Amit tudnia kell webes adatvezérelt termékének méretezésekor – KDnuggets

Fotó: Getty Images az Unsplash+-on
 

Ha körülnéz a mai üzleti világban, nagy valószínűséggel egy olyan korszakot lát, amelyben az adatok nem csak az olajat, hanem a legtöbb iparág üzemanyagát, motorját és kerekeit jelentik. 

Ha tehát webes adatvezérelt termékekkel foglalkozik, jövője részben a méretezésen múlik. Minden döntés, minden stratégia, minden termék adatokon múlik. 

De hogyan méretezheti sikeresen termékét?

Ennek a cikknek az a célja, hogy megvilágítsa az utat kulcsfontosságú szempontokkal és gyakorlati tanácsokkal a méretezéshez. Függetlenül attól, hogy toborzási platformot, lead generáló platformot vagy bármilyen adatvezérelt terméket működtet, itt megtalálja a szükséges útmutatást.

Először beszéljünk a méretezhetőségről. Mi az? Képzeld el, hogy a terméked egy léggömb. A kereslet növekedésével azt szeretné, ha léggömbje kipattanás nélkül felfújódna és kitágulna. 

Erről szól a skálázhatóság. Ez a képesség a megnövekedett terhelések zökkenőmentes kezelésére, legyen szó több adatról, több felhasználóról vagy több tranzakcióról. 

Tehát mi legyen a radaron, amikor a méretezést tervezi?

Először is adatok. Ez a terméked magja. De hogyan tudja megőrizni az adatgyűjtés következetességét és minőségét a termékskálán? Hogyan integrálja és használja fel hatékonyan ezeket az adatokat? 

A sikeres skálázás szíve ezeknek a szempontoknak a szakszerű kezelésében rejlik. Boncoljuk meg az adatgyűjtési és -kezelési stratégiák következő összetevőit:

1. Folyamatos ellenőrzés. Rendszeresen ellenőrizze adatforrásait, és győződjön meg arról, hogy az összegyűjtött adatok továbbra is relevánsak és pontosak.
2. Szigorú tisztítás. Használjon robusztus algoritmusokat az adatok megtisztításához és az esetleges következetlenségek, hibák vagy ismétlődések eltávolításához.
3. Intelligens integráció. Egyesítse adatkészleteit oly módon, hogy megőrizze azok minőségét és használhatóságát.

E három terület finomításával adatvezérelt termékét a sikeres bővítéshez állítja be. Az egész az adatfolyam precíz, tiszta és intelligens integrációval történő kezeléséről szól.

A méretezés nem csak a növekedésről szól; ez is a felelősségről szól. Ahogy egyre több adatot, különösen személyes adatokat kezel, etikai és jogi megfontolásokkal kell szembenéznie. 

Tehát hogyan biztosíthatja az adatvédelmet és megfelel a jogszabályi előírásoknak? 

Egy szó a bölcsekhez: lehetőség szerint anonimizálja az adatokat, tartsa lépést a működési régiójában érvényes legfrissebb adatszolgáltatási szabályozással, és végezzen rendszeres ellenőrzéseket a megfelelőség biztosítása érdekében.

Adatvezérelt termék méretezésekor a jellemzők az iparágtól és a termék jellegétől függően változnak. 

Nézzünk néhány konkrét példát arra, hogyan használhatja fel a webes adatokat a különböző területeken történő skálázáshoz.

Toborzási platformok

Tegyük fel, hogy egy toborzási platformot üzemeltet. Ahogy a platform növekszik, és egyre több vállalat és álláskereső csatlakozik, egyre nagyobb mennyiségű álláshirdetési és alkalmazotti adatot kell megszereznie és kezelnie. 

Ebben az esetben egy mesterséges intelligencia-alapú illesztési algoritmus lehet a kulcs a méretezéshez. Az algoritmus elemzi a munkaköri leírásokat, a készségkövetelményeket és a jelöltek profilját, és pontos egyezési javaslatokat tesz. 

Ahogy több adat érkezik, az algoritmus tanul és fejlődik, így idővel jobb egyezéseket biztosít. 

Egy példa arra, hogy az olyan platformok, mint a LinkedIn, hogyan használják fel adataikat a „Jobok, amelyek érdekelhetnek” funkciójuk finomítására.

Lead Generation Platforms

A potenciális ügyfelek generálására szolgáló platform kontextusában a skálázás kiterjedtebb firmográfiai, alkalmazotti és álláshirdetési adatok hatékony feldolgozását és elemzését jelenti a kiváló minőségű leadek generálása érdekében. 

Például bővítheti platformját több adat integrálásával, ami gazdagítja a potenciális ügyfelek adatait, segíti a vállalkozásokat abban, hogy jobban megértsék kilátásaikat, és hatékonyabban célozzák meg marketing erőfeszítéseiket. 

A platform növekedésével prediktív analitikai eszközök használhatók az ügyfelek viselkedésének előrejelzésére a korábbi adatminták alapján, javítva a potenciális ügyfelek pontszámát, és több konverziót érhetnek el.

A méretezés nem mindig zökkenőmentes. Kihívásokkal kell szembenéznie, az infrastrukturális korlátoktól és az adatkezelési problémáktól az adatminőség és -biztonság fenntartásáig.

1. Infrastrukturális korlátok. A méretezés során előfordulhat, hogy meglévő infrastruktúrája nehezen tudja lépést tartani a megnövekedett adatterheléssel és felhasználói kérésekkel. Előfordulhat, hogy lassabb a feldolgozási idő, vagy akár a rendszer összeomlik. Ennek megoldásának kulcsa a méretezhető infrastruktúrába való befektetés a kezdetektől fogva. Fontolja meg az olyan megoldásokat, mint a felhőalapú szerverek vagy adatbázisok, amelyek az Ön igényei szerint bővülhetnek (vagy szerződést köthetnek). Az olyan szolgáltatók által biztosított felügyelt szolgáltatások, mint az Amazon Web Services (AWS) vagy a Google Cloud, segíthetnek enyhíteni ezeket a kihívásokat, mivel robusztus, méretezhető infrastruktúrát kínálnak.
2. Adatkezelési problémák. A több adattal összetettebbé válik. Különféle adatformátumokkal, integrációs kihívásokkal és esetlegesen hiányos vagy ellentmondásos adatokkal kell megküzdenie. Az automatizált adatkezelési eszközök itt életmentőt jelenthetnek, segítik az adatok szisztematikus gyűjtését, tisztítását, integrálását és karbantartását.
3. Az adatminőség megőrzése. A méretezés során növekszik az adathibák, ismétlődések vagy következetlenségek kockázata. Az adatok minőségének megőrzése érdekében kifinomult adatérvényesítési és -tisztítási folyamatokat kell végrehajtania. Ezek az egyszerű ellenőrzésektől és deduplikációktól a bonyolultabb ML-algoritmusokig terjedhetnek.
4. Adatbiztonság. A nagyobb adatkészlettel és a megnövekedett felhasználói bázissal az adatszivárgás lehetősége is nő. A robusztus biztonsági intézkedések végrehajtása kulcsfontosságú. Ez magában foglalhatja az érzékeny adatok titkosítását, rendszeres biztonsági ellenőrzéseket, valamint annak biztosítását, hogy a platform megfeleljen a vonatkozó adatvédelmi előírásoknak.

A kihívások természetesek, ha méretezésről van szó. A kulcs az, hogy előre látjuk a lehetséges problémákat, felkészüljünk rájuk, és stratégiákkal rendelkezzünk ezek megoldására, amikor felmerülnek.

Az adatok világa gyors ütemű és folyamatosan fejlődik. A jövőre való felkészülés többről szól, mint a felszínen maradásról; arról van szó, hogy pozícionáld magad, hogy meglovagold a haladás hullámát. Hogyan biztosíthatja, hogy adatvezérelt terméke készen álljon a következő eseményekre?

1. Folyamatos tanulás. A jövő új technológiákat, új módszereket, valamint az adatok megértésének és felhasználásának új módjait hoz majd. Kulcsfontosságú a folyamatos tanulás és a kíváncsiság kultúrájának elősegítése csapatában. Legyen naprakész az adattudomány és -technológia legújabb vívmányaival kapcsolatban. Vegyen részt szemináriumokon, webináriumokon és iparági rendezvényeken. Ösztönözze csapatát, hogy keressen új minősítéseket és oktatási lehetőségeket.
2. Befektetés a fejlett technológiákba. A mesterséges intelligencia (AI) és a gépi tanulás (ML) nem csak divatszavak – az adatvezérelt termékek jövőjét alakítják. Ezek a technológiák automatizálhatják az adatfeldolgozási feladatokat, betekintést nyerhetnek összetett adatkészletekből, és javíthatják a termék hatékonyságát és méretezhetőségét. Emellett a blokklánc technológiát egyre gyakrabban használják az adatok biztonságának és átláthatóságának fokozására. Fontolja meg, hogyan lehet ezeket a fejlesztéseket integrálni a platformjába.
3. Agilitás és alkalmazkodóképesség. Az adatvezérelt termék méretezése során – esetleg jelentős – kiigazításokat kell végrehajtania stratégiáiban és folyamataiban. Az agilis gondolkodásmód elősegítése segíthet a változásokhoz való gördülékenyebb alkalmazkodásban. Kísérletezzen különböző stratégiákkal, tanuljon sikereiből és kudarcaiból, és ne féljen fordulni, amikor szükséges.
4. Etika és megfelelés. A közvélemény fokozott tudatossága és az adatvédelemre irányuló szabályozási hangsúly miatt az etikus adatkezelési gyakorlatok és a szabályok betartása minden eddiginél fontosabb. Ez nem csak a szankciók elkerüléséről szól, hanem a felhasználók iránti bizalom kiépítéséről is. Rendszeresen tekintse át és frissítse adatvédelmi irányelveit, és fontolja meg harmadik fél általi auditok elvégzését a megfelelőség biztosítása érdekében.
5. Prediktív elemzés. A jövő a trendek előrejelzéséről és a proaktív döntésekről szól. A prediktív analitikai eszközök elemezhetik a múltbeli adatokat, hogy előre jelezzék a jövőbeli trendeket, így egy lépéssel előrébb maradhat. Segíthetnek a kockázatkezelésben, az ügyfelek viselkedésének előrejelzésében és a teljesítmény előrejelzésében is.

A jövőre való felkészülés nem egyszeri feladat, hanem a tanulás, az alkalmazkodás és a várakozás folyamatos folyamata. A jövőre összpontosító gondolkodásmóddal biztosíthatja, hogy adatközpontú terméke releváns és versenyképes maradjon, bármi történjék.

De hogyan lehet pontosan felkészült?

• Fektessen be a tehetségekbe. Az adatok körül forgó készségek folyamatosan fejlődnek. Fektessen be csapata folyamatos tanulásába, hogy biztosan lépést tartson a feltörekvő trendekkel és technológiákkal.
• Ismerje meg az AI-t és a gépi tanulást. Ezek a technológiák továbbra is alakítják az adatvezérelt termékek jövőjét. Fedezze fel, hogyan javíthatják terméke méretezhetőségét és hatékonyságát.
• Elősegíti az agilitást. A gyors változás állandó jelenség a technológiai világban. Dolgozz ki agilis gondolkodásmódot, és állj készen arra, hogy szükség szerint változtasd vagy módosítsd stratégiáidat.

Az egyre inkább az adatokra támaszkodó világban a webes adatvezérelt termék méretezése már nem választás, hanem szükségszerűség. 

Függetlenül attól, hogy cégrajzi adatokkal, alkalmazotti adatokkal, álláshirdetési adatokkal vagy egyebekkel foglalkozik, a méretezési erőfeszítéseinek sikere az adatgyűjtési és -kezelési stratégiáitól, az adatvédelem és a megfelelőség betartásától, az iparág-specifikus skálázási stratégiáktól, valamint felkészültségét a jövőre.

 
 
Karolis Didziulis a Coresignal termékigazgatója, amely a nyilvános webes adatok piacvezető szolgáltatója. Szakmai tudása több mint 10 éves Bh1B üzletfejlesztési és több mint 6 éves adatiparban szerzett tapasztalatból származik. Most Karolis elsődleges célja az, hogy vezesse a Coresignal erőfeszítéseit annak érdekében, hogy lehetővé tegye az adatvezérelt startupok, vállalkozások és befektetési cégek számára, hogy kitűnjenek üzleteikben azáltal, hogy a legnagyobb méretű és legfrissebb nyilvános webes adatokat biztosítják a legnagyobb kihívást jelentő online forrásokból.
 

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Autóipar / elektromos járművek, Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• ChartPrime. Emelje fel kereskedési játékát a ChartPrime segítségével. Hozzáférés itt.
• BlockOffsets. A környezetvédelmi ellentételezési tulajdon korszerűsítése. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.kdnuggets.com/2023/08/things-know-scaling-web-datadriven-product.html?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=things-you-should-know-when-scaling-your-web-data-driven-product