Инженерно-аналитические экосистемы для сквозного анализа цифровых продуктов

Phone

ASaaP — это:
инженерно-аналитические
системы |

Конфигуратор бэклога

Встретимся?

Analytics Service as a Product.

Аналитические услуги — это продукт.

ASaaP

Как это работает?

Обзорно-диагностические исследования

1 этап | 0 -> 3 месяц

Цель: Провести глубокий анализ исходной инфраструктуры данных и выявить потребности бизнеса для формирования ключевых направлений работ.

Результат:

1) Схема архитектуры исходной инфраструктуры данных (AS-IS): Верхнеуровневая иллюстрация связей систем аналитической инфраструктуры для определения источников и приемников данных.

2) Модель юнит-экономики текущего состояния продукта (AS-IS): Экономика окупаемости привлечения и монетизации пользователей.

3) Декомпозиция SQL скриптов для вычисления метрик (AS-IS): Рефакторинг SQL скриптов для расшифровки ключевых метрик и принципов их расчета.

4) Обратное проектирование ER-модели OLTP базы данных (AS-IS): Визуализация схем и связей данных в рамках транзакционной БД.

5) Диагностика событийно-поведенческой разметки (AS-IS): Исследование существующих механик сбора данных о пользователях и их поведении в рамках цифрового продукта.

6) Поиск и выявление выбросов аномалий и мутаций данных (AS-IS): Поиск аномалий и мутаций данных для точности анализа.

7) Маркетинговые и бизнес-исследования (5W, 4P, SWOT, CustDev): Проведение комплексных исследований для глубокого понимания рынка.

8) Сегментация клиентской базы (RFM): Сегментация клиентской базы на основе транзакционно-поведенчесокой активности.

9) Анализ продуктовой матрицы (ABC-XYZ): Классификация продуктов для лучшего управления запасами.

10) План отладки и оптимизации систем сквозного анализа данных: Проект-план оптимизации текущей аналитической инфраструктуры до MVP аналитического продукта, отвечающего базовым потребностям бизнеса в рамках запросов внутренних заказчиков.

Оптимизация исходной инфраструктуры данных

2 этап | 3 -> 6 месяц

Цель: MVP — минимально жизнеспособный продукт сквозной аналитики в рамках исходной инфраструктуры данных.

Проектирование целевой экосистемы данных

3 этап | 6 -> 9 месяц

Цель: MMP — минимально приемлемый продукт аналитической экосистемы данных.

Развёртывание и конфигурация целевой экосистемы данных

4 этап | 9 -> 12 месяцев

Цель: Тестирование, настройка и обучение пользователей для обеспечения полной функциональности системы.

Обзорно-диагностические исследования

1 этап | 0 -> 3 мес
Цель: Провести глубокий анализ текущей инфраструктуры данных и выявить потребности бизнеса для последующего формирования ключевых направлений работ.
Результат:

Схема дата-инфраструктуры (AS-IS): Верхнеуровневая иллюстрация связей систем аналитической инфраструктуры для определения источников и приемников данных.
Обратное проектирование ER-модели OLTP базы данных (AS-IS): Визуализация схем и связей данных в рамках транзакционной БД.
Декомпозиция SQL скриптов для вычисления метрик (AS-IS): Рефакторинг SQL скриптов для расшифровки ключевых метрик и принципов их расчета.
Диагностика событийно-поведенческой разметки (AS-IS): Исследование существующих механик сбора данных о пользователях и их поведении в рамках цифрового продукта.
Поиск и выявление выбросов аномалий и мутаций данных (AS-IS): Поиск аномалий и мутаций данных для точности анализа.
Маркетинговые и бизнес-исследования (5W, 4P, SWOT, CustDev): Проведение комплексных исследований для глубокого понимания рынка.
Сегментация клиентской базы (RFM): Сегментация клиентской базы на основе транзакционно-поведенчесокой активности.
Анализ продуктовой матрицы (ABC-XYZ): Классификация продуктов для лучшего управления запасами.
План отладки и оптимизации систем сквозного анализа данных: Проект-план оптимизации текущей аналитической инфраструктуры до MVP аналитического продукта, отвечающего ключевым потребностям бизнеса в рамках запросов внутренних заказчиков.