Hvordan Lage Dataprodukter-Fra Dataforsker Til Bedriftseier

Hva er Et Dataprodukt?

et dataprodukt er et program eller verktøy som bruker data for å hjelpe bedrifter med å forbedre sine beslutninger og prosesser. Dataprodukter som gir et brukervennlig grensesnitt, kan bruke datavitenskap til å gi prediktiv analyse, beskrivende datamodellering, datautvinning, maskinlæring, risikostyring og en rekke analysemetoder til ikke-dataforskere.

Å nå forretningsmål gjennom informerte beslutninger tatt med innsikt fra dataprodukter er den viktigste driveren for bedriftsadopsjon. De konkurransefortrinn som skapes ved å forbedre tjenester eller produkter i henhold til data samlet inn fra kunder, nettstedet besøkende atferd, undersøkelser, og andre data eiendeler gjennom data-drevet analyse legger betydelig økonomisk verdi.

Eksempler På Dataprodukter

Eksempler på Vanlige dataprodukter er Salesforces Einstein AI som tilbyr prediktiv kundeanalyse, finansterminaler som Bloomberg-Terminalen, verktøy for nettstedsanalyse som Google Analytics. Nyttige dataprogrammer trenger imidlertid ikke å være bedriftsnivå for å være effektive for et selskap. Ofte utvikler bedrifter sine egne interne dataprodukter for personvern, dataintegritet og tilpasningsevne.

Bedrifter ser etter å finne dataprogrammer som er bygget for å oppfylle et bestemt behov. Jo mer fleksibel og tilpassbar, jo mer verdifull i en organisasjon.

et selskap med store dataprodukter vevd inn i deres strategi og kultur frigjør økonomiske ressurser. Dette er ofte sett der ansatte bruker store mengder tid og krefter på å forberede, rengjøring, og analysere data.

for eksempel kan arbeidet med økonomisk analyse være manuell, tidkrevende og kjedelig. Vårt dataprodukt, Tableau Prep, gir finansanalytikere mulighet til å øke hastigheten på denne prosessen og bruke tiden på å finne bedre innsikt. Produktet er fleksibelt nok til å kunne tilpasses på tvers av ulike bransjer for mange forskjellige roller.

i likhet med andre teknologiprodukter er brukervennligheten avgjørende når man bygger et dataprogram som kan bli utbredt som en skalerbar løsning. I likhet med beta-testing, bør dataprodukter forbedres gjennom tilbakemeldingsprosesser fra kunder som bruker programmet i det daglige arbeidet.

har du en strategi for å lage dataprodukter?

Bedrifter måler og evaluerer i økende grad den økonomiske verdien av deres dataressurser. I tillegg til å vurdere verdien av selve dataene, vil inntekter generert gjennom nye, databaserte forretningsmodeller også spille en svært viktig rolle i fremtiden. Etter hvert som vi ser flere bruksområder for dataprodukter og analysetjenester, utforsker flere organisasjoner muligheter for inntektsgenerering av data og integrerte analyseintegrasjoner.

Viktige funn dekket i denne rapporten inkluderer:

  • Analysebaserte løsninger og forretningsmodeller har vist utrolig vekst gjennom 2018.
  • Et bredt spekter av digitale bruksmåter og forretningsmodeller gjør dataprodukter og datainntekter attraktive for mange typer og størrelser av organisasjoner.
  • Inntekter generert gjennom data-og analysebaserte forretningsmodeller blir en nøkkelindikator for digital suksess.
  • Embedded business intelligence brukstilfeller og analyseintegrasjoner med iot-plattformer har økt, da moderne analysefunksjonalitet er en av de mest suksessrelevante komponentene i digitale produkter og plattformer i dag.
  • datavitenskapsansvar utvides til nye områder, inkludert den økonomiske suksessen til datavirksomheten og teknologien som støtter den.
  • analyseplattformvalg og «bygg eller kjøp» – betraktninger er drevet av behov for å koble sammen ulike datakilder, flere skyer og Api-Er.

«Data er den nye oljen.»Dette slagordet er populært blant toppledere når de forklarer relevansen av en datadrevet digital strategi eller bedriftskultur til styremedlemmer, investorer eller ansatte. Uttrykket vises enkelt og klart, og sjelden provoserer spørsmål. Men faktisk er det mye mer spennende å svare på spørsmål som: Hvordan kan denne oljen utvinnes? Hvordan skal det transporteres? Hvordan og hvor forfiner du det? Hvordan ser forretningsmodellen ut? De samme spørsmålene gjelder data og mulighetene til å tjene penger på dataressurser innenfor rammen av nye datadrevne forretningsmodeller og analyseløsninger.

Les rapporten for å lære mer.

Legg igjen en kommentar

Din e-postadresse vil ikke bli publisert.