Hal-Hal yang Harus Anda Ketahui Saat Menskalakan Produk Berbasis Data Web Anda - KDnuggets

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Hal-Hal yang Harus Anda Ketahui Saat Menskalakan Produk Berbasis Data Web Anda
Foto oleh Getty Images di Unsplash+

Saat Anda melihat lanskap bisnis saat ini, kemungkinan besar Anda akan melihat era di mana data tidak hanya mencakup bahan bakar, tetapi juga bahan bakar, mesin, dan roda di sebagian besar industri.

Jadi, jika Anda berkecimpung dalam bisnis produk berbasis data web, masa depan Anda sebagian bergantung pada penskalaan. Setiap keputusan, setiap strategi, setiap produk bergantung pada data.

Namun bagaimana Anda berhasil menskalakan produk Anda?

Artikel ini bertujuan untuk menjelaskan jalur Anda dengan pertimbangan utama dan tips praktis untuk penskalaan. Baik Anda menjalankan platform rekrutmen, platform penghasil prospek, atau produk berbasis data apa pun, Anda akan menemukan panduan yang Anda perlukan di sini.

Mari kita bicara tentang skalabilitas terlebih dahulu. Apa itu? Bayangkan produk Anda adalah balon. Seiring meningkatnya permintaan, Anda ingin balon Anda mengembang dan mengembang tanpa meletus.

Itulah arti skalabilitas. Ini adalah kemampuan untuk menangani peningkatan beban dengan lancar, baik itu lebih banyak data, lebih banyak pengguna, atau lebih banyak transaksi.

Jadi, apa yang harus Anda perhatikan saat berencana melakukan penskalaan?

Pertama, data. Itu adalah inti dari produk Anda. Namun bagaimana Anda menjaga konsistensi dan kualitas pengumpulan data seiring dengan skala produk Anda? Bagaimana Anda mengintegrasikan dan menggunakan data ini secara efektif?

Inti dari keberhasilan penskalaan terletak pada pengelolaan aspek-aspek ini dengan baik. Mari kita membedah komponen strategi pengumpulan dan pengelolaan data berikut:

Verifikasi konstan. Periksa sumber data Anda secara rutin dan pastikan data yang dikumpulkan masih relevan dan akurat.
Pembersihan yang ketat. Gunakan algoritme yang kuat untuk membersihkan data Anda dan menghapus segala inkonsistensi, kesalahan, atau duplikat.
Integrasi cerdas. Gabungkan kumpulan data Anda sedemikian rupa sehingga menjaga kualitas dan kegunaannya.

Dengan menyempurnakan ketiga area ini, Anda menyiapkan produk berbasis data agar peningkatan skalanya berhasil. Ini semua tentang mengelola aliran data dengan presisi, kebersihan, dan integrasi cerdas.

Penskalaan bukan hanya tentang pertumbuhan; ini juga tentang tanggung jawab. Saat Anda menangani lebih banyak data, terutama data pribadi, Anda pasti akan berpapasan dengan pertimbangan etika dan hukum.

Jadi, bagaimana Anda memastikan privasi data dan memenuhi kepatuhan terhadap peraturan?

Sebuah kata bijak: anonimkan data bila memungkinkan, ikuti terus peraturan data terbaru di wilayah operasi Anda, dan lakukan audit rutin untuk memastikan kepatuhan.

Saat menskalakan produk berbasis data, spesifikasinya akan bervariasi tergantung pada industri dan sifat produk.

Mari kita lihat beberapa contoh nyata tentang bagaimana Anda dapat memanfaatkan data web untuk melakukan penskalaan di berbagai bidang.

Platform Perekrutan

Katakanlah Anda menjalankan platform rekrutmen. Seiring berkembangnya platform dan semakin banyak perusahaan serta pencari kerja yang bergabung, Anda harus mendapatkan dan mengelola lebih banyak data lowongan pekerjaan dan data karyawan.

Dalam hal ini, algoritme pencocokan berbasis AI dapat menjadi kunci penskalaan Anda. Algoritme ini akan menganalisis deskripsi pekerjaan, persyaratan keterampilan, dan profil kandidat, sehingga menghasilkan saran kecocokan yang akurat.

Semakin banyak data yang masuk, algoritme belajar dan berkembang, sehingga menghasilkan kecocokan yang lebih baik dari waktu ke waktu.

Contohnya adalah bagaimana platform seperti LinkedIn menggunakan datanya untuk menyempurnakan fitur “Pekerjaan yang Mungkin Anda Minati”.

Platform Penghasil Prospek

Dalam konteks platform penghasil prospek, penskalaan berarti memproses dan menganalisis data firmografi, karyawan, dan lowongan pekerjaan yang lebih luas secara efisien untuk menghasilkan prospek berkualitas tinggi.

Misalnya, Anda dapat meningkatkan skala platform Anda dengan mengintegrasikan lebih banyak data, yang memperkaya data prospek, membantu bisnis memahami prospek mereka dengan lebih baik dan menargetkan upaya pemasaran mereka dengan lebih efektif.

Seiring pertumbuhan platform Anda, alat analisis prediktif dapat digunakan untuk mengantisipasi perilaku pelanggan berdasarkan pola data sebelumnya, meningkatkan penilaian prospek, dan mendorong lebih banyak konversi.

Penskalaan tidak selalu berjalan mulus. Anda akan menghadapi tantangan, mulai dari kendala infrastruktur dan masalah pengelolaan data hingga menjaga kualitas dan keamanan data.

Kendala infrastruktur. Saat Anda melakukan penskalaan, infrastruktur yang ada mungkin kesulitan untuk mengimbangi peningkatan beban data dan permintaan pengguna. Anda mungkin mengalami waktu pemrosesan yang lebih lambat atau bahkan sistem crash. Kunci untuk mengatasi hal ini adalah dengan berinvestasi pada infrastruktur yang terukur sejak awal. Pertimbangkan solusi seperti server atau database berbasis cloud, yang dapat diperluas (atau dikontrak) sesuai kebutuhan Anda. Layanan terkelola dari penyedia seperti Amazon Web Services (AWS) atau Google Cloud dapat membantu mengatasi tantangan ini, dengan menawarkan infrastruktur yang kuat dan terukur.
Masalah manajemen data. Dengan lebih banyak data, semakin banyak kompleksitas. Anda harus menghadapi beragam format data, tantangan integrasi, dan kemungkinan data yang tidak lengkap atau tidak konsisten. Alat pengelolaan data otomatis dapat menjadi penyelamat di sini, membantu mengumpulkan, membersihkan, mengintegrasikan, dan memelihara data Anda secara sistematis.
Menjaga kualitas data. Saat Anda menskalakan, risiko kesalahan data, duplikat, atau inkonsistensi meningkat. Untuk menjaga kualitas data, Anda perlu menerapkan proses validasi dan pembersihan data yang canggih. Ini bisa berkisar dari pemeriksaan sederhana dan deduplikasi hingga algoritma ML yang lebih kompleks.
Keamanan data. Dengan kumpulan data yang lebih besar dan basis pengguna yang meningkat, potensi pelanggaran data juga meningkat. Menerapkan langkah-langkah keamanan yang kuat sangatlah penting. Hal ini dapat mencakup mengenkripsi data sensitif, melakukan audit keamanan rutin, dan memastikan platform Anda mematuhi peraturan perlindungan data yang relevan.

Tantangan adalah hal yang wajar dalam hal penskalaan. Kuncinya adalah mengantisipasi potensi masalah, mempersiapkan diri menghadapinya, dan mempunyai strategi untuk mengatasinya ketika masalah tersebut muncul.

Dunia data bergerak cepat dan terus berkembang. Mempersiapkan masa depan lebih dari sekedar tetap bertahan; ini tentang memposisikan diri Anda untuk menghadapi gelombang kemajuan. Bagaimana Anda bisa memastikan produk berbasis data Anda siap menghadapi apa pun yang akan terjadi selanjutnya?

Pembelajaran terus menerus. Masa depan akan menghadirkan teknologi baru, metodologi baru, dan cara baru dalam memahami dan memanfaatkan data. Sangat penting untuk menumbuhkan budaya belajar terus-menerus dan rasa ingin tahu dalam tim Anda. Ikuti perkembangan terkini dalam ilmu dan teknologi data. Hadiri seminar, webinar, dan acara industri. Dorong tim Anda untuk mencari sertifikasi dan peluang pendidikan baru.
Berinvestasi dalam teknologi maju. Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML) bukan sekadar kata kunci—keduanya membentuk masa depan produk berbasis data. Teknologi ini dapat mengotomatiskan tugas pemrosesan data, memperoleh wawasan dari kumpulan data yang kompleks, dan meningkatkan efisiensi dan skalabilitas produk Anda. Selain itu, teknologi blockchain semakin banyak digunakan untuk meningkatkan keamanan dan transparansi data. Pertimbangkan bagaimana kemajuan ini dapat diintegrasikan ke dalam platform Anda.
Kelincahan dan kemampuan beradaptasi. Seiring dengan berkembangnya produk berbasis data, Anda perlu melakukan penyesuaian—mungkin penyesuaian yang signifikan—terhadap strategi dan proses Anda. Menumbuhkan pola pikir tangkas dapat membantu Anda beradaptasi terhadap perubahan dengan lebih lancar. Bereksperimenlah dengan berbagai strategi, belajar dari keberhasilan dan kegagalan Anda, dan jangan takut untuk melakukan pivot saat diperlukan.
Etika dan kepatuhan. Dengan meningkatnya kesadaran masyarakat dan fokus peraturan pada privasi data, memastikan praktik data yang etis dan kepatuhan terhadap peraturan menjadi lebih penting dari sebelumnya. Hal ini bukan hanya tentang menghindari hukuman—tetapi juga tentang membangun kepercayaan dengan pengguna Anda. Tinjau dan perbarui kebijakan privasi data Anda secara rutin, dan pertimbangkan untuk melakukan audit pihak ketiga untuk memastikan kepatuhan.
Analitik prediktif. Masa depan adalah tentang mengantisipasi tren dan membuat keputusan proaktif. Alat analisis prediktif dapat menganalisis data masa lalu untuk memprediksi tren masa depan, membantu Anda tetap selangkah lebih maju. Mereka juga dapat membantu dalam manajemen risiko, prediksi perilaku pelanggan, dan perkiraan kinerja.

Mempersiapkan masa depan bukanlah tugas yang dilakukan satu kali saja, melainkan proses pembelajaran, adaptasi, dan antisipasi yang berkesinambungan. Dengan pola pikir yang berfokus pada masa depan, Anda dapat memastikan produk berbasis data Anda tetap relevan dan kompetitif, apa pun yang terjadi.

Tapi bagaimana Anda bisa tetap siap?

Berinvestasi dalam bakat. Keahlian seputar data terus berkembang. Berinvestasilah dalam pembelajaran berkelanjutan tim Anda untuk memastikan mereka tetap mengikuti tren dan teknologi yang sedang berkembang.
Gunakan AI dan pembelajaran mesin. Teknologi-teknologi ini akan terus membentuk masa depan produk berbasis data. Jelajahi bagaimana mereka dapat meningkatkan skalabilitas dan efektivitas produk Anda.
Menumbuhkan ketangkasan. Perubahan cepat adalah hal yang konstan di dunia teknologi. Kembangkan pola pikir tangkas dan bersiaplah untuk mengubah atau menyesuaikan strategi Anda sesuai kebutuhan.

Di dunia yang semakin bergantung pada data, menskalakan produk berbasis data web bukan lagi sebuah pilihan melainkan sebuah kebutuhan.

Baik Anda berurusan dengan data firmografis, data karyawan, data lowongan pekerjaan, atau lainnya, keberhasilan upaya penskalaan Anda akan bergantung pada strategi pengumpulan dan pengelolaan data, kepatuhan Anda terhadap privasi dan kepatuhan, strategi penskalaan khusus industri, dan kesiapan Anda untuk masa depan.

Karolis Didziulis adalah Direktur Produk di Coresignal, penyedia data web publik terkemuka di industri. Keahlian profesionalnya berasal dari pengalaman lebih dari 10 tahun dalam pengembangan bisnis Bh1B dan lebih dari 6 tahun di industri data. Kini fokus utama Karolis adalah memimpin upaya Coresignal dalam memungkinkan perusahaan rintisan, perusahaan, dan investasi berbasis data untuk unggul dalam bisnis mereka dengan menyediakan data web publik berskala terbesar dan terbaru dari sumber online yang paling menantang.