Panoply ile Büyük Verinin Gücünden Yararlanın: Kolayca Bilgi Toplama, Yönetme ve Analiz İçin Tam Hizmet Çözümü

TP; DR: 2015 yılında kurulan Panoply, uygun fiyat noktaları, kullanım kolaylığı ve genişletilebilirliği ile değerli hepsi bir arada bir veri yönetimi çözümüdür. Dünyanın en veri odaklı şirketlerinden bazıları tarafından kullanılan tam hizmet çözümü, bir veri uzmanları ekibinin uygulamalı desteğiyle desteklenen eyleme geçirilebilir öngörüler ortaya çıkarmak için çevik bir yaklaşım sunar. İleriye doğru Panoply, yakın zamanda duyurulan LinkedIn Ads deneyimi gibi yerel veri kaynağı bağlayıcılarını tanıtmaya devam edecek.

Medya kuruluşları son yıllarda büyük veriler üzerinde ve bunun iyi bir nedeni oldu. Günlük işlemler, sosyal medya faaliyeti, endüstriyel ekipman ve IoT sensörleri tarafından üretilen bu muazzam bilgi hacmi, önemli karar verme anlayışlarını ortaya çıkarmak için analiz edilebilir.

Ancak hayattaki birkaç iyi şey kolayca gelir ve bu büyüklükteki verilerle uğraşırken, yükü taşımak özellikle zordur. Büyük miktardaki verilerden değer elde etmek, analitik özelliklerden bahsetmemek için bir ton depolama ve işleme gücü gerektirir.

Amazon’un çok sayıda AWS bulut bölgesi ve kullanılabilirlik bölgesinde veri depolayan güvenli ve esnek altyapısı üzerine kurulu hepsi bir arada veri yönetimi çözümü Panoply’a girin. Herkes Panoply’i sezgisel ve hızlı kurulum süreci ile veri toplamak, yönetmek ve analiz etmek için kullanabilir ve bunu uygun bir şekilde yapabilir.

Panoply logosu

Panoply, analistler düşünülerek tasarlanmış anahtar teslimi bir veri yönetimi çözümüdür.

Panoply Veri Evangelisti Jason Harris, “Kurumsal müşterilere hizmet ederken, ekmek ve tereyağı klasik müşterimiz büyük veri ihtiyaçları olan ancak bir veri ekibini destekleme bütçesine sahip olmayan bir müşteri” dedi. “SQL Workbench’in önünde katil becerileri olan ve bir rapor oluşturmak için tabloları bir araya getirebilen, ancak bir veri ambarını yönetmek istemeyen bir veri analisti olabilir.”

Panoply ile müşteriler, uzman bir veri ekibinin uygulamalı desteği ile desteklenen eyleme geçirilebilir içgörüleri ortaya çıkarmak için çevik bir yaklaşımın tadını çıkarırlar. Ayrıca, uçtan uca bulut veri ambarı ve yönetim hizmeti, veri hattını otomatik hale getirerek güvenli, kararlı ve uyumlu kalırken zaman ve kaynak tasarrufu sağlar. Analitikle çalışan herkes için tasarlanan Panoply, gerçek zamanlı veri odaklı karar almayı sağlar.

Uygun Fiyat Noktasında Hepsi Bir Arada Veri Yönetimi

Panoply, 2015 yılında Tel Aviv, İsrail’den deneyimli iki veri yönetimi uzmanı olan veri analistleri Yaniv Leven ve Roi Avinoam tarafından kuruldu. Parite, önemli veri ihtiyaçları olan ancak bir veri ekibi kiralamak veya bir veri yığını geliştirmek için bir bütçeye sahip olmayan kuruculara, CEO’lara, CTO’lara, yeni başlayanlara, analitik ekiplere ve veri bilimcilerine hizmet ederken piyasada bir boşluk belirledi.

Bir barındırma ve veri ambarı çözümü olan Amazon Redshift, AWS’nin bir parçası olarak 2012 yılında piyasaya sürüldü. Ancak çözüm çevik, hızlı ve genişletilebilir olduğu bilinse de Jason, kurulum ve bakımın da oldukça karmaşık olduğunu söyledi. Aynı hız ve çevikliğe sahip uygun fiyatlı, kullanımı kolay bir alternatif yaratmaya istekli olan Yaniv ve Roi, Redshift’in üstüne Panopoly’yi inşa etti.

Panoply'nin maskotu veri yönetimi görevlerini tamamlıyor

Panoply’nin büyük veri yönetimi için gereken ağır kaldırma işlemlerini gerçekleştirmesine izin verin.

O zamandan beri, daha fazla işlevsellik sunmak için geliştirildi. Jason, “Bana bir yıl önce soracak olsaydık, bulut veri ambarı olduğumuzu söylerdim” dedi. “Bugün tam hizmet veri yönetimi çözümüdür.”

Jason’a göre, veri yönetimi veri toplama, yönetme ve analiz etmeyi gerektirir. Toplama tarafında, Panoply, birden fazla kaynaktan gelen verileri tek bir yerde toplamak için ihtiyacınız olan her şeyi sunar.

Şirket, Google Analytics, MailChimp, Salesforce ve MongoDB’den PostgreSQL’e kadar hemen hemen her veritabanı dahil 150’den fazla veritabanına, bulut hizmetlerine ve uygulamalara sahip hazır tümleştirmeleri veya “bağlayıcıları” sunuyor. “Yerel olarak desteklemediğimiz bir entegrasyon varsa, Periscope ve Stitch gibi konektör sayısını 2.000’e kadar çıkarabilen araçlarla ortaklıklarımız var.”

Eyleme Geçirilebilir Analizleri Ortaya Çıkarmak için Çevik Bir Yaklaşım

Verileri yönetme söz konusu olduğunda, Panoply kullanıcılara genellikle veri alımı, entegrasyon ve dönüşüm için kodlama ve modelleme için harcayacakları zamandan tasarruf etmek için makine öğrenimi kullanır. Jason, “Her şeyin mümkün olduğunca sorunsuz çalışmasını sağlıyoruz,” dedi Jason.

Sonra analiz geliyor. Bu amaçla Panoply, Tableau, Chartio, Looker ve Power BI gibi popüler iş zekası araçlarıyla entegrasyonlar sunar. Jason, “Herhangi bir iş zekası çözümünü yazılımımıza bağlayabilirsiniz, böylece hızlı bir şekilde gösterge tabloları ve raporlar oluşturabilirsiniz,” dedi Jason.

Ama Panoply burada bitmiyor. Veri yönetimi çözümü ayrıca hız ve performansı artırmak için bu platformları optimize ederek analitiğe daha hızlı bir şekilde erişmenizi sağlar. Bunun kanıtı olarak Jason, Kimberly Clark’ın EMEA Omnichannel ekibinin Panoply’yi veri toplama ve toplama işlemlerini hızlandırmak için nasıl kullandığını detaylandıran bir vaka çalışmasından bahsetti.

Vaka çalışmasında Kimberly Clark’daki EMEA Omnichannel ekibinin Analytics Lideri Helena Carre, “Tableau’daki sonuçlarımı hızlandırmak için Panoply’i kullanmanın bir iki yumruk takımı ekibim için mümkün olan en iyi çözümdü. “Bütçemi patlatmadan, personel sayımı artırmadan veya gereksiz karmaşıklık eklemeden bana ihtiyacım olan şeyleri verdi – hız, otomasyon, verimlilik, esneklik. Mevcut kaynaklarıma mükemmel bir tamamlayıcı olmaya devam ediyor. ”

Bir örnekte, Carre’nin ekibi haftada sekiz saatten fazla zaman ayırarak basit bir haftalık Tableau raporu için veri toplamaktaydı ve bu da şirketin her iki yılda bir 250.000 dolara mal olmasını sağlıyordu. Panopoly ile ekip, raporu sıfır insan müdahalesiyle oluşturabilir ve güncelleyebilir.

Pratik, Veri Uzmanlarından Kişiselleştirilmiş Destek

Genel olarak, müşterilerle günlük olarak yakından çalışan Jason, kullanıcıların fiyatlandırması ve kullanım kolaylığı nedeniyle Panoply’e değer verdiğini söyledi. “Geniş veri konnektörü kütüphanemizi seviyorlar ve süper hızlı sonuçlar elde etmenin basitliğini seviyorlar” dedi..

Genişletilebilirlik de önemli bir faktördür. Örneğin, 17 dilde 40’tan fazla çevrimiçi yayın yapan bir medya şirketi olan Motorsport.com, ürün için çeşitli kullanım durumlarını keşfetmeden önce bir veri toplama sürecini kolaylaştırmak için Panoply ile oturum açtı.

Jason, “Makale performansını izlemek için bizi kullanmaya başladılar, ancak reklam harcamalarını izlemek için Panoply kullanabileceklerini fark ettiler” dedi. “Sonra abonelik verilerini getirmeye başladılar, sonra pazarlama tarafı,“ Bu harika, insanların bizimle nasıl etkileşimde bulunduğunu izleyebiliriz ”dedi. Ve bunu bilmeden önce birden fazla kullanım durumu vardı.”

Hız, çeviklik, uygun fiyat ve destek, yenilmesi zor bir müşteri deneyimi için birleşiyor.

Jason, bu hikayenin veri yığınları boyunca Panoply’nin akıllı veri ambarını uygulamaya karar veren müşteriler arasında tekrar tekrar kopyalandığını gördüğünü ve kurum genelinde veri yönetimini hızlandırdığını söyledi..

Destek aynı zamanda en zorlu sorunları çözmek için hazır ve istekli deneyimli veri analistlerinden oluşan bir ekibe sahip olan şirket için farklılaştırıcı görevi de görüyor. Panoply’nin müşteri hizmetleri ekibi genel yanıtlar vermek yerine bireysel sorunlara ayrıntılı çözümler önermektedir.

Jason, “Tekrar tekrar duydum – müşteriler, sorgularını optimize etmeye yardımcı olmak için zaman ve özen gösterdiğimizi söylüyorlar” dedi. “Gerçekten kolları sıvıyoruz ve kişinin sorduğu şeyle ilgileniyoruz.”

Gelecek Planları: Veri Besleme Motorunun Geliştirilmesi

Geleceğin sahiplerine gelince, Panoply, zaten sağlam veri konektörleri kataloğunu genişletmeyi içeren kullanıcı deneyimini geliştirmek için elinden gelen her şeyi yapmayı planlıyor.

Temmuz ayında şirket, Twitter Ads veri kaynağında içeriğin güncel ve kullanıcılarla alakalı olmasını sağlayan yeni bir veri kaynağı olan LinkedIn Ads’i tanıttı..

Ürün tarafında Jason, Panoply’nin veri alım motorunu her zaman geliştirdiğini ve verilerin analize mümkün olduğunca çabuk ulaşılmasını sağladığını söyledi.

“Yapısal veya yapılandırılmamış veriler olması önemli değil – her zaman ayarlıyoruz ve birkaç dakika içinde kullanıma sunuyoruz” dedi. “Hız ve çevikliğe odaklanmaya devam edeceğiz.”

Jeffrey Wilson Administrator
Sorry! The Author has not filled his profile.
follow me