Coisas que você deve saber ao dimensionar seu produto baseado em dados da Web - KDnuggets

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Coisas que você deve saber ao dimensionar seu produto baseado em dados da Web
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Quando você olha ao redor do cenário empresarial atual, provavelmente verá uma era em que os dados não são apenas o petróleo, mas o combustível, o motor e as rodas da maioria dos setores.

Portanto, se você atua no ramo de produtos baseados em dados da Web, seu futuro depende em parte do dimensionamento. Cada decisão, cada estratégia, cada produto depende de dados.

Mas como você dimensiona seu produto com sucesso?

Este artigo tem como objetivo iluminar seu caminho com considerações importantes e dicas práticas para dimensionamento. Esteja você administrando uma plataforma de recrutamento, uma plataforma de geração de leads ou qualquer produto baseado em dados, você encontrará aqui a orientação necessária.

Vamos falar primeiro sobre escalabilidade. O que é? Imagine que seu produto é um balão. À medida que a demanda cresce, você deseja que seu balão infle e se expanda sem estourar.

É disso que se trata a escalabilidade. É a capacidade de lidar com cargas maiores sem problemas, sejam elas mais dados, mais usuários ou mais transações.

Então, o que deve estar no seu radar ao planejar a expansão?

Em primeiro lugar, dados. É o núcleo do seu produto. Mas como você mantém a consistência e a qualidade de sua coleta de dados à medida que seu produto cresce? Como você integra e usa esses dados de forma eficaz?

O cerne do dimensionamento bem-sucedido reside no gerenciamento eficiente desses aspectos. Vamos dissecar estes componentes das estratégias de coleta e gerenciamento de dados:

Verificação constante. Verifique regularmente suas fontes de dados e garanta que os dados coletados ainda sejam relevantes e precisos.
Limpeza rigorosa. Use algoritmos robustos para limpar seus dados e remover quaisquer inconsistências, erros ou duplicatas.
Integração inteligente. Combine seus conjuntos de dados de uma forma que mantenha sua qualidade e usabilidade.

Ao refinar essas três áreas, você está preparando seu produto baseado em dados para uma expansão bem-sucedida. É tudo uma questão de gerenciar o fluxo de dados com precisão, limpeza e integrações inteligentes.

Escalar não envolve apenas crescimento; é também uma questão de responsabilidade. À medida que você lida com mais dados, especialmente dados pessoais, você certamente se deparará com considerações éticas e legais.

Então, como você garante a privacidade dos dados e atende à conformidade regulatória?

Uma palavra de sabedoria: anonimize os dados sempre que possível, mantenha-se atualizado sobre as regulamentações de dados mais recentes em suas regiões operacionais e realize auditorias regulares para garantir a conformidade.

Ao dimensionar um produto baseado em dados, as especificidades variam dependendo do setor e da natureza do produto.

Vejamos alguns exemplos concretos de como você pode aproveitar os dados da web para escalar em diferentes campos.

Plataformas de Recrutamento

Digamos que você esteja administrando uma plataforma de recrutamento. À medida que a plataforma cresce e mais empresas e candidatos a emprego aderem, você terá que obter e gerenciar um volume maior de dados de anúncios de emprego e dados de funcionários.

Nesse caso, um algoritmo de correspondência baseado em IA pode ser a chave para o dimensionamento. O algoritmo analisaria descrições de cargos, requisitos de habilidades e perfis de candidatos, fazendo sugestões de correspondência precisas.

À medida que mais dados chegam, o algoritmo aprende e melhora, fornecendo melhores correspondências ao longo do tempo.

Um exemplo é como plataformas como o LinkedIn usam seus dados para refinar o recurso “Empregos nos quais você pode estar interessado”.

Plataformas de geração de leads

No contexto de uma plataforma de geração de leads, dimensionar significa processar e analisar com eficiência dados firmográficos, de funcionários e de anúncios de emprego mais extensos para gerar leads de alta qualidade.

Por exemplo, você pode dimensionar sua plataforma integrando mais dados, o que enriquece os dados de leads, ajudando as empresas a entender melhor seus clientes potenciais e direcionar seus esforços de marketing de forma mais eficaz.

À medida que sua plataforma cresce, ferramentas de análise preditiva podem ser empregadas para antecipar o comportamento do cliente com base em padrões de dados anteriores, melhorando a pontuação de leads e gerando mais conversões.

O dimensionamento nem sempre é fácil. Você enfrentará desafios, desde restrições de infraestrutura e problemas de gerenciamento de dados até a manutenção da qualidade e segurança dos dados.

Restrições de infraestrutura. À medida que você escala, sua infraestrutura existente pode ter dificuldades para acompanhar o aumento das cargas de dados e das solicitações dos usuários. Você pode encontrar tempos de processamento mais lentos ou até mesmo falhas no sistema. A chave para resolver esta questão é investir em infraestruturas escaláveis desde o início. Considere soluções como servidores ou bancos de dados baseados em nuvem, que podem ser expandidos (ou contraídos) de acordo com suas necessidades. Serviços gerenciados de provedores como Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud podem ajudar a aliviar esses desafios, oferecendo infraestrutura robusta e escalável.
Problemas de gerenciamento de dados. Com mais dados vem mais complexidade. Você terá que lidar com diversos formatos de dados, desafios de integração e, possivelmente, dados incompletos ou inconsistentes. Ferramentas automatizadas de gerenciamento de dados podem salvar vidas aqui, ajudando a coletar, limpar, integrar e manter seus dados de forma sistemática.
Manter a qualidade dos dados. À medida que você dimensiona, o risco de erros, duplicatas ou inconsistências nos dados aumenta. Para manter a qualidade dos seus dados, você precisa implementar processos sofisticados de validação e limpeza de dados. Eles podem variar desde simples verificações e desduplicações até algoritmos de ML mais complexos.
Segurança de dados. Com um conjunto de dados maior e uma base de utilizadores maior, o potencial de violações de dados também aumenta. A implementação de medidas de segurança robustas é crucial. Isso pode incluir a criptografia de dados confidenciais, a realização de auditorias regulares de segurança e a garantia de que sua plataforma esteja em conformidade com os regulamentos relevantes de proteção de dados.

Os desafios são naturais quando se trata de expansão. A chave é antecipar possíveis problemas, preparar-se para eles e ter estratégias para resolvê-los quando surgirem.

O mundo dos dados é acelerado e está em constante evolução. Preparar-se para o futuro envolve mais do que apenas permanecer à tona; trata-se de se posicionar para aproveitar a onda do progresso. Como você pode garantir que seu produto baseado em dados esteja pronto para o que vier a seguir?

Aprendizagem contínua. O futuro trará novas tecnologias, novas metodologias e novas formas de compreender e utilizar dados. É crucial promover uma cultura de aprendizagem contínua e curiosidade em sua equipe. Mantenha-se atualizado com os avanços mais recentes em ciência e tecnologia de dados. Participe de seminários, webinars e eventos do setor. Incentive sua equipe a buscar novas certificações e oportunidades educacionais.
Investir em tecnologias avançadas. Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) não são apenas palavras da moda – elas estão moldando o futuro dos produtos baseados em dados. Essas tecnologias podem automatizar tarefas de processamento de dados, obter insights de conjuntos de dados complexos e melhorar a eficiência e escalabilidade do seu produto. Além disso, a tecnologia blockchain está sendo cada vez mais usada para aumentar a segurança e a transparência dos dados. Considere como esses avanços podem ser integrados à sua plataforma.
Agilidade e adaptabilidade. À medida que seu produto baseado em dados cresce, você precisará fazer ajustes – possivelmente significativos – em suas estratégias e processos. Promover uma mentalidade ágil pode ajudá-lo a se adaptar às mudanças com mais facilidade. Experimente diferentes estratégias, aprenda com seus sucessos e fracassos e não tenha medo de mudar quando necessário.
Ética e conformidade. Com a crescente conscientização pública e o foco regulatório na privacidade dos dados, garantir práticas éticas de dados e conformidade com os regulamentos é mais importante do que nunca. Não se trata apenas de evitar penalidades – trata-se também de construir a confiança de seus usuários. Revise e atualize regularmente suas políticas de privacidade de dados e considere a realização de auditorias de terceiros para garantir a conformidade.
Análise preditiva. O futuro consiste em antecipar tendências e tomar decisões proativas. As ferramentas de análise preditiva podem analisar dados passados para prever tendências futuras, ajudando você a ficar um passo à frente. Eles também podem ajudar no gerenciamento de riscos, na previsão do comportamento do cliente e na previsão de desempenho.

Preparar-se para o futuro não é uma tarefa única, mas um processo contínuo de aprendizagem, adaptação e antecipação. Com uma mentalidade focada no futuro, você pode garantir que seu produto baseado em dados permaneça relevante e competitivo, aconteça o que acontecer.

Mas como exatamente você pode ficar preparado?

Invista em talento. As habilidades que giram em torno de dados estão em constante evolução. Invista no aprendizado contínuo de sua equipe para garantir que ela fique por dentro das tendências e tecnologias emergentes.
Abrace a IA e o aprendizado de máquina. Estas tecnologias continuarão a moldar o futuro dos produtos baseados em dados. Explore como eles podem melhorar a escalabilidade e a eficácia do seu produto.
Promova agilidade. A mudança rápida é uma constante no mundo da tecnologia. Cultive uma mentalidade ágil e esteja pronto para dinamizar ou adaptar suas estratégias conforme necessário.

Em um mundo cada vez mais dependente de dados, dimensionar seu produto baseado em dados da web não é mais uma escolha, mas uma necessidade.

Esteja você lidando com dados firmográficos, dados de funcionários, dados de anúncios de emprego ou mais, o sucesso de seus esforços de expansão dependerá de suas estratégias de coleta e gerenciamento de dados, de sua adesão à privacidade e conformidade, de suas estratégias de expansão específicas do setor e sua preparação para o futuro.

Karolis Didziulis é Diretor de Produto da Coresignal, fornecedor líder do setor de dados públicos da web. Sua experiência profissional vem de mais de 10 anos de experiência no desenvolvimento de negócios Bh1B e mais de 6 anos na indústria de dados. Agora, o foco principal de Karolis é liderar os esforços da Coresignal para permitir que startups, empresas e empresas de investimento orientadas por dados se destaquem em seus negócios, fornecendo dados públicos da web mais recentes e em maior escala, provenientes das fontes online mais desafiadoras.