Cosa sono i prodotti dati e perché sono importanti? – DATAVERSITÀ

I prodotti dati sono software sotto forma di strumenti e app specializzati progettati per supportare i dati utilizzati come servizio. Possono essere semplici e diretti come un programma che converte un set di dati in una visualizzazione, o complessi come un sistema di apprendimento automatico basato su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come ChatGPT. Ciò che tutti i prodotti dati hanno in comune è che raggiungono un obiettivo specifico attraverso l'applicazione dei dati.

Un aspetto potenzialmente confuso della tecnologia è la distinzione tra prodotti di dati e “dati come prodotto", che unisce strumenti di dati con strategie per soddisfare le esigenze di specifici consumatori di dati, che si tratti di una persona o di un intero dipartimento o organizzazione. Al contrario, i prodotti dati fungono da materia prima che le aziende possono combinare in modi unici per implementare strategie volte a raggiungere i propri obiettivi a breve e lungo termine. Operano a livello di individui, team, dipartimenti, aziende e interi settori.

Cos'è un Prodotto dati?

L’intelligenza artificiale e altre tecnologie emergenti consentono alle organizzazioni di raccogliere informazioni approfondite dalle proprie risorse di dati in modo da massimizzare il valore dei dati. I prodotti dati fungono da mezzo attraverso il quale le aziende convertono i dati in azioni che migliorano la loro efficienza, competitività e redditività. Ex capo scienziato dei dati degli Stati Uniti DJ Patil coniato il termine "jujitsu dei dati" nel 2012 come "l'arte di trasformare i dati in prodotto". 

Attraverso l'applicazione intelligente degli elementi di dati, il data jujitsu consente di risolvere problemi iterativi di dati altrimenti intrattabili utilizzando il "peso" del problema contro se stesso, proprio come i combattenti di jujitsu tentano di utilizzare il peso dei loro avversari a proprio vantaggio e a svantaggio dei loro nemici. . L’approccio standard alla risoluzione dei problemi, consistente nell’attaccarlo frontalmente utilizzando varie competenze tecniche, spesso complica il problema e ne rende più difficile la risoluzione.

L'obiettivo dei prodotti dati è semplificare la risoluzione dei problemi rispondendo fin dall'inizio a una semplice domanda: chi vuole o ha bisogno di questo prodotto? Per rispondere rapidamente a questa domanda, gli sviluppatori adottano scorciatoie che potrebbero arrivare alla versione finale o essere sostituite da approcci più complicati più avanti nel processo. La chiave è iniziare in modo semplice, per evitare di impantanarsi all’inizio del progetto.

Componenti dei prodotti dati

Anche i prodotti dati più semplici sono costituiti da un elenco diversificato di elementi che si combinano per supportare le decisioni e risolvere i problemi aziendali. Queste sono le otto componenti chiave di un prodotto dati:

• Fonti dei dati devono essere affidabili, accessibili in tempo reale o in batch, pertinenti al problema da risolvere e conformi alle norme sulla protezione dei dati come GDPR ed HIPAA, nonché con gli standard legali ed etici.
• Pipeline di dati automatizzare eventuali conversioni di dati richieste (ETL, ad esempio), sono scalabili per accogliere set di dati in crescita, includono robusti strumenti di gestione degli errori e controlli di qualità dei dati e sono modulari per supportare le modifiche alla configurazione.
• Archivio dati deve soddisfare i requisiti prestazionali, scalare orizzontalmente e verticalmente senza interruzioni, applicare crittografia e controlli di accesso ed essere economicamente vantaggioso supportando tipi di dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati.
• Modelli di dati e algoritmi fornire approfondimenti e previsioni accurati che sono stati convalidati utilizzando tecniche come la convalida incrociata. Devono essere facili da comprendere per le parti interessate, efficienti dal punto di vista computazionale e facili da mantenere.
• I Interfaccia utente dovrebbe essere sufficientemente intuitivo da richiedere una formazione minima dell'utente. Dovrebbe fare uso di visualizzazioni e facilitare l’interazione degli utenti con i dati, compresi meccanismi di feedback e supporto multi-dispositivo.
• API ed endpoint richiedono autorizzazione e autenticazione sicure, limiti al numero di chiamate API da ciascun utente o sistema e documentazione sufficiente per gli sviluppatori. Dovrebbero supportare formati di dati come JSON ed XML per garantire la compatibilità.
• Monitoraggio e registrazione in tempo reale consente ai prodotti dati di identificare e risolvere rapidamente i problemi. Gli amministratori vengono avvisati di problemi di prestazioni ed errori e gli audit trail aiutano le aziende a soddisfare i requisiti di conformità. I parametri delle prestazioni da monitorare includono latenza, velocità effettiva e tassi di errore.
• Documentazione include manuali utente, specifiche tecniche, documentazione per API, registri delle modifiche e record di conformità.

Esempi di prodotti di dati

L'esempio più popolare di prodotto dati potrebbe essere ChatGPT, lo strumento gratuito basato sull'intelligenza artificiale che risponde a domande semplici e complesse in modo colloquiale ed entra in un dialogo con gli utenti che consente domande di follow-up, ammette i propri errori e contesta le imprecisioni. ChatGPT si qualifica come prodotto dati perché dipende da a set di dati di testo molto grande, sebbene il sistema sia molto più complesso dei tipici prodotti di dati. 

Tuttavia, nel suo stato attuale, ChatGPT manca di un aspetto importante dei prodotti dati: l'accuratezza. Il proprietario del prodotto dati è responsabile di garantire sia un'esperienza utente positiva che una risoluzione affidabile al problema per cui il prodotto è stato progettato per contribuire a risolvere. Ciò richiede le migliori pratiche nella gestione del prodotto e un accesso coerente e affidabile alle analisi che supportano le decisioni aziendali.

Strumenti Bowman per analizzare le seguenti finiture: sei categorie di prodotti di dati dimostrare l’uso della tecnologia nei prodotti di uso quotidiano:

• Motori di raccomandazione offerti da aziende come Amazon, Netflix e TripAdvisor personalizzano le loro risposte per aumentare il coinvolgimento dei clienti e migliorare i tassi di conversione.
• Strumenti di analisi predittiva includono quelli utilizzati da FICO, LinkedIn e Zillow che identificano le tendenze nei dati e generano previsioni basate su tecniche avanzate di data mining e modellazione.
• API di dati come Google Maps, profili LinkedIn e IO Weather facilitano il flusso regolare di dati tra sistemi diversi. I formati comuni sono il trasferimento dello stato rappresentativo (REST), il Simple Object Access Protocol (SOAP), XML-RPC e JSON-RPC.
• Dashboard in tempo reale presentare i dati visivamente e aggiornare automaticamente le schermate degli utenti non appena diventano disponibili nuove informazioni. Vengono applicati per monitorare l'inventario, le vendite e i dati operativi a supporto delle decisioni aziendali. Dashboard popolari includono Tableau, Microsoft BI e Zoho Analytics.
• Finanza personale strumenti includere Autorizzare (precedentemente Personal Capital), Quicken e You Need a Budget (YNAB), che tentano tutti di portare maggiore chiarezza e sicurezza nella pianificazione finanziaria delle persone.
• Prodotti indossabili per il monitoraggio della salute come Apple Watch, FitBit e il misuratore continuo di glucosio di Dexcom vanno oltre il monitoraggio della frequenza cardiaca, dell’andamento del sonno e di altri problemi di salute condividendo le informazioni con gli operatori sanitari.

Perché i prodotti dati sono importanti

Prodotti dati avvantaggiare i consumatori di dati in diversi modi:

• Ottengono informazioni più rapidamente utilizzando prodotti predefiniti anziché dover avviare ciascun progetto da zero.
• L'integrità dei dati viene verificata in anticipo, quindi la fiducia è incorporata nei prodotti.
• La consapevolezza situazionale in tempo reale aumenta il valore delle analisi dei dati.
• La capacità di rispondere in tempo reale supporta un processo decisionale più rapido e informato.
• La governance è facilitata da garanzie iniziali di Qualità dei dati e conformità.
• I prodotti facilitano la ricerca e l'accesso ai dati da diversi sistemi.

Le organizzazioni vedono nei prodotti dati la chiave per una maggiore efficienza e redditività:

• I prodotti basati sui dati aiutano ad affinare l’attenzione dell’azienda sui risultati positivi.
• Migliorano l’agilità delle organizzazioni e forniscono valore in modo incrementale.
• Il riutilizzo dei prodotti dati massimizza il valore dei dati con un sovraccarico minimo.
• Le architetture dei dati sono rese a prova di futuro grazie all’adattabilità dei prodotti dati.
• Sorgono meno domande sull’affidabilità e l’integrità dei dati sottostanti.
• I reparti aziendali e IT comunicano utilizzando la stessa lingua.

Forse il vantaggio più grande offerto dai prodotti dati alle organizzazioni è la loro capacità di farlo sbloccare il valore dei dati fungendo da collante che unisce sistemi fisici, modellazione dei dati, processi aziendali e casi d'uso. Sostituiscono l’approccio frammentario che molte aziende adottano per le proprie operazioni sui dati, decentralizzando al tempo stesso la gestione dei dati. Ciò libera i dati sottostanti da applicare al volo in diverse situazioni e condizioni, con una preelaborazione minima o nulla. 

Secondo McKinsey, i prodotti dati consentono la nascita di nuovi casi d’uso aziendali implementato il 90% più velocemente e il costo totale di proprietà diminuirà del 30%. Riducono inoltre i rischi, nonché il tempo e il denaro spesi per le operazioni di governance.

Realizzare i vantaggi promessi dai prodotti dati richiede l'adozione di un approccio agile alla gestione dei dati che inizia in piccolo, viene rilasciato rapidamente, si ripete e dimostra il valore dei prodotti. Aggiungi qualche funzionalità in più con ogni versione per aumentare in modo incrementale il valore del prodotto per stimolarne l'adozione e ottenere maggiori investimenti per nuovi prodotti e casi d'uso. Una volta che i prodotti dati saranno integrati con i processi aziendali quotidiani della tua azienda, gli strumenti inizieranno a vendersi man mano che il loro valore diventerà evidente agli utenti e ai manager. 

Immagine utilizzata su licenza di Shutterstock

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