數據管理實踐向數據產品的演變有幾個關鍵方面。傳統的數據管理側重于內部運營需求，數據存儲在孤立的系統中。數據目錄已轉變為交互平臺，促進數據發現和消費。數據產品管理強調通過迭代開發和以客戶為中心的方法為外部客戶提供價值。

摩爾鴻溝凸顯了從早期采用者過渡到更加廣闊市場的挑戰。數據復用和貨幣化至關重要，內部數據產品為外部商業化奠定了基礎。

反饋循環在整個數據產品生命周期中至關重要，有助于持續改進和適應客戶需求。簡化內部和外部數據產品的流程包括優化開發、交付和維護，以確保敏捷性和效率，并通過反饋循環通知每個階段的迭代增強。

下面我們了解現代數據管理的復雜性及其向數據產品的演變。最后，我們從標準化的角度簡要討論對以下模型的支持。讓我們通過討論上面的模型的編號部分來看看它。

1. 傳統數據管理

在數據產品出現之前，傳統的數據管理實踐主要圍繞組織內部運營需求的數據收集、存儲和處理。數據通常在孤立的系統中進行管理，不同的部門根據其特定要求維護其數據庫。這些數據庫通常用于事務或運營目的，例如管理客戶信息、庫存或財務記錄。

數據目錄代表了數據管理實踐向數據產品演進的關鍵一步。傳統上，組織維護數據目錄主要用于內部參考，提供存儲在其系統中的數據集的元數據描述。這些目錄充當數據資產信息的存儲庫，包括其結構、使用和所有權。

然而，隨著數據產品的興起，數據目錄已經轉變為動態的交互式平臺，其設計不僅可以對數據資產進行編目，還可以促進更廣泛的用戶發現、探索和消費?，F代數據目錄利用先進的元數據管理功能(例如自動元數據提取和豐富)來提供對組織數據環境的全面洞察。

結果，我們得到了“目錄中的數據”，其中包含豐富的元數據，有時甚至是精煉格式的數據，可以按原樣或組合打包到數據產品中。

2. 數據產品管理

數據產品管理在重點、方法和目標方面與傳統數據管理不同。傳統的數據管理主要圍繞組織內部運營需求的數據收集、存儲和處理。它通常涉及管理孤立系統中的數據，主要強調確保數據質量、一致性以及符合監管要求。傳統數據管理的目標是通過為決策和分析提供準確可靠的數據來支持內部業務運營，例如客戶關系管理、庫存管理和財務報告。

相比之下，數據產品管理超越了傳統的數據管理實踐，強調數據驅動的產品和服務的開發、交付和優化。數據產品管理不是僅僅關注內部運營需求，而是以客戶為中心，主要關注通過數據驅動的解決方案向外部客戶或最終用戶提供價值。這包括識別市場機會、了解客戶需求，并將這些需求轉化為解決特定痛點或為用戶帶來切實利益的數據產品。

3.摩爾鴻溝

摩爾鴻溝，也稱為“鴻溝理論”或“跨越鴻溝”，是杰弗里·摩爾在其著作《跨越鴻溝：向主流客戶營銷和銷售高科技產品》中提出的概念。

鴻溝代表了技術或產品的早期采用者與更廣泛的主流市場之間的巨大差距或障礙。摩爾認為，技術采用生命周期可分為五個階段：創新者、早期采用者、早期大眾、晚期大眾和落后者。早期采用者和早期大眾之間存在鴻溝。

對于科技公司來說，這一鴻溝是一個關鍵階段，因為跨越它通常決定了產品是否會在大眾市場取得成功，還是仍然局限于內部應用。與吸引早期采用者的策略相比，跨越鴻溝需要不同的營銷和銷售方法。公司必須解決主流客戶的擔憂和要求，他們可能比早期采用者更關注風險，并且有不同的需求和期望。

摩爾鴻溝存在于內部和外部數據產品案例中。數據產品是為了特定目的而開發的，客戶可以是內部的或外部的。無論目標受眾是什么，都需要跨越鴻溝。

4.數據重用和貨幣化

在 4 和 5 中，我們討論內部或外部目的的數據產品。在這種情況下，通常使用術語“數據貨幣化”和“商業化”。數據商業化涉及通過向外部客戶銷售或許可數據產品或服務來產生收入，而數據貨幣化則涵蓋旨在從數據資產中提取價值的所有活動，無論是通過直接創收還是其他方式。雖然這兩個概念相關且經常重疊，但它們代表了利用數據實現業務目的和實現不同目標的不同方法。

內部數據產品對于促進組織內數據重用、促進協作和推動明智決策至關重要。雖然他們專注于在內部提供價值，但他們還通過驗證數據資產、完善分析能力以及提供外部數據貨幣化途徑，在為數據商業化計劃奠定基礎方面發揮著至關重要的作用。

5. 數據交換和商業化

面向外部的數據產品的數據商業化涉及將內部數據資產轉換為可銷售的產品或服務，然后出售或許可給外部客戶或合作伙伴的過程。這通常從識別組織內有潛力滿足特定市場需求或機會的有價值的數據資產開始。這些數據資產可能包括專有數據集、分析功能或來自內部運營或客戶交互的見解。

這也是數據合同(作為技術合同)缺乏的時刻。當數據產品暴露給外部客戶時，責任和其他法律方面必須作為風險管理的一部分予以考慮。在這種情況下，數據合同具有法律要素，并成為數據協議。因此，在上圖中，我們為外部價值實現數據產品的數據協議設置了單獨的框。

6. 從重用到交換

盡管數據產品最初可以設計用于服務內部需求，但其中一些可能會成為商業化的業務資產(價值實現發生在外部)。這是應該時刻牢記的。

簡化內部和外部數據產品的流程涉及優化數據產品開發、交付和維護的整個生命周期，以提高效率、有效性和敏捷性。理想情況下，您應該擁有一種流程模型，使您能夠在需要的任何時刻以最小的努力將內部數據產品公開給外部商業化。對待每一個數據產品，就好像如果業務需要的話，有必要將其公開。

7.反饋循環

反饋循環至關重要，就像任何成功的商業模式一樣。數據產品開發以迭代周期運行，構成其生命周期的基石。理想情況下，反饋循環應該滲透到每個階段，允許回歸一個或多個步驟。例如，在數據產品銷售期間，可能會出現重要數據丟失且當前不可用的情況。在這種情況下，反饋循環會延伸回數據創建。同樣，當定價計劃無法滿足客戶期望時，反饋循環會從數據產品價值實現轉向數據產品提供，促使業務對計劃進行調整。

數據產品管理要求

鑒于上述高度簡化的思維過程被接受，我們可以得出一些數據產品管理的要求。

首先，必須能夠重用元數據。數據產品藍圖是內部和外部價值實現的草圖。所有的數據產品都有數據合同(技術重點)。

根據業務目標和機會：

數據產品藍圖包含最少的業務元數據和數據合同，組合成數據產品以供內部使用。

具有完整業務元數據的數據產品藍圖，包括定價計劃和具有法律方面的數據合同(成為數據協議)，被合并為用于外部目的的數據產品。

定義一次并重復使用

現在，我們不想將相同的元數據定義為數據產品藍圖、數據合同和數據協議的一部分。那是多余的。我們希望所有元數據定義一次并在數據產品的各個部分中重復使用。以數據質量為例。它將在統一模型中定義一次并用作組件。數據質量的價值主張可能不同(提供商承諾的價值和級別)，但框架和元數據模型保持不變。圖片在上面的示例中，我們利用了 2 個標準化核心組件：數據質量和訪問。目錄和數據合同中的數據產品描述都以相同的結構(Schema)定義了工件的兩個方面?，F在，業務流程中所需的元數據至少有兩部分定義相同，并且不需要轉換。理想情況下，數據質量和訪問組件元數據定義一次并在數據合同、數據產品和數據協議中重復使用。