为什么我们要把数据当作产品来对待?
各种数据产品迎合不同的“消费者”，类似于软件如何适应不同操作系统的用户。随着全球无形资产超过200万亿美元，未报告数据资产的真实价值变得诱人。
数据消费者，主要是系统而不是个人，分为五种消费原型，每一种都服务于特定的数据目的。
数字应用：特定的、格式化的数据，以特定的时间间隔传送。
高级分析系统：适用于ML和AI处理的数据，需要特定的工程。
报告系统：受监管的数据，用于仪表板或合规活动中的审计使用，并转向自助服务模式和实时更新。
发现沙箱：这些沙箱非常适合探索原始数据和聚合数据，支持数据科学家和工程师发现新的用例。
外部数据共享系统：更严格的数据共享政策管理这些系统，例如银行共享欺诈洞察或零售商与供应商合作。
使技术与业务目标保持一致
Hendrith Vanlon Smith Jr.曾经说：“在这个数据如此丰富的新时代，我们现在的任务是有效的有益利用，现在的挑战是用这些数据做好事——让我们的生活和子孙后代的生活更有成就感、更快乐、更繁荣。”
有远见的公司可以采用数字化战略，使用新技术来转变他们的业务，尽管如此，强调增强服务的数字战略可能需要修改或全新的商业计划。
业务目标、战略和模式紧密交织在一起，涉及影响利益相关者的高层决策者，以下是一些需要考虑的步骤。
回顾现状：在采用新流程之前，通过关注预算、资产和结构来评估当前的IT成熟度。
发现创新障碍：考虑预算、系统和专业知识，找出并解决变革的障碍。
对技术任务进行排序：在资源有限和持续调整需求的情况下，根据紧迫性和重要性来组织技术任务。
评估技术替代方案：通过评估它们与现有系统的兼容性和潜在的实施障碍来选择合适的技术方案。
规划迁移：制定灵活的计划，详细说明技术迁移的步骤、交付成果、时间表和应急措施。
培育创新文化
约85%的高管表示，创新是重中之重，但只有6%的高管对自己的表现感到满意。为了培养一种进步和创新的公司文化，领导者应该积极促进透明度，通过分享个人失败来树立榜样，并营造建设性地讨论错误的氛围。
然而，这需要改变范式，不把失败视为挫折，而是将其视为宝贵的学习机会，鼓励人们更深入地了解和制定预防战略。
我们不应美化最终结果，而应赞扬持续的努力和增长，将不可避免的失误正常化，并加强倡导创新和韧性的媒介。
集成AI和高级分析
持续的连接和学习将成为常态，AI和高级分析将破译看起来随机的东西，揭示企业可以进一步部署的模式，反过来，这将构建一个个性化体验的未来，挑战传统规范和驾驶效率。
更快的数据准备：数据准备传统上是时间密集型的——AI通过自动化提取和转换等过程加快了这一过程，确保随时可用的高质量数据。
提高准确性：AI识别模式和关系的精确度更高。ML，取决于它的结构，可以同时处理大量的计算。
增强预测分析：预测分析，即分析当前数据以预测未来趋势，对于明智的决策至关重要，而AI和高级分析可以在几秒钟内做到这一点!
特定行业的好处：AI分析对于电子商务、金融科技和电信行业来说是无价的，它可以识别趋势、提供实时预测、增强安全性并降低流失率。
所有公司都应该记住，数据是21世纪的黄金——那些知道如何部署数据的人将是未来几十年的赢家!
