Come creare prodotti dati-Da Data Scientist a Business Owner

Che cos’è un prodotto dati?

Un prodotto dati è un’applicazione o uno strumento che utilizza i dati per aiutare le aziende a migliorare le loro decisioni e processi. I prodotti di dati che forniscono un’interfaccia utente intuitiva possono utilizzare la scienza dei dati per fornire analisi predittive, modellazione descrittiva dei dati, data mining, apprendimento automatico, gestione del rischio e una varietà di metodi di analisi agli scienziati non-dati.

Raggiungere gli obiettivi di business attraverso decisioni informate prese con insights from data products è il principale driver per l’adozione aziendale. I vantaggi competitivi creati migliorando i servizi o i prodotti in base ai dati raccolti dai clienti, al comportamento dei visitatori del sito Web, ai sondaggi e ad altre risorse di dati attraverso l’analisi basata sui dati aggiungono un significativo valore economico.

Esempi di prodotti dati

Prodotti dati comuni esempi sono Einstein AI di Salesforce che fornisce analisi predittive dei clienti, terminali finanziari come il terminale Bloomberg, strumenti di analisi dei siti Web come Google Analytics. Tuttavia, le applicazioni di dati utili non devono essere di livello enterprise per avere un impatto su un’azienda. Spesso le aziende sviluppano i propri prodotti di dati interni per la privacy, l’integrità dei dati e l’adattabilità.

Le aziende cercano di trovare applicazioni di dati create per soddisfare un’esigenza specifica. Il più flessibile e personalizzabile, il più prezioso all’interno di un’organizzazione.

Un’azienda con grandi prodotti di dati intessuti nella loro strategia e cultura libera risorse economiche. Questo è comunemente visto dove i dipendenti spendono abbondanti quantità di tempo e fatica preparazione, pulizia e analisi dei dati.

Ad esempio, il lavoro di analisi finanziaria può essere manuale, dispendioso in termini di tempo e noioso. Il nostro prodotto di dati, Tableau Prep, consente agli analisti finanziari di accelerare questo processo e dedicare il loro tempo alla ricerca di informazioni migliori. Il prodotto è abbastanza flessibile da essere personalizzabile in diversi settori per molti ruoli diversi.

Proprio come altri prodotti tecnologici, la facilità d’uso è fondamentale quando si crea un’applicazione dati che può essere ampiamente adottata come soluzione scalabile. Analogamente al beta testing, i prodotti dati dovrebbero essere migliorati attraverso processi di feedback da parte dei clienti che utilizzano l’applicazione nel lavoro quotidiano.

Hai una strategia per la creazione di prodotti dati?

Le aziende misurano e valutano sempre più il valore economico delle loro risorse di dati. Oltre a valutare il valore dei dati stessi, anche le entrate generate attraverso nuovi modelli di business basati sui dati svolgeranno un ruolo molto importante in futuro. Mentre vediamo più casi d’uso per i prodotti di dati e i servizi di analisi, sempre più organizzazioni stanno esplorando opportunità di monetizzazione dei dati e integrazioni di analisi incorporate.

I principali risultati trattati nella presente relazione includono:

  • Le soluzioni e i modelli di business basati sull’analisi hanno mostrato una crescita incredibile fino al 2018.
  • Una vasta gamma di casi d’uso digitali e modelli di business rendono i prodotti e la monetizzazione dei dati attraenti per molti tipi e dimensioni di organizzazioni.
  • Le entrate generate attraverso modelli di business basati su dati e analisi stanno diventando un indicatore chiave del successo digitale.
  • I casi d’uso di business intelligence e le integrazioni di analisi integrate con le piattaforme IoT sono aumentate, poiché le moderne funzionalità di analisi sono oggi uno dei componenti più rilevanti per il successo dei prodotti e delle piattaforme digitali.
  • Le responsabilità della scienza dei dati si stanno espandendo in nuove aree, tra cui il successo economico del business dei dati e la tecnologia che lo supporta.
  • La selezione della piattaforma Analytics e le considerazioni “crea o acquista” sono dettate dalla necessità di connettere origini dati disparate, più cloud e API.

“I dati sono il nuovo petrolio.”Questo slogan è popolare tra i senior manager quando spiegano la rilevanza di una strategia digitale basata sui dati o della cultura aziendale ai membri del consiglio, agli investitori o ai dipendenti. La frase appare semplice e chiara e raramente provoca domande. Ma in realtà, è molto più eccitante rispondere a domande come: Come può essere estratto questo olio? Come sarà trasportato? Come e dove lo raffini? E che aspetto ha il modello di business? Le stesse domande si applicano ai dati e alle opportunità di monetizzare le risorse di dati in un quadro di nuovi modelli di business e soluzioni di analisi basate sui dati.

Leggi il rapporto per saperne di più.

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