“Digital native” şirketlerin veri konusunda hiçbir eksikliği yoktur. Bu veriler genellikle farklı platformlar ve Yazılım-Hizmet-olarak (SaaS) araçlar arasında yayılmıştır. İş hakkında daha fazla veri toplandıkça, bu bilgilere erişimi demokratikleştirmek daha da önemli hale gelir. Birçok araç, uygulama içi istatistikler ve görselleştirmeler sunarken, veri kaynaklarını çapraz platform analitikleri için merkezileştirmek, organizasyondaki herkesin tüm işletmenin doğru bir resmini almasını sağlar. Firebase, BigQuery ve Looker ile dijital platformlar, dağınık veri kaynaklarını kolayca entegre edebilir ve verileri operasyonel iş akışlarına entegre edebilir - bu da daha iyi ürün geliştirme ve artan müşteri memnuniyetini sağlar.
Google Cloud Analytic Platform Nasıl çalışır?
Bu mimaride, BigQuery düzenli olarak çeşitli kaynaklardan veri alarak analitik için tek gerçeğin kaynağı haline gelir. Burada, Firebase Crashlytics, Google Analytics, Cloud Firestore'dan doğrudan veri almak ve Google Sheets içinde veri sorgulamak için geniş Google ekosisteminden yararlanabiliriz. Ayrıca, FiveTran gibi veri entegrasyon araçları ile üçüncü taraf veri setleri kolayca BigQuery'ye itilebilir.
Looker'da, veri analistleri, önceden oluşturulmuş panolar ve veri modellerini veya LookML'yi, kaynak özel Looker Blokları aracılığıyla kullanabilir. Bu hızlandırıcıları özel, ilk taraf LookML modelleri ile birleştirerek, analistler daha anlamlı analitikler için veri kaynakları arasında birleşme yapabilir. Looker Actions kullanarak, veri tüketicileri iş akışlarını otomatikleştirmek ve genel uygulama sağlığını iyileştirmek için iç görülerden yararlanabilir.
Çapraz İşlevsel Analitik
Çeşitli veri kaynakları BigQuery'ye merkezileştirildiğinde, farklı ekiplerden üyeler verileri bilinçli kararlar almak için kullanabilir. Yöneticiler, bir Google Sheet'teki iş hedeflerini CRM verileri ile birleştirmek ve organizasyonun gelir hedeflerine nasıl ilerlediğini anlamak isteyebilir. Yönetim kurulu veya ekip toplantılarına hazırlanırken, iş liderleri Looker'ın Google Workspace ile entegrasyonlarını kullanabilir, sorgu sonuçlarını Google Sheets'e gönderebilir ve bir Google Slide deck içinde bir grafik oluşturabilir.
Teknik program yöneticileri ve site güvenilirlik mühendisleri, en yüksek değerli müşterileri etkileyen veya destek biletleri içinde sıkça gündeme gelen uygulamadaki hataları önceliklendirmek için Crashlytics, CRM ve müşteri destek verilerini birleştirmek isteyebilir. Bu kullanıcılar sadece hatanın daha derin birincelemesi için Crashlytics konsoluna kolayca bağlanmakla kalmaz, aynı zamanda Looker'ın JIRA eylemini, birden çok veri kaynağındaki eşiklere dayalı olarak otomatik olarak JIRA sorunları oluşturmak için de kullanabilirler.
Hesap ve müşteri başarı yöneticileri (CSM'ler), uygulamadaki kullanım trendleri, müşteri memnuniyeti puanları ve çökme raporları gibi girdileri kullanarak müşterilerinin sağlığını izlemek için merkezi bir gösterge tablosu kullanabilir. Looker uyarıları ile CSM'ler, bir hesapla ilgili sorunlardan hemen haberdar olabilir ve proaktif olarak müşteri iletişimleri ile iletişime geçebilir.
Google Cloud ürünlerini şirketinizde konumlandırmak ve iş zekası aracımız Looker hakkında detaylı bilgi almak için bizimle iletişime geçebilirsiniz.
İlginizi Çekebilecek Diğer İçeriklerimiz
Veri analisti (Data Analyst), verileri toplayan, analiz eden ve bu verilerden anlamlı içgörüler çıkararak işletmelere stratejik kararlar almalarında yardımcı olan bir profesyoneldir.
Makine Öğrenimi Mühendisi (Machine Learning Engineer), veri analizi ve yapay zeka algoritmalarıyla çalışan, makinelerin öğrenmesini ve veri odaklı kararlar almasını sağlayan sistemleri geliştiren bir profesyoneldir. Bu mühendisler, istatistik, programlama ve veri bilimi becerilerini kullanarak, iş süreçlerini otomatikleştiren ve optimize eden çözümler oluşturur.