Например, продукт данных для инвестиций, ориентированных на экологические, социальные и управленческие показатели (ESG), мог бы принести
объединяет такие сведения об активах, как углеродоемкость, внешние оценки ESG и данные о владении портфелем, чтобы понять общую инвестиционную подверженность данному активу. Этот продукт позволяет управляющему активами рассчитать, насколько благоприятны с точки зрения ESG текущие и потенциальные будущие инвестиционные продукты его организации, и выделить действия, которые организация должна предпринять для выполнения своих внешних обязательств (например, для достижения нулевого воздействия на углерод).
Унаследованная система данных во многих организациях может быть сложной и неэффективной.
Конвейеры данных, предназначенные для пакетной доставки и доставки в режиме реального времени, фрагментированы и дублируют друг друга.
Для каждого случая использования применяются разные технологии, что увеличивает расходы и усложняет работу.
Озеро необработанных данных
Основные системы обработки данных
Внешние данные
Неструктурированные данные
Хранилище данных
Поток данных
Системы учета
Хранилище оперативных данных
Цифровое банковское приложение
Инвестиционный портал
Предиктивная модель перекрестных продаж
Предиктивная модель оттока
Финансовый отчет
Отраслевая экосистема данных
Примеры использования
технологии
наборы данных
Использование в зависимости от конкретного случая Использование в зависимости от конкретного случая
Платформа данных
Данные для каждого домена, например клиента, неэффективно перерабатываются для каждого случая использования; качество, определения и форматы различаются.
Источник: Верал Десаи, Тим Фаунтейн и Кайваун Роушанкиш, "Лучший способ использовать данные в работе", Harvard Business Review, июль-август 2022 г.
Подход, основанный на использовании продуктов данных, приводит к стандартизации, что экономит время и деньги
Поток данных
Поставщик
Цифровые приложения
Цифровое банковское приложение
Инвестиционный портал
Клиент
Расширенная аналитика
Филиал
Предиктивная модель перекрестных продаж
Отчетность
Продукт/услуга
Предиктивная модель оттока
Обмен внешними данными
Финансовый отчет
Работодатель/ Данные по отрасли
агент экосистема
Discovery Песочница данных исследование
Платформа данных
Продукты данных
Архетипы потребления
Примеры использования
Основные системы обработки данных
Хранилище данных
Внешние данные
Озеро необработанных данных
Неструктурированные данные
Хранилище оперативных данных
Источник: Верал Десаи, Тим Фаунтейн и Кайваун Роушанкиш, "Лучший способ использовать ваши данные в работе".
Harvard Business Review, июль-август 2022 г.
ПРИЛОЖЕНИЕ 25.2
Хотя в "дорожной карте" организации могут быть сотни вариантов использования, обычно она потребляет данные одним из пяти способов, которые мы называем архетипами потребления (см. Рисунок 25.3). Продукты данных, созданные для поддержки одного или нескольких таких архетипов потребления, могут быть легко использованы в нескольких бизнес-приложениях с аналогичными архетипами.
Не каждый элемент данных должен быть упакован в продукт данных. Сосредоточьтесь только на тех, которые имеют высокую степень многократного использования в различных случаях применения. Например, в продукте данных "Клиент-360", возможно, информация о геолокации зданий клиента необходима как часть решения для оценки риска безопасности, но эта информация не имеет смысла использовать другие решения. В этом случае имеет смысл получать данные непосредственно из платформы данных или исходных систем с помощью специального конвейера данных, созданного специально для этих целей.
Архетипы потребления продуктов данных
ARCHETYPE ТРЕБОВАНИЯПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Цифровые приложения
Очистка и хранение специфических данных в определенном формате и с определенной периодичностью (например, предоставление доступа в режиме реального времени к потокам данных GPS или датчиков)
Приложение для маркетинговых трендов или приложение для отслеживания транспорта
Передовые аналитические системы
Очистка и предоставление данных с определенной периодичностью, а также их обработка системами машинного обучения и искусственного интеллекта
Механизмы моделирования и оптимизации
Системы отчетности
Высокоуправляемые данные с четкими определениями, тщательно контролируемые с точки зрения качества, безопасности и изменений.
агрегированные на базовом уровне и представленные в аудированной форме
Панели управления и контроля за соблюдением нормативных требований
Песочницы открытий
Сочетание необработанных и агрегированных данныхСпециальный анализ для поиска новых вариантов использования
Внешние системы обмена данными
Соблюдение строгих политик и соглашений о местонахождении данных, а также процессов управления и защиты данных
Банковские системы, которые обмениваются информацией о мошенничестве
