三階段打造最佳資料產品

由數據資料與機器學習所推動的產品，可成為解決使用者需求的強效方式。這類產品還能建造「資料護城河」（data moat），有助於阻擋競爭者。經典的例子包括Google的搜尋服務和亞馬遜（Amazon）的產品推薦，這兩者都隨著更多使用者加入而改善。但這個商機的範圍很廣，不僅限於科技巨擘：各種規模和產業的公司都在投資自家的資料驅動產品。我任職的Coursera使用機器學習，來幫助學習者找到最佳內容，達成他們的學習目標，並確保他們獲得成功所需的支持，而且是自動化與人性化的支持。

所謂的「資料產品」（data product），它的生命週期與標準的產品開發一樣：找到機會以滿足核心使用者的需求，打造最初的版本，然後評估它的影響，並反覆進行這個過程。但是資料元件（data component）增加了額外的複雜性。為了克服這個挑戰，企業應該強調跨部門協同工作，以長遠眼光來評估資料產品的機會、訂定發展的優先順序，並且從簡單原型開始做。

第1階段：找出機會

資料產品是一種團隊活動

如果要找出資料產品的最佳機會，必須把產品和企業觀點，與技術和資料觀點結合起來。產品經理、使用者研究人員和業務領導人，向來都有強大的直覺...