Вещи, которые вам следует знать, масштабируя ваш веб-ориентированный продукт на основе данных

Что знать при масштабировании веб-продукта на основе данных

 

Когда вы смотрите на современный бизнес-ландшафт, вы, скорее всего, видите эру, в которой данные не просто являются нефтью, а являются топливом, двигателем и колесами большинства отраслей. 

Так что если вы работаете в бизнесе веб-ориентированных продуктов, ваше будущее частично зависит от масштабирования. Каждое решение, каждая стратегия, каждый продукт основаны на данных. 

Но как успешно масштабировать ваш продукт?

• F1 Score Визуальное руководство – и почему оно не спасет вас от несбалансированных данных
• Как бизнесу улучшить точность многоязычных классификаторов продуктов? В этой статье по искусственному интеллекту предлагается LAMM подход активного обучения, направленный на укрепление точности классификации в языках с ограниченными данными обучения.
• Microsoft представляет Python в Excel Связывая аналитические возможности с знакомым интерфейсом для расширения возможностей работы с данными

Целью данной статьи является прояснение вашего пути с помощью ключевых аспектов и практических советов по масштабированию. Независимо от того, работаете ли вы на платформе для найма, платформе для генерации лидов или любом другом данных ориентированном продукте, вы найдете необходимое руководство здесь.

 

Понимание основ масштабирования данных ориентированных продуктов

 

Давайте сначала поговорим о масштабируемости. Что это такое? Представьте себе, что ваш продукт – это воздушный шар. С ростом спроса вы хотите, чтобы ваш шар надулся и расширился, не лопнув. 

Вот о чем идет речь при масштабировании. Это способность плавно обрабатывать увеличенные нагрузки, будь то больше данных, больше пользователей или больше транзакций. 

Итак, что следует иметь в виду при планировании масштабирования?

 

Стратегии сбора и управления данными

 

Прежде всего, данные. Они являются основой вашего продукта. Но как поддерживать последовательность и качество сбора данных при масштабировании продукта? Как интегрировать и эффективно использовать эти данные? 

Сердце успешного масштабирования заключается в умелом управлении этими аспектами. Давайте разберем эти компоненты стратегий сбора и управления данными:

1. Постоянная проверка. Регулярно проверяйте источники данных и убедитесь, что собранные данные по-прежнему актуальны и точны.
2. Тщательная очистка. Используйте надежные алгоритмы для очистки данных и удаления любых несоответствий, ошибок или дубликатов.
3. Умное интегрирование. Соедините ваши наборы данных таким образом, чтобы сохранить их качество и удобство использования.

Разработав эти три области, вы готовите свой продукт на основе данных к успешному масштабированию. Все дело в управлении потоком данных с точностью, чистотой и умными интеграциями.

 

Конфиденциальность данных и соответствие требованиям

 

Масштабирование – это не только рост, но и ответственность. При обработке большего объема данных, особенно персональных данных, вы непременно столкнетесь с этическими и юридическими вопросами. 

Так как обеспечить конфиденциальность данных и соответствие требованиям регуляторов? 

Памятка для мудрых: анонимизируйте данные, когда это возможно, следите за последними регуляциями данных в регионах вашей деятельности и проводите регулярные проверки для обеспечения соответствия.

 

Стратегии масштабирования данных ориентированных продуктов в разных отраслях

 

При масштабировании данных ориентированного продукта конкретные аспекты будут различаться в зависимости от отрасли и характера продукта. 

Давайте рассмотрим некоторые конкретные примеры того, как вы можете использовать веб-данные для масштабирования в различных областях.

 

Платформы для найма

 

Предположим, у вас есть платформа для найма. С ростом платформы и присоединением к ней большего количества компаний и соискателей, вам придется получать и управлять большим объемом данных о вакансиях и сотрудниках. 

В этом случае алгоритм сопоставления на основе искусственного интеллекта может стать ключом к вашему масштабированию. Алгоритм будет анализировать описания вакансий, требования к навыкам и профили кандидатов, делая точные рекомендации по сопоставлению. 

По мере поступления новых данных алгоритм учится и совершенствуется, предлагая лучшие варианты со временем. 

Примером является то, как платформы, такие как LinkedIn, используют свои данные для улучшения функции “Возможно, вас заинтересует вакансия”.

 

Платформы для генерации лидов

 

В контексте платформы для генерации лидов, масштабирование означает эффективную обработку и анализ более обширных данных о фирме, сотрудниках и вакансиях для генерации высококачественных лидов. 

Например, вы можете масштабировать вашу платформу, интегрируя больше данных, что обогащает лидерскую информацию, помогая бизнесам лучше понимать своих потенциальных клиентов и более эффективно нацеливать свои маркетинговые усилия.

По мере роста вашей платформы, можно использовать инструменты предиктивного анализа для прогнозирования поведения клиентов на основе предыдущих данных, улучшения оценки лидов и увеличения количества конверсий.

Антиципация и преодоление проблем масштабирования

Масштабирование не всегда проходит гладко. Вам придется столкнуться с проблемами, от ограничений инфраструктуры и проблем управления данными до поддержания качества и безопасности данных.

1. Ограничения инфраструктуры. По мере масштабирования вашей платформы, существующая инфраструктура может испытывать трудности в поддержании увеличенной нагрузки данных и запросов пользователей. Вы можете столкнуться с более медленным временем обработки или даже сбоями системы. Ключевой момент в решении этой проблемы – инвестировать в масштабируемую инфраструктуру с самого начала. Рассмотрите решения, такие как облачные серверы или базы данных, которые могут расширяться (или сокращаться) в соответствии с вашими потребностями. Управляемые услуги от поставщиков, таких как Amazon Web Services (AWS) или Google Cloud, могут помочь справиться с этими проблемами, предлагая надежную, масштабируемую инфраструктуру.
2. Проблемы управления данными. С увеличением объема данных возникает больше сложностей. Вам придется иметь дело с различными форматами данных, проблемами интеграции и, возможно, неполными или несогласованными данными. Автоматизированные инструменты управления данными могут спасти вас здесь, помогая собирать, очищать, интегрировать и поддерживать ваши данные систематически.
3. Поддержание качества данных. С ростом масштаба увеличивается риск ошибок данных, дубликатов или несоответствий. Чтобы поддерживать качество ваших данных, вам нужно реализовать сложные процессы проверки и очистки данных. Это может включать простые проверки и удаление дубликатов, а также более сложные алгоритмы машинного обучения.
4. Безопасность данных. С увеличением объема данных и ростом числа пользователей растет и потенциал утечек данных. Реализация надежных мер безопасности критически важна. Это может включать шифрование конфиденциальных данных, проведение регулярных аудитов безопасности и обеспечение соответствия вашей платформы соответствующим регулятивным требованиям по защите данных.

Проблемы являются естественными при масштабировании. Ключевым моментом является прогнозирование возможных проблем, их подготовка и наличие стратегий для их решения при возникновении.

Подготовка к будущему продуктов на основе данных

Мир данных быстро меняется и развивается. Подготовка к будущему – это не только оставаться на плаву, но и позиционироваться для восхождения на волне прогресса. Как вы можете обеспечить готовность вашего продукта на основе данных к любым изменениям?

1. Непрерывное обучение. Будущее принесет новые технологии, новые методологии и новые способы понимания и использования данных. Важно поощрять культуру непрерывного обучения и любознательности в вашей команде. Будьте в курсе последних достижений в области науки о данных и технологий. Посещайте семинары, вебинары и отраслевые мероприятия. Поощряйте вашу команду искать новые сертификации и образовательные возможности.
2. Инвестиции в передовые технологии. Искусственный интеллект (AI) и машинное обучение (ML) – это не просто модные слова, они формируют будущее продуктов на основе данных. Эти технологии могут автоматизировать задачи по обработке данных, извлекать информацию из сложных наборов данных и повышать эффективность и масштабируемость вашего продукта. Кроме того, технология блокчейн все чаще используется для повышения безопасности и прозрачности данных. Рассмотрите, как эти достижения могут быть интегрированы в вашу платформу.
3. Гибкость и адаптивность. По мере масштабирования вашего продукта на основе данных вам придется вносить изменения, возможно, значительные, в ваши стратегии и процессы. Развитие гибкого мышления может помочь вам более гладко адаптироваться к изменениям. Экспериментируйте с разными стратегиями, извлекайте уроки из своих успехов и неудач, и не бойтесь менять курс, когда это необходимо.
4. Этика и соответствие. С увеличением осведомленности общественности и регуляторного внимания к конфиденциальности данных, обеспечение этических практик обработки данных и соответствие требованиям регулирования становится более важным, чем когда-либо. Это не только предотвращение штрафов, но и построение доверия с вашими пользователями. Регулярно обновляйте ваши политики конфиденциальности данных и рассмотрите возможность проведения аудитов третьей стороной для обеспечения соответствия.
5. Предиктивный анализ. Будущее – это предугадывание трендов и принятие прогнозирующих решений. Инструменты предиктивного анализа могут анализировать прошлые данные, чтобы предсказывать будущие тренды, помогая вам оставаться на шаг впереди. Они также могут помочь в управлении рисками, предсказании поведения клиентов и прогнозировании результатов.

Подготовка к будущему – это не однократная задача, а непрерывный процесс обучения, адаптации и предвидения. С фокусом на будущем вы можете обеспечить актуальность и конкурентоспособность вашего продукта на основе данных в любых условиях.

 

Но как именно можно быть готовым?

 

• Инвестируйте в таланты. Навыки, связанные с данными, постоянно развиваются. Инвестируйте в непрерывное обучение вашей команды, чтобы обеспечить ее удержание на вершине новых трендов и технологий.
• Примите AI и машинное обучение. Эти технологии будут продолжать формировать будущее продуктов, основанных на данных. Исследуйте, как они могут повысить масштабируемость и эффективность вашего продукта.
• Способствуйте гибкости. Быстрое изменение является постоянной чертой мира технологий. Прививайте гибкое мышление и будьте готовы изменить или адаптировать свои стратегии по мере необходимости.

 

Заключение

 

В мире, все больше полагающемся на данные, масштабирование вашего веб-продукта, основанного на данных, больше не является выбором, а необходимостью.

Независимо от того, работаете ли вы с фирмографическими данными, данными о сотрудниках, данными о вакансиях или другими данными, успех ваших усилий по масштабированию будет зависеть от ваших стратегий сбора и управления данными, вашего соблюдения приватности и соответствия, вашей отраслевой стратегии масштабирования и вашей готовности к будущему.

    Каролис Дидзюлис – директор по продукту в Coresignal, ведущем поставщике открытых веб-данных в отрасли. Его профессиональная экспертиза основана на более чем 10-летнем опыте в развитии бизнеса Bh1B и более чем 6-летнем опыте в области данных. Сейчас Каролис сосредоточен на руководстве усилиями Coresignal в обеспечении успеха стартапов, предприятий и инвестиционных фирм, основанных на данных, путем предоставления наиболее масштабных и свежих открытых веб-данных из самых сложных источников в Интернете.