Cómo Crear Productos de Datos: Del Científico de Datos al Propietario de un negocio

¿Qué es un Producto de Datos?

Un producto de datos es una aplicación o herramienta que utiliza datos para ayudar a las empresas a mejorar sus decisiones y procesos. Los productos de datos que proporcionan una interfaz de usuario amigable pueden usar la ciencia de datos para proporcionar análisis predictivos, modelado de datos descriptivos, minería de datos, aprendizaje automático, gestión de riesgos y una variedad de métodos de análisis para científicos que no son científicos de datos.

Alcanzar los objetivos de negocio a través de decisiones informadas tomadas con información de productos de datos es el principal impulsor de la adopción de la empresa. Las ventajas competitivas creadas al mejorar los servicios o productos de acuerdo con los datos recopilados de los clientes, el comportamiento de los visitantes del sitio web, las encuestas y otros activos de datos a través del análisis basado en datos agregan un valor económico significativo.

Ejemplos de productos de datos

Ejemplos comunes de productos de datos son la IA de Einstein de Salesforce que proporciona análisis predictivos para el cliente, terminales financieros como el Terminal Bloomberg, herramientas de análisis de sitios web como Google Analytics. Sin embargo, las aplicaciones de datos útiles no necesitan ser de nivel empresarial para tener un impacto en una empresa. A menudo, las empresas desarrollan sus propios productos de datos internos para la privacidad, la integridad de los datos y la adaptabilidad.

Las empresas buscan aplicaciones de datos creadas para satisfacer una necesidad específica. Cuanto más flexible y personalizable, más valioso será dentro de una organización.

Una empresa con excelentes productos de datos entretejidos en su estrategia y cultura libera recursos económicos. Esto se observa comúnmente cuando los empleados dedican una gran cantidad de tiempo y esfuerzo a preparar, limpiar y analizar datos.

Por ejemplo, el trabajo de análisis financiero puede ser manual, lento y tedioso. Nuestro producto de datos, Tableau Prep, permite a los analistas financieros acelerar este proceso y dedicar su tiempo a encontrar mejores conocimientos. El producto es lo suficientemente flexible como para personalizarse en diferentes industrias para muchos roles diferentes.

Al igual que otros productos tecnológicos, la facilidad de uso es crucial a la hora de crear una aplicación de datos que pueda adoptarse ampliamente como solución escalable. Al igual que las pruebas beta, los productos de datos deben mejorarse a través de procesos de retroalimentación de los clientes que utilizan la aplicación en el trabajo diario.

¿Tiene una estrategia para crear productos de datos?

Las empresas miden y evalúan cada vez más el valor económico de sus activos de datos. Además de evaluar el valor de los datos en sí, los ingresos generados a través de nuevos modelos de negocio basados en datos también desempeñarán un papel muy importante en el futuro. A medida que vemos más casos de uso de productos de datos y servicios de análisis, más organizaciones están explorando oportunidades de monetización de datos e integraciones de análisis integradas.

Las principales conclusiones de este informe incluyen::

  • Las soluciones basadas en análisis y los modelos de negocio han mostrado un crecimiento increíble a lo largo de 2018.
  • Una amplia gama de casos de uso digitales y modelos de negocio hacen que los productos de datos y la monetización de datos sean atractivos para muchos tipos y tamaños de organizaciones.
  • Los ingresos generados a través de modelos de negocio basados en datos y análisis se están convirtiendo en un indicador clave del éxito digital.
  • Los casos de uso de inteligencia empresarial integrada y las integraciones de análisis con plataformas de IoT han aumentado, ya que la funcionalidad de análisis moderna es uno de los componentes más relevantes para el éxito de los productos y plataformas digitales en la actualidad.
  • Las responsabilidades en ciencia de datos se están expandiendo a nuevas áreas, incluido el éxito económico del negocio de datos y la tecnología que lo respalda.
  • La selección de la plataforma de análisis y las consideraciones de «creación o compra» dependen de la necesidad de conectar fuentes de datos dispares, múltiples nubes y API.

«Data es el nuevo petróleo.»Este eslogan es popular entre los altos directivos cuando explican la relevancia de una estrategia digital basada en datos o una cultura corporativa a los miembros de la junta directiva, los inversores o los empleados. La frase parece simple y clara, y rara vez provoca preguntas. Pero en realidad, es mucho más emocionante responder preguntas como: ¿Cómo se puede extraer este aceite? ¿Cómo se transporta? ¿Cómo y dónde lo refinas? ¿Y cómo es el modelo de negocio? Las mismas preguntas se aplican a los datos y a las oportunidades de monetizar los activos de datos dentro de un marco de nuevos modelos de negocio basados en datos y soluciones de análisis.

Lea el informe para obtener más información.

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