您以前聽過「數據是新石油」這句話嗎？當然有。在這個時代，隨著越來越多的企業利用數據並從數據中獲取價值，數據本身正在成為一種有價值的貨幣。利用數據，公司可以提前規劃並為未來制定策略。這些計劃可能包括大幅提高企業針對客戶的行銷效率，或提高公司的產品品質以接觸更廣泛的受眾。無論您想提高銷售量、產品品質還是行銷策略，利用周圍環境和消費者的綜合數據都是正確的選擇。
公司為了收集、分析和呈現數據並
從中獲取見解而建立的應用程式是數據產品。這個術語很重要，因為它意味著在創建資料密集型應用程式時應應用交付資料的最佳實踐。
什麼是數據產品？
圖：資料營運、流程和工作流程的高階圖表
來源
數據產品是處理數據並產生見
解的任何工具或應用程式。這些見解旨在幫助企業為未來做出更好的決策。
然後，儲存的資料可以由內部使用者或客戶組織出售或使用，然後根據需要處理資料。以Netflix電影推薦演算法作為現實生活數據產品的範例，根據先前儲存的關於給定觀眾最喜歡和最不喜歡的電影或節目的數據，可以向觀眾呈現類似娛樂的進一步建議。
數據產品範例
圖：資料團隊的生命週期：監控、實驗、實作、部署等。
來源
當擁有高價值數據時，公司可以根據其 瑞士 WhatsApp 號碼數據 預期目標使用某些技術進一步處理這些數據。此處理允許提取所有必要的客戶資訊以供未來主要使用。雖然資料產品有多種分類，但它們最常見的特徵是處理資料的方式以及提供的服務類型。
A) 資料服務細分：
原始數據
這是收集到系統中的最基本的數據形式。如果數據是原始數據，則表示尚未處理或使用任何數據。公司仍然可以處理這些數據以從中獲得更多價值。
原始資料範例：在給定時間內商店的所有購買情況。
匯出數據
這是原始資料的更定製版本
其中採取了進一步的步驟 樂和電影等多個領域的藝術家和公司 以使原始資料更易於理解，例如計算給定屬性的平均值或總和。
派生資料範例：計算客戶的平均購買量。
演算法數據由專用演算法處理
演算法的目的是為數據客戶提供最終結果。其中一些演算法可能需要在給定資料上運行機器學習模型。從這個類別產生了以下兩種數據產品—決策支援和自動化決策。
決策支持
雖然決策支援演算法能夠完成 台灣新聞 大部分處理，但消化後的答案會回傳給用戶，以便根據處理後的數據進行推論。也就是說，這需要進一步的人為幹預才能發揮作用。
決策支援範例： GPS 導航應用程式。
自動化決策這可以被認為是萬能
演算法。此類數據產品無需服務用戶的外部幫助即可給出最終結果。
自動決策的範例：自動駕駛汽車。
B) 資料產品提供的服務類型：
自動化決策或資料增強資料產品
此類別包括無需人工幹預即可幫助
做出業務決策的數據產品。根據客戶之前的喜好推薦產品或服務的演算法就在這裡。此類服務的一些範例包括向 Netflix 觀眾推薦節目或推薦亞馬遜上的產品。
透過研究客戶較早的興趣模式，可以為每個獨特的客戶提供更多客製化的產品建議。不用說，使用這種策略可以提高未來的銷售量。
數據即服務產品
數據即服務產品提供客戶可以透過連接到給定 API 來訂閱的服務。這些類型的服務通常是透過對給定資料運行不同的機器學習模型來創建的。同樣值得注意的是，此類服務通常出售給客戶以嵌入到他們的應用程式和網站中。