データ製品は、サービスとして使用されるデータをサポートするように設計された専用ツールおよびアプリの形式のソフトウェアです。これらは、データセットを視覚化に変換するプログラムのように単純で単純なものもあれば、次のような大規模言語モデル (LLM) に基づく機械学習システムのように複雑なものもあります。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、。すべてのデータ製品に共通しているのは、データの適用を通じて特定の目標を達成するということです。
テクノロジーの潜在的に混乱を招く側面の XNUMX つは、データ製品と「製品としてのデータ」では、データ ツールと戦略を組み合わせて、XNUMX 人の個人でも、部門や組織全体でも、特定のデータ利用者のニーズを満たすことができます。対照的に、データ製品は、企業が短期および長期の目標を達成するための戦略を実行するために独自の方法で組み合わせることができる原材料として機能します。彼らは、個人、チーム、部門、企業、業界全体のレベルで活動します。
とは データ製品?
AI やその他の急成長するテクノロジーにより、組織はデータの価値を最大化する方法でデータ資産から洞察を収集できるようになります。データ製品は、企業がデータを効率、競争力、収益性を向上させるアクションに変換する手段として機能します。元米国チーフデータサイエンティスト DJパティル 「」という用語を作りましたデータ柔術」は 2012 年に「データを製品に変える技術」として評価されました。
データ要素を巧みに応用することで、データ柔術では、柔術の戦闘員が相手の体重を自分に有利に、敵に不利に利用しようとするのと同じように、問題の「重み」をそれ自体に対して利用することで、解決が難しい反復的なデータ問題を解決することができます。 。さまざまな技術的専門知識を活用して正面から取り組むという標準的な問題解決アプローチでは、多くの場合、問題が複雑になり、解決がより困難になります。
データ製品の目標は、最初に「誰がこの製品を望んでいるのか、または必要としているのか?」という単純な質問に対処することで、問題解決を簡素化することです。この質問にすぐに答えるために、開発者は完成バージョンに到達するか、プロセスの後半でより複雑なアプローチに置き換えられる可能性のあるショートカットを採用します。重要なのは、プロジェクトの開始時に行き詰まりを避けるために、シンプルに始めることです。
データ製品のコンポーネント
最も単純なデータ製品であっても、意思決定をサポートし、ビジネス上の問題を解決するために組み合わされるさまざまな要素のリストで構成されています。これらは、 XNUMXつの主要なコンポーネント データ製品の:
- データソース 信頼性が高く、リアルタイムまたはバッチでアクセスでき、解決されている問題に関連しており、次のようなデータ保護規制に準拠している必要があります。 GDPR および HIPAA、法的および倫理的基準も満たしています。
- データパイプライン 必要なデータ変換を自動化します (ETL、たとえば)、増大するデータセットに対応するように拡張し、堅牢なエラー処理ツールとデータ品質チェックが含まれており、構成変更をサポートするためにモジュール化されています。
- データストレージ パフォーマンス要件を満たし、中断することなく水平方向および垂直方向に拡張し、暗号化とアクセス制御を適用し、構造化、半構造化、および非構造化データ型をサポートしながらコスト効率が高くなければなりません。
- データモデルとアルゴリズム 相互検証などの手法を使用して検証された、正確な洞察と予測を提供します。関係者にとって理解しやすく、計算効率が高く、保守が容易である必要があります。
- ユーザーインターフェース 最小限のユーザートレーニングを必要とするほど直観的である必要があります。視覚化を活用し、フィードバック メカニズムやマルチデバイスのサポートなど、ユーザーによるデータの操作を容易にする必要があります。
- APIとエンドポイント 安全な認可と認証、各ユーザーまたはシステムからの API 呼び出し数の制限、および十分な開発者向けドキュメントが必要です。次のようなデータ形式をサポートする必要があります。 JSONの および XML 互換性を確保するため。
- 監視とロギング リアルタイムでデータ製品が問題を迅速に特定し、対処できるようになります。管理者にはパフォーマンスの問題やエラーが通知され、監査証跡は企業がコンプライアンス要件を満たすのに役立ちます。監視するパフォーマンス メトリックには、レイテンシ、スループット、エラー率などがあります。
- ドキュメンテーション これには、ユーザー マニュアル、技術仕様、API のドキュメント、変更ログ、コンプライアンス記録が含まれます。
データプロダクトの例
データ製品の最も一般的な例は次のとおりです。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、、単純な質問と複雑な質問に会話形式で回答し、ユーザーとの対話を開始してフォローアップの質問を許可し、間違いを認め、不正確さに異議を唱える無料の AI ベースのツールです。 ChatGPT はデータ製品として適格です。 非常に大きなテキスト データセットただし、システムは一般的なデータ製品よりもはるかに複雑です。
ただし、現在の状態では、ChatGPT にはデータ製品の重要な側面の XNUMX つである精度が欠けています。データ製品の所有者は、ポジティブなユーザー エクスペリエンスと、製品が解決に役立つように設計された問題に対する信頼できる解決策の両方を保証する責任があります。これには、製品管理のベスト プラクティスと、ビジネス上の意思決定をサポートする分析への一貫した信頼性の高いアクセスが必要です。
ボーマン XNUMX つのカテゴリーのデータ製品 日常製品におけるテクノロジーの使用を実証します。
- レコメンデーションエンジン Amazon、Netflix、トリップアドバイザーなどの企業が提供するサービスは、応答をパーソナライズして顧客エンゲージメントを強化し、コンバージョン率を向上させます。
- 予測分析ツール これには、データの傾向を特定し、高度なデータ マイニングおよびモデリング技術に基づいて予測を生成する、FICO、LinkedIn、および Zillow によって使用されるものが含まれます。
- データAPI Google マップ、LinkedIn プロファイル、IO Weather などは、異なるシステム間のデータのスムーズな流れを促進します。一般的な形式は、Representational State Transfer (REST)、Simple Object Access Protocol (SOAP)、XML-RPC、および JSON-RPC です。
- リアルタイムのダッシュボード データを視覚的に表示し、新しい情報が利用可能になるとユーザーの画面を自動的に更新します。これらは、ビジネス上の意思決定を支援するために在庫、販売、運用データを監視するために適用されます。 人気のダッシュボード これには、Tableau、Microsoft BI、Zoho Analytics が含まれます。
- 個人融資 豊富なツール群 include エンパワー (旧 Personal Capital)、Quicken、および You Need a Budget (YNAB) はすべて、個人の財務計画をより明確にし、自信を持たせることを目的としています。
- ウェアラブル健康モニタリング製品 Apple Watch、FitBit、Dexcom の持続血糖計などは、医療提供者と情報を共有することで、脈拍数、睡眠パターン、その他の健康問題を追跡するだけではありません。
データ製品が重要な理由
データ製品 データ消費者に利益をもたらす いくつかの方法で:
- 各プロジェクトを最初から開始するよりも、事前に構築された製品を使用することで、より迅速に洞察を得ることができます。
- データの整合性が事前に検証されるため、製品に信頼が組み込まれます。
- リアルタイムの状況認識により、データ分析の価値が高まります。
- リアルタイムで応答できる機能により、情報に基づいた迅速な意思決定がサポートされます。
- ガバナンスは、 データ品質 コンプライアンス。
- これらの製品により、さまざまなシステムからデータを簡単に見つけてアクセスできるようになります。
組織はデータ製品を効率性と収益性の向上の鍵とみなしています。
- データ製品は、企業がポジティブな結果に重点を置くのに役立ちます。
- これらは組織の機敏性を向上させ、価値を段階的に提供します。
- データ製品を再利用すると、わずかなオーバーヘッドでデータの価値が最大化されます。
- データ アーキテクチャは、データ製品の適応性によって将来も保証されます。
- 基礎となるデータの信頼性と整合性に関して生じる疑問はほとんどなくなります。
- ビジネス部門と IT 部門は同じ言語を使用してコミュニケーションします。
おそらく、組織にとってのデータ製品の最大の利点は、次のことができることです。 データの価値を解き放つ 物理システム、データ モデリング、ビジネス プロセスとユースケースを結び付ける接着剤として機能します。これらは、多くの企業がデータ運用に対して採用している段階的なアプローチを置き換えると同時に、データ管理を分散化します。これにより、前処理を最小限またはまったく行わずに、基になるデータをさまざまな状況や条件でオンザフライで適用できるようになります。
マッキンゼーによると、データ製品により、新しいビジネス ユースケースが可能になります。 90% 早く実装されました 総所有コストは 30% 削減されます。また、リスクが軽減され、ガバナンス業務に費やされる時間と費用も削減されます。
データ製品によって約束された利点を実現するには、 データ管理へのアジャイルなアプローチ それは小規模に開始し、迅速にリリースし、反復して製品の価値を実証します。リリースごとにいくつかの機能を追加して、製品の価値を段階的に高めて導入を促進し、新しい製品やユースケースへの投資を増やします。データ製品が企業の日常的なビジネス プロセスに統合されると、その価値がユーザーや管理者に明らかになり、ツール自体が売れ始めます。
画像は Shutterstock のライセンスに基づいて使用されています
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/
- :は
- $UP
- 2012
- 224
- 300
- a
- 能力
- 私たちについて
- アクセス
- アクセスプロトコル
- アクセス可能な
- 対応する
- 精度
- 正確な
- 達成する
- 行動
- 加えます
- 住所
- アドレッシング
- 管理者
- 採用
- 養子縁組
- 高度な
- 利点
- に対して
- すべて
- 許す
- ことができます
- また
- しかし
- Amazon
- an
- 分析
- 分析論
- および
- 回答
- 回答
- どれか
- API
- API
- 見かけ上
- Apple
- アップル腕時計
- 申し込み
- 適用された
- 申し込む
- アプローチ
- アプローチ
- アプリ
- です
- 発生します
- 宝品
- AS
- 側面
- 資産
- At
- 攻撃
- 試み
- 監査
- 認証
- 承認
- 自動化する
- 自動的に
- 利用できます
- 避ける
- 認知度
- ベース
- BE
- なぜなら
- になる
- になる
- き
- 始まる
- 開始
- さ
- 恩恵
- 利点
- BEST
- ベストプラクティス
- の間に
- 越えて
- だまされた
- 絆
- ブースト
- 両言語で
- 持って来る
- 予算
- 内蔵
- 急成長
- ビジネス
- ビジネスプロセス
- ビジネス
- by
- CA
- コール
- 缶
- 機能
- 資本
- 例
- カテゴリ
- 課題
- 変化する
- 変更
- AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、
- 小切手
- チーフ
- 明瞭
- 造られた
- 組み合わせる
- コマンドと
- 伝える
- 企業
- 会社の
- 互換性
- 競争力
- 複雑な
- コンプライアンス
- 複雑な
- 条件
- 信頼
- 紛らわしい
- 議会
- 整合性のある
- 消費者
- 連続的な
- コントラスト
- controls
- 会話
- 変換
- コンバージョン
- 変換
- 費用
- コスト効率の良い
- 電流プローブ
- 現在の状態
- 顧客
- 顧客エンゲージメント
- データ
- データ管理
- データマイニング
- データ保護
- データ品質
- データセット
- データバーシティ
- 意思決定
- 決定
- 衰退
- 配信する
- 実証します
- 実証
- 部門
- 部署
- 依存
- 設計
- Developer
- 開発者
- 対話
- 難しい
- 不利益
- 異なる
- 途絶
- 違い
- 異なる
- do
- ドキュメント
- ダウン
- 各
- 簡単に
- 効率
- 効率的な
- 要素は
- 暗号化
- 婚約
- 高めます
- 強化
- 十分な
- 確保
- 確保する
- 入ります
- 全体
- エラー
- エラー
- 倫理的な
- 日常
- 例
- 体験
- 専門知識
- 容易にする
- 促進された
- 速いです
- フィードバック
- 少数の
- FICO
- ファイナンシャル
- 財務計画
- もう完成させ、ワークスペースに掲示しましたか?
- 企業
- フロー
- フォーカス
- 予想
- フォーム
- 前者
- 以前は
- 無料版
- から
- 利得
- 集める
- 生成する
- Go
- 目標
- 目標
- でログイン
- Googleマップ
- ガバナンス
- 大きい
- 最大
- 成長
- 保証
- 持ってる
- 持って
- 健康
- ヘルスケア
- 助けます
- ハイ
- HTML
- HTTP
- HTTPS
- 識別する
- 実装する
- 重要
- 重要な側面
- 改善します
- in
- include
- 含ま
- 含めて
- 増加した
- 個人
- 産業
- 情報
- 情報に基づく
- 洞察
- 統合された
- 整合性
- 相互作用
- に
- 直観的な
- インベントリー
- 投資
- 巻き込む
- 問題
- IT
- ITS
- 自体
- JSON
- ただ
- キー
- 言語
- 大
- レイテンシ
- 後で
- 学習
- リーガルポリシー
- レベル
- ライセンス
- 制限
- リスト
- 少し
- 長期的
- 機械
- 機械学習
- 製
- 維持する
- make
- 作る
- 管理
- マネージャー
- 方法
- 多くの
- ゲレンデマップ
- 材料
- 問題
- 事態
- 最大幅
- 最大化します
- 最大化する
- 五月..
- マッキンゼー
- 手段
- メカニズム
- 大会
- マージ
- メトリック
- Microsoft
- 最小限の
- 鉱業
- ミス
- モデリング
- モデル
- モジュラー
- お金
- モニター
- 監視対象
- モニタリング
- 他には?
- 最も
- 一番人気
- ずっと
- しなければなりません
- 必要
- ニーズ
- Netflix
- 新作
- 新製品
- いいえ
- 数
- オブジェクト
- of
- 提供
- 頻繁に
- on
- かつて
- ONE
- OpenAI
- 操作する
- オペレーショナル
- 業務執行統括
- or
- 組織
- 組織
- その他
- さもないと
- 成果
- 所有者
- 所有権
- パターン
- パフォーマンス
- 人
- 個人的な
- 個人
- 物理的な
- 計画
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- 人気
- 正の
- :
- プラクティス
- 予測
- 現在
- 問題
- 問題解決
- 問題
- プロセス
- ラボレーション
- プロダクト
- 製品管理
- 製品
- 対応プロファイル
- 収益性
- 演奏曲目
- プロジェクト
- 約束された
- 保護
- 提供します
- プロバイダ
- パルス
- 品質
- 質問
- 質問
- すぐに
- 価格表
- むしろ
- Raw
- リアル
- への
- 記録
- 減らします
- 規制
- リリース
- リリース
- 関連した
- 信頼性のある
- レンダリングされた
- replace
- 置き換え
- 必要とする
- の提出が必要です
- 要件
- 必要
- 解像度
- 反応します
- 回答
- 責任
- REST
- リスク
- 堅牢な
- s
- セールス
- 同じ
- 規模
- スクラッチ
- 画面
- 安全に
- 売る
- 役立つ
- サービス
- サービング
- いくつかの
- シェアリング
- 短期
- すべき
- 簡単な拡張で
- 簡素化する
- 単に
- 状況
- 眠る
- 小さい
- スムーズ
- So
- 石鹸
- ソフトウェア
- 解決する
- 解決します
- 専門
- 特定の
- 仕様
- 費やした
- ステークホルダー
- 標準
- 規格
- start
- 開始
- 都道府県
- 簡単な
- 作戦
- 構造化された
- そのような
- 十分な
- サポート
- 支援する
- サポート
- システム
- タブロー
- 取る
- チーム
- 技術的
- テクニック
- テクノロジー
- テクノロジー
- 期間
- 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO 많은 엔지니어링 중심 기업에게 클라우드는 R&D디지털 전환의 첫 단계일 뿐입니다. 클라우드 자원을 활용해 엔지니어링 팀의 제약을 해결하는 단계를 넘어, 시뮬레이션 운영을 통합하고 최적화하며, 궁극적으로는 모델 기반의 협업과 의사 결정을 지원하여 신제품을 결정할 때 데이터 기반 엔지니어링을 적용하고자 합니다. Rescale은 이러한 혁신을 돕기 위해 컴퓨팅 추천 엔진, 통합 데이터 패브릭, 메타데이터 관리 등을 개발하고 있습니다. 이번 자리를 빌려 비즈니스 경쟁력 제고를 위한 디지털 트윈 및 디지털 스레드 전략 개발 방법에 대한 인사이트를 나누고자 합니다.
- より
- それ
- 情報
- アプリ環境に合わせて
- 自分自身
- ボーマン
- 彼ら
- この
- それらの
- 介して
- スループット
- 時間
- 〜へ
- 一緒に
- ツール
- 豊富なツール群
- トータル
- 追跡
- トレーニング
- 転送
- トレンド
- トリップアドバイザー
- 信頼
- 信頼性
- 信頼できる
- ターニング
- 典型的な
- 私達
- 下
- 根本的な
- わかる
- ユニーク
- アップデイト
- つかいます
- 中古
- ユーザー
- 操作方法
- users
- 検証済み
- 値
- さまざまな
- 検証
- バージョン
- 垂直に
- 非常に
- 可視化
- 視覚的に
- W3
- 望んでいる
- ました
- よく見る
- 方法
- 天気
- 重量
- WELL
- この試験は
- かどうか
- which
- while
- 誰
- なぜ
- 意志
- 無し
- 貴社
- あなたの
- ゼファーネット
- Zillowは
- Zohoの