首页 > 其他分享 >激活数据飞轮:AI产品经理的成功秘诀

激活数据飞轮:AI产品经理的成功秘诀

时间:2024-09-20 19:54:11浏览次数:10  
标签:飞轮 AI 经理 秘诀 产品 数据 模型

在现今的AI产品领域,数据驱动已经是业界共识。许多企业都为此重金打造了数据中台。但事实上,如何让数据不仅仅停留在数据中台中,而是有机的流动起来才是提升产品质量的关键,这就是数据飞轮。所以理解数据飞轮背后的力量以及如何启动它是必须掌握的技术。今天,我们就来详细解读一下作为AI产品经理,如何通过数据飞轮的转动改进机器学习模型性能。


什么是数据飞轮?

数据飞轮是指通过数据的不断积累和反馈,推动AI系统性能逐步提高的一个过程。数据飞轮的核心理念是:通过收集数据,改进模型,提升产品,进而吸引更多用户和数据,再次推动改进,从而形成正向循环。简单来说,数据飞轮的运行机制类似于一个在下坡滚动的雪球,随着时间的推移,雪球(数据)越滚越大,推动模型性能越来越好。这个过程的持续性和自我增强特性是AI产品成功的关键。AI产品经理的任务就是设计、启动和加速这个飞轮的运转,让产品在市场上快速获得成功。

激活数据飞轮:AI产品经理的成功秘诀_产品经理


启动数据飞轮

数据飞轮从获取数据开始。一个糟糕的模型搭配优质数据仍然可以表现良好,但一个没有数据的最佳模型可能会是灾难。此外,如果没有任何数据,为特定问题训练模型几乎是不可能的。目前主要有两种方法获取初始数据,例如从其他平台获取数据,对于初创公司或产品刚刚进入市场时,获取现有平台的数据是启动数据飞轮的快捷方式。这种方式虽然成本较高,但可以节省大量时间,帮助企业快速进入市场。然而,获取数据的质量、适用性也需慎重考虑;或者自行收集本系统的数据。另一个选择是自行收集数据,这需要时间和精力投入。AI产品经理可以通过设计一款基础产品来收集用户行为数据,或通过简单的原型和实验,获取有针对性的数据。尽管自行收集数据的过程较为缓慢,但在长期发展中,这种方法更具可持续性和独特性。


从简单任务开始

在初始数据收集之后,AI产品经理需要选择一个相对简单的任务或模型来启动数据飞轮。通过从简单任务入手,可以快速测试模型的可行性,并收集初步反馈和数据。这为未来更复杂的模型迭代提供了宝贵的基准和参考。一个常见的做法是使用基础的机器学习模型,如线性回归或决策树,来解决某一具体问题。尽管这些模型较为简单,但它们的优势在于易于部署和优化,能够帮助团队快速进入生产环境,开始收集更多的生产数据。通过这样一种“快速试错”的策略,团队可以发现和解决模型中存在的问题,同时不断积累数据,推动数据飞轮的首次转动。

通过迭代构建

随着数据飞轮的启动,接下来AI产品经理的任务是通过迭代持续优化模型,推动飞轮加速转动。然而,在这个过程中,必须避免一开始就追求最复杂、最先进的模型。尽管复杂的模型有时能够带来更好的性能,但它们往往伴随着更高的开发成本和更大的不确定性。相反,产品经理应当鼓励团队逐步优化现有模型,确保每次迭代都能够带来实质性的性能提升。这个过程不仅仅是技术上的优化,还涉及到产品的快速迭代和市场验证。通过与机器学习工程师的紧密合作,AI产品经理需要确保团队始终在开发可以快速部署、提供初步价值的模型。这不仅可以缩短产品的上市时间,还能够让团队在较短时间内获得更多反馈数据,进一步推动数据飞轮的加速。

在每一次模型迭代后,团队都可以将新的模型与之前的版本进行对比,确保每次改进都能带来可见的性能提升。这种循序渐进的策略,不仅降低了产品开发的风险,还为未来引入更复杂模型提供了坚实的基础。

滚雪球效应

一旦数据飞轮启动并进入稳定的运转状态,AI产品经理将看到“滚雪球效应”的显现:数据的积累和模型性能的提升相互促进,推动产品获得更大的市场成功。随着模型不断改进,产品的用户体验和性能逐渐提升,这吸引了更多的用户,进而带来了更多数据。如此循环往复,飞轮转动得越来越快,推动AI产品进入良性发展轨道。

举个例子,假设你们的产品已经上线几个月,用户数量稳步增长。每一个新用户都会为系统贡献更多数据,而这些数据又进一步帮助改进模型,使产品变得更加智能和高效。这不仅提高了用户的满意度,还增强了用户粘性,带动更多用户主动推荐产品。久而久之,产品的市场占有率和用户基础逐步扩大,最终达到飞轮效应的顶点——产品的大规模应用。


AI产品经理的关键角色

在数据飞轮的启动和运转过程中,AI产品经理扮演着至关重要的角色。他们不仅要具备技术上的洞察力,还需要有产品管理的远见卓识。如何平衡技术复杂性与产品价值、如何选择合适的数据获取方式、如何通过迭代加速产品的成长,这些都是产品经理需要解决的问题。

首先,AI产品经理需要确保团队对数据的重要性有深刻的理解。数据飞轮的启动和加速离不开持续的数据流动和反馈。产品经理应当积极推动数据驱动的开发文化,确保团队能够及时获取、处理并利用数据。

其次,AI产品经理需要在模型的迭代过程中起到关键决策作用。他们需要评估每次模型改进的价值,确保技术复杂性和产品实际需求之间的平衡。过于复杂的模型可能会延缓产品的上市时间,而过于简单的模型又可能无法满足用户需求。因此,找到合适的迭代节奏和模型复杂性是产品经理的一项重要任务。

最后,AI产品经理需要善于发现并抓住市场机会。当数据飞轮开始运转并展现出滚雪球效应时,产品经理应当迅速识别市场扩展的契机,推动产品大规模应用,进一步加速飞轮的转动。


总结

启动并维持数据飞轮的动能是AI产品成功的关键所在。AI产品经理在开发过程中,不仅需要关注数据的收集和利用,还需要通过合理的策略激活和加速数据飞轮的转动。简而言之,数据飞轮是一个循环过程:通过简单的模型开始,从中获取初期反馈和数据,进而逐步迭代优化模型。这种策略能够有效推动产品快速进入市场,并根据用户反馈不断改进。同时,通过引入更多数据,模型的性能得到提升,从而进一步提高用户满意度,形成良性循环。


标签:飞轮,AI,经理,秘诀,产品,数据,模型
From: https://blog.51cto.com/u_16149558/12067546

相关文章

  • 数据飞轮驱动业务增长,定义企业数据新范式
    随着数据管理的快速变化,市场对于数据中台的热情逐渐被实际应用中的挑战所取代,包括数据清洗、数据治理、数据备份和系统集成的复杂性。此外,企业对于数据的管理越来越倾向于,寻找更加灵活和定制化的解决方案来满足其特定的数据驱动需求,而非依赖标准化的数据中台架构。一、数据仓库:数据......
  • 从存数据的数据平台,演变到数据驱动消费的数据飞轮
    在当今的数字化浪潮中,数据被当做为一种极具价值的资源,成为决策过程中不可或缺的基石。随着企业规模的不断演进,数据管理的方式也经历了显著的变革,从早期的数据库,到数据仓库模式,逐步演变成数据中台架构,并朝着更加动态灵活的数据飞轮体系迈进。数据中台的主要优势在于它能够支持企业内......
  • 小浣熊家族AI办公助手”引领数据飞轮处理的革命
    数据中台和数据飞轮并非对立的,相反,数据飞轮可以说是数据中台的理论升级的思想,对于很多企业来讲,建设数据中台不是本质目的,如何想要让数据真正被用起来,与业务产生紧密的关联才是数据中台的关键,数据是一切AI智能化的基础,如果不能将公司业务和经营建立在数据之上,就意味着无法参与到现在......
  • 一个好用的docker容器管理后台Portainer
    一个好用的docker容器管理后台Portainerdocker源更换阿里云(仅支持阿里云用户使用具备公网访问能力的阿里云产品进行镜像加速)网上找到的—参考链接sudomkdir-p/etc/dockersudotee/etc/docker/daemon.json<<-'EOF'{"registry-mirrors":["https:......
  • 基于 ollama 下载,部署AI 大模型 提供API 服务
    1.下载 ollama   https://ollama.com/   2.安装完成后,没有操作界面(只能CLI)3. 检测安装是否成功 ollama--version4.常用命令: ollamahelp修改默认模型下载位置:‌概述‌:Ollama默认将模型保存在‌C盘(‌Windows)、~/.ollama/models(‌MacOS)或/usr/share/ollama/.......
  • 数据动能聚变:数据飞轮与大模型共舞
    1.前言在当今的数字化时代,数据已成为企业发展的重要资产。然而,许多企业面临着“有数据,但不驱动”的困境,为什么企业花费大量资源建设数据中台却迟迟没有见到效果呢?即虽然拥有大量的数据资源,但却无法充分发挥其价值来推动业务增长,而数据飞轮和大模型的结合为解决这一困境提供了新......
  • AI产品经理到底有多吃香?零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
    .markdown-bodypre,.markdown-bodypre>code.hljs{color:#333;background:#f8f8f8}.hljs-comment,.hljs-quote{color:#998;font-style:italic}.hljs-keyword,.hljs-selector-tag,.hljs-subst{color:#333;font-weight:700}.hljs-literal,.hljs-number,.hljs-tag.hljs-attr......
  • 【安徽大学主办丨ACM独立出版丨Fellow资深嘉宾与会报告】第四届计算机、人工智能与控
    第四届计算机、人工智能与控制工程国际学术会议(CAICE2025)将于2025年1月10-12日在合肥隆重举行!大会面向基础与前沿、学科与产业,建立起前沿的学术交流平台,将汇聚国内外专家、学者和企业界优秀人才,围绕着计算机、人工智能与控制工程等相关学科领域,探究学术界和产业界面临的机......
  • 解决jupyter删除文件时出现:send2trash failed: [Errno 13] Permission denied: b'/dat
    参考资料:https://github.com/jupyter-server/jupyter_server/issues/1338今天在使用自己部署的jupyterlab删除文件的时候出现了一个奇怪的报错:send2trashfailed:[Errno13]Permissiondenied:b'/data/.Trash-1383490'好家伙,删东西都不让我删。虽然如此,问题......
  • [ABC263G] Erasing Prime Pairs
    题目思路看到配对,想到网络流。考虑如果一个点是奇数,那么将源点与其连接,如果是偶数,那么将汇点与其连接,如果一对奇数和偶数的和是质数,那么将它们两对应的点相连。其中,我们要对1特殊处理,因为\(1+1=2\)而\(2\)是偶数且是质数,所以考虑费用流,尽可能多地保留\(1\),对所有不......