데이터 제품은 서비스로 사용되는 데이터를 지원하도록 설계된 특수 도구 및 앱 형태의 소프트웨어입니다. 데이터 세트를 시각화로 변환하는 프로그램만큼 간단하고 간단할 수도 있고 다음과 같은 LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 하는 기계 학습 시스템만큼 복잡할 수도 있습니다. ChatGPT. 모든 데이터 제품의 공통점은 데이터의 적용을 통해 특정 목표를 달성한다는 것입니다.

기술의 잠재적으로 혼란스러운 측면 중 하나는 데이터 제품과 "데이터를 제품으로,”는 한 사람이든 전체 부서나 조직이든 특정 데이터 소비자의 요구 사항을 충족하기 위한 전략과 데이터 도구를 병합합니다. 대조적으로, 데이터 제품은 기업이 단기 및 장기 목표를 달성하기 위한 전략을 구현하기 위해 고유한 방식으로 결합할 수 있는 원자재 역할을 합니다. 이들은 개인, 팀, 부서, 기업 및 전체 산업 수준에서 운영됩니다.

무엇인가? 데이터 제품?

AI 및 기타 급성장하는 기술을 통해 조직은 데이터 가치를 극대화하는 방식으로 데이터 자산에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 제품은 기업이 데이터를 효율성, 경쟁력 및 수익성을 향상시키는 활동으로 변환하는 수단으로 사용됩니다. 전 미국 최고 데이터 과학자 DJ 파틸 "라는 용어를 만들었다.데이터 주짓수” 2012년에는 “데이터를 제품으로 전환하는 기술”로 선정되었습니다. 

데이터 요소의 영리한 적용을 통해 데이터 주짓수는 문제의 "무게"를 자체적으로 사용하여 다루기 힘든 반복 데이터 문제를 해결할 수 있게 해줍니다. . 다양한 기술 전문 지식을 활용하여 정면으로 공격하는 표준적인 문제 해결 접근 방식은 문제를 복잡하게 만들고 해결을 더욱 어렵게 만드는 경우가 많습니다.

데이터 제품의 목표는 처음부터 다음과 같은 간단한 질문을 해결하여 문제 해결을 단순화하는 것입니다. 이 제품을 원하거나 필요로 하는 사람은 누구입니까? 이 질문에 신속하게 답하기 위해 개발자는 완성된 버전을 만들거나 프로세스 후반에 더 복잡한 접근 방식으로 대체할 수 있는 지름길을 택합니다. 핵심은 프로젝트 초반에 막히지 않도록 간단하게 시작하는 것입니다.

데이터 제품의 구성 요소

가장 단순한 데이터 제품이라도 의사 결정을 지원하고 비즈니스 문제를 해결하기 위해 결합된 다양한 요소 목록으로 구성됩니다. 이들은 여덟 가지 핵심 구성 요소 데이터 제품의 경우:

• 데이터 소스 신뢰할 수 있고, 실시간 또는 일괄적으로 접근 가능해야 하며, 해결 중인 문제와 관련이 있어야 하며 다음과 같은 데이터 보호 규정을 준수해야 합니다. GDPR 과 HIPAA 규정 준수, 법적, 윤리적 기준도 준수합니다.
• 데이터 파이프라인 필요한 데이터 변환을 자동화합니다(ETL, 예를 들어) 증가하는 데이터 세트를 수용할 수 있도록 확장하고 강력한 오류 처리 도구 및 데이터 품질 검사를 포함하며 구성 변경을 지원하는 모듈식입니다.
• 데이터 저장고 성능 요구 사항을 충족하고, 중단 없이 수평 및 수직으로 확장하고, 암호화 및 액세스 제어를 적용하고, 구조화된, 반구조화된, 구조화되지 않은 데이터 유형을 지원하면서 비용 효율적이어야 합니다.
• 데이터 모델 및 알고리즘 교차 검증과 같은 기술을 사용하여 검증된 정확한 통찰력과 예측을 제공합니다. 이해관계자가 이해하기 쉽고, 계산적으로 효율적이며, 유지 관리가 쉬워야 합니다.
• XNUMXD덴탈의 사용자 인터페이스 최소한의 사용자 교육이 필요할 정도로 직관적이어야 합니다. 피드백 메커니즘과 다중 장치 지원을 포함하여 시각화를 활용하고 사용자와 데이터의 상호 작용을 촉진해야 합니다.
• API 및 엔드포인트 안전한 승인 및 인증, 각 사용자 또는 시스템의 API 호출 수 제한, 충분한 개발자 문서가 필요합니다. 다음과 같은 데이터 형식을 지원해야 합니다. JSON 과 XML 호환성을 보장합니다.
• 모니터링 및 로깅 실시간으로 데이터 제품이 문제를 신속하게 식별하고 해결할 수 있습니다. 관리자는 성능 문제와 오류에 대한 경고를 받고 감사 추적은 기업이 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. 모니터링할 성능 지표에는 대기 시간, 처리량 및 오류율이 포함됩니다.
• 문서 사용자 매뉴얼, 기술 사양, API 문서, 변경 로그, 규정 준수 기록이 포함됩니다.

데이터 제품의 예

데이터 제품의 가장 유명한 예는 다음과 같습니다. ChatGPT는 간단하고 복잡한 질문에 대화식으로 답변하고 후속 질문을 허용하고 실수를 인정하며 부정확성에 이의를 제기하는 사용자와의 대화에 들어가는 무료 AI 기반 도구입니다. ChatGPT는 데이터 제품의 자격을 갖추고 있습니다. 매우 큰 텍스트 데이터세트, 시스템은 일반적인 데이터 제품보다 훨씬 더 복잡합니다. 

그러나 현재 상태에서 ChatGPT에는 데이터 제품의 한 가지 중요한 측면인 정확성이 부족합니다. 데이터 제품의 소유자는 긍정적인 사용자 경험을 보장하고 제품이 해결을 돕기 위해 설계된 문제에 대한 신뢰할 수 있는 해결 방법을 모두 보장할 책임이 있습니다. 이를 위해서는 제품 관리의 모범 사례와 비즈니스 결정을 지원하는 분석에 대한 일관되고 안정적인 액세스가 필요합니다.

Bowman의 데이터 제품의 XNUMX가지 카테고리 일상적인 제품에 기술이 사용되는 모습을 보여줍니다.

• 추천 엔진 Amazon, Netflix, TripAdvisor와 같은 회사에서 제공하는 응답은 고객 참여를 강화하고 전환율을 높이기 위해 개인화됩니다.
• 예측 분석 도구 FICO, LinkedIn, Zillow에서 사용하는 기능을 포함하여 데이터 추세를 식별하고 고급 데이터 마이닝 및 모델링 기술을 기반으로 예측을 생성합니다.
• 데이터 API Google 지도, LinkedIn 프로필, IO 날씨 등은 서로 다른 시스템 간의 원활한 데이터 흐름을 촉진합니다. 일반적인 형식은 REST(Representational State Transfer), SOAP(Simple Object Access Protocol), XML-RPC 및 JSON-RPC입니다.
• 실시간 대시보드 데이터를 시각적으로 표시하고 새로운 정보가 제공되면 자동으로 사용자 화면을 업데이트합니다. 이는 비즈니스 결정을 지원하기 위해 재고, 판매 및 운영 데이터를 모니터링하는 데 적용됩니다. 인기 대시보드 Tableau, Microsoft BI 및 Zoho Analytics가 포함됩니다.
• 개인 금융 검색을 포함 ...에게 권한을 부여하다 (이전의 Personal Capital), Quicken 및 You Need a Budget(YNAB)은 모두 개인의 재무 계획에 더욱 명확성과 자신감을 부여하려고 시도합니다.
• 웨어러블 건강 모니터링 제품 Apple Watch, FitBit 및 Dexcom의 연속 혈당 측정기는 의료 서비스 제공자와 정보를 공유하여 맥박수, 수면 패턴 및 기타 건강 문제를 추적하는 것 이상입니다.

데이터 제품이 중요한 이유

데이터 제품 데이터 소비자에게 이익이 됨 여러 가지 방법으로

• 각 프로젝트를 처음부터 시작하는 대신 사전 구축된 제품을 사용하여 더 빠르게 통찰력을 얻을 수 있습니다.
• 데이터의 무결성이 사전에 검증되므로 제품에 대한 신뢰가 구축됩니다.
• 실시간 상황 인식은 데이터 분석의 가치를 향상시킵니다.
• 실시간 대응 능력은 더 빠른 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다.
• 거버넌스는 사전 보장을 통해 촉진됩니다. 데이터 품질 및 준수.
• 이 제품을 사용하면 다양한 시스템에서 데이터를 쉽게 찾고 액세스할 수 있습니다.

조직은 데이터 제품을 효율성과 수익성 향상의 핵심으로 보고 있습니다.

• 데이터 제품은 회사가 긍정적인 결과에 집중하는 데 도움이 됩니다.
• 이는 조직의 민첩성을 향상하고 점진적으로 가치를 제공합니다.
• 데이터 제품을 재사용하면 오버헤드가 거의 없이 데이터의 가치가 극대화됩니다.
• 데이터 아키텍처는 데이터 제품의 적응성을 통해 미래에도 사용할 수 있습니다.
• 기본 데이터의 신뢰성과 무결성에 대한 질문이 줄어듭니다.
• 비즈니스 부서와 IT 부서는 동일한 언어를 사용하여 의사소통합니다.

아마도 데이터 제품이 조직에 제공하는 가장 큰 이점은 다음과 같은 능력일 것입니다. 데이터의 가치를 발굴하다 물리적 시스템, 데이터 모델링, 비즈니스 프로세스 및 사용 사례를 하나로 묶는 접착제 역할을 합니다. 이는 많은 기업이 데이터 운영에 사용하는 단편적인 접근 방식을 대체하는 동시에 데이터 관리를 분산합니다. 이를 통해 사전 처리를 최소화하거나 전혀 하지 않고도 다양한 상황과 조건에서 기본 데이터를 즉시 적용할 수 있습니다. 

McKinsey에 따르면 데이터 제품은 새로운 비즈니스 사용 사례를 가능하게 합니다. 90% 더 빠르게 구현 총 소유 비용은 30% 감소합니다. 또한 거버넌스 운영에 소요되는 위험과 시간 및 비용을 줄여줍니다.

데이터 제품이 약속하는 이점을 실현하려면 다음을 채택해야 합니다. 데이터 관리에 대한 민첩한 접근 방식 작게 시작하여 빠르게 출시하고 반복하며 제품의 가치를 입증하는 것입니다. 각 릴리스마다 몇 가지 기능을 추가하여 제품의 가치를 점진적으로 높여 채택을 촉진하고 새로운 제품 및 사용 사례에 대한 투자를 늘립니다. 데이터 제품이 회사의 일상적인 비즈니스 프로세스에 통합되면 도구의 가치가 사용자와 관리자에게 분명해지면서 도구가 스스로 판매되기 시작할 것입니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/