Sådan oprettes Data produkter-fra Data Scientist til virksomhedsejer

Hvad er et Data produkt?

et dataprodukt er et program eller værktøj, der bruger data til at hjælpe virksomheder med at forbedre deres beslutninger og processer. Dataprodukter, der giver en venlig brugergrænseflade, kan bruge datalogi til at levere forudsigelig analyse, beskrivende datamodellering, datamining, maskinindlæring, risikostyring og en række analysemetoder til ikke-dataforskere.

at nå forretningsmål gennem informerede beslutninger truffet med indsigt fra dataprodukter er den vigtigste drivkraft for virksomhedsadoption. De konkurrencemæssige fordele, der skabes ved at forbedre tjenester eller produkter i henhold til data indsamlet fra kunder, hjemmesidebesøgendes adfærd, undersøgelser og andre dataaktiver gennem datadrevet analyse tilføjer betydelig økonomisk værdi.

eksempler på dataprodukter

almindelige dataprodukter eksempler er Salesforces Einstein AI, der leverer kundeforudsigende analyser, finansieringsterminaler som Bloomberg Terminal, hjemmesideanalyseværktøjer som Google Analytics. Nyttige dataapplikationer behøver dog ikke at være virksomhedsniveau for at have indflydelse på en virksomhed. Ofte udvikler virksomheder deres egne interne dataprodukter til privatlivets fred, dataintegritet og tilpasningsevne.

virksomheder søger at finde dataapplikationer, der er bygget til at opfylde et specifikt behov. Jo mere fleksibel og tilpasselig, jo mere værdifuld inden for en organisation.

en virksomhed med store data produkter vævet ind i deres strategi og kultur frigør økonomiske ressourcer. Dette ses ofte, hvor medarbejderne bruger rigelige mængder tid og kræfter på at forberede, rengøre og analysere data.

for eksempel kan arbejdet med finansiel analyse være manuel, tidskrævende og kedelig. Vores dataprodukt, Tableau Prep, giver finansielle analytikere mulighed for at fremskynde denne proces og bruge deres tid på at finde bedre indsigt. Produktet er fleksibelt nok til at kunne tilpasses på tværs af forskellige brancher til mange forskellige roller.

ligesom andre teknologiprodukter er brugervenligheden afgørende, når man bygger en dataapplikation, der kan vedtages bredt som en skalerbar løsning. I lighed med beta-test skal dataprodukter forbedres gennem feedbackprocesser fra kunder, der bruger applikationen i det daglige arbejde.

har du en strategi for oprettelse af dataprodukter?

virksomheder måler og vurderer i stigende grad den økonomiske værdi af deres dataaktiver. Ud over at vurdere værdien af selve dataene vil indtægter genereret gennem nye databaserede forretningsmodeller også spille en meget vigtig rolle i fremtiden. Da vi ser flere brugssager til dataprodukter og analysetjenester, undersøger flere organisationer muligheder for indtægtsgenerering af data og indlejrede analyseintegrationer.

de vigtigste fund, der er omfattet af denne rapport, inkluderer:

  • analysebaserede løsninger og forretningsmodeller har vist en utrolig vækst gennem 2018.
  • en bred vifte af digitale brugssager og forretningsmodeller gør dataprodukter og indtægtsgenerering af data attraktive for mange typer og størrelser af organisationer.
  • indtægter genereret gennem data-og analysebaserede forretningsmodeller bliver en nøgleindikator for digital succes.
  • indlejrede Business intelligence-brugssager og analyseintegrationer med IoT-platforme er steget, da moderne analysefunktionalitet er en af de mest succesrelevante komponenter i Digitale produkter og platforme i dag.
  • Datavidenskabelige ansvarsområder udvides til nye områder, herunder datavirksomhedens økonomiske succes og den teknologi, der understøtter den.
  • Analyseplatformvalg og “build or buy” overvejelser er drevet af behov for at forbinde forskellige datakilder, flere skyer og API ‘ er.

“Data er den nye olie.”Dette slogan er populært blandt topledere, når de forklarer relevansen af en datadrevet digital strategi eller virksomhedskultur for bestyrelsesmedlemmer, investorer eller medarbejdere. Udtrykket forekommer enkelt og klart og fremkalder sjældent spørgsmål. Men faktisk er det meget mere spændende at besvare spørgsmål som: Hvordan kan denne olie udvindes? Hvordan vil det blive transporteret? Hvordan og hvor forfiner du det? Hvordan ser forretningsmodellen ud? De samme spørgsmål gælder for data og mulighederne for at tjene penge på dataaktiver inden for rammerne af nye datadrevne forretningsmodeller og analyseløsninger.

læs rapporten for at lære mere.

Skriv et svar

Din e-mailadresse vil ikke blive publiceret.