Hoje, a maioria das empresas aborda os dados corporativos com uma mentalidade de projeto. Cada vez que uma função de negócios tem um problema que deseja resolver com dados, a organização inicia um projeto para adquirir os dados, limpá-los e prepará-los e, em seguida, analisá-los ou usá-las em sistemas de IA. Essa abordagem é lenta e, não raro, leva à duplicação de trabalho. Em contraponto, a abordagem de produto de dados, proposta pela Accenture, vem ganhando força, por ajudar as organizações a criar outros fluxos de receita, melhorar a tomada de decisões e aumentar a eficiência.
São produtos de dados, segundo a consultoria:
- Conjuntos de dados — conjuntos de dados reutilizáveis (por exemplo, para design, fabricação, finanças e operações), fluxos de dados, feeds de dados ou APIs que atendem às necessidades de toda a empresa, bem como de cada função de negócios.
- Código — feature code, snippets (pequenos blocos de código reutilizável) e modelos de dados.
- Modelos de análise — modelos de Machine Learning reutilizáveis (por exemplo, para manutenção preditiva).
- Dashboards— painéis reutilizáveis (por exemplo, painéis de risco) e outras visualizações de dados.
A mentalidade de produto mantém o foco na realização dos casos de uso de negócios. Além disso, os produtos de dados oferecem uma maneira inovadora de desacoplar dados de aplicativos e casos de uso específicos para maximizar seu valor. Geralmente oferecem um ROI muito maior e um custo por uso mais baixo do que os projetos de dados. Por quê? Porque, embora os custos iniciais possam ser mais altos, evoluem para oferecer suporte a vários resultados ao longo do tempo e acomodar novos casos de uso.
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