数据产品在当今数据驱动的世界中发挥着至关重要的作用，提供来自转换和整合信息的即用型资产，将原始数据转化为可操作的见解。数据产品的重要性在所有类型的部门和组织中继续飙升，但并非所有产品都能带来业务成功。回顾成功和失败的数据产品，就会发现驱动业务影响的模式。
在本文中，我们研究这些模式并将其转换为可用于评估和增强数据产品成熟度的实用框架。
一 什么是数据产品
数据产品是一组准备好的数据或信息，可供广泛的消费者使用。数据可能来自不同的来源和不同的格式，然后被转换并整合为可供其他人使用的新资产。除其他外，数据产品的关键特征包括它作为产品的可发现性、可寻址性和可管理性。此外，每个数据资产都必须有与之映射的用例——如果没有针对它映射的用例，它就不可能是数据资产。
在此过程中，需要三种不同的能力。首先，需要数据管理功能来标记数据、管理元数据、整理数据，并可能测量和修复数据质量，使其成为值得信赖的资产。其次，需要存储和处理来摄取数据，存储原始数据以及增强的、整理的数据，并为数据管道、整合和转换提供动力。第三点是通过人工智能和数据科学功能，可以在数据之上获得额外的见解。一些数据产品可能只需要整合或准备数据，而其他数据产品可能嵌入高级分析或机器学习模型。
二 为什么数据产品如此重要
数据产品在为组织创造价值方面发挥着关键作用，提供的众多好处超出了单纯的数据整合和转换的范围。这些价值驱动的影响可以分为三个主要类别：
1.用例支持：数据资产的核心原则是它们旨在支持消费业务流程并激活其中的用例。通过提供现成的、精选的数据，这些产品使用户能够获得可行的见解。根据数据产品的性质，它使组织能够更好地了解客户需求，做出明智的决策，增加收入，提高运营效率并降低风险。
2.数据治理简化：数据治理控制可以在数据产品内部和周围实施，鉴于其高度可重用的性质，这是一个非常具有战略意义的位置。凭借严格的控制和标签机制，数据产品可确保内容被准确标记、严格控制和高质量。通过为数据集提供可信的分发点，数据产品最大限度地减少了多次数据检查的需要，同时最大限度地提高了这些数据控制的影响。
3.存储合理化：许多组织对其系统和应用程序以及确切的数据足迹没有清晰准确的了解，导致不同地点之间出现数据重复，并在冗余上产生不必要的支出。当激活更多数据产品并推动它们的消耗时，这总是会为删除其他数据集和流程提供机会，从而节省成本。通过确保数据产品相互排斥且全面详尽，组织可以避免数据碎片并实现有凝聚力和统一的数据策略。
三 数据产品成熟度以及它的度量维度
数据产品的价值与其成熟度成正比。数据产品成熟度可以定义为数据产品战略性建立并配备必要功能以最大限度地从数据中提取价值的程度。通过达到更高的成熟度，数据产品将成为更强大、更精致的资产，促进无缝数据提取、支持明智决策并推动变革性成果。让我们看看这些维度：
1.认识。现有和潜在用户对其用途的认识程度。如果人们不知道它的存在，他们就无法使用它。
2.可用性。对于任何有使用权并拥有正确访问权限的人来说，都可以轻松找到、访问和使用它。访问是自助式且即时的。
3.互操作性。它可以根据需要与其他内部和外部数据以及人工智能、分析和可视化功能相结合。数据和见解可以轻松地输入到用例应用程序中。
4.可操作性。数据和派生的见解直接适用于并连接到具有精确阐明的输入需求的易于理解的用例。
5.速度。它使消费者能够快速查找、访问、理解和使用它来快速做出决策和推动行动。它可以立即使用。
6.创新。它推动创新，因为消费者可以进行实验，将其与其他数据联系起来，并应用数据科学来快速测试价值驱动的假设。
7.信任。它可靠、安全且质量受控。消费者可以在安全的实验环境中发现它是否有用。
8.采用。它在关键领域和流程中使用，并在社会化的成功故事中引用。有证据表明用户采用和价值创造。
9.商业影响。通过指定的用例和影响陈述，数据产品对组织产生明显的、量化的影响。
10.产品定位。该资产作为产品进行管理，因为它关注客户及其需求，采用迭代生命周期方法来推动持续改进和价值。
这些维度“倍增”。也就是说，每个维度的成熟度都需要很高。如果有一个维度的成熟度较低，就会降低对企业的影响。
四 应用框架
通过评估和改进这些维度，组织可以释放其数据产品的全部潜力，使他们能够提供可行的见解、推动创新并实现显着的业务价值。以上方面构成了数据产品成熟度框架的基础，并提供了评估数据产品的成熟度和有效性的结构化方法。通过利用此框架，组织可以获得对其数据产品的优势和需要改进的领域的高度战术洞察。
为了说明数据产品成熟度框架的实际应用，我们将检查和评估三种数据产品的成熟度，并了解该框架如何识别当前的产品成熟度水平并提供优化每个产品潜力的路线图。
数据产品 1：尽管用户了解该产品以及访问该产品的方法，但该产品的采用率较低。这是由于缺乏明确的产品用例和潜在的业务影响。需要确定清晰的业务用例、定义功能和增值。
数据产品2：该产品对其用户具有很高的潜在影响，易于应用和集成，可操作，但是，这种价值并没有很好地向受众宣传。这里的建议是提高数据质量并向更广泛的受众推销产品以提高知名度。
数据产品 3：该产品在认知度和采用度方面排名靠前，数据和见解与用例密切相关，从而对用户产生巨大的潜在影响。但该平台用户访问困难，且经常处于维护状态。迫切需要增强基础设施，以确保可以跨不同平台和应用程序访问数据。
正如您所知，沿着 10 个成熟度维度评估数据产品可以推动识别高度战术性的改进机会。一旦知道出了什么问题，就可以很容易地确定如何修复它。
根据上述成熟度框架评估数据产品组合后，就可以开始将数据产品映射到 2x2 矩阵，其中轴描述对企业的潜在影响和差距的大小。最初的重点应该是那些可以为业务带来高价值但成熟度较低的产品，因为这里的投资回报率通常最高。
有 4 个关键推动因素可以使组织更顺利地激活数据资产：
1.战略与治理。为了使数据产品产生预期的影响，必须将其明确引用为数据战略的一部分。组织需要定义数据产品为何如此重要，它将如何成为数据治理环境的一部分，以及它如何成为架构的一部分。一旦定义完毕，下一步就要考虑随之而来的治理。
2.参考架构。建议制定一个共同的蓝图来推动一致的实施并推动协同效应，例如通过合理化技术堆栈。参考架构不必让每个数据产品所有者重新发明轮子，而是可以为各自的产品团队提供某种“菜单”，提供数据摄取、存储、处理、治理和科学应用的“成分”。
3.互操作性标准和工具。标准化数据产品的互操作性非常重要，这样才能保证数据产品始终可用、可靠，并且能够被所有用户访问。这包括提供必要的工具，例如 API 平台或基本 ETL 功能，并将这些工具合并到参考架构中，从而有助于推动消费。
4.数据管理中心。数据产品应实施最少量的数据治理和控制。如果它们的设计符合参考架构，则可以从数据管理中心部署数据管理功能，例如驱动产品和底层元数据的自动编目。
五 小结
我们的数据产品成熟度框架提供了决定数据产品成熟度的关键维度。通过评估这些关键方面，组织可以确定需要改进的领域并制定有针对性的计划来优先考虑和增强其数据产品。通过我们的三个示例，我们看到了分析产品成熟度如何揭示增长机会，无论是定义清晰的业务用例、提高数据质量还是提高用户可见性。随着数据格局的不断发展，对于旨在充分利用数据潜力并推动有意义的见解和价值的组织来说，关注数据产品成熟度变得至关重要。
