Le aziende sono alla costante ricerca di modi innovativi per estrarre valore dalle loro operazioni. Uno di questi concetti trasformativi è il “Data as a Product” (DaaP), che rivoluziona la prospettiva tradizionale dei dati.
Invece di trattare i dati come un semplice sottoprodotto dei processi aziendali, le organizzazioni stanno raccogliendo, elaborando e confezionando i dati in modo strategico per creare prodotti commerciabili. Questo cambiamento significa il riconoscimento dei dati come un bene prezioso che può migliorare il processo decisionale interno e generare profitti offrendo approfondimenti utili a entità esterne.
In questo blog approfondiamo gli aspetti chiave del concetto di “Dati come prodotto” ed esploriamo come i team possano applicare efficacemente questo approccio per sbloccare il pieno potenziale del loro data warehouse.
Capire i dati come prodotto?
I dati come prodotto si riferiscono al trattamento dei dati come un bene prezioso e commerciabile. Invece di considerare i dati solo come un sottoprodotto delle operazioni aziendali, le organizzazioni possono raccogliere, elaborare e confezionare intenzionalmente i dati per creare prodotti venduti o utilizzati per generare ricavi.
Ad esempio, un’azienda può raccogliere e analizzare i dati relativi al comportamento dei clienti per creare report approfonditi o strumenti di analisi predittiva. Questi prodotti possono poi essere venduti ad aziende o privati in cerca di informazioni preziose.
In sostanza, il Data as a Product consiste nel riconoscere il valore intrinseco dei dati e sfruttarli come offerta tangibile sul mercato. È un modo per le aziende di monetizzare le proprie risorse di dati e fornire un valore aggiuntivo rispetto ai loro prodotti o servizi principali.
Gli ingegneri dei dati hanno collaborato a stretto contatto con il team centralizzato dei dati per progettare una solida architettura dei dati che ne garantisse l’integrità e la qualità, trasformando infine i dati in un prodotto di valore.
Aspetti chiave del concetto di dati come prodotto
Il concetto di “Dati come prodotto” (DaaP) prevede che i dati vengano trattati come un bene prezioso gestito, sviluppato e fornito con lo stesso livello di attenzione e cura di qualsiasi altro prodotto o servizio all’interno di un’organizzazione. Ecco gli aspetti chiave del concetto di “Dati come prodotto”:
Ecco alcuni aspetti chiave del concetto di Dati come Prodotto:
Proposta di valore
I dati sono una risorsa preziosa che può fornire approfondimenti, supportare il processo decisionale e guidare l’innovazione. Le aziende riconoscono il potenziale per generare ricavi offrendo i propri dati a soggetti esterni o creando nuovi prodotti e servizi basati sui dati.
Monetizzazione
Le organizzazioni possono monetizzare i dati aziendali vendendoli direttamente ad altre aziende, ricercatori o analisti. Ciò potrebbe comportare l’accesso a set di dati grezzi o l’offerta di informazioni più raffinate e analizzate.
Qualità e governance dei dati
Le organizzazioni devono mantenere elevati standard di qualità e di governance dei dati per garantirne la commerciabilità. Ciò implica garantire l’accuratezza, l’affidabilità e la conformità alle norme sulla privacy per creare fiducia tra i potenziali consumatori.
Imballaggio e consegna
I dati come prodotto comportano il confezionamento di dati facilmente utilizzabili dal pubblico di riferimento. Ciò può includere la creazione di API, feed di dati, report o dashboard che forniscono approfondimenti significativi o dati grezzi per ulteriori analisi.
Sfruttare la tecnologia
L’avvento di tecnologie avanzate come l’analisi dei big data, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale ha svolto un ruolo cruciale nel consentire alle organizzazioni di estrarre informazioni preziose da grandi insiemi di dati, rendendo i dati più interessanti come prodotto.
Uso interno
I dati come prodotto non si limitano alla monetizzazione esterna. Le organizzazioni possono anche trattare i loro dati come un prodotto per il consumo interno, consentendo a diversi reparti o team di sfruttarli per il processo decisionale e la pianificazione strategica.
Modelli di abbonamento
Alcune organizzazioni adottano modelli di abbonamento in cui i clienti interni pagano regolarmente per accedere a set di dati aggiornati o a servizi di dati continui.
Il concetto di “Dati come prodotto” riflette un cambiamento di mentalità nel riconoscere i dati come un bene strategico con un potenziale di creazione di valore interno ed esterno. Si allinea alla tendenza più ampia del processo decisionale guidato dai dati e alla crescente importanza delle informazioni nell’economia digitale di oggi.
Come i team possono applicare l’approccio ai dati come prodotto
I team devono seguire un processo strutturato e collaborativo per applicare con successo l’approccio Data as a Product (DaaP). Ecco una guida passo passo su come i team di dati possono utilizzare l’approccio Data as a Product:
1. Definire obiettivi e finalità
- Chiarire lo scopo: articola chiaramente lo scopo e gli obiettivi del prodotto di dati. Comprendi i problemi aziendali specifici che mira a risolvere e assicurati l’allineamento con gli obiettivi organizzativi generali.
- Proposta di valore: Definisci il valore che il prodotto di dati deve fornire, sia in termini di approfondimenti, miglioramenti dell’efficienza o innovazione.
2. Identificare le parti interessate
- Coinvolgimento inclusivo: Coinvolgi un gruppo eterogeneo di stakeholder, tra cui leader aziendali, data scientist, analisti di dati e utenti finali. Raccogli informazioni da ogni punto di vista per comprendere le diverse esigenze e aspettative.
- Collaborazione interfunzionale: Promuovi la collaborazione tra diversi team per comprendere a fondo l’impatto potenziale del prodotto dati.
3. Scoperta ed esplorazione dei dati
- Esplorazione approfondita: Conduci un’esplorazione completa delle fonti di dati disponibili. Comprendi i tipi di dati e la loro qualità e identifica come possono essere sfruttati per raggiungere gli obiettivi definiti.
- Identificazione delle lacune: Identificare le lacune nei dati disponibili e formulare strategie per risolvere o integrare le informazioni mancanti.
4. Valutazione della qualità dei dati
- Valutare la qualità dei dati: Valuta l’accuratezza, la completezza, la coerenza e l’affidabilità dei dati. Implementa valutazioni approfondite sulla qualità dei dati e stabilisci processi di pulizia e convalida dei dati per garantire risultati di alta qualità.
- Monitoraggio continuo: Stabilisci dei meccanismi per il monitoraggio costante della qualità dei dati, in quanto il mantenimento di standard elevati è continuo.
5. Configurazione dell’infrastruttura
- Infrastruttura robusta: Creare un’infrastruttura di dati solida e scalabile per l’archiviazione, l’elaborazione e l’analisi. Prendi in considerazione la possibilità di sfruttare le piattaforme cloud per ottenere flessibilità, scalabilità e una gestione efficiente delle risorse e dei dati.
- Integrazione tecnologica: Garantire l’integrazione perfetta di tecnologie avanzate come l’analisi dei big data, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, massimizzando il potenziale per ottenere informazioni preziose.
6. Prototipazione e iterazione
- Sviluppo di prototipi: Realizzare prototipi o prodotti minimi realizzabili (MVP) per testare e convalidare la fattibilità e la funzionalità del prodotto dati.
- Raffinamento iterativo: Abbraccia un approccio iterativo, consentendo un continuo perfezionamento basato sul feedback e sull’evoluzione dei requisiti.
7. Imballaggio e consegna
- Formati facili da usare: Confeziona i dati in formati facili da usare come API, feed di dati, report o dashboard. Assicurati che i metodi di distribuzione siano in linea con le preferenze e le esigenze del pubblico di riferimento.
- Approfondimenti significativi: Cerca di fornire dati grezzi e approfondimenti significativi che possano informare il processo decisionale e generare valore.
8. Formazione e adozione
- Formazione degli utenti: Fornisci sessioni di formazione agli utenti dei dati che interagiranno con il prodotto. Assicurati che sfruttino efficacemente i principi di gestione del prodotto per i loro ruoli specifici.
- Promuovere l’adozione: Implementa strategie per promuovere l’adozione del prodotto di dati all’interno dell’organizzazione, sottolineandone il valore e l’impatto potenziale.
9. Miglioramento continuo
- Meccanismi di feedback: Stabilisci meccanismi di feedback per raccogliere informazioni dagli utenti aziendali e dagli stakeholder. Utilizza questo feedback per apportare continui miglioramenti al prodotto dati.
- Adattamento alle esigenze che cambiano: Rimanere adatti all’evoluzione delle esigenze aziendali e dei progressi tecnologici, apportando le modifiche necessarie per migliorare la rilevanza dei dati prodotti.
Come QuestionPro InsightHub può definire i dati come un prodotto
QuestionPro InsightHub è una piattaforma che fornisce strumenti per le ricerche di mercato e il coinvolgimento della comunità. Sebbene non definisca intrinsecamente i dati come un prodotto, la piattaforma consente alle organizzazioni di raccogliere, analizzare e ricavare informazioni dai dati raccolti attraverso sondaggi, discussioni e altri metodi di ricerca.
Per considerare i dati come un prodotto nel contesto di QuestionPro InsightHub, puoi seguire questi passi generali:
- Aggregazione dei dati: QuestionPro InsightHub raccoglie dati da varie fonti, consolidando le informazioni per una visione completa.
- Segmentazione e analisi: La piattaforma permette di tagliare e tagliare i dati, consentendo un’analisi approfondita per estrarre informazioni significative.
- Personalizzazione: Gli utenti possono personalizzare la presentazione dei dati per soddisfare esigenze specifiche, garantendo l’allineamento con gli obiettivi finali.
- Strumenti di visualizzazione: InsightHub offre solidi strumenti di visualizzazione per una rappresentazione chiara e d’impatto delle tendenze e dei modelli dei dati.
- Accessibilità: La piattaforma garantisce un facile accesso ai dati, rendendoli immediatamente disponibili per i decisori e gli stakeholder.
- Opportunità di monetizzazione: Impacchettando e presentando i dati in modo efficace, le organizzazioni possono esplorare le possibilità di monetizzazione, trattando i dati come un prodotto di valore.
- Aggiornamenti continui: InsightHub facilita l’aggiornamento dei dati in tempo reale, assicurando che il prodotto sia sempre attuale e aggiornato.
- Misure di sicurezza: Robuste funzioni di sicurezza proteggono l’integrità e la riservatezza dei dati prodotti, favorendo la fiducia degli utenti.
Conclusione
Il concetto di “Dati come prodotto” rappresenta un cambiamento di paradigma nel modo in cui le organizzazioni percepiscono e sfruttano i loro dati. Riconoscendo i dati come un bene prezioso con un potenziale commerciabile, le aziende possono migliorare il processo decisionale interno e creare ulteriori flussi di reddito.
L’approccio sistematico delineato per l’applicazione del Data as a Product serve come guida per le organizzazioni che vogliono sbloccare il pieno potenziale dei loro dati.
Mentre le aziende continuano a navigare nel panorama in evoluzione dell’economia digitale, abbracciare i dati come risorsa strategica sarà senza dubbio una pietra miliare per l’innovazione, la crescita e la competitività sostenuta. Il futuro appartiene a chi comprende e capitalizza il potere dei dati come prodotto.
QuestionPro InsightHub è uno strumento potente per le organizzazioni che vogliono ridefinire i dati come prodotto. Grazie alla sua suite completa di funzioni per la raccolta, l’analisi e la visualizzazione dei dati, la piattaforma consente agli utenti di trasformare i dati grezzi in informazioni utili.
Le organizzazioni possono confezionare e fornire informazioni preziose agli stakeholder sfruttando queste funzionalità, trasformando i dati in un prodotto commerciabile. Questo migliora i processi decisionali e crea nuove possibilità di generare valore dalle risorse di dati.
Il ruolo di QuestionPro InsightHub in questo processo evidenzia la sua importanza nell’aiutare le organizzazioni a ottenere risultati significativi dalle loro iniziative sui dati.
