谈谈将业务部门纳入数据产品开发的重要性

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大型集团逐渐采用数据产品战略，但关键业务利益相关者常被排除在外，与用户中心的产品思维不符。数据产品将数据转化为有价值的见解或服务，但存在定义的差异和实施的挑战。

一、数据产品对组织的重要性

• 合理化融资与投资：投资需求合理性愈发重要，且数据管理实践需更高效。
• 资本支出向运营支出转变：企业需采用运营成本模型。
• 监管限制增加：需整合政策、法规，提升透明度。
• 促进数据素养：将数据知识普及。
• 建立数据信任：解决信任缺乏问题。

二、缺少业务参与的数据产品开发后果

• 基于假设设计而非实际需求。
• 加速企业数据模型，可能忽视独特需求。
• 技术优先而非价值导向。
• 企业与数据团队活动脱节。
• 企业抵制数据产品所有权。
• 数据产品采用率低。
• 资金获取困难。

不涉及业务的数据产品开发可能导致项目缺乏战略一致性，长期价值受损。

三、业务参与带来的益处

• 可持续资助。
• 业务评估数据产品价值。
• 业务领域专业知识。
• 提高数据质量。
• 推动采用和集成。
• 持续反馈。

四、采用数据产品的适宜时机

数据产品模式有助于明确数据在业务运营中的价值，并转化为财务利益。公司数据成熟度与采用数据产品的时机相关。

推动产品思维转变

重要的是在团队中促进产品思维，包括业务、IT、数据团队的协作理解和需求。

主动数据管理和治理

产品思维下，需主动管理数据，分配所有权以培养责任感和更深入的参与。

协调组织、应用程序和数据域

调整不同领域以解决数据孤岛问题，减少数据重复，并完善治理模型。

了解源数据

了解现有数据，评估业务相关性和时效性。

了解企业或核心数据资产

识别关键数据资产，优先处理复杂性高和影响业务成果的领域。

创建数据底座

理解数据实体间的关系，连接数据集，定义管理策略。

建立清晰的指导文件

为数据产品提供清晰的文档。

建立产品指标

构建指标以了解数据使用情况，消费方式，质量问题。

数据驱动智能

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文章来源：

数据驱动智能

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