在当今数据碎片化、数据量不断增加的世界中，对数据进行实时或近乎实时访问的需求至关重要。
数据是改善业务成果和取决于组织业务战略的生命线。此外，它还可以货币化。数据产品是任何现代数据架构模式（如 Data Fabric 或 数据网格）的基础构建块。
对数据产品的需求
为特定业务目的量身定制的数据产品正变得越来越受欢迎，因为它们强调满足用户需求。这包括及时访问相关信息和基于角色的数据集可视化。他们从最小可行方法开始，然后进行评估和迭代改进。
根据定义，数据产品结合了数据以及使用数据实现业务目标所需的几乎所有功能，方法是在正确的时间将其提供给需要数据的人。
在我 20+ 年的数据管理经验中，我看到了一些很好的数据产品示例。其中包括 360 度视图 （例如，客户在组织中使用单一的、可操作的、最佳的真实版本来表达客户不断变化的期望）、次优产品/服务（根据过去的行为向用户 推荐商品或内容 ）和需求预测（使用预测分析平台根据购买历史和趋势预测 产品需求）。
与任何产品开发一样，数据产品遵循从开始到退役的过程。此生命周期涉及多个阶段，每个阶段在数据产品的创建、管理和最终停产中都起着至关重要的作用。如图 1 所示，一旦确定了数据产品的需求并完成了设计和建模，就必须专注于构建数据产品，然后再进行部署和迭代以进行进一步的改进。然而，构建这些数据产品并非没有挑战。
图 1：数据产品生命周期
数据困境
55% 的数据领导者表示其组织中有 1,000 多个数据源，91% 的受访者预测数据源会增加 他们认识到，这些数据可以潜在地推动个性化的营销活动，优化他们的供应链，并确定可以通过构建数据产品来给他们带来竞争优势的趋势。然而，在他们的道路上有一个重大的障碍：数据分散在不同的部门和系统中，以不同的格式和结构驻留。
这种情况可能会导致多种并发症：
- 数据孤岛： 数据被困在孤岛中，通常存在于遗留应用程序中，因此难以访问和集成以进行有意义的分析。
- 数据量和种类： 由于存在较新的数据类型，因此复制和引入数据非常耗时。
- 诚信与品质： 数据通常充斥着不一致、不准确和缺失值，从而破坏了其可靠性。
- 延迟洞察： 该组织努力提供实时见解，以快速响应市场变化和客户需求。
- 运营效率低下： 手动数据集成过程耗时、容易出错，并影响运营效率。
- 数据治理和合规性问题： 随着数据在整个组织中蔓延，确保数据 安全和遵守数据 隐私法规变得越来越具有挑战性。
- 单点解决方案的障碍： 组织通常会积累复杂而分散的数据基础架构，因为他们为数据摄取、集成、质量、编目和治理等任务整合了各种单点解决方案。虽然这些单点解决方案单独具有价值，但可能会创建断开连接的系统，从而阻碍协作并大大增加数据产品开发工作，通常会使工作负载增加一倍或三倍
什么可以帮助解决这些数据困境，从而构建数据产品？输入数据引入和集成。
为构建强大的数据产品基础奠定基础
数据引入和集成是构建数据产品过程中必不可少的组成部分。它们是使组织能够有效利用其数据的基础步骤。现在让我们来看看这些过程：
数据引入
数据引入是将数据从各种来源收集、导入和存储到集中式存储库的过程。这就像将食谱所需的所有成分聚集在一个地方。数据 引入 解决方案至关重要，因为它消除了跨多个系统和数据库搜索数据的需要，从而解决了数据可访问性问题。强大的数据引入解决方案可以帮助您实时从文件、应用程序、数据库（通常称为变更数据捕获）和流式处理系统中引入和复制数据 它是将来自不同来源的数据组合在一起，将其转换为通用格式并确保其一致性和质量的艺术。 数据集成 就像将上述成分混合成一道美味佳肴：每种元素都贡献了其独特的风味，创造出非凡的东西。
此外，数据编目也同样重要。 由于您拥有如此多的数据，因此必须通过对引入的所有内容进行编目和标记来使其可被发现。理想情况下，这将是自动完成的。数据目录解决方案将帮助您了解您拥有哪些数据，并了解数据世系、数据术语表和定义。
现在，让我们深入探讨为什么数据引入和集成对于创建数据产品如此重要。
数据引入和集成的优势
数据引入和集成在数据产品开发中发挥着至关重要的作用，它提供了几个优势。以下是每个过程的主要优点：
- 数据可访问性：数据引入将所有数据源集中在一个屋檐下，使数据工程师和分析师能够轻松访问。不再需要寻宝来寻找分散的数据！
- 数据质量： 当数据流入中央存储库时，您可以对其进行清理、扩充和验证，从而确保您的数据值得信赖和可靠。
- 实时更新：需要有关数据产品的最新信息？数据摄取可以配置为提供实时或近乎实时的更新，让您在当今动态的市场中保持协调。
- 可扩展性： 您的数据需要增长空间。高效的数据摄取系统可以扩展以适应不断增长的数据量，从而确保您的数据产品在业务扩展时保持敏捷性。
- 运营效率： 自动化是提高效率的关键。数据摄取过程可以自动化，从而减少手动工作、错误和运营成本。
- 数据治理： 数据引入可以强制实施数据治理策略，确保谨慎处理敏感数据并遵守法规。
- 整体见解： 数据集成结合了来自各种来源的数据，提供了主题的整体视图。这就像组装拼图的碎片以揭示大局。
- 数据一致性： 当数据被集成时，它在不同的系统和来源中变得一致。这种一致性对于数据产品中的准确报告和分析至关重要。
- 灵活性： 您的业务环境是动态的，数据源也是动态的。数据集成管道可以适应不断变化的数据源和格式，使数据产品保持最新状态
这使数据科学家和分析师能够轻松执行复杂的分析并构建预测模型。
但是等等，这个故事还有更多。
事半功倍：统一方法
一个集成且可互操作的统一现代数据管理平台可以帮助快速跟踪您的数据产品开发，并从长远来看节省成本和精力，而不是许多单点解决方案。
以下是统一方法的好处：
- 通用元数据基础：AI（人工智能）和数据智能的统一元数据基础可帮助您开发数据产品目录。根据 SanjMo 负责人、著名行业分析师 Sanjeev Mohan 的说法，这种单一管理平台可以帮助您发现数据产品及其相关元数据。
- 完全集成和可互操作： 从第一英里到最后一英里，统一的平台可实现更轻松、更快速地使用、管理和保护的集成数据生命周期。
- 灵活性： 通用平台提供了灵活性。您可以在原型阶段从有限的范围和最小可行阶段开始，同时逐步添加新功能。
- 自主和增强的数据管理： 支持 AI 的现代数据平台可以帮助自动执行数千项手动数据管理任务，将生产力提高多达 100 倍。
- 优化的数据处理引擎： 通用平台可帮助您优化计算，以支持混合云和多云环境中的各种数据处理方法。这包括提取、转换、加载 （ETL）、提取加载转换 （ELT）、数据工程、数据准备等。
成功数据产品之旅
在不断变化的数据驱动型决策环境中，数据摄取和集成将原始数据转化为有价值的见解。它们打破了数据 孤岛，提高了数据质量，提供了实时更新，并提高了运营效率。数据引入为可访问数据打开了大门，而数据集成则从这些源收集和提取相关信息，使其可供数据产品用户使用。
同时，通用数据平台提供了添加新功能的灵活性，从而消除了在不同单点解决方案中构建接口的额外开销。这使您可以专注于优化数据产品，而不是低优先级任务。
因此，下次考虑数据产品时，请记住，它们的成功始于有效的数据摄取以及与统一数据平台的集成