агрегированные данные что это такое
Агрегаты в БД — зачем, как, а стоит ли?
Вот про то, как сделать такие отчеты быстрыми, какие бывают способы их реализации и встречаются «грабли» на этом пути, сегодня и поговорим.
Динамический подсчет
Несколько одновременных агрегатов
EXPLAIN-оценка count(*)
Триггер-аккумулятор
В самом простом виде это может выглядеть примерно так:
Теперь нам достаточно прочитать всего лишь одну запись из таблицы агрегатов, чтобы получить значение нужного счетчика.
Таблица агрегатов vs MVCC
Но состояние такой записи достаточно часто меняется, поэтому из-за MVCC в этой таблице начинает постепенно накапливаться «мусор» (dead tuples), который уже ни один запрос как бы не может увидеть, но движок PostgreSQL все равно вынужден их фильтровать. Это может вызывать существенную деградацию производительности и неконтролируемый рост объема таблицы.
Чтобы такой мусор вычищался, а место переиспользовалось, в PostgreSQL существует процесс autovacuum’а. Но иногда скорость изменений данных превышает дефолтные настройки, тогда стоит базе «помочь»:
Будьте осторожны! В базах с большим количеством таблиц/секций, сама инициализация процесса autovacuum/autoanalyze и определение таблиц для обработки могут потреблять достаточно существенные ресурсы.
Дробление агрегатов
А что если изменения будут идти очень-очень часто и в несколько потоков? Такой триггер из-за блокировок при обновлении единственной «целевой» записи превратит нашу работу в «однопоточную»:
Таким образом, наши шансы наткнуться на блокировку снижаются кратно, пропорционально количеству «долек».
Таблица изменений + worker
Поэтому давайте оставим все-таки единственную запись агрегата, а все «свежее» будем писать в таблицу изменений, и периодически (по событию или таймеру) будем «набегать» на эту таблицу, массово обрабатывать и удалять все изменения, и накатывать изменения на агрегаты.
С различными способами использования рекомендательных блокировок можно познакомиться в статье «Фантастические advisory locks, и где они обитают».
Примерно так у нас в СБИС живет счетчик остатков складской карточки, расчет себестоимости и сводные сальдо и обороты.
В этом случае обрабатывающий запрос может выглядеть как-то так:
При этом еще необработанные записи между итерациями worker’а доступны в diff-таблице, откуда мы их можем (если хотим, конечно) прочитать и добавить к сохраненному значению агрегата.
Агрегация где-то рядом
Временная агрегация в памяти процесса
Если ваш процесс относится к долгоживущим, то нет необходимости сбрасывать в БД прямо уж каждое изменение, если вы готовы насколько-то отойти от полной непротиворечивости данных агрегата в каждый момент времени. Тогда можно вести счетчики в памяти процесса, а в БД отправлять по таймеру.
Поток изменений в событиях очереди
Микс из предыдущих двух вариантов. При изменении данных вы кидаете сообщение в очередь NOTIFY /PgQ/RabbitMQ/Kafka/. а на принимающей стороне worker получает эти события «пачками», и пушит в БД.
В базе, но не в PostgreSQL
Примерно так у нас живет история загрузки (Redis) и статистика работы облака (ClickHouse).
Мини-серия «Агрегаты в БД»:
ElasticSearch — агрегация данных
В статье мы рассмотрим, как правильно реализовывать агрегацию данных, зачем это может понадобиться, и сдобрим это кучей рабочих примеров.
Для всех, кому интересно как сделать свои запросы в ES интереснее и посмотреть на обычной поиск с другой стороны, прошу под кат.
В предыдущей статье пользователи разделились поровну между статьёй по более простой теме и по более сложной, поэтому я выбрал не очень сложную тему, но довольно свежую, которая добавилась в ES относительно недавно(v1.0) и несёт довольно интересный функционал.
Aggregation module
Этот модуль пришел в ES на смену Facets, причем в настойчивой форме, Facets теперь считаются устаревшими и будут удалены в ближайшие релизы. Хотя агрегаты и были добавлены в v1.0.0RC1, а сейчас уже >1.2, я все же не рекомендую использовать Facets.
Зачем же понадобилось изменять рабочий инструмент?
Наверное, главной фишкой агрегатов является их вложенность. Приведу общий синтаксис запроса:
Как видно из структуры, агрегатов может быть сколь угодно много, и у каждого элемента может быть вложенный элемент без ограничений по глубине.
Используя вложенность, мы можем получить очень интересные статистические данные (пример в конце статьи).
Типы агрегатов
Типов агрегатов очень много, но все их можно объединить в 2 главных типа:
— Bucketing (Обобщение)
Для простоты понимания, это можно сравнить со всем знакомым инструментов «GROUP BY». Конечно, это довольно упрощенное сравнение, но принцип работы схож. Этот тип на основе фильтров обобщает документы, по какому-то определённому признаку, хороший пример это terms aggregation.
— Metric (Метрические)
Это агрегаты, которые высчитывают какие либо значение по определенному набору документов. Например sum aggregation
Думаю, для начало теории хватит, всем, кого интересует более фундаментальная информация по этому модулю, могут ознакомится с ней по этой ссылке.
Простой пример
Дамп наглым образом взят из этой прекрасной статьи
Давайте сгруппируем спортсменов по их виду спорта и узнаем сколько их в каждом спорте:
Тут мы используем агрегат «terms», который группирует документа по полю «sport».
«size» : 0 (0 заменяется на Integer.MAX_VALUE автоматически) говорит о том, что нам нужные все документы без исключения, в нашем случае не важна скорость, но надо учитывать, что более точный результат требует больше времени.
Отлично, бейсболистов больше всего.
Давайте отсортируем спортсменов по среднему значению их рейтинга, от большего к меньшему:
Тут отлично видно, что такое вложенный агрегат и как он может помочь нам выбрать документы максимально гибко.
Сначала мы указываем, что нужно сгруппировать спортсменов по имени, потом отсортировать по «rating_avg», который высчитывается в под агрегате «avg», по полю «rating». Заметьте, как элегантно ES работает с массивами ( «rating» : [10, 9] ) и с легкостью высчитывает среднее значение.
Начиная с версии 1.2.0 выполнение скриптов по умолчанию отключено. Вы можете его включить, при условии что у пользователей нет прямого доступа к ES (Надеюсь, что это так, иначе советую вам немедленно закрыть этот доступ ради безопасности ваших данных).
Агрегация во всей красе или что-то посложнее
Давайте найдём всех спортсменов, которые находятся в радиусе 20 миль от точки «46.12,-68.55»
Сгруппируем их по виду спорта и выведем подробную статистику по рейтингу спортсменов в этом виде спорта.
Звучит неплохо, а вот и пример.
Заключение
Надеюсь, я смог донести общие возможности этого прекрасного модуля. Всем, кого это тема заинтересовала, я советую ознакомиться со всем списком фильтров по этой ссылке.
Рад любым полезным замечаниям и дополнениям по теме.
Так же можно прочитать мою предыдущую статью по ES — ElasticSearch и поиск наоборот. Percolate API
И принять участие в голосование внизу статьи.
Агрегирование данных
«. Агрегирование данных (data aggregation): процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и изучения здоровья населения. «
Источник:
«ИНФОРМАТИЗАЦИЯ ЗДОРОВЬЯ. ТРЕБОВАНИЯ К АРХИТЕКТУРЕ ЭЛЕКТРОННОГО УЧЕТА ЗДОРОВЬЯ. ГОСТ Р ИСО/ТС 18308-2008»
(утв. Приказом Ростехрегулирования от 11.03.2008 N 44-ст)
Смотреть что такое «Агрегирование данных» в других словарях:
агрегирование данных — Процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований, статистического анализа и… … Справочник технического переводчика
агрегирование данных — (data aggregation): Процесс сбора, обработки и представления информации в окончательном виде. Агрегирование данных в основном выполняется для формирования отчетов, выработки политики, управления здравоохранением, научных исследований,… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
агрегирование — 3.2 агрегирование (aggregation): Процесс или результат объединения конструкций языка моделирования и других компонентов модели в единое целое. Примечание Конструкции языка моделирования и другие компоненты модели могут быть агрегированы в более… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
агрегирование — Объединение, суммирование экономических показателей по какому либо признаку для получения обобщенных совокупных показателей. При агрегировании необходим учет структуры объединяемых элементов, в ряде случаев требуется анализ возможности и… … Справочник технического переводчика
Агрегирование — [aggregation, aggregation problem] объединение, укрупнение показателей по какому либо признаку для получения обобщенных, совокупных показателей — агрегатов. С математической точки зрения А. рассматривается как преобразование модели в модель … Экономико-математический словарь
агрегирование информации — Преобразование детализированной информации в пакеты (агрегаты) данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары (промежуточные и конечные) … Справочник технического переводчика
агрегирование каналов — Метод повышения пропускной способности за счет объединения нескольких параллельных каналов в один высокоскоростной поток данных. [Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо русский толковый словарь справочник. Под редакцией Ю.М.… … Справочник технического переводчика
АГРЕГИРОВАНИЕ — соединение отдельных единиц или данных в единый показатель. Например, все цены индивидуальных товаров и услуг образуют один общий уровень цен или все единицы продукции агрегируются в реальный чистый национальный продукт … Большой бухгалтерский словарь
АГРЕГИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИИ — преобразование детализированной информации в пакеты (агрегаты) данных, что позволяет анализировать экономику в терминах небольшого числа соответствующих агрегированных переменных, которые включают капитал, труд, товары (промежуточные и конечные) … Большой бухгалтерский словарь
АГРЕГИРОВАНИЕ — соединение отдельных единиц или данных в единый показатель. Например, все цены индивидуальных товаров и услуг образуют один общий уровень цен или все единицы продукции агрегируются в реальный чистый национальный продукт … Большой экономический словарь
Понимание агрегированных, неопознанных и анонимных данных
«Мы можем делиться агрегированными данными с нашими партнерами».
«Мы можем делиться данными, которые агрегированы или не идентифицированы».
«Наш продукт собирает анонимные данные для аналитических целей».
Многие организации утверждают, что они защищают конфиденциальность посредством использования совокупных, неопознанных или анонимных данных. Однако понимают ли их пользователи, что означают эти термины? Что такое агрегированные данные? Есть ли разница между неопознанными и анонимными данными? Для исследователей, какие наборы данных имеют большую ценность: совокупные или анонимные?
Пользователи часто соглашаются на обмен личными данными с де-идентификацией, не понимая деталей.
Если вы когда-нибудь задумывались о том, что происходит, не удивляйтесь. Вот ваше руководство по де-идентификации данных, агрегированию и различным уровням анонимности.
Сводные данные: объединить и суммировать
Рассмотрим следующее: маркетинговая компания проводит опрос, чтобы выяснить, предпочитают ли люди бренд своей компании или своих конкурентов. Когда они представляют данные руководству, они представлены в обобщенном виде: указывается, какой бренд является наиболее популярным. Они могут включать дополнительную информацию о группах, с которыми они общались, например, о предпочтениях при голосовании по возрасту или местоположению. С помощью совокупной информации мы можем получить подробную информацию о том, какие бренды популярны по возрасту или в определенных регионах, но точные сведения о том, как проголосовали отдельные лица, никогда не раскрываются..
Может ли агрегация защитить конфиденциальность?
Поскольку при агрегировании данных информация отображается только в группах, многие считают ее защитой для защиты личной информации. В конце концов, вы не можете поставить под угрозу конфиденциальность, если данные показывают результаты только для групп людей, верно?
К сожалению, это не так просто; при правильном анализе совокупная информация может значительно раскрыть личные данные. Что если вы спросите совокупные данные блога: сколько посетителей вы получаете из Ирландии, кто просматривает блог на смартфоне? Что если вы спросите количество посетителей из Ирландии, которые используют смартфон, за один день? Или посетители из Ирландии, которые используют смартфон и нажимают на рекламу Amazon для мужской одежды в один день? Применяя несколько конкретных фильтров, можно выделить отдельного человека, намеренного или нет. Агрегация может защитить конфиденциальность, но нет гарантии, что она всегда.
Для организаций, которые используют агрегирование данных, Эд Фелтон с FTC предупреждает: агрегированные данные могут быть полезны, но это не гарантирует конфиденциальность.
«Простой аргумент, что его совокупные данные, следовательно, безопасны для выпуска, сам по себе недостаточен».
Де-идентификация: удаление личных данных
Магазин розничной торговли, который использует де-идентификацию, может отслеживать отдельные покупки, даты и места расположения магазинов, но удалять имена и адреса. В то время как «Сьюзен Смит из 75 Кларк-Драйв в Грейт-Фолс, штат Монтана, покупает технические книги», база данных магазина записывает ее как «пользователя местоположения в Монтане, который покупает технические книги». Де-идентификация убирает имя и идентификаторы Сьюзен, чтобы ее покупка могла быть получена кем угодно.
Де-идентификация является особенно популярной защитой конфиденциальности в клиниках и организациях, которые обрабатывают медицинскую информацию. Закон о мобильности и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) рассматривает де-идентификацию в соответствии с разделом 164.514. Согласно HIPAA, информация может быть идентифицирована, когда
«Нет разумных оснований, чтобы информация могла использоваться для идентификации личности».
HIPAA разрешает некоторые льготы для де-идентифицированных данных, таких как раскрытие для исследований или для государственных служащих.
От де-идентифицированного до повторного идентифицирования: это может занять немного.
Чрезвычайно популярный случай выявления недостатка де-идентификации произошел в 2006 году с Netflix. По словам Роберта Лемоса и SecurityFocus, в конкурсе на улучшение алгоритма компании Netflix выпустила набор из 2 миллионов подписчиков. Компания де-идентифицировала набор данных, удалив имена пользователей. Однако, к их удивлению, исследователи из Остина смогли идентифицировать пользователей. Они делали это, используя имеющиеся данные и заполняя пробелы из других источников: объединяя пользовательские рейтинги с общедоступной базой данных о фильмах. Само собой разумеется, согласно Epic.org, Netflix отменил соревнование.
Де-идентификация также имеет недостатки, потому что нет универсального соглашения о том, какую информацию можно идентифицировать. Будут ли данные де-идентифицированы, если IP-адреса останутся? А как насчет дат рождения? Существуют стандарты, включая Safe Harbor HIPAA, но достаточно ли их? Согласно Privacy Analytics, входящей в группу компаний IQVIA, Safe Harbor «фактически не гарантирует, что риск повторной идентификации будет низким, за исключением очень ограниченных обстоятельств». Это плохая новость для организаций здравоохранения, которые полагаются на это, поскольку согласно HIPAA раздел § 164.514.2.ii, допуски для неопознанных данных являются приемлемыми только в том случае, если нет доказательств того, что данные могут быть повторно идентифицированы. Последние исследования за последние десять лет, в том числе Риски для конфиденциальности пациентов: повторная идентификация пациентов в данных больницы штата Мэн и Вермонт теперь означает, что нужны новые стандарты.
Как насчет закодированных данных? лексемизацию?
Закодированные данные и токенизация являются надежными способами защиты конфиденциальных данных. Для закодированных данных вся конфиденциальная информация удаляется и заменяется кодовыми словами, числами или уникальными идентификаторами. Коды отображаются в другую базу данных или документ, который работает как ключ. Информация повторно идентифицируется путем сопоставления кода с соответствующими конфиденциальными данными.
В токенизации мы автоматизируем процесс, заменяя конфиденциальные данные ссылочной переменной. Токен сопоставляется с более безопасной базой данных, которая содержит конфиденциальную информацию. При обработке информации система анализирует токены по записям в защищенной базе данных. Если он находит соответствующее соответствие токена, обработка продолжается с использованием конфиденциальных данных.
Закодированные данные и токены защищают информационную безопасность. Они эффективны, потому что они скрывают только конфиденциальные данные. Если аналитик желает обработать данные без ссылки на личные данные, он может. Аналогично, наборы данных, которые используют идентификаторы кода или токены, более безопасны против кражи. Если данные скомпрометированы, конфиденциальные данные остаются скрытыми. Например, злоумышленник, который крадет данные о продажах по кредитной карте, не может видеть номера карт, если используются токены.
Имейте в виду, однако, что хотя токены, закодированные данные и уникальные идентификаторы обеспечивают лучшую безопасность, они не делают данные анонимными. Данные, которые используют токены или идентификаторы кода, все еще подчиняются правилам конфиденциальности. Законы о неприкосновенности частной жизни не связаны исключительно с нарушением доступа к данным. Законодательство о конфиденциальности работает, чтобы минимизировать потенциальное злоупотребление персональными данными. До тех пор, пока данные с разрешения могут быть повторно идентифицированы, должны быть заключены соглашения о конфиденциальности.
Применяется меньше правил: анонимные данные часто освобождаются от законодательства о конфиденциальности, включая Общее положение о защите данных E.U. В соответствии с GDPR, информация, «которая не относится к идентифицированному или идентифицируемому физическому лицу или к персональным данным, анонимным таким образом, что субъект данных не идентифицируется или больше не идентифицируется», не подпадает под требования конфиденциальности.
Как вы делаете данные анонимными? Большинство методов относятся к одной из трех категорий: криптография, обобщение (также известное как перекодирование) и рандомизация..
Криптографические методы шифровать информацию в хранилище, делая данные анонимными, пока не расшифрованы для использования. Это защищает данные, но означает, что повторная идентификация может произойти, когда данные расшифрованы для обработки.
Методы обобщения заимствовать из агрегирования и де-идентификации данных, чтобы намеренно удалять идентификаторы и сокращать точные данные. Например, при обобщении рост или вес человека становится диапазоном, а не точным числом.
Случайность искажает результаты, добавляя данные и перемещая элементы так, чтобы результаты повторной идентификации были полны ошибок. В Руководстве по управлению данными в Финском архиве данных социальных наук содержатся подробные пояснения по методам анонимизации качественных и количественных данных..
Почему нам может понадобиться отказаться от идеи анонимных данных в целом
К сожалению, возможность для личных данных быть анонимными больше не может быть вариантом. Изобретательность, которую можно использовать для повторной идентификации людей, поразительна. Оливия Солон (Olivia Solon), пишущая для The Guardian, приводит примеры использования выстрелов папарацци и безымянных журналов такси для создания знаменитых плохих самосвалов. Кори Доктороу пишет для BoingBoing.net, что журналист Svea Eckert и ученый по данным Andreas Dewes определили режим лечения немецкого парламентария на основе данных, собранных плагинами браузера. В июле 2019 года журналистка New York Times Джина Колата опубликовала доказательства того, что ученые могут повторно идентифицировать «анонимные» данные переписи населения США. Между достижениями в области науки о данных и растущим объемом данных, чтобы заполнить пробелы, концепция анонимных данных может стать бессмысленной.
Так что, если ни один из этих методов полностью не защищает конфиденциальность, что мы делаем?
Во-первых, следует признать, что хотя совокупные, неопознанные и анонимизированные наборы данных не защищают конфиденциальность полностью, они все же предлагают некоторый уровень защиты. Если ваши данные агрегированы, де-идентифицированы или анонимны, вероятность того, что они будут прочитаны ежедневными процессорами, меньше. К счастью, получение личной информации из этих тщательно обработанных данных требует инструментов и навыков, которые доступны не каждому человеку..
Во-вторых, имейте в виду, если вы видите эти фразы в политике конфиденциальности или условиях использования, что ваша личная информация по-прежнему доступна. Служба, которая собирает анонимные данные, все еще может собирать личную информацию. Компании, которые делятся совокупной или не идентифицированной информацией, все еще делятся личными данными: что вы думаете по этому поводу?
Если вы управляете компанией, которая использует агрегацию, де-идентификацию или анонимность, признайте, что они не могут быть вашими единственными гарантиями. У вас все еще должны быть другие меры физической, технической и административной защиты. Нарушение данных неопознанных данных может все еще стоить вам, особенно если есть доказательства, что личные данные могут быть собраны. Используйте эти методы в качестве инструмента, но не в конце программы конфиденциальности и безопасности.
Смотрите также: Тенденции нарушения данных
Что такое сырые данные и как их использовать
Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI
Соберите все данные для сквозной аналитики вместе с OWOX BI
Что общего между овощами и данными? И те, и другие в сыром виде приносят больше пользы. И если стандартными отчетами Google Analytics можно по-быстрому утолить голод, то из сырых данных вы сможете приготовить что-то свежее, уникальное и получить вдохновляющие инсайты.
Вам доступны гигабайты данных о пользователях ежедневно, но они не принесут ценности, пока не начнут работать на вас. В этой статье мы разберем, что такое сырые данные, зачем они нужны, как их получить и использовать.
бонус для читателей
Инструкция по выгрузке сырых данных с сайта
Содержание
Что такое сырые и агрегированные данные
Слова «данные» и «информация» часто используются как синонимы, например, чтобы избежать повторений в тексте статьи 🙂 Однако у них есть принципиальные различия.
Данные — это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация — это результат обработки данных при решении конкретных задач.
Например, в хранилище Google BigQuery собираются данные, а когда мы пишем к ним SQL-запрос, то в ответ система выдает уже информацию.
В информатике, аналитике, маркетинге и некоторых других сферах у этих двух понятий есть специальные названия — сырые (необработанные) и агрегированные (обработанные) данные.
Например, Google Analytics собирает сырые данные о всех взаимодействиях пользователей с вашим сайтом: просмотры страниц, пользовательские события, транзакции. Затем для формирования отчетов система их обрабатывает: применяет семплирование, агрегирование и фильтры (если вы их настроили).
Как работает агрегирование в отчетах Google Analytics? Когда в отчете количество строк со значениями одного параметра превышает заданный лимит (50 тыс. для отчетов за день и 1 млн строк для отчетов за любой период), система агрегирует (объединяет) оставшиеся значения в строку «Другие»:
Зачем нужны сырые данные
Чем меньше данных вы используете для анализа, тем менее точными будут его результаты. Семплирование может искажать показатели в отчетах и приводить к ошибочным решениям. Вы рискуете не заметить рекламу, которая приносит прибыль, или наоборот — тратить деньги на неэффективные кампании.
Работать с агрегированной информацией удобно для отслеживания основных KPI сайта, однако ее недостаточно для решения более сложных задач. Только с помощью сырых данных вы сможете:
Преимущества сырых данных
1. Качество принимаемых решений
Собирая статистику с сайта в Google BigQuery или другое хранилище, можно обойти семплирование и прочие ограничения Google Analytics. Вы будете анализировать полные данные, а значит и качество решений, принимаемых на их основе, будет гораздо выше.
Читайте также: как собирать полные данные о поведении пользователей на сайте и расходы из рекламных сервисов с минимальными ресурсными затратами.
2. Любые отчеты без ограничений
Интерфейс Google Analytics или любой другой системы аналитики ограничивает ваши возможности для создания отчетов. К примеру, лимитами на количество параметров и показателей, а также их сочетаемостью друг с другом. А имея доступ к сырым данным, вы можете строить отчеты с любым количеством и сочетанием нужных вам метрик. Например, когортный анализ в разрезе показателей, интересных для вашего бизнеса.
3. Сквозная аналитика по вашим правилам
Сырые данные сайта можно объединить с информацией из рекламных сервисов, систем колл-трекинга, email-рассылок и CRM, чтобы настроить сквозную аналитику.
Это позволит вам учесть все точки касания пользователей с вашей компанией, проанализировать их пути к конверсии, оценить влияние всех усилий маркетинга (как онлайн, так и офлайн) на бизнес-показатели, найти самые эффективные каналы маркетинга и оперативно оптимизировать те, что приносят убыток.
Читайте также: как использовать аналитику не только для составления отчетов, но и для того, чтобы не истощать свой бюджет.
4. Более точный таргетинг
Вы можете сегментировать пользователей в зависимости от их действий на сайте (просмотр страниц, клик по ссылке, добавление товара в корзину и т. д.), а затем отправлять им триггерные рассылки. Кроме того, вы можете автоматически загружать созданные аудитории в рекламные сервисы для запуска ремаркетинговых кампаний, а также настроить стратегию управления ставками на каждый сегмент аудитории.
Сегментация аудитории поможет вам сделать рекламу более релевантной, повысить конверсии и лояльность клиентов, оптимизировать маркетинговую стратегию и снизить расходы.
Читайте также: как компания «Эльдорадо» оптимизировала рекламные кампании с помощью решения OWOX BI, способного рассчитывать вероятность конверсии.
5. Защита от ботов и мошенничества в CPA-сетях
Только благодаря сырым данным вы можете обнаружить подозрительную активность на сайте, например слишком большое количество регистраций за день. Кроме того, они помогут вам выявить недобросовестных CPA-партнеров, которые могут подменять источник трафика на странице оформления заявки.
Читайте также: как обезопасить себя от сотрудничества с недобросовестными веб-мастерами в CPA-сетях с помощью продуктов OWOX BI.
6. Отсутствие vendor lock-in рисков
Собирая сырые данные в Google BigQuery, вы не зависите от ETL сервисов и других инструментов, которые используете. Вы сохраните пользу от собранной информации, даже если решите отключиться от сервиса и использовать собственное решение.
Где хранить сырые данные
Для сбора, хранения и обработки сырых данных мы рекомендуем использовать облачное хранилище Google BigQuery, потому что оно:
Читайте также: какие проблемы встречаются при построении отчетов в Google Analytics и как решить их с помощью Google BigQuery.
Как собирать сырые данные с помощью OWOX BI
OWOX BI собирает сырые данные в Google BigQuery непосредственно с сайта. Сервис не зависит от ограничений Google Analytics, что позволит вам строить отчеты без семплирования и по любым параметрам.
При этом OWOX BI использует структуру данных, совместимую со структурой Google Analytics, под которую написано множество примеров SQL-запросов. Это сэкономит время вашей команды на подготовку отчетов.
OWOX BI передает статистику с сайта в Google BigQuery в полном объеме и в неагрегированном виде. Размер передаваемого хита увеличен до 16 КБ, что вдвое больше, чем в Google Analytics. Вы получите полную картину о действиях пользователей на вашем сайте.
Кроме того, с OWOX BI вы можете собирать в Google BigQuery неограниченное количество пользовательских параметров и показателей. Это позволит вам сегментировать пользователей по любому признаку и строить более глубокие отчеты для детального анализа.
Подробнее о всех преимуществах стриминга OWOX BI читайте в статье:
Чтобы настроить сбор сырых данных с сайта в Google BigQuery:
бонус для читателей
Инструкция по выгрузке сырых данных с сайта
Построение отчетов на основе сырых данных с помощью OWOX BI
OWOX BI не только собирает сырые данные с сайта, но и автоматически объединяет их со статистикой из рекламных сервисов, колл-трекинга, email-систем и CRM, чтобы вы могли получать отчеты без помощи аналитиков и знания SQL.
С помощью простого конструктора в сервисе OWOX BI Smart Data вы можете выбирать нужные метрики и строить любые отчеты по рекламным кампаниям, ROPO, RFM, LTV и когортному анализу.
Преимущества работы с OWOX BI Smart Data
Стройте отчеты без технической подготовки
Вам регулярно нужны отчеты по рекламным кампаниям, но нет времени изучать SQL или ждать ответа от аналитиков? С OWOX BI вам не нужно разбираться в структуре данных. Просто выберите в конструкторе отчетов Smart Data параметры и показатели, которые хотите видеть в отчете. Сервис мгновенно выдаст в ответ понятный график и таблицу.
Сосредоточьтесь на своем бизнесе, а не источниках данных и их структуре
OWOX BI предоставляет данные для отчета, когда они вам нужны, и не ограничивает вас готовыми дашбордами. Вы один раз подключаете свои данные к модели, а остальное время можете инвестировать в анализ и выводы.
В основе каждого отчета — ваша бизнес-модель
Наши специалисты настроят модель данных, учитывающую особенности вашего бизнеса. Вы сможете оценить влияние всех усилий маркетинга, как онлайн, так и офлайн, на бизнес-показатели.
Кроме того, вы можете использовать данные, собранные OWOX BI, для создания отчетов в Google Sheets, Google Data Studio, Power BI, Tableau и других системах визуализации, которые интегрируются с BigQuery.
Если вам нужны отчеты, адаптированные к особенностям вашего бизнеса, команда аналитиков OWOX BI готова помочь с их настройкой. Запишитесь на демо, чтобы обсудить детали.