Что такое продукты данных и почему они важны? – ОБЪЕКТ ДАННЫХ

Продукты данных — это программное обеспечение в виде специальных инструментов и приложений, предназначенное для поддержки данных, используемых в качестве услуги. Они могут быть такими же простыми и понятными, как программа, преобразующая набор данных в визуализацию, или такими же сложными, как система машинного обучения, основанная на больших языковых моделях (LLM), таких как ChatGPT. Все продукты данных объединяет то, что они достигают конкретной цели посредством применения данных.

Одним из потенциально запутанных аспектов этой технологии является различие между продуктами данных и «данные как продукт», который объединяет инструменты обработки данных со стратегиями для удовлетворения потребностей конкретных потребителей данных, будь то один человек или целый отдел или организация. Напротив, продукты данных служат сырьем, которое компании могут комбинировать уникальными способами для реализации стратегий для достижения своих краткосрочных и долгосрочных целей. Они действуют на уровне отдельных лиц, команд, отделов, предприятий и целых отраслей.

Что такое Информационный продукт?

Искусственный интеллект и другие развивающиеся технологии позволяют организациям извлекать ценную информацию из своих информационных ресурсов таким образом, чтобы максимизировать ценность данных. Продукты данных служат средством, с помощью которого компании преобразуют данные в действия, повышающие их эффективность, конкурентоспособность и прибыльность. Бывший главный специалист по данным США DJ Patil ввел термин "данные джиу-джитсув 2012 году как «искусство превращения данных в продукт». 

Благодаря умелому применению элементов данных, данные джиу-джитсу позволяют решать неразрешимые итеративные проблемы с данными, используя «вес» проблемы против самой себя, точно так же, как бойцы джиу-джитсу пытаются использовать вес своих противников в своих интересах и во вред своим противникам. . Стандартный подход к решению проблемы, заключающийся в прямом столкновении с использованием различных технических знаний, часто усложняет проблему и затрудняет ее решение.

Цель информационных продуктов — упростить решение проблем, с самого начала задавая простой вопрос: кто хочет или нуждается в этом продукте? Чтобы быстро ответить на этот вопрос, разработчики используют ярлыки, которые могут дойти до готовой версии или быть заменены более сложными подходами позже в процессе. Главное — начать с простого, чтобы не увязнуть в начале проекта.

Компоненты продуктов данных

Даже самые простые продукты данных состоят из разнообразного списка элементов, которые в совокупности помогают принимать решения и решать бизнес-задачи. Эти восемь ключевых компонентов информационного продукта:

• Источники данных должен быть надежным, доступным в режиме реального времени или в пакетном режиме, соответствующим решаемой проблеме и соответствовать правилам защиты данных, таким как GDPR и HIPAA, а также с правовыми и этическими стандартами.
• Конвейеры данных автоматизировать любые необходимые преобразования данных (ETL), масштабируется для поддержки растущих наборов данных, включает в себя надежные инструменты обработки ошибок и проверки качества данных, а также является модульным для поддержки изменений конфигурации.
• Хранилище данных должны соответствовать требованиям к производительности, масштабироваться по горизонтали и вертикали без сбоев, применять шифрование и контроль доступа, а также быть экономически эффективными, поддерживая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные типы данных.
• Модели данных и алгоритмы предоставлять точные идеи и прогнозы, которые были проверены с использованием таких методов, как перекрестная проверка. Они должны быть простыми для понимания заинтересованными сторонами, эффективными в вычислительном отношении и простыми в обслуживании.
• Ассоциация интерфейс пользователя должно быть достаточно интуитивно понятным, чтобы требовать минимального обучения пользователя. Он должен использовать визуализацию и облегчать взаимодействие пользователей с данными, включая механизмы обратной связи и поддержку нескольких устройств.
• API и конечные точки требуют безопасной авторизации и аутентификации, ограничений на количество вызовов API от каждого пользователя или системы и достаточной документации для разработчиков. Они должны поддерживать такие форматы данных, как JSON и XML для обеспечения совместимости.
• Мониторинг и ведение журнала в режиме реального времени позволяет продуктам данных быстро выявлять и решать проблемы. Администраторы получают оповещения о проблемах и ошибках производительности, а журналы аудита помогают компаниям соблюдать требования соответствия. Показатели производительности, которые необходимо отслеживать, включают задержку, пропускную способность и частоту ошибок.
• Документация включает руководства пользователя, технические спецификации, документацию по API, журналы изменений и записи о соответствии требованиям.

Примеры продуктов данных

Наиболее популярным примером информационного продукта может быть ChatGPT, бесплатный инструмент на основе искусственного интеллекта, который отвечает на простые и сложные вопросы в разговорной форме и вступает в диалог с пользователями, позволяя задавать дополнительные вопросы, признает свои ошибки и оспаривает неточности. ChatGPT квалифицируется как продукт данных, поскольку он зависит от очень большой набор текстовых данных, хотя система намного сложнее, чем типичные информационные продукты. 

Однако в своем нынешнем состоянии ChatGPT не хватает одного важного аспекта информационных продуктов: точности. Владелец информационного продукта несет ответственность за обеспечение как положительного пользовательского опыта, так и надежного решения проблемы, для решения которой был разработан продукт. Для этого необходимы передовые методы управления продуктами, а также последовательный и надежный доступ к анализу, который поддерживает бизнес-решения.

Эти шесть категорий информационных продуктов продемонстрировать использование технологии в повседневных продуктах:

• Механизмы рекомендаций предлагаемые такими компаниями, как Amazon, Netflix и TripAdvisor, персонализируют свои ответы, чтобы повысить вовлеченность клиентов и повысить коэффициенты конверсии.
• Инструменты предиктивной аналитики включают те, которые используются FICO, LinkedIn и Zillow, которые определяют тенденции в данных и генерируют прогнозы на основе передовых методов интеллектуального анализа данных и моделирования.
• API данных такие как Карты Google, Профили LinkedIn и IO Weather, облегчают плавный поток данных между разрозненными системами. Распространенными форматами являются передача репрезентативного состояния (REST), протокол простого доступа к объектам (SOAP), XML-RPC и JSON-RPC.
• Приборные панели в реальном времени представляйте данные визуально и автоматически обновляйте экраны пользователей по мере поступления новой информации. Они применяются для мониторинга запасов, продаж и операционных данных для поддержки бизнес-решений. Популярные панели мониторинга включают Tableau, Microsoft BI и Zoho Analytics.
• Личные финансы инструменты включают СОДЕЙСТВОВАТЬ (ранее Personal Capital), Quicken и You Need a Budget (YNAB), каждая из которых пытается внести больше ясности и уверенности в финансовое планирование людей.
• Носимые продукты для мониторинга здоровья такие как Apple Watch, FitBit и непрерывный измеритель уровня глюкозы Dexcom, выходят за рамки отслеживания частоты пульса, режима сна и других вопросов здоровья, делясь информацией с поставщиками медицинских услуг.

Почему продукты данных важны

Данные продукты выгода потребителям данных несколькими способами:

• Они быстрее получают ценную информацию, используя готовые продукты, вместо того, чтобы начинать каждый проект с нуля.
• Целостность данных проверяется заранее, поэтому в продукты заложено доверие.
• Осведомленность о ситуации в режиме реального времени повышает ценность анализа данных.
• Возможность реагировать в режиме реального времени способствует более быстрому принятию обоснованных решений.
• Управление облегчается предварительными гарантиями Качество данных и соблюдение.
• Продукты упрощают поиск данных и доступ к ним из различных систем.

Организации рассматривают продукты данных как ключ к повышению эффективности и прибыльности:

• Продукты обработки данных помогают сосредоточить внимание компании на положительных результатах.
• Они повышают гибкость организаций и постепенно приносят пользу.
• Повторное использование продуктов данных максимизирует ценность данных с минимальными накладными расходами.
• Архитектуры данных становятся ориентированными на будущее благодаря адаптируемости продуктов данных.
• Меньше вопросов возникает о достоверности и целостности лежащих в основе данных.
• Бизнес-отделы и ИТ-отделы общаются на одном языке.

Возможно, самым большим преимуществом продуктов данных для организаций является их способность раскрыть ценность данных служа связующим звеном, связывающим вместе физические системы, моделирование данных, бизнес-процессы и варианты использования. Они заменяют частичный подход, который многие компании применяют к своим операциям с данными, а также децентрализуют управление данными. Это освобождает базовые данные для оперативного применения в различных ситуациях и условиях с минимальной предварительной обработкой или без нее. 

По мнению McKinsey, продукты данных позволяют разрабатывать новые варианты использования в бизнесе. реализовано на 90 % быстрее а общая стоимость владения снизится на 30%. Они также снижают риск, а также время и деньги, затрачиваемые на операции управления.

Для реализации преимуществ, обещанных продуктами обработки данных, необходимо принять гибкий подход к управлению данными который начинается с малого, быстро выпускается, повторяется и демонстрирует ценность продуктов. Добавляйте еще несколько возможностей с каждым выпуском, чтобы постепенно повышать ценность продукта, стимулируя его внедрение и привлекая больше инвестиций в новые продукты и варианты использования. Как только продукты обработки данных будут интегрированы в повседневные бизнес-процессы вашей компании, инструменты начнут продаваться сами по себе, поскольку их ценность станет очевидной для пользователей и менеджеров. 

Изображение использовано по лицензии Shutterstock.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/