傳統的數據處理方式通常傾向于基于服務的方法。這種觀點雖然實用，但通常會將數據置于組織內支持但利用率略低的角色。我主張將數據視為產品而不是服務。這種轉變代表了對數據感知、管理和使用方式的重大反思，特別是對于各個行業的數據分析和數據科學團隊而言。

這種轉變的本質在于將數據視為核心資產，不僅對運營效率至關重要，而且對推動業務增長和創新也至關重要。它不再將數據視為業務流程的附屬結果，而是將其視為戰略發展的主要驅動力。這篇文章的主題是，以產品為中心的數據方法可以為業務擴展、創新客戶參與和直接促進收入增長打開新的機會之門。在這一角色中，數據團隊從內部服務部門轉變為產品管理的關鍵參與者，負責制作、增強和交付對業務收入產生切實影響的數據產品。

下面，我們將深入探討數據作為產品的概念、這種方法的優勢以及有效實施所需的框架、指標和策略。本討論旨在闡明從以服務為中心到以產品為中心的數據觀的轉變如何徹底改變數據管理實踐，使其與組織的戰略目標更加緊密地結合起來。

從將數據視為服務到將其視為產品的過程不僅僅是語義上的調整；這是數據在組織中的作用的戰略性重新定位。讓我們來探討一下這種重新定位如何成為組織利用數據力量的方式的增長和創新的催化劑。

一 觀點的轉變：數據即產品

數據作為產品的概念需要從根本上重新評估其在組織中的作用。與傳統的服務模式不同，在傳統服務模式中，數據是一種被動的、請求驅動的實體，而將數據視為產品則將其置于業務戰略和創新的最前沿。它成為一種主動開發的資產，具有明確的目的和目標受眾，類似于任何其他產品。

在以產品為中心的范式中，數據不僅僅是各種業務流程的輸出，它還是為滿足特定業務需求而設計的資產。這種方法需要深入了解最終用戶——無論他們是營銷和銷售等內部團隊還是外部客戶。通過關注用戶需求，開發數據產品以提供可操作的見解，直接促進業務增長，例如發現新的市場機會或增強客戶參與策略。

這種方法的主要優勢之一是能夠抓住并利用業務擴展的機會。精心設計的數據產品可以揭示尚未開發的細分市場、客戶需求和潛在的創新領域。此外，產品思維可確保數據計劃始終與戰略業務目標保持一致，而不僅僅是對臨時請求的響應。這種一致性意味著數據對企業營收的影響不僅更大，而且更可衡量。量化投資回報率 (ROI) 的能力變得更加直接和有效，因為每個數據產品都有明確的目標、使用指標和影響評估。

采用以產品為中心的數據模式將為組織帶來變革性的方法，其中數據不僅僅是副產品，而且是業務增長的催化劑。這種模式將數據計劃與核心業務目標重新結合起來，將數據從背景實用程序轉變為戰略資產。它營造了一種環境，其中數據驅動的洞察力不僅用于優化現有流程，還用于開拓市場參與和創收的新途徑。因此，數據產品化不僅僅是一種運營轉變；它是一種戰略舉措，旨在利用數據作為創新和競爭優勢的關鍵驅動力。

二 將產品管理框架應用于數據

將產品管理框架納入數據管理，標志著組織在數據概念化和交付方式上的戰略變革。這些框架源自傳統產品管理的成熟領域，經過調整，可提高數據的價值、相關性和影響力。

實施數據產品的上市策略需要對商業環境有細致入微的了解。此過程涉及一系列步驟，旨在確保數據產品有效滿足業務需求并得到廣泛采用。首先，必須進行徹底的市場分析，以確定組織內的差距、機會和關鍵利益相關者。隨后，制定定位策略，定義數據產品在組織環境中的形象。這涉及定制信息以與不同部門或團隊的特定需求和挑戰產生共鳴。

最后階段是數據產品的戰略發布，使其發布與組織優先事項保持一致，并確保為用戶采用和反饋提供支持機制。這種有條不紊的方法旨在最大限度地發揮數據產品的影響力和吸收力，確保它為組織帶來切實的價值。但交付后工作并未完成；跟蹤產品的成功情況以在需要時對其進行迭代（基于用戶反饋）并為未來的產品吸取教訓至關重要。

評估數據產品的成功和影響需要一套定義明確的指標。這些指標可以洞悉數據產品實現目標的效率以及用戶對其的接受程度。

1.采用率：此指標衡量開始使用數據產品的目標受眾的百分比，計算方法為一定時期內新用戶的數量除以目標受眾總數。

2.流失率：流失率表示用戶停止使用數據產品的速度，計算方法是將一定時期內流失的用戶數除以該時期開始時的初始用戶數。

3.客戶滿意度 (CSAT)：評估用戶對數據產品的滿意度，通常通過用戶調查和反饋計算，通常采用 1-5 的等級。

4.價值實現時間 (TTV)：價值實現時間衡量用戶從數據產品中獲取價值所需的時間，從首次使用到報告顯著價值的時間點計算。

5.凈推薦值 (NPS)： NPS 衡量用戶忠誠度和推薦數據產品的可能性，根據對 0-10 范圍內推薦產品可能性的回應來計算。

這些指標是內部數據產品的重要工具，提供分析框架來衡量其有效性和與業務目標的一致性。它們允許數據團隊跟蹤和優化數據產品的性能，確保它們繼續滿足和適應不斷變化的業務需求。

將數據轉化為產品需要深入了解商業環境，并采用結構化方法來交付數據產品。通過這種方式增強數據的相關性和影響力，可以確保數據成為推動業務增長的動態工具，將數據團隊定位為組織發展的戰略合作伙伴，并營造一種數據成為創新和市場競爭力關鍵驅動力的環境。

三 比較兩種方法

探索將數據作為產品和服務對待的不同結果，可以提供有關它們對組織數據戰略各自影響的寶貴見解。

1.數據即產品：選擇性聚焦，帶來廣泛利益

在數據即產品方法中，最初的重點是快速、可量化地為特定業務領域創造價值。這種有針對性的方法允許開發高效的定制數據產品，每次滿足特定的業務需求。每個成功的數據產品不僅能提供直接價值，還能作為基礎設施改進的催化劑，并根據其部署和功能進行量身定制。

隨著這些數據產品的價值不斷顯現，它們在組織內越來越受歡迎。最初并非數據產品開發重點的職能部門開始認識到其優勢，并因此表達了對類似數據驅動解決方案的興趣。這種需求推動了文化向重視數據驅動決策的轉變。通過這種方式，數據的價值、基礎設施和文化齊頭并進，形成了一個創新和戰略協調的循環。

2.數據即服務：廣泛努力，廣泛影響

數據即服務方法旨在實現整個組織范圍內的廣泛改進，但是針對性較弱。雖然這種模式力求全面建設基礎設施，但改進往往進展緩慢，而且效率提升往往無法量化。這種方法存在延續遺留架構的風險，可能無法與新興業務需求完美契合。

這種模式的一個重大挑戰是它給各個團隊帶來的負擔。當數據團隊努力推動自助服務和數據網格范式時，整個組織的團隊往往發現自己過于專注于自己的核心職責，無法充分參與和利用這些新工具。這導致數據團隊不斷努力在現有工作量和優先事項的不利因素下提高數據利用率。

將數據作為產品與數據作為服務進行比較，可以揭示出對長期組織增長和適應性的更深層次影響。將數據作為產品，通過有針對性和戰略性的部署，不僅可以帶來直接、可衡量的收益，還可以為更具適應性和創新性的數據基礎設施奠定基礎。隨著時間的推移，這種方法培育了一種積極主動的數據文化，各部門越來越多地尋求數據驅動的解決方案，認識到它們在推動業務目標方面的價值。相比之下，面向服務的方法雖然全面，但可能缺乏在整個組織中培養強大的以數據為中心的思維模式所需的活力。這里的關鍵見解是，通過成功地將數據嵌入組織的戰略結構中，以產品為中心的數據戰略為更靈活、更具前瞻性的數據利用和決策方法鋪平了道路。這種戰略遠見使組織能夠更好地駕馭和利用未來的市場動態和技術進步。

四 過渡到數據產品模型的挑戰

向數據即產品模式轉型會給組織、技術和文化領域帶來重大挑戰。成功應對這些挑戰是采用這種變革方法的關鍵。

1.組織挑戰

組織面臨的一個主要挑戰是提高數據專業人員的技能，使其與以產品為中心的模式保持一致。數據分析師傳統上專注于數據處理和洞察生成，現在必須接受產品管理的各個方面。這一轉變涉及了解產品生命周期、用戶參與度和戰略產品定位。同樣，數據工程師需要采用以設計為中心的開發實踐，專注于構建不僅技術強大而且以用戶為中心的數據產品，從以客戶為中心的目標出發，確保相關性和有效性。

2.技術挑戰

在技術方面，轉型需要的不僅僅是一般的 IT 升級。對于數據科學產品，強大的 MLops 平臺對于有效管理機器學習模型的生命周期（從開發到部署和監控）至關重要。這些平臺必須支持版本控制、測試和可擴展部署，確保機器學習模型有效地集成到數據產品中。此外，還需要先進的分析工具和數據治理系統來處理面向產品的數據管理的復雜性和規模。

3.文化挑戰

從文化角度來看，其中一個障礙是提高高管和決策者對數據產品的認識和理解。許多領導者可能沒有完全掌握數據產品的可能性，這可能導致投資不足或預期不一致。教育和啟發這些利益相關者了解數據產品的潛力和戰略價值對于確保過渡的支持和資源至關重要。

五 克服挑戰的策略

1.領導力與協調

領導層清晰地傳達愿景和利益對于過渡至關重要。這涉及協調整個組織內數據即產品模式的戰略重要性。

2.跨職能協作

數據團隊、IT 和業務部門之間的協作確保數據產品的開發基于對業務需求和技術能力的全面了解。

3.投資技術和技能

優先投資 MLops 平臺等特定技術以及提升產品管理和以設計為中心的開發等領域的團隊技能是關鍵。

4.迭代方法

在數據產品的開發中采用迭代方法可以根據用戶反饋和業務發展不斷進行調整和改進。

5.培育數據驅動的文化

培育重視數據驅動決策的文化需要持續努力進行溝通、參與以及展示數據產品的成功案例。

六 將數據轉化為產品的六個步驟

1 評估與規劃

首先全面評估當前的數據狀況，并確定以產品為中心的方法可以增加價值的領域。制定戰略計劃，概述轉型的目標、范圍和路線圖。

2 領導層認同和愿景溝通

確保獲得高層管理人員的承諾和支持。向組織各個層面清晰地傳達數據即產品模式的愿景和優勢。

3 重組團隊和角色

重組數據團隊以符合產品管理方法。這涉及定義專注于產品開發、用戶參與和生命周期管理的新角色和職責。

4 技能提升與培訓

投資培訓和技能提升計劃，使數據分析師具備產品管理技能，使數據工程師具備以設計為中心的開發專業知識。

5 技術升級與整合

實施必要的技術升級，例如采用強大的 MLops 平臺和高級分析工具。確保這些技術與現有系統無縫集成。

6 迭代開發和反饋循環

采用迭代方法開發數據產品。建立反饋機制，根據用戶輸入和不斷變化的業務需求不斷完善這些產品。

七 最后的想法

總之，將數據視為產品不僅是一種趨勢，而且對于希望利用數據實現有意義的業務轉型的組織而言，這是一種戰略要務。這種方法可確保數據計劃與業務目標緊密結合，從而提供有形且可衡量的價值。當組織踏上這一旅程時，重點應放在制定一項涵蓋技術創新、文化變革和組織協調的連貫戰略上。通過這樣做，數據才能真正成為戰略決策的基石，在當今數據驅動的商業環境中推動創新和長期成功。

多享有數是一家專注于數字化服務、系統開發、新媒體營銷、農村電商的專業互聯網公司，成立16年，助力5000+中小企業實現數字化轉型升級。研發的多享有數B2C商城系統、私域電商系統、分銷商城系統、S2B2b2C供應鏈電商系統、小程序商城系統等擁有中臺云倉、供應商、自營商城、直播、短視頻、分銷、零售商管理、運營商管理等模塊，幫助企業實現數字化轉型，做好私域經營！