Analýza a modelování klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) pro SaaS
Úvod
Cloudové analýzy a datová strategie se stávají klíčovými pro získání konkurenční výhody v dnešním dynamickém prostředí. Tento článek se zabývá analýzou a modelováním klíčových ukazatelů výkonnosti (KPI) specifických pro SaaS (Software as a Service) business model. Cílem je poskytnout ucelený pohled na to, jak efektivně využívat data v SaaS společnostech, od stanovení datové strategie až po implementaci prediktivních modelů.
Datová strategie jako základ úspěchu
Úspěšná datová strategie je základem pro efektivní využití dat a zajištění obchodního posunu vpřed. Nejedná se o jednorázové řešení problémů s daty, ale o dlouhodobý proces. Vytvoření strategie je pouze prvním krokem; její implementace v podnikovém měřítku představuje výzvu pro stávající kulturu, lidi, procesy a technologie organizace. Flexibilita cloudu vyžaduje rychlou adaptaci a efektivitu ve všech oblastech podnikání.
Stanovení priorit obchodních výsledků
Před implementací cloudových analýz je nezbytné vytvořit plán pro datovou strategii. Můžete začít s jedním případem použití, nebo mít rozsáhlejší sadu případů použití, které vyžadují upřednostnění. Důležité je sladit datovou strategii s požadovanými obchodními výsledky.
Mezi klíčové obchodní výsledky patří:
Poskytnutí pravomocí zaměstnancům: Poskytnutí pracovníkům znalosti zákazníků, zařízení a strojů v reálném čase.
Čtěte také: O modelování a analýze digitálních vedení
Zapojení zákazníků: Poskytování bohatého, přizpůsobeného a propojeného prostředí inspirovaného značkou.
Optimalizace operací: Zvýšení toku informací v celé organizaci.
Transformace produktů a životního cyklu vývoje: Shromažďování telemetrických dat o službách a nabídkách.
Po stanovení priorit obchodních výsledků je důležité prozkoumat aktuální projekty a dlouhodobé strategické iniciativy a odpovídajícím způsobem je klasifikovat. Je vhodné kombinovat čtyři kategorie obchodních výsledků v maticovém formátu založeném na složitosti a dopadu.
Klíčové motivy pro strategii dat
Analýzy na úrovni cloudu jsou v souladu s motivacemi zaměřenými na inovace. Následující klíčové motivy pomáhají realizovat tyto motivace ve vlastní strategii:
Čtěte také: Analýza produkčních systémů s SCAN
Inovace: Vytvoření kultury založené na datech, která podporuje podnikání konzistentním, progresivním, agilním a informovaným způsobem.
Spolupráce: Podpora otevřené spolupráce, kde se mohou všichni pracovníci učit, komunikovat a zlepšovat obchodní výsledky organizace.
Agilita: Rychlé přizpůsobení se změnám a efektivní reakce na nové příležitosti.
Informovanost: Zajištění, že všechna rozhodnutí jsou založena na datech a relevantních informacích.
Překážky a řešení
Existuje mnoho důvodů, proč firmy nedokážou využít plný potenciál svých dat. Jedním z nich je, že obchodní oddělení fungují v silech, kde každý tým používá různé nástroje a standardy pro analýzu dat. V případě zásad správného řízení dat je nutné zajistit správnou rovnováhu v decentralizovaném světě demokratizace dat. Příliš přísné zásady správného řízení mohou potlačit inovace, zatímco absence základních principů a procesů může vést k datovým silům, které poškozují pověst organizace a potenciální výnosy.
Čtěte také: Ekonomický cyklus a podpora rodin
Řízení dat a demokratizace
Pro vyřešení těchto problémů je důležité:
- Vytvořit holistickou strategii dat: Strategie by měla být iterativní s ověřováním a zároveň poskytovat včasné výsledky.
- Podporovat kulturu řízenou daty: Kultura by měla konzistentně podporovat otevřenou spolupráci a sdílení znalostí.
- Zajistit správnou rovnováhu v řízení dat: Je nutné zavést základní principy a procesy, ale zároveň umožnit inovace a experimentování.
Úrovně vyspělosti datové strategie
Výchozí bod vaší cesty závisí na vaší organizaci, vašem odvětví a vaší aktuální poloze v rámci křivky vyspělosti.
- Úroveň 0: Organizace má často neplánované analytické projekty. Každá aplikace je vysoce specializovaná na jedinečná data a potřeby zúčastněných stran. Každá aplikace má také významné základy kódu a technické týmy s mnoha inženýry mimo IT.
- Úroveň 1: Vytvářejí se týmy a vytváří se strategie, ale analýzy zůstávají v oddělení. Organizace má tendenci být dobrá v tradičních zachytávání a analýzách dat. Může mít určitou úroveň závazku ke cloudovému přístupu. Inovační platforma organizace je téměř připravená. Pracovní postupy jsou zavedeny pro řešení kvality dat.
- Úroveň 2: Organizace aktivně hledá ucelenou strategii pro data, která používá centrálně řízené úložiště data lake k řízení rozrůstaného úložiště dat a zlepšuje zjistitelnost dat. Organizace je připravená na inteligentní aplikace, které přinesou výpočetní prostředky centrálně řízeným datovým jezerům. Na této úrovni je organizace také připravená používat víceklientských, centrálně hostovaných sdílených datových služeb pro běžné úlohy výpočetních dat. Organizace používá holistický přístup k datům. Projekty související s daty jsou integrovány do obchodních výsledků.
- Úroveň 3: Organizace odemyká digitální inovace jak z hlediska datové infrastruktury, tak i z pohledu vývoje aplikací. Několik týmů v celé organizaci úspěšně doručuje důležité obchodní úlohy, klíčové případy obchodního použití a měřitelné výsledky. Nové sdílené datové služby se identifikují pomocí telemetrie.
- Úroveň 4: Celá organizace používá architektury, standardy, podniky a kulturu řízenou daty.
Klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) pro SaaS
Cílem práce je popsat subscription business model a identifikovat klíčové ukazatele výkonnosti tohoto business modelu pro SaaS. Součástí bude také představení modelů predikujících klíčové ukazatele výkonnosti.
Výpočet a predikce KPI
V praktické části student provede výpočet klíčových ukazatelů výkonnosti různých business modelů (včetně subscription business modelu). Výpočet bude prováděn nad reálnými daty společnosti provozující SaaS platformu. Následně otestuje a vybere nejvhodnější predikační model, který implementuje.
Specifika dat v SaaS
Data cestují rychle, ale jejich rychlost nemůže vzdorovat zákonům fyziky. Data se samy nemění, ale jsou náchylná ke změnám a náhodné ztrátě, pokud neuložíte opatření ke zmírnění takových problémů. Umístěte opatření proti poškození pro ovládací prvky, databáze a úložiště, abyste mohli řešit nepředvídatelné změny. Data samy o sobě nevytváří žádné poznatky ani neposkytují žádnou hodnotu. Zadržení vašich datových aktiv a souvisejících poznatků může ovlivnit socioekonomické, politické, výzkumné a investiční rozhodnutí. Je důležité, aby vaše organizace mohla poskytovat přehledy zabezpečeným a zodpovědným způsobem.
Všechna data, která vygenerujete nebo získáváte, musí projít cvičením klasifikace dat, pokud není výslovně uvedeno jinak. Data, aplikace a služby mají svou vlastní gravitační přitažlivost, ale přitažlivost dat je největší. Na rozdíl od legendárního jablka Sira Isaaca Newtona nemají data žádnou fyzickou hmotnost, která by ovlivňovala okolní objekty. Místo toho mají latenci a propustnost, které fungují jako akcelerátory pro váš analytický proces. Latence, propustnost a usnadnění přístupu často vyžadují duplikování dat, i když to není žádoucí. Architektonické konstrukce řídí rychlost, s jakou můžete zpracovávat data. Konstrukce se usnadňují prostřednictvím inovací v softwaru, hardwaru a sítích.
Návrh moderní platformy pro analýzu dat v cloudu
Použití dat jako konkurenční výhody pro vytváření lepších produktů a služeb s vyšší hodnotou není novým konceptem. Návrh moderní platformy pro analýzu dat v cloudu se skládá z zabezpečení, zásad správného řízení, monitorování, škálování na vyžádání, operací s daty a samoobslužných služeb. Pochopení vzájemného působení mezi těmito aspekty je to, co odlišuje vynikající datovou strategii od dobré.
Aby byla strategie pro data efektivní, musí obsahovat ustanovení pro zásady správného řízení dat. Následující části popisují aspekty, které byste měli použít při rozhodování o principech návrhu vrstev datové strategie. Klíčovým aspektem příjmu dat je možnost rychlého vytvoření datového kanálu zabezpečeným a vyhovujícím způsobem, od požadavků až po produkční prostředí.
Klíčové aspekty datové strategie
Při sestavování datových toků zvažte návrh i schopnost pracovat s daty, distribuci dat a škálování výpočetní kapacity. Označte a uspořádejte svá data ve fyzických i logických vrstvách. Datová jezera jsou součástí všech moderních architektur analýzy dat. Vaše organizace musí použít příslušné požadavky na ochranu osobních údajů, zabezpečení a dodržování předpisů, které splňují všechny požadavky na klasifikaci dat a oborové dodržování předpisů, které provozujete.
Zvolte správné úložiště pro vaši úlohu. I když napoprvé neuděláte úložiště přesně správně, cloud vám umožní rychle přepnout na zálohu a restartovat vaši cestu. Při výběru nejlepší databáze využijte požadavky vaší aplikace. Vaše požadavky na zpracování dat se u jednotlivých úloh liší. Většina rozsáhlých zpracování dat obsahuje prvky zpracování v reálném čase i dávkovém zpracování. Online zpracování transakcí (OLTP) poskytuje nejoblíbenější požadavky na zpracování organizace. Některé úlohy potřebují specializované zpracování, jako je vysokovýkonné výpočetní prostředí (HPC), někdy označované jako "velké výpočetní prostředky". U určitých specializovaných úloh můžou zákazníci zabezpečit spouštěcí prostředí, jako je důvěrné výpočetní prostředí Azure, což pomáhá uživatelům zabezpečit data, když se data používají na veřejných cloudových platformách. Tento stav se vyžaduje k efektivnímu zpracování. Data jsou chráněná uvnitř důvěryhodného spouštěcího prostředí (TEE), označovaného také jako enkláva. TEE chrání kód a data před jakýmkoliv vnějším zobrazením a úpravami. Konstruktor extrakce, transformace, načítání (ETL) souvisí s online analytickým zpracováním (OLAP) a potřebami datových skladů. Obchodní datový model a sémantický model umožňující organizacím implementovat obchodní pravidla a klíčové ukazatele výkonu (KPI) se často implementují jako součást analytického procesu.
Zodpovědná AI a etické principy
V Microsoftu dodržujeme čtyři základní principy: nestrannost, spolehlivost a bezpečnost, ochranu osobních údajů a zabezpečení a inkluzivnost. Tyto principy a zodpovědná AI zapracujeme do praxe tím, že vyvíjíme prostředky a systém zásad správného řízení. Také jsme vyvinuli sadu nástrojů, které ostatním pomáhají pochopit, chránit a řídit AI v každé fázi inovací. Tyto nástroje jsou výsledkem multioborové spolupráce na posílení a zrychlení zodpovědné umělé inteligence. Abychom zlepšili spolupráci, open source jsme řadu nástrojů, jako je InterpretML a Fairlearn. Ostatní můžou přispívat do těchto opensourcových nástrojů a stavět na nich.
Komunikace a spolupráce
Obrat k tomu, aby se organizace stala řízenou daty, je zásadní pro získání konkurenční výhody v nových normálních podmínkách. Chceme našim zákazníkům pomoct přejít z přístupu jen pro aplikace a přístup založený na datech. Všechny klíčové role, které se podílejí na tom, aby vaše strategie dat byla úspěšná, musí jasně porozumět přijatému přístupu a běžným obchodním cílům. Komunikace je jednou z nejdůležitějších částí této architektury. Vaše organizace musí navrhnout proces efektivní komunikace mezi rolemi. Komunikace pomáhá efektivně poskytovat v kontextu vašeho aktuálního projektu. Když doručujete datové produkty v souladu s kritérii úspěchu standardizovaným a strukturovaným způsobem, toto doručení ověřuje váš iterativní rámec. Kromě toho vám používání učení k nepřetržitému inovování pomáhá vytvářet obchodní důvěru a rozšiřovat cíle strategie dat. Totéž platí pro vaši datová platformu. Pokud máte uspořádání, ve kterém pracuje více týmů poměrně nezávisle, měli byste směřovat k propojení. Cesta k tomu je iterativní proces.
tags: #analýza #a #modelování #klíčových #ukazatelů #výkonnosti