Einerseits befürchten die Menschen, ihre Arbeit an KI zu verlieren, und andererseits a Umfrage fanden heraus, dass 2 von 3 Führungskräften unangenehm sind, sich auf Daten von erweiterten Analysesystemen zu verlassen. Warum – weil sie den Daten nicht vertrauen. Ob es darum geht, Inventar zu verwalten oder Produktempfehlungen abzugeben, es wird jeden Tag wichtiger, Daten von guter Qualität zu haben.
Es gibt zwei Möglichkeiten, wie Unternehmen diesen Bedarf an höherer Datenqualität – Datenprodukte oder Daten als Produkt (DAAP) – nähern. Während beide Konzepte Daten umfassen, unterscheiden sie sich in Umfang, Zweck und Implementierung. Lassen Sie uns mehr herausfinden.
Was ist ein Datenprodukt?
Ein Datenprodukt ist eine Anwendung, mit der die Daten für den Verbrauch geeignet sind, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. Sie werden häufig verwendet, um Muster und Tendencies zu identifizieren, Erkenntnisse zu extrahieren und datengetriebene Entscheidungen zu unterstützen.
Zum Beispiel kann das Advertising -Workforce ein Datenprodukt wie ein Dashboard verwenden, um die Kampagnenleistung zu bewerten und seine Auswirkungen zu verstehen. Oder das Logistikteam kann Visualisierungstools als Datenprodukte verwenden, um die Lagerbestände zu bewerten und die Lieferpläne zu optimieren.
Wie beeinflussen Datenprodukte die Datenqualität?
Datenprodukte verarbeiten Rohdaten, um sie vertrauenswürdiger und wertvoller für Stakeholder zu gestalten.
Zunächst integrieren Datenprodukte Daten aus mehreren Quellen, um vollständige Datensätze zu liefern. Im Rahmen dieses Prozesses überprüfen Datenprodukte auch Datengenauigkeit und Aktualität, um sicherzustellen, dass Daten die Datenqualitätsstandards Ihres Unternehmens entsprechen.
Darüber hinaus können sie Datensätze mit Geschäftslogik und Ihren Produktmanagementpraktiken kombinieren, um die Lücke zwischen Legacy -Datensystemen und neuer Infrastruktur zu schließen. Dies erleichtert die Zugriff auf Daten und die Verwendung.
Datenproduktbeschränkungen
Während sie vorteilhaft sind, haben Datenprodukte bestimmte Einschränkungen.
- Enger Fokus
Datenprodukte sind so konzipiert, dass sie bestimmte Geschäftsanforderungen entsprechen. Beispielsweise können Fluggesellschaften ein Datenprodukt verwenden, das historische Flugdaten mit GPS -Koordinaten kombiniert, um die Flugbewegungen zu verfolgen. Dieses Datenprodukt kann nicht viel anderes tun. Daher benötigt das Unternehmen möglicherweise mehrere Datenprodukte. Dies kann zu einem fragmentierten Ansatz zum allgemeinen Datenqualitätsmanagement führen.
- Komplexität und begrenzte Skalierbarkeit
Datenprodukte haben häufig komplizierte Strukturen, die ihre Skalierbarkeit und Integration in andere vorhandene Systeme einschränken.
- Kultureller Widerstand
Ein Mangel an Bildung darüber, wie Datenprodukte die Datenqualität verbessern und schlechte interne Kommunikation die Mitarbeiter zögert, Datenprodukte zu übernehmen und zu verwenden. Somit kann die Ressource nicht so verwendet werden, wie sie beabsichtigt warfare.
Was ist die Different? Information-as-a-Product (DAAP)
Während sich Datenprodukte darauf konzentrieren, Daten zu verwenden, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen, betrachtet Daten-A-A-Product Daten als eigenständiges Produkt. Hier liegt der Fokus darauf, Daten zu sammeln und zu verarbeiten, um Wert für Datenbenutzer, Endverbraucher und andere Stakeholder in der Organisation zu schaffen. DAAP -Spannungen zur Sicherstellung, dass Daten leicht zugänglich, zuverlässig, strukturiert und umsetzbar sind. Sie können dies als ein gebündelter Datensatz betrachten.
Zum Beispiel könnte DAAP die Type einer Buyer Insights -Plattform annehmen. Dies würde Daten über Kundeninteraktionen über verschiedene Berührungspunkte sammeln und ein umfassendes Profil liefern, das ihre Vorlieben, Einkaufsmuster usw. angibt.
Wie beeinflusst ein DAAP -Ansatz die Datenqualität?
Die DAAP -Denkweise betrachtet Daten als internes Vermögenswert, das auf verschiedene Weise verwendet werden kann. Da es nicht nur einen Zweck erfüllt, ist der wahrgenommene Wert höher. Daher werden Unternehmen angeregt, qualitativ hochwertige Requirements aufrechtzuerhalten.
DAAP betrachtet auch Daten als wiederverwendbares Vermögenswert. Daher befürwortet es sich für die Verwaltung der Qualität im gesamten Datenlebenszyklus. Durch das Zusammennehmen von Daten in ein zentrales Information Warehouse durchbricht es Silos und sorgt für eine reibungslosere Integration. Wie ein Datenprodukt überprüft und validiert es alle Daten, bevor es zur zentralen Datenbank hinzugefügt wird. Da es einen weiteren Fokus hat, wären die erstellten Aufzeichnungen umfassender.
DAAP -Einschränkungen
Einige der Einschränkungen der Annahme des DAAP -Ansatzes sind:
- Hohe Kosten
Die Übernahme eines DAAP -Ansatzes erfordert erhebliche finanzielle und humanressourcen. Sie würden hoch ausgebildete Private- und ausgefeilte Datenanalysemotoren benötigen, um Daten zu sezieren und Muster in einem Daten Meer zu identifizieren. Dies ist einer der Gründe, warum kleinere Unternehmen Datenprodukte gegenüber DAAP bevorzugen.
- Herausforderungen für die Datenschutz
Das Sammeln großer Datenmengen und das Speichern von wiederverwendbarem Speichern erhöhen die Datenschutzbedenken. Daher müssen Unternehmen, die diese Praxis annehmen, zusätzliche Aufmerksamkeit auf Sicherheitsbedenken und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen achten. Dies könnte durch Verschlüsselung von Daten, das Anonymische persönliche Informationen und die Implementierung strenger Zugriffskontrollen erfolgen.
Sicherheits- und Datenschutzbedenken erhöhen auch die Bedeutung der Steigerung der Datenkompetenzstufe im gesamten Unternehmen.
- Kultureller Widerstand
Wie bei Datenprodukten können Unternehmen einen Widerstand gegen einen DAAP -Ansatz haben. Dies liegt nicht nur an Lücken in der Datenkompetenz, sondern auch daran, dass interne Abteilungen und Domänen um Dateneigentum konkurrieren können. Dies kann die Gesamtdatenqualität beeinflussen und es den Datenmanagern so erschweren, den Datenwert zu beweisen.
Auswahl zwischen Datenprodukten und DAAP
Bei der Auswahl eines Datenprodukts und der Übernahme einer DAAP -Methodik müssen mehrere Faktoren berücksichtigt werden.
Denken Sie zunächst über Ihre allgemeinen Datenqualitätsbedenken nach. Ein Datenprodukt ist eine gute Möglichkeit, um bestimmte Datenqualitätsprobleme zu bedenken. Wenn Sie jedoch umfassendere Bedenken haben, kann ein DAAP -Ansatz wirksamer sein.
Betrachten Sie als nächstes die Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen. Organisationen mit begrenzten Budgets bevorzugen Datenprodukte. Da die Daten so organisiert sind, dass ein bestimmtes Ziel erreicht ist, erfordern Datenprodukte weniger Ressourcen. Andererseits betrachtet der DAAP -Ansatz Daten als wiederverwendbares Intestine und kann ein viel höheres Datenvolumen beinhalten. Daher ist es teurer zu pflegen. Darüber hinaus fährt effektive DAAP-Fahrgeschäfte auf der sanften Abteilung zwischen Abteilungen und einer funktionsübergreifenden Zusammenarbeit.
Abschließend
Datenprodukte und Daten-as-a-Produkt sind beide leistungsstarke Strategien zum Verwalten und Datenqualität verbessern. Während es Unterschiede in Bezug auf Zweck und Umfang gibt, überprüfen und validieren beide Strategien Daten, um den Benutzern Zugriff auf zuverlässige, qualitativ hochwertige Daten zu ermöglichen. Dies macht Daten zu einem wertvollen, vertrauenswürdigen Kapital für die Organisation. Im Gegenzug gibt es den Benutzern das Vertrauen, Daten in ihren täglichen Entscheidungen zu verwenden.
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