Comment créer des Produits de Données – Du Data Scientist au Business Owner

Qu’est-ce qu’un Produit de données ?

Un produit de données est une application ou un outil qui utilise les données pour aider les entreprises à améliorer leurs décisions et leurs processus. Les produits de données qui fournissent une interface utilisateur conviviale peuvent utiliser la science des données pour fournir des analyses prédictives, une modélisation descriptive des données, l’exploration de données, l’apprentissage automatique, la gestion des risques et diverses méthodes d’analyse aux non-scientifiques des données.

Atteindre les objectifs commerciaux grâce à des décisions éclairées prises avec des informations provenant de produits de données est le principal moteur de l’adoption par l’entreprise. Les avantages concurrentiels créés par l’amélioration des services ou des produits en fonction des données collectées auprès des clients, du comportement des visiteurs du site Web, des enquêtes et d’autres actifs de données grâce à une analyse axée sur les données ajoutent une valeur économique significative.

Exemples de produits de données

Les produits de données courants sont l’IA Einstein de Salesforce qui fournit des analyses prédictives aux clients, des terminaux financiers tels que le terminal Bloomberg, des outils d’analyse de sites Web tels que Google Analytics. Cependant, les applications de données utiles n’ont pas besoin d’être au niveau de l’entreprise pour avoir un impact sur une entreprise. Souvent, les entreprises développent leurs propres produits de données internes pour la confidentialité, l’intégrité des données et l’adaptabilité.

Les entreprises cherchent à trouver des applications de données conçues pour répondre à un besoin spécifique. Le plus flexible et personnalisable, le plus précieux au sein d’une organisation.

Une entreprise dotée d’excellents produits de données intégrés à sa stratégie et à sa culture libère des ressources économiques. C’est souvent le cas lorsque les employés consacrent beaucoup de temps et d’efforts à la préparation, au nettoyage et à l’analyse des données.

Par exemple, le travail d’analyse financière peut être manuel, long et fastidieux. Notre produit de données, Tableau Prep, permet aux analystes financiers d’accélérer ce processus et de consacrer leur temps à la recherche de meilleures informations. Le produit est suffisamment flexible pour être personnalisable dans différentes industries pour de nombreux rôles différents.

Tout comme d’autres produits technologiques, la facilité d’utilisation est cruciale lors de la création d’une application de données pouvant être largement adoptée comme solution évolutive. À l’instar des tests bêta, les produits de données doivent être améliorés grâce aux processus de rétroaction des clients qui utilisent l’application au quotidien.

Avez-vous une stratégie pour créer des produits de données ?

Les entreprises mesurent et évaluent de plus en plus la valeur économique de leurs actifs de données. En plus d’évaluer la valeur des données elles-mêmes, les revenus générés par de nouveaux modèles commerciaux basés sur les données joueront également un rôle très important à l’avenir. Comme nous voyons de plus en plus de cas d’utilisation pour les produits de données et les services d’analyse, de plus en plus d’organisations explorent les opportunités de monétisation des données et les intégrations d’analyses intégrées.

Les principales constatations couvertes dans le présent rapport comprennent ::

  • Les solutions et modèles commerciaux basés sur l’analyse ont connu une croissance incroyable tout au long de 2018.
  • Un large éventail de cas d’utilisation et de modèles commerciaux numériques rendent les produits de données et la monétisation des données attrayants pour de nombreux types et tailles d’organisations.
  • Les revenus générés par les modèles commerciaux basés sur les données et l’analyse deviennent un indicateur clé de la réussite numérique.
  • Les cas d’utilisation de la business intelligence embarquée et les intégrations d’analyse avec les plates-formes IoT se sont multipliés, car les fonctionnalités d’analyse modernes sont aujourd’hui l’un des composants les plus pertinents pour les produits et les plates-formes numériques.
  • Les responsabilités en science des données s’étendent à de nouveaux domaines, y compris le succès économique de l’entreprise de données et la technologie qui la soutient.
  • La sélection de la plate-forme d’analyse et les considérations « construire ou acheter  » sont motivées par les besoins de connexion de sources de données disparates, de plusieurs clouds et d’API.

 » Les données sont la nouvelle huile. » Ce slogan est populaire parmi les cadres supérieurs lorsqu’ils expliquent la pertinence d’une stratégie numérique ou d’une culture d’entreprise axée sur les données aux membres du conseil d’administration, aux investisseurs ou aux employés. La phrase semble simple et claire, et provoque rarement des questions. Mais en fait, c’est beaucoup plus excitant de répondre à des questions comme: Comment cette huile peut-elle être extraite? Comment sera-t-il transporté ? Comment et où l’affinez-vous ? Et à quoi ressemble le modèle d’affaires? Les mêmes questions s’appliquent aux données et aux opportunités de monétiser les actifs de données dans le cadre de nouveaux modèles commerciaux et solutions d’analyse axés sur les données.

Lisez le rapport pour en savoir plus.

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée.