将“数据作为产品”进行管理的概念涉及范式转变。 通过将数据视为专为消费者使用而设计的产品,而不是半混乱的信息池,企业可以增加利润。 很多商家都设立了定制 数据管道 – 或其他极端且昂贵的步骤 – 未能成功地最大化其数据的价值和使用。
将数据作为产品进行管理应该会产生易于使用且可应用于不同项目的高质量数据。
企业不断进行大量投资,以努力改善其 数据架构 尽管研究人员的目标是简化研究,但他们仍然难以找到、使用和定制他们想要的数据。 这种困难主要是由于将数据视为一种工具,而不是一种可供消费者使用的产品。 最终结果是大量数据存储在数据湖和数据仓库中,而这些数据可能永远不会被使用,或者很少被使用。
什么是数据产品?
为了消除任何混淆,数据作为产品不同于 数据产品.
美国前首席数据科学家 DJ Patil 在其著作《数据柔术:将数据转化为产品的艺术》中将数据产品定义为“通过使用数据促进最终目标的产品”。 他的描述包括数据仪表板、数据仓库和自动驾驶汽车等工具。
另一方面,数据作为产品是一种结合工具和策略的思维方式,将数据视为内部客户(内部员工)消费的产品。 “产品”应包括可发现性、可探索性、可理解性、安全性和可信赖性等特征。 数据应该是消费者友好的且高质量的。
将数据作为产品进行管理的好处
将数据作为产品进行管理的原因是为了改进 数据质量。 通过将数据视为产品,您可以将数据视为可以改进的东西。 数据变得需要改进才能满足您的消费者群。 “数据即产品”理念的目标是提供易于访问和使用的高质量、值得信赖的数据。
考虑一下想要购买夏季衬衫的现代在线消费者的行为。 在线消费者开始期望能够:
- 相信卖家会提供订购的商品,同时对个人信息保密(有些顾客只在亚马逊、Etsy 和其他一些“值得信赖”的供应商购物)
- 搜索不同种类的衬衫(搜索短袖夏季衬衫)
- 查找计算机屏幕上显示的衬衫的详细信息(价格、颜色、尺寸、材料类型)
- 选择尺寸和颜色正确的所需衬衫
- 订购并支付衬衫以及交付地点
- 在一定时间内收到衬衫(预计交货时间)
将类似的模型应用于“数据即产品”的概念会产生以下消费者模型,该模型期望能够:
- 信任所需的数据
- 在组织的数据存储中搜索不同的主题
- 查找有关数据的详细信息(元数据对此过程很有用)
- 选择所需的数据
- 访问数据
- 接收数据
- 处理数据
如何将产品管理原则应用于数据
考虑您使用的最好的产品。 它们易于查找、理解和使用,并且始终满足我们的期望。 这些特征并非巧合,而是刻意努力的一部分。 交付系统也是一个深思熟虑的决定。 一个人或一个团队做出的决策最大限度地提高了这些产品的易用性,提供了值得信赖的交付系统,并交付了高质量(或至少是合理的质量)。
将产品管理原则应用于数据包括尝试满足尽可能多的不同潜在消费者的需求。 这需要了解消费者基础。 消费者通常是访问组织数据的内部员工。 (数据并未被“出售”,而是通过确定消费者/内部员工的需求,被视为可供分发的产品。)
从大局来看,企业的目标是最大限度地利用其内部数据。 将数据作为产品进行管理需要应用适当的产品管理原则。 下面列出了这些原则。
- 维护并了解组织的数据流图:通过跟踪“产品”, 数据管家 可以确定哪些消费者正在使用这些数据以及用于哪些项目。 地图应该尽可能详细。
- 寻求消费者的反馈:一个极其重要的要求是倾听和理解消费者群的需求。 开发出业务数据流图后,可以采访使用该数据的个人,了解他们在使用组织数据时遇到的挫折。 此反馈可用于寻找使数据处理更轻松、更高效的解决方案。
- 循序渐进地改进:首先解决大多数员工面临的最大问题,让消费者群体中的大多数人满意。
- 建立跨企业处理数据的标准化程序:使用标准化流程可以最大限度地减少学习不同流程所花费的时间并提高整体效率。
- 为您的消费者提供自助分析: 自助分析 是一种收集和分析信息以开发商业智能的方法。 它允许用户访问和分析他们的数据,并形成有用的见解。 传统分析解决方案和自助分析之间的主要区别在于,前者需要特殊培训和项目安排,而后者可以由缺乏技术学位的人自发使用。
数据网格
于 2018 年开发 扎马克·德格哈尼ThoughtWorks 北美新兴技术总监,数据网格已成为数据管理讨论中的一个有争议的话题。 它为集中式架构模型的缺点提供了替代方案。
数据网格是一种架构模型,由数据作为产品的哲学进行补充和支持。 作为在数据湖和数据仓库中存储数据的替代方案,这一概念引起了企业的一些兴趣。
数据作为产品的理念是数据网格模型的一个重要特征。
数据网格是一种分散形式的数据架构。 它由不同的部门或办公室(营销、销售、客户服务)控制,而不是由一个地点控制。 从历史上看,数据工程团队将执行研究和分析,与数据作为产品哲学和数据网格模型所提倡的自助服务方法相比,这一过程严重限制了研究。
数据网格架构的使用并不能消除对数据工程团队的需求,而是将他们的责任转移到为组织寻找和开发最佳数据解决方案。 (有些人认为数据网格可能不是 值得努力.)
在数据网格组织中,域所有者(每个位置、部门或办公室一到两名)负责维护组织所有数据的统一标准。 这使得任何地点的工作人员都可以访问存储在其他地点的数据。 在她期间 主题演讲 DATAVERSITY 的在线数据架构 (DAO), 扎马克·德加尼说,
“组织中的每个人都对其数据负责。 随着组织随着新的用例而发展并集成新的接触点,一个新的领域就会被添加,并有一个负责该数据的新团队。”
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- Sumber: https://www.dataversity.net/managing-data-as-a-product-what-why-how/
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