מהם מוצרי נתונים ולמה הם חשובים? - DATAVERSITY

הועלה מחדש על ידי אפלטון

עוקב: 0

מוצרי נתונים הם תוכנה בצורת כלים ואפליקציות מיוחדות שנועדו לתמוך בנתונים המשמשים כשירות. הם עשויים להיות פשוטים ופשוטים כמו תוכנית הממירה מערך נתונים להדמיה, או מורכבות כמו מערכת למידת מכונה המבוססת על מודלים של שפות גדולות (LLM), כגון ChatGPT. המשותף לכל מוצרי הנתונים הוא שהם משיגים מטרה ספציפית באמצעות יישום נתונים.

היבט אחד שעלול לבלבל בטכנולוגיה הוא ההבחנה בין מוצרי נתונים לבין "נתונים כמוצר," הממזג כלי נתונים עם אסטרטגיות כדי לענות על הצרכים של צרכני נתונים ספציפיים, בין אם אדם אחד או מחלקה או ארגון שלם. לעומת זאת, מוצרי נתונים משמשים כחומר הגלם שחברות יכולות לשלב בדרכים ייחודיות ליישום אסטרטגיות להשגת יעדיהן לטווח הקצר והארוך. הם פועלים ברמת יחידים, צוותים, מחלקות, עסקים ותעשיות שלמות.

מה זה א מוצר נתונים?

בינה מלאכותית וטכנולוגיות מתפתחות אחרות מאפשרות לארגונים לקבל תובנות מנכסי הנתונים שלהם בדרכים הממקסמות את ערך הנתונים. מוצרי נתונים משמשים כאמצעי שבאמצעותו חברות ממירות נתונים לפעולות המשפרות את היעילות, התחרותיות והרווחיות שלהן. לשעבר מדען נתונים ראשי בארה"ב די ג'יי פאטיל טבע את המונח "ג'וג'יטסו נתונים" ב-2012 בתור "האמנות של הפיכת נתונים למוצר".

באמצעות יישום חכם של רכיבי נתונים, ג'וג'יטסו נתונים מאפשר לפתור בעיות נתונים איטרטיביות בלתי פתירות בדרך אחרת על ידי שימוש ב"משקל" הבעיה נגד עצמה, בדיוק כפי שלוחמי ג'וג'יטסו מנסים להשתמש במשקל יריביהם לטובתם ולחסרונם של אויביהם . הגישה הסטנדרטית לפתרון בעיות של תקיפתה חזיתית תוך שימוש במומחיות טכנית מגוונת מסבכת לעתים קרובות את הבעיה ומקשה על פתרון הבעיה.

המטרה של מוצרי נתונים היא לפשט את פתרון הבעיות על ידי התייחסות לשאלה פשוטה בהתחלה: מי רוצה או צריך את המוצר הזה? כדי לענות על שאלה זו במהירות, מפתחים לוקחים קיצורי דרך שעשויים להגיע לגרסה המוגמרת, או להיות מוחלפים בגישות מסובכות יותר בהמשך התהליך. המפתח הוא להתחיל בפשטות, כדי להימנע מלהסתבך בתחילת הפרויקט.

רכיבים של מוצרי נתונים

אפילו מוצרי הנתונים הפשוטים ביותר מורכבים מרשימה מגוונת של אלמנטים המשלבים תמיכה בהחלטות ופתרון בעיות עסקיות. אלו הם ה שמונה מרכיבי מפתח של מוצר נתונים:

מקורות מידע חייב להיות אמין, נגיש בזמן אמת או באצווה, רלוונטי לבעיה הנפתרת, ובהתאם לתקנות הגנת מידע כגון GDPR ו HIPAA, כמו גם עם סטנדרטים משפטיים ואתיים.
צינורות נתונים להפוך את כל המרות הנתונים הנדרשות לאוטומטי (ETL, למשל), קנה מידה כדי להכיל מערכי נתונים הולכים וגדלים, כולל כלים חזקים לטיפול בשגיאות ובדיקות איכות נתונים, והם מודולריים לתמיכה בשינויי תצורה.
אחסון נתונים חייב לעמוד בדרישות הביצועים, להתאים אופקית ואנכית ללא הפרעות, להחיל בקרות הצפנה וגישה, ולהיות חסכוני תוך תמיכה בסוגי נתונים מובנים, חצי מובנים ובלתי מובנים.
מודלים ואלגוריתמים של נתונים לספק תובנות ותחזיות מדויקות שאומתו באמצעות טכניקות כגון אימות צולב. הם צריכים להיות קלים להבנה עבור בעלי העניין, יעילים מבחינה חישובית וקלים לתחזוקה.
השמיים ממשק משתמש צריך להיות מספיק אינטואיטיבי כדי לדרוש הכשרה מינימלית של משתמשים. זה צריך לעשות שימוש בהדמיות ולהקל על האינטראקציה של המשתמשים עם הנתונים, כולל מנגנוני משוב ותמיכה בריבוי מכשירים.
ממשקי API ונקודות קצה דורשים הרשאה ואימות מאובטחים, הגבלות על מספר קריאות ה-API מכל משתמש או מערכת, ותיעוד מספק למפתחים. הם צריכים לתמוך בפורמטים של נתונים כגון JSON ו XML כדי להבטיח תאימות.
ניטור ורישום בזמן אמת מאפשר למוצרי נתונים לזהות ולטפל בבעיות במהירות. מנהלי מערכת מקבלים התראה על בעיות וטעויות בביצועים, ומסלולי ביקורת עוזרים לחברות לעמוד בדרישות התאימות. מדדי ביצועים שיש לנטר כוללים זמן אחזור, תפוקה ושיעורי שגיאות.
תיעוד כולל מדריכים למשתמש, מפרט טכני, תיעוד עבור ממשקי API, יומני שינויים ורשומות תאימות.

דוגמאות למוצרי נתונים

הדוגמה הפופולרית ביותר למוצר נתונים עשויה להיות ChatGPT, הכלי החינמי מבוסס בינה מלאכותית העונה על שאלות פשוטות ומורכבות באופן שיחתי ונכנס לדיאלוג עם משתמשים המאפשר שאלות המשך, מודה בטעויות שלו ומאתגר אי דיוקים. ChatGPT מתאים כמוצר נתונים מכיוון שהוא תלוי ב- מערך טקסט גדול מאוד, למרות שהמערכת הרבה יותר מורכבת ממוצרי נתונים טיפוסיים.

עם זאת, במצבו הנוכחי, ל-ChatGPT חסר היבט אחד חשוב של מוצרי נתונים: דיוק. הבעלים של מוצר הנתונים אחראי להבטיח הן חווית משתמש חיובית והן פתרון מהימן לבעיה שהמוצר תוכנן לסייע בתיקון. זה דורש שיטות עבודה מומלצות בניהול מוצר, וגישה עקבית ואמינה לניתוחים התומכים בהחלטות עסקיות.

אלה שש קטגוריות של מוצרי נתונים להדגים את השימוש בטכנולוגיה במוצרים יומיומיים:

מנועי המלצה המוצעות על ידי חברות כמו אמזון, נטפליקס ו-TripAdvisor מתאמים את התגובות שלהם כדי לשפר את מעורבות הלקוחות ולשפר את שיעורי ההמרה.
כלי ניתוח חיזוי כוללים את אלה המשמשים את FICO, LinkedIn ו-Zillow המזהים מגמות בנתונים ומייצרים תחזיות המבוססות על טכניקות כריית נתונים ומידול מתקדמות.
ממשקי API של נתונים כגון Google Maps, LinkedIn Profiles ו-IO Weather מאפשרים זרימה חלקה של נתונים בין מערכות שונות. הפורמטים הנפוצים הם העברת מצב ייצוגי (REST), Simple Object Access Protocol (SOAP), XML-RPC ו-JSON-RPC.
לוחות מחוונים בזמן אמת להציג נתונים באופן ויזואלי ולעדכן את מסכי המשתמשים באופן אוטומטי כאשר מידע חדש הופך זמין. הם מיושמים לניטור מלאי, מכירות ונתוני תפעול לתמיכה בהחלטות עסקיות. לוחות מחוונים פופולריים כוללים את Tableau, Microsoft BI ו-Zoho Analytics.
כספים אישיים כלים לכלול להסמיך (לשעבר Personal Capital), Quicken ו-You Need a Budget (YNAB), כולם מנסים להביא יותר בהירות וביטחון לתכנון הפיננסי של אנשים.
מוצרי ניטור בריאות לבישים כמו Apple Watch, FitBit ומד הגלוקוז הרציף של Dexcom יוצאים ממעקב אחר קצבי הדופק, דפוסי השינה ועניינים בריאותיים אחרים על ידי שיתוף המידע עם ספקי שירותי בריאות.

מדוע מוצרי נתונים חשובים

מוצרי נתונים תועלת לצרכני הנתונים בכמה דרכים:

הם מקבלים תובנות מהר יותר על ידי שימוש במוצרים שנבנו מראש במקום להתחיל כל פרויקט מאפס.
שלמות הנתונים מאומתת מראש, כך שאמון מובנה במוצרים.
מודעות למצב בזמן אמת משפרת את הערך של ניתוח נתונים.
היכולת להגיב בזמן אמת תומכת בקבלת החלטות מושכלת מהירה יותר.
הממשל מתאפשר על ידי ערבויות מראש של איכות הנתונים ואת תאימות.
המוצרים מקלים על איתור וגישה לנתונים ממערכות מגוונות.

ארגונים רואים במוצרי נתונים את המפתח ליעילות ורווחיות רבה יותר:

מוצרי נתונים עוזרים לחדד את המיקוד של החברה בתוצאות חיוביות.
הם משפרים את הזריזות של ארגונים ומספקים ערך בהדרגה.
שימוש חוזר במוצרי נתונים ממקסם את ערך הנתונים עם מעט מאוד תקורה.
ארכיטקטורות נתונים הופכות לחסינות עתיד על ידי יכולת ההסתגלות של מוצרי נתונים.
פחות שאלות מתעוררות לגבי האמינות והשלמות של הנתונים הבסיסיים.
מחלקות עסקים ומחלקות IT מתקשרות באותה שפה.

אולי היתרון הגדול ביותר של מוצרי נתונים לארגונים הוא היכולת שלהם לעשות זאת לפתוח את הערך של הנתונים בכך שהוא משמש כדבק המחבר יחד מערכות פיזיות, מודלים של נתונים ותהליכים עסקיים ומקרי שימוש. הם מחליפים את הגישה החתיכה שחברות רבות נוקטות לפעולות הנתונים שלהן, תוך שהם מבזרים את ניהול הנתונים. זה משחרר את הנתונים הבסיסיים ליישום תוך כדי סיטואציות ותנאים מגוונים, עם מינימום או ללא עיבוד מקדים.

לדברי מקינזי, מוצרי נתונים מאפשרים מקרי שימוש עסקיים חדשים מיושם ב-90% מהר יותר ועלות הבעלות הכוללת תרד ב-30%. הם גם מפחיתים את הסיכון ואת הזמן והכסף המושקעים בפעולות ממשל.

מימוש היתרונות המובטחים על ידי מוצרי נתונים מחייב אימוץ של גישה זריזה לניהול נתונים שמתחיל בקטן, משתחרר מהר, חוזר ומדגים את הערך של המוצרים. הוסף עוד כמה יכולות עם כל מהדורה כדי להגביר את הערך של המוצר בהדרגה כדי לדרבן אימוץ ולצבור השקעה מוגברת במוצרים ובמקרי שימוש חדשים. ברגע שמוצרי נתונים ישתלבו בתהליכים העסקיים היומיומיים של החברה שלך, הכלים יתחילו למכור את עצמם ככל שהערך שלהם יתברר למשתמשים ולמנהלים.

תמונה בשימוש ברישיון של Shutterstock