Data Product Design: em qual destas 15 categorias está seu produto?

No primeiro artigo desta série sobre Data Products (Data Product vs Tech Product) falei que Produtos de Dados podem ser categorizados dentro de 15 categorias de acordo com o Tipo de Output gerado por ele e sua Forma de Interação com o usuário.

Neste artigo descreverei em mais detalhes cada um dos 5 Tipos de Output possíveis das 3 Formas de Interação, que combinados definem como se deve tratar o design e desenvolvimento de seu Produto de Dados.

Os Produtos de Dados podem ser agrupados em 5 tipos diferentes de acordo com seus outputs, são eles:

Produtos de Dados Brutos coletam, armazenam e entregam ao usuário os dados como eles são. Alguns processamentos para limpeza e refinamento podem ser feitos durante o processo, mas os valores dos dados entregues ao usuário são os mesmos que foram coletados. Neste tipo de produto de dados, o usuário é quem irá fazer todo o trabalho de uso dos dados.

Exemplos de Produtos de Dados Brutos: Data Lakes, Extratos Bancário.

Já no caso de Produtos de Dados Derivados, o usuário receberá dados que foram processados previamente pelo produto. Podem ser processamentos mais simples, como um somatório ou mais complexos como cálculo de uma fórmula matemática, análises de probabilidades baseadas em dados brutos ou derivados processados anteriormente.

Exemplos de Produtos de Dados Derivados: Guia Bolso, Balancetes Contábeis.

Produtos de Algoritmos, ou Algorithms-as-a-service, recebem alguns dados, faz o processamento destes através de um algoritmo e retorna informações e insights sobre aqueles dados inseridos. Geralmente são produtos de modelos gerados por Machine Learning ou outros tipos de algoritmos complexos.

Exemplos de Produtos de Algoritmos: Google Image, Akinator.

Produtos de Suporte à Decisões tem o objetivo de fornecer informações para que o usuário possa tomar melhores decisões, mas diferentemente do próximo tipo, estes não tomam a decisão pelo usuário. Eles agrupam e processam todos os dados necessários e entregam ao usuário as informações e insights realmente relevantes para que ele tome a melhor decisão possível.

Exemplo de Produtos de Suporte à Decisões: Google Analytics, Waze.

Produtos de Decisões Automatizadas assumem a responsabilidade da inteligência e tomada de decisão de um determinado assunto. Geralmente são produtos que utilizam Machine Learning que analisam todas as variáveis necessárias e executam uma ação de acordo com o resultado desta análise.

Exemplos de Produtos de Decisões Automatizadas: Algoritmos de recomendação da Netflix, Spotify e Amazon.com, feed do Facebook, Instagram e Linkedin.

Cada Produto de Dados pode ser apresentar e interagir com o usuário de 4 formas diferentes:

Produtos de APIs são direcionadas a usuários técnicos, que consumirão diretamente a API ou farão sua integração a outros produtos. Mesmo assim, para desenvolver Produtos de APIs é muito importante seguir as boas práticas de desenvolvimento de produtos, garantindo que a API seja intuitiva, bem documentada e que atinja os objetivos esperados pelos usuários.

Exemplos de Produtos de APIs: API do PagSeguro e API do Facebook.

Produtos de Dashboards, Visualizações e Relatórios são direcionados a usuários que já possuem conhecimento para lidar e tomar decisões baseadas nos dados e informações apresentados neles. Quanto mais estes tipos de produtos conseguem garantir que as informais mais relevantes são apresentadas ao usuário e quanto mais auto-explicativos forem, mais acessível estes produtos ficam a usuários menos especialistas no assunto.

Exemplos de Produtos de Dashboards, Visualizações e Relatórios: Nucont e Google Analytics.

Produtos de Elementos Web são direcionados para garantir uma melhor experiência do usuário, exigindo cada vez menos conhecimento técnico deste para receber o maior valor possível do produto de dados. Recentemente estas interfaces vem se estendendo para outros formatos, como voz, robótica e realidade aumentada, além de outros. Existem muitas maneiras possíveis de se apresentar Produtos de Elementos Web, mas em sua maioria entregam ao usuários as decisões tomadas por uma Inteligência Artificial e alguns casos também comunicam o porquê ou o como ela chegou àquela decisão.

Entender a combinação de um Tipo de Output com uma Forma de Interação é o início do trabalho de design de um Produto de Dados e pode te ajudar a entender melhor como seguir o projeto e entregar o máximo de valor para o usuário de seu produto.

No próximo artigo falarei sobre a relação de Complexidade de Desenvolvimento e Facilidade de Uso (Dev Complexity and User Friendliness). O quanto complexo é desenvolver cada Tipo de Output do produto e o quanto cada tipo gera uma experiência fácil e positiva no usuário.

Qual combinação de Produto de Dados você quer saber mais? Conte nos comentários que em breve publico um novo artigo sobre como desenvolver este tipo de produto.

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