Was sind Datenprodukte und warum sind sie wichtig? – DATENVERSITÄT

Bei Datenprodukten handelt es sich um Software in Form von Spezialtools und Apps, die Daten unterstützen, die als Dienst genutzt werden. Sie können so einfach und unkompliziert sein wie ein Programm, das einen Datensatz in eine Visualisierung umwandelt, oder so komplex wie ein maschinelles Lernsystem, das auf großen Sprachmodellen (LLM) basiert, wie z ChatGPT. Allen Datenprodukten ist gemeinsam, dass sie durch die Anwendung von Daten ein bestimmtes Ziel erreichen.

Ein möglicherweise verwirrender Aspekt der Technologie ist die Unterscheidung zwischen Datenprodukten und „Daten als Produkt„, das Datentools mit Strategien verbindet, um den Bedürfnissen bestimmter Datenkonsumenten gerecht zu werden, sei es eine einzelne Person oder eine ganze Abteilung oder Organisation. Im Gegensatz dazu dienen Datenprodukte als Rohstoff, den Unternehmen auf einzigartige Weise kombinieren können, um Strategien zur Erreichung ihrer kurz- und langfristigen Ziele umzusetzen. Sie agieren auf der Ebene von Einzelpersonen, Teams, Abteilungen, Unternehmen und ganzen Branchen.

Was ist ein Datenprodukt?

KI und andere aufstrebende Technologien ermöglichen es Unternehmen, aus ihren Datenbeständen Erkenntnisse zu gewinnen, die den Wert der Daten maximieren. Datenprodukte dienen als Mittel, mit dem Unternehmen Daten in Maßnahmen umwandeln, die ihre Effizienz, Wettbewerbsfähigkeit und Rentabilität verbessern. Ehemaliger leitender Datenwissenschaftler der USA DJ Patil prägte den Begriff "Datenjujitsu“ im Jahr 2012 als „die Kunst, Daten in Produkte zu verwandeln.“ 

Durch die geschickte Anwendung von Datenelementen ermöglicht das Daten-Jujitsu die Lösung ansonsten hartnäckiger iterativer Datenprobleme, indem das „Gewicht“ des Problems gegen sich selbst genutzt wird, so wie Ju-Jitsu-Kämpfer versuchen, das Gewicht ihrer Gegner zu ihrem Vorteil und zum Nachteil ihrer Feinde zu nutzen . Der standardmäßige Problemlösungsansatz, das Problem frontal unter Einsatz verschiedener technischer Fachkenntnisse anzugreifen, verkompliziert das Problem häufig und erschwert seine Lösung.

Das Ziel von Datenprodukten besteht darin, die Problemlösung zu vereinfachen, indem von Anfang an eine einfache Frage geklärt wird: Wer möchte oder braucht dieses Produkt? Um diese Frage schnell zu beantworten, verwenden Entwickler Abkürzungen, die möglicherweise bis zur fertigen Version gelangen oder später im Prozess durch kompliziertere Ansätze ersetzt werden. Der Schlüssel liegt darin, einfach zu beginnen, um nicht gleich zu Beginn des Projekts ins Stocken zu geraten.

Komponenten von Datenprodukten

Selbst die einfachsten Datenprodukte bestehen aus einer Vielzahl von Elementen, die zusammengenommen Entscheidungen unterstützen und Geschäftsprobleme lösen. Dies sind die acht Schlüsselkomponenten eines Datenprodukts:

• Datenquellen müssen zuverlässig, in Echtzeit oder stapelweise zugänglich, für das zu lösende Problem relevant und im Einklang mit Datenschutzbestimmungen wie z DSGVO machen HIPAAsowie mit rechtlichen und ethischen Standards.
• Datenpipelines Automatisieren Sie alle erforderlichen Datenkonvertierungen (ETL, zum Beispiel), skalierbar, um wachsende Datensätze zu berücksichtigen, umfassen robuste Fehlerbehandlungstools und Datenqualitätsprüfungen und sind modular, um Konfigurationsänderungen zu unterstützen.
• Datenspeicher müssen Leistungsanforderungen erfüllen, horizontal und vertikal ohne Unterbrechung skalieren, Verschlüsselung und Zugriffskontrollen anwenden und kosteneffizient sein und gleichzeitig strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Datentypen unterstützen.
• Datenmodelle und Algorithmen Bereitstellung genauer Erkenntnisse und Vorhersagen, die mithilfe von Techniken wie der Kreuzvalidierung validiert wurden. Sie müssen für die Beteiligten leicht verständlich, recheneffizient und leicht zu warten sein.
• Das Benutzerschnittstelle sollte so intuitiv sein, dass eine minimale Benutzerschulung erforderlich ist. Es sollte Visualisierungen nutzen und die Interaktion der Benutzer mit den Daten erleichtern, einschließlich Feedback-Mechanismen und Unterstützung für mehrere Geräte.
• APIs und Endpunkte erfordern eine sichere Autorisierung und Authentifizierung, eine Begrenzung der Anzahl der API-Aufrufe von jedem Benutzer oder System sowie eine ausreichende Entwicklerdokumentation. Sie sollten Datenformate wie unterstützen JSON machen XML um die Kompatibilität sicherzustellen.
• Überwachung und Protokollierung in Echtzeit ermöglicht es Datenprodukten, Probleme schnell zu erkennen und zu beheben. Administratoren werden auf Leistungsprobleme und Fehler aufmerksam gemacht und Prüfpfade helfen Unternehmen dabei, Compliance-Anforderungen zu erfüllen. Zu den zu überwachenden Leistungsmetriken gehören Latenz, Durchsatz und Fehlerraten.
• Dokumentation Dazu gehören Benutzerhandbücher, technische Spezifikationen, Dokumentation für APIs, Änderungsprotokolle und Compliance-Aufzeichnungen.

Beispiele für Datenprodukte

Das beliebteste Beispiel für ein Datenprodukt könnte sein ChatGPT, das kostenlose KI-basierte Tool, das einfache und komplexe Fragen im Gespräch beantwortet und mit Benutzern in einen Dialog tritt, der Folgefragen zulässt, seine Fehler zugibt und Ungenauigkeiten in Frage stellt. ChatGPT gilt als Datenprodukt, da es von a abhängt sehr großer Textdatensatz, obwohl das System viel komplexer ist als typische Datenprodukte. 

Allerdings fehlt ChatGPT in seinem aktuellen Zustand ein wichtiger Aspekt von Datenprodukten: Genauigkeit. Der Eigentümer des Datenprodukts ist dafür verantwortlich, sowohl eine positive Benutzererfahrung als auch eine vertrauenswürdige Lösung des Problems sicherzustellen, zu dessen Behebung das Produkt entwickelt wurde. Dies erfordert Best Practices im Produktmanagement und einen konsistenten und zuverlässigen Zugriff auf Analysen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen.

Diese sechs Kategorien von Datenprodukten demonstrieren den Einsatz der Technologie in Alltagsprodukten:

• Empfehlungs-Engines Angebote von Unternehmen wie Amazon, Netflix und TripAdvisor personalisieren ihre Antworten, um die Kundenbindung zu steigern und die Konversionsraten zu verbessern.
• Predictive-Analytics-Tools Dazu gehören die von FICO, LinkedIn und Zillow verwendeten, die Trends in Daten erkennen und Prognosen auf der Grundlage fortschrittlicher Data-Mining- und Modellierungstechniken erstellen.
• Daten-APIs wie Google Maps, LinkedIn-Profile und IO Weather erleichtern den reibungslosen Datenfluss zwischen unterschiedlichen Systemen. Gängige Formate sind Representational State Transfer (REST), Simple Object Access Protocol (SOAP), XML-RPC und JSON-RPC.
• Echtzeit-Dashboards Präsentieren Sie Daten visuell und aktualisieren Sie die Bildschirme der Benutzer automatisch, sobald neue Informationen verfügbar sind. Sie werden zur Überwachung von Bestands-, Verkaufs- und Betriebsdaten zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen eingesetzt. Beliebte Dashboards Dazu gehören Tableau, Microsoft BI und Zoho Analytics.
• Persönliche Finanzen Werkzeuge das Ermächtigen (ehemals Personal Capital), Quicken und You Need a Budget (YNAB), die allesamt versuchen, mehr Klarheit und Vertrauen in die Finanzplanung von Einzelpersonen zu bringen.
• Tragbare Produkte zur Gesundheitsüberwachung B. Apple Watch, FitBit und das kontinuierliche Glukosemessgerät von Dexcom, gehen über die Verfolgung von Pulsfrequenzen, Schlafmustern und anderen Gesundheitsaspekten hinaus, indem sie die Informationen an Gesundheitsdienstleister weitergeben.

Warum Datenprodukte wichtig sind

Datenprodukte Nutzen für Datenkonsumenten In vielen Wegen:

• Sie gewinnen schneller Erkenntnisse, indem sie vorgefertigte Produkte verwenden, anstatt jedes Projekt von vorne beginnen zu müssen.
• Die Integrität der Daten wird vorab überprüft, so dass Vertrauen in die Produkte entsteht.
• Echtzeit-Situationsbewusstsein erhöht den Wert von Datenanalysen.
• Die Fähigkeit, in Echtzeit zu reagieren, unterstützt eine schnellere, fundierte Entscheidungsfindung.
• Die Governance wird durch Vorabgarantien erleichtert Datenqualität und Einhaltung.
• Die Produkte erleichtern das Auffinden und den Zugriff auf Daten aus verschiedenen Systemen.

Unternehmen betrachten Datenprodukte als Schlüssel zu mehr Effizienz und Rentabilität:

• Datenprodukte tragen dazu bei, den Fokus des Unternehmens auf positive Ergebnisse zu schärfen.
• Sie verbessern die Agilität von Organisationen und liefern schrittweise Mehrwert.
• Durch die Wiederverwendung von Datenprodukten wird der Wert der Daten bei sehr geringem Overhead maximiert.
• Datenarchitekturen werden durch die Anpassungsfähigkeit von Datenprodukten zukunftssicher gemacht.
• Es stellen sich weniger Fragen zur Vertrauenswürdigkeit und Integrität der zugrunde liegenden Daten.
• Fach- und IT-Abteilungen kommunizieren in derselben Sprache.

Der vielleicht größte Vorteil von Datenprodukten für Unternehmen ist ihre Fähigkeit Erschließen Sie den Wert von Daten indem es als Klebstoff dient, der physische Systeme, Datenmodellierung sowie Geschäftsprozesse und Anwendungsfälle miteinander verbindet. Sie ersetzen den stückweisen Ansatz, den viele Unternehmen bei ihren Datenoperationen verfolgen, und dezentralisieren gleichzeitig das Datenmanagement. Dadurch können die zugrunde liegenden Daten spontan in verschiedenen Situationen und Bedingungen mit minimaler oder keiner Vorverarbeitung angewendet werden. 

Laut McKinsey ermöglichen Datenprodukte die Entwicklung neuer Geschäftsanwendungsfälle 90 % schneller umgesetzt und die Gesamtbetriebskosten sollen um 30 % sinken. Sie reduzieren außerdem das Risiko sowie den Zeit- und Geldaufwand für Governance-Operationen.

Um die von Datenprodukten versprochenen Vorteile zu realisieren, ist die Einführung eines agiler Ansatz für das Datenmanagement das klein anfängt, schnell veröffentlicht wird, iteriert und den Wert der Produkte demonstriert. Fügen Sie mit jeder Version einige weitere Funktionen hinzu, um den Wert des Produkts schrittweise zu steigern, die Akzeptanz zu fördern und höhere Investitionen in neue Produkte und Anwendungsfälle zu erzielen. Sobald Datenprodukte in die alltäglichen Geschäftsprozesse Ihres Unternehmens integriert werden, beginnen sich die Tools zu verkaufen, da ihr Wert für Benutzer und Manager offensichtlich wird. 

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• Quelle: https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/