Sản phẩm dữ liệu là gì và tại sao chúng quan trọng? - DỮ LIỆU

Sản phẩm dữ liệu là gì và tại sao chúng quan trọng? – DỮ LIỆU

Dấu thời gian: Ngày 27 tháng 2023 năm 3 35:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3037494

Sản phẩm dữ liệu là phần mềm ở dạng công cụ và ứng dụng đặc biệt được thiết kế để hỗ trợ dữ liệu được sử dụng dưới dạng dịch vụ. Chúng có thể đơn giản và dễ hiểu như một chương trình chuyển đổi tập dữ liệu thành hình ảnh trực quan hoặc phức tạp như hệ thống máy học dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chẳng hạn như ChatGPT. Điểm chung của tất cả các sản phẩm dữ liệu là chúng đạt được mục tiêu cụ thể thông qua việc áp dụng dữ liệu.

Một khía cạnh có thể gây nhầm lẫn của công nghệ là sự khác biệt giữa các sản phẩm dữ liệu và “dữ liệu như một sản phẩm,” kết hợp các công cụ dữ liệu với các chiến lược để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng dữ liệu cụ thể, cho dù là một người hay toàn bộ bộ phận hoặc tổ chức. Ngược lại, các sản phẩm dữ liệu đóng vai trò là nguyên liệu thô mà các công ty có thể kết hợp theo những cách độc đáo để thực hiện các chiến lược nhằm đạt được các mục tiêu ngắn hạn và dài hạn của mình. Họ hoạt động ở cấp độ cá nhân, nhóm, phòng ban, doanh nghiệp và toàn bộ ngành.

Một Sản phẩm dữ liệu?

AI và các công nghệ đang phát triển khác cho phép các tổ chức thu thập thông tin chi tiết về tài sản dữ liệu của họ theo cách tối đa hóa giá trị của dữ liệu. Các sản phẩm dữ liệu đóng vai trò là phương tiện để các công ty chuyển đổi dữ liệu thành các hành động nhằm cải thiện hiệu quả, khả năng cạnh tranh và lợi nhuận của họ. Cựu nhà khoa học dữ liệu trưởng Hoa Kỳ DJ Patil đã đặt ra thuật ngữ “dữ liệu jujitsu” vào năm 2012 là “nghệ thuật biến dữ liệu thành sản phẩm”. 

Thông qua việc áp dụng thông minh các yếu tố dữ liệu, jujitsu dữ liệu cho phép giải quyết các vấn đề dữ liệu lặp đi lặp lại khó giải quyết bằng cách sử dụng “sức nặng” của vấn đề chống lại chính nó, giống như các chiến binh jujitsu cố gắng sử dụng trọng lượng của đối thủ để tạo lợi thế cho họ và gây bất lợi cho kẻ thù của họ. . Cách tiếp cận giải quyết vấn đề tiêu chuẩn là tấn công trực diện bằng nhiều chuyên môn kỹ thuật khác nhau thường làm phức tạp vấn đề và khiến việc giải quyết trở nên khó khăn hơn.

Mục tiêu của sản phẩm dữ liệu là đơn giản hóa việc giải quyết vấn đề bằng cách giải quyết một câu hỏi đơn giản ngay từ đầu: Ai muốn hoặc cần sản phẩm này? Để trả lời nhanh câu hỏi này, các nhà phát triển sử dụng các phím tắt có thể đưa nó đến phiên bản hoàn thiện hoặc được thay thế bằng các phương pháp phức tạp hơn sau này trong quy trình. Điều quan trọng là phải bắt đầu một cách đơn giản, tránh bị sa lầy khi bắt đầu dự án.

Thành phần của sản phẩm dữ liệu

Ngay cả những sản phẩm dữ liệu đơn giản nhất cũng được tạo thành từ một danh sách đa dạng các yếu tố kết hợp để hỗ trợ các quyết định và giải quyết các vấn đề kinh doanh. Đây là những tám thành phần chính của một sản phẩm dữ liệu:

  • Nguồn dữ liệu phải đáng tin cậy, có thể truy cập theo thời gian thực hoặc theo đợt, phù hợp với vấn đề đang được giải quyết và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR và HIPAAcũng như các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức.
  • Đường ống dẫn dữ liệu tự động hóa mọi chuyển đổi dữ liệu cần thiết (ETL, chẳng hạn), có thể mở rộng quy mô để phù hợp với các tập dữ liệu ngày càng tăng, bao gồm các công cụ xử lý lỗi mạnh mẽ và kiểm tra Chất lượng Dữ liệu, đồng thời có tính mô-đun để hỗ trợ các thay đổi về cấu hình.
  • lưu trữ dữ liệu phải đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất, mở rộng theo chiều ngang và chiều dọc mà không bị gián đoạn, áp dụng các biện pháp kiểm soát truy cập và mã hóa, đồng thời tiết kiệm chi phí trong khi hỗ trợ các loại dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc.
  • Mô hình dữ liệu và thuật toán cung cấp thông tin chi tiết và dự đoán chính xác đã được xác thực bằng cách sử dụng các kỹ thuật như xác thực chéo. Chúng cần phải dễ hiểu đối với các bên liên quan, hiệu quả về mặt tính toán và dễ bảo trì.
  • Sản phẩm giao diện người dùng phải đủ trực quan để yêu cầu đào tạo người dùng ở mức tối thiểu. Nó nên tận dụng khả năng trực quan hóa và tạo điều kiện thuận lợi cho người dùng tương tác với dữ liệu, bao gồm cơ chế phản hồi và hỗ trợ đa thiết bị.
  • API và điểm cuối yêu cầu ủy quyền và xác thực an toàn, giới hạn số lượng lệnh gọi API từ mỗi người dùng hoặc hệ thống và tài liệu đầy đủ dành cho nhà phát triển. Họ nên hỗ trợ các định dạng dữ liệu như JSON và XML để đảm bảo tính tương thích.
  • Giám sát và đăng nhập trong thời gian thực cho phép các sản phẩm dữ liệu xác định và giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng. Quản trị viên được cảnh báo về các vấn đề và lỗi về hiệu suất, đồng thời quá trình kiểm tra giúp các công ty đáp ứng các yêu cầu tuân thủ. Các số liệu hiệu suất cần được theo dõi bao gồm độ trễ, thông lượng và tỷ lệ lỗi.
  • Tài liệu bao gồm hướng dẫn sử dụng, thông số kỹ thuật, tài liệu về API, nhật ký thay đổi và hồ sơ tuân thủ.

Ví dụ về sản phẩm dữ liệu

Ví dụ phổ biến nhất về sản phẩm dữ liệu có thể là ChatGPT, công cụ dựa trên AI miễn phí trả lời các câu hỏi đơn giản và phức tạp theo cách trò chuyện, đồng thời tham gia hộp thoại với người dùng, cho phép đặt câu hỏi tiếp theo, thừa nhận sai lầm và thách thức những điểm không chính xác. ChatGPT đủ điều kiện là sản phẩm dữ liệu vì nó phụ thuộc vào tập dữ liệu văn bản rất lớn, mặc dù hệ thống phức tạp hơn nhiều so với các sản phẩm dữ liệu thông thường. 

Tuy nhiên, ở trạng thái hiện tại, ChatGPT thiếu một khía cạnh quan trọng của sản phẩm dữ liệu: độ chính xác. Chủ sở hữu sản phẩm dữ liệu chịu trách nhiệm đảm bảo cả trải nghiệm người dùng tích cực lẫn giải pháp đáng tin cậy cho vấn đề mà sản phẩm được thiết kế để giúp khắc phục. Điều này đòi hỏi những phương pháp thực hành tốt nhất trong quản lý sản phẩm cũng như quyền truy cập nhất quán và đáng tin cậy vào các phân tích hỗ trợ các quyết định kinh doanh.

Kia là sáu loại sản phẩm dữ liệu chứng minh việc sử dụng công nghệ trong các sản phẩm hàng ngày:

  • Công cụ khuyến nghị do các công ty như Amazon, Netflix và TripAdvisor cung cấp sẽ cá nhân hóa phản hồi của họ để nâng cao mức độ tương tác của khách hàng và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
  • Các công cụ phân tích dự đoán bao gồm những công cụ được FICO, LinkedIn và Zillow sử dụng để xác định xu hướng trong dữ liệu và tạo dự báo dựa trên các kỹ thuật lập mô hình và khai thác dữ liệu nâng cao.
  • API dữ liệu chẳng hạn như Google Maps, Hồ sơ LinkedIn và IO Weather tạo điều kiện thuận lợi cho luồng dữ liệu trôi chảy giữa các hệ thống khác nhau. Các định dạng phổ biến là chuyển trạng thái biểu diễn (REST), Giao thức truy cập đối tượng đơn giản (SOAP), XML-RPC và JSON-RPC.
  • bảng điều khiển thời gian thực trình bày dữ liệu một cách trực quan và tự động cập nhật màn hình của người dùng khi có thông tin mới. Chúng được áp dụng để theo dõi dữ liệu tồn kho, bán hàng và vận hành nhằm hỗ trợ các quyết định kinh doanh. Trang tổng quan phổ biến bao gồm Tableau, Microsoft BI và Zoho Analytics.
  • Tài chính cá nhân công cụ bao gồm Trao quyền cho (trước đây là Vốn cá nhân), Quicken và Bạn cần ngân sách (YNAB), tất cả đều cố gắng mang lại sự rõ ràng và tự tin hơn cho việc lập kế hoạch tài chính của cá nhân.
  • Sản phẩm theo dõi sức khỏe có thể đeo được chẳng hạn như Apple Watch, FitBit và Máy đo đường huyết liên tục của Dexcom vượt xa việc theo dõi nhịp tim, kiểu ngủ và các vấn đề sức khỏe khác bằng cách chia sẻ thông tin với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Tại sao sản phẩm dữ liệu lại quan trọng

sản phẩm dữ liệu mang lại lợi ích cho người tiêu dùng dữ liệu theo một số cách:

  • Họ thu được thông tin chi tiết nhanh hơn bằng cách sử dụng các sản phẩm dựng sẵn thay vì phải bắt đầu từng dự án từ đầu.
  • Tính toàn vẹn của dữ liệu được xác minh trước nên niềm tin được tạo dựng trong sản phẩm.
  • Nhận thức tình huống theo thời gian thực nâng cao giá trị của việc phân tích dữ liệu.
  • Khả năng phản hồi trong thời gian thực hỗ trợ việc ra quyết định sáng suốt hơn.
  • Việc quản trị được tạo điều kiện thuận lợi bằng sự đảm bảo trước về Chất lượng dữ liệu và tuân thủ.
  • Các sản phẩm giúp dữ liệu dễ dàng tìm kiếm và truy cập từ các hệ thống khác nhau.

Các tổ chức coi sản phẩm dữ liệu là chìa khóa để đạt được hiệu quả và lợi nhuận cao hơn:

  • Các sản phẩm dữ liệu giúp công ty tập trung hơn vào các kết quả tích cực.
  • Chúng cải thiện tính linh hoạt của các tổ chức và mang lại giá trị tăng dần.
  • Việc tái sử dụng các sản phẩm dữ liệu sẽ tối đa hóa giá trị của dữ liệu với rất ít chi phí.
  • Kiến trúc dữ liệu được thể hiện bằng khả năng thích ứng trong tương lai nhờ khả năng thích ứng của các sản phẩm dữ liệu.
  • Ít câu hỏi phát sinh hơn về độ tin cậy và tính toàn vẹn của dữ liệu cơ bản.
  • Bộ phận kinh doanh và CNTT giao tiếp bằng cùng một ngôn ngữ.

Có lẽ lợi ích lớn nhất của sản phẩm dữ liệu đối với các tổ chức là khả năng mở khóa giá trị của dữ liệu bằng cách đóng vai trò như chất keo gắn kết các hệ thống vật lý, mô hình hóa dữ liệu, quy trình kinh doanh và trường hợp sử dụng với nhau. Chúng thay thế cách tiếp cận từng phần mà nhiều công ty áp dụng cho hoạt động dữ liệu của mình đồng thời phân quyền Quản lý dữ liệu. Điều này giải phóng dữ liệu cơ bản để áp dụng nhanh chóng trong các tình huống và điều kiện khác nhau mà không cần xử lý trước hoặc tối thiểu. 

Theo McKinsey, các sản phẩm dữ liệu cho phép các trường hợp sử dụng kinh doanh mới được thực hiện nhanh hơn 90% và tổng chi phí sở hữu giảm 30%. Chúng cũng giảm thiểu rủi ro, thời gian và tiền bạc dành cho hoạt động quản trị.

Việc nhận ra những lợi ích mà các sản phẩm dữ liệu hứa hẹn đòi hỏi phải áp dụng một cách tiếp cận linh hoạt để quản lý dữ liệu bắt đầu với quy mô nhỏ, phát hành nhanh chóng, lặp lại và thể hiện giá trị của sản phẩm. Thêm một vài khả năng nữa với mỗi bản phát hành để tăng dần giá trị của sản phẩm nhằm thúc đẩy việc áp dụng và thu hút đầu tư nhiều hơn cho các sản phẩm và trường hợp sử dụng mới. Khi các sản phẩm dữ liệu được tích hợp với quy trình kinh doanh hàng ngày của công ty bạn, các công cụ sẽ bắt đầu tự bán khi giá trị của chúng trở nên rõ ràng đối với người dùng và người quản lý. 

Hình ảnh được sử dụng theo giấy phép từ Shutterstock

Dấu thời gian:

Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU