传统的数据处理方式通常倾向于基于服务的方法。这种观点虽然实用，但通常会将数据置于组织内支持但利用率略低的角色。我主张将数据视为产品而不是服务。这种转变代表了对数据感知、管理和使用方式的重大反思，特别是对于各个行业的数据分析和数据科学团队而言。

这种转变的本质在于将数据视为核心资产，不仅对运营效率至关重要，而且对推动业务增长和创新也至关重要。它不再将数据视为业务流程的附属结果，而是将其视为战略发展的主要驱动力。这篇文章的主题是，以产品为中心的数据方法可以为业务扩展、创新客户参与和直接促进收入增长打开新的机会之门。在这一角色中，数据团队从内部服务部门转变为产品管理的关键参与者，负责制作、增强和交付对业务收入产生切实影响的数据产品。

下面，我们将深入探讨数据作为产品的概念、这种方法的优势以及有效实施所需的框架、指标和策略。本讨论旨在阐明从以服务为中心到以产品为中心的数据观的转变如何彻底改变数据管理实践，使其与组织的战略目标更加紧密地结合起来。

从将数据视为服务到将其视为产品的过程不仅仅是语义上的调整；这是数据在组织中的作用的战略性重新定位。让我们来探讨一下这种重新定位如何成为组织利用数据力量的方式的增长和创新的催化剂。

一 观点的转变：数据即产品

数据作为产品的概念需要从根本上重新评估其在组织中的作用。与传统的服务模式不同，在传统服务模式中，数据是一种被动的、请求驱动的实体，而将数据视为产品则将其置于业务战略和创新的最前沿。它成为一种主动开发的资产，具有明确的目的和目标受众，类似于任何其他产品。

在以产品为中心的范式中，数据不仅仅是各种业务流程的输出，它还是为满足特定业务需求而设计的资产。这种方法需要深入了解最终用户——无论他们是营销和销售等内部团队还是外部客户。通过关注用户需求，开发数据产品以提供可操作的见解，直接促进业务增长，例如发现新的市场机会或增强客户参与策略。

这种方法的主要优势之一是能够抓住并利用业务扩展的机会。精心设计的数据产品可以揭示尚未开发的细分市场、客户需求和潜在的创新领域。此外，产品思维可确保数据计划始终与战略业务目标保持一致，而不仅仅是对临时请求的响应。这种一致性意味着数据对企业营收的影响不仅更大，而且更可衡量。量化投资回报率 (ROI) 的能力变得更加直接和有效，因为每个数据产品都有明确的目标、使用指标和影响评估。

采用以产品为中心的数据模式将为组织带来变革性的方法，其中数据不仅仅是副产品，而且是业务增长的催化剂。这种模式将数据计划与核心业务目标重新结合起来，将数据从背景实用程序转变为战略资产。它营造了一种环境，其中数据驱动的洞察力不仅用于优化现有流程，还用于开拓市场参与和创收的新途径。因此，数据产品化不仅仅是一种运营转变；它是一种战略举措，旨在利用数据作为创新和竞争优势的关键驱动力。

二 将产品管理框架应用于数据

将产品管理框架纳入数据管理，标志着组织在数据概念化和交付方式上的战略变革。这些框架源自传统产品管理的成熟领域，经过调整，可提高数据的价值、相关性和影响力。

实施数据产品的上市策略需要对商业环境有细致入微的了解。此过程涉及一系列步骤，旨在确保数据产品有效满足业务需求并得到广泛采用。首先，必须进行彻底的市场分析，以确定组织内的差距、机会和关键利益相关者。随后，制定定位策略，定义数据产品在组织环境中的形象。这涉及定制信息以与不同部门或团队的特定需求和挑战产生共鸣。

最后阶段是数据产品的战略发布，使其发布与组织优先事项保持一致，并确保为用户采用和反馈提供支持机制。这种有条不紊的方法旨在最大限度地发挥数据产品的影响力和吸收力，确保它为组织带来切实的价值。但交付后工作并未完成；跟踪产品的成功情况以在需要时对其进行迭代（基于用户反馈）并为未来的产品吸取教训至关重要。

评估数据产品的成功和影响需要一套定义明确的指标。这些指标可以洞悉数据产品实现目标的效率以及用户对其的接受程度。

1.采用率：此指标衡量开始使用数据产品的目标受众的百分比，计算方法为一定时期内新用户的数量除以目标受众总数。

2.流失率：流失率表示用户停止使用数据产品的速度，计算方法是将一定时期内流失的用户数除以该时期开始时的初始用户数。

3.客户满意度 (CSAT)：评估用户对数据产品的满意度，通常通过用户调查和反馈计算，通常采用 1-5 的等级。

4.价值实现时间 (TTV)：价值实现时间衡量用户从数据产品中获取价值所需的时间，从首次使用到报告显著价值的时间点计算。

5.净推荐值 (NPS)： NPS 衡量用户忠诚度和推荐数据产品的可能性，根据对 0-10 范围内推荐产品可能性的回应来计算。

这些指标是内部数据产品的重要工具，提供分析框架来衡量其有效性和与业务目标的一致性。它们允许数据团队跟踪和优化数据产品的性能，确保它们继续满足和适应不断变化的业务需求。

将数据转化为产品需要深入了解商业环境，并采用结构化方法来交付数据产品。通过这种方式增强数据的相关性和影响力，可以确保数据成为推动业务增长的动态工具，将数据团队定位为组织发展的战略合作伙伴，并营造一种数据成为创新和市场竞争力关键驱动力的环境。

三 比较两种方法

探索将数据作为产品和服务对待的不同结果，可以提供有关它们对组织数据战略各自影响的宝贵见解。

1.数据即产品：选择性聚焦，带来广泛利益

在数据即产品方法中，最初的重点是快速、可量化地为特定业务领域创造价值。这种有针对性的方法允许开发高效的定制数据产品，每次满足特定的业务需求。每个成功的数据产品不仅能提供直接价值，还能作为基础设施改进的催化剂，并根据其部署和功能进行量身定制。

随着这些数据产品的价值不断显现，它们在组织内越来越受欢迎。最初并非数据产品开发重点的职能部门开始认识到其优势，并因此表达了对类似数据驱动解决方案的兴趣。这种需求推动了文化向重视数据驱动决策的转变。通过这种方式，数据的价值、基础设施和文化齐头并进，形成了一个创新和战略协调的循环。

2.数据即服务：广泛努力，广泛影响

数据即服务方法旨在实现整个组织范围内的广泛改进，但是针对性较弱。虽然这种模式力求全面建设基础设施，但改进往往进展缓慢，而且效率提升往往无法量化。这种方法存在延续遗留架构的风险，可能无法与新兴业务需求完美契合。

这种模式的一个重大挑战是它给各个团队带来的负担。当数据团队努力推动自助服务和数据网格范式时，整个组织的团队往往发现自己过于专注于自己的核心职责，无法充分参与和利用这些新工具。这导致数据团队不断努力在现有工作量和优先事项的不利因素下提高数据利用率。

将数据作为产品与数据作为服务进行比较，可以揭示出对长期组织增长和适应性的更深层次影响。将数据作为产品，通过有针对性和战略性的部署，不仅可以带来直接、可衡量的收益，还可以为更具适应性和创新性的数据基础设施奠定基础。随着时间的推移，这种方法培育了一种积极主动的数据文化，各部门越来越多地寻求数据驱动的解决方案，认识到它们在推动业务目标方面的价值。相比之下，面向服务的方法虽然全面，但可能缺乏在整个组织中培养强大的以数据为中心的思维模式所需的活力。这里的关键见解是，通过成功地将数据嵌入组织的战略结构中，以产品为中心的数据战略为更灵活、更具前瞻性的数据利用和决策方法铺平了道路。这种战略远见使组织能够更好地驾驭和利用未来的市场动态和技术进步。

四 过渡到数据产品模型的挑战

向数据即产品模式转型会给组织、技术和文化领域带来重大挑战。成功应对这些挑战是采用这种变革方法的关键。

1.组织挑战

组织面临的一个主要挑战是提高数据专业人员的技能，使其与以产品为中心的模式保持一致。数据分析师传统上专注于数据处理和洞察生成，现在必须接受产品管理的各个方面。这一转变涉及了解产品生命周期、用户参与度和战略产品定位。同样，数据工程师需要采用以设计为中心的开发实践，专注于构建不仅技术强大而且以用户为中心的数据产品，从以客户为中心的目标出发，确保相关性和有效性。

2.技术挑战

在技术方面，转型需要的不仅仅是一般的 IT 升级。对于数据科学产品，强大的 MLops 平台对于有效管理机器学习模型的生命周期（从开发到部署和监控）至关重要。这些平台必须支持版本控制、测试和可扩展部署，确保机器学习模型有效地集成到数据产品中。此外，还需要先进的分析工具和数据治理系统来处理面向产品的数据管理的复杂性和规模。

3.文化挑战

从文化角度来看，其中一个障碍是提高高管和决策者对数据产品的认识和理解。许多领导者可能没有完全掌握数据产品的可能性，这可能导致投资不足或预期不一致。教育和启发这些利益相关者了解数据产品的潜力和战略价值对于确保过渡的支持和资源至关重要。

五 克服挑战的策略

1.领导力与协调

领导层清晰地传达愿景和利益对于过渡至关重要。这涉及协调整个组织内数据即产品模式的战略重要性。

2.跨职能协作

数据团队、IT 和业务部门之间的协作确保数据产品的开发基于对业务需求和技术能力的全面了解。

3.投资技术和技能

优先投资 MLops 平台等特定技术以及提升产品管理和以设计为中心的开发等领域的团队技能是关键。

4.迭代方法

在数据产品的开发中采用迭代方法可以根据用户反馈和业务发展不断进行调整和改进。

5.培育数据驱动的文化

培育重视数据驱动决策的文化需要持续努力进行沟通、参与以及展示数据产品的成功案例。

六 将数据转化为产品的六个步骤

1 评估与规划

首先全面评估当前的数据状况，并确定以产品为中心的方法可以增加价值的领域。制定战略计划，概述转型的目标、范围和路线图。

2 领导层认同和愿景沟通

确保获得高层管理人员的承诺和支持。向组织各个层面清晰地传达数据即产品模式的愿景和优势。

3 重组团队和角色

重组数据团队以符合产品管理方法。这涉及定义专注于产品开发、用户参与和生命周期管理的新角色和职责。

4 技能提升与培训

投资培训和技能提升计划，使数据分析师具备产品管理技能，使数据工程师具备以设计为中心的开发专业知识。

5 技术升级与整合

实施必要的技术升级，例如采用强大的 MLops 平台和高级分析工具。确保这些技术与现有系统无缝集成。

6 迭代开发和反馈循环

采用迭代方法开发数据产品。建立反馈机制，根据用户输入和不断变化的业务需求不断完善这些产品。

七 最后的想法

总之，将数据视为产品不仅是一种趋势，而且对于希望利用数据实现有意义的业务转型的组织而言，这是一种战略要务。这种方法可确保数据计划与业务目标紧密结合，从而提供有形且可衡量的价值。当组织踏上这一旅程时，重点应放在制定一项涵盖技术创新、文化变革和组织协调的连贯战略上。通过这样做，数据才能真正成为战略决策的基石，在当今数据驱动的商业环境中推动创新和长期成功。

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