本文介绍了构建企业级数据产品的建议，包括数据产品的关键特征和生命周期。数据产品应具备质量、可观察性、语义一致性、隐私和安全、可发现性等特征。数据产品的生命周期包括构思、设计、创建、发布、运营和治理、使用和价值创造以及退役等阶段。数据合同是实现联邦治理的一种形式，包括数据描述、数据架构、使用策略、数据质量、安全性、数据SLA和责任等。数据治理团队在数据产品的治理中起到重要作用。数据产品的发布和认证可以提供数据的可信度和标准化。最后，Databricks的数据智能平台提供了构建高质量数据产品的功能和工具。

Vibe数据建模是一种多模型LLM代理，能够将企业的简单描述转化为可部署的Silver层数据模型。该模型通过四个阶段的管道构建，确保数据的准确性和一致性，用户可以根据需求进行迭代，快速实现数据产品的交付。

许多传统数据系统无法满足现代AI工作负载的需求。成功的组织将数据视为产品，进行有效管理，包括命名、版本控制和文档记录。数据产品需支持关键业务功能，并通过标准化API与AI系统连接。企业应投资新兴数据源，处理非结构化数据，确保数据的可追溯性、合规性和可解释性，以提升数据价值。

SAP计划到2025年底推出数百种新数据产品，通过业务数据云（BDC）整合SAP及第三方数据，简化数据集成，提升数据质量，支持开发者构建智能应用。BDC结合人工智能，提供业务上下文，帮助客户加速市场价值实现。

Lior Barak在数据工程播客中强调数据愿景板的重要性，建议数据团队主动参与战略规划，建立三年战略以促进协作和关注长期投资回报。Gaëlle Seret则提到将数据视为产品，强调与业务专家合作，建立共享术语以推动数据战略演变。两人共同倡导数据工程团队向长期、以业务为中心的战略转型。

Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据产品开发。他强调从用例出发，逐步识别数据产品，避免过度设计，确保团队有效实施。数据产品应具备可发现性、可理解性和安全性，并独立提供价值。通过明确的服务水平目标(SLOs)和领域所有权，帮助组织高效构建和管理数据产品。

Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据产品开发。他提出从用例反向工作的方式，帮助团队明确数据产品的边界和目标，避免过度设计。数据产品应具备可发现性、可理解性和安全性，以支持数据驱动决策。通过明确服务级目标(SLOs)，团队能更高效地实施数据产品，推动业务成功。

Kiran在Thoughtworks担任首席工程师，专注于数据产品开发。他强调从用例出发，逐步定义数据产品，避免过度设计，以确保团队有效实施。数据产品应具备可发现性、可理解性和安全性，旨在为用户提供独立且有价值的数据。通过明确目标和约束，团队能更高效推进项目，避免分析瘫痪。

我参加了Coursera的《开发数据产品》课程，提升了使用R语言和Shiny框架开发数据产品的技能。课程内容包括用Shiny、GoogleVis和Plotly构建应用和图表，以及用R Markdown和Leaflet制作数据可视化和地图。最终项目是制作一个实用的Shiny应用。我推荐这门课程给想提高数据分析和可视化能力的人。

数据网格组织由生产者、消费者和平台组成。Matthias Patzak在FlowCon France介绍了数据网格平台，旨在简化生产者和消费者的工作。数据网格将数据责任归还给生产者和消费者，消除沟通瓶颈。生产者生成数据，消费者分析数据获取洞察。平台提供工具和基础设施支持。数据产品需自包含、可靠且易于分析，并通过实验验证。数据目录帮助发现和理解数据产品。

商业智能用户常因数据质量问题导致决策延误和合规风险。数据市场和数据产品通过提供快速可靠的数据访问，提高决策效率。IBM的Data Product Hub简化数据共享，确保数据使用透明和一致，提升报告生成和数据分析的准确性。

本文讨论了组织中的数据架构和数据产品的概念。它探讨了不同类型的数据架构，如从左到右的数据架构和使用六边形表示数据产品。文章还强调了数据合同、模式演化和元数据在数据产品开发中的重要性。它进一步深入探讨了不同类型的数据产品，包括源对齐、聚合和消费者对齐的数据产品。文章强调了需要一个自助平台来支持数据产品开发，并强调了企业级数据架构中治理的作用。

数据企业有巨大的回报潜力，如果能够利用独特的数据、分析或组织知识来开拓未开发的市场机会。技术的进步，如提高的数据管理效率和生成式人工智能，使创建新的数据产品变得更加容易和具有成本效益。对真实世界数据的增加访问和内部数据产品的日益增长也有助于数据变现的可行性。公司可以通过三种策略来构建数据集：创建行业标准、利用参与用户群体的见解，或将组织知识转化为产品。构建成功的数据业务需要定义强大的客户价值主张，调整运营模式，现代化数据技术，并解决数据安全和隐私问题。

数据和人工智能领导者们正在努力推动生成式人工智能（gen AI）应用案例的发展，但数据管理仍然是一个主要障碍。为了解决这个问题，组织可以改进数据质量、利用gen AI构建更好的数据产品以及加速数据解决方案的开发。文章提供了三个行动建议：改进数据质量、利用gen AI构建更好的数据产品、探索关键的数据管理考虑因素。

到2026年，超过80%的企业将部署AI API或生成式AI应用程序。数据质量和数量对于AI的成功至关重要。建立开放和可信赖的数据基础是实现AI的关键。企业需要现代化数据基础设施、正确选择数据库和采用开放的数据湖架构。数据质量和治理也是至关重要的。通过建立信任，企业可以最大限度地发挥数据的价值。最终，企业可以通过构建数据产品、AI助手、AI应用和商业智能解决方案来创造价值。

数据变现是将数据资产和人工智能能力应用于创造经济价值的能力。通过开发数据产品，组织可以提高业务绩效、获得竞争优势，并满足市场需求。数据驱动的业务转型可以通过优化成本、提高收入和增强数据安全性等方式实现。数据产品是通过人工智能从公司内部或内外部数据中提取独特洞察力的资产。数据平台经济学可以实现数据产品的最大潜力。组织可以通过定义数据变现策略、开发AI驱动的数据平台和创建数据产品来开始数据变现。

数字化和人工智能转型是企业面临的挑战，需要建立六个关键的企业能力，包括领导团队的协调、人才储备、可扩展的运营模式和技术创新等。数据产品是扩展人工智能的秘密武器，数据架构是数据产品的基础，数据治理需要考虑到数据的复杂性。成功的公司需要关注采用和扩展，用户采用需要关注业务模型的改变，资产化可以帮助解决不同环境下的问题，跟踪关键绩效指标可以帮助企业不断改进。

数据网格是解决数据访问挑战的可能解决方案，可以加速数据驱动应用程序的上市，并产生更强大和可扩展的数据产品。但是，必须以正确的方式进行构建。要了解域基础数据管理是什么以及遵循一些核心原则，公司可以避免其他公司面临的学习障碍，并更快地开始获得数据网格的回报。