大数据在 MVP 和 PoC 流程中的关键作用
Posted: Tue Mar 18, 2025 3:18 am
阿瑟·捷列舒克
阿瑟·捷列舒克
9 分钟阅读
最小可行产品
Shutterstock 授权照片
大数据在无数组织的研发过程中发挥着关键作用。这些公司发现，机器学习和人工智能可用于详细研究复杂概念。大数据正在识别新的客户期望并将其与尖端解决方案相结合。麦肯锡的研究发现，许多行业的研发流程 肯尼亚电话号码数据 都使用了大数据。
内容
大数据是研究过程的核心
什么是概念证明？
什么是原型？
什么是线框？
什么是试点项目？
什么是最小可行产品？
大数据正在完善研发流程
不幸的是，大数据技术并不是万无一失的水晶球。您需要将大数据原则融入到您的 MVP 或概念验证策略中。这将帮助您确定最佳的研究机会。
不同类型的mvp2
免版税图片
大数据是研究过程的核心
如果您对所有这些技术术语感到困惑，不知道自己是否正确使用它们，那么这里有一篇值得一读的文章。本文是一本必不可少的指南，它将增强您对如何使用或提供MVP 开发服务的理解和方法。它讨论了概念验证、原型、线框、试点项目和最小可行产品的简短定义、目标和共同点。
更重要的是，你需要知道如何在这些过程中有效地使用大数据。
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什么是概念证明？
概念验证 (PoC) 是从技术角度证明某个想法可以付诸实践的过程。它应该验证可行性并确保项目具有实际潜力 — 即未来成功的机会。PoC 的最终目标是生成该想法的功能版本。它仅具有必要的功能，并且在大多数情况下尚未完成。
由于概念验证旨在确定是否有必要将时间和资源投入到某个项目中，因此其生命周期较短，并且很少向最终用户展示。这是大数据如此有价值的原因之一。它可以实时查看趋势，从而确保利用趋势的机会不会关闭。通常，概念验证由一组专家进行审查，以决定是否值得进一步投资。他们使用数据分析工具来提高分析的准确性。如果结果是积极的，则可以向目标用户或潜在资助者提供功能原型。
还必须强调的是，PoC 不可扩展且无法重复使用。在大多数情况下，如果概念验证证明其本身是可行的且值得投资，那么一切都应该从头开始开发。
阿瑟·捷列舒克
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什么是线框？
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由于概念验证旨在确定是否有必要将时间和资源投入到某个项目中，因此其生命周期较短，并且很少向最终用户展示。这是大数据如此有价值的原因之一。它可以实时查看趋势，从而确保利用趋势的机会不会关闭。通常，概念验证由一组专家进行审查，以决定是否值得进一步投资。他们使用数据分析工具来提高分析的准确性。如果结果是积极的，则可以向目标用户或潜在资助者提供功能原型。
还必须强调的是，PoC 不可扩展且无法重复使用。在大多数情况下，如果概念验证证明其本身是可行的且值得投资，那么一切都应该从头开始开发。