很多人谈论数据的未来将以产品为中心。

这意味着将数据视为产品——使其与业务价值保持一致，使其可访问，提高可用性，确保安全性以及人们在谈论产品管理时提到的所有其他事项。

无论你将数据产品定义为分析解决方案(经典定义)还是可访问数据集(数据网格方法)，你都会关注这些维度。但问题是数据产品交付很难。以最近的人工智能热潮为例。每个有一定预算的大型组织都成立了一个团队来交付人工智能产品，以为他们会成为下一个 OpenAI。一年后，许多团队解散了，大量项目结束，大多数产品没有展现出承诺或预期的价值。

问题并不局限于人工智能。作为一名顾问，我公司很大一部分收入来自为无法自己做数据产品的客户构建数据产品。这些产品包括仪表板、报告工具、机器学习算法和其他分析解决方案。

无法内部交付的原因是什么?

公司尚未找到正确的交付运营模式。他们的瀑布式流程不符合业务需求，一遍又一遍地喊着敏捷却没有正确实施，这是行不通的。此外，他们缺乏构建数据产品所需的基础要素。

因此，今天我们将对此进行分解，并解释如何通过正确的运营模式和交付流程构建可用于生产的数据产品。

什么是数据产品在深入研究之前，我们必须简单解释一下我们正在构建什么。

正如我所提到的，数据是一个动态的生态系统，其中每个领域都对整体做出贡献，并受到整体的影响。这个生态系统包含不同类型的参与者和利益相关者，以与数据和彼此之间的复杂关系为标志。

因此，您必须采取一种涵盖数据格局和更大业务环境的整体方法。因此，从最纯粹的意义上讲，数据产品必须是一种工具或解决方案，最终业务用户可以从中获取见解并做出决策。

为了解释这一点，我定义了六种最受欢迎的数据产品类别：

您可以将不同的数据产品映射到四个分析级别。

仪表板

可视化界面，实时整合并显示关键绩效指标 (KPI)、指标和数据趋势。

报告工具

生成结构化报告的技术，通常总结历史数据并根据业务需求提供分析。

自助分析平台

使非技术用户能够独立探索、分析、可视化和使用数据的工具。

预测模型

使用历史数据和机器学习算法来预测未来结果、趋势或行为的分析工具。

自动决策引擎

这些自动化算法解决方案通常利用预测模型，并与技术相结合，无需依赖人工干预即可做出决策。

人工智能产品

基于机器学习/人工智能技术(例如自然语言处理、计算机视觉、大型语言模型等)构建的应用程序或系统，用于解决复杂问题、增强用户体验或自动执行任务。这些产品从数据中学习并适应新信息，从而为用户提供更好的结果。

与数据即产品的观点相反，我将这些解决方案视为产品，将为这些解决方案提供数据视为原材料。这些原材料经过加工和整理，可提高业务利益相关者使用的最终产品的价值。