Porque Data Analytics deve tratar seus entregáveis como produtos de dados?

Porque Data Analytics deve tratar seus entregáveis como produtos de dados

Primeiramente, vamos definir o que são produtos de dados, em 9 tópicos:

  1. Baseado em dados: Os produtos de dados são construídos em torno do uso e análise de dados. Eles utilizam informações para geração de valor, seja através de insights, previsões, recomendações, etc;
  2. Resolução de problemas: O principal objetivo de um produto de dados é resolver um problema específico para ou apoiar na tomada de decisões;
  3. Interatividade do usuário: Os produtos de dados são frequentemente projetados para serem interativos, permitindo que se faça perguntas, explorações dos dados e aprofundamento com informações personalizadas;
  4. Atualização contínua: Ao contrário de um relatório estático, um produto de dados é frequentemente atualizado com novos dados para garantir que as informações mais recentes estejam disponíveis;
  5. Ferramentas de visualização de dados: Muitos produtos de dados usam ferramentas de visualização de dados para apresentar informações de maneira clara e fácil de entender.
  6. Inteligência artificial e aprendizado de máquina: Muitos produtos de dados empregam técnicas de IA e aprendizado de máquina para analisar dados e fornecer insights e fazer previsões.
  7. Interface do usuário: A interface de uso é uma parte importante de um produto de dados. Ele deve ser projetado de maneira a facilitar a interação, consumo e uso;
  8. Privacidade e segurança de dados: Os produtos de dados devem ser projetados com a privacidade e a segurança em mente, para proteger os dados das pessoas. Mais que um requisito, é questão de ética;
  9. Escalabilidade: Os produtos de dados precisam ser escalonáveis para acomodar grandes volumes de dados e um número crescente de consumidores (usuários).

Nos vemos na próxima coluna!