Mikä on datatuote?

Data on sekä liiketoiminnan polttoaine että lopputuote

Nykymaailmassa data on yksi keskeinen resurssi organisaatioiden toiminnassa sekä syötteenä prosesseihin että prosessien tuottamana lopputuotteena. Datan hyödyntäminen oikealla tavalla voi tuottaa merkittävää lisäarvoa erilaisille organisaatioille. Datan tehokas hyödyntäminen vaatii kuitenkin järjestelmällistä lähestymistapaa ja työkaluja. Yksi tällainen lähestymistapa on datatuote, joka on tietty tarkasti määritelty rajattu looginen kokonaisuus jonkun tarpeen ratkaisemiseksi. Tässä artikkelissa tarkastelemme mikä on datatuote ja miksi se on keskeinen osa nykyaikaista liiketoimintaa. Konsultti Zhamak Deghan johti tämän lähestymistavan joitain vuosia sitten Data Mesh – periaatteissaan.

Datatuotteen määritelmä

Datatuote, englanniksi data product, on organisaation määritellyin periaattein tuottama tietovara, looginen kokonaisuus, joka hyödyntää erilaisia tietolähteitä ja tarjoaa tarvittavan sisällön sekä metadatan itsestään. Datatuote sidotaan käyttötapauksiin, sen sisäiseen käsittelylogiikkaan, tietolähteisiin, omistajuuteen sekä sen hyödyntämisrajapintaan. Hyödyntämisrajapinta voisi olla vaikkapa yksinkertaisesti delta – parquet tiedosto lakehouse – analytiikan kokonaisuudessa.

Datatuotteen omistaa joku domain / kohdealue, käytännössä kyse ei ole teknologiasta vaan organisaation toimintaan kuuluvasta asiasta. Organisaation mahdollinen keskitetty ICT – funktio toiminee tässä mahdollistajan roolissa mutta päätökset liittyen datatuotteeseen tehdään domain / kohdealueen tasolla. 

Datatuote ei ole mikä tahansa tietovara, esimerkiksi tietokantataulu ilman varsin kattavaa kuvausta siitä. 

Datatuotteen rakenne

Datatuotteen komponentit voidaan jakaa useisiin keskeisiin osiin, jotka yhdessä muodostavat toimivan ja loogisen kokonaisuuden. 

• Datan lähteet: Datatuotteen perusta koostuu erilaisista tietolähteistä, kuten tietokannoista, tiedostoista tai ulkoisista sekä sisäisistä API-rajapinnoista, jotka toimittavat tarvittavan raakadatan.
• Integraatiokerros: Tämä kerros vastaa eri tietolähteiden yhdistämisestä ja datan muuntamisesta yhtenäiseen muotoon. Se varmistaa, että data on laadukasta, eheää ja käyttökelpoista.
• Datatuotteen sisäinen käsittelylogiikka: Datatuotteen käsittelylogiikka määrittelee, miten dataa analysoidaan, jalostetaan ja rikastetaan. Tämä voi sisältää sääntöperusteisten käsittelysääntöjen lisäksi erilaisia algoritmeja tai menetelmiä, jotka tuottavat hyödyllistä tietoa raakadatasta.
• Metatiedot: Datatuotteen metatiedot kuvaavat datan rakenteen, sisällön ja käyttötarkoituksen. Metatiedot auttavat käyttäjiä ymmärtämään datatuotteen sisällön ja käyttämään sitä tehokkaasti.
• Hyödyntämisrajapinta: Hyödyntämisrajapinta toimii datatuotteen käyttöliittymänä, jonka kautta käyttäjät pääsevät käsiksi dataan ja sen tuottamiin tuloksiin. Tämä voi olla esimerkiksi API-rajapinta tai SQL – rajapinta delta – parquet – tauluna.
• Omistajuus ja hallinta: Datatuotteen omistajuus tarkoittaa vastuun jakamista ja hallintaa organisaation sisällä. Datatuotteen omistaja vastaa tuotteen laadusta, ylläpidosta ja jatkuvasta kehittämisestä.

Datatuotteen suunnittelu ja elinkaari

Datatuotteella on oma elinkaarensa, joka kattaa sen kehittämisen, käyttöönoton, ylläpidon ja jatkuvan parantamisen. Tämä elinkaari voidaan jakaa seuraaviin vaiheisiin:

Suunnittelu

Datatuotteen suunnitteluvaiheessa määritellään tuotteen tavoitteet, omistajuus, käyttäjäryhmät ja keskeiset toiminnallisuudet. Tässä vaiheessa laaditaan myös toiminnalliset sekä ei-toiminnalliset vaatimukset ja valitaan käytettävät teknologiat.

Kehittäminen

Kehittämisvaiheessa datatuote rakennetaan ja testataan. Tämä vaihe sisältää datan integroinnin, algoritmien kehittämisen ja käyttöliittymän suunnittelun. Kehittämisen aikana on tärkeää varmistaa tuotteen skaalautuvuus ja suorituskyky.

Käyttöönotto

Kun datatuote on valmis, se otetaan käyttöön ja julkaistaan käyttäjille. Käyttöönotto voi sisältää käyttäjäkoulutusta, dokumentaation laatimista ja teknisen tuen järjestämistä.

Ylläpito ja parantaminen

Käyttöönoton jälkeen datatuotetta on ylläpidettävä ja parannettava jatkuvasti. Tämä voi sisältää bugien korjaamista, uusien ominaisuuksien lisäämistä ja käyttäjäpalautteen keräämistä. Ylläpitovaiheessa on myös tärkeää seurata datatuotteen suorituskykyä ja varmistaa, että se täyttää käyttäjien muuttuvat tarpeet.

Datatuotteen hyödyt

Datatuotteet tarjoavat monia hyötyjä organisaatioille ja niiden asiakkaille. Keskeisimpiä hyötyjä ovat:

• Päätöksenteon tukeminen: Datatuotteet tarjoavat arvokasta tietoa, joka auttaa organisaatioita tekemään paremmin perusteltuja päätöksiä.
• Kustannussäästöt: Datatuotteiden avulla voidaan optimoida liiketoimintaprosesseja ja vähentää kustannuksia.
• Uusien liiketoimintamahdollisuuksien löytäminen: Analysoidun datan avulla voidaan löytää uusia markkinoita, asiakassegmenttejä ja tuotekehitysideoita. Joissain tapauksissa organisaation tuottama data voi olla datatuotteen muodossa arvokasta ulkoista dataa muille organisaatioille. 
• Asiakastyytyväisyyden ja asiakasymmärryksen parantaminen: Datatuotteet auttavat ymmärtämään asiakastarpeita paremmin ja tarjoamaan heille räätälöityjä ratkaisuja.

Haasteet ja tulevaisuuden näkymät

Vaikka datatuotteet tarjoavat monia etuja, niiden kehittämisessä ja käyttöönotossa on myös haasteita. Näitä voivat olla käyttötapausten ja niiden hyötyjen epämääräisyys, datan laatuongelmat, tietoturvariskit, organisatoriset haasteet sekä teknologiset rajoitteet. Tulevaisuudessa datatuotteiden merkitys todennäköisesti kasvaa entisestään, kun datan määrä ja monimuotoisuus lisääntyvät ja uudet teknologiat, kuten tekoäly ja koneoppiminen, kehittyvät edelleen. Datatuotteet ovat keskeinen osa nykyaikaista liiketoimintaa ja tarjoavat monia hyötyjä organisaatioille ja niiden asiakkaille. Niiden kehittäminen ja ylläpito vaatii järjestelmällistä lähestymistapaa ja oikeita työkaluja, mutta oikein toteutettuna ne voivat tuottaa merkittävää lisäarvoa ja kilpailuetua. 

Ready Solutionin asiantuntijoiden kokemuksen mukaan nykyään Microsoftin Azuren pilvipalvelussa datatuotteiden kehittämiseen liittyvät vaatimukset voidaan ratkaista helpoiten Fabricin sekä toisaalta Azure Databricksin avulla, ota yhteyttä alla olevalla lomakkeella jotta voimme arvioida tarvettanne!