数据应用程序是建立在数据库之上的应用程序，可以解决利基数据问题，并通过可视化界面允许同时进行多个查询，以探索数据并与之交互。数据应用程序不需要编码知识来获取或理解手头的数据，这使得它们非常适合业务用户或消费者。
例如，您可以为您的出租车公司构建一个数据应用程序，该应用程序可以可视化来自出租车车队的所有传入数据，以便实时监控收入。或者，以Zillow或Trulia等房地产公司为例，它们在大量住房市场数据的基础上构建了用户友好的应用程序，供潜在买家搜索和比较。
数据应用程序就像是数据可视化和web应用程序之间的交叉。与数据可视化类似，数据以视觉上吸引人的方式呈现，便于消费和交互。然而，就像网络应用程序一样，随着新数据为应用程序提供动力，这些数据也在不断变化和更新；目标不是一次分析，而是随着时间的推移不断进行数据监控或使用。
数据应用程序的好处是什么？
为消费者开发可盈利的数据应用程序的好处是显而易见的——但内部数据应用程序呢？既然有这么多现成的软件选项，为什么要为您的组织构建自定义数据应用程序？
- 首先，数据应用程序不必完全从头开始构建。市场上的各种平台允许组织构建个性化的数据应用程序，同时控制服务器基础设施和安全等后端流程。
让我们来看看组织选择构建自己的数据应用程序的其他一些原因：
可以根据具体的使用情况进行定制。
每个商业模式和后续的数据用例都是独一无二的，不可能总是硬塞进现成的软件中。构建您自己的数据应用程序提供了更大的灵活性和自定义功能，以最好地满足您的业务需求。
节省成本。
构建自己的数据应用程序并不便宜——通常，组织会投资数据工程和开发资源来构建和管理应用程序。然而，软件也可能会带来巨额账单，而且随着时间的推移，从长远来看，成本会更高。最后，随着越来越多的可访问数据应用程序工具，越来越多的商业用户开始参与数据应用程序的开发过程。
更高效的可视化。
一些组织可能会考虑完全放弃数据应用程序，只需依靠业务用户手动将数据拉入电子表格，然后利用可视化工具创建仪表板。对于一次性分析项目来说，这是一个很好的策略，但如果业务用户每天都在寻找相同的更新，那就没有意义了——这根本不够快。使用数据应用程序，您的所有数据都可以通过易于理解的可视化立即访问。
为最了解数据的人提供更多的控制。
数据开发人员或数据架构师的技术专业知识与业务用户可能拥有的特定领域专业知识之间存在很大差异。当然，您的数据开发人员知道如何使用数据，但她可能不知道数据如何应用于业务。数据应用程序降低了技术壁垒，允许业务用户实时利用其领域专业知识制定更有效的战略。
组织正在构建哪些类型的数据应用程序？
让我们仔细了解构建数据应用程序的业务战略，以了解组织如何应用数据来推动其数据应用程序，以及这些数据应用程序如何支持特定的收入目标。以下是现代数据应用程序的三个示例。
制造缺陷检测的数据应用
想象一下，你是一家大批量汽车零部件制造公司的经理。每小时，你的公司都会生产数百个发动机零件——平衡轴、气缸盖等。由于产量高，你必须准确了解系统缺陷发生的时间，以免它开始成倍增加，导致数百甚至数千个无法使用的产品。
由工厂数据提供动力的数据应用程序能够快速提醒您生产线可能出现的任何缺陷。如果你发现一些奇怪的东西，你可以立即停止生产，以便进一步检查产品。然而，如果分析师必须经常手动争论和可视化数据，那么这种速度将更加困难。
用于定价优化的数据应用程序
随着定价成为差异化的核心杠杆，组织需要能够比以往更快地响应市场变化，这意味着根据上下文（如本地化或特殊场合）优化一系列决策（如标价或促销），以实现多个业务目标（如净收入增长或交叉销售）。
用于数据聚合的数据应用程序
为大型组织提供咨询具有挑战性，原因有很多，但数据是最重要的。了解数据是如何收集的，在哪里找到数据，以及如何提取数据，可以决定顾问的发现——而且，根据数据的规模，他们会耗费大量时间。
德勤建立了一个名为Cortex的数据应用程序，该应用程序可以从整个组织的各个地方提取数据，以便进行整合、标准化，并为分析使用做好准备。该应用程序已成为德勤的与众不同之处，并作为其全球分析平台的关键部分进行营销。
构建数据应用程序的技巧是什么？
数据应用程序是围绕特定类型的数据设计的。但在将这些数据输入数据应用程序之前，必须首先将其摄入并存储在数据平台中，数据平台是所有数据应用程序的基础。
“数据平台”是指允许对数据进行管理、访问并向用户交付的技术、其他技术，当然还有数据应用程序。当大多数人想到数据平台时，他们想到的是排名前三的数据提供商，亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP），尽管Snowflake和Databricks等也是突出的参与者。
正确的数据应用程序意味着建立一个强大的数据平台基础。以下是一些确保您的数据应用程序设置成功的提示。
了解您正在处理的数据
记录数据源，包括将用于收集数据的所有应用程序。制定计划，以最有效的方式收集数据而不存在数据损坏风险，并设置标准的数据质量参数。最后，确定您每天要处理的数据量，以及数据量可能更改的频率。
选择合适的平台
也许这是最明显的提示，但如果你的组织从头开始，这一点很重要。选择一个能够支持您的数据应用程序的独特需求的数据平台，以及一个您有信心在部署和管理数据应用程序时成为强大合作伙伴的数据平台。
保持灵活性
你的申请有一个目标；您了解为了达到该目标而要使用的数据类型。然而，保持灵活性很重要。请记住，你可能会发现超出你想象的见解。大数据平台的优势在于，它整合了您的所有数据，与传统数据仓库相比，可以进行更多的探索。
利用数据挖掘
数据挖掘是分析数据的过程，以便建立与数据应用程序所需数据的模式和关系。使用数据挖掘技术，您将能够更好地了解在哪里获取新数据以及在哪里投资资源。
投资于数据准备
数据准备是数据平台中最重要的组成部分之一。数据应用程序的成功取决于它所使用的数据的质量，这意味着数据准备中涉及的所有步骤——清理、标准化、丰富、验证等等——都必须正确完成。正如一句古老的格言所说，“垃圾输入；垃圾输出；”如果低质量的数据被用于数据应用程序，那么它的洞察力也会很差。
迭代、测量和重复
数据应用程序不是一个“设置并忘记”的过程。相反，您应该不断评估是否正在收集正确的数据，是否有新的来源可以添加，或者是否有不相关的数据可以删除。您的业务会发生变化，数据应用程序的需求也会发生变化。确保您的数据应用程序始终是最新的。沿着每一步，衡量你的结果。这可以通过多种不同的方式来实现，例如收集的数据量，但这取决于数据应用程序的目标。
如何为我的数据应用程序做好数据准备？
因为数据准备对于数据应用程序来说是非常重要的一步，所以让我们更深入地了解如何正确地进行数据准备。
首先，让我们谈谈传统上如何大规模地进行数据准备。小型IT团队通常使用手工编码或ETL（提取、转换和加载）工具和流程来维护整个组织的数据质量，从接收到向业务交付需求。然而，今天，正如数据应用程序提高了数据可访问性一样，组织也希望在数据准备过程中投入更多资源。
进入现代数据准备平台。现代数据准备平台为业务用户提供了访问和准备数据的手段，同时仍允许IT监督。首先，这是一种更有效的方法——与其由一个小的工作组来解决数据质量问题，不如让更多的人关注数据——但它也能更好地管理最终分析。IT仍然会策划最好的东西，确保它被批准并重复使用（这确保了真相的单一版本并提高了效率）。但是，在清理和数据准备的最后步骤中，有了业务背景和所有权，这些用户最终可以决定什么是可接受的，什么需要改进，以及何时进行分析。
这种方法为数据应用程序带来了巨大的好处。数据应用程序以更快、更一致的方式为业务利益相关者理解数据。但是，想象一下，如果那些拥有最佳数据背景的人不仅能够相对于数据应用程序快速解释数据，而且能够为这些应用程序策划和准备正确的数据？这些数据应用程序将更有针对性、更健壮，并最终更有效。
面向数据应用的Designer云数据准备平台
Alteryx Designer Cloud被广泛认为是数据准备领域的行业领导者，也是许多数据应用程序的基础数据准备平台。事实上，我们的客户包括上面例子中提到的德勤和TopLineLab。
Designer Cloud的机器学习平台在数据准备过程中充当了一只看不见的手，引导用户实现尽可能好的转换。它的可视化界面自动显示错误、异常值和丢失的数据，并允许用户快速编辑或重做任何转换。最后，它可以与任何数据应用程序集成，并可以从组织内的任何地方提取数据。
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