Cos’è un Data Product? Concetti e Best Practice

Ogni interazione aziendale genera dati, ma i dati grezzi spesso sono dispersi e inutilizzabili.

Un data product è uno strumento o un sistema che organizza questi dati e li trasforma in insight chiari e azionabili. Invece di setacciare infiniti fogli di calcolo, gli utenti possono identificare facilmente tendenze, prevedere risultati o automatizzare processi, trasformando i dati grezzi in decisioni che fanno risparmiare tempo e favoriscono la crescita.

In questo articolo definirò i data product ed esplorerò i loro tipi e componenti. Fornirò anche esempi reali e tendenze future. Andiamo al dunque!

Per saperne di più, guarda il nostro webinar, Implementing A Culture To Create Data Products.

Cos’è un Data Product?

Un data product è un output che utilizza i dati per risolvere un problema o soddisfare un’esigenza. Pensalo come uno strumento intelligente creato per dare senso a grandi quantità di dati, come la mappa su uno smartphone.

In superficie mostra solo i percorsi più veloci, ma dietro le quinte acquisisce dati sul traffico in tempo reale, recensioni di altri utenti e aggiornamenti sulla chiusura delle strade. Tutti questi dati complessi vengono trasformati in una soluzione semplice e intuitiva che ti porta dove devi andare senza dover fare calcoli.

Allo stesso modo, nel mondo del business, un data product prende i dati grezzi, li elabora e fornisce insight in un formato facile da usare. Per esempio, invece di passare ore a rivedere i report di vendita, un data product può mostrare automaticamente a un CEO quali prodotti stanno performando meglio, prevedere le tendenze di vendita future o addirittura raccomandare cambiamenti di strategia.

Il termine "data product" è emerso quando le aziende hanno iniziato a riconoscere il valore di trasformare i dati grezzi in strumenti azionabili. Ha guadagnato trazione all’inizio degli anni 2010, spinto da:

Pratiche di data science: Thought leader come DJ Patil hanno sottolineato la creazione di output, o data product, per offrire insight azionabili.
Product thinking: I team hanno iniziato a trattare i dati come un prodotto, concentrandosi su usabilità, scalabilità e risultati per gli utenti finali.
Influenza delle big tech: Aziende come Google e Amazon hanno reso popolari i data product con strumenti come raccomandazioni personalizzate e dashboard interne.
Team dati agili: L’ascesa delle metodologie Agile ha incoraggiato i team a strutturare il lavoro attorno alla consegna di data product invece che solo di dataset o report.

Framework come il data mesh, che trattano i dati come un prodotto gestito da team decentralizzati, hanno ulteriormente consolidato il concetto.

I tratti fondamentali di un data product includono:

Focus sull’utente: sono in genere progettati con l’utente al centro.
Scalabilità: i data product dovrebbero gestire la crescita di dati e utenti senza rallentare.
Ripetibilità: i data product dovrebbero fornire risultati in modo coerente senza bisogno di interventi manuali.
Orientamento al valore: devono offrire soluzioni reali o insight che guidino le decisioni.

Le quattro caratteristiche di un buon data product. Immagine dell’autore.

Tipi di Data Product

I data product si presentano in varie forme. In questa sezione, esploreremo i tipi più comuni per darti un’idea più chiara di cosa intendo.

Prodotti analitici

I prodotti analitici si concentrano sull’offerta di insight interpretando dati storici e in tempo reale. Spesso si presentano come dashboard, report e visualizzazioni che permettono agli utenti di monitorare metriche chiave, identificare tendenze e prendere decisioni informate.

Esempio: una dashboard vendite che aggrega le performance in tempo reale. Questo prodotto visualizza quanto bene stanno vendendo determinati prodotti e quali regioni performano meglio, e offre previsioni sui prodotti da acquistare in base alle tendenze storiche. I data product analitici aiutano i leader a cogliere opportunità e a risolvere rapidamente potenziali problemi.

Prodotti predittivi

I data product predittivi sfruttano modelli statistici o algoritmi di machine learning per prevedere risultati futuri basandosi su dati passati. Questi prodotti aiutano le organizzazioni ad anticipare ciò che verrà (ad es. domanda di mercato, comportamento dei clienti, problemi operativi, ecc.).

Esempio: un’azienda e-commerce può usare uno strumento di previsione vendite per analizzare acquisti passati e comportamento di navigazione dei clienti e stimare la domanda in arrivo. Lo strumento prevederà quali prodotti avranno probabilmente successo nelle prossime stagioni o eventi, consentendo all’azienda di ottimizzare inventario e marketing. Per imparare a costruire un prodotto simile, dai un’occhiata al progetto guidato “Will this customer purchase your product?”

Data-as-a-Service (DaaS)

I prodotti DaaS forniscono accesso ai dati on demand, spesso tramite API. Questi prodotti permettono alle aziende di sfruttare ricchi dataset senza dover gestire storage o infrastruttura.

Esempio: un’API di dati meteo offerta come servizio a società di logistica fornisce condizioni meteo in tempo reale e storiche. Le aziende di trasporto su gomma possono usare questi dati per ottimizzare i percorsi di consegna ed evitare condizioni avverse, riducendo ritardi e consumo di carburante. Un esempio reale è WeatherAPI, e ce ne sono molti altri.

Motori di raccomandazione

I motori di raccomandazione analizzano il comportamento degli utenti per suggerire contenuti, prodotti o servizi personalizzati. Migliorano continuamente i suggerimenti imparando dalle interazioni degli utenti.

Esempio: i migliori esempi di motori di raccomandazione si vedono nei servizi di streaming come Netflix. Queste piattaforme usano motori di raccomandazione per analizzare abitudini di visione, cronologia e valutazioni per suggerire film o serie su misura per le preferenze di ciascun utente. Questa personalizzazione mantiene alto il coinvolgimento e riduce l’abbandono, mettendo in evidenza contenuti che l’utente ha più probabilità di apprezzare.

Strumenti di automazione

Gli strumenti di automazione usano i dati per attivare azioni o processi predefiniti. Ciò riduce i compiti manuali a carico delle persone, snellendo i flussi di lavoro. Tali data product possono aumentare significativamente l’efficienza operativa.

Esempio: una piattaforma di marketing automation usata da un’azienda retail segmenta i clienti in base al loro comportamento, come la cronologia di navigazione o i carrelli abbandonati. Usa poi queste informazioni per inviare automaticamente campagne email personalizzate, offrendo raccomandazioni di prodotto o sconti su misura per riattivare i clienti, senza bisogno di intervento manuale.

Componenti di un Data Product

Dietro ogni data product di successo c’è una struttura solida che ne garantisce l’efficacia. In questa sezione, esploreremo gli elementi critici che fanno funzionare i data product.

Fonti dati

I data product si basano su varie fonti per raccogliere le informazioni necessarie all’elaborazione, come:

Sistemi interni: database, sistemi ERP, strumenti CRM.
API di terze parti: dati dei mercati finanziari, sentiment sui social media, servizi meteo.
Stream di dati in tempo reale: sensori, dispositivi IoT, sistemi di event tracking.

La diversità e la ricchezza di queste fonti influiscono direttamente sulla qualità e sull’utilità del prodotto.

Per esempio, un data product per il retail potrebbe attingere ai dati dai sistemi POS, dai database clienti e da strumenti di analisi del sentiment sui social. Combinare dati di vendita, comportamento dei clienti e tendenze di mercato esterne offre un quadro più completo per le decisioni di business.

Pipeline dati

Le pipeline dati sono i processi attraverso cui i dati grezzi vengono raccolti, puliti, trasformati e caricati in un formato strutturato che il data product può usare. Queste pipeline dati possono coinvolgere le seguenti fasi e tecnologie:

Ingestion: acquisizione dati dalle fonti usando strumenti come Apache Kafka, AWS Kinesis o job batch.
Trasformazione: pulizia e rimodellamento dei dati con strumenti ETL come dbt o Apache Spark.
Storage: organizzazione dei dati in data warehouse (ad es. Snowflake, BigQuery) o lake (ad es. Amazon S3).

Per esempio, nelle app di ride-sharing come Lyft e Uber, le pipeline raccolgono dati in tempo reale sulle posizioni di autisti e passeggeri, puliscono i dati per rimuovere imprecisioni e li trasformano in un formato utilizzabile. Questo consente al sistema di calcolare percorsi ottimali e tempi di arrivo stimati.

Interfaccia utente (UI)

In alcuni data product, un’interfaccia intuitiva permette agli utenti non tecnici di interagire facilmente con il sistema. Gli utenti non dovrebbero aver bisogno di competenze tecniche per accedere agli insight, eseguire report o automatizzare compiti. Invece di gestire codice complesso o interrogare database, possono trascinare e rilasciare campi, creare visualizzazioni e generare report con pochi clic.

Per esempio, strumenti come Tableau o Power BI offrono interfacce user-friendly che consentono di visualizzare tendenze e generare report con il minimo sforzo.

Modelli di machine learning

I modelli di machine learning vengono usati per identificare pattern e fare previsioni nei data product avanzati. Questi modelli apprendono continuamente da nuovi dati, migliorando l’accuratezza nel tempo.

Per esempio, un sistema di credit scoring utilizza modelli di machine learning per valutare l’affidabilità creditizia dei richiedenti analizzando la loro storia finanziaria, i modelli di spesa e altre variabili. Il modello aiuta a prevedere la probabilità di insolvenza, guidando i finanziatori in decisioni informate sulla concessione del prestito.

API per l’accesso ai dati

Le API (Application Programming Interfaces) consentono a sistemi esterni e utenti di accedere al data product in modo programmatico. In particolare, le API abilitano l’integrazione con altri strumenti e servizi fornendo un modo standardizzato di interagire con il prodotto.

Per esempio, un data product finanziario offre un’API che fornisce dati di borsa in tempo reale, inclusi prezzi, tendenze e volumi di scambio. Gli sviluppatori possono integrare questa API in piattaforme di trading, app di investimento o strumenti analitici. Aziende in settori come fintech o gestione di portafoglio possono usare questi dati per prendere decisioni informate e automatizzare strategie di trading basate sui movimenti di mercato. Un esempio è Polygon.io.

Best Practice per costruire Data Product efficaci

Costruire data product efficaci richiede più della sola competenza tecnica; serve un approccio strategico che mantenga sempre al centro l’utente finale.

Concentrati sull’utente finale

Immagina un analista marketing incaricato di valutare il successo di più campagne pubblicitarie. Se il data product presenta le informazioni in modo complesso, l’analista potrebbe faticare a ricavare insight, perdendo opportunità di ottimizzazione.

Al contrario, se il prodotto offre una dashboard intuitiva che mette in evidenza le metriche in modo chiaro e conciso, l’analista può valutare rapidamente le performance e apportare modifiche informate.

Uno dei modi migliori per mantenere il focus sull’utente è coinvolgerlo presto nel processo di design. Gli sviluppatori devono raccogliere feedback dagli utenti finali per assicurarsi che il prodotto risponda davvero alle loro esigenze.

Qualità e governance dei dati

La spina dorsale di ogni data product efficace è la qualità dei dati. Senza dati accurati e affidabili, gli insight possono essere fuorvianti e le decisioni errate.

Immagina una piattaforma di analisi sanitaria che aggrega dati paziente da varie fonti. Se i dati sono incoerenti o mal governati, i medici potrebbero ricevere informazioni contrastanti sulla storia del paziente, compromettendo potenzialmente le cure.

Pertanto, stabilire solide pratiche di data governance è importante per garantire che i dati siano accurati, coerenti e sicuri. Investire nella qualità dei dati aiuterà a migliorare l’affidabilità degli insight, portando a risultati migliori.

Scalabilità e performance

Pensa a una piattaforma e-commerce che si prepara a un grande evento di vendita. Se il data product non è progettato per scalare, potrebbe bloccarsi o rallentare durante i picchi di traffico, causando perdite di vendite e clienti frustrati.

Usare architetture robuste come le soluzioni cloud consente al prodotto di gestire un maggior numero di utenti. Quando la scalabilità è parte del design, puoi affrontare con sicurezza aumenti di volume e coinvolgimento, migliorando l’esperienza utente e favorendo l’uso continuato.

Monitoraggio e miglioramento continui

Creare un data product di successo non è uno sforzo una tantum; richiede monitoraggio e miglioramento costanti.

Immagina uno strumento di business intelligence usato da un team di executive. Se lo strumento non evolve con i cambiamenti del business o del settore, diventerà obsoleto e non fornirà insight rilevanti.

Raccogliere feedback dagli utenti è importante per capire cosa funziona e cosa no. Se gli utenti richiedono spesso nuove funzionalità o modifiche, questi insight possono guidare i futuri aggiornamenti.

Esempi di Data Product di successo

Diverse aziende hanno creato data product innovativi che offrono grande valore al pubblico. In questa sezione, evidenzio alcuni esempi notevoli.

Il sistema di raccomandazione di Netflix

Il motore di raccomandazione di Netflix è un esempio emblematico di data product di successo. Analizza le abitudini di visione per suggerire contenuti personalizzati. In particolare, Netflix costruisce profili utente dettagliati tracciando cosa guardano, quando e come valutano serie e film.

Questi dati alimentano l’algoritmo, consentendo a Netflix di raccomandare titoli allineati alle preferenze individuali. Per esempio, se a uno spettatore piacciono i film d’azione con protagoniste femminili forti, il sistema darà priorità a film simili nelle raccomandazioni. Questa esperienza personalizzata mantiene gli utenti coinvolti e riduce il churn, aiutando Netflix a mantenere il vantaggio competitivo nel mercato dello streaming.

La homepage di Netflix. Fonte immagine: The Verge

Google Analytics

Google Analytics è un altro potente data product che aiuta le aziende a comprendere la propria presenza online. Traccia il comportamento degli utenti sul sito e offre insight su fonti di traffico, coinvolgimento e tassi di conversione.

Per esempio, un piccolo rivenditore online può usare Google Analytics per vedere quali campagne di marketing portano più traffico al sito. Può anche identificare dettagli come le keyword più performanti, i dati demografici degli utenti e le pagine che convertono meglio. Questi dati consentono al rivenditore di ottimizzare le strategie di marketing e migliorare il layout del sito per esperienze utente migliori che favoriscono la crescita delle vendite.

La dashboard di Google Analytics (GA). Fonte immagine: Microsoft Learn

Spotify Discover Weekly

Ogni settimana, Spotify cura una playlist personalizzata per ciascun utente in base alle sue abitudini e preferenze di ascolto. L’algoritmo analizza enormi quantità di dati per creare una selezione che sorprende e soddisfa. Questa funzionalità mantiene gli utenti coinvolti incoraggiandoli a esplorare nuova musica e a condividere le scoperte con gli amici, favorendo in ultimo la fidelizzazione degli abbonati e la crescita.

L’interfaccia di Spotify Discover Weekly

Il futuro dei Data Product

Nel prossimo futuro, possiamo aspettarci data product ancora più intelligenti, personalizzati e integrati nei nostri flussi di lavoro quotidiani. Tendenze emergenti come intelligenza artificiale, machine learning e analisi in tempo reale sono destinate a rimodellare il modo in cui usiamo i dati per ottenere insight sempre più predittivi e automatizzati.

Data product guidati dall’AI

L’intelligenza artificiale (AI) sta già rivoluzionando il funzionamento dei data product, e la sua influenza aumenterà. I data product basati su AI abiliteranno analisi più avanzate per aiutare le aziende a prevedere meglio le tendenze, automatizzare le decisioni e ottimizzare le operazioni in tempo reale.

In settori come l’healthcare, i data product con AI potrebbero prevedere gli esiti clinici dei pazienti, permettendo trattamenti più proattivi e una gestione migliore delle risorse. In finanza, questi prodotti possono rilevare transazioni fraudolente con alta precisione, migliorando la sicurezza e la fiducia nelle piattaforme digitali.

Focus crescente sulla personalizzazione

Con l’evoluzione dei data product, la personalizzazione giocherà un ruolo centrale. Invece di offrire insight generici, i data product futuri adatteranno i loro output alle esigenze del singolo utente.

Per esempio, una piattaforma e-commerce potrebbe usare motori di raccomandazione più avanzati recommendation engines per fornire suggerimenti di prodotto personalizzati basati su abitudini di navigazione, cronologia degli acquisti e persino trend nelle preferenze dei clienti. Integrare tale personalizzazione potrebbe aumentare il coinvolgimento e generare più ricavi grazie a esperienze migliori.

Conclusione

In questo post abbiamo esplorato cosa sono i data product, perché sono importanti, i loro componenti chiave e come creano valore per le aziende. Abbiamo anche visto esempi reali e il futuro dei data product.

Ogni giorno generiamo tantissimi dati! ma i dati grezzi non sono utili da soli. I data product trasformano questi dati in insight che guidano decisioni migliori.

Con il data product giusto, gli utenti possono agire in modo rapido e sicuro senza bisogno di competenze tecniche. Le aziende che investono nella costruzione di solidi data product saranno più pronte a innovare e crescere in un mondo digitale.

Comprendere e costruire data product richiede fondamenta solide nei concetti chiave dei dati. Se vuoi approfondire, considera queste risorse:

Understanding Modern Data Architecture: scopri come strutturare e gestire i dati in modo efficace.
Data Governance Concepts: esplora come mantenere qualità, sicurezza e compliance dei dati.
Understanding Data Engineering: scopri i principi alla base della progettazione e manutenzione delle pipeline dati.
Introduction to Data Quality: approfondisci come garantire accuratezza e affidabilità dei dati, aspetto critico di ogni data product.

FAQ

In cosa un data product differisce dai normali strumenti dati?

Gli strumenti dati generici in genere forniscono accesso a dati grezzi o aiutano con analisi di base, mentre i data product sono progettati per risolvere problemi di business specifici. Ciò significa che offrono agli utenti finali soluzioni pronte all’uso come previsioni, report automatizzati o raccomandazioni, senza necessità di competenze tecniche approfondite.

Quali settori utilizzano più comunemente i data product?

I data product sono utilizzati in un’ampia varietà di settori. Per esempio, le aziende e-commerce li usano per prevedere il comportamento dei clienti, mentre le organizzazioni sanitarie li sfruttano per diagnosi dei pazienti e raccomandazioni di trattamento.

Quali sono le considerazioni chiave nella progettazione di un data product?

Progettare un data product efficace richiede un forte focus su esperienza utente, qualità dei dati, scalabilità e performance.

Quali sono i costi tipici associati allo sviluppo di un data product?

Il costo di sviluppo di un data product può variare notevolmente in base alla complessità, allo stack tecnologico utilizzato e alla quantità di dati coinvolti. Le spese tipiche includono configurazione dell’infrastruttura dati, licenze software, storage e processing in cloud, lavoro di sviluppo e ingegneria, oltre a manutenzione e aggiornamenti continui. Tuttavia, l’ROI a lungo termine di solito giustifica questi costi, offrendo insight preziosi che guidano crescita ed efficienza.

Autore

Kurtis Pykes

Argomenti

Data Engineering Data Science