A mentalidade de produto para dados prioriza o tratamento das pessoas consumidoras de dados como clientes, garantindo que elas tenham uma experiência perfeita em toda a cadeia de valor dos dados. Isso abrange a facilidade de descoberta de dados, compreensão, confiança, acesso e consumo. A “mentalidade de produto” não é um conceito novo. No passado, nós o adotamos no mundo operacional ao construir produtos operacionais ou microsserviços. Ele também sugere uma nova maneira de construir equipes multifuncionais de longa duração para deter e compartilhar dados em toda a organização. Acreditamos que, ao trazer uma mentalidade de produto para os dados, as organizações podem operacionalizar os princípios FAIR (encontráveis, acessíveis, interoperáveis e reutilizáveis). Nossas equipes usam catálogos de dados como Collibra e DataHub para permitir a descoberta de produtos de dados. Para promover a confiança, publicamos métricas de qualidade de dados e SLI como recenticidade, completude e consistência para cada produto de dados, e ferramentas como Soda Core e Great Expectations automatizam as verificações de qualidade dos dados. A observabilidade de dados, por sua vez, pode ser obtida com a ajuda de plataformas como Monte Carlo. Temos visto os produtos de dados evoluírem como blocos constitutivos reutilizáveis para vários casos de uso ao longo do tempo. Isso é acompanhado por um tempo de lançamento mais rápido para casos de uso subsequentes, à medida que avançamos na identificação e construção de produtos de dados orientados por casos de valor. Portanto, nosso conselho é abraçar a mentalidade de produto para dados FAIR.
