「データを製品として」管理するという概念にはパラダイムシフトが伴います。 データを半混沌とした情報のプールではなく、消費者向けに設計された製品として扱うことで、企業は利益を増やすことができます。 多くの企業がカスタマイズされた設定を行っています データパイプライン – またはその他の極端で費用のかかる手段 – データの価値と使用を最大化するための失敗した取り組み。
データを製品として管理すると、使いやすく、さまざまなプロジェクトに適用できる高品質のデータが得られます。
企業は、自社のサービスを改善するために、常に多額の投資を行っています。 データアーキテクチャ 研究を合理化するという目標が掲げられていますが、研究者は依然として必要なデータを見つけ、使用し、カスタマイズすることが困難です。 この困難は主に、データを消費者が利用できる製品としてではなく、ツールとして捉えていることに起因します。 その結果、大量のデータがデータレイクやウェアハウスに保存され、それらはまったく使用されないか、最小限しか使用されないことになります。
製品としてのデータとは何ですか?
誤解を避けるために、製品としてのデータは異なります。 データ製品.
米国の元チーフ データ サイエンティストである DJ パティル氏は、著書『Data Jujitsu: The Art of Turning Data into Product』の中で、データ製品を「データの使用を通じて最終目標の達成を促進する製品」と定義しました。 彼の説明には、データ ダッシュボード、データ ウェアハウス、自動運転車などのツールが含まれています。
一方、製品としてのデータは、データを社内顧客 (社内スタッフ) が消費する製品として扱うためのツールと戦略を組み合わせた考え方です。 「製品」には、発見可能性、探索可能性、理解可能性、セキュリティ、信頼性などの機能が含まれている必要があります。 データは消費者にとって使いやすく、高品質である必要があります。
データを製品として管理する利点
データを製品として管理する理由は、データを改善するためです。 データ品質。 データを製品として見ることで、データを改善できるものとして見ることができます。 データは、消費者ベースを満足させるために改善が必要なものになります。 「製品としてのデータ」の哲学の目標は、簡単にアクセスして操作できる、高品質で信頼できるデータを提供することです。
夏用のシャツを購入したい現代のオンライン消費者の行動を考えてみましょう。 オンライン消費者は次のような機能を期待するようになりました。
- 個人情報を非公開にしながら、販売者が注文したものを提供すると信頼してください (一部の顧客は、Amazon、Etsy、およびその他のいくつかの「信頼できる」販売者でしか買い物をしません)
- シャツの種類を探す(夏用半袖シャツの検索)
- パソコン画面に表示されたシャツの詳細(価格、色、サイズ、素材の種類)を確認する
- 正しいサイズと色の目的のシャツを選択してください
- シャツの注文と支払い、および配送先
- 一定の時間内(配達予定時間)にシャツを受け取ります
同様のモデルを「製品としてのデータ」の概念に適用すると、次のような機能が期待される消費者モデルが生成されます。
- 必要なデータを信頼する
- 組織のデータストレージ内のさまざまなトピックを検索します
- データに関する詳細を検索します (メタデータはこのプロセスに役立ちます)
- 希望のデータを選択
- データにアクセスする
- データを受信する
- データの操作
プロダクト管理原則をデータに適用する方法
あなたが使用する最高の製品を検討してください。 これらは見つけやすく、理解し、使用するのが簡単で、一貫して私たちの期待に応えます。 これらの機能は偶然ではなく、意図的な努力の一部です。 配信システムも慎重な決定です。 個人またはチームは、これらの製品を最大限に使いやすくし、信頼できる配信システムを提供し、高品質 (または少なくとも妥当な品質) を提供する決定を下しました。
製品管理原則をデータに適用することには、できるだけ多くの異なる潜在的な消費者のニーズに対応する試みが含まれます。 これには、消費者ベースの理解を発展させる必要があります。 消費者は通常、組織のデータにアクセスする社内スタッフです。 (データを「販売」するのではなく、消費者や社内スタッフのニーズを汲み取り、流通可能な商品として扱います。)
大局的な観点から見ると、このビジネスの目標は、社内データを最大限に活用することです。 データを製品として管理するには、適切な製品管理原則を適用する必要があります。 これらの原則を以下に示します。
- 組織のデータ フローのマップを維持および理解します。「製品」を追跡することで、 データスチュワード どの消費者がどのプロジェクトでデータを使用しているかを判断できます。 地図はできるだけ詳細なものである必要があります。
- 消費者からのフィードバックを求める: 非常に重要な要件には、消費者ベースのニーズに耳を傾け、理解することが含まれます。 ビジネスのデータ フローのマップを作成したら、データを使用する個人に、組織のデータを扱う際の不満についてインタビューすることができます。 このフィードバックは、データの操作をより簡単かつ効率的にするソリューションを見つけるために使用できます。
- 段階的に改善を行う: 消費者ベース内のほとんどの人を満足させるために、ほとんどのスタッフが直面している最大の問題に最初に対処する必要があります。
- ビジネス全体でデータを扱うための標準化された手順を確立する: 標準化されたプロセスを使用すると、さまざまなプロセスの学習に費やす時間が最小限に抑えられ、全体的な効率が向上します。
- 消費者にセルフサービス分析を提供します。 セルフサービス分析 ビジネス インテリジェンスを開発するために情報を収集および分析する方法です。 これにより、ユーザーはデータにアクセスして分析し、有用な洞察を得ることができます。 従来の分析ソリューションとセルフサービス分析の主な違いは、前者は特別なトレーニングとプロジェクトのスケジュール設定が必要であるのに対し、後者は技術的な学位を持たない人でも自発的に使用できることです。
データ メッシュ
2018年に開発されました ザマック・デガーニ氏は、ThoughtWorks の北米新興テクノロジー担当ディレクターを務めており、データ メッシュはデータ管理の議論で物議を醸すトピックとなっています。 これは、集中型アーキテクチャ モデルの欠点を補う代替手段を提供します。
データ メッシュは、製品としてのデータの哲学によって補完およびサポートされるアーキテクチャ モデルです。 この概念は、データレイクやデータ ウェアハウスにデータを保存する代替手段として、企業の間である程度の関心を集めています。
製品哲学としてのデータは、データ メッシュ モデルの重要な特徴です。
データ メッシュは、分散型のデータ アーキテクチャです。 これは、単一の場所ではなく、マーケティング、販売、顧客サービスなどのさまざまな部門やオフィスによって管理されています。 これまで、データ エンジニアリング チームが調査と分析を実行していましたが、製品理念としてのデータやデータ メッシュ モデルによって推進されるセルフサービス アプローチと比較すると、このプロセスは調査を大幅に制限していました。
データ メッシュ アーキテクチャを使用しても、データ エンジニアリング チームの必要性がなくなるわけではありませんが、その代わりに、組織にとって最適なデータ ソリューションを見つけて開発することに責任が移ります。 (データメッシュはそうではないかもしれないと信じている人もいます) 努力する価値がある.)
データ メッシュ組織では、ドメイン所有者 (各場所、部門、またはオフィスに XNUMX 人または XNUMX 人) が、組織のすべてのデータの統一標準を維持する責任を負います。 これにより、スタッフはどこからでも、他の場所に保存されているデータにアクセスできるようになります。 彼女の間 基調講演 DATAVERSITY の Data Architecture Online (DAO) で, ザマク・デガーニ氏はこう語った。
「組織内の全員が自分のデータに対して責任を負います。 組織が新しいユースケースで成長し、新しいタッチポイントを統合するにつれて、新しいドメインが追加され、そのデータを担当する新しいチームが追加されます。」
Shutterstock.comからのライセンスに基づき使用されている画像
- 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。 自動車/EV、 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。
- チャートプライム。 ChartPrime でトレーディング ゲームをレベルアップしましょう。 こちらからアクセスしてください。
- ブロックオフセット。 環境オフセット所有権の近代化。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.dataversity.net/managing-data-as-a-product-what-why-how/
- :持っている
- :は
- :not
- :どこ
- $UP
- 2018
- 224
- 300
- a
- 能力
- 私たちについて
- アクセス
- データへのアクセス
- アクセス
- 越えて
- 追加されました
- 住所
- すべて
- ことができます
- また
- 代替案
- Amazon
- アメリカ
- 間で
- 量
- 金額
- an
- 分析論
- 分析します
- 分析する
- および
- どれか
- 適用された
- 申し込む
- 適用
- アプローチ
- 適切な
- 建築の
- 建築
- です
- 宝品
- AS
- At
- 試みる
- 利用できます
- ベース
- BE
- になる
- になる
- さ
- 信じる
- 以下
- BEST
- の間に
- 本
- ビジネス
- ビジネス・インテリジェンス
- ビジネス
- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
- by
- 缶
- 自動車
- 例
- 集中型の
- 一定
- チーフ
- 収集
- 組み合わせ
- 来ます
- 比べ
- コンピュータ
- コンピューターの画面
- コンセプト
- 混乱
- 整合性のある
- 絶えず
- 消費
- consumer
- 消費者
- 続ける
- 制御
- 物議を醸す
- 法人
- 正しい
- 顧客
- 顧客サービス
- Customers
- カスタマイズ
- DAO
- ダッシュボード
- データ
- データ管理
- データサイエンティスト
- データウェアハウス
- データバーシティ
- 分権化された
- 決定
- 決定
- 定義済みの
- 度
- 配信
- 配達
- 配送システム
- 部門
- 部署
- 説明
- 設計
- 希望
- 詳細な
- 細部
- 決定する
- 開発する
- 発展した
- 開発
- 違い
- 異なります
- 難しさ
- 取締役
- 議論
- 表示される
- ディストリビューション
- DJ
- ありません
- ドメイン
- 間に
- 各
- 容易
- 簡単に
- 効率
- 効率的な
- 努力
- 努力
- 排除する
- 新興の
- 新技術
- end
- エンジニアリング
- 推定
- 期待する
- 期待
- 期待する
- 高価な
- 極端な
- 非常に
- 促進する
- 向い
- 特徴
- 特徴
- フィードバック
- 少数の
- もう完成させ、ワークスペースに掲示しましたか?
- 発見
- 名
- 流れ
- フォロー中
- フォーム
- 前者
- から
- 欲求不満
- 生成された
- 目標
- 育ちます
- ハンド
- 持ってる
- 持って
- ヘビー
- 彼女の
- ハイ
- 高品質
- 彼の
- 歴史的に
- 認定条件
- HTTPS
- 識別
- 重要
- 改善します
- 改善されました
- 改善
- 向上させる
- in
- include
- 含ま
- 増える
- 個人
- 情報
- 洞察
- を取得する必要がある者
- 統合する
- インテリジェンス
- 関心
- 内部
- インタビュー
- に
- インベストメント
- 関与
- IT
- ITS
- JPG
- 保管
- 欠けている
- 最大の
- 学習
- 最低
- ライセンス
- 限定的
- リストされた
- 耳を傾ける
- 場所
- 場所
- 製
- 保守
- make
- 作成
- 管理
- 管理する
- 多くの
- 地図
- マーケティング
- 大規模な
- 材料
- 最大幅
- 最大化します
- 五月..
- ご相談
- メッシュ
- 考え方
- モダン
- 他には?
- もっと効率的
- 最も
- 必要
- 必要
- ニーズ
- 決して
- 新作
- ノース
- 北米
- of
- オファー
- Office
- 事務所
- on
- ONE
- オンライン
- の
- or
- 組織
- その他
- 私たちの
- 全体
- 所有者
- パラダイム
- 部
- 支払う
- のワークプ
- 実行する
- 人
- 個人的な
- 視点
- 哲学
- 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
- プール
- 可能
- 潜在的な
- 価格、またオプションについて
- 主に
- 主要な
- 原則
- プライベート
- 問題
- 手続き
- プロセス
- ラボレーション
- 生産する
- プロダクト
- 製品管理
- 製品
- 利益
- プロジェクト(実績作品)
- 昇格
- 提供します
- 提供
- 購入
- 品質
- むしろ
- 理由
- 合理的な
- に対する
- 要件
- 必要
- 研究
- 研究者
- 責任
- 責任
- 結果
- s
- 前記
- セールス
- スケジューリング
- 科学者
- 画面
- を検索
- セキュリティ
- 自動運転
- セルフサービス
- サービス
- セッションに
- ひどく
- シフト
- シフト
- オンラインストア
- 欠点
- すべき
- シャッター
- 重要
- 同様の
- サイズ
- サイズ
- ソリューション
- 一部
- 何か
- 特別
- 費やした
- スタッフ
- 標準
- ステップ
- 保存され
- 戦略
- 合理化
- そのような
- 夏
- サポート
- チーム
- 技術的
- テクノロジー
- より
- それ
- アプリ環境に合わせて
- ボーマン
- 彼ら
- この
- 介して
- 時間
- 〜へ
- ツール
- 豊富なツール群
- トピック
- トピック
- 追跡
- 伝統的な
- トレーニング
- 治療する
- 治療
- 治療
- 信頼性
- 信頼できる
- ターニング
- 2
- type
- 一般的に
- 私達
- 下
- わかる
- 理解する
- に
- つかいます
- 中古
- users
- 値
- ベンダー
- 鑑賞
- 欲しいです
- 望んでいる
- 仕方..
- この試験は
- 何ですか
- いつ
- which
- while
- 誰
- なぜ
- 意志
- 以内
- 仕事
- ワーキング
- でしょう
- まだ
- 貴社
- あなたの
- ゼファーネット