Herramientas tecnológicas debe utilizar con esta estrategia de análisis

  • Predictive Analytics

Analítica

Un buen enfoque es combinar varias herramientas en las categorías de análisis, abstracción y calidad de servicio para asegurarse de que tiene todo lo que necesita en su aplicación.

Una sola herramienta de análisis no le proporcionará la visión de 360 grados de su aplicación sobre el terreno, ni la flexibilidad operativa que necesitará tras el lanzamiento; esto es especialmente cierto en el espacio de las aplicaciones móviles, donde los cambios deben pasar por un proceso de presentación y aprobación en la tienda. 

Un paquete de análisis es el componente principal para agregar e informar sobre los datos de los usuarios. Cuando se trata de elegir un paquete de análisis, hay muchos factores que intervienen en la selección del correcto. Un factor importante es asegurarse de que la solución de análisis se adapte a su plataforma de aplicación. Además, dentro de la oferta de un solo proveedor, puede haber varias soluciones que evaluar.

Una vez lanzada la aplicación y cuando empiece a recopilar datos analíticos, es posible que desee haber recopilado puntos de datos adicionales o haber dado un formato diferente a los datos para establecer correlaciones más avanzadas. Ahí es donde entra en juego un sistema de gestión de etiquetas. Un TMS le permite actualizar rápidamente el código de medición y los fragmentos de código relacionados, normalmente desde una consola web. En muchos casos, después de la implementación inicial, estas actualizaciones pueden realizarse sin necesidad de actualizar el código de su aplicación en vivo en el campo.

Incluso con un TMS y una sólida implementación de análisis, descubrirás que estos puntos de datos no son los mismos que tu equipo de ingeniería necesita para diagnosticar los problemas que encuentran tus usuarios. Esto nos lleva a la tercera herramienta de su bolsa de herramientas MVA: La medición de la calidad del servicio.

Existen versiones de estas herramientas de QOS tanto para móviles como para la web, ya que las diferencias técnicas fundamentales de estas aplicaciones exigen un enfoque diferente. 

Entre los datos más comunes que hay que recopilar se encuentran los siguientes

  • Crash dumps (stack traces).
  • Agrupación inteligente (cuantificando los fallos únicos en contraposición a las múltiples instancias del mismo fallo).
  • Datos personalizados (migas de pan insertadas por el desarrollador).
  • Estado del dispositivo (hardware, sistema operativo y modificadores del entorno).

Aunque, en última instancia, la intención de recopilar datos analíticos debería ser proporcionar la mejor experiencia posible al usuario, la privacidad y el uso de datos son consideraciones importantes. 

Los productos de software de éxito deben adaptarse a un mercado en constante cambio. Un enfoque MVA bien planificado creará una línea directa entre usted y sus clientes, y mejorará significativamente el lanzamiento de su aplicación. Dispondrá de un SDK de análisis que le informará sobre los comportamientos de los usuarios, un gestor de etiquetas para realizar cambios en tiempo real en torno a lo que está recopilando y las métricas de QOS que sus desarrolladores necesitarán para solucionar cualquier interrupción del servicio al usuario. Esta visión de 360 grados le proporcionará los datos que necesita para que su aplicación sea un éxito.

Descubre la innovación

Para asegurar el éxito empresarial, ahora y a futuro, es imprescindible maximizar el retorno de la inversión existente en software, a la vez que innovar y adoptar nuevas tecnologías. Los retos que hay abordar para competir en un mundo de TI Híbrida incluyen DevOps, Seguridad, Gestión de riesgos y Análisis predictivo. Puedes obtener más información sobre cómo abordar estos retos e innovar en este enlace.