目前，在数字经济的大潮之中，线上直播、远程办公等领域发展迅速，云计算、大数据、物联网等数字技术的应用场景和想象空间更加巨大。

数字化转型早已不是企业发展的附加题，而是其必须付诸实际行动的必选题。在企业数字化转型过程中，依托信息化平台，研发数据产品成为企业转型工作的重要抓手之一。

如今，凡是以数据价值驱动为核心的产品形式都是数据产品，其主要价值是为企业提供决策支持，因此评价数据产品设计的核心是其能否满足业务的关键需求。

随着数据应用场景越来越丰富，行业数据产品鳞次栉比、层出不穷。“百花齐放”的现状固然可喜，但不可否认，一些数据产品看上去“高大上”，却与实际业务场景脱钩，出现不实用、不管用、不好用的情况。

从业务需求出发，到数据探索分析、思路固化，再到数据产品落地，在整个数据价值链路上，数据产品处于后端。如果仅根据研发理论以及部分实验数据，缺乏对于整体业务链的系统深入分析，甚至没有经过实践检验，这样做出来的数据产品不贴合应用场景不足为奇。

在不同工作细分场景中研发匹配的数据产品，是为了系统解决痛点问题、提升工作效率，需要站在产业链、供应链的全局角度，结合实际应用场景，以系统性思维统筹推进。

研发一款数据产品，首先要思考这个产品的目标用户是哪个群体，确定数据产品的业务目标。比如，零售环节消费数据体量大、品目杂，针对消费数据交易过程难以管控、瑕疵数据清洗应用难以落地的难题，如何做好消费数据诊断，这就是具体的业务目标。

其次，为实现业务目标，需要用哪些数据指标评估业务？这些数据指标怎么来的？如何反映解决问题的思路？以精准标签供货为例，标签的归类组合、参数设置、客户选取等均存在人为干预因素，研发一款数据产品客观进行维度筛选和阈值设定，甚至还可以对标签进行全生命周期管理和动态管理，这就是解决思路。

再次，确定数据指标后需要明确指标以什么形式展示，如何更好发挥指标价值，并最终从抽象概念进化到具体的产品形式。比如营销领域的全店铺管理智能驾驶舱、零售终端“一键通”智能评价工具等，针对不同的需求，产品形式、展示效果各有千秋。

当然，企业数字化转型要的是效率、是效果，是可落地、可实施的工具和方法。实践是检验产品效果的唯一标准。随着数据量不断积累，数据产品只有在实践中持续迭代升级，不断推动全方位数据赋能，才能科学辅助决策、解决实际问题。

新一代数字技术蓬勃发展，“万物互联”的数字时代已然开启。运用数字化思维和方法，紧密贴合实际应用场景，加快打造实用管用好用的数据产品，真正让数据转化为新工具、新方式、新业务、新模式、新效益，才能推动企业数字化转型进入纵深推进新阶段。