データ製品を作成する方法-データサイエンティストからビジネスオーナーまで

データ製品とは何ですか?

データ製品は、企業が意思決定やプロセスを改善するためにデータを使用するアプリケーションまたはツールです。 使いやすいユーザーインターフェイスを提供するデータ製品は、データサイエンスを使用して、予測分析、記述的なデータモデリング、データマイニング、機械学習、リスクマネジメント、およびさまざまな分析方法をデータサイエンティスト以外に提供できます。

データ製品からの洞察を得て行われた情報に基づいた意思決定を通じてビジネス目標を達成することは、企業の採用の主なドライバーです。 顧客から収集したデータ、ウェブサイト訪問者の行動、調査、その他のデータ資産に応じて、データ駆動型の分析を通じてサービスや製品を改善することによ

データ製品の例

一般的なデータ製品の例としては、顧客予測分析を提供するSalesforceのEinstein AI、Bloomberg端末などの金融端末、Google Analyticsなどのウェブサイト分析ツールがあります。 しかし、有用なデータアプリケーションは、企業に影響を与えるために企業レベルである必要はありません。 多くの場合、企業はプライバシー、データの整合性、および適応性のために独自の内部データ製品を開発しています。

企業は、特定のニーズを満たすために構築されたデータアプリケーションを見つけることを目指しています。 より柔軟でカスタマイズ可能な、組織内でより価値があります。

戦略と文化に織り込まれた優れたデータ製品を持つ企業は、経済資源を解放します。 これは、従業員がデータの準備、清掃、分析に膨大な時間と労力を費やしている場合によく見られます。

たとえば、財務分析の作業は手動で、時間がかかり、面倒です。 当社のデータ製品であるTableau Prepは、金融アナリストがこのプロセスをスピードアップし、より良いインサイトを見つけるために時間を費やすことを可能にします。 製品は、多くの異なる役割のために異なる産業間でカスタマイズ可能であるのに十分な柔軟性があります。

他の技術製品と同様に、スケーラブルなソリューションとして広く採用できるデータアプリケーションを構築する際には、使いやすさが重要です。 ベータテストと同様に、データ製品は、日々の仕事でアプリケーションを使用している顧客からのフィードバックプロセスを通じて改善されるべきです。

データ製品を作成するための戦略はありますか?

企業は、データ資産の経済的価値をますます測定し、評価しています。 データそのものの価値を評価するだけでなく、新しいデータベースのビジネスモデルによって生み出される収益も、将来的には非常に重要な役割を果た データ製品や分析サービスのユースケースが増えるにつれて、より多くの組織がデータ収益化の機会と組み込み分析統合を模索しています。

この報告書に含まれる主な調査結果は次のとおりです:

  • 分析ベースのソリューションとビジネスモデルは、2018年まで信じられないほどの成長を示しています。
  • 幅広いデジタルユースケースとビジネスモデルにより、データ製品とデータ収益化は多くの種類と規模の組織にとって魅力的です。
  • データと分析ベースのビジネスモデルによって生成された収益は、デジタル成功の重要な指標となっています。
  • 現代の分析機能は、今日のデジタル製品やプラットフォームの最も成功に関連するコンポーネントの一つであるため、組み込みビジネスインテリジェンスユースケースとIoTプラットフォームとの分析統合が増加しています。
  • データサイエンスの責任は、データビジネスの経済的成功やそれをサポートする技術など、新しい分野に拡大しています。
  • 分析プラットフォームの選択と”ビルドまたは購入”の考慮事項は、異種のデータソース、複数のクラウド、およびApiを接続する必要があります。

“データは新しいオイルです。”このスローガンは、データ駆動型のデジタル戦略や企業文化の関連性を取締役会メンバー、投資家、従業員に説明している上級管理職の間で人気があります。 このフレーズはシンプルで明確に見え、質問を誘発することはめったにありません。 しかし、実際には、次のような質問に答える方がはるかにエキサイティングです:このオイルはどのように抽出できますか? それはどのように輸送されますか? どのように、どこでそれを洗練していますか? そして、ビジネスモデルはどのように見えますか? 同じ質問は、データと新しいデータ駆動型ビジネスモデルと分析ソリューションの枠組みの中でデータ資産を収益化する機会に適用されます。

詳細については、レポートをお読みください。

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