Главное Свежее Вакансии   Проекты
Продвинуть свой проект
😼
Выбор
редакции
526 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Зачем собирать сырые данные?

Чаще всего мы сталкиваемся с агрегированными данными. Они используются для построения графиков или дашбордов. Мы видим их в Google Analytics, который предоставляет пользователю общую картину трендов. А что делать с необработанным содержанием хитов? Рассказываем об их пользе.

Полную версию статьи можно прочитать ЗДЕСЬ.

1. Убрать неточность, вызванную семплированием

Семплирование — метод, где для подготовки отчета используется маленькая выборка данных, а результаты показываются так, будто дашборд был построен на всех имеющихся данным.

Избегать семплирования позволяет платная версией Google Analytics, но её стоимость — 100 000$ в год и выше. Этот вариант подходит для очень крупных компаний, но получать те же сырые данные вы можете и через доступные ETL-сервисы.

2. Для настройки таргетированных кампаний

Составление узконаправленных пользовательских списков и формирование когорт происходит только на основе сырых данных.

А что, если вы настраиваете ретаргетинг? Здесь сырые данные тоже придутся как нельзя кстати: они связываются с рекламными сетями и каналами, чтобы клиент вернулся за новой покупкой или оставил отзыв о вашем сервисе.

3. Понять, почему расходятся данные

Google Analytics — инструмент для оценки трендов, поэтому ждать от него стопроцентной точности не стоит. Иногда информация о расходах и кликах может расходиться: скажем, вы одновременно настроили трансфер данных из одного рекламного кабинета через два разных инструмента.

4. Для кастомной аналитики

Используя сырые данные, аналитик или аналитическое агентство могут разобраться в событиях на глубоком уровне, а значит — оптимизация внутренних механизмов компании автоматически имеет внушительные шансы на успех.

5. Безопасность

Только в сырых данных видно, где и когда на ваших сервисах происходила подозрительная активность, к примеру, избыточное количество регистраций в день, или странные временные промежутки между схожими действиями.

6. Смена поставщиков и инструментов

Пока вы храните исключительно агрегированные данные, информация находится в определенных системах аналитики и привязана к подрядчикам. Имея в кармане сырые данные, вы вольны переходить от одной системы к другой, использовать новые инструменты и не ограничивать себя работой с конкретными людьми.

7. Безлимитное количество информации

Сырые данные могут поступать в любом объеме без ограничения количества строк. Соответственно, когда вам нужно «копнуть» поглубже и увидеть отдельные хиты, сырые данные придут на помощь.

8. Особые случаи

Прежде чем объединять данные и делать выводы на их основе, часто нужно отредактировать исходники и отсечь лишнее. Для этого придется получить доступ к сырым данным, ведь в случае с агрегированными данными, фильтрация урезается.

9. Простота

Сбор сырых данных — не такой сложный процесс, как может показаться. Вам понадобится инструмент для автоматического стриминга, который будет делать всё за вас. Сырые данные могут пригодиться на любом из этапов работы компании, поэтому лучше настроить передачу как можно раньше и обратиться к этой информации в любой удобный момент.

Надеемся, количество повторов словосочетания «сырые данные» в этой статье убедило вас начать их собирать, и теперь оптимизация бизнеса действительно принесет желаемый результат.

Ваши коллеги из Room42

0
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Первые Новые Популярные
Комментариев еще не оставлено
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.