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数据已成为与土地、劳动力、资本和技术并列的新型生产要素，对经济社会发展的推动作用日益凸显。数据的流动性、可获取性和可塑性使其成为创新的源泉和经济增长的新引擎。然而，要使数据在这一过程中充分发挥其价值，一个关键的前提是将数据转化为可供流通的“数据商品”，而这一转化的核心便是数据产品化。
但是在探索数据产品的定义时，我们发现了一个奇怪的现象：竟然没有一个官方的、普遍认可的数据产品定义！在百度百科上，如图3-1所示，数据产品定义的公布时间还停留在2012年，而且仅仅是作为地理信息系统的一个分支。这确实让人感到有些意外。
图3-1 百度百科上数据产品的定义
尽管“数据产品”这一术语被广泛使用，但人们对其含义的理解却莫衷一是。根据美国白宫首席数据科学家DJ Patil的定义，数据产品是“使用数据去促进一个最终的目标的产品”。中国人民大学朝乐门教授在《数据科学》一书中将数据产品定义为“能够通过数据来帮助用户实现其某一个（些）目标的产品”。
上海数据交易所在报告《数据资产入表及估值实践与操作指南》中提出，数据产品是指以数据集、数据信息服务、数据应用等为可辨认形态的产品类型。中国数谷发布的《2024企业数据资源入表实践白皮书》将数据产品定义为“基于数据的加工和分析而创建的，旨在满足特定用户需求的产品或服务。它们可以是信息洞察、数据驱动的工具、应用程序或平台，为最终用户提供价值，使用户能够基于数据做出更好的决策、提高效率或获得新的洞察”。2024年10月，国家数据局发布公告就《数据领域名词解释》向社会公开征求意见，公告将数据产品定义为“基于数据加工形成的，可满足特定需求的数据加工品和数据服务”。
成功的数据产品不是技术的堆砌或者数据的简单呈现，而涉及对数据的深入洞察、创新思维和战略规划。它要求我们将原始数据通过清洗、整合、分析等步骤，转化为能够解决实际问题、满足市场需求的产品和服务。这一过程不仅能够为企业带来直接的经济效益，还能够推动商业模式的创新，加速技术的迭代升级。
同时，数据产品化也是数据作为生产要素流通和价值实现的前提，对数据资源进行实质性的劳动投入和创造，转化为具有明确应用场景的产品或服务的过程。它使数据可以作为一种商品在市场中自由流通，被不同的企业和组织所利用，从而实现数据价值的最大化。这不仅能够促进数据的共享与合作，还能够推动整个社会的数据资本化进程。
可以说，数据产品已经成为企业竞争力的重要组成部分。数据产品不仅是技术的产物，更是业务需求和数据能力的结合体。
数据产品是利用数据来解决特定问题或满足特定需求的产品。它们通过数据的收集、处理、分析和展示，帮助用户做出更好的决策或采取行动。同时，数据产品作为数据资产的重要形态，也可能是获取经济来源的重要载体，甚至是资本化的金融工具。
实践中，对数据产品可以有狭义和广义两种理解。
狭义上的数据产品更侧重于在数据资产化过程中，将数据资源转换成具有实际应用价值的数据资产。企业或组织将业务数据通过技术手段转化为能直接支持业务决策的格式和工具。这涉及业务数据化和数据业务化的双向过程，通过数字化转型实现数据资产的价值化。
在这个定义里，数据产品是以数据资源为原料、以数据要素价值化为目标，利用数据分析、数据挖掘等数据科学技术，设计和开发的功能或服务。它可以是一个数据集或者数据报告，也可以是一个算法模型、一个软件系统、一个应用程序，甚至是一个完整的解决方案。数据产品的核心价值在于将复杂的数据转化为易于理解和使用的信息，帮助用户更好地理解现状、预测未来或优化决策。
国家数据局发布的第二批典型案例“海量消费数据赋能传统零售业转型升级”中，山西全球蛙电子商务有限公司有效整合零售行业采购、供应、销售、服务等全链路数据，通过分析顾客年龄分布、购物频次、偏好品牌、热门时段、历史销售等数据，构建消费偏好图谱，为超市商户开发市场洞察、供应链优化、智能补货等数据产品和服务，这些数据产品不仅提升了传统零售企业的运营效率，还能助力其转型升级。通过这样的案例可以看出，成功的数据产品不仅要运用技术，还要将对市场需求的深刻洞察与创新思维相结合。
广义上，数据产品不仅包括单一的应用程序或服务，还包含数据生命周期的全过程。这涵盖了从数据采集、预处理、存储和管理，到数据挖掘和分析，再到数据展现的完整价值链。
因此，广义上的数据产品指以数据为主要内容和服务的产品，除了狭义上的数据产品范围，也包括从数据采集、预处理、存储和管理、挖掘和分析到展现的全域价值链上的，即数据加工过程中的所有与数据相关的技术平台和工具服务。广义上的数据产品具体可以分为两类：
● 软件产品：如海量数据存储和管理软件，数据仓库、数据湖等数据中台，大数据分析和挖掘软件，数据可视化软件等。这些软件帮助用户处理和解析大量数据，以挖掘背后的商业价值。
● 硬件产品：如海量数据存储设备和大数据一体机，为数据处理提供必要的物理基础设施。
例如，滴滴出行在2019年宣布成功构建数据中台。这个数据中台不仅包括数据存储和处理平台，还包括在这个平台上开发的很多数据应用，这些数据应用能够支持公司各项业务的数据解决方案。通过数据中台，滴滴出行可以高效地整合和分析海量的出行数据，支持业务决策和创新。
从广义的定义来看，这个数据中台也是一个数据产品。
特别要强调的是，本书讨论的主要是狭义上的数据产品。
相比于传统的软件产品，数据产品有5个明显的特征：数据驱动、个性化、数据聚类、安全隐私、数据生态（见图3-2）。这些特征共同构成了数据产品的核心内涵，为数据产品的开发和应用提供了重要指引。
图3-2 数据产品的5个明显特征
数据驱动是数据产品的核心特征之一。数据产品的价值在于数据本身的质量和价值，而不仅仅是功能和用户体验。数据产品以数据为中心，通过对数据的收集、处理、分析和可视化，为用户提供决策支持和业务洞察。这种产品强调数据的准确性、完整性和时效性，数据的高质量直接影响到产品的价值输出。
例如，某制造企业开发了一款基于工业大数据的设备预测性维护系统。该系统实时监测设备运行状态，通过机器学习算法预测设备故障，并提供维护建议。这种数据驱动的预测性维护，不仅大幅降低了设备故障率，还优化了维护计划，提升了生产效率。数据的高质量和及时性是该系统能够发挥价值的关键所在。
个性化是数据产品的一个重要特征，指的是数据产品能够根据用户的具体需求和偏好进行定制。与传统软件产品的标准化不同，数据产品能满足不同用户在不同场景下的需求。这种高度定制化的特性使数据产品能够精准地解决特定业务问题。
以某垂直服装电商平台的推荐系统为例，该系统通过分析用户的浏览记录、收藏夹、购买历史等数据，为每个用户提供个性化的商品推荐，并且会根据用户的喜好和尺码信息，推荐符合其品位和身材的服装。这种个性化推荐不仅提高了用户的购买转化率，还增强了用户的黏性。
数据聚类是数据产品的一个独有特征。数据产品通常需要整合来自多个来源的数据，进行深度分析和挖掘，从而为用户提供全面的洞察和决策支持。这种数据聚合分析的能力，使数据产品能够发挥出传统软件产品难以企及的价值。
某金融机构开发了一款面向中小企业的信用风控系统。该系统整合了企业工商、税务、银行等多方面的数据，通过机器学习算法对企业信用状况进行全面评估。这种基于多源数据的信用评估，不仅提高了风控的准确性，还大幅缩短了审批时间。数据聚合分析的能力，使该系统能够为中小企业提供高效便捷的信贷服务。
安全隐私是数据产品必须重视的一个关键特征。在数据驱动的时代，数据泄露和滥用问题备受关注。数据产品在设计和实现过程中，需要严格遵守相关法律法规，采取有效的安全措施，确保数据的存储、传输和使用过程中的安全性。这与传统软件产品主要关注功能性和易用性的特点有所不同。
某医疗机构开发了一款基于区块链技术的电子病历系统。该系统采用分布式存储和加密技术，确保了患者隐私数据的安全性。同时，系统还设置了多级权限控制，确保只有经授权的医生和患者才能访问相关数据。这种以数据安全和隐私为先的设计理念，使该系统能够在保护患者隐私的同时提高医疗服务效率。
数据生态是数据产品得以成功的基础。数据产品的价值实现依赖于数据生态系统的构建。这包括高质量的原始数据、完善的数据采集和处理工具、先进的数据分析技术，以及健全的数据治理体系。只有建立在良好的数据生态之上，数据产品才能发挥应有的价值。
国家数据局发布的“数据要素×典型案例”中，许多企业通过构建数据生态，推动了数据产品的创新与应用。例如，某制造企业建立了工业互联网平台，整合了上下游企业的生产数据，为参与企业提供智能制造、供应链优化等数据服务。这种基于数据生态的数据产品，不仅提升了企业自身的数字化水平，还带动了整个行业的数字化转型。
总之，数据驱动、个性化、数据聚类、安全隐私、数据生态这五个特征共同构成了数据产品的核心内涵。这些特征使得数据产品在实现商业价值和业务创新方面具有独特的优势。只有深入理解和把握这些特征，企业才能更好地利用数据产品驱动业务发展，提升竞争力。
数据产品（狭义上的数据产品）是在数据资源的基础上，通过一系列的加工处理（例如清洗、整合和分析）转化而来的。数据产品的设计和开发是为了满足特定的业务需求或市场需求，即为用户解决实际问题，提供具体价值。
原始数据经过清洗、整合、标准化等处理，成为高质量的数据资源，这些数据资源再经过进一步的分析、处理和展示，转化为对用户有价值的信息或服务，这时候就是数据产品了。
可以通过几个简单实例来具体看看数据产品是如何从数据资源转化过来的：
● 消费预测模型：零售企业可能利用过去的销售数据（数据资源）来开发一个预测未来销售趋势的模型（数据产品）。这个模型可以帮助企业优化库存管理和定价策略。
● 学生流失分析：某中学可以分析学生的心理健康数据、成绩数据，以及家庭情况、家访记录等（数据资源），以识别每个学生流失的概率（数据产品），并根据设置的阈值及时进行预警和干预。
● 健康监测系统：医疗机构使用患者的历史健康记录和实时监测数据（数据资源），开发出能够预测患者健康风险的系统（数据产品），从而提早介入治疗。
通过上述分析和实例，可以看到数据产品与数据资源之间的密切关系。数据产品是数据资源经过适当处理后的高级形态，它们直接服务于具体的业务需求和市场需求，实现数据的商业价值和社会价值。