什么是数据应用程序？

数据应用程序已成为从金融到医疗保健等许多行业不可或缺的一部分。但是，这些工具与其他类型的软件有何区别呢？

数据应用程序是一种软件应用程序，它从复杂的数据集中提取有意义的见解。这些应用程序使用分析技术将原始数据转换为可操作的信息。

数据应用程序旨在处理来自各种来源（例如数据库、API 和实时流）的大量结构化和非结构化数据。

它们还可以使用复杂的算法、统计模型和机器学习功能来识别通过传统分析方法可能不明显的模式、趋势和相关性。

重要的是要注意，并非所有数据应用程序都以独立的、纯粹以数据为中心的软件形式存在。许多现代应用程序将以数据为中心的组件与更传统的事务性功能结合在一起。这种混合方法允许将数据洞察无缝集成到日常业务运营中。

例如，电子商务平台可能会将事务性元素（如购物车和支付处理）与数据应用程序功能（如基于用户行为分析的个性化产品推荐）相结合。同样，客户关系管理 (CRM) 系统可以包括标准的联系人管理功能以及用于客户细分和预测潜在客户评分的高级数据分析。

为了说明数据应用程序在实践中如何工作，让我们研究一个真实的例子：Lifetimely，AMP 为使用 Shopify 或 Amazon 等电子商务平台的企业开发的分析服务。

Lifetimely 例证了以数据为中心的功能在更广泛的业务环境中的集成。此应用程序使店主能够深入了解关键指标，例如损益、客户获取成本、生命周期价值和购买行为。通过分析这些复杂的数据集，Lifetimely 将原始销售和客户数据转换为可操作的信息。

此数据应用程序的强大之处在于它能够帮助企业确定最重要的收入机会，并为数据驱动的增长战略提供信息。例如，通过了解客户生命周期价值，店主可能会调整其营销支出，以专注于获取可能进行重复购买的客户。

以下是 Lifetimely 界面 的屏幕截图，展示了应用程序如何可视化复杂数据

此示例演示了独立数据应用程序的功能。虽然 Lifetimely 没有直接集成到电子商务平台中，但它展示了专门的数据应用程序如何通过分析来自其他来源的数据来提供有价值的见解，从而增强企业的决策过程。

现在我们了解了什么是数据应用程序，并且看到了一个真实的例子，让我们探索构建数据应用程序的关键组件。典型的 数据应用程序由几个相互关联的元素组成，如下图所示。

数据摄取是数据应用程序的关键组件，充当来自各种来源的信息的入口点。此过程确保应用程序可以访问及时且相关的数据。

来源可以包括

• Confluent 或 Redpanda 等实时流平台允许持续数据摄取。此数据可能是机器生成的（例如，来自物联网传感器）并直接写入，或者可能是来自事务数据库的数据，通过变更数据捕获 (CDC) 过程发送到流平台。
• 静态文件（例如，Parquet、CSV、JSON），存储在 Amazon S3 或 Google Cloud Storage 等云存储解决方案中
• 提供外部数据集的第三方 API

摄取后，需要存储数据以进行处理和分析。存储解决方案的选择取决于数据量、查询要求和延迟需求。
常见的存储解决方案包括

• 使用 Apache Iceberg 或 Delta Lake 等表格式的数据湖，允许高效查询大规模数据
• NoSQL 数据库，如 MongoDB。这些数据库通常适用于事务性应用程序，但也可能适用于处理较小数据量或没有复杂查询的数据应用程序。
• 实时分析数据库，如 ClickHouse，针对快速查询最新和历史数据进行了优化

原始数据通常必须先进行清理、过滤和转换，然后才能有效地进行分析。此步骤对于确保数据质量和可用性至关重要。

主要方面包括

• 数据清理：删除不一致、重复或错误
• 数据标准化：标准化数据格式和单位
• 数据聚合：汇总数据以加快查询和分析速度
• 数据丰富：合并来自多个来源的数据以提供更多上下文

根据数据规模和处理要求，通常使用 Apache Spark、Dask 或 Pandas 等工具和框架来执行这些任务。

或者，如果您喜欢使用 SQL，则可以直接在数据库中执行这些任务。ClickHouse 等数据库凭借其对增量物化视图和大量函数集合的支持，为数据处理和转换提供了可行的替代方案。

查询引擎是数据应用程序的核心，允许用户有效地与数据交互。有效的查询引擎应

• 处理高并发，支持多个并发查询
• 提供低延迟响应，即使对于复杂查询也是如此
• 高度可并行化，通过增加计算资源来提高性能
• 支持广泛的查询类型，从简单查找 到复杂分析查询

Presto 或 Trino 等查询引擎可以跨多个数据源执行分布式查询。或者，ClickHouse 等实时数据库可以查询它们自身存储的数据和外部存储中的数据。

这是用户用来访问和可视化数据的界面。它是用户与数据之间的重要桥梁。前端应该是直观、响应迅速且能够处理复杂的数据交互。选项包括

• 自定义构建的界面，用于使用 React、Vue.js 或 Angular 等框架的 Web 应用程序。它们为用户体验提供了最大的灵活性和控制，非常适合独特的需求或专门的数据交互
• 快速开发平台，如 Streamlit、Gradio 或 Dash，可以快速部署数据应用程序。对于必须快速创建交互式仪表板的数据科学家和分析师来说，它们是不错的选择。使用此类工具还可以缩短开发时间，同时保持专业功能。

在选择前端解决方案时，请考虑目标用户的技术专长、所需的自定义级别、开发时间表和维护资源。正确的选择取决于在功能、开发工作和用户需求之间取得平衡。

除了前端界面之外，我们还需要一个可视化库来为用户创建交互式、实时、有吸引力的可视化效果。这些可视化效果的范围可以从简单的条形图到复杂的多层可视化。

我们可以使用许多库，包括 Altair 和 Bokeh (Python)、Apache Echarts 和 Tremor (Javascript) 或 plot.ly (Python 或 Javascript)。实时数据可视化指南提供了有关可视化库的更多信息。

接下来，让我们看看构建数据应用程序的一些优势。

数据应用程序通过提供交互式和个性化的体验，显着提高用户参与度。通过结合实时分析和即时反馈等功能，应用程序变得更具“粘性”，鼓励用户经常返回。

社交媒体平台通过显示实时参与度指标（如点赞、评论和分享）来例证了这一优势，从而创建了引人注目的反馈循环，使用户保持参与。这种参与度的提高自然会导致更高的留存率，从而带来更多的收入潜力。

数据应用程序擅长通过利用用户行为模式和偏好来提供个性化的体验。分析历史数据和实时交互使这些应用程序能够提供与个人用户产生共鸣的定制推荐和内容。

例如，电子商务平台可以根据以前的购买和类似客户的行为模式来推荐产品，从而创造更相关和令人满意的购物体验。这种个性化程度不仅提高了客户满意度，还提高了转化率。

通过开发以数据为中心的产品和服务，组织可以创造全新的收入来源。通过以有价值的方式打包和呈现数据，公司可以提供用户愿意付费的高级分析功能。

这些功能包括高级报告功能、预测性见解或专门的数据可视化工具。此类数据驱动的产品可以将传统应用程序转变为强大的平台，在为用户提供真正价值的同时，还能产生额外的收入。

正如本文通篇探讨的那样，数据应用程序代表了分析功能和实用业务解决方案的强大交集。随着技术的进步和数据量的增长，这些应用程序将在业务运营中变得越来越重要，将原始数据转化为可操作的见解，从而推动决策并创造新的机会。

拥抱和理解这些工具的组织将能够更好地在日益数据驱动的未来中蓬勃发展。