為什么我們要把數(shù)據(jù)當(dāng)作產(chǎn)品來對待?

各種數(shù)據(jù)產(chǎn)品迎合不同的“消費(fèi)者”，類似于軟件如何適應(yīng)不同操作系統(tǒng)的用戶。隨著全球無形資產(chǎn)超過200萬億美元，未報(bào)告數(shù)據(jù)資產(chǎn)的真實(shí)價(jià)值變得誘人。

數(shù)據(jù)消費(fèi)者，主要是系統(tǒng)而不是個(gè)人，分為五種消費(fèi)原型，每一種都服務(wù)于特定的數(shù)據(jù)目的。

數(shù)字應(yīng)用：特定的、格式化的數(shù)據(jù)，以特定的時(shí)間間隔傳送。

高級分析系統(tǒng)：適用于ML和AI處理的數(shù)據(jù)，需要特定的工程。

報(bào)告系統(tǒng)：受監(jiān)管的數(shù)據(jù)，用于儀表板或合規(guī)活動(dòng)中的審計(jì)使用，并轉(zhuǎn)向自助服務(wù)模式和實(shí)時(shí)更新。

發(fā)現(xiàn)沙箱：這些沙箱非常適合探索原始數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù)，支持?jǐn)?shù)據(jù)科學(xué)家和工程師發(fā)現(xiàn)新的用例。

外部數(shù)據(jù)共享系統(tǒng)：更嚴(yán)格的數(shù)據(jù)共享政策管理這些系統(tǒng)，例如銀行共享欺詐洞察或零售商與供應(yīng)商合作。

使技術(shù)與業(yè)務(wù)目標(biāo)保持一致

Hendrith Vanlon Smith Jr.曾經(jīng)說：“在這個(gè)數(shù)據(jù)如此豐富的新時(shí)代，我們現(xiàn)在的任務(wù)是有效的有益利用，現(xiàn)在的挑戰(zhàn)是用這些數(shù)據(jù)做好事——讓我們的生活和子孫后代的生活更有成就感、更快樂、更繁榮?！?/p>

有遠(yuǎn)見的公司可以采用數(shù)字化戰(zhàn)略，使用新技術(shù)來轉(zhuǎn)變他們的業(yè)務(wù)，盡管如此，強(qiáng)調(diào)增強(qiáng)服務(wù)的數(shù)字戰(zhàn)略可能需要修改或全新的商業(yè)計(jì)劃。

業(yè)務(wù)目標(biāo)、戰(zhàn)略和模式緊密交織在一起，涉及影響利益相關(guān)者的高層決策者，以下是一些需要考慮的步驟。

回顧現(xiàn)狀：在采用新流程之前，通過關(guān)注預(yù)算、資產(chǎn)和結(jié)構(gòu)來評估當(dāng)前的IT成熟度。

發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新障礙：考慮預(yù)算、系統(tǒng)和專業(yè)知識，找出并解決變革的障礙。

對技術(shù)任務(wù)進(jìn)行排序：在資源有限和持續(xù)調(diào)整需求的情況下，根據(jù)緊迫性和重要性來組織技術(shù)任務(wù)。

評估技術(shù)替代方案：通過評估它們與現(xiàn)有系統(tǒng)的兼容性和潛在的實(shí)施障礙來選擇合適的技術(shù)方案。

規(guī)劃遷移：制定靈活的計(jì)劃，詳細(xì)說明技術(shù)遷移的步驟、交付成果、時(shí)間表和應(yīng)急措施。

培育創(chuàng)新文化

約85%的高管表示，創(chuàng)新是重中之重，但只有6%的高管對自己的表現(xiàn)感到滿意。為了培養(yǎng)一種進(jìn)步和創(chuàng)新的公司文化，領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該積極促進(jìn)透明度，通過分享個(gè)人失敗來樹立榜樣，并營造建設(shè)性地討論錯(cuò)誤的氛圍。

然而，這需要改變范式，不把失敗視為挫折，而是將其視為寶貴的學(xué)習(xí)機(jī)會，鼓勵(lì)人們更深入地了解和制定預(yù)防戰(zhàn)略。

我們不應(yīng)美化最終結(jié)果，而應(yīng)贊揚(yáng)持續(xù)的努力和增長，將不可避免的失誤正?；?，并加強(qiáng)倡導(dǎo)創(chuàng)新和韌性的媒介。

集成AI和高級分析

持續(xù)的連接和學(xué)習(xí)將成為常態(tài)，AI和高級分析將破譯看起來隨機(jī)的東西，揭示企業(yè)可以進(jìn)一步部署的模式，反過來，這將構(gòu)建一個(gè)個(gè)性化體驗(yàn)的未來，挑戰(zhàn)傳統(tǒng)規(guī)范和駕駛效率。

更快的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備傳統(tǒng)上是時(shí)間密集型的——AI通過自動(dòng)化提取和轉(zhuǎn)換等過程加快了這一過程，確保隨時(shí)可用的高質(zhì)量數(shù)據(jù)。

提高準(zhǔn)確性：AI識別模式和關(guān)系的精確度更高。ML，取決于它的結(jié)構(gòu)，可以同時(shí)處理大量的計(jì)算。

增強(qiáng)預(yù)測分析：預(yù)測分析，即分析當(dāng)前數(shù)據(jù)以預(yù)測未來趨勢，對于明智的決策至關(guān)重要，而AI和高級分析可以在幾秒鐘內(nèi)做到這一點(diǎn)!

特定行業(yè)的好處：AI分析對于電子商務(wù)、金融科技和電信行業(yè)來說是無價(jià)的，它可以識別趨勢、提供實(shí)時(shí)預(yù)測、增強(qiáng)安全性并降低流失率。

所有公司都應(yīng)該記住，數(shù)據(jù)是21世紀(jì)的黃金——那些知道如何部署數(shù)據(jù)的人將是未來幾十年的贏家!