機能だけでは不十分です。運用チームは、企業目標とビジネス価値に基づいてユーザーの行動をリアルタイムで監視、管理、ガイドし、さまざまな運用戦略とアクティビティを通じてデータセルフサービスポータルのアクティビティを促進し、データの流れを高速化し、ユーザーの行動データ分析に基づいて機能と運用戦略を最適化して、運用のクローズドループを形成する必要があります。

データ セルフサービス ポータルの運用目標は 1 つだけであり、より多くの人がデータを使用し、データを生成し、より頻繁にデータを消費できるようにすることです。

より多くのデータが活用され、マイニングされる限り、ビジネス価値を生み出すことは自然なこととなるでしょう。

01 運用計画

データ イノベーション コンペティションの実施や、ホット トピックに関するディスカッションの開催など、コンペティション、インセンティブ、ポイントなどのさまざまなアクティビティを通じて、運用戦略を設計し、さまざまな段階で運用ホットスポットを作成します。

一般的に、これらの運用活動は特定のビジネス目的を果たすように設計されており、運用部門とビジネス部門の緊密な連携が必要です。

02 ユーザーエンゲージメント

さまざまなインセンティブとトラフィック転換方法を通じて、ユーザーをアクティビティに参加するように誘導し、ユーザーの行動をリアルタイムで観察します。

これらのユーザーの行動データは、分析的洞察の原材料となります。

03 分析的洞察

ユーザーの検索、閲覧、開発、取引などの行動を分析することで、現在の活動の有効性を計測し、運用目標と比較し、ギャップをリアルタイムに分析し、運用戦略において最適化できるポイントを特定することができます。

04 最適化と改善

最適化と改善策を策定し、A/B テスト手法を使用し、少数のユーザーをパイロットとして使用し、結果に基づいてプロモーションを行います。

05 要約する

データ ウェアハウスやビッグ データ プラットフォームなどの従来のエンタープライズ データ システムは、ユーザーにサービスを提供する技術ツールとして使用され、受動的なサービスです。

ユーザーの要件が提出されると、データ チームがフォローアップし、プロジェクトを確立し、システムを開発してオンラインでリリースします。ユーザーのニーズを満たすシステムが使用可能になった後は、データ チームはシステムの安定性を維持する責任のみを負います。

データセルフサービスポータルはまったく異なります。データ セルフサービス ポータルは、プロジェクトというよりも、高度に運用可能な製品です。データチームは、ユーザーの使用状況データを積極的に収集し、ユーザーの行動を分析し、データセルフサービスポータルをビジネスシステムのように運用するための専門的な運用チームを設立する必要があります。

終わり

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