在本系列中，我们将重点介绍如何将数据策略应用到现实世界中，使用它构建运营并获得切实的利益。具体来说，我们正在考虑数据办公室，它是在整个组织中开发和传播数据相关技能和服务的核心资源。我们之前已经检查了所需的步骤创建数据办公室并探索了数据办公室就行在公司内部。
我们用自己在Collibra的环境作为试验场。亚愽视频像我们所有的客户一样，我们使用数据来发展业务。我们面临着同样的压力点，并寻求利用市场机会。从任何意义上说，我们都喝自己的香槟。
现在是时候深入研究了。我们可以从数据办公室看到什么样的产品?
一些方面数据情报似乎是概念性的;一个产品是很真实的;它比任何战略文件都更能说明经营哲学的可能性。当一个部门或职能有目标和任务时，一个特定的产品解决特定的问题。它能提高效率、降低风险、削减成本、推动增长等等。它能带来真正的价值。
因此，让我们探讨三个方面:构建数据产品的内容、数据产品开发的Collibra方法以及如何将其应用于其他组织的数据办公室。亚愽视频
什么是数据产品?
需要明确的是，即使是真正的数据产品也是数字化的，但其好处可以通过各种方式看到和感受到。我看过的最好的描述是麻省理工斯隆管理评论该公司将数字产品描述为“包裹在无缝、个性化客户体验中的信息丰富的解决方案”。亚愽体育app下载如果有什么区别的话，那就是更好的而不是真正的产品。
可以这样想:在网上商店里，你不仅可以得到你所选择的商品，还可以得到有关商品的有用信息(描述、评论、规格)，根据你的购买模式和浏览习惯量身定制的建议，可能节省的细节，提醒你可能还需要什么等等。这是一个为你的购物体验提供支持的数据产品——推荐越好，你买的越多。这对你和商店都有好处。
数据产品可以有多种形式。作为迈克•弗格森如图所示，我们可以拥有数据资产、SQL查询、报告等等。我认为它是一个光谱。在一端，我们有基本的、通常是手动的数据产品，比如自助服务报告。它通常需要一些人为干预:使用报告的人必须接收、审查和分析它，然后可能做出决定并采取进一步的行动。另一端是高级选项，比如通过机器学习算法生成的推荐。在这两者之间存在着大量的多样性，从内部技能到行业优先级，各种服务都有。(想象一下，如果这些推荐不是无缝集成到在线商店中的原生建议，而是以PDF格式显示，突出显示被认为最相关的特定细节，比如本周最受欢迎的商品。)
让我们记住，我们还处于数据时代的早期;大多数组织只具备足够的成熟度来处理像基本数据产品这样容易实现的目标。更高级的选择需要改变:培训、新的基础设施、特定功能的应用程序和可适应的过程。如果他们还没来，那就是在路上了。
Collibra如亚愽视频何创建数据产品?
亚愽视频Collibra是技术时代的创造:从我们卑微的起源(2008年)，我们已经开发和完善了创造方法产品．我们有适当的机制来确定市场最需要的功能，在开发过程中遵循的指导方针，以及在整个生命周期中启动、交付和支持每个解决方案的具体程序。我们调整我们的产品管理实践到每一个数据产品。
现在，让我们专注于数据产品开发的两个方面:功能和技术。
在功能方面，目标是确定可能功能的市场需求，并为每种功能建立优先级排序。数据办公室的存在是为了满足业务需求，因此我们专注于特定的业务问题，评估数据和分析可以帮助解决这些问题的方式，并相应地为每个产品制定目标。
在Co亚愽视频llibra，随着时间的推移，这些流程已经成熟:我们的数据办公室已经在整个业务中建立了关系，进行持续的访谈以监控趋势和问题点，并将调查结果与绩效管理解决方案中的目标和关键结果进行交叉检查。我们优先考虑透明度和协作，以确定潜在的数据产品，并将它们映射到一个简单的矩阵中，以可视化成本与价值。(没有数据办公室有无限的资源;亚博 在线让我们充分利用我们所拥有的。
在技术方面，这里有一种方法来分析数据产品需要什么。
- 数据:是的，数据产品需要数据——来自业务应用程序(例如，手动输入CRM)、日志文件(例如，从不同的应用程序自动生成)、传感器读数、第三方来源、社交媒体渠道等。
- 数据平台:数据需要存储、移动和处理的基础设施。我们建立了一个原生云数据平台，从源系统获取数据;建立、测试和部署管道;监控生产中的数据产品等。
- 数据管道:一旦数据到达平台，在摄取后，我们需要处理、移动并将其与其他数据混合。这些管道不断地向数据产品提供新的数据。好吃!
- 见解、决定、行动:如果一个数据产品不能提供能够引导决策和行动的见解，那么它就没有多大价值。至少，它必须提供洞察，甚至是向消费者提供新信息的基本报告。高级数据产品可以自动做出决策并提供操作(例如，购买建议)。
- 市场:Coll亚愽视频ibra平台具有一个目录已经托管数据产品，如原始数据集或策划数据集(例如，在摄取数据平台时注册)和报告(例如，从表)．这是展示数据产品以实现更广泛分布的完美场所:元数据、标签、评级、评论、所有者等。
其他数据办公室如何开发自己的流程来构建数据产品?
这就是我们的工作方式;这里有一些关于你的数据智能之旅的想法。
第一个请记住，数据产品可以解决业务需求，而这只有在公司范围内的协作下才能实现。每个数据产品都应该有一个“所有者”来澄清需求、评估价值、确定需求等。通过沟通和优先级管理期望;孤立工作是失败的秘诀。
第二个在美国，合作可能意味着深入参与业务。在人力资源、财务、销售和其他职能部门寻找能够倡导变革并推动采用的合作伙伴。这里的技术问题是至关重要的——如前所述，在线商店或应用程序推荐必须本地出现否则这个过程会产生摩擦。
第三设想并构建一个可以同时支持基本和高级数据产品的数据平台。如果您的组织有数据仓库或数据湖，则可能利用这些基础设施;如果不能，那就集中资源，建立一个亚博 在线适应性强、可靠和可靠的复杂基础总是在．(即使现在还没有必要，但很快就会有必要了。)此外，要确保它是云原生架构，并随时从软件和数据工程学科中借鉴最佳实践。
最后请牢记数据——没有可靠和可信的供应，任何数据产品都无法运行。
现在，让数据产品运行起来。
