Galleria mappe mentale Chapitre 5, Développement de produits de données
Théorie et pratique de la science des données Chapitre 5 Le développement de produits de données fait référence aux produits qui peuvent aider les utilisateurs à atteindre un certain objectif grâce aux données. Le développement de produits de données implique toutes les activités du processus de projet de science des données.
Modificato alle 2023-10-22 15:16:23Développement de produits de données
définition
Il fait référence à un produit qui peut aider les utilisateurs à atteindre l'un de leurs objectifs grâce aux données.
Le développement de produits de données implique toutes les activités du processus de projet de science des données
Y compris non seulement les utilisateurs humains, mais également les ordinateurs et autres systèmes logiciels et matériels
Les produits de données existent sous de nombreuses formes
traitement de l'information
Conversion d'une seule latitude
Conversion multidimensionnelle
liens clés
jujitsu de données
Technologie clé
Caractéristiques principales
centré sur les données
piloté par les données
gourmand en données
paradigme des données
Plus de 70 genres sur Facebook : la différence entre les paradigmes des données et les paradigmes de la connaissance
Diversité
Produits de données
Produits d'information
Produits de connaissances
Produits intelligents
Hiérarchie
Produits de contenu
Produits d'application
Produits de services
Produits d'aide à la décision
Valeur ajoutée
travailler de manière créative
pense de façon critique
Demander curieusement
Encapsulation d'objets de données
Développement de système de données
Applications intégrées
Services auxiliaires
Services dérivés
activités clés
Le principe de base
Trois points pour la technologie, sept points pour la gestion et 12 points pour les données.
Les données sont la matière première du développement de l’industrie des données
La sagesse des data scientists est la principale source de valeur ajoutée dans le développement de produits de données
L'expérience utilisateur est le principal indicateur d'évaluation des produits de données
éléments d'activité
design créatif
informations sur les données
Visualisation
description de l'histoire
Virtualisation
services à la demande
Service personnalisé
Sécurité et protection de la vie privée
expérience utilisateur
analyse de politique
jujitsu de données
L'art de transformer les données en produits
Le développement de produits doit avoir une haute qualité artistique
Cibler le développement de produits centrés sur l'utilisateur
D.J. Patil
Introduire le design thinking
la liste déroulante
bouton unique
Rappel intelligent
Autres solutions
Soutenir la collaboration homme-machine
Amazone Turc Mécanique
La longue queue des participants
Capturer la flexibilité du travail
petite tâche
Modèle à payer plus tard
Examen des qualifications
Faibles coûts de traitement des données
Bon pour fidéliser les utilisateurs
Conception de produit exceptionnelle
Données, extraites du peuple, utilisées par le peuple
Évitez de provoquer des nausées liées aux données
Estimer les sous-produits possibles ou les impacts négatifs
Gérer correctement la relation entre le taux de rappel, le taux de précision et le temps de réponse
Renvoie les résultats dans les moteurs de recherche
Informations publicitaires sur la restauration dans les moteurs de recherche
Réserver des informations publicitaires dans les moteurs de recherche
L’importance de l’expérience utilisateur
Faites attention à la subjectivité du comportement cognitif des utilisateurs
Les erreurs et les absurdités sont souvent plus susceptibles d’être perçues par les utilisateurs cibles et de créer une perception erronée de l’ensemble du produit de données.
Recrutez plus d'utilisateurs et obtenez des données efficaces
Quelles informations doivent être fournies par les utilisateurs et si ces informations répondent aux besoins du développement de produits de données
Lorsque vous demandez aux utilisateurs de fournir des informations personnelles, l'étendue de la collecte, le but, les méthodes d'utilisation promises et les futurs services rendus aux utilisateurs doivent être clairement informés.
Anticiper les échecs et assurer une bonne expérience utilisateur
Capacités de données
Gestion de données
Diverses formes d'existence telles que l'acquisition de données, le stockage, l'intégration, l'analyse, l'application, la présentation, l'archivage et la destruction. processus d'évolution
gouvernance des données
Un ensemble d'activités de contrôle liées aux performances et à la gestion des risques au cours des ressources de données et de leur processus d'application
traitement de l'information
Exécution système des opérations de données
stratégie de données
La vision, le but, les objectifs et les principes de l’organisation pour mener à bien le travail sur les données
architecture de données
Un cadre pour les abstractions telles que les structures et les interfaces d'éléments de données et leurs interrelations
Cycle de vie des données
Un ensemble de processus qui transforment les données brutes en action et en connaissances
métadonnées
Données sur les données ou l'élément de données
élément de données
Il existe un ensemble de dispositions d'attributs qui définissent des unités de données qui identifient les représentations et les valeurs autorisées.
donnée principale
Données de base de l'entité commerciale qui doivent être partagées entre les systèmes et les départements de l'organisation
Principes de gestion des données
Les données sont précieuses
Les besoins en matière de gestion des données s'alignent sur les besoins de l'entreprise
La gestion des données repose sur de multiples compétences
La gestion des données est une gestion du cycle de vie
MMT
domaines de processus clés
stratégie de données
gouvernance des données
Qualité des données
Opérations sur les données
Plateforme et architecture
processus auxiliaire
niveau de maturité
Niveau exécuté
Déjà géré
niveau défini
Niveau mesuré
Niveau optimisé
Évaluation de la maturité
démarrer
diagnostic
Établir
action
étude
stratégie de données
La stratégie de données est la gestion unifiée de la vision de gestion des données et du plan fonctionnel d’une organisation.
Cadre stratégique en matière de données du ministère de la Défense des États-Unis
visible
accessible
compréhensible
association
digne de confiance
interopérable
Sécurité
Positionnement de la stratégie data
Une stratégie de données doit non seulement définir les objectifs de gestion des données, mais doit également fournir des plans d'action spécifiques sur la manière d'atteindre ces objectifs de gestion, ainsi qu'un mécanisme permettant d'ajuster dynamiquement les objectifs de gestion des données.
Objectifs de la stratégie de données
Définir une organisation axée sur les données ou cultiver une culture axée sur les données, utiliser les données comme facteur déterminant pour les activités décisionnelles de l'organisation, améliorer l'agilité de l'organisation et améliorer ainsi la compétitivité de base de l'organisation.
L’objectif de la stratégie de données
problème gourmand en données
La portée de la stratégie de données
Chine
L'Europe
Etats-Unis
ROYAUME-UNI.
Allemagne
Japon
Plan d'action pour favoriser le développement du Big Data
gouvernance des données
Gestion de la gestion des données
contenu principal
Comprendre vos données
La portée de la gestion des données d'entreprise proposée par IBM
données de transaction
donnée principale
métadonnées
données relationnelles
Identification et analyse des parties prenantes des données
Création d'un service de données
Formulation de codes de conduite
Détermination des politiques et objectifs de gestion des données
Définition des responsabilités du poste
Plan d'urgence et gestion des urgences
Gestion des niveaux de protection et de classification
Supervision efficace et optimisation dynamique
processus de base
plan
mettre en œuvre
examiner
Améliorer
Cadre de gouvernance des données de la DGI
Définir ou séquencer activement des règles
Fournir une protection et des services continus et interfonctionnels aux parties prenantes des données
Répondre et résoudre les problèmes découlant du non-respect des règles
Sécurité des données, confidentialité, moralité et éthique
Sécurité des données
ressources clés
Possibilité de restaurer une fonctionnalité partielle après un dommage au système
ressources importantes
Capable de découvrir des vulnérabilités de sécurité et des incidents de sécurité importants, et d'être capable de restaurer certaines fonctions dans un certain laps de temps après que le système soit endommagé.
ressources primaires
Capable de découvrir les vulnérabilités de sécurité et les incidents de sécurité, et d'être capable de restaurer rapidement la plupart des fonctions après que le système soit endommagé.
Toutes les ressources
Capable de détecter les vulnérabilités et les incidents de sécurité, et de restaurer rapidement toutes les fonctions une fois le système compromis
Modèle P^2DR
biais de données
Sources de données, biais de sélection
Biais de survie
Biais de traitement et de préparation des données
Le paradoxe de Berkson
Biais de sélection des algorithmes et des modèles
Tests A/B
Biais dans l’interprétation et la présentation des résultats analytiques
Le paradoxe de Simpson
discrimination algorithmique
Familiarité avec le Big Data
attaque de données
Attaques de données et bombes Google
Le bombardement de Google fait référence à la construction artificielle et malveillante d'un texte d'ancrage pour augmenter le taux de clics d'articles ou de pages Web sur les rapports défavorables d'autres personnes dans les moteurs de recherche. Même si ces articles ou sites Web peuvent ne pas être pertinents par rapport au sujet de recherche
la protection de la vie privée
Scandale des données de Cambridge Analytica