Новая книга по теме “Продукты данных” на основе исходного текста с комментариями GPT

© 2023 John Wiley & Sons, Inc. Любое распространение, копирование или несанкционированное использование строго запрещено.

Продукты данных

Специальное издание Starburst
Авторы: Вишал Сингх, Рио Коматсузаки и Эндрю Мотт, MBA

---

Исходные материалы защищены авторским правом © 2023 John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, Нью-Джерси. Никакая часть данной публикации не может быть воспроизведена, сохранена в системе или передана в любой форме или любыми средствами без предварительного письменного разрешения издателя.

---

Оглавление

1. Что такое продукты данных?
2. Создание, управление и оптимизация продуктов данных
3. Персонал и процессы
4. Десять советов по внедрению продуктов данных

---

Глава 1: Определение продуктов данных

Введение

Максимизация ценности данных остается постоянной проблемой для бизнеса. Одним из последних вкладов в эту область является концепция data mesh (сетевая структура данных), которая представляет собой децентрализованный и распределенный подход к управлению корпоративными данными. В этой главе мы ознакомимся с идеей продукта данных и анализируем ее роль в модернизации стратегий аналитики данных.

Что такое продукт данных?

Быстрый поиск в интернете приведет к двум связанным, но различным терминам:

1. Data as a product (данные как продукт) — это применение принципов управления продуктом к данным для повышения их использования и ценности.
2. Data product (продукт данных) — это комбинация отобранных, повторно используемых наборов данных, созданных для предоставления проверенных данных конечным пользователям. Продукт данных включает метаданные, упрощающие поиск и использование данных.

Комментарий GPT: Разделение понятий “данные как продукт” и “продукт данных” помогает понять различие между методологическим подходом и конечным результатом, что важно для четкого понимания концепций.

Продукты данных и data mesh

В рамках концепции data mesh продукт данных — это самодостаточная сущность, состоящая из кода для сбора, трансформации и определения метаданных, а также инфраструктуры для запуска этого кода. Продукт данных должен обладать следующими качествами:

• Обнаружимость
• Доступность
• Доверие
• Самоописательная интероперабельность
• Безопасность

Комментарий GPT: Подход data mesh подчеркивает важность децентрализации и передачи ответственности непосредственно командам разработки приложений, что может существенно повысить гибкость организации.

Улучшение бизнес-ценности

Приоритет и постоянное улучшение продуктов данных помогают сократить путь от данных до бизнес-ценности. Процесс итерации позволяет адаптироваться к изменениям в корпоративной среде и обеспечить соответствие продуктам данных потребностям заинтересованных сторон.

---

Глава 2: Создание, управление и оптимизация продуктов данных

Введение

Эта глава посвящена ключевым аспектам успешной программы продуктов данных: дизайну, удобству использования, масштабируемости и технологии.

Дизайн продуктов данных для ценности

Первые успехи вашей программы продуктов данных будут наиболее заметны благодаря бизнес-ценности, предоставленной начальными продуктами. Удельное внимание стоит уделить:

• Обнаруживаемость данных: Метаданные, функции поиска и категоризация данных помогают пользователям находить нужные данные.
• Самообслуживание и удобство использования: Дружелюбный интерфейс и наличие документации облегчают пользователям самостоятельный анализ данных.

Масштабирование продуктов данных

Продукты данных служат строительными блоками для создания более сложных продуктов. Важнейшие аспекты масштабирования включают стандартизацию и интероперабельность.

Управление в большом масштабе

Платформы управления продуктами данных помогают администраторам по централизации и автоматизации различных процессов управления данными. Это включает управление метаданными, проверку качества данных, доступом и безопасностью, интеграцию данных и отслеживание аналитики.

Снижение стоимости владения

Автоматизация процессов управления данными и улучшение качества данных помогают снижать операционные расходы и повышать эффективность.

Комментарий GPT: Снижение стоимости владения продуктами данных — ключевой аспект, который может значительно повлиять на долгосрочную финансовую стабильность и конкурентоспособность организации.

---

Глава 3: Персонал и процессы

Введение

Продукты данных служат единицами обмена между производителями и потребителями данных. В этой главе рассматриваются основные роли и процессы, необходимые для успешного создания и управления продуктами данных.

Построение ваших команд данных

Ключевые роли включают:

• Инженер платформы данных: Ответственен за инфраструктуру и обеспечивает рамки для успешного создания продуктов данных.
• Производитель продукта данных: Включает менеджера и инженера продукта данных, которые совместно работают над реализацией продуктов данных.
• Потребитель данных: Аналитики данных и ученые данных, которые используют продукты данных для создания бизнес-ценности.

Платформа продуктов данных

Централизация управления и доступ к данным обеспечивают высокую степень обнаружимости и доступности продуктов данных.

Центральные и децентрализованные политики управления

Лучший подход — это централизованное управление с децентрализованным доверием к управлениям отдельных доменов данных через единую централизованную платформу.

Комментарий GPT: Это позволяет сохранить баланс между контролем и гибкостью, что особенно важно в больших организациях с множеством данных и разнообразными требованиями.

---

Глава 4: Десять советов по внедрению продуктов данных

1. Сфокусируйтесь на бизнес-ценности: Технологии должны помогать разработчикам продуктов данных концентрироваться на данных и их бизнес-контексте.
2. Связывайте продукты данных с ключевыми показателями эффективности (KPI): Это обеспечивает их актуальность и ценность.
3. Учитывайте пользовательские метрики и общую стоимость владения (TCO): Это помогает оптимизировать стратегии и инвестиции в данные.
4. Обеспечьте управление на основе ролей и ответственности бизнеса: Это способствует доверию и правильному использованию данных.
5. Дизайн с учетом потребностей потребителей: Максимальная ценность достигается при внимании к потребностям и предпочтениям пользователей.
6. Повторное использование без создания копий: Это экономично и предотвращает раздутие данных.
7. Стимулируйте производство и использование данных: Избегайте теневой ИТ.
8. Инвестируйте в роль владельца/менеджера продуктов данных: Они обеспечивают стратегическое управление продуктами данных.
9. Итерация — ключ: Постоянное совершенствование гарантирует актуальность продуктов данных.
10. Инвестируйте в культуру вашей организации: Одобрение данных на уровне культуры способствует устойчивому успеху.

Комментарий GPT: Эти советы помогут обеспечить плавное внедрение продуктов данных, увеличивая их ценность и эффективность в рамках организации.

---

Лицензионное соглашение с конечным пользователем

Перейдите на www.wiley.com/go/eula для доступа к лицензионному соглашению для электронной книги Wiley.

---

Таким образом, данная книга содержит исчерпывающую информацию о создании, управлении и оптимизации продуктов данных. Она также включает советы и рекомендации, основанные на проверенных практиках, что делает её полезным инструментом для любой организации, стремящейся улучшить свои стратегии управления данными.

Оригинал тут: Data-Products-For-Dummies.pdf