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企业正在积极采用 数据产品思维 作为管理数据资产的标准实践。这一方法将数据视为具有自身生命周期、质量标准，并专注于满足消费者需求的“产品”。无论组织选择 数据网格 还是 Lakehouse 架构，我们现在将其推荐为数据管理的默认建议。
我们强调数据产品思维中的以消费者为中心的原则，以推动更大的采用率和价值实现。这意味着通过 设计数据产品，从用例出发反向工作。同时，我们专注于使用现代数据目录（如 DataHub、Collibra、Atlan 和 Informatica）捕获和管理业务相关元数据与技术元数据。这些实践提升了数据的可发现性和可用性。此外，我们将数据产品思维应用于扩展 AI 项目，创建 AI 就绪数据。这一方法涵盖了全面的生命周期管理，确保数据不仅得到良好治理并具备高质量，同时在不再需要时能够符合法律和监管要求进行退役。
数据产品思维 重视将数据消费者视为客户，确保他们在数据价值链中的无缝体验。这包括易用的数据发现、理解、信任、访问和消费。产品思维 不是一个新概念，过去我们在运维中施用了这一概念，建立了运维产品和微服务，它伴随着构建长期的跨功能的团队在组织中拥有并分享他们的数据。通过结合数据和产品思维，我们相信组织能够使用 FAIR (可发现, 可访问, 可互通且可复用) 原则进行数据运营。我们的团队使用如Collibra 和 DataHub 的数据目录实现数据产品的 可发现性。为了建立信任，我们发布数据质量和 服务等级指标 ，比如数据产品的及时性、完整性和一致性, 并使用 Soda Core 和 Great Expectations 等工具自动化数据质量检查。 数据可观测性可同时通过Monte Carlo等平台实现。
我们已经看到数据产品随着时间的推移，演变为多个用例的可重用构建块。随着我们在识别和构建价值驱动的数据产品上的进展，后续用例的上市时间也随之加快。因此，我们的建议是，采纳 针对 FAIR 数据的数据产品思维 。
