ข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์: มันคืออะไรการปฏิวัติและกลยุทธ์

ธุรกิจต่างๆ ต่างแสวงหาวิธีการใหม่ๆ ในการดึงมูลค่าจากการดําเนินงานอย่างต่อเนื่อง หนึ่งในแนวคิดการเปลี่ยนแปลงดังกล่าวคือ “Data as a Product” (DaaP) ซึ่งปฏิวัติมุมมองดั้งเดิมเกี่ยวกับข้อมูล

แทนที่จะถือว่าข้อมูลเป็นเพียงผลพลอยได้จากกระบวนการทางธุรกิจขณะนี้องค์กรต่างๆกําลังรวบรวมประมวลผลและบรรจุข้อมูลอย่างมีกลยุทธ์เพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่เป็นที่ต้องการของตลาด การเปลี่ยนแปลงนี้แสดงถึงการรับรู้ข้อมูลว่าเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าที่สามารถปรับปรุงการตัดสินใจภายในและสร้างรายได้โดยการนําเสนอข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์แก่หน่วยงานภายนอก

ในบล็อกนี้ เราจะเจาะลึกประเด็นสําคัญของแนวคิด Data as a Product และสํารวจว่าทีมสามารถใช้แนวทางนี้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปลดล็อกศักยภาพสูงสุดของคลังข้อมูลของตนได้อย่างไร

ทําความเข้าใจข้อมูลในฐานะผลิตภัณฑ์ใช่หรือไม่

Data as a Product หมายถึงการปฏิบัติต่อข้อมูลในฐานะสินทรัพย์ที่มีค่าและเป็นที่ต้องการของตลาด แทนที่จะมองว่าข้อมูลเป็นเพียงผลพลอยได้จากการดําเนินธุรกิจองค์กรสามารถรวบรวมประมวลผลและบรรจุข้อมูลโดยเจตนาเพื่อสร้างผลิตภัณฑ์ที่ขายหรือใช้เพื่อสร้างรายได้

ตัวอย่างเช่น บริษัทอาจรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าเพื่อสร้างรายงานเชิงลึกหรือเครื่องมือวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ผลิตภัณฑ์ข้อมูลเหล่านี้สามารถขายให้กับธุรกิจหรือบุคคลที่กําลังมองหาข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

โดยพื้นฐานแล้ว Data as a Product เกี่ยวข้องกับการตระหนักถึงคุณค่าที่แท้จริงของข้อมูลและใช้ประโยชน์จากข้อมูลเป็นข้อเสนอที่จับต้องได้ในตลาด เป็นวิธีสําหรับธุรกิจในการสร้างรายได้จากสินทรัพย์ข้อมูลและให้มูลค่าเพิ่มเติมนอกเหนือจากผลิตภัณฑ์หรือบริการหลัก

วิศวกรข้อมูลทํางานร่วมกันอย่างใกล้ชิดกับทีมข้อมูลแบบรวมศูนย์เพื่อออกแบบสถาปัตยกรรมข้อมูลที่แข็งแกร่งซึ่งรับประกันความสมบูรณ์และคุณภาพของข้อมูล

ประเด็นสําคัญของข้อมูลในฐานะแนวคิดผลิตภัณฑ์

แนวคิด “Data as a Product” (DaaP) เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติต่อข้อมูลในฐานะสินทรัพย์ที่มีค่าซึ่งจัดการ พัฒนา และส่งมอบด้วยความเอาใจใส่และเอาใจใส่ในระดับเดียวกับผลิตภัณฑ์หรือบริการอื่นๆ ภายในองค์กร นี่คือประเด็นสําคัญของแนวคิด Data as a Product:

ต่อไปนี้คือประเด็นสําคัญบางประการของแนวคิด Data as a Product:

• การนําเสนอคุณค่า

ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึก สนับสนุนการตัดสินใจ และขับเคลื่อนนวัตกรรม บริษัทต่างๆ ตระหนักถึงศักยภาพในการสร้างรายได้โดยการนําเสนอข้อมูลของตนต่อบุคคลภายนอกหรือสร้างผลิตภัณฑ์และบริการใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

• การสร้างรายได้

องค์กรอาจสร้างรายได้จากข้อมูลของบริษัทโดยการขายโดยตรงให้กับธุรกิจ ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการให้การเข้าถึงชุดข้อมูลดิบหรือเสนอข้อมูลที่ละเอียดและวิเคราะห์มากขึ้น

• คุณภาพและการกํากับดูแลข้อมูล

องค์กรต้องรักษาคุณภาพข้อมูลระดับสูงและมาตรฐานการกํากับดูแลเพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความสามารถทางการตลาด สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการรับรองความถูกต้องความน่าเชื่อถือและการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัวเพื่อสร้างความไว้วางใจในหมู่ผู้บริโภคที่มีศักยภาพ

• บรรจุภัณฑ์และการจัดส่ง

ข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์เกี่ยวข้องกับข้อมูลบรรจุภัณฑ์ที่กลุ่มเป้าหมายบริโภคได้ง่าย ซึ่งอาจรวมถึงการสร้าง API, ฟีดข้อมูล, รายงาน หรือแดชบอร์ดที่ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายหรือข้อมูลดิบสําหรับการวิเคราะห์เพิ่มเติม

• ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี

การถือกําเนิดของเทคโนโลยีขั้นสูง เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิง และปัญญาประดิษฐ์มีบทบาทสําคัญในการช่วยให้องค์กรสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากชุดข้อมูลขนาดใหญ่

• ใช้ภายใน

ข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์ไม่จํากัดเฉพาะการสร้างรายได้จากภายนอก องค์กรอาจถือว่าข้อมูลของตนเป็นผลิตภัณฑ์สําหรับการบริโภคภายใน ทําให้แผนกหรือทีมต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลดังกล่าวเพื่อการตัดสินใจและการวางแผนเชิงกลยุทธ์

• รูปแบบการสมัครสมาชิก

บางองค์กรใช้รูปแบบการสมัครสมาชิกที่ลูกค้าภายในชําระเงินเป็นประจําเพื่อเข้าถึงชุดข้อมูลที่อัปเดตหรือบริการข้อมูลต่อเนื่อง

แนวคิด Data as a Product สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงความคิดไปสู่การตระหนักว่าข้อมูลเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ที่มีศักยภาพในการสร้างมูลค่าภายในและภายนอก สอดคล้องกับแนวโน้มที่กว้างขึ้นของการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและความสําคัญที่เพิ่มขึ้นของข้อมูลในเศรษฐกิจดิจิทัลในปัจจุบัน

วิธีที่ทีมสามารถใช้ข้อมูลเป็นแนวทางผลิตภัณฑ์

ทีมควรปฏิบัติตามกระบวนการที่มีโครงสร้างและการทํางานร่วมกันเพื่อใช้แนวทาง Data as a Product (DaaP) ให้สําเร็จ นี่คือคําแนะนําทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีที่ทีมข้อมูลสามารถใช้ข้อมูลเป็นแนวทางผลิตภัณฑ์:

1. กําหนดวัตถุประสงค์และเป้าหมาย

• ชี้แจงวัตถุประสงค์: ระบุวัตถุประสงค์และเป้าหมายของผลิตภัณฑ์ข้อมูลอย่างชัดเจน ทําความเข้าใจปัญหาทางธุรกิจเฉพาะที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อแก้ไขและให้แน่ใจว่าสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ขององค์กรโดยรวม
• คุณค่าที่นําเสนอ: กําหนดคุณค่าที่ผลิตภัณฑ์ข้อมูลควรส่งมอบ ไม่ว่าจะในแง่ของข้อมูลเชิงลึก การปรับปรุงประสิทธิภาพ หรือนวัตกรรม

2. ระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

• การมีส่วนร่วมที่ครอบคลุม: เกี่ยวข้องกับกลุ่มผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่หลากหลาย รวมถึงผู้นําธุรกิจ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ข้อมูล และผู้ใช้ปลายทาง รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากแต่ละมุมมองเพื่อทําความเข้าใจข้อกําหนดและความคาดหวังที่หลากหลาย
• การทํางานร่วมกันข้ามสายงาน: ส่งเสริมการทํางานร่วมกันระหว่างทีมต่างๆ เพื่อทําความเข้าใจผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นของผลิตภัณฑ์ข้อมูลอย่างครอบคลุม

3. การค้นพบและสํารวจข้อมูล

• การสํารวจอย่างละเอียด: ดําเนินการสํารวจแหล่งข้อมูลที่มีอยู่อย่างครอบคลุม ทําความเข้าใจประเภทของข้อมูลและคุณภาพ และระบุวิธีใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้บรรลุวัตถุประสงค์ที่กําหนดไว้
• การระบุช่องว่าง: ระบุช่องว่างในข้อมูลที่มีอยู่และกําหนดกลยุทธ์สําหรับการแก้ไขหรือเสริมข้อมูลที่ขาดหายไป

4. การประเมินคุณภาพข้อมูล

• ประเมินคุณภาพข้อมูล: ประเมินความถูกต้อง ครบถ้วน สอดคล้อง และความน่าเชื่อถือของข้อมูล ใช้การประเมินคุณภาพข้อมูลอย่างละเอียดและสร้างกระบวนการล้างข้อมูลและตรวจสอบความถูกต้องเพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูง
• การตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง: สร้างกลไกสําหรับการตรวจสอบคุณภาพข้อมูลอย่างต่อเนื่อง เนื่องจากการรักษามาตรฐานระดับสูงกําลังดําเนินอยู่

5. การตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน

• โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่ง: สร้างโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งและปรับขนาดได้สําหรับการจัดเก็บ การประมวลผล และการวิเคราะห์ พิจารณาใช้ประโยชน์จากแพลตฟอร์มคลาวด์เพื่อความยืดหยุ่น ความสามารถในการปรับขนาด และการจัดการทรัพยากรและข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
• การรวมเทคโนโลยี: รับรองการผสานรวมเทคโนโลยีขั้นสูงอย่างราบรื่น เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ แมชชีนเลิร์นนิง และปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มศักยภาพสูงสุดสําหรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า

6. การสร้างต้นแบบและการทําซ้ํา

• การพัฒนาต้นแบบ: สร้างต้นแบบหรือผลิตภัณฑ์ที่ทํางานได้ขั้นต่ํา (MVP) เพื่อทดสอบและตรวจสอบความเป็นไปได้และฟังก์ชันการทํางานของผลิตภัณฑ์ข้อมูล
• การปรับแต่งซ้ํา: ใช้วิธีการวนซ้ํา ซึ่งช่วยให้สามารถปรับแต่งได้อย่างต่อเนื่องตามข้อเสนอแนะและข้อกําหนดที่เปลี่ยนแปลงไป

7. บรรจุภัณฑ์และการจัดส่ง

• รูปแบบที่ใช้งานง่าย: จัดแพคเกจข้อมูลในรูปแบบที่ใช้งานง่าย เช่น API, ฟีดข้อมูล, รายงาน หรือแดชบอร์ด ตรวจสอบให้แน่ใจว่าวิธีการจัดส่งสอดคล้องกับความชอบและความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย
• ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย: มุ่งมั่นที่จะให้ข้อมูลดิบและข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายซึ่งสามารถแจ้งการตัดสินใจและขับเคลื่อนคุณค่า

8. การฝึกอบรมและการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม

• การฝึกอบรมผู้ใช้: จัดให้มีการฝึกอบรมแก่ผู้ใช้ข้อมูลที่จะโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ข้อมูล ตรวจสอบให้แน่ใจว่าพวกเขาใช้ประโยชน์จากหลักการจัดการผลิตภัณฑ์สําหรับบทบาทเฉพาะของตนอย่างมีประสิทธิภาพ
• ส่งเสริมการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม: ใช้กลยุทธ์เพื่อส่งเสริมการนําผลิตภัณฑ์ข้อมูลมาใช้ภายในองค์กรโดยเน้นคุณค่าและผลกระทบที่อาจเกิดขึ้น

9. การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

• กลไกการตอบรับ: สร้างกลไกคําติชมเพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากผู้ใช้ทางธุรกิจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ใช้คําติชมนี้เพื่อผลักดันการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ข้อมูลอย่างต่อเนื่อง
• การปรับตัวให้เข้ากับความต้องการที่เปลี่ยนแปลง: ปรับตัวให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจที่เปลี่ยนแปลงไปและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี โดยทําการปรับเปลี่ยนที่จําเป็นเพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องของผลิตภัณฑ์ข้อมูล

QuestionPro InsightHub สามารถกําหนดข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร

QuestionPro InsightHub เป็นแพลตฟอร์มที่มีเครื่องมือสําหรับการวิจัยตลาดและการมีส่วนร่วมของชุมชน แม้ว่าจะไม่ได้กําหนดข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์โดยเนื้อแท้ แต่แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้องค์กรสามารถรวบรวม วิเคราะห์ และรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่รวบรวมผ่านแบบสํารวจ

ในการพิจารณาข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์ภายในบริบทของ QuestionPro InsightHub คุณสามารถทําตามขั้นตอนทั่วไปเหล่านี้:

• การรวมข้อมูล: QuestionPro InsightHub รวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ รวบรวมข้อมูลเพื่อมุมมองที่ครอบคลุม
• การแบ่งส่วนและการวิเคราะห์: แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้สามารถแบ่งส่วนและหั่นข้อมูลทําให้สามารถวิเคราะห์เชิงลึกเพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
• กำหนด เอง: ผู้ใช้สามารถปรับแต่งการนําเสนอข้อมูลให้ตรงกับความต้องการเฉพาะ เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับเป้าหมายสุดท้าย
• เครื่องมือสร้างภาพ: InsightHub มีเครื่องมือการแสดงภาพที่มีประสิทธิภาพสําหรับการแสดงแนวโน้มและรูปแบบข้อมูลที่ชัดเจนและมีผลกระทบ
• เข้า ถึง: แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้ง่าย ทําให้พร้อมสําหรับผู้มีอํานาจตัดสินใจและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย
• โอกาสในการสร้างรายได้: ด้วยการบรรจุและนําเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพองค์กรสามารถสํารวจช่องทางการสร้างรายได้โดยถือว่าข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีคุณค่า
• อัปเดตอย่างต่อเนื่อง: InsightHub อํานวยความสะดวกในการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์ เพื่อให้มั่นใจว่าผลิตภัณฑ์ยังคงมีความเกี่ยวข้องและเป็นปัจจุบัน
• มาตรการรักษาความปลอดภัย: คุณลักษณะด้านความปลอดภัยที่แข็งแกร่งช่วยปกป้องความสมบูรณ์และการรักษาความลับของผลิตภัณฑ์ข้อมูล

บทสรุป

แนวคิด Data as a Product แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงกระบวนทัศน์ในวิธีที่องค์กรรับรู้และใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตน ด้วยการตระหนักว่าข้อมูลเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าและมีศักยภาพทางการตลาดธุรกิจสามารถปรับปรุงการตัดสินใจภายในและสร้างแหล่งรายได้เพิ่มเติม

แนวทางที่เป็นระบบที่ระบุไว้สําหรับทีมในการใช้แนวทาง Data as a Product ทําหน้าที่เป็นแนวทางสําหรับองค์กรที่ต้องการปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลอย่างเต็มที่

ในขณะที่ธุรกิจยังคงนําทางภูมิทัศน์ที่เปลี่ยนแปลงไปของเศรษฐกิจดิจิทัลการยอมรับข้อมูลเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์จะเป็นรากฐานที่สําคัญสําหรับนวัตกรรมการเติบโตและความสามารถในการแข่งขันที่ยั่งยืนอย่างไม่ต้องสงสัย อนาคตเป็นของผู้ที่เข้าใจและใช้ประโยชน์จากพลังของข้อมูลเป็นผลิตภัณฑ์

QuestionPro InsightHub เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสําหรับองค์กรที่ต้องการกําหนดข้อมูลใหม่เป็นผลิตภัณฑ์ ด้วยชุดคุณสมบัติที่ครอบคลุมสําหรับการรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ และการแสดงภาพ แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถแปลงข้อมูลดิบเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นําไปปฏิบัติได้

องค์กรสามารถบรรจุและส่งมอบข้อมูลที่มีค่าให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียโดยใช้ประโยชน์จากความสามารถเหล่านี้เปลี่ยนข้อมูลให้เป็นผลิตภัณฑ์ที่เป็นที่ต้องการของตลาด สิ่งนี้ช่วยปรับปรุงกระบวนการตัดสินใจและสร้างความเป็นไปได้ใหม่ในการสร้างมูลค่าจากสินทรัพย์ข้อมูล

บทบาทของ QuestionPro InsightHub ในกระบวนการนี้เน้นย้ําถึงความสําคัญในการช่วยให้องค์กรได้รับผลลัพธ์ที่มีความหมายจากการริเริ่มด้านข้อมูลของตน

ศึกษาเพิ่มเติม