转换这些数据有多难？

[arzina221]

将数据转换为可用表的资源成本（数据工程时间）
数据仓库实现这些数据的计算成本
我为什么需要转换它？
数据是时间序列的- 时间序列数据极难用 SQL 查询。这是因为时间序列数据中的事件不通过任何我们可以用来连接的标识符相互关联。您想要回答的问题（购买前的最后一个付费墙是什么、哪个活动促成了订单等）变成了非常复杂的查询。没有 BI 工具（例如 Looker、Tableau 等）能够解决这个问题。

身份需要跨多个系统进行解析- 产品分析表中的用户很难与内部系统中的用户匹配。这是一个非常复杂的问题，许多公司（例如 intricity）的存在只是为了将匿名用户 cookie 拼接到您的内部标识符。

部分数据缺失（跟踪中的空白） -这些前端跟踪器总是会丢失大量数据。广告拦截器、拒绝接受 Cookie、浏览器 Cookie 重置、工程实施中的错误等等都会导致大量空白，数据工程需要处理这些空白。

一个快速测试来评估您的前端数据：计算上个月来自您的前端跟踪器的订单/会话/转换数量以及实际系统中的数量。

数据需要适合您现有的数据基础架构才能发 冰岛电话数据 挥作用 -您的现有数据已转换为适用于 BI 和仪表板工具的格式。为了使您的产品分析数据有用，您需要将其与仓库中的其他数据结合起来。



真的真的很难！

处理数据转换时有两个主要因素：

每一个新问题都需要自身的转变
每一个转换都只能由专家来编写
当我们使用产品数据提问时，我们经常将两个新元素关联在一起。当您需要关联两个完全不同的元素时，这些关系是不可重复使用的。例如，将付费墙与购买联系起来的查询与将电子邮件与订单联系起来的查询截然不同。因此，数据工程师需要积极编写 SQL 来使它适用于每个新问题。

由于这些查询极其复杂，您需要投入高级数据工程资源——尤其是考虑到重复行、删除行、无意中连接错误数据等风险……

估算数据转换的成本
希望您现在已经明白，您需要转换数据才能提取任何见解。现在，让我们深入了解成本：高级数据工程转换数据的时间和仓库计算成本。

[yadaysrdone]

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