O que são produtos de dados?

Um produto de dados é simplesmente uma forma de agrupar dados para resolver um problema de negócios específico. Em vez de oferecer dados brutos que podem ser confusos, tratamos os dados como um produto em uma prateleira de loja: com uma descrição do que é, como usar e uma promessa de que é preciso. Isso converte informações brutas em um recurso de alta qualidade e detectável em que toda a organização pode confiar.

Imagine a diferença entre comprar ingredientes separados e comprar um kit de refeição. O produto de dados é esse kit: ele agrupa os dados brutos com as instruções e o contexto necessários para resolver um problema de negócios específico. Ele transforma dados dispersos em algo confiável, fácil de encontrar e imediatamente útil para a organização.

Pontos principais

É possível usar os produtos de dados de várias formas, incluindo:

APIs que retornam pontuações preditivas (como uma pontuação de risco de crédito)
Painéis incorporados em um app para mostrar análises de usuários
Mecanismos de recomendação que sugerem filmes ou produtos
Modelos de machine learning que detectam fraudes em tempo real
Agentes de IA que podem ser treinados e operar em dados que já foram limpos, organizados e alinhados aos objetivos de negócios

Dados como produto versus produtos de dados

É fácil confundir os termos "produtos de dados" e "dados como produto", mas eles têm diferentes significados. É importante entender a diferença para criar soluções de nuvem.

Dados como produto (DaaP) é uma mentalidade, ou estratégia, e geralmente se relaciona ao conceito arquitetônico de "Malha de dados". Isso significa tratar seus conjuntos de dados internos com o mesmo cuidado que você teria com um produto de software público.
Produtos de dados, por outro lado, são as entregas técnicas reais. São os dados pré-agrupados que alimentam o software ou as ferramentas que você cria usando esses dados de alta qualidade.

Principais diferenças:

Recurso	Dados como produto	Produtos de dados
O que é?	Uma estratégia ou filosofia.	Um ativo de dados pré-agrupado.
Meta principal	Melhorar a qualidade e a confiança dos dados.	Resolver um problema específico do usuário.
Exemplo	Uma tabela "Customer" limpa e documentada no BigQuery com um responsável atribuído.	Um produto de dados "Customer 360" que extrai informações da tabela para mostrar o histórico de um usuário.

Casos de uso de produtos de dados

Os produtos de dados atuam como um recurso de governança ao agrupar dados e modelos em unidades lógicas, seguras e detectáveis. Isso permite que as organizações estabeleçam uma propriedade clara e um acesso gerenciado por meio de fluxos de trabalho de aprovação.

Sistemas de recomendação

Os varejistas podem agrupar dados de comportamento do cliente e modelos de recomendação de produtos em um único "Produto de dados de personalização". Ao usar o Knowledge Catalog, a organização garante que apenas desenvolvedores autorizados tenham acesso aos conjuntos de dados e endpoints de modelo. Essa camada de governança fornece contexto por meio de metadados (aspectos) e protege interações sensíveis do usuário.

Detecção de fraude

As instituições financeiras podem criar um produto de dados de "Risco de fraude" que agrupa fluxos de transações em tempo real com modelos de machine learning. Esse pacote unificado permite um fluxo de trabalho de aprovação seguro. Quando um investigador precisa acessar as pontuações de risco, ele faz a solicitação por meio de um portal central. Isso garante que o acesso tenha um tempo limitado e seja totalmente auditado, evitando a exposição não autorizada de dados.

Manutenção preditiva

Na fabricação, um produto de dados de "integridade da máquina" combina dados de sensores com modelos de detecção de anomalias. Os recursos de governança, como verificações e perfis automatizados de qualidade de dados, garantem que o modelo consuma apenas dados confiáveis. Isso evita previsões de falha incorretas causadas por sensores defeituosos ou entradas brutas "confusas".

Logística e roteamento

As equipes de logística podem agrupar algoritmos de roteamento e conjuntos de dados de restrição de veículos como um produto de dados de "otimização de entrega". Ao estabelecer a propriedade no nível do domínio em uma malha de dados, a empresa pode rastrear a linhagem dos dados, mostrando exatamente como os dados brutos de localização foram transformados em horários finais dos motoristas.

Benefícios dos produtos de dados

A criação de produtos de dados pode oferecer vantagens significativas para uma empresa. Pode ajudar a mudar o foco de simplesmente coletar dados para usá-los para gerar valor.

Melhor tomada de decisões

As organizações podem usar produtos de dados para colocar insights importantes diretamente na frente das pessoas que precisam deles. Isso ajuda as equipes a fazer escolhas estratégicas mais inteligentes com base em evidências, em vez de intuição.

Inovação mais rápida

Produtos de dados reutilizáveis reduzem o tempo necessário para implementar novos casos de uso. Os desenvolvedores podem integrar produtos de dados atuais aos aplicativos, o que ajuda a lançar recursos e resolver problemas com mais rapidez sem gerenciar pipelines de dados brutos complexos.

Aumento da receita

Os produtos de dados ajudam as empresas a monetizar diretamente os ativos. Por exemplo, uma empresa pode agrupar os dados próprios para que outros desenvolvedores os usem.

Vantagem competitiva

Organizações orientadas por dados costumam ser mais eficazes na aquisição e retenção de clientes. Ao oferecer experiências mais inteligentes e personalizadas, as empresas podem se destacar da concorrência que não está utilizando os dados de forma eficaz.

Crie agentes com segurança

Ao criar agentes de IA com base nesses produtos de dados "pré-agrupados", você garante que a IA esteja aprendendo com informações verificadas e de alta qualidade, em vez de dados brutos desorganizados. Isso cria um ambiente seguro em que a IA gera respostas precisas e realmente confiáveis, sem vazar informações sensíveis ou incorretas por acidente.

Exemplo: desenvolvedor de e-commerce corporativo usando o Knowledge Catalog e o BigQuery

Vamos conferir como é possível criar um produto de dados, como um "Preditor de inventário de varejo", usando ferramentas como o BigQuery e o Knowledge Catalog.

A meta: criar uma ferramenta interna que informe aos gerentes de loja quais produtos estão acabando e preveja o que eles precisam pedir para a próxima semana.

Etapa 1: ingerir e armazenar dados com o BigQuery

Primeiro, você precisa de um lugar para armazenar os dados de vendas. Você pode usar o BigQuery, um data warehouse sem servidor, para configurar um pipeline que transmite os números de vendas diários de cada loja para tabelas do BigQuery.

Etapa 2: gerenciar e governar dados com o Knowledge Catalog

Antes de criar o modelo, é necessário garantir que os dados estejam limpos. Usar o Knowledge Catalog para gerenciar o ciclo de vida dos dados, porque ele pode ajudar você a:

Catalogar os dados para que outros desenvolvedores possam encontrá-los
Definir regras de qualidade de dados (por exemplo, "O preço não pode ser negativo")
Proteger os dados para que apenas usuários autorizados possam acessá-los

Etapa 3: criar o modelo com o BigQuery ML

Agora você cria a inteligência. Em vez de exportar dados para uma ferramenta separada, você usa o BigQuery ML para escrever uma consulta SQL simples que treina um modelo de machine learning. Esse modelo analisa as tendências de vendas anteriores para prever a demanda futura.

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Etapa 4: expor o produto de dados

Por fim, você pode criar uma API simples ou um painel usando o Looker. Quando um gerente de loja faz login, em vez de ver consultas SQL, ele vê uma interface limpa que diz: "Encomende mais 50 camisetas vermelhas até terça-feira". Parabéns! Você transformou dados brutos em um produto de dados útil.

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Outros recursos

Crie documentação de produtos de dados: saiba como começar a criar produtos de dados com o Knowledge Catalog
Introdução ao Knowledge Catalog: entenda como gerenciar dados em toda a organização
Documentação do Google Cloud BigQuery: saiba como consultar e analisar seus dados

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