如果企业将数据视为产品，而不仅仅是业务运营的副产品，企业将可以创造巨大的价值。数据产品可将原始数据转化为影响组织成果的战略资产。

随着企业追求AI和分析举措，将原始数据转化为对齐业务的产品的能力已经成为一种竞争优势。数据产品改变了企业的思考方式，对数据所有权、可用性和数据在推动业务成果中的作用。

什么是数据产品？

数据产品是工具，它将数据分析和业务逻辑集成到用户友好的软件包中，以满足特定的企业要求。数据产品与传统的静态报告和基本仪表板不同，它们提供动态可视化来将数据和分析与业务环境整合。

随着企业寻求将其数据用于AI、分析和BI计划，数据产品市场正在迅速增长。企业寻求的不仅仅是原始数据；他们想要得出见解。Domo、Qlik和Looker是关键的创新者，每个供应商都提供平台，使企业能够构建复杂的数据产品。这些平台允许用户创建数据驱动的应用程序和可视化，推动明智的决策，并在日益以数据为中心的世界中推动业务增长。

作为一个现实世界的例子，一家数字消费品公司开发了一个“Customer 360”的数据产品，该产品从多个接触点收集信息，例如其客户关系管理系统、网站互动和社交媒体参与，以生成详细的客户档案。

该数据产品提供特定于角色的视图，这些视图可满足业务需求。营销团队可以使用细分和个性化工具开发有针对性的活动。产品经理可以评估功能使用模式以及客户满意度相关指标，而客户支持团队可以访问客户互动的全面历史记录，以提供上下文感知服务。它还为高管提供详细见解，以了解获取客户成本及客户终身价值。

该系统创建了与用户需求和技术能力相匹配的定制视图，以便在没有专业分析技能的情况下访问复杂数据。AI功能可以检测潜在的客户流失风险，同时建议最佳的客户参与策略，并尽早确定产品问题。

所需的文化转变

对于企业来说，将数据视为一种产品，通常需要文化转变，以强调数据作为宝贵资产在整个业务中的重要性。甚至数据输入的质量也很重要。

数据质量思维。输入客户信息的一线员工和跟踪生产数据的运营人员必须认识到他们的工作如何影响后续分析。数据准确性应该是整个组织的集体责任，而不是仅限于IT和数据团队。

数据素养。所有企业员工都应具备足够的数据素养技能，以正确解释和使用数据产品中的见解。业务成果取决于数据的影响，因此持续的培训和清晰的沟通是必不可少的。

产品思维。数据团队需要将重点从基于项目的工作转移到以产品为中心的开发，强调用户要求和持续增强，同时根据业务成果而不是技术绩效指标来评估成功。

跨职能合作。数据专家应与了解如何应用见解的业务领域专家密切合作，以创建成功的数据产品。

衡量业务影响

精心设计的数据产品通过三种方式产生重大的业务影响：

1. 加快实现价值的时间。即用型分析显著缩小收集数据和执行业务操作之间的差距。企业可以在几小时或几天内获得关键的见解，而不是等待几个月。
2. 创新催化剂。企业对数据的访问促进广泛的创新。团队可以探索创新方法，同时快速测试理论，并进行数据驱动的调整，而不是依靠本能。
3. 跨职能对齐。数据产品统一跨部门的业务绩效观点，消除障碍，促进组织活动同步和数据民主化。

数据产品：AI进步的基础

生成式AI和AI代理充分发挥其变革能力的根本基础在于结构良好的数据产品。这种关系在几个关键层面上起作用：

质量第一的智能。生成式AI和自主代理的有效性完全取决于用于培训和操作的数据质量。精心设计的数据产品为AI系统提供高质量的数据，这些数据既与上下文相关，又得到适当管理，以防止“垃圾进，垃圾出”的情况。

语义理解。当代数据产品嵌入了广泛的元数据、业务词汇表和关系图，为AI系统提供有关其数据源的必要背景。语义层允许生成式AI准确理解特定领域内的信息，而不是进行广泛的概括。

可信的检索。AI系统需要可靠的访问和检索系统来获取响应和行动的准确信息。部署清晰的界面和版本管理以及定义权限，可建立可靠的检索层，保证AI系统访问当前和合适的信息。

反馈整合。用户和系统对AI代理产生必要的反馈，以识别信息差距、歧义和新要求。反馈整合可带来持续改进，随着时间的推移提高数据产品和AI代理的有效性。

随着企业继续采用数据产品战略，数据产品团队将技术专业知识与深厚的商业知识相结合。这些跨职能团队对竞争优势至关重要，将数据从资源转变为创造价值的核心驱动力。