在选择产品分析策略时，希望提高灵活性并将数据转化为竞争优势的大型企业应该问："我们如何构建和购买？"太多时候，决策被定义为"构建还是购买"，这就产生了两种选择，而这两种选择没有考虑到他们所支持的团队的需求。许多企业自己建立一个分析系统，因为他们有高度复杂的数据和需求，以及一个由有才华的工程师和数据科学家组成的团队来处理这些数据和需求。但是完全依赖内部系统有很多缺陷。对于大多数组织来说，构建和使用自定义分析解决方案是时间和成本密集型的。维护它可能更是如此。通常情况下，只有技术含量最高的用户才能访问自定义系统。然后，这些技术用户将更多的时间用于处理来自其他团队的一次性查询，而不是从事影响公司战略方向的复杂数据项目。同时，产品团队很难获得他们所需的洞察力，以做出基于数据的决策，等待技术用户数天甚至数周才能处理积压的类似请求。上述挑战不应让任何人感到惊讶。很少有企业专门从事产品分析。因此，从本质上讲，内部系统将面临技术和资源限制。这就是振幅存在的原因。这是我们生来就要解决的问题，而且我们非常擅长。Amplitude由我们专有的基于columnar的存储和分析引擎Nova提供动力。Nova是专门为快速接收、处理和查询产品事件数据而构建的。它定期为运行在数百亿个事件上的查询提供服务，大数据治理平台，平均查询时间小于1秒。Nova与我们现成的分析和探索工具相结合，是振幅如何提供非技术团队实际采用的自助分析。我们相信您可以做到两全其美一个内部解决方案可以满足您数据团队的高度专业化需求，也可以为业务提供自助平台。这里有几个关键原因，为什么建设和购买可能是正确的道路。1您有许多需要快速移动数据的团队为了推动增长，您的所有员工都需要从客户数据中获取见解。他们获得这些见解的速度决定了你成长的速度。你的团队很可能会被你的未来数据所吸引。同时，您的产品、营销、增长和设计团队都有涉及客户数据的关键需求。但他们的问题不那么复杂；研究小组可能需要知道，"上一季度这个群体中有多少用户流失了？"我们的线索从哪里来？"此主页A/B测试设计与其他设计相比如何？"如果你只有一个定制的分析系统，非技术团队最终将不可避免地依赖于他们的技术同事来回答这些问题。你的分析师会怨恨回答会占用他们日常工作的时间和精力，而你的产品经理和市场营销人员也会讨厌在没有数据的情况下盲目飞行，因为他们无法快速得到答案。结果是：没有人高兴，也没有人从你构建的产品分析系统中得到他们需要的东西。第三方分析平台（如振幅）可帮助您满足整个组织的需求。数据团队专注于与业务相关的大规模问题。组织的其他成员可以自助访问强大的数据洞察，从而推动他们的工作向前发展。关键的是，他们可以自由地探索数据，在近乎实时的情况下，通过有帮助的可视化来回答自己的问题。在企业和企业案例中，提供更多的洞察力都归功于分析。2您需要维护数据的完整性我们经常听到分析领导者说，他们担心通过采用第三方分析解决方案而失去对数据管理、质量和安全的控制。当然，也有一些必须做出的妥协，比如将数据路由到第三方，但在振幅方面，妥协要比领导人预期的要少得多。别忘了他们的数据完整性问题。问问HubSpot。尽管他们的内部解决方案是由聪明而有才华的人构建的，但他们却饱受系统故障和可靠性问题的困扰。"HubSpot产品分析主管丹·沃尔乔诺克（Dan Wolchonok）表示，人们越来越怀疑从系统中出来的数据，而不是经常使用这些数据。Amplitude是处理事件数据并在规模上查询它的技术挑战方面的专家。例如，在摄取过程中，Nova会自动删除事件的重复数据，并运行一个身份解析服务，该服务可追溯性地将用户的已验证和未经验证的活动合并到单个配置文件中。在看到振幅后，HubSpot取消了这个系统，并建立了一个更小的系统，它可以根据工程团队的需要进行调整，因此更易于维护和质量控制。非技术用户不需要访问该系统，因为HubSpot实现了振幅，他们所有团队90%的分析工作都使用振幅。振幅通过Redshift的原始SQL访问是HubSpot的一个重要特性，因为它让分析师能够查询原始数据。振幅非常重视安全和数据管理。事实上，在安全和隐私方面，个人如何建站，我们超越了许多同行。我们拥有最全面的数据治理，内置检测规划、无代码转换和隔离或拒绝不良数据的工具。除了我们预先构建的图表之外，我们还为管理员提供模板来设置最佳实践，并为度量kpi、发布、实验等提供护栏。第三方分析解决方案（如振幅）可以帮助维护数据完整性，同时提供广泛的数据可访问性，而有针对性的内部解决方案可以满足您的数据科学或工程团队严格控制的需求。三。你想推广一种以数据为导向的文化数据信息文化是大多数现代企业的愿望。但是，如果没有简单的自助分析，您就无法在整个公司中规范化基于数据的决策。正如产品和增长领导者Fareed Mosavat所说，"如果你说你是数据驱动的，但所有事情都必须经过分析师的审查，那么你实际上不是数据驱动的。"当整个组织依赖于定制的分析解决方案时，数据科学团队之外的用户通常无法获得结果。对于最终用户来说，定制解决方案通常是复杂的（尤其是考虑到它们可能需要SQL知识），因此不能让团队的其他成员探索更复杂的指标，如保留、参与和转换。振幅通过对核心指标的开箱即用的分析和用于探索和发现未知的特殊工具来弥补这一差距。这满足了业务团队的各种需求和分析能力。一个定制的系统本身并不能赋予创建一个以数据为基础的文化所需的数据探索和可访问性。您需要用类似振幅的解决方案来补充技术性但不可访问的系统，以便公司中的每个人都可以使用数据来解决问题。案例研究：HubSpot如何做到两全其美营销巨头HubSpot实施并卸载了Mixpanel，因为它不能满足他们的需求。后来，他们建立了一个内部系统，但当他们试图在整个公司范围内推广使用时，他们一直在为维护这个系统付出巨大的成本而挣扎。再加上上面讨论过的停机和可靠性问题，用沃尔乔诺克的话说，它进入了一个"死亡螺旋"。Wolchonok最终接受了这一点，虽然没有完美的供应商，大淘客app，但单靠内部系统是站不住脚的。HubSpot取消了他们的大部分系统，并实现了振幅。今天，市场营销、设计、分析、研究和业务开发的工程师和其他人使用振幅来回答他们的大多数分析问题，阿里大数据应用平台，并推动他们的工作向前发展。经过修改的定制工具可以满足分析师的特殊需求。由于维护需求较少，新云，这种双系统比单独使用第一个内部工具更具成本效益。吃你的蛋糕也吃吧当涉及到产品分析时，它不必是构建或购买。您可以创建一个混合系统，让您的所有团队都能完成为您的业务提供动力的工作。你为数据科学家定制的系统将使他们能够完成他们热爱的复杂而富有挑战性的工作。您的第三方分析平台将允许技术和非技术用户对有关客户的重要问题获得快速答案。你将节省时间和资源。这是双赢。