為什么我們要把數(shù)據當作產品來對待?

各種數(shù)據產品迎合不同的“消費者”，類似于軟件如何適應不同操作系統(tǒng)的用戶。隨著全球無形資產超過200萬億美元，未報告數(shù)據資產的真實價值變得誘人。

數(shù)據消費者，主要是系統(tǒng)而不是個人，分為五種消費原型，每一種都服務于特定的數(shù)據目的。

數(shù)字應用：特定的、格式化的數(shù)據，以特定的時間間隔傳送。

高級分析系統(tǒng)：適用于ML和AI處理的數(shù)據，需要特定的工程。

報告系統(tǒng)：受監(jiān)管的數(shù)據，用于儀表板或合規(guī)活動中的審計使用，并轉向自助服務模式和實時更新。

發(fā)現(xiàn)沙箱：這些沙箱非常適合探索原始數(shù)據和聚合數(shù)據，支持數(shù)據科學家和工程師發(fā)現(xiàn)新的用例。

外部數(shù)據共享系統(tǒng)：更嚴格的數(shù)據共享政策管理這些系統(tǒng)，例如銀行共享欺詐洞察或零售商與供應商合作。

使技術與業(yè)務目標保持一致

Hendrith Vanlon Smith Jr.曾經說：“在這個數(shù)據如此豐富的新時代，我們現(xiàn)在的任務是有效的有益利用，現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是用這些數(shù)據做好事——讓我們的生活和子孫后代的生活更有成就感、更快樂、更繁榮。”

有遠見的公司可以采用數(shù)字化戰(zhàn)略，使用新技術來轉變他們的業(yè)務，盡管如此，強調增強服務的數(shù)字戰(zhàn)略可能需要修改或全新的商業(yè)計劃。

業(yè)務目標、戰(zhàn)略和模式緊密交織在一起，涉及影響利益相關者的高層決策者，以下是一些需要考慮的步驟。

回顧現(xiàn)狀：在采用新流程之前，通過關注預算、資產和結構來評估當前的IT成熟度。

發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新障礙：考慮預算、系統(tǒng)和專業(yè)知識，找出并解決變革的障礙。

對技術任務進行排序：在資源有限和持續(xù)調整需求的情況下，根據緊迫性和重要性來組織技術任務。

評估技術替代方案：通過評估它們與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性和潛在的實施障礙來選擇合適的技術方案。

規(guī)劃遷移：制定靈活的計劃，詳細說明技術遷移的步驟、交付成果、時間表和應急措施。

培育創(chuàng)新文化

約85%的高管表示，創(chuàng)新是重中之重，但只有6%的高管對自己的表現(xiàn)感到滿意。為了培養(yǎng)一種進步和創(chuàng)新的公司文化，領導者應該積極促進透明度，通過分享個人失敗來樹立榜樣，并營造建設性地討論錯誤的氛圍。

然而，這需要改變范式，不把失敗視為挫折，而是將其視為寶貴的學習機會，鼓勵人們更深入地了解和制定預防戰(zhàn)略。

我們不應美化最終結果，而應贊揚持續(xù)的努力和增長，將不可避免的失誤正常化，并加強倡導創(chuàng)新和韌性的媒介。

集成AI和高級分析

持續(xù)的連接和學習將成為常態(tài)，AI和高級分析將破譯看起來隨機的東西，揭示企業(yè)可以進一步部署的模式，反過來，這將構建一個個性化體驗的未來，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)規(guī)范和駕駛效率。

更快的數(shù)據準備：數(shù)據準備傳統(tǒng)上是時間密集型的——AI通過自動化提取和轉換等過程加快了這一過程，確保隨時可用的高質量數(shù)據。

提高準確性：AI識別模式和關系的精確度更高。ML，取決于它的結構，可以同時處理大量的計算。

增強預測分析：預測分析，即分析當前數(shù)據以預測未來趨勢，對于明智的決策至關重要，而AI和高級分析可以在幾秒鐘內做到這一點!

特定行業(yè)的好處：AI分析對于電子商務、金融科技和電信行業(yè)來說是無價的，它可以識別趨勢、提供實時預測、增強安全性并降低流失率。

所有公司都應該記住，數(shù)據是21世紀的黃金——那些知道如何部署數(shù)據的人將是未來幾十年的贏家!