Warum additionally…? Denn das richtige Datenprodukt kann den Umsatz Ihres Unternehmens steigern, Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und die Zukunft ist sehr lukrativ! Ich weiß, das klingt ein bisschen offensichtlich.
Die Entwicklung leistungsstarker Datenprodukte kann Ihrem Unternehmen erhebliche Vorteile bringen, einschließlich höherer Umsätze und Wettbewerbsvorteile. In der heutigen datengesteuerten Umgebung sind Daten und Analysen für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Datenexperten analysieren riesige Datenmengen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Instruments zu entwickeln, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Ein Datenprodukt kann auch ein Bericht, eine Finish-to-Finish-Datenpipeline oder ein Dashboard mit mehreren Komponenten in seiner Struktur sein, einschließlich einer Schnittstelle, API oder Befehlszeilen-SQL. Ein Datenprodukt könnte beispielsweise das Client-360-Dashboard sein, das Verbraucherdemografie, Marketinginitiativen und Prognosen mit historischen Verkäufen, Marktanteilen und allem anderen über den Verbraucher kombiniert
Was ist additionally ein Datenprodukt? Ein Datenprodukt ist ein Software oder eine Anwendung, die Daten nutzt, um den Entscheidungsprozess eines Unternehmens zu verbessern. Ein Beispiel ist ein Dashboard, das Verbraucherdemografie, Marketinginitiativen und Verkaufsdaten kombiniert. Zu den gängigen Datenprodukten gehören Google Analytics, Bloomberg Terminal und Einstein AI von Salesforce.
Der Wechsel von einer projektzentrierten zu einer produktzentrierten Denkweise ist für Unternehmen, die ihre Ziele durch datengesteuerte Entscheidungsfindung erreichen möchten, von entscheidender Bedeutung. Datenprodukte können einen Wettbewerbsvorteil bieten, ein Produkt oder eine Dienstleistung verbessern und den wirtschaftlichen Wert optimieren. Die Erstellung eines Datenprodukts erfordert einen genau definierten Umfang, die Abbildung des Produktlebenszyklus, die Identifizierung des zu lösenden Issues und die Bestimmung des Mehrwerts.
Datenprodukte erfordern die Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Daten- und Geschäftsmentalität. Die Entwicklung einfacher Datenmodelle und Benutzeroberflächen kann den iterativen Prozess beschleunigen. Durch die Entwicklung leistungsstarker Datenprodukte, die auf die Kernbedürfnisse der Benutzer eingehen, können Datenexperten einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil schaffen und das Unternehmen neu beleben.
Der Lebenszyklus eines Datenprodukts ähnelt der Standardproduktentwicklung.
Als Datenexperte müssen Sie nicht davon ausgehen, dass ein Datenprodukt für Unternehmen geeignet sein muss, um Auswirkungen auf Ihr Unternehmen zu haben – es muss lediglich eine definierte Mission haben, um ein echtes Drawback in einem genau definierten Rahmen zu lösen. Letztendlich hängt der Wert, den ein Datenprodukt schafft, nicht mit dem Einsatz von Technologie zusammen, sondern mit der Nutzung und praktischen Anwendung der Technologie.
Denn wenn Sie wissen, was zu tun ist, spielt es keine Rolle, wie Sie es tun.
Normalerweise beginne ich mit der Erstellung eines Datenprodukt-Canvas, in dem der Lebenszyklus eines Datenprodukts abgebildet wird. Sie können ein Dokument erstellen, Notizen hinzufügen oder eine tatsächliche Leinwand erstellen. Wenn ich meine Datenprodukte grafisch darstelle, füge ich die folgenden Informationen hinzu. Lassen Sie uns sie einzeln abhaken, wie unten gezeigt.
1. Problemstellung – Was lösen Sie?
2. Wertmessung – Warum müssen wir dieses Drawback lösen?
3. Sicherheit – Verstoßen die von uns verwendeten Daten gegen Datenschutzgesetze?
4. Datenzuordnung – woher bekommen wir die Daten?
5. Hypothesen – zu testende Szenarien. Dies ist auch der wichtigste Teil.
6. Kunden und Stakeholder – wer ist beteiligt?
7. Abhängigkeiten und Risiken – Sie müssen diese auch analysieren.
8. Ein strategischer Plan für die Entwicklung. Dies ist eine umfangreichere Entwicklungsphase.
9. KPIs, die überwacht werden müssen – grundlegende Assessments sind immer die Grundlage von allem.
10. die Leistung und/oder die Auswirkung des Produkts auf das Unternehmen – vielleicht möchten Sie andere Groups oder Personen bitten, es für eine objektive Analyse zu überprüfen.
Die oben beschriebenen 10 Schritte sollten wiederholt werden, bis Ihr Ziel erreicht ist und Sie mit den Ergebnissen zufrieden sind.
- Entdecken > Erstellen > Lernen > Iterieren > Teilen
Meiner Erfahrung nach erfordern Datenprodukte häufig viele Iterationen am Datenmodell und an der Benutzeroberfläche. Die Iterationsgeschwindigkeit ist entscheidend. Achten Sie daher bei der Entwicklung von Datenprodukten darauf, dass das Modell einfach genug ist, um die Aufgabe ohne großen Aufwand zu erledigen.
Die Zusammenarbeit zwischen Produkt-, Daten- und Geschäftsdenken ist alles, was eine gute, zukunftsorientierte Führungskraft heute braucht. Ich bin davon überzeugt, dass jeder Datenexperte die Entwicklung leistungsstarker Datenprodukte beschleunigen kann, die auf die Kernbedürfnisse der Benutzer eingehen, um einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu schaffen und sein Unternehmen wiederzubeleben.
