Il concetto di gestione dei “dati come prodotto” comporta un cambiamento di paradigma. Trattando i dati come un prodotto progettato per l’uso da parte dei consumatori, piuttosto che come un insieme di informazioni semi-caotiche, le aziende possono aumentare i propri profitti. Molte aziende hanno creato soluzioni personalizzate pipeline di dati – o altre misure estreme e costose – nel tentativo infruttuoso di massimizzare il valore e l’utilizzo dei propri dati.
La gestione dei dati come prodotto dovrebbe produrre dati di alta qualità facili da usare e applicabili a diversi progetti.
Le aziende effettuano costantemente investimenti significativi nel tentativo di migliorare la propria architettura dei dati con l’obiettivo di semplificare la ricerca, ma i ricercatori continuano ad avere difficoltà a trovare, utilizzare e personalizzare i dati che desiderano. Questa difficoltà è principalmente il risultato della visione dei dati come uno strumento, piuttosto che come un prodotto reso disponibile ai consumatori. Il risultato finale sono enormi quantità di dati archiviati in data lake e warehouse che potrebbero non essere mai utilizzati o utilizzati in minima parte.
Che cosa sono i dati come prodotto?
Per eliminare qualsiasi confusione, i dati come prodotto sono diversi da prodotti di dati.
Nel suo libro “Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product”, DJ Patil, ex capo scienziato dei dati statunitense, ha definito un prodotto di dati come “un prodotto che facilita un obiettivo finale attraverso l’uso dei dati”. La sua descrizione include strumenti come dashboard di dati, data warehouse e auto a guida autonoma.
I dati come prodotto, d’altro canto, sono una mentalità che combina strumenti e strategie per trattare i dati come un prodotto consumato dai clienti interni (personale interno). Il "prodotto" dovrebbe includere funzionalità quali rilevabilità, esplorabilità, comprensibilità, sicurezza e affidabilità. I dati dovrebbero essere adatti ai consumatori e di alta qualità.
Vantaggi della gestione dei dati come prodotto
Il motivo per cui gestire i dati come prodotto è migliorare Qualità dei dati. Visualizzando i dati come un prodotto, puoi vederli come qualcosa che può essere migliorato. I dati diventano qualcosa che necessita di miglioramenti per soddisfare la tua base di consumatori. L’obiettivo di una filosofia “dati come prodotto” è fornire dati affidabili e di alta qualità a cui sia facile accedere e lavorare.
Considera il comportamento di un moderno consumatore online che desidera acquistare una maglietta estiva. Il consumatore online si aspetta la possibilità di:
- Avere fiducia che il venditore fornirà ciò che è stato ordinato, mantenendo private le informazioni personali (alcuni clienti acquistano solo su Amazon, Etsy e alcuni altri venditori "fidati")
- Cerca diversi tipi di camicie (una ricerca di camicie estive a maniche corte)
- Trovare i dettagli sulle magliette visualizzate sullo schermo del computer (prezzi, colori, taglie, tipologia di materiale)
- Seleziona la maglietta desiderata con la taglia e il colore corretti
- Ordina e paga la maglietta e dove deve essere consegnata
- Ricevi la maglietta entro un certo periodo di tempo (il tempo di consegna stimato)
L’applicazione di un modello simile al concetto di “dati come prodotto” produce il seguente modello di consumatore, che prevede la capacità di:
- Fidati dei dati desiderati
- Cerca diversi argomenti all'interno dell'archivio dati dell'organizzazione
- Trovare dettagli sui dati (i metadati sono utili per questo processo)
- Seleziona i dati desiderati
- Accedi ai dati
- Ricevi i dati
- Lavora con i dati
Come applicare i principi di gestione del prodotto ai dati
Considera i migliori prodotti che usi. Sono facili da individuare, comprendere e utilizzare e soddisfano costantemente le nostre aspettative. Queste caratteristiche non sono casuali, ma fanno parte di uno sforzo deliberato. Anche il sistema di consegna è una decisione deliberata. Una persona, o un team, ha preso decisioni che hanno massimizzato la facilità d'uso di questi prodotti, fornito un sistema di consegna affidabile e fornito un'alta qualità (o almeno una qualità ragionevole).
L'applicazione dei principi di gestione del prodotto ai dati implica il tentativo di soddisfare le esigenze del maggior numero possibile di potenziali consumatori. Ciò richiede lo sviluppo di una comprensione della base dei consumatori. I consumatori sono in genere il personale interno che accede ai dati dell'organizzazione. (I dati non vengono "venduti", ma vengono trattati come un prodotto disponibile per la distribuzione, identificando le esigenze dei consumatori/del personale interno.)
Da una prospettiva più ampia, l'obiettivo dell'azienda è massimizzare l'utilizzo dei propri dati interni. La gestione dei dati come prodotto richiede l'applicazione dei principi di gestione del prodotto appropriati. Questi principi sono elencati di seguito.
- Mantenere e comprendere una mappa dei flussi di dati dell'organizzazione: monitorando il "prodotto", a amministratore dei dati può determinare quali consumatori utilizzano i dati e per quali progetti. La mappa dovrebbe essere il più dettagliata possibile.
- Cercare feedback dai consumatori: un requisito estremamente importante riguarda l'ascolto e la comprensione delle esigenze della base dei consumatori. Dopo aver sviluppato una mappa dei flussi di dati aziendali, le persone che utilizzano i dati possono essere intervistate riguardo alle loro frustrazioni quando lavorano con i dati dell'organizzazione. Questo feedback può essere utilizzato per trovare soluzioni che rendano il lavoro con i dati più semplice ed efficiente.
- Apportare miglioramenti in modo incrementale: i problemi più grandi che affliggono la maggior parte del personale dovrebbero essere affrontati per primi, soddisfacendo la maggior parte delle persone all’interno della base di consumatori.
- Stabilire procedure standardizzate per lavorare con i dati in tutta l'azienda: l'uso di processi standardizzati riduce al minimo la quantità di tempo dedicato all'apprendimento dei diversi processi e migliora l'efficienza complessiva.
- Fornisci analisi self-service ai tuoi consumatori: Analisi self-service è un modo di raccogliere e analizzare informazioni per sviluppare la business intelligence. Consente agli utenti di accedere e analizzare i propri dati e sviluppare approfondimenti utili. La differenza principale tra le soluzioni di analisi tradizionali e quelle di analisi self-service è che le prime richiedono una formazione specifica e la pianificazione dei progetti, mentre le seconde possono essere utilizzate spontaneamente da persone prive di una laurea tecnica.
Maglia di dati
Sviluppato nel 2018 da Zhamak Dheghani, direttore delle tecnologie emergenti in Nord America per ThoughtWorks, il data mesh è diventato un argomento controverso nelle discussioni sulla gestione dei dati. Offre un'alternativa alle carenze di un modello architettonico centralizzato.
La mesh di dati è un modello architetturale integrato e supportato dalla filosofia dei dati come prodotto. Il concetto ha suscitato un certo interesse tra le aziende come alternativa all’archiviazione dei dati in data lake e data warehouse.
La filosofia dei dati come prodotto è una caratteristica importante del modello data mesh.
La mesh di dati è una forma decentralizzata di architettura dei dati. È controllato da diversi dipartimenti o uffici – marketing, vendite, servizio clienti – piuttosto che da un’unica sede. Storicamente, un team di ingegneria dei dati eseguiva la ricerca e l'analisi, un processo che limitava fortemente la ricerca rispetto all'approccio self-service promosso dai dati come filosofia di prodotto e al modello di mesh dei dati.
L'uso di un'architettura a maglie di dati non elimina la necessità di un team di ingegneri dei dati, ma sposta invece la loro responsabilità sulla ricerca e sullo sviluppo delle migliori soluzioni dati per l'organizzazione. (Alcuni credono che la mesh di dati potrebbe non esserlo vale la pena.)
In un'organizzazione data mesh, i proprietari del dominio (uno o due in ciascuna sede, dipartimento o ufficio) sono responsabili del mantenimento di uno standard uniforme per tutti i dati dell'organizzazione. Ciò consente al personale di qualsiasi luogo di accedere ai dati archiviati in altri luoghi. Durante lei presentazione principale al Data Architecture Online (DAO) di DATAVERSITY, Zhamak Dheghani ha detto,
“Tutti nell’organizzazione sono responsabili dei propri dati. Man mano che l’organizzazione cresce con nuovi casi d’uso e integra nuovi punti di contatto, viene aggiunto un nuovo dominio con un nuovo team responsabile di tali dati”.
Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock.com
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- Fonte: https://www.dataversity.net/managing-data-as-a-product-what-why-how/
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