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Ten years ago, people began talking about the “Independent Web.” Although we don’t commonly use the term anymore, that doesn’t mean that it’s not still as vital a topic of discussion today as it was a decade ago.

Today, I want to look at where the term came from, what it refers to today, and why it’s something that all of us in business, marketing, and web design should be thinking about.

What Is The Independent Web?

The Independent Web is a term that was coined back in 2010 by John Battelle.

In “Identity and The Independent Web,” Battelle broaches the subject of internet users losing control of their data, privacy, and decision-making to the likes of social media and search engines.

“When we’re ‘on’ Facebook, Google, or Twitter, we’re plugged into an infrastructure that locks onto us, serving us content and commerce in an automated but increasingly sophisticated fashion. Sure, we navigate around, in control of our experience, but the fact is, the choices provided to us as we navigate are increasingly driven by algorithms modeled on the service’s understanding of our identity.”

That’s the Dependent Web.

This is how Battelle explains the Independent Web:

“There is another part of the web, one where I can stroll a bit more at my own pace, and discover new territory, rather than have territory matched to a presumed identity. And that is the land of the Independent Web.”

In 2010, this referred to websites, search engines, and apps where users and their activity were not tracked. But a lot has changed since then, and many websites that were once safe to peruse without interference or manipulation are no longer.

What Happens When the Dependent Web Takes Over?

Nothing good.

I take that back. It’s not fair to make a blanket statement about Dependent Web platforms and sites. Users can certainly benefit from sharing some of their data with them.

Take Facebook, for instance. Since its creation, it’s enabled people to connect with long-lost friends, stay in touch with distant relatives, enable freelance professionals like ourselves to find like-minded communities, etc.

The same goes for websites and apps that track and use visitor data. Consumers are more than willing to share relevant data with companies so long as they benefit from the resulting personalized experiences.

But the Dependent Web also has a darker side. There are many ways that the Dependent Web costs consumers and businesses control over important things like:

Behavior

If you’ve seen The Social Dilemma, then you know that platforms like Facebook and Google profit from selling their users to advertisers.

That’s right. They’re not just selling user data. They’re selling users themselves. If the algorithms can change the way users behave, these platforms and their advertisers get to cash in big time.

Many websites and apps are also guilty of using manipulation to force users to behave how they want them to.

Personal Data

This one is well-known thanks to the GDPR in the EU and the CCPA in California. Despite these initiatives to protect user data and privacy, the exploitation of personal data on the web remains a huge public concern in recent years.

Content and Branding

This isn’t relevant to websites so much as it is to social media platforms and Google.

Dependent Web platforms ultimately dictate who sees your content and when. And while they’re more than happy to benefit from the traffic and engagement this content brings to their platforms, they’re just as happy to censor or pull down content as they please, just as Skillshare did in 2019 when it deleted half of its courses without telling its course creators.

What’s more, while social media and search engines have become the place to market our businesses, some of our branding gets lost when entering such oversaturated environments.

Income

When algorithms get updated, many businesses often feel the negative effects almost immediately.

For example, Facebook updated its algorithm in 2018 to prioritize “meaningful content.” This pushed out organic business content and pulled regular user content to the top of the heap.

This, in turn, forced businesses to have to pay-to-play if they wanted to use Facebook as a viable marketing platform.

Access

The Dependent Web doesn’t just impact individuals’ experiences. It can have far-reaching effects when one company provides a critical service to a large portion of the population.

We saw this happen in November when AWS went down.

It wasn’t just Amazon’s servers that went down, though. It took out apps and sites like:

  • 1Password
  • Adobe Spark
  • Capital Gazette
  • Coinbase
  • Glassdoor
  • Roku
  • The Washington Post

And there’s absolutely nothing that these businesses or their users could do but sit around and wait… because Amazon hosts a substantial portion of the web.

Innovation

When consumers and businesses become dependent on platforms that predominantly control the way we live and work, it’s difficult for us to stand up for the little guys trying to carve out innovative pathways.

And that’s exactly what we see happen time and time again with Big Tech’s buy-and-kill tactics.

As a result, we really lose the option to choose what we use to improve our lives and our businesses. And innovative thinkers lose the ability to bring much-needed changes to the world because Big Tech wants to own the vast majority of data and users.

How Can We Take Back Control From The Dependent Web?

Many things are happening right now that are trying to push consumers and businesses towards a more Independent Web:

Consumer Privacy Protection: GDPR and CCPA empower consumers to control where their data goes and what it’s used for.

Big Tech Regulations: The Senate held tech regulation hearings with Facebook’s and Twitters’s CEOs.

Public Awareness Initiatives: Films like The Social Dilemma bring greater awareness to what’s happening on social media.

Ad Blocker Adoption: Adblocker usage is at an all-time high.

Private Search Engine Usage: Although Google dominates search engine market share, people are starting to use private search engines like Duck Duck Go.

Private Browsing Growth: Over 60% of the global population is aware of what private browsing is (i.e., incognito mode), and roughly 35% use it when surfing the web.

Self-hosted and Open Source CMS Popularity: The IndieWeb community encourages people to move away from Dependent platforms and build their own websites and communities. This is something that Matt Mullenweg, the founder of WordPress, talked about back in 2012.

“The Internet needs a strong, independent platform for those of us who don’t want to be at the mercy of someone else’s domain. I like to think that if we didn’t create WordPress something else that looks a lot like it would exist. I think Open Source is kind of like our Bill of Rights. It’s our Constitution. If we’re not true to that, nothing else matters.”

As web designers, this is something that should really speak to you, especially if you’ve ever met a lead or client who didn’t understand why they needed a website when they could just advertise on Facebook or Instagram.

A Decentralized Web: Perhaps the most promising of all these initiatives are Solid and Inrupt, which were launched in 2018 by the creator of the Web, Tim Berners-Lee.

As Berners-Lee explained on the Inrupt blog in 2020:

”The Web was always meant to be a platform for creativity, collaboration, and free invention — but that’s not what we are seeing today. Today, business transformation is hampered by different parts of one’s life being managed by different silos, each of which looks after one vertical slice of life, but where the users and teams can’t get the insight from connecting that data. Meanwhile, that data is exploited by the silo in question, leading to increasing, very reasonable, public skepticism about how personal data is being misused. That in turn has led to increasingly complex data regulations.”

This is something we should all keep a close eye on. Consumers and businesses alike are becoming wary of the Dependent Web.

Who better than the creator of the web to lead us towards the Independent Web where we can protect our data and better control our experience?

 

Featured Image via Pexels.

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Source de l’article sur Webdesignerdepot

Les données jouent un rôle clé dans le fonctionnement des entreprises. Il est donc essentiel de leur donner du sens et de déterminer leur pertinence parmi la multitude d’informations générées par les systèmes et technologies qui soutiennent nos économies mondiales hautement connectées. Les données sont omniprésentes, mais inutiles en tant que telles. Pour exploiter toutes les formes de données et les utiliser de manière pratique et efficace dans les chaînes logistiques, les réseaux d’employés, les écosystèmes de clients et de partenaires, etc., les entreprises doivent mettre en œuvre une stratégie, une gouvernance et un modèle de data management performants.

Qu’est-ce que le data management (ou gestion des données) ? Le data management consiste à collecter, organiser et accéder aux données en vue d’améliorer la productivité, l’efficacité et la prise de décision. Compte tenu de l’importance accrue des données, il est essentiel que toute entreprise, indépendamment de sa taille et de son secteur d’activité, mette en place un système moderne et une stratégie efficace de data management.

Petite infographie qui illustre les principaux éléments du data management

Le processus de data management comprend un large éventail de tâches et de procédures. Par exemple :

  • Collecte, traitement, validation et stockage des données
  • Intégration de différents types de données émanant de sources disparates, notamment des données structurées et non structurées
  • Haute disponibilité des données et restauration après sinistre
  • Gestion de l’utilisation des données et de l’accès aux données par les collaborateurs et les applications
  • Protection et sécurisation des données en garantissant leur confidentialité

Pourquoi le data management est-il important ?

Les applications, solutions analytiques et algorithmes utilisés dans une entreprise (c’est-à-dire les règles et les processus associés au moyen desquels les ordinateurs résolvent les problèmes et exécutent les tâches) reposent sur un accès transparent aux données. Fondamentalement, un système de data management permet de garantir la sécurité, la disponibilité et l’exactitude des données. Mais ses avantages ne s’arrêtent pas là.

Transformer le Big Data en actif à forte valeur ajoutée

Les données trop volumineuses peuvent être inutiles, voire nuisibles, si elles ne sont pas gérées de manière appropriée. Toutefois, avec les outils adéquats, les entreprises peuvent exploiter le Big Data pour enrichir plus que jamais les renseignements dont elles disposent et améliorer leurs capacités prévisionnelles. Le Big Data peut les aider à mieux comprendre les attentes de leurs clients et à leur offrir une expérience exceptionnelle. L’analyse et l’interprétation du Big Data permet également de mettre en place de nouveaux modèles de gestion axés sur les données, tels que les offres de services basées sur l’Internet des Objets (IoT) en temps réel et les données de capteurs.

163 zettaoctets de données en 2025 (IDC)

80 % des données mondiales seront non structurées en 2025 (IDC)

Les Big Data sont des ensembles de données extrêmement volumineux, souvent caractérisés par les cinq V : le volume de données collectées, la variété des types de données, la vitesse à laquelle les données sont générées, la véracité des données et leur valeur.

Il est bien connu que les entreprises pilotées par les données disposent d’un avantage concurrentiel majeur. En utilisant des outils avancés, les entreprises peuvent gérer des volumes de données plus importants provenant de sources plus diversifiées que jamais. Elles peuvent aussi exploiter des données très variées, structurées et non structurées ou en temps réel, notamment les données des dispositifs IoT, les fichiers audio et vidéo, les données du parcours de navigation sur Internet et les commentaires sur les réseaux sociaux, ce qui leur offre davantage de possibilités de monétiser les données et de les utiliser comme véritable actif.

Créer une infrastructure de données qui favorise la transformation numérique

On dit souvent que les données sont le moteur de la transformation numérique. L’intelligence artificielle (IA), le machine learning, l’Industrie 4.0, les analyses avancées, l’Internet des Objets et l’automatisation intelligente requièrent d’énormes volumes de données ponctuelles, exactes et sécurisées.

L’importance des données et des technologies axées sur les données n’a fait que se renforcer depuis l’apparition de la COVID-19. De nombreuses entreprises ressentent le besoin urgent d’exploiter leurs données de manière plus efficace pour prévoir les événements à venir, réagir rapidement et intégrer la résilience dans leurs plans et modèles de gestion.

Le machine learning, par exemple, requiert des ensembles de données extrêmement volumineux et diversifiés pour « apprendre », identifier des modèles complexes, résoudre les problèmes et assurer la mise à jour et l’exécution efficace des modèles et algorithmes. Les analyses avancées (qui exploitent souvent l’apprentissage automatique) requièrent également de gros volumes de données de haute qualité pour pouvoir générer des informations pertinentes et exploitables qui puissent être utilisées en toute confiance. Quant à l’IoT et l’IoT industriel, ils s’exécutent sur un flux constant de données de machines et capteurs à 1,6 millions de kilomètres par minute.

Les données sont le dénominateur commun de tout projet de transformation numérique. Pour transformer leurs processus, tirer parti des nouvelles technologies et devenir intelligentes, les entreprises doivent disposer d’une infrastructure de données solide. En résumé, d’un système de data management moderne.

« La survie de toute entreprise dépendra d’une architecture agile centrée sur les données, capable de s’adapter au rythme constant du changement. »

Donald Feinberg, vice-président de Gartner

Garantir la conformité aux lois en matière de confidentialité des données

Une gestion appropriée des données est également essentielle pour garantir la conformité aux lois nationales et internationales en matière de confidentialité des données, telles que le Règlement général sur la protection des données (RGPD) et la loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (California Consumer Privacy Act ou « CCPA ») aux États-Unis, et répondre aux exigences de confidentialité et de sécurité spécifiques du secteur. En outre, il est essentiel de mettre en place des politiques et procédures solides en matière de data management pour satisfaire aux exigences d’audit.


Systèmes et composants du data management

Les systèmes de data management reposent sur des plates-formes et intègrent une combinaison de composants et processus qui vous aident à tirer profit de vos données. Il peut s’agir de systèmes de gestion de base de données, d’entrepôts de données, de lacs de données, d’outils d’intégration de données, d’outils analytiques, etc.

Systèmes de gestion de base de données (SGBD)

Il existe différents types de systèmes de gestion de base de données. Les systèmes les plus courants sont les systèmes de gestion de base de données relationnelle (SGBDR), les systèmes de gestion de base de données orientée objet (SGBDOO), les bases de données in-memory et les bases de données en colonnes.

Petite infographie des différents types de systèmes de gestion de base de données

  • Système de Gestion de Base de Données Relationnelle (SGBDR) :il s’agit d’un système qui contient des définitions de données permettant aux programmes et aux systèmes d’extraction de référencer les éléments de données par nom, plutôt que de décrire à chaque fois la structure et l’emplacement des données. En fonction du modèle relationnel, le système SGBDR gère également les relations entre les éléments de données qui améliorent l’accès et empêchent les doublons. Par exemple, la définition et les caractéristiques de base d’un élément sont stockées une seule fois et liées aux lignes de détail des commandes clients et aux tables de détermination du prix.
  • Système de Gestion de Base de Données Orientée Objet (SGBDOO) :il s’agit d’une approche différente de la définition et du stockage de données, développée et utilisée par les développeurs de systèmes de programmation orientée objet (SPOO). Les données sont stockées en tant qu’objets, entités autonomes et auto-décrites, plutôt que dans des tables à l’image du système SGBDR.
  • Base de données in-memory :une base de données in-memory (BDIM) stocke les données dans la mémoire principale (RAM) d’un ordinateur, plutôt que sur un lecteur de disque. L’extraction des données étant beaucoup plus rapide qu’à partir d’un système basé sur disque, les bases de données in-memory sont couramment utilisées par les applications qui exigent des temps de réponse rapides. Par exemple, les données qu’il fallait auparavant compiler dans un rapport sont désormais accessibles et peuvent être analysées en quelques minutes, voire quelques secondes.
  • Base de données en colonnes : une base de données en colonnes stocke des groupes de données liées (une « colonne » d’informations) pour y accéder plus rapidement. Cette base de données est utilisée dans les applications de gestion in-memory modernes et dans de nombreuses applications d’entrepôt de données autonomes dans lesquelles la vitesse d’extraction (d’un éventail de données limité) est importante.

Entrepôts et lacs de données

  • Entrepôt de données :un entrepôt de données est un référentiel central de données cumulées à partir de différentes sources à des fins de reporting et d’analyse.
  • Lac de données :un lac de données est un vaste pool de données stockées dans leur format brut ou naturel. Les lacs de données sont généralement utilisés pour stocker le Big Data, y compris les données structurées, non structurées et semi-structurées.

Gestion des données de base (MDM)

La gestion des données de base est une discipline qui consiste à créer une référence de base fiable (référence unique) de toutes les données de gestion importantes, telles que les données produit, les données client, les données d’actifs, les données financières, etc. Elle garantit que l’entreprise n’utilise pas plusieurs versions potentiellement incohérentes des données dans ses différentes activités, y compris dans les processus, les opérations, l’analyse et le reporting. La consolidation des données, la gouvernance des données et la gestion de la qualité des données constituent les trois piliers clés d’une gestion des données de base efficace.

« Une discipline basée sur la technologie dans laquelle l’entreprise et l’organisation informatique collaborent pour garantir l’uniformité, la précision, l’administration, la cohérence sémantique et la responsabilité des ressources de données de base partagées officielles de l’entreprise. »

Définition de la gestion des données de base par Gartner

Gestion du Big Data

De nouveaux types de bases de données et d’outils ont été développés pour gérer le Big Data : d’énormes volumes de données structurées, non structurées et semi-structurées inondent les entreprises aujourd’hui. Outre les infrastructures basées sur le Cloud et les techniques de traitement hautement efficaces mises en place pour gérer le volume et la vitesse, de nouvelles approches ont vu le jour pour interpréter et gérer la variété de données. Pour que les outils de data management puissent comprendre et utiliser différents types de données non structurées, par exemple, de nouveaux processus de prétraitement permettent d’identifier et de classer les éléments de données en vue de faciliter leur stockage et leur extraction.

Intégration des données

L’intégration des données consiste à intégrer, transformer, combiner et mettre à disposition les données à l’endroit et au moment où les utilisateurs en ont besoin. Cette intégration s’effectue dans l’entreprise et au-delà, chez les partenaires et dans les cas d’utilisation et les sources de données tierces, pour répondre aux besoins de consommation de données de toutes les applications et de tous les processus de gestion. Les techniques utilisées incluent le déplacement des données en masse/par lots, l’extraction, la transformation, le chargement (ETL), la capture des données de modification, la réplication des données, la virtualisation des données, l’intégration des données de streaming, l’orchestration des données, etc.

Gouvernance, sécurité et conformité des données

La gouvernance des données est un ensemble de règles et de responsabilités visant à garantir la disponibilité, la qualité, la conformité et la sécurité des données dans toute l’organisation. Elle définit l’infrastructure et désigne les collaborateurs (ou postes) au sein d’une organisation dotés du pouvoir et de la responsabilité nécessaires pour assurer le traitement et la sauvegarde de types de données spécifiques. La gouvernance des données est un aspect clé de la conformité. Alors que les mécanismes de stockage, de traitement et de sécurité sont gérés par les systèmes, la gouvernance des collaborateurs permet de s’assurer que les données sont exactes, correctement gérées et protégées avant d’être entrées dans les systèmes, lorsqu’elles sont utilisées, puis lorsqu’elles sont extraites des systèmes à d’autres fins d’utilisation et de stockage. La gouvernance détermine comment les responsables utilisent les processus et les technologies pour gérer et protéger les données.

La sécurité des données est bien évidemment une préoccupation majeure dans notre monde actuel constamment menacé par les pirates informatiques, les virus, les cyberattaques et les violations de données. Bien que la sécurité soit intégrée dans les systèmes et les applications, la gouvernance des données garantit que ces systèmes sont correctement configurés et administrés pour protéger les données, et que les procédures et les responsabilités sont appliquées pour assurer leur protection en dehors des systèmes et de la base de données.

Business Intelligence et analyses

La plupart des systèmes de data management, sinon tous, incluent des outils de reporting et d’extraction des données de base, et beaucoup d’entre eux intègrent ou sont fournis avec de puissantes applications d’extraction, d’analyses et de reporting. Les applications d’analyses et de reporting sont également disponibles auprès de développeurs tiers et sont presque toujours incluses dans le groupe d’applications en tant que fonctionnalité standard ou en tant que module complémentaire facultatif pour des fonctionnalités plus avancées.

La puissance des systèmes de data management actuels réside, dans une large mesure, dans les outils d’extraction ad hoc qui permettent aux utilisateurs disposant d’un minimum de formation de créer leurs propres extractions de données à l’écran et d’imprimer des rapports en bénéficiant d’une grande flexibilité dans la mise en forme, les calculs, les tris et les résumés. En outre, les professionnels peuvent utiliser ces outils ou des jeux d’outils d’analyses plus avancés pour aller encore plus loin en termes de calculs, comparaisons, mathématiques abstraites et mises en forme. Les nouvelles applications analytiques permettent de relier les bases de données traditionnelles, les entrepôts de données et les lacs de données pour intégrer le Big Data aux données des applications de gestion en vue d’améliorer les prévisions, les analyses et la planification.


Qu’est-ce qu’une stratégie de gestion des données d’entreprise et quelle est son utilité ?

De nombreuses entreprises se sont montrées passives dans leur approche de stratégie de data management en acceptant ce que leur fournisseur d’applications de gestion avait intégré dans leurs systèmes. Mais cela ne suffit plus. Avec l’explosion actuelle des données et leur importance accrue dans le fonctionnement de toute entreprise, il devient indispensable d’adopter une approche plus proactive et plus globale du data management. D’un point de vue pratique, cela implique de définir une stratégie des données visant à :

  • identifier les types de données spécifiques utiles à votre entreprise ;
  • attribuer des responsabilités pour chaque type de données ; et
  • définir des procédures régissant l’acquisition, la collecte et la gestion de ces données.

La mise en œuvre d’une infrastructure et d’une stratégie de gestion des données d’entreprise offre notamment l’avantage de fédérer l’entreprise, en coordonnant toutes les activités et décisions à l’appui de ses objectifs, à savoir offrir des produits et des services de qualité de manière efficace. Une stratégie globale de data management et une intégration transparente des données permettent de décloisonner les informations. Elles aident chaque service, responsable et employé à mieux comprendre sa contribution individuelle à la réussite de l’entreprise, et à adopter des décisions et des actions alignées sur ces objectifs.


Évolution du data management

La gestion efficace des données joue un rôle clé dans la réussite des entreprises depuis plus de 50 ans : elle permet d’améliorer la précision du reporting, de repérer les tendances et de prendre de meilleures décisions pour favoriser la transformation numérique et exploiter les nouvelles technologies et les nouveaux modèles de gestion. Les données représentent aujourd’hui une nouvelle forme de capital et les organisations visionnaires sont toujours à l’affût de nouveaux moyens de les exploiter à leur avantage. Ces dernières tendances en matière de data management méritent d’être surveillées et peuvent être pertinentes pour votre entreprise et votre secteur d’activité :

  • Structure de données : la plupart des entreprises disposent aujourd’hui de différents types de données déployées sur site et dans le Cloud, et utilisent plusieurs systèmes de gestion de bases de données, outils et technologies de traitement. Une structure de données, qui est une combinaison personnalisée d’architecture et de technologie, utilise une intégration et une orchestration dynamiques des données pour permettre un accès et un partage transparents des données dans un environnement distribué.
  • Data management dans le Cloud :de nombreuses entreprises se sont mises à migrer tout ou partie de leur plateforme de gestion des données dans le Cloud. Le data management dans le Cloud offre tous les avantages du Cloud, notamment l’évolutivité, la sécurité avancée des données, l’amélioration de l’accès aux données, les sauvegardes automatisées et la restauration après sinistre, les économies de coûts, etc. Les solutions de base de données Cloud et base de données en tant que service (DBaaS), les entrepôts de données Cloud et les lacs de données Cloud montent en puissance.
  • Data management augmenté :c’est l’une des dernières tendances. Identifiée par Gartner comme une technologie au potentiel perturbateur d’ici 2022, la gestion des données augmentée exploite l’IA et l’apprentissage automatique pour donner aux processus de gestion la capacité de s’autoconfigurer et s’autorégler. Le data management augmenté automatise tout, de la qualité des données et de la gestion des données de base jusqu’à l’intégration des données, ce qui permet au personnel technique qualifié de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.

« D’ici 2022, les tâches manuelles de data management seront réduites de 45 % grâce à l’apprentissage automatique et à la gestion automatisée des niveaux de service. »

Gartner

  • Analyse augmentée : l’analyse augmentée, une autre tendance technologique de pointe identifiée par Gartner, est en train d’émerger. L’analyse augmentée exploite l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (TLN) pour rechercher automatiquement les informations les plus importantes, mais aussi pour démocratiser l’accès aux analyses avancées afin que tous les collaborateurs, et pas uniquement les experts en Big Data, puissent interroger leurs données et obtenir des réponses d’une manière naturelle et conversationnelle.

Découvrez d’autres termes et tendances en matière de data management.


Synthèse

L’information est dérivée des données et si elle synonyme de pouvoir, cela signifie que la gestion et l’exploitation efficaces de vos données pourraient représenter une formidable opportunité de croissance pour votre entreprise. Les responsabilités en matière de data management et le rôle des analystes de bases de données (DBA) évoluent vers un modèle d’agent du changement, qui favorise l’adoption du Cloud, exploite les nouvelles tendances et technologies et apporte une valeur stratégique à l’entreprise.


Pictogramme qui représente un entrepôt de données

Solutions de data management et de bases de données

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En savoir plus


Publié en anglais sur insights.sap.com

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Source de l’article sur sap.com

When you think of installing analytics, you probably reach for Google Analytics. And you wouldn’t be alone. The platform’s tight integration with SEO and the implication that using Google products is beneficial to ranking means that Google Analytics is the most commonly installed analytics solution globally.

Google Analytics isn’t a bad choice: it’s free, it’s fairly comprehensive, and it does indeed tie most SEO efforts up with a nice bow.

But Google Analytics is also slow, extremely bad for privacy — both yours and your users’ — and for many people, it’s too unwieldy, having grown organically over the years into a relatively complex UI.

Some alternatives are fast, privacy-friendly, and geared towards different specialisms. Today we’re rounding up the best…

1. Heap

Heap is an event-based analytics platform. That means you can tell not just how many people visited your site but what actions they took when they were there. This isn’t a unique proposition, but Heap is one of the best implementations.

Heap offers an auto-track tool, which is ideal for new installations because you can get up and running immediately and fine-tune the details later. That makes it great for startups, although it’s also the choice of major corporations like Microsoft.

Heap’s free plan includes 60k sessions per year and 12 months of data history, but when you outgrow that, the business plans start at $12,000/year.

2 ChartMogul

ChartMogul is geared towards SaaS that offer subscription plans, staking a claim as the world’s first subscription data platform.

Services like Buffer and Webflow use ChartMogul to monitor their revenue and analyze the ROI of changes to their features, design, and user experience.

Ideally suited for startups, ChartMogul pricing is based on monthly recurring revenue; it has a free plan for up to $10,000 MMR; after that, pricing starts at $100/month.

3. Fathom

Fathom is an awesome, privacy-first analytics solution. It offers a simple dashboard and is ideal for anyone looking for simple analytics information to verify business decisions.

Fathom is ideally suited to freelancers, or entrepreneurs with multiple projects, as it allows you to run multiple domains from a single account. Fathom is entirely cookieless, meaning you can ditch that annoying cookie notice. It’s GDPR, ePrivacy, PECR, CCPA, and COPPA compliant.

There’s a seven-day free trial; after that, Fathom starts at $14/month.

4. FullStory

FullStory is designed to help you develop engaging online products with an emphasis on user experience.

FullStory is a set of tools, making it ideal for large in-house teams or in-house teams working with outside agencies or freelancers. It pitches itself as a single source of truth from which everyone from the marketing department to the database engineers can draw their insights, helping digital teams rapidly iterate by keeping everyone in the same loop.

FullStory uses AI to track and interpret unexpected events, from rage clicks to traffic spikes, and breaks those events down to a dollar-cost, so you can instantly see where your interventions will have the most impact.

There’s a free plan for up to 1k sessions per month; once you outgrow that, you need to talk to the sales team for a quote.

5. Amplitude

Amplitude has one of the most user-friendly dashboards on this list, with tons of power behind it. For project managers trying to make science-based decisions about future development, it’s a godsend.

The downside with Amplitude is that to make the most of its powerful data connections, you need to pump a lot of data in. For that reason, Amplitude is best suited to sites that already have a substantial volume of traffic — among those customers are Cisco and PayPal.

Amplitude provides a free plan, with its core analytics and up to 10m tracked actions per month. For premium plans, you have to contact their sales team for a quote.

6. Mixpanel

Mixpanel is a little bit more than an analytics program, aiming to be a whole suite of web tools it has ventured into split testing and notifications.

Mixpanel is laser-focused on maximizing your sales funnel. One look at the dashboard, and you can see that Mixpanel, while very well designed, has too many features to present them simply; Mixpanel is ideally suited to agencies and in-house development teams with time to invest — you probably want to keep the CEO away from this one.

Mixpanel has a generous free plan for up to 100k monthly users, with its business plans starting at $25/month.

7. Mode

Mode is a serious enterprise-level solution for product intelligence and decision making.

Ideally suited to in-house teams, Mode allows you to monitor financial flow and output the results in investor-friendly reports. You can monitor your entire tech stack and, of course, understand how users are interacting with your product. Wondering who handles the analytics for Shopify? That would be Mode.

Mode has a free plan aimed at individuals, but this tool’s scope is really beyond freelancers, and the free plan’s only likely to appeal to high-price consultants and tech trouble-shooters. For the full business plan, you need to contact Mode’s sales team for a quote.

8. Microanalytics

Microanalytics is a relatively new analytics program with a lightweight, privacy-focused approach.

Microanalytics provides a simple dashboard with acquisitions, user location, technology, and the all-important event tracking to monitor user behavior. Microanalytics is compliant with the web’s most stringent privacy laws, including GDPR, PECR, and CCPA. The tracking code is just 1kb in size, meaning that you’ll hardly notice its footprint in your stats.

Microanalytics is free for up to 10k pageviews/month; after that, the monthly plan starts at $9.

9. GoSquared

GoSquared is another suite of tools, this time aimed at SaaS. Its primary product is its analytics, but it also includes live chat, marketing tools, and a team inbox.

If you’re tired of comparing multiple tools to help make the most of your startup, GoSquared kills several birds with one stone. Perhaps most importantly, if you’re beginning to build a team and don’t have any engineers onboard yet, GoSquared has an award-winning support team and an idiot-proof setup process.

GoSquared has a free plan that’s fine for evaluating the suite and integrating data from day one. As you begin to grow, paid plans start at $40/month.

10. Segment

Segment is a little different from the other analytics tools on this list; Segment is a layer that sits between your site and your analytics. It integrates with many of the tools on this list.

There are several benefits to this approach. The main one is that different teams within your enterprise can access analytics data in a form that suits them — designers can access complex data, and management can stick to revenue flow. It also means that you can switch analytics programs with a single setting in Segment and even migrate historical data into new apps. If you’re an enterprise that wants to future-proof its customer intelligence gathering, Segment is worth considering.

Segment is trusted by some of the web’s best-known names, from IBM to Levis, and…ahem…Google.

Segment is free for up to 1k visitors per month, and after that, the team plan starts at $120/month.

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The post 10 Best Alternatives to Google Analytics in 2021 first appeared on Webdesigner Depot.


Source de l’article sur Webdesignerdepot

When it comes to compliance, website developers need to keep their eyes on more than just ADA regulations and Section 508. Privacy laws are a big consideration and decisions on how to build privacy into a website start with architects. 

And that’s exactly what website developers (and designers!) are. They build up attractive, functional websites and apps for their clients. Yes, they work closely with clients, copywriters, vendors, and other professionals to get the job done, but the developers are the ones who put it all together. 

That’s why it’s critical that website developers are well-versed in marketing privacy laws — these regulations directly impact the end results of their work. But how does a website architect create a digital platform that honors both user privacy and the needs of their clients? 

What Privacy Laws Are Important For Web Developers?

The two biggest privacy laws that web developers need to keep tabs on are the General Data Protection Regulations (GDPR) and the California Consumer Privacy Act (CCPA). Each law has its own unique scope and provisions, but they both shifted the landscape in defining an individual’s rights to their personal data and set mechanisms for how these rights would be protected and enforced.

Each regulation also carries with it fines, fees, and legal measures for non-compliance. These can be substantial. And if that’s not enough, there’s an ever-increasing consumer demand for websites that prioritize privacy and security. Consider these statistics:

  • 82% of Americans surveyed say they are concerned about the security of their online data
  • 79% of adults claim they are very or somewhat worried about how companies use the data they collect about them
  • 63% of Americans believe they understand very little or nothing at all about privacy laws and regulations that are intended to protect their data

How Can Developers Implement These Laws?

Privacy by Design is Critical for Websites

Under GDPR, web developers are required to adopt the Privacy by Design framework, which is a multi-point methodology intended to standardize data protection measures. 

Building privacy into websites shouldn’t happen at the end stages. It should start with how the websites are conceptualized in the first place. Here are points to prioritize:

  • Minimize that data you’re collecting and pseudonymize it to protect data privacy
  • Are you capturing consent? How? Where?
  • Integrating security measures to protect data — anytime you capture data or implement a third party product, a security risk is born.
  • Knowing where you’re introducing privacy and data sharing notices
  • Implement just-in-time notices to provide consumers transparency and build trust 
  • Giving your users the opportunity to manage their personal data

Let’s look at these a little more closely…

Data Minimization is the Goal

Data minimization is an important principle embedded in GDPR. Data minimization itself is a pretty straightforward concept: organizations should limit how much personal data they collect and only process the information necessary to accomplish their business purposes. Once the data is no longer useful, it should be deleted. 

For web developers, this means several things. When it comes to building websites, forms, cookies, and other methods should only ask for essential information. For example, if you are creating a pop-up to collect email addresses, don’t ask for their location unless it’s relevant to the email list and better serving their needs.

How and Where Do You Introduce Privacy Policies and Notices?

Let’s say you take data minimization seriously. That’s great! Now you need to put those data collection practices into words and share them with your customers. 

Privacy policies and notices are a big part of both GDPR and CCPA. Both the CCPA and the GDPR mandate that your privacy policy detail why you’re collecting information and how it will be used, as well as what the individual’s rights are and how they can exercise them. 

CCPA takes a slightly different angle, requiring privacy policies to disclose if the business sells personal data and what third parties have access to the data. CCPA also dictates that privacy policies and notices are current, updated at least annually.  (Nota bene: GDPR also asks for updated privacy documents, but doesn’t specify frequency.) 

How does this translate from policy into web development?

  • If you’re collecting data to improve user experience, allow for targeted ads, or sharing information with third-parties, this information will need to be included in a privacy notice. Remember, CCPA works with a broad definition of selling data, so you may need to account for a “Do Not Sell” link on your home page. 
  • Considering using data beyond these purposes? Plan to obtain explicit user consent for each additional purpose.
  • What’s your plan for the data after the user gives it to you? Where is it stored? Who has access to it? How long are you keeping it? These are all questions that a website developer should consider, and that needs to go into a privacy notice. 

Just-in-Time Notices for Transparency and Trust

Part of Privacy by Design is the use of individual components of your website to create transparency and support compliance. From a development and design perspective, this means you should always be looking for ways to communicate the hows and whys of data collection. 

Yes, your privacy policies and notices aid in this, but going beyond these pieces is important. Customers recognize when businesses go the extra mile for them, after all. 

So consider implementing just-in-time notices at points where users enter their information. These notices are a chance to share your data collection practices with your users. It’s transparent! It’s open! It aids in consumer awareness! 

Keep Users in the Loop

Want to win over your customers? Make it as easy as possible for them to manage their personal data and how it’s being used. This starts with making sure they are aware of why you’re requesting their information and how you’re planning on using it for the website. You should also:

  • Get user consent — clear and unambiguous user consent — prior to gathering any data at all. This includes cookies.  
  • Don’t pre-tick boxes for consent. Just don’t. (It’s bad practice AND it’s against GDPR.)
  • Link to all legal documents on the site. Users should be required to agree to them before using the service. 
  • Want to send marketing communications like email newsletters to your customers? Make sure they agree to this. Expressly. 

One helpful tool for keeping users in the loop is a marketing preference center. A marketing preference center allows users easy access to their information. From there, they can manage, edit, and delete their information at their discretion.  

Bonus? A marketing preference center is an excellent point at which to communicate a business’ commitment to privacy. While users will pick up this through all the discrete elements of privacy on your website, putting it all into one hub that also allows users control over their data really reinforces this message. 

Remember, it’s not just on the consumer to manage their data. Web developers should commit to managing the data in their systems. This means they should:  

  • Maintain accurate and clean records of users’ data consent preferences
  • Send regular reminders to users to update their personal information in your system
  • If a user deletes their account, promptly delete all of their personal information  
  • If your client goes out of business or is sold, they should delete all personal information in their system

Make it User Friendly

A final point: making your websites user friendly is important regardless of privacy compliance. Users expect websites that don’t make them think deeply about, or worry about, their privacy. Make it accessible and easy. Don’t make people figure it out on their own.

Give them value for sharing their data

Your users don’t have to share their data. They’re choosing to. So in exchange for their personal information, make sure you’re using it to provide a user-friendly website. Offer them a secure, enjoyable experience.  

But don’t ask for more than you need

Let’s loop back around to this point again. While consumer data can help you build a better website, don’t plan your websites around it and don’t demand data to create a good experience. 

Usability, web design, and website security; all of these things benefit from consumer data. But privacy laws should always guide how any personal data is collected and used, and respect for consumers’ individual rights, and honoring their privacy should be top-of-mind for web developers. 

 

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Source


Source de l’article sur Webdesignerdepot

Privacy regulations like GDPR and CCPA are changing the way data is collected and used. Data-driven organizations use data collaboration to understand their customers and research organizations that rely on data collaboration to advance research are being restricted. As more privacy regulations come online, what can organizations do to future-proof their use of data, whilst still adhering to privacy regulations?

Technology is now available that will allow organizations to continue to collaborate without ever exposing or moving the underlying data. 

Source de l’article sur DZONE