In today’s data-driven world, organizations are increasingly recognizing the value of data as a strategic asset. However, the way data is delivered and consumed can greatly impact its value. The concept of delivering data as a product, rather than as an application, is gaining traction as it focuses on making data accessible, reusable, and meaningful to a broad range of users. This approach empowers stakeholders to derive insights and make decisions without being constrained by the limitations of traditional applications. Let’s explore the key principles and benefits of treating data as a product.
1. Understanding Data as a Product
When we talk about data as a product, we refer to treating data sets as standalone offerings that users can interact with independently of any specific application. This means the data is curated, well-documented, and easily accessible, much like a well-packaged consumer product. For example, a company might provide a dataset on customer purchasing behavior, along with tools for accessing, filtering, and analyzing that data. The dataset is the product, and it’s delivered in a way that allows users to derive value from it without needing to use a specific application.
Example: Imagine an e-commerce company that collects data on customer interactions. Instead of embedding this data into a specific sales application, the company offers it as a product via an API. Developers, marketers, and analysts can access this data, integrate it into their tools, and use it to gain insights. The data product could include documentation, sample queries, and best practices for use, making it valuable across different teams.
2. Why Not Deliver Data as an Application?
Applications are typically designed for specific tasks or workflows. While they can provide data, they often do so in a way that’s tightly coupled with the application’s functionality. This can limit how data is used. For instance, if customer data is only accessible through a customer relationship management (CRM) application, its use is confined to CRM-related tasks. Users can’t easily leverage the data for other purposes, such as market analysis or product development.
Delivering data as an application can also lead to silos, where different departments or teams only have access to the data through their specific applications, leading to fragmentation and inefficiencies.
Example: A healthcare provider may have patient data locked within an electronic health record (EHR) system. While the EHR is excellent for managing patient care, it might be challenging to extract data for research, population health management, or predictive analytics. If the data were delivered as a product, researchers could access it directly, apply their analytics tools, and derive new insights, unbound by the EHR’s interface or functionality.
3. Principles of Delivering Data as a Product
To successfully deliver data as a product, organizations should adhere to several key principles:
- Data Accessibility: Ensure that data is easily accessible to all potential users, not just those using a specific application. This can be achieved through APIs, data warehouses, or cloud platforms that provide direct access to the data.
- Documentation and Usability: Like any good product, data should come with comprehensive documentation. This includes details about the data’s structure, how it’s collected, what it represents, and how it can be used. Usability features like sample queries, data dictionaries, and visual interfaces can make the product more user-friendly.
- Interoperability: Data products should be designed to work across different systems and applications. This often means adhering to standards and ensuring that data can be easily integrated with other tools and platforms.
- Scalability and Security: As with any product, data must be scalable to handle varying loads and secure to protect sensitive information. This involves implementing robust access controls and ensuring data integrity.
Example: A financial services company might deliver market data as a product through a cloud-based data platform. This platform could allow users to access real-time and historical market data via APIs, with documentation on how to integrate the data into their analytics tools or trading systems. The data product could be designed to scale based on the number of users and the volume of queries while ensuring that sensitive financial information is protected.
4. Benefits of Data as a Product
Delivering data as a product offers numerous benefits:
- Increased Data Utilization: By making data accessible and usable, organizations can increase the value derived from their data assets. Different teams can use the same data for various purposes, leading to more innovative uses.
- Enhanced Collaboration: When data is treated as a product, it breaks down silos, allowing for greater collaboration across departments. Teams can access and use the same data, leading to more aligned and informed decision-making.
- Flexibility and Innovation: Data products empower users to leverage data in ways that suit their specific needs. This flexibility can drive innovation, as users are not constrained by the limitations of a specific application.
Example: A retail chain could deliver its sales and inventory data as a product to its suppliers. By giving suppliers access to real-time sales data, they can better manage stock levels and anticipate demand, leading to a more efficient supply chain and reduced costs.
5. Challenges and Considerations
While the benefits are significant, there are challenges to delivering data as a product. These include ensuring data quality, managing data governance, and addressing privacy concerns. Organizations must also invest in the right infrastructure and tools to support data productization.
Example: A global corporation might face challenges in ensuring that data products are consistent across different regions with varying privacy laws and data standards. They would need to implement strict governance policies and invest in a scalable data infrastructure to manage this complexity.
Conclusion
Delivering data as a product rather than as an application represents a shift in how organizations think about and manage their data assets. By focusing on accessibility, usability, and flexibility, companies can unlock the full potential of their data, driving innovation, collaboration, and value creation across the organization. While challenges exist, the benefits of this approach make it a compelling strategy for organizations looking to stay competitive in a data-driven world.
قدّم معلوماتك كمنتج بدلاً من اعتبارها تطبيق
في عالم اليوم الذي تحركه البيانات تدرك المؤسسات بشكل متزايد قيمة البيانات كأصل استراتيجي، ومع ذلك فإن الطريقة التي يتم بها تسليم البيانات واستهلاكها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على قيمتها يكتسب مفهوم تقديم البيانات كمنتج وليس كتطبيق زخماً لأنه يركز على جعل البيانات في متناول الجميع وقابلة لإعادة الاستخدام وذات مغزى لمجموعة واسعة من المستخدمين يعمل هذا النهج على تمكين أصحاب المصلحة من استخلاص الأفكار واتخاذ القرارات دون تقييدهم بقيود التطبيقات التقليدية دعنا نستكشف المبادئ والفوائد الرئيسية للتعامل مع البيانات كمنتج
1. فهم البيانات كمنتج
عندما نتحدث عن البيانات كمنتج فإننا نشير إلى التعامل مع مجموعات البيانات كعروض مستقلة يمكن للمستخدمين التفاعل معها بشكل مستقل عن أي تطبيق محدد وهذا يعني أن البيانات منظمة وموثقة جيداً ويمكن الوصول إليها بسهولة، تماماً مثل المنتج الاستهلاكي المعبأ جيداً، على سبيل المثال قد تقدم شركة مجموعة بيانات حول سلوك الشراء لدى العملاء جنباً إلى جنب مع أدوات للوصول إلى هذه البيانات وتصفيتها وتحليلها مجموعة البيانات هي المنتج ويتم تسليمها بطريقة تسمح للمستخدمين باستنباط القيمة منها دون الحاجة إلى استخدام تطبيق معين
مثال: تخيل شركة تجارة إلكترونية تجمع بيانات حول تفاعلات العملاء بدلاً من تضمين هذه البيانات في تطبيق مبيعات معين تعرضها الشركة كمنتج عبر واجهة برمجة التطبيقات يمكن للمطورين والمسوقين والمحللين الوصول إلى هذه البيانات ودمجها في أدواتهم واستخدامها لاكتساب رؤى يمكن أن يتضمن منتج البيانات الوثائق والاستعلامات النموذجية وأفضل الممارسات للاستخدام مما يجعله قيماً عبر فرق مختلفة
2. لماذا لا يتم تسليم البيانات كتطبيق؟
عادةً ما يتم تصميم التطبيقات لمهام أو سير عمل محددة في حين أنها يمكن أن توفر البيانات فإنها غالباً ما تفعل ذلك بطريقة مرتبطة ارتباطاً وثيقاً بوظائف التطبيق يمكن أن يحد هذا من كيفية استخدام البيانات، على سبيل المثال إذا كانت بيانات العملاء متاحة فقط
(CRM) من خلال تطبيق إدارة علاقات العملاء
فإن استخدامها يقتصر على المهام المتعلقة بإدارة علاقات العملاء لا يمكن للمستخدمين الاستفادة بسهولة من البيانات لأغراض أخرى مثل تحليل السوق أو تطوير المنتج
إن تقديم البيانات كتطبيق يمكن أن يؤدي أيضاً إلى صوامع حيث لا تتمكن الأقسام أو الفرق المختلفة من الوصول إلى البيانات إلا من خلال تطبيقاتها المحددة مما يؤدي إلى التفتت وانعدام الكفاءة
مثال: قد يكون لدى مقدم الرعاية الصحية بيانات مريض مقفلة
(EHR) داخل نظام السجلات الصحية الإلكترونية
ممتاز لإدارة رعاية المرضى EHR في حين أن
فقد يكون من الصعب استخراج البيانات للبحث أو إدارة صحة السكان أو التحليلات التنبؤية إذا تم تقديم البيانات كمنتج، يمكن للباحثين الوصول إليها مباشرة وتطبيق أدوات التحليل الخاصة بهم، واستخلاص رؤى جديدة
أو وظائفها EHR دون قيود واجهة
3. مبادئ تقديم البيانات كمنتج
:لتسليم البيانات بنجاح كمنتج يجب على المؤسسات الالتزام بعدة مبادئ رئيسية
إمكانية الوصول إلى البيانات: تأكد من إمكانية الوصول إلى البيانات بسهولة من قبل جميع المستخدمين المحتملين وليس فقط أولئك الذين يستخدمون تطبيقاً معيناً يمكن تحقيق ذلك من خلال واجهات برمجة التطبيقات أو مستودعات البيانات أو منصات السحابة التي توفر الوصول المباشر إلى البيانات
التوثيق وسهولة الاستخدام: مثل أي منتج جيد يجب أن تأتي البيانات مع توثيق شامل يتضمن ذلك تفاصيل حول بنية البيانات وكيفية جمعها وما تمثله وكيف يمكن استخدامها يمكن لميزات قابلية الاستخدام مثل استعلامات العينة وقواميس البيانات والواجهات المرئية أن تجعل المنتج أكثر سهولة في الاستخدام
التوافق: يجب تصميم منتجات البيانات للعمل عبر أنظمة وتطبيقات مختلفة وهذا يعني غالباً الالتزام بالمعايير وضمان إمكانية دمج البيانات بسهولة مع أدوات ومنصات أخرى
قابلية التوسع والأمان: كما هو الحال مع أي منتج يجب أن تكون البيانات قابلة للتوسع للتعامل مع الأحمال المتغيرة وآمنة لحماية المعلومات الحساسة يتضمن هذا تنفيذ ضوابط وصول قوية وضمان سلامة البيانات
مثال: قد تقدم شركة خدمات مالية بيانات السوق كمنتج من خلال منصة بيانات قائمة على السحابة يمكن أن تسمح هذه المنصة للمستخدمين بالوصول إلى بيانات السوق في الوقت الفعلي والتاريخية عبر واجهات برمجة التطبيقات مع توثيق كيفية دمج البيانات في أدوات التحليلات أو أنظمة التداول الخاصة بهم يمكن تصميم منتج البيانات للتوسع بناءً على عدد المستخدمين وحجم الاستعلامات مع ضمان حماية المعلومات المالية الحساسة
4. فوائد البيانات كمنتج
:يوفر تقديم البيانات كمنتج العديد من الفوائد
زيادة استخدام البيانات: من خلال جعل البيانات متاحة وقابلة للاستخدام، يمكن للمؤسسات زيادة القيمة المستمدة من أصول البيانات الخاصة بها يمكن للفرق المختلفة استخدام نفس البيانات لأغراض مختلفة مما يؤدي إلى استخدامات أكثر ابتكاراً
التعاون المعزز: عندما يتم التعامل مع البيانات كمنتج فإنها تكسر الصوامع مما يسمح بتعاون أكبر بين الإدارات يمكن للفرق الوصول إلى نفس البيانات واستخدامها مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات أكثر اتساقاً واستنارة
المرونة والابتكار: تمكن منتجات البيانات المستخدمين من الاستفادة من البيانات بطرق تناسب احتياجاتهم المحددة يمكن لهذه المرونة أن تدفع الابتكار حيث لا يقيد المستخدمون بقيود تطبيق معين
مثال: يمكن لسلسلة البيع بالتجزئة تقديم بيانات المبيعات والمخزون كمنتج لمورديها من خلال منح الموردين إمكانية الوصول إلى بيانات المبيعات في الوقت الفعلي، يمكنهم إدارة مستويات المخزون بشكل أفضل وتوقع الطلب مما يؤدي إلى سلسلة توريد أكثر كفاءة وخفض التكاليف
5. التحديات والاعتبارات
في حين أن الفوائد كبيرة إلا أن هناك تحديات في تقديم البيانات كمنتج وتشمل هذه ضمان جودة البيانات وإدارة حوكمة البيانات ومعالجة مخاوف الخصوصية يجب على المنظمات أيضًا الاستثمار في البنية الأساسية والأدوات المناسبة لدعم إنتاج البيانات
مثال: قد تواجه شركة عالمية تحديات في ضمان اتساق منتجات البيانات عبر مناطق مختلفة مع قوانين خصوصية ومعايير بيانات متفاوتة ستحتاج إلى تنفيذ سياسات حوكمة صارمة والاستثمار في بنية أساسية قابلة للتطوير للبيانات لإدارة هذا التعقيد
الخلاصة
يمثل تقديم البيانات كمنتج وليس كتطبيق تحولاً في كيفية تفكير المنظمات في أصول البيانات وإدارتها من خلال التركيز على إمكانية الوصول والاستخدام والمرونة، يمكن للشركات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة لبياناتها ودفع الابتكار والتعاون وخلق القيمة عبر المنظمة في حين أن التحديات موجودة فإن فوائد هذا النهج تجعله استراتيجية مقنعة للمنظمات التي تتطلع إلى البقاء قادرة على المنافسة في عالم مدفوع بالبيانات
Data World 