表面上，它只是显示最快的路线，但在幕后，它收集了实时交通数据、其他用户的评论以及道路封闭的最新信息。所有这些复杂的数据都转化为一个简单、用户友好的解决方案，让你无需自己进行任何计算就能到达目的地。
同样，在商业世界中，数据产品会获取原始数据，对其进行处理，并以易于使用的格式提供见解。例如，数据产品可以自动向 CEO 显示哪些产品表现最佳、预测未来销售趋势，甚至建议改变策略，而不必花费数小时查看销售报告。
“数据产品”一词的出现源于各大公司开始认识到将原始数据转化为可操作工具的价值。2010 年代初，数据产品开始流行，主要原因是：
数据科学实践：DJ Patil 等思想领袖强调创造输出或数据产品以提供可操作的见解。
产品思维：团队开始将数据视为产品，关注可用性、可扩展性和最终用户的结果。
大科技影响：谷歌和亚马逊等公司通过个性化推荐和内部仪表板等工具推广数据产品。
敏捷数据团队：敏捷方法的兴起鼓励团队围绕交付数据产品而不是仅仅数据集或报告来构建他们的工作。
数据网格等框架将数据视为由分散团队管理的产品，进一步巩固了这一概念。
数据产品的核心特征包括：
以用户为中心：它们的设计通常以用户为中心。
可扩展性：数据产品应该能够处理不断增长的数据和用户数量而不会减慢速度。
可重复：数据产品应该始终如一地提供结果，而无需人工干预。
价值驱动：他们必须提供能够推动决策的真正解决方案或见解。
优质数据产品的主要特征
优质数据产品的四个特征。图片由作者提供。
数据产品的类型
数据产品有多种形式。在本节中，我们将探讨最常见的数据产品类型，以便您更好地理解我的意思。
分析产品
分析产品专注于通过解释历史和实时数据来提供见解 vnpay 数据库 这些产品通常以仪表板、报告和可视化的形式出现，让用户能够跟踪关键指标、识别趋势并做出明智的决策。
示例：汇总实时销售业绩的销售仪表板。该产品直观地显示某些产品的销售情况以及哪些地区表现更好，并根据历史销售趋势预测应购买哪些产品。分析数据产品可帮助企业领导者发现机会并快速解决潜在问题。
预测产品
预测数据产品利用统计模型或机器学习算法根据过去的数据预测未来结果。这些产品可帮助组织预测接下来会发生什么（例如市场需求、客户行为、运营问题等）。
示例：电子商务公司可以使用预测销售工具来分析过去的客户购买和浏览行为，以预测未来的需求。该工具将预测哪些产品可能在即将到来的季节或活动中受欢迎，从而使公司能够优化其库存和营销工作。要了解如何构建这样的产品，请查看“这个客户会购买您的产品吗？”指导项目。
数据即服务 (DaaS)
DaaS 产品通常通过 API 为用户提供按需数据访问。这些产品使企业能够利用丰富的数据集，而无需管理存储或基础设施。
示例：向物流公司提供的天气数据 API 可提供实时和历史天气状况。然后，货运公司可以使用这些数据来优化运输路线并避开恶劣天气，从而最大限度地减少延误和燃料消耗。WeatherAPI就是一个真实的例子，还有许多其他例子。
推荐引擎
推荐引擎分析用户行为，推荐个性化内容、产品或服务。它们通过从用户互动中学习，不断改进推荐。
示例：Netflix 等流媒体服务是推荐引擎的最佳示例。此类平台使用推荐引擎来分析观看习惯、观看历史和评分，以根据每个用户的喜好推荐电影或节目。这种个性化有助于保持用户的参与度，并通过展示他们更有可能喜欢的内容来减少用户流失。
自动化工具
自动化工具使用数据来触发预定义的操作或流程。这减少了人类必须执行的手动任务，简化了工作流程。此类数据产品可以显著提高运营效率。
示例：零售公司使用的营销自动化平台根据客户行为（如浏览历史或放弃购物车）对客户进行细分。然后，该平台使用这些信息自动发送个性化电子邮件活动，提供量身定制的产品推荐或折扣以重新吸引客户，所有这些都无需人工干预。
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数据产品的组成部分
每个成功的数据产品背后都有一个强大的结构，使其有效运行。在本节中，我们将探讨使数据产品发挥作用的关键要素。
数据源
数据产品依靠各种来源来收集处理所需的信息，例如：
内部系统：数据库、ERP 系统、CRM 工具。
第三方 API ：金融市场数据、社交媒体情绪、天气服务。
实时数据流：传感器、物联网设备、事件跟踪系统。
这些数据源的多样性和丰富性直接影响产品的质量和实用性。
例如，零售公司的数据产品可能会从销售点系统、客户数据库和社交媒体情绪分析工具中提取数据。结合销售数据、客户行为和外部市场趋势将为业务决策提供更完整的图景。
数据管道
数据管道是收集、清理、转换原始数据并将其加载为数据产品可以使用的结构化格式的过程。这些数据管道可能涉及以下阶段和技术：
提取：使用Apache Kafka、AWS Kinesis或批处理作业等工具从来源捕获数据。
转换：使用dbt或Apache Spark等 E TL 工具清理和重塑数据。
存储：在数据仓库用途（例如Snowflake、BigQuery）或数据湖（例如 Amazon S3）中组织数据。
以 Lyft 和 Uber 等拼车应用为例。在此类应用中，数据管道会收集来自司机和乘客位置的实时数据，清理数据以消除不准确之处，并将其转换为可用格式。这使系统能够计算最佳路线和预计到达时间。
用户界面 (UI)
在某些数据产品中，用户友好的界面可让非技术用户轻松与系统交互。用户无需技术专业知识即可获取见解、运行报告或自动执行任务。他们无需处理复杂的代码或查询数据库，只需单击几下即可拖放数据字段、创建可视化效果并生成报告。
