传统集成商与软件公司如何拥抱数据产品

在当今数字化时代，数据产品逐渐崭露头角，但其概念对于许多软件公司和集成商而言，数据产品依然是一个相对陌生且充满挑战的领域。

今天，让我们摒弃空泛的 “数据价值” 概念，深入探讨数据产品如何切实地为业务带来收益，具备怎样的技术可行性，以及传统集成商或软件公司该如何参与其中，让数据产品不再只是抽象的 “数据资产”，而是成为大家能看懂、能卖出去、能赚到钱的产品。

软件公司和集成商长期深耕于业务系统领域，如 ERP、CRM、SCADA、GIS 等，在他们眼中，数据往往只是这些系统的 “副产品” 或支撑内容。那么，如何用大家熟悉的软件产品逻辑来解释数据产品呢？

数据产品就如同一个 SaaS 软件，只不过它交付给客户的并非功能，而是数据本身。想象一下，客户无需再花费大量精力去自行收集、整理数据，直接就能获取到经过精心处理的数据资源，这大大节省了时间和成本。

数据也类似于 API 服务，可以无缝嵌入现有系统。通过这种嵌入，能够显著提升系统的自动化决策和智能化水平。例如，将数据接入企业的生产管理系统，系统便能依据实时数据及时调整生产参数，提高生产效率。

此外，数据堪称业务系统的 “燃料”。它并非要取代已有的软件，而是能够优化现有软件的价值。以物流配送软件为例，加入实时交通数据后，软件能够更合理地规划配送路线，提升配送效率。

对于软件公司和集成商来说，交付形式至关重要。客户究竟能看到、用到、买到什么呢？下面为大家拆解数据产品明确的交付内容。

数据资产库

这是一个可供查询的历史 / 实时数据集。客户可以从中快速获取所需数据，无论是分析过去的业务趋势，还是依据实时数据做出当下决策，数据资产库都能提供有力支持。

数据 API

通过数据 API 接口，客户能够方便地获取标准化数据。这使得数据能够轻松融入各种系统，为系统赋能，提升系统功能。

数据分析模型

诸如预测模型、推荐算法等数据分析模型，能够挖掘数据背后的价值。例如，电商平台利用推荐算法，为用户精准推送商品，提高用户购买转化率。

数据可视化报告

BI 仪表盘、地图、报表等数据可视化报告，将复杂的数据以直观易懂的形式呈现给客户。客户能够一目了然地看到业务关键指标，快速做出决策。

数据增强的业务流程

基于数据优化现有软件功能，实现数据增强的业务流程。例如，在客户服务系统中，依据客户历史数据，提供更个性化的服务，提升客户满意度。

数据产品如何提升业务，能否让客户愿意为此买单，是软件公司和集成商最为关注的问题之一。

针对政企项目集成商

强调数据产品能助力政府实现智能监管、优化资源配置。例如，在城市交通管理项目中，利用实时交通流量数据，优化信号灯配时，缓解交通拥堵，提升城市运行效率。

对于企业 IT 系统厂商

着重突出数据产品能提高系统智能化，增强决策能力。比如，企业的财务系统集成财务数据分析数据产品后，能够更精准地预测财务风险，为企业决策提供有力依据。

面向垂直行业软件公司

阐述数据产品如何提升行业运营效率或降低风险。在能源行业，利用设备运行数据进行分析，提前预测设备故障，降低维修成本；在制造业，通过生产数据优化生产流程，提高生产质量；在零售业，依据销售数据进行精准营销，提高销售额。

为了让大家更直观地感受数据产品的价值，不妨来看一些实际案例。在某个智慧城市项目中，利用实时人口流动数据，成功帮助优化公交调度，出行效率提升了 15%；某银行集成了信用评分数据 API 后，贷款审批效率提升 30%，坏账率降低 8%。

同时，软件公司和集成商还可以通过数据产品实现盈利。比如，可以将数据能力打包进现有的解决方案中，提高产品溢价；或者将数据作为增值服务，按调用量收费，为客户带来长期订阅收入。

软件公司和集成商肯定关心如何参与其中，以及能否从中获利。以下为大家介绍几种常见的合作模式。

OEM 方式

将数据产品嵌入到他们的系统中，作为系统的一部分进行销售。这样既丰富了他们的产品功能，又能借助他们的渠道将数据产品推向市场。

分销模式

他们成为数据产品的代理商，通过销售数据产品赚取利润。这种模式充分利用了他们的销售资源和客户网络。

联合解决方案

共同开发基于数据的行业应用，开拓新的市场机会。双方发挥各自优势，打造出更具竞争力的产品。

例如，企业 CRM 系统集成企业信用数据 API，帮助客户更精准地评估供应商和客户信用情况，双方可以按照 API 调用收费，集成商还能增加增值服务费。

数据的获取、集成难度、数据质量以及数据合规性，都是软件公司和集成商担心的技术问题。

在数据来源方面，要清晰说明是自有数据、第三方数据还是合作数据。例如，公司拥有自己的专业数据采集团队，能够获取高质量的一手数据，同时与权威的第三方数据供应商合作，确保数据的全面性。

关于数据质量控制措施，要详细解释数据清洗、去重、校验等流程。比如，采用先进的数据清洗算法，对原始数据进行多次清洗，去除无效数据和重复数据，并通过严格的校验机制，确保数据的准确性。

在与现有系统集成方面，要说明可以通过 API、数据湖对接、中间件等方式实现。例如，数据 API 能够直接对接现有系统，无需改动现有架构，已经成功与多个金融客户打通对接，平均集成时间不超过 2 周。

最后，在数据合规性方面，要介绍隐私保护措施和相关合规认证。例如，公司严格遵守数据隐私保护法规，对客户数据进行加密存储和传输，并且获得了相关的数据合规认证。

综上所述，只要用软件产品思维去理解数据产品，明确其可交付性和标准化；结合业务场景，展现数据产品对已有业务的提升作用；为软件公司和集成商提供赚钱机会，明确合作模式；同时降低技术门槛，消除他们对数据质量、合规、集成的顾虑，数据产品就能成为传统集成商和软件公司在数字化浪潮中开拓新业务、实现新盈利的有力武器。让我们一起行动起来，拥抱数据产品带来的新机遇吧！

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