Memahami Data-as-a-Product (DaaP): Prinsip, Implementasi, dan Manfaat

Diterbitkan: 2024-05-15

Memperlakukan data sebagai produk berarti memandangnya sebagai aset berharga yang dapat dikurasi, dikelola, dan dimonetisasi seperti produk fisik.

Mengapa pemasar harus peduli dengan konsep data sebagai produk (DaaP)?

Memperlakukan data sebagai sebuah produk memastikan data tersebut akurat, konsisten, dan terkini, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih baik dan pada akhirnya mendorong pendapatan dan ROI yang lebih tinggi. Data yang andal dan dikelola dengan baik memungkinkan tim pemasaran mendapatkan wawasan lebih mendalam tentang perilaku pelanggan. Hal ini membantu mengoptimalkan penargetan dan segmentasi, serta mempersonalisasi upaya pemasaran untuk meningkatkan keterlibatan pelanggan dan tingkat konversi. Data yang akurat memungkinkan pelacakan kinerja kampanye yang lebih tepat, memungkinkan pemasar mengalokasikan anggaran secara lebih efisien dan fokus pada strategi pengembalian yang tinggi.

Sekarang setelah Anda mengetahui alasannya , mari selami dasar-dasarnya, cara menerapkannya di perusahaan Anda, dan pertimbangan utama.

Apa itu Data sebagai Produk (DaaP)?

Data-as-a-Product (DaaP) adalah pendekatan pengelolaan data di mana data diperlakukan sebagai produk yang dikurasi, dipelihara, dan dikirimkan kepada pengguna dengan tingkat kualitas dan perhatian yang sama seperti produk fisik.

DaaP melibatkan tata kelola data yang ketat, dokumentasi komprehensif, dan antarmuka yang ramah pengguna, membuat data mudah ditemukan dan digunakan untuk berbagai aplikasi. Pendekatan ini memastikan bahwa data bukan sekadar produk sampingan dari operasi, namun merupakan aset berharga yang dikelola secara cermat untuk mendukung pengambilan keputusan berdasarkan data.

Produk Data vs. Data sebagai Produk (DaaP)

Mendalami topik ini lebih dalam, kita perlu membedakan antara dua konsep yang terkait namun berbeda: produk data dan data sebagai produk.

DaaP adalah pendekatan holistik terhadap pengelolaan data yang mencakup seluruh siklus hidup data, mulai dari pembuatan dan pemrosesan hingga pemeliharaan dan pengiriman.

Produk data adalah alat atau keluaran spesifik yang berasal dari data, seperti dasbor, laporan, model prediktif, dan segmen pelanggan. Produk-produk ini adalah hasil akhir yang digunakan tim pemasaran untuk menginformasikan strategi, melacak kinerja, dan membuat keputusan. Hal ini merupakan aset nyata dan siap digunakan yang memberikan wawasan dan mendorong tindakan.

Seringkali tim pemasaran memandang produk data sebagai keluaran yang terisolasi dan bukan bagian dari sistem manajemen data yang holistik. Pemasar mungkin menghabiskan banyak waktu untuk membersihkan dan menyiapkan data untuk setiap proyek daripada mengadopsi pendekatan yang konsisten seperti DaaP. Hal ini menyebabkan penundaan dan peningkatan biaya operasional.

Aspek	Produk data	Data sebagai produk (DaaP)
Tujuan	Dirancang untuk memecahkan masalah tertentu atau memberikan wawasan spesifik.	Mengelola data dengan perspektif yang luas dan strategis, yang bertujuan agar data dapat diakses dan berguna di seluruh organisasi.
Cakupan	Seringkali terbatas pada fungsi atau wawasan tertentu; disesuaikan dengan proses bisnis tertentu.	Mencakup seluruh siklus hidup data, mulai dari pembuatan hingga pengiriman.
Keterlibatan pengguna	Ditargetkan pada kelompok pengguna tertentu, seperti analis pemasaran, manajer, atau unit bisnis tertentu.	Membutuhkan keterlibatan dari berbagai tingkat organisasi, mendorong penerapan praktik data-sentris secara luas.
Pengelolaan	Berbasis proyek dan situasional, dengan fokus pada penyampaian fungsi atau hasil tertentu.	Melibatkan manajemen berkelanjutan yang serupa dengan pengembangan produk tradisional, dengan perbaikan berulang.
Nilai strategis	Memberikan nilai melalui aplikasi dan wawasan yang ditargetkan, sering kali dalam konteks operasional tertentu.	Meningkatkan budaya data secara keseluruhan dan kemampuan strategis, memposisikan data sebagai aset inti organisasi.
Integrasi	Integrasi biasanya terjadi dalam konteks operasional yang ditentukan.	Memerlukan integrasi di berbagai domain dan fungsi bisnis.
Lingkaran kehidupan	Siklus hidup mungkin terbatas, diakhiri dengan berakhirnya siklus hidup proyek atau solusi.	Memiliki siklus hidup berkelanjutan yang memerlukan pembaruan dan pengelolaan rutin agar tetap relevan dan berguna.
Orientasi Hasil	Terkait langsung dengan hasil bisnis yang terkait dengan tugas atau proses tertentu.	Berorientasi pada penciptaan lingkungan data yang berkelanjutan, terukur, dan efisien yang mendukung berbagai hasil.

Prinsip Inti Data sebagai Produk

Jadi, setelah Anda memahami apa itu data sebagai produk dan apa saja yang tercakup di dalamnya, mari selami prinsip-prinsip inti yang menjadikan data sebagai aset berharga untuk strategi pemasaran Anda. Prinsip-prinsip ini memastikan bahwa data diperlakukan dengan hati-hati dan penuh perhatian, sehingga menjadikannya sebagai minyak baru bagi bisnis Anda.

1. Kualitas data

Kualitas data adalah fondasi data sebagai produk. Data berkualitas tinggi akurat, konsisten, dan terkini, memastikan bahwa semua keputusan pemasaran didasarkan pada informasi yang dapat diandalkan.

Untuk memastikan data berkualitas tinggi, mulailah dari awal, yaitu pengumpulan dan pemrosesan data. Gunakan alat ETL (Ekstrak, Transformasi, dan Muat) untuk menyederhanakan proses persiapan data. Alat-alat ini mengotomatiskan ekstraksi data dari berbagai sumber, mengubahnya menjadi format yang konsisten, dan memuatnya ke dalam sistem terpusat untuk analisis. Otomatisasi ini secara signifikan mengurangi upaya manual dan kemungkinan kesalahan.

Improvado adalah saluran data pemasaran dan platform analitik. — *Representasi skema tentang cara* *kerja* *Improvado ETL*

Improvado memberikan landasan data yang kuat untuk kerangka analisis yang kohesif. Platform ini mengumpulkan data dari 500+ platform pemasaran dan penjualan, sistem internal, dan sumber offline, secara otomatis mempersiapkannya untuk dianalisis, dan memuat data dengan aman ke gudang data atau alat BI pilihan Anda. Improvado membantu merek membangun fondasi DaaP dan memperoleh wawasan real-time yang dapat ditindaklanjuti dari data mereka.

2. Aksesibilitas data

Data harus mudah diakses oleh semua orang yang membutuhkannya. Ini berarti memiliki platform dan alat yang mudah digunakan yang memungkinkan tim pemasaran dan pengguna bisnis lainnya menemukan dan menggunakan data yang mereka butuhkan dengan cepat. Misalnya, alat analisis dengan pemrosesan bahasa alami yang dapat diakses oleh pakar pemasaran tanpa bantuan teknis memastikan bahwa penyesuaian kampanye dapat dilakukan dengan cepat dan berdasarkan wawasan data waktu nyata.

Agen AI Improvado dapat menangani sebagian besar pertanyaan yang biasanya Anda ajukan kepada tim data Anda.

Agen AI Improvado adalah analitik percakapan dan platform BI layanan mandiri yang memungkinkan eksplorasi, analisis, dan visualisasi data tanpa hambatan melalui perintah dalam bahasa Inggris sederhana. Agen terhubung ke kumpulan data pemasaran Anda dan memiliki antarmuka obrolan tempat Anda dapat mengajukan pertanyaan ad-hoc, membuat dasbor, menganalisis data, dan banyak lagi.

3. Tata kelola data

Tata kelola data adalah prinsip inti lainnya dari data sebagai produk. Ini melibatkan penetapan kebijakan dan prosedur untuk memastikan data dikelola dengan benar dan aman. Hal ini termasuk menentukan siapa yang memiliki akses terhadap data dan apa yang dapat mereka lakukan terhadap data tersebut, kepatuhan terhadap peraturan, dan kepatuhan terhadap standar privasi.

Pertimbangkan skenario di mana anggota tim yang berbeda bertanggung jawab atas berbagai saluran pemasaran, lini produk, wilayah, atau klien. Tanpa tata kelola data, setiap orang mungkin menafsirkan apa yang harus dilacak dan cara mencatatnya secara berbeda. Ketidakkonsistenan ini mempersulit perbandingan kinerja berbagai segmen bisnis secara akurat. Hal ini dapat menyebabkan strategi yang salah arah, salah mengalokasikan sumber daya, mengabaikan peluang potensial, atau gagal mengatasi bidang-bidang yang berkinerja buruk.

Salah satu contoh alat tata kelola data analisis pemasaran adalah Improvado Workspaces. Ruang kerja memungkinkan pengguna membuat lingkungan anak terpisah dalam satu lingkungan induk yang menyeluruh. Lingkungan anak ini dapat disesuaikan dengan akun atau sumber data tertentu, dan admin dapat mengelola siapa yang memiliki akses ke data tertentu.

Misalnya, Anda mungkin memiliki lingkungan analitik Improvado untuk keseluruhan merek, tetapi memisahkan analitik untuk setiap lini produk di ruang kerja yang berbeda.

Untuk memantau kepatuhan terhadap standar tata kelola data, pertimbangkan untuk memanfaatkan solusi otomatis seperti Cerebro. Cerebro adalah platform tata kelola data bertenaga AI yang memantau kepatuhan terhadap pedoman data operasional dan bisnis serta memperingatkan Anda tentang penyimpangan dari aturan yang ditetapkan. Semua aturan ditetapkan menggunakan masukan bahasa alami, dalam bahasa Inggris sederhana.

4. Konsistensi data

Konsistensi dalam data berarti bahwa data yang sama tersedia dan identik di semua platform dan alat. Hal ini untuk mencegah terjadinya perbedaan yang dapat menyebabkan pengambilan keputusan yang salah informasi. Misalnya, jika departemen penjualan dan pemasaran menggunakan sumber data berbeda dengan informasi yang tidak konsisten, hal ini dapat mengakibatkan strategi yang tidak selaras. Data yang konsisten memastikan bahwa semua tim memiliki pemikiran yang sama.

5. Kegunaan data

Prinsip inti lainnya dari data sebagai produk adalah kegunaan data yang memastikan bahwa data terorganisir dengan baik dan mudah dianalisis.

Data yang dapat digunakan harus disajikan dalam format yang memungkinkan analis pemasaran mengekstraksi wawasan yang dapat ditindaklanjuti dengan cepat. Misalnya, dasbor yang memvisualisasikan indikator kinerja utama (KPI) dalam format yang mudah dipahami membantu pakar pemasaran melacak kinerja kampanye dan membuat keputusan berdasarkan data secara efisien.

6. Manajemen siklus hidup data

Mengelola siklus hidup data berarti mengawasi data mulai dari pembuatan hingga penghapusan. Hal ini mencakup pengumpulan, pemrosesan, penyimpanan, dan pembuangan data.

Manajemen siklus hidup yang efektif memastikan bahwa data yang ketinggalan jaman atau tidak relevan tidak menyumbat sistem, sehingga memungkinkan tim pemasaran untuk fokus pada informasi terkini dan berharga. Misalnya, melakukan audit rutin terhadap database pemasaran untuk menghapus data kampanye yang usang dapat meningkatkan kinerja sistem dan memastikan bahwa analis bekerja dengan informasi terkini. Penerapan sistem klasifikasi data dapat membantu mengkategorikan data berdasarkan relevansi dan frekuensi penggunaannya, sehingga memudahkan dalam mengidentifikasi data mana yang harus diprioritaskan dan data mana yang dapat diarsipkan atau dihapus.

Contoh lainnya adalah penggunaan kontrol versi untuk materi pemasaran dan aset konten. Dengan mengelola berbagai versi data dan hanya menyediakan versi terkini dan relevan yang mudah diakses, tim pemasaran dapat menghindari kebingungan dan memastikan konsistensi dalam kampanye mereka.

7. Integrasi data

Mengintegrasikan data dari berbagai sumber memastikan pandangan komprehensif tentang perjalanan pelanggan. Ini berarti menggabungkan data dari sistem CRM, media sosial, analisis situs web, dan lainnya untuk menciptakan tampilan terpadu. Perspektif holistik ini memungkinkan analis pemasaran untuk memahami perilaku pelanggan dengan lebih baik dan menyesuaikan strategi yang sesuai.

Dengan mengikuti prinsip-prinsip inti ini, tim pemasaran dapat memanfaatkan data sebagai produk untuk meningkatkan strategi mereka, mengoptimalkan kinerja kampanye, dan mendorong hasil bisnis yang lebih baik.

Tantangan dan Solusi dalam Implementasi Data-as-a-Product (DaaP)

Penerapan data sebagai produk dapat menjadi tantangan karena kompleksitas teknis dan perlunya adaptasi organisasi. Namun, dengan strategi yang ditargetkan, tantangan-tantangan ini dapat dikelola secara efektif untuk memaksimalkan manfaat DaaP.

Kesiapan teknis dan organisasi

Mengadopsi Data sebagai Produk (DaaP) memerlukan infrastruktur teknis yang kuat yang mendukung kumpulan data besar dan analisis kompleks. Hal ini sering kali berarti memperbarui sistem yang sudah ada, yang bisa memakan banyak biaya dan waktu. Selain itu, integrasi alat analitik tingkat lanjut dan memastikan kompatibilitasnya dengan sistem saat ini dapat menimbulkan tantangan yang signifikan. Untuk mengatasi hal ini, organisasi harus mempertimbangkan investasi pada infrastruktur berbasis cloud yang skalabel dan dapat berkembang seiring dengan kebutuhan data mereka.

Selain peningkatan teknis, menumbuhkan budaya berbasis data juga merupakan hal yang sangat penting. Program pelatihan dan lokakarya dapat membantu memudahkan transisi, mendorong karyawan untuk menerapkan proses pengambilan keputusan berdasarkan data. Kepemimpinan juga harus memperjuangkan penggunaan data dalam perencanaan strategis dan operasional sehari-hari untuk memperkuat pentingnya data dan mengintegrasikan pemikiran yang berpusat pada data ke dalam budaya perusahaan.

Menyelaraskan strategi data dengan tujuan bisnis

Memastikan bahwa strategi data selaras dengan tujuan bisnis secara keseluruhan dapat menjadi sebuah tantangan. Ketidakselarasan dapat menyebabkan pemborosan sumber daya, karena inisiatif data yang tidak berkontribusi langsung terhadap tujuan bisnis dapat menghabiskan waktu dan anggaran yang berharga tanpa memberikan manfaat nyata.

Misalnya, sebuah perusahaan mungkin mengalokasikan sumber daya yang signifikan untuk mengumpulkan dan menganalisis data media sosial guna meningkatkan metrik kesadaran merek, namun jika tujuan bisnis saat ini adalah meningkatkan konversi penjualan melalui kampanye email yang ditargetkan, inisiatif data ini mungkin tidak berkontribusi langsung untuk mencapai tujuan tersebut. Akibatnya, upaya dan anggaran yang dikeluarkan untuk analisis media sosial mungkin tidak memberikan manfaat nyata terkait dengan tujuan utama bisnis, sehingga menyebabkan pemborosan sumber daya.

Libatkan pemangku kepentingan utama dalam proses perencanaan strategi data sejak awal. Ini termasuk para eksekutif, kepala departemen, dan pengambil keputusan lainnya yang memahami tujuan inti dan prioritas bisnis. Tinjau dan sesuaikan inisiatif data secara berkala untuk memastikan inisiatif tersebut mendukung tujuan bisnis.

Memastikan Ketersediaan Data Real-Time

Banyak keputusan bisnis memerlukan ketersediaan data real-time, namun memastikan bahwa data terus diperbarui dan dapat diakses dapat menjadi tantangan teknis. Sejumlah besar perusahaan masih mengandalkan pengoptimalan pasca-kampanye karena mereka tidak dapat mengumpulkan dan memetakan data dengan cukup cepat untuk melakukan penyesuaian tepat waktu selama kampanye. Keterlambatan dalam pemrosesan dan ketersediaan data ini dapat mengakibatkan hilangnya peluang, karena keputusan dibuat berdasarkan informasi yang sudah ketinggalan zaman, sehingga berpotensi mengakibatkan kinerja kampanye menjadi kurang optimal dan sumber daya terbuang sia-sia.

Alat pemrosesan data otomatis yang disesuaikan dengan kasus penggunaan tertentu, seperti Improvado, dapat meningkatkan ketersediaan data real-time secara signifikan. Improvado adalah platform analisis pemasaran dengan konektor data asli ke lebih dari 500 platform pemasaran dan penjualan, bersama dengan model data siap pakai yang memetakan dan mengubah data secara efisien. Hal ini memungkinkan penyajian data siap analisis hampir secara real-time. Menyiapkan dasbor dan peringatan real-time dengan alat-alat ini dapat memberikan visibilitas langsung terhadap metrik dan permasalahan utama, sehingga memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih tangkas dan tepat.

Apa Arti DaaP bagi Masa Depan Merek Anda

Penerapan pendekatan data sebagai produk mewakili perubahan transformatif dalam cara organisasi mengelola dan memanfaatkan data mereka. Dengan memperlakukan data dengan ketelitian dan kepentingan strategis yang sama seperti produk lainnya, perusahaan dapat menciptakan fungsi pemasaran yang lebih tangkas dan responsif yang mampu beradaptasi dengan wawasan waktu nyata dan kondisi pasar yang berubah dengan cepat.

Mengadopsi pendekatan data sebagai produk menempatkan perusahaan menjadi lebih proaktif dibandingkan reaktif. Dengan wawasan data real-time, bisnis dapat mengantisipasi tren pasar, mengidentifikasi peluang yang muncul, dan mengambil keputusan yang tepat dengan cepat. Kemampuan berwawasan ke depan ini dapat memberikan keunggulan kompetitif bagi organisasi, memungkinkan mereka untuk tetap menjadi yang terdepan dalam lanskap pasar yang dinamis dan bergerak cepat.

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apa itu data sebagai produk (DaaP)?

Data-as-a-product (DaaP) adalah pendekatan di mana kumpulan data diperlakukan sebagai produk mandiri, dengan fokus pada kualitas, kegunaan, dan kepuasan pengguna sepanjang siklus hidupnya. Ini menerapkan prinsip-prinsip manajemen produk untuk membuat data dapat diakses dan ditindaklanjuti oleh pengguna akhir seperti analis bisnis, pemasar, dan manajemen senior.

Apa perbedaan DaaP dengan produk data tradisional?

Tidak seperti produk data tradisional seperti dasbor atau laporan yang dirancang untuk mengatasi masalah tertentu atau memberikan wawasan, DaaP mengadopsi pendekatan holistik untuk mengelola data di seluruh siklus hidupnya. Hal ini bertujuan untuk membuat data mudah diakses dan berguna di seluruh organisasi, meningkatkan nilai strategis dan integrasi data ke dalam operasi sehari-hari.

Apa prinsip inti Data-as-a-Product?

Prinsip-prinsip inti mencakup desain yang berpusat pada pengguna, kualitas dan keandalan, manajemen siklus hidup, skalabilitas, serta langkah-langkah keamanan dan tata kelola yang kuat. Prinsip-prinsip ini memastikan bahwa produk data efektif, aman, dan memenuhi kebutuhan pengguna secara konsisten.

Tantangan apa saja yang mungkin dihadapi organisasi ketika menerapkan DaaP?

Tantangannya mencakup pengelolaan kompleksitas pengintegrasian berbagai sumber data, memastikan privasi dan keamanan data, serta mengadaptasi budaya organisasi ke pendekatan yang berpusat pada data. Solusinya melibatkan perencanaan strategis, investasi dalam teknologi, dan pengembangan budaya yang mencakup pengambilan keputusan berdasarkan data.