बड़े डेटा अंतर्दृष्टि

1) अंतर्दृष्टि क्या है और यह क्यों मायने रखता है

• डेटा डोमेन संदर्भ सही तरीके मान्य व्याख्या - उत्पाद/प्रक्रिया में कार्यान्वयन।

• अनिश्चितता और प्रतिक्रिया समय को कम
• फ़नल और लागतों का अनुकूलन, एलटीवी/एआरपीपीयू/प्रतिधारण (किसी भी उद्योग के लिए) बढ़ रहा है।
• जोखिम, धोखाधड़ी, गिरावट का प्रारंभिक पता लगाना।
• आय के नए स्रोत (डेटा उत्पाद, एपीआई, रिपोर्टिंग सेवाएं)।

2) वास्तुशिल्प समोच्च: अंतर्दृष्टि के लिए डेटा पथ

1. स्रोत: एप्लिकेशन इवेंट, लॉग, लेनदेन, बाहरी एपीआई, पार्टनर डेटा, ओपन सेट।

2. इंजीनियरिंग और स्ट्रीमिंग: सीडीसी/ईटीएल/ईएलटी, कतारें (काफ्का/किनेसिस/पबसब), योजनाएं और अनुबंध परीक्षण।

3. भंडारण: डेटा लेक (कच्चे और साफ क्षेत्र) + DWH/OLAP डिस्प्ले मामले, आवश्यकतानुसार HTAP।

4. शब्दार्थ परत: मेट्रिक्स और आयामों की समान परिभाषाएं, कैटलॉग, वंश।

5. फ़ीचर प्लेटफ़ॉर्म: पुन: उपयोग की जाने वाली सुविधाएँ, ऑफ़ लाइन/ऑनलाइन स्थिरता

6. एनालिटिक्स और मॉडल: बैच/स्ट्रीम गणना, एमएल/सांख्यिकी, रेखांकन, एनएलपी, भू, समय श्रृंखला।

7. अंतर्दृष्टि की डिलीवरी: डैशबोर्ड, अलर्ट, सिफारिशें, एपीआई, वेबहूक, बिल्ट-इन एनालिटिक्स।

8. अवलोकन और गुणवत्ता: डेटा परीक्षण, ताजगी/बहाव निगरानी, विसंगतियों के लिए अलर्ट।

सिद्धांत: हम दृश्य और इंटरफेस से मीट्रिक/सुविधा गणनाओं को अलग करते हैं - यह विकास को तेज करता है।

3) एनालिटिक्स के प्रकार और उन्हें कब लागू करना है

वर्णनात्मक: "क्या हुआ?" - समुच्चय, खंड, मौसमी, सहवास रिपोर्ट।

नैदानिक: "क्यों?" - कारक विश्लेषण, विभाजन, एट्रिब्यूशन, कारण रेखांकन।

भविष्यवाणी: "क्या होगा?" - वर्गीकरण/प्रतिगमन, समय-श्रृंखला, अस्तित्व/चार्ज मॉडल।

प्रिस्क्रिप्टिव: "क्या करना है?" - अनुकूलन, डाकुओं, आरएल, सिफारिशों, कार्यों की प्राथमिकता।

4) बुनियादी पद्धति ब्लॉक

4. 1 समय श्रृंखला: मौसमी/रुझान, पैगंबर/ARIMA/ETS, regessors (प्रोमो/इवेंट्स), पदानुक्रमित बल, अब कास्टिंग।

4. 2 विभाजन: के-मीन/डीबीएससीएएन/एचडीबीएससीएएन, आरएफएम/व्यवहार समूह, चैनल/जियो/डिवाइस द्वारा प्रोफाइल।

4. 3 विसंगतियाँ और जोखिम: एसटीएल-अपघटन + आईक्यूआर/ईएसडी, अलगाव वन, मजबूत पीसीए; स्कोरिंग धोखाधड़ी।

4. 4 सिफारिशें: सहयोगी फ़िल्टरिंग, मैट्रिक्स फैक्टराइजेशन, ग्राफ एम्बेडिंग, seq2rec।

4. 5 एनएलपी: विषय, इकाई निष्कर्षण, भावना/इरादा, टिकट/रिकॉल वर्गीकरण, आरएजी/एलएलएम सहायक।

4. 6 ग्राफ एनालिटिक्स: केंद्रीयता, समुदाय, धोखाधड़ी पथ, नोड प्रभाव, नेटवर्क चिपचिपाहट मैट्रिक्स।

4. 7 कारण: ए/बी परीक्षण, अंतर-इन-अंतर, प्रवृत्ति स्कोर, वाद्य चर, DoWhe/कारण एमएल।

5) डेटा से लेकर विशेषताओं तक: फीचर इंजीनियरिंग

विंडो द्वारा समुच्चय: चलती मात्रा/औसत, आवृत्तियाँ, विशिष्टता।

घंटे/दैनिक/साप्ताहिक लैग्स: अल्पकालिक गतिशीलता पर कब्जा करें।

Cohort विशेषताएं: X, उपयोगकर्ता/वस्तु जीवन चक्र के बाद से समय।

भू-लक्षण: स्थान समूह, गर्मी के नक्शे, उपलब्धता।

ग्राफ सुविधाएँ: डिग्री, प्रक्रिया बंद, पेजरैंक, नोड/एज एम्बेडिंग।

शाब्दिक संकेत: TF-IDF/एम्बेडिंग, टॉनलिटी, टॉक्सिसिटी, थीम।

ऑनलाइन/ऑफ़लाइन स्थिरता: प्रशिक्षण और उत्पादन के लिए एक परिवर्तन तर्क।

6) प्रयोग और कारण

डिजाइन: परिकल्पना → सफलता मीट्रिक (ओं) → न्यूनतम प्रभाव → नमूना आकार → यादृच्छिक/स्तरीकरण।

विश्लेषण: पी-मान/विश्वास अंतराल प्रभाव, CUPED, कई जांचों का सुधार।

अर्ध-प्रयोग: यदि आरसीटी संभव नहीं है - डीआईडी, सिंथेटिक नियंत्रण, मिलान।

ऑनलाइन अनुकूलन: बहु-सशस्त्र डाकू, यूसीबी/टीएस, प्रासंगिक डाकुओं, शुरुआती पड़ाव।

कोडिंग समाधान: प्रयोगों को फीचर-फ्लैग प्लेटफॉर्म, संस्करण ट्रैकिंग में एकीकृत किया जाता है

7) डेटा गुणवत्ता और विश्वास

योजनाएं और अनुबंध: योजनाओं का विकास, पिछड़ी संगतता, स्कीमा रजिस्ट्री।

डेटा परीक्षण: ताजगी, पूर्णता, विशिष्टता, अखंडता, रेंज/नियम।

वंश और कैटलॉग: स्रोत से मीट्रिक; मालिक, एसएलए, वैधता स्टेटस।

हैंडलिंग पास/उत्सर्जन: नीतियां जो प्रलेखित और स्वचालित हैं।

इनसाइट प्रजनन योग्यता जांच: वही अनुरोध - एक ही परिणाम (विंडो/सूत्र संस्करण)।

8) गोपनीयता, सुरक्षा, नैतिकता

PII/PCI/PHI: मास्किंग, टोकन, अंतर गोपनीयता, कम से कम।

RLS/CLS: रोल/किरायेदार/क्षेत्र द्वारा पंक्ति/स्तंभ स्तर एक्सेस।

लेखा परीक्षा: जिसने देखा/निर्यात किया, पहुंच के निशान, प्रतिधारण नीतियां।

मॉडल नैतिकता: पूर्वाग्रह और इक्विटी, व्याख्याता (SHAP), LLM का सुरक्षित अनुप्रयोग।

स्थानीयकरण: क्षेत्राधिकार आवश्यकताओं के अनुसार भंडारण क्षेत्र और सीमा पार स्थानांतरण।

9) MLOps और परिचालन एनालिटिक्स

पाइपलाइन: DAG 'i (Airflow/Argo/DBT/Prefect) प्रशिक्षण, नए गेम/स्ट्रीम पर प्रतिक्रिया।

मॉडल रिलीज़: रजिस्टर (मॉडल रजिस्ट्री), कैनरी गणना, नीला-हरा।

निगरानी: विलंबता, सुविधाओं की ताजगी, डेटा/भविष्यवाणियों का बहाव, गुणवत्ता (AUC/MAE/BS)।

रोलबैक और रनबुक: पिछले संस्करण में स्वचालित रोलबैक, गिरावट प्रक्रियाएं।

लागत-से-सेवा: अंतर्दृष्टि की गणना और भंडारण सुविधाओं की लागत की रूपरेखा।

10) अंतर्दृष्टि की डिलीवरी: कहां और कैसे दिखाएं

अनुकूली डैशबोर्ड: प्राथमिकता केपीआई टेप, मेट्रिक्स की व्याख्या, घटनाओं के लिए ड्रिल-थ्रू।

बिल्ट-इन एनालिटिक्स: JS-SDK/iframe/Headless API, संदर्भ फ़िल्टर, ई-मेल/PDF स्नैपशॉट।

अलर्ट और सिफारिशें: "अगली कार्रवाई", थ्रेसहोल्ड, विसंगतियाँ, एसएलए उल्लंघन; snooze/deduplication।

ऑपरेशनल सर्किट: ऑटो-एक्शन के लिए सीआरएम/टिकट सिस्टम/ऑर्केस्ट्रेटर के साथ एकीकरण।

भागीदारों के लिए डेटा उत्पाद: रिपोर्टिंग पोर्टल, अपलोड, एपीआई कोटा और ऑडिट के साथ समाप्त होता है।

11) इनसाइट प्रोग्राम सक्सेस मेट्रिक्स

गोद लेना: सक्रिय एनालिटिक्स/मॉडल उपयोगकर्ताओं (WAU/MAU, आवृत्ति) का हिस्सा।

प्रभाव: प्रमुख व्यवसाय केपीआई (रूपांतरण, प्रतिधारण, धोखाधड़ी जोखिम, सीओजीएस) का उत्थान।

इनसाइट गति: घटना से उपलब्ध आउटपुट/अलर्ट तक का समय।

विश्वसनीयता: अपटाइम, गणना और प्रतिपादन की p95 विलंबता, फोलबैक का हिस्सा।

ट्रस्ट: विसंगतियों के बारे में शिकायतें, समाधान का समय, डेटा परीक्षणों के साथ कवरे

अर्थशास्त्र: प्रति अंतर्दृष्टि लागत, पहल पर आरओआई, डेटा उत्पादों पर भुगतान।

12) अंतर्दृष्टि का मुद्रीकरण

आंतरिक: राजस्व/बचत वृद्धि, विपणन/इन्वेंट्री/जोखिम प्रबंधन अनुकूलन।

बाहरी: भुगतान की गई रिपोर्ट/पैनल, भागीदारों के लिए सफेद-लेबल, एपीआई/शोकेस तक पहुंच।

टैरिफ: बुनियादी केपीआई मुफ्त, उन्नत खंड/निर्यात/वास्तविक समय - प्रो/एंटरप्राइज हैं।

डेटा मार्केटप्लेस: गोपनीयता और अधिकारों के अधीन एकत्र सेटों का आदान-प्रदा

13) एंटीपैटर्न

परिकल्पना और डोमेन संदर्भ के बिना "डेटा ही सब कुछ कहेगा"।

विभिन्न रिपोर्टों में मैट्रिक्स की परिभाषाएं (एक शब्दार्थ परत की कमी)।

OLTP में बोझिल लाइव अनुरोध, जो उत्पाद को छोड़ देते हैं।

प्रतिक्रिया और व्यवसाय के मालिक के बिना ओरेकल मॉडल।

प्राथमिकता, कमी और व्याख्या के बिना अलर्ट स्पैम।

प्रयोग की कमी - सहसंबंध और "अंतर्ज्ञान" पर निर्णय लेना।

14) कार्यान्वयन रोडमैप

1. डिस्कवरी: समाधान मानचित्र (JTBD), महत्वपूर्ण KPI, स्रोत, जोखिम और सीमाएँ (कानूनी/वे)।

2. डेटा और शब्दार्थ: कैटलॉग, स्कीमा, गुणवत्ता परीक्षण, एकीकृत केपीआई परिभाषाएं।

3. एमवीपी अंतर्दृष्टि: 3-5 देखने के मामले (उदाहरण के लिए, मांग पूर्वानुमान, विसंगति का पता लगाने, चार्न स्कोरिंग), सरल वितरण (डैशबोर्ड + अलर्ट)।

4. स्वचालन: हेडलेस एपीआई, संचालन के साथ एकीकरण, प्रयोग, कारण विश्लेषण।

5. स्केलिंग: फीचर प्लेटफॉर्म, ऑनलाइन/ऑफ़लाइन स्थिरता, मॉडल की कैनरी रिलीज़।

6. मुद्रीकरण और पारिस्थितिकी तंत्र: बाहरी पैनल/एपीआई, टैरिफ, संबद्ध रिपोर्ट।

15) प्री-रिलीज़चेकलिस्ट

• केपीआई शब्दावली और मालिकों ने अनुमोदित, सूत्र संस्करण प्रलेखित।
• डेटा परीक्षण (ताजगी/पूर्णता/विशिष्टता/रेंज) सीआई में होते हैं।
• आरएलएस/सीएलएस और संवेदनशील क्षेत्र मास्किंग का मंचन किया गया।
• p95 गणना और प्रतिपादन विलंबता SLO के अनुपालन; नकदी/बिल है।
• अलर्ट को प्राथमिकता दी जाती है, स्नूज़और डिडुप्लिकेशन होता है; गतिविधि लेखा परीक्षा संग्रहीत है।
• प्रयोग और कारण विधियाँ प्रभाव का मूल्यांकन करने के लिए तैयार हैं।
• मॉडल/डेटा गिरावट और स्वचालित रोलबैक पर रनबुक कॉन्फ़िगर किए गए हैं।
• प्रतिधारण/डीएसएआर नीतियां और भंडारण स्थानीयकरण कानूनी के साथ सहमत हैं।

16) विशिष्ट अंतर्दृष्टि के उदाहरण (टेम्पलेट्स)

वाणिज्यिक: खंड और चैनल द्वारा रूपांतरण ड्राइवर; कीमत लोच; मांग का पूर्वानुमान

ऑपरेटिंग रूम: SLA अड़ चनें; प्रक्रिया चरणों द्वारा लोड/क्षमता पूर्वानुमान विसंगतियां।

जोखिम/धोखाधड़ी: संदिग्ध खातों की श्रृंखला; चार्जबैक के फटने; धन के स्रोत का मूल्यांकन।

ग्राहक: बहिर्वाह संभावनाएं; एनबीओ/सिफारिशें; मकसद/व्यवहार द्वारा खंड।

उत्पाद की गुणवत्ता: एनपीएस/सीसैट में गिरावट के कारण; समीक्षाओं से विषय; पोस्ट-रिलीज प्रतिगमन मानचित्र

नीचे की रेखा: बड़ी डेटा अंतर्दृष्टि एक प्रणाली अनुशासन है जहां वास्तुकला, कार्यप्रणाली और परिचालन निष्पादन को निर्णय लेने वाले सर्किट में जोड़ा जाता है। सफलता को डेटा वॉल्यूम या मॉडल की संख्या से नहीं, बल्कि व्यापार मैट्रिक्स पर प्रभाव, प्रक्रिया मजबूती और डेटा में उपयोगकर्ता विश्वास से मापा जाता है।