Hoe maak je dataproducten-van Data Scientist tot bedrijfseigenaar

Wat is een dataproduct?

een gegevensproduct is een toepassing of tool die gegevens gebruikt om bedrijven te helpen hun beslissingen en processen te verbeteren. Dataproducten die een gebruiksvriendelijke gebruikersinterface bieden, kunnen data science gebruiken om voorspellende analyses, beschrijvende datamodellering, datamining, machine learning, risicobeheer en een verscheidenheid aan analysemethoden te bieden aan niet-datawetenschappers.

het bereiken van bedrijfsdoelstellingen door middel van weloverwogen beslissingen met inzichten uit dataproducten is de belangrijkste drijfveer voor de acceptatie door het bedrijf. De concurrentievoordelen die worden gecreëerd door het verbeteren van diensten of producten op basis van gegevens die zijn verzameld van klanten, het gedrag van websitebezoekers, enquãates en andere gegevensactiva door middel van data-driven analyse voegt aanzienlijke economische waarde toe.

voorbeelden van dataproducten

veelvoorkomende voorbeelden van dataproducten zijn de Einstein AI van Salesforce die voorspellende analyses van klanten biedt, financiële terminals zoals de Bloomberg-Terminal en websiteanalysetools zoals Google Analytics. Echter, nuttige data applicaties hoeven niet op ondernemingsniveau te zijn om impact te hebben op een bedrijf. Vaak ontwikkelen bedrijven hun eigen interne dataproducten voor privacy, data-integriteit en aanpassingsvermogen.

bedrijven zoeken naar datatoepassingen die zijn gebouwd om aan een specifieke behoefte te voldoen. Hoe flexibeler en aanpasbaarder, hoe waardevoller binnen een organisatie.

een bedrijf met grote dataproducten verweven in hun strategie en cultuur maakt economische middelen vrij. Dit wordt vaak gezien waar werknemers veel tijd en moeite besteden aan het voorbereiden, schoonmaken en analyseren van gegevens.

het werk van financiële analyse kan bijvoorbeeld handmatig, tijdrovend en vervelend zijn. Ons dataproduct, Tableau Prep, stelt financiële analisten in staat om dit proces te versnellen en hun tijd te besteden aan het vinden van betere inzichten. Het product is flexibel genoeg om aan te passen in verschillende industrieën voor veel verschillende rollen.

net als andere technologieproducten is het gebruiksgemak van cruciaal belang bij het bouwen van een datatoepassing die op grote schaal kan worden gebruikt als een schaalbare oplossing. Vergelijkbaar met beta-testen, gegevens producten moeten worden verbeterd door feedback processen van klanten die gebruik maken van de applicatie in het dagelijks werk.

heeft u een strategie voor het maken van dataproducten?

bedrijven meten en evalueren in toenemende mate de economische waarde van hun gegevensactiva. Naast het beoordelen van de waarde van de data zelf, zullen de inkomsten die worden gegenereerd door nieuwe, op data gebaseerde bedrijfsmodellen in de toekomst ook een zeer belangrijke rol spelen. Naarmate we meer use cases zien voor dataproducten en analysediensten, onderzoeken meer organisaties mogelijkheden om data te gelde te maken en geïntegreerde analyseintegraties.

de belangrijkste bevindingen in dit verslag zijn::

  • Analytics-gebaseerde oplossingen en businessmodellen hebben een ongelooflijke groei tot 2018 laten zien.
  • een breed scala aan digitale use cases en bedrijfsmodellen maken dataproducten en datamonetisatie aantrekkelijk voor vele soorten en groottes van organisaties.
  • inkomsten gegenereerd door op data en analytics gebaseerde bedrijfsmodellen worden een belangrijke indicator van digitaal succes.
  • Embedded business intelligence use cases en analytics integraties met IoT-platforms zijn toegenomen, omdat moderne analytics functionaliteit vandaag de dag een van de meest succesrelevante componenten van digitale producten en platforms is.
  • verantwoordelijkheden op het gebied van Data science breiden zich uit naar nieuwe gebieden, waaronder het economische succes van de data business en de technologie die deze ondersteunt.
  • analyse platform selectie en “bouwen of kopen” overwegingen worden gedreven door de noodzaak om ongelijksoortige gegevensbronnen, meerdere clouds, en API ‘ s te verbinden.

“Data is de nieuwe olie.”Deze slogan is populair bij senior managers wanneer ze de relevantie van een data-gedreven digitale strategie of bedrijfscultuur uitleggen aan bestuursleden, investeerders of werknemers. De zin lijkt eenvoudig en duidelijk, en roept zelden vragen op. Maar eigenlijk is het veel spannender om vragen te beantwoorden als: Hoe kan deze olie worden gewonnen? Hoe wordt het vervoerd? Hoe en waar verfijn je het? En hoe ziet het businessmodel eruit? Dezelfde vragen gelden voor data en de mogelijkheden om data assets te gelde te maken binnen een kader van nieuwe data-gedreven bedrijfsmodellen en analyseoplossingen.

lees het rapport voor meer informatie.

Geef een antwoord

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd.