如何设计伟大的数据产品在过去的几年中，我们已经看到了许多基于建立预测模型的
数据产品
。这些产品包括从气象预报到推荐引擎，再到航班起降时刻预测服务，它的预测甚至比航空公司本身更准确 。 但是，这些产品还只是进行预测，而不是告知对此预测结果该采取怎样的行动。预测技术可以是有趣的，而且具有数学上的优雅性，但我们需要更进一步。这项技术可以帮助我们建立彻底改变整个行业的数据产品，有什么理由不去创建呢?
作为介绍这个过程的开始，我们已经改变了保险业的四部曲方法。 我们把它称为传动系统方法，灵感源于新兴领域的自驾驶车辆。工程师先是定义一个明确的目标 ：他们想要汽车在无人干预地情况下，安全地从A点行驶到B点。成功的预测建模是这一解决方案极为重要的部分;但随着产品复杂度的提高，它将不再是一个独立的部分，而是融入到产品衔接中了。一些使用谷歌的自动驾驶汽车的人并不知道，使它它工作的是其背后上百成千种的数据模型和PB级的数据。数据科学家构建的产品日益复杂，他们需要一个系统的设计方法。传动系统方法不一定是最好或唯一的方法;我们的目的是在数据科学和商业社区之间建立起对话，以推动我们共同的目标。
基于目标的数据产品
我们正在进入数据驱动