Hur man skapar dataprodukter-från Data Scientist till företagsägare

Vad är en dataprodukt?

en dataprodukt är ett program eller verktyg som använder data för att hjälpa företag att förbättra sina beslut och processer. Dataprodukter som ger ett användarvänligt gränssnitt kan använda datavetenskap för att ge prediktiv analys, beskrivande datamodellering, datautvinning, maskininlärning, riskhantering och en mängd olika analysmetoder till icke-Dataforskare.

att nå affärsmål genom välgrundade beslut med insikter från dataprodukter är den främsta drivkraften för företags adoption. De konkurrensfördelar som skapas genom att förbättra tjänster eller produkter enligt data som samlats in från kunder, webbplatsbesökares beteende, undersökningar och andra datatillgångar genom datadriven analys ger betydande ekonomiskt värde.

exempel på dataprodukter

vanliga dataprodukter exempel är Salesforces Einstein AI som tillhandahåller kundprediktiv analys, finansterminaler som Bloomberg-terminalen, webbplatsanalysverktyg som Google Analytics. Användbara dataapplikationer behöver dock inte vara företagsnivå för att vara effektiva för ett företag. Ofta utvecklar företag sina egna interna dataprodukter för integritet, dataintegritet och anpassningsförmåga.

företag letar efter dataapplikationer som är byggda för att uppfylla ett specifikt behov. Ju mer flexibel och anpassningsbar, desto mer värdefull inom en organisation.

ett företag med stora dataprodukter vävda i sin strategi och kultur frigör ekonomiska resurser. Detta ses ofta där anställda spenderar stora mängder tid och ansträngning på att förbereda, rengöra och analysera data.

till exempel kan arbetet med finansiell analys vara manuellt, tidskrävande och tråkigt. Vår dataprodukt, Tableau Prep, ger finansanalytiker möjlighet att påskynda denna process och spendera sin tid på att hitta bättre insikter. Produkten är tillräckligt flexibel för att kunna anpassas i olika branscher för många olika roller.

precis som andra teknikprodukter är användarvänligheten avgörande när man bygger en dataapplikation som kan antas allmänt som en skalbar lösning. I likhet med betatestning bör dataprodukter förbättras genom feedbackprocesser från kunder som använder applikationen i det dagliga arbetet.

har du en strategi för att skapa dataprodukter?

företag mäter och utvärderar alltmer det ekonomiska värdet av sina datatillgångar. Förutom att bedöma värdet på själva uppgifterna kommer intäkter som genereras genom nya, databaserade affärsmodeller också att spela en mycket viktig roll i framtiden. När vi ser fler användningsfall för dataprodukter och analystjänster utforskar fler organisationer möjligheter till intäktsgenerering av data och inbäddade analysintegrationer.

viktiga resultat som behandlas i denna rapport inkluderar:

  • analysbaserade lösningar och affärsmodeller har visat otrolig tillväxt genom 2018.
  • ett brett utbud av digitala användningsfall och affärsmodeller gör dataprodukter och intäktsgenerering attraktiva för många typer och storlekar av organisationer.
  • intäkter som genereras genom data-och analysbaserade affärsmodeller blir en viktig indikator på digital framgång.
  • Embedded business intelligence-användningsfall och analysintegrationer med IoT-plattformar har ökat, eftersom modern analysfunktionalitet är en av de mest framgångsrelevanta komponenterna i digitala produkter och plattformar idag.
  • datavetenskapsansvaret expanderar till nya områden, inklusive den ekonomiska framgången för dataverksamheten och den teknik som stöder den.
  • val av analysplattform och” bygg eller köp ” – överväganden drivs av behov av att ansluta olika datakällor, flera moln och API: er.

”Data är den nya oljan.”Denna slogan är populär bland ledande befattningshavare när de förklarar relevansen av en datadriven digital strategi eller företagskultur för styrelseledamöter, investerare eller anställda. Uttrycket verkar enkelt och tydligt och väcker sällan frågor. Men faktiskt är det mycket mer spännande att svara på frågor som: Hur kan denna olja extraheras? Hur kommer det att transporteras? Hur och var förfinar du det? Och hur ser affärsmodellen ut? Samma frågor gäller data och möjligheterna att tjäna pengar på datatillgångar inom ramen för nya datadrivna affärsmodeller och analyslösningar.

Läs rapporten för att lära dig mer.

Lämna ett svar

Din e-postadress kommer inte publiceras.