Google Analytics и Яндекс.Метрика — два наиболее распространенных инструмента веб-аналитики. К ним можно добавить Google Tag Manager и Power BI, и у вас получится полный набор для сбора и анализа данных. Однако этого набора часто не хватает для решения всех задач. Давайте посмотрим, какие еще менее популярные инструменты веб-аналитики можно использовать в работе.
Google Cloud Platform
Кроме Google Analytics у Google есть огромный набор инструментов для анализа и преобразования данных, разработки приложений и поддержки инфраструктуры. Все эти инструменты работают в облаке в рамках Google Cloud Platform. У вас есть возможность перенести всю свою инфраструктуру в облако и заняться анализом данных, а не настройкой серверов, баз данных и потоков.
Существует пример готовой архитектуры системы для передачи, обработки и хранения данных с помощью Google Cloud Platform. Также на одном из мероприятий Cloud OnAir от Google, посвященном использованию облачных технологий (в том числе и в аналитике), докладчики объединили товарную аналитику с анализом тональности отзывов и предсказанием возраста посетителей:
Все это происходит в облаке и может масштабироваться на любые объемы данных.
Matomo
Если вам нужна альтернатива Google Analytics и Яндекс.Метрике с возможностью хранить данные у себя на сервере, посмотрите в сторону Matomo. Это open-source решение с возможностью хранить данные локально или в облаке. Даже демо можно пощупать:
Не настолько эстетично, как Google Analytics или Яндекс.Метрика, но вполне информативно. Данные полностью под вашим контролем и никаких ограничений на хранимые объемы. Даже мобильное приложение есть для проверки отчетов.
Stitch
Часто бывает нужно взять данные из одного хранилища (например, из CRM), преобразовать их и сохранить в другое хранилище (например, в Google BigQuery). Для решения таких задач можно самостоятельно писать скрипты и мучиться с их поддержкой, а можно использовать готовые решения.
Stitch позволяет сложить в свою облачную или локальную базу данные из более 80 источников:
Вы можете все настроить без напиcания программного кода и сэкономить при этом уйму времени.
IBM Watson Analytics
Допустим, у вас есть данные и в них нужно определить закономерности. Вам необходимо перебрать разные комбинации полей с данными, определить их влияние друг на друга и сделать выводы. Это может превратиться в длительный и однообразный процесс. В решении такой задачи поможет IBM Watson Analytics.
Инструмент умеет находить закономерности в данных и отображает их в виде удобных отчетов. На видео ниже пример решения задачи по поиску причин оттока персонала в компании. Тот же подход можно использовать для решения других задач.
AthenaX
Инженеры Uber часто выкладывают в Open Source свои внутренние разработки. Одна из них — AthenaX основана на SQL масштабируемой аналитической платформе для работы с данными в реальном времени.
AthenaX можно развернуть на кластере из сотен машин, которые будут обрабатывать миллиарды событий в день в реальном времени. AthenaX может брать данные из различных источников, обрабатывать их и сохранять в различные хранилища:
Metabase
Если вы ищете простое решение для вашей компании, с помощью которого можно было бы дать сотрудникам возможность анализировать хранимую в базе данных информацию, то обратите внимание на Metabase.
Это Open Sourse решение, которое умеет подключаться к локальным или облачным базам и предоставляет обширные возможности по визуализации:
Вместо выводов
Мы оторвались от отчетов в Google Analytics и Яндекс.Метрике и посмотрели в сторону менее популярных инструментов для веб-аналитики. А какие инструменты используете вы? Расскажите в комментариях.
Загрузка...
