Данные перестали быть просто побочным продуктом деятельности компании. Он превратился в ценный актив, который может обеспечить огромную корпоративную ценность и стимулировать инновации при правильном управлении и использовании. Концепция обращения с данными как с продуктом — один из методов, который набирает популярность.
Давайте разберемся, что такое продукт данных по сравнению с данными как продуктом . DJ Patil, бывший главный специалист по данным в США, в своей книге Data Jujitsu точно определил информационный продукт как «продукт, который способствует достижению конечной цели за счет использования данных».
Согласно этому определению, «продукт данных» — это любой цифровой продукт или услуга, которые используют данные для достижения определенной цели. Например, домашняя страница цифровой газеты динамически выбирает новости на основе предыдущих данных навигации пользователя.
Рассматривать «данные как продукт» означает думать о наборах данных с точки зрения продуктов. Это включает в себя обеспечение того, чтобы они обладали такими важными функциями, как возможность обнаружения, безопасность, возможность исследования, понятность и надежность, среди прочего.
Рассмотрим следующий пример «данных как продукта». Типичный продукт данных включает в себя код, его данные и метаданные, а также инфраструктуру, необходимую для его запуска. Он должен соответствовать вышеупомянутым возможностям.
В следующих частях мы рассмотрим нюансы этого понятия, изучим его преимущества и дадим советы о том, как подходить к вашим данным как к продукту, чтобы максимизировать его ценность.
Данные как продукт против данных как услуги
Крайне важно различать «данные как продукт» (DaaP) и «данные как услуга» (DaaS). Эти два понятия могут показаться похожими, но их подходы принципиально различаются.
DaaP предполагает, что данные упаковываются таким образом, чтобы их можно было использовать отдельно как продукт. Он, как и любой другой продукт, может поставляться внутренним или внешним клиентам. Это могут быть наборы данных, отчеты, информационные панели или инструменты аналитики, которые создаются и управляются так же, как и продукты. Они имеют жизненный цикл и предназначены для удовлетворения потребностей определенной группы пользователей.
DaaS, с другой стороны, относится к распространению данных среди потребителей по мере необходимости. Это сервисная модель, которая позволяет пользователям получать доступ к данным, размещенным в облаке или локально, без необходимости управлять базовой инфраструктурой. Эта модель больше связана с механизмом доставки, чем с самими данными.
Относитесь к вашим данным как к продукту
Одна из фундаментальных концепций подхода к Данным как Продукту состоит в том, чтобы иметь четкое представление о ваших « потребителях данных ». Это лица или системы, которые будут использовать ваш продукт данных. Организации должны понимать свои данные и потенциальные идеи, которые они могут принести, чтобы подходить к ним как к продукту.
Вы должны понимать запросы и требования ваших клиентов данных, как если бы вы разрабатывали традиционный продукт. Какую информацию они ищут? Каковы их планы на это? Какой формат им нужен? Все эти проблемы необходимо решить, чтобы создать информационный продукт, отвечающий потребностям ваших клиентов.
Разработка информационных продуктов может помочь в потреблении данных, предлагая потребителям актуальную и полезную информацию, адаптированную к их конкретным потребностям. Это может помочь в преодолении проблем с потреблением данных за счет улучшения администрирования данных и повышения доступности и удобства использования данных.
Инструментальные панели, отображающие ключевые показатели эффективности, модели машинного обучения, предлагающие автоматические прогнозы, и даже такие алгоритмы, как алгоритм поиска Google или система рекомендаций Amazon, являются примерами продуктов данных. Это успешные примеры информационных продуктов, которые используют огромные объемы данных для предоставления релевантных результатов пользователям.
После определения потребностей вы можете начать процесс получения, очистки и преобразования данных для достижения этих целей. Этот подход часто требует надежных методов управления данными и руководства. Именно в этот момент использование методов профилирования данных становится решающим.
Аномалии, пропущенные значения и противоречивую информацию можно выявить с помощью технологий профилирования и преобразования данных. Такие инструменты, как Enrich, позволяют создавать массово настраиваемые продукты данных, предназначенные для решения конкретных бизнес-задач. Используя рабочие процессы Enrich, организации могут решать различные проблемы с потреблением данных, такие как обнаружение мошеннических транзакций, повышение показателей конверсии и профилирование клиентов.
Раскрытие полной ценности данных
Чтобы полностью реализовать потенциал данных, предприятия должны относиться к ним как к стратегическому активу и инвестировать в инструменты и платформы, которые могут помочь им в создании продуктов данных. Enrich — одна из таких платформ, которая помогает предприятиям быстро и эффективно разрабатывать информационные продукты. Эта платформа позволяет использовать рабочие процессы, такие как обнаружение аномалий, для решения различных проблем потребления данных, таких как обнаружение мошеннических транзакций, повышение коэффициентов конверсии и профилирование потребителей.
Для фирм, пытающихся максимизировать ценность своих активов данных, продукты данных являются полезным инструментом. Они предлагают различные преимущества, включая повышенную точность и эффективность принятия решений, а также возможность получения новых потоков доходов. По оценкам McKinsey, организации, работающие на основе данных и использующие информационные продукты, могут принимать решения на 30 % быстрее, чем конкуренты, и повышать точность принятия решений на 15 %.
Однако простое предоставление доступа к данным не раскрывает их полной ценности. Это требует создания продуктов данных, которые удобны для пользователя, надежны и актуальны. Сюда входят не только сами данные, но и инструменты и интерфейсы, которые используются для взаимодействия с ними.
Эти продукты данных включают проводку, необходимую для различных бизнес-систем для приема данных, таких как цифровые приложения или системы отчетности. Каждый тип бизнес-системы имеет свой собственный набор требований к хранению, обработке и управлению данными, которые называются «архетипами потребления». Продукты данных, разработанные для удовлетворения этих парадигм потребления, могут быть легко применены к широкому спектру бизнес-приложений.
Команды, использующие продукты данных, экономят время на поиске данных, преобразовании их в соответствующий формат и создании индивидуальных наборов данных и конвейеров данных — усилия, которые приводят к архитектурному беспорядку и трудностям управления. Преимущества использования информационных продуктов могут быть значительными: новые сценарии использования в бизнесе могут предоставляться на 90 % быстрее, общая стоимость владения может быть снижена на 30 %, а также могут быть снижены риски и бремя управления данными.
Однако для успешного управления данными как продуктом требуется операционная модель, которая обеспечивает специальное управление и финансы, разработку стандартов и лучших практик, отслеживание производительности и поддержание качества. У каждого продукта данных должен быть менеджер продукта и команда инженеров данных, архитекторов данных, специалистов по моделированию данных, инженеров платформы данных и инженеров по надежности сайта, которым платят за создание, обновление и запуск новых вариантов использования.
Организации могут стандартизировать свой подход к управлению данными, сэкономить время и деньги и раскрыть весь потенциал своих данных для стимулирования развития компании и инноваций, рассматривая данные как продукт.
Посмотрите какие бывают Торшер в виде дерева для дома.