データ製品とは何ですか?なぜそれが重要なのでしょうか? - データバーシティ

プラトン再発行

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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。

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