Los productos de datos son software en forma de herramientas y aplicaciones especializadas diseñadas para respaldar los datos utilizados como un servicio. Pueden ser tan simples y directos como un programa que convierte un conjunto de datos en una visualización, o tan complejos como un sistema de aprendizaje automático basado en grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT. Lo que todos los productos de datos tienen en común es que logran un objetivo específico mediante la aplicación de datos.

Un aspecto potencialmente confuso de la tecnología es la distinción entre productos de datos y "datos como producto”, que combina herramientas de datos con estrategias para satisfacer las necesidades de consumidores de datos específicos, ya sea una persona o un departamento u organización completo. Por el contrario, los productos de datos sirven como materia prima que las empresas pueden combinar de maneras únicas para implementar estrategias para lograr sus objetivos a corto y largo plazo. Operan a nivel de individuos, equipos, departamentos, empresas e industrias enteras.

¿Que es un ¿Producto de datos?

La IA y otras tecnologías florecientes permiten a las organizaciones obtener información de sus activos de datos de manera que maximicen el valor de los datos. Los productos de datos sirven como medio por el cual las empresas convierten los datos en acciones que mejoran su eficiencia, competitividad y rentabilidad. Ex científico jefe de datos de EE. UU. DJ Patil acuñar el termino "jiu-jitsu de datos” en 2012 como “el arte de convertir datos en productos”. 

A través de la aplicación inteligente de elementos de datos, el jujitsu de datos permite que problemas de datos iterativos que de otro modo serían intratables se resuelvan usando el "peso" del problema contra sí mismo, de la misma manera que los combatientes de jujitsu intentan usar el peso de sus oponentes en su beneficio y en desventaja de sus enemigos. . El enfoque estándar de resolución de problemas de atacarlo de frente utilizando diversos conocimientos técnicos a menudo complica el problema y lo hace más difícil de resolver.

El objetivo de los productos de datos es simplificar la resolución de problemas abordando una pregunta sencilla desde el principio: ¿Quién quiere o necesita este producto? Para responder rápidamente a esta pregunta, los desarrolladores toman atajos que pueden llegar a la versión final o ser reemplazados por enfoques más complicados más adelante en el proceso. La clave es empezar de forma sencilla, para evitar estancarse al principio del proyecto.

Componentes de productos de datos

Incluso los productos de datos más simples se componen de una lista diversa de elementos que se combinan para respaldar decisiones y resolver problemas comerciales. Estos son los ocho componentes clave de un producto de datos:

• Fuentes de datos debe ser confiable, accesible en tiempo real o por lotes, relevante para el problema que se está resolviendo y cumplir con las normas de protección de datos como RGPD y la Ley de Responsabilidad y Transferibilidad de Seguros Médicos (HIPAA, por sus siglas en inglés), así como con los estándares legales y éticos.
• Canalizaciones de datos automatizar cualquier conversión de datos requerida (ETL, por ejemplo), se escalan para adaptarse a conjuntos de datos en crecimiento, incluyen herramientas sólidas de manejo de errores y controles de calidad de datos, y son modulares para admitir cambios de configuración.
• Almacenamiento de datos debe cumplir con los requisitos de rendimiento, escalar horizontal y verticalmente sin interrupciones, aplicar cifrado y controles de acceso, y ser rentable y al mismo tiempo admitir tipos de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.
• Modelos de datos y algoritmos. Proporcionar información y predicciones precisas que hayan sido validadas mediante técnicas como la validación cruzada. Deben ser fáciles de entender para las partes interesadas, computacionalmente eficientes y fáciles de mantener.
• El  interfaz de usuario debe ser lo suficientemente intuitivo como para requerir una formación mínima del usuario. Debería hacer uso de visualizaciones y facilitar la interacción de los usuarios con los datos, incluidos mecanismos de retroalimentación y soporte para múltiples dispositivos.
• API y puntos finales requieren autorización y autenticación seguras, límites en la cantidad de llamadas API de cada usuario o sistema y suficiente documentación para desarrolladores. Deben admitir formatos de datos como JSON y XML para asegurar la compatibilidad.
• Monitoreo y registro en tiempo real permite que los productos de datos identifiquen y aborden problemas rápidamente. Los administradores reciben alertas sobre problemas y errores de rendimiento, y los registros de auditoría ayudan a las empresas a cumplir con los requisitos de cumplimiento. Las métricas de rendimiento que se deben monitorear incluyen latencia, rendimiento y tasas de error.
• Documentación incluye manuales de usuario, especificaciones técnicas, documentación para API, registros de cambios y registros de cumplimiento.

Ejemplos de productos de datos

El ejemplo más popular de un producto de datos puede ser ChatGPT, la herramienta gratuita basada en inteligencia artificial que responde preguntas simples y complejas de manera conversacional y entabla un diálogo con los usuarios que permite realizar preguntas de seguimiento, admite sus errores y cuestiona las imprecisiones. ChatGPT califica como un producto de datos porque depende de un conjunto de datos de texto muy grande, aunque el sistema es mucho más complejo que los productos de datos típicos. 

Sin embargo, en su estado actual, ChatGPT carece de un aspecto importante de los productos de datos: la precisión. El propietario del producto de datos es responsable de garantizar una experiencia de usuario positiva y una resolución confiable del problema para cuya solución se diseñó el producto. Esto requiere mejores prácticas en la gestión de productos y un acceso consistente y confiable a análisis que respalden las decisiones comerciales.

Estas seis categorías de productos de datos demostrar el uso de la tecnología en productos cotidianos:

• Consejos de confort ofrecidos por empresas como Amazon, Netflix y TripAdvisor personalizan sus respuestas para mejorar la participación del cliente y mejorar las tasas de conversión.
• Herramientas de análisis predictivo incluyen los utilizados por FICO, LinkedIn y Zillow que identifican tendencias en los datos y generan pronósticos basados ​​en técnicas avanzadas de modelado y minería de datos.
• API de datos como Google Maps, LinkedIn Profiles e IO Weather facilitan el flujo fluido de datos entre sistemas dispares. Los formatos comunes son la transferencia de estado representacional (REST), el Protocolo simple de acceso a objetos (SOAP), XML-RPC y JSON-RPC.
• Tableros en tiempo real presente datos visualmente y actualice las pantallas de los usuarios automáticamente a medida que haya nueva información disponible. Se aplican para monitorear el inventario, las ventas y los datos operativos en apoyo de las decisiones comerciales. Paneles de control populares incluyen Tableau, Microsoft BI y Zoho Analytics.
• Finanzas personales   incluir EMPODERAMIENTO (anteriormente Personal Capital), Quicken y You Need a Budget (YNAB), todos los cuales intentan aportar más claridad y confianza a la planificación financiera de las personas.
• Productos portátiles para el control de la salud como Apple Watch, FitBit y el medidor continuo de glucosa de Dexcom van más allá del seguimiento de la frecuencia del pulso, los patrones de sueño y otros asuntos de salud al compartir la información con los proveedores de atención médica.

Por qué los productos de datos son importantes

Productos de datos beneficiar a los consumidores de datos de varias maneras:

• Obtienen información más rápidamente al utilizar productos prediseñados en lugar de tener que comenzar cada proyecto desde cero.
• La integridad de los datos se verifica de antemano, por lo que se genera confianza en los productos.
• El conocimiento de la situación en tiempo real mejora el valor de los análisis de datos.
• La capacidad de responder en tiempo real respalda una toma de decisiones informada más rápida.
• La gobernanza se ve facilitada por garantías iniciales de Calidad de los Datos y cumplimiento.
• Los productos facilitan la búsqueda y el acceso a los datos desde diversos sistemas.

Las organizaciones ven los productos de datos como la clave para una mayor eficiencia y rentabilidad:

• Los productos de datos ayudan a agudizar el enfoque de la empresa en resultados positivos.
• Mejoran la agilidad de las organizaciones y entregan valor de manera incremental.
• La reutilización de productos de datos maximiza el valor de los datos con muy pocos gastos generales.
• Las arquitecturas de datos están preparadas para el futuro gracias a la adaptabilidad de los productos de datos.
• Surgen menos preguntas sobre la confiabilidad y la integridad de los datos subyacentes.
• Los departamentos de negocios y de TI se comunican utilizando el mismo idioma.

Quizás el mayor beneficio de los productos de datos para las organizaciones es su capacidad para desbloquear el valor de los datos sirviendo como pegamento que une los sistemas físicos, el modelado de datos y los procesos de negocio y casos de uso. Reemplazan el enfoque fragmentado que muchas empresas adoptan en sus operaciones de datos y, al mismo tiempo, descentralizan la gestión de datos. Esto libera los datos subyacentes para que se puedan aplicar sobre la marcha en diversas situaciones y condiciones, con un procesamiento previo mínimo o nulo. 

Según McKinsey, los productos de datos permiten desarrollar nuevos casos de uso empresarial. implementado un 90% más rápido y el costo total de propiedad disminuirá en un 30%. También reducen el riesgo y el tiempo y el dinero gastados en las operaciones de gobernanza.

Para lograr los beneficios prometidos por los productos de datos es necesario adoptar una enfoque ágil para la gestión de datos que comienza poco a poco, se lanza rápidamente, se repite y demuestra el valor de los productos. Agregue algunas capacidades más con cada lanzamiento para aumentar el valor del producto de manera incremental para estimular la adopción y obtener una mayor inversión para nuevos productos y casos de uso. Una vez que los productos de datos se integren con los procesos comerciales cotidianos de su empresa, las herramientas comenzarán a venderse por sí solas a medida que su valor se vuelva evidente para los usuarios y gerentes. 

Imagen utilizada bajo licencia de Shutterstock

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• Fuente: https://www.dataversity.net/what-are-data-products-and-why-do-they-matter/