Tại sao công ty của bạn cần người quản lý dữ liệu-sản phẩm

Khi các công ty gặp khó khăn trong việc sử dụng bộ dữ liệu và AI, nhiều công ty đã bắt đầu tạo ra các sản phẩm dữ liệu – bộ dữ liệu có thể tái sử dụng có thể được phân tích theo nhiều cách khác nhau bởi những người dùng khác nhau theo thời gian để giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể. Sản phẩm dữ liệu có thể là một công cụ mạnh mẽ, đặc biệt là đối với các công ty lớn, kế thừa, nhưng thường yêu cầu các công ty tạo ra một vai trò mới khác với giám đốc kỹ thuật số và giám đốc sản phẩm: giám đốc sản phẩm dữ liệu. Người quản lý sản phẩm dữ liệu, giống như người quản lý sản phẩm thuộc các loại khác, không có tất cả chuyên môn kỹ thuật hoặc phân tích để tạo mô hình hoặc thiết kế dữ liệu cho nó. Họ cũng không có khả năng thiết kế lại quy trình kinh doanh hoặc đào tạo lại công nhân. Những gì họ cần phải có là khả năng quản lý quá trình triển khai và phát triển sản phẩm đa chức năng, và một đội ngũ những người có kỹ năng đa dạng để thực hiện các nhiệm vụ cần thiết.

Có một vấn đề quen thuộc với nỗ lực của các công ty trong việc xây dựng các ứng dụng phân tích và AI: Họ thuê hoặc tham gia với các nhà khoa học dữ liệu để xây dựng mô hình, nhưng các mô hình này hiếm khi được triển khai vào sản xuất. Một cuộc khảo sát gần đây của các nhà khoa học dữ liệu cho thấy phần lớn đã thấy 20% hoặc ít hơn các mô hình của họ được đưa vào triển khai sản xuất.

Đáp lại, nhiều công ty đã áp dụng khái niệm sản phẩm dữ liệu – một nỗ lực nhằm tạo ra các bộ dữ liệu có thể tái sử dụng mà những người dùng khác nhau có thể phân tích theo những cách khác nhau theo thời gian để giải quyết một vấn đề kinh doanh cụ thể. Trong khi một số kết hợp AI và phân tích, những người khác thì không, và vì vậy một số tổ chức sử dụng hai thuật ngữ: sản phẩm dữ liệu (là bộ dữ liệu thích hợp để sử dụng lại) và sản phẩm phân tích (kết hợp phân tích hoặc phương pháp AI để phân tích dữ liệu). Trong khi định nghĩa của chúng tôi về các sản phẩm dữ liệu bao gồm cả dữ liệu và phân tích / AI, tất cả những gì thực sự quan trọng là một tổ chức phải rõ ràng về thuật ngữ của mình; định hướng sản phẩm hữu ích cho cả dữ liệu và phân tích / AI.

Sản phẩm dữ liệu có thể là một công cụ mạnh mẽ, đặc biệt là đối với các công ty lớn, lâu đời. Theo Sebastian Klapdor, giám đốc dữ liệu của công ty, tại Vista, công ty dịch vụ thiết kế và tiếp thị, các sản phẩm dữ liệu đã mang lại khoản lợi nhuận gia tăng 90 triệu USD, phần lớn trong số đó định kỳ hàng năm. Tại Ngân hàng Khu vực có trụ sở tại Alabama, Giám đốc phân tích và dữ liệu Manav Misra cho biết các sản phẩm dữ liệu đã kiếm được hoặc tiết kiệm hàng trăm triệu đô la cho ngân hàng.

Ý tưởng này không nhất thiết phải mới. Các sản phẩm dữ liệu liên quan đến phân tích đã được sử dụng trong ít nhất một thập kỷ tại các công ty gốc kỹ thuật số. Nhưng khi các công ty kế thừa bắt đầu áp dụng chúng, nhiều người đang gặp khó khăn trong việc triển khai ý tưởng – cả trong nội bộ và cho khách hàng. Đối với một, họ thường bán các sản phẩm hữu hình và do đó có thể gặp khó khăn với các sản phẩm dữ liệu. Và trong khi nhiều công ty lớn đang bổ nhiệm các giám đốc dữ liệu, các nguyên tắc quản lý sản phẩm thường không có trong vai trò CDO. Tất nhiên, các nhà khoa học dữ liệu trong các công ty kế thừa hiểu cách tạo ra các mô hình phân tích và AI, nhưng nhiều người tin rằng công việc của họ được thực hiện khi họ tạo ra một mô hình phù hợp với dữ liệu.

Điều mà các công ty kế thừa cần để tạo và cung cấp thành công các sản phẩm dữ liệu là tạo ra một vai trò mới với một bộ kỹ năng khác với cả CDO và các nhà khoa học dữ liệu: người quản lý sản phẩm dữ liệu.

Nhập Trình quản lý sản phẩm dữ liệu

Người quản lý sản phẩm dữ liệu, giống như người quản lý sản phẩm thuộc các loại khác, không có tất cả chuyên môn kỹ thuật hoặc phân tích để tạo mô hình hoặc thiết kế dữ liệu cho nó. Họ cũng không có khả năng thiết kế lại quy trình kinh doanh hoặc đào tạo lại công nhân. Những gì họ cần phải có là khả năng quản lý quá trình triển khai và phát triển sản phẩm đa chức năng, và một đội ngũ những người có kỹ năng đa dạng để thực hiện các nhiệm vụ cần thiết. Họ cũng phải có khả năng giao tiếp hiệu quả với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp mà hoạt động của họ sẽ bị thay đổi theo mô hình và chương trình xung quanh nó.

Đã có những mô hình cho những gì vai trò này có thể trông như thế nào. Một số kỹ năng tương tự cần thiết cho các sản phẩm dữ liệu được tìm thấy trong quản lý sản phẩm phần mềm, bao gồm điều phối giữa các chức năng và đơn vị, quản lý các nhóm đa dạng, thực hiện ảnh hưởng mà không có quyền hạn chính thức và hiểu nhu cầu của khách hàng. Và vì các sản phẩm dữ liệu cũng liên quan đến phần mềm, nên cả người quản lý phần mềm và sản phẩm dữ liệu cần phải hiểu về phát triển phần mềm.

Nhưng cũng có những kỹ năng độc đáo. Tất nhiên, các nhà quản lý sản phẩm dữ liệu cần phải biết một chút về dữ liệu: cách nắm bắt, trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, cải thiện chất lượng của nó, tích hợp nó với dữ liệu khác, v.v. Họ cũng cần hiểu về phân tích và AI, mặc dù không tốt như các nhà khoa học dữ liệu. Họ cần phải thông thạo các số liệu thống kê cơ bản, biết các loại AI chính cũng như các yêu cầu về dữ liệu và mô hình của chúng, để hiểu cách hoạt động của máy học, nhận thức rằng các mô hình có thể “trôi” theo thời gian và làm quen với Cảnh quan nhà cung cấp AI.

Xem xét cách các sản phẩm này được phát triển và sử dụng.

Các sản phẩm dữ liệu hầu như luôn bắt đầu với cách tiếp cận dựa trên sản phẩm khả thi (MVP) tối thiểu – tạo ra một sản phẩm đơn giản để bắt đầu thu hút khách hàng hoặc người dùng quan tâm – sau đó yêu cầu một chu kỳ lặp lại liên tục cho phép các phiên bản mới của sản phẩm trên cơ sở luân phiên, James Stephenson, một nhà tư vấn cho các nỗ lực quản lý sản phẩm dữ liệu và là cựu lãnh đạo sản phẩm dữ liệu cho biết. Vista’s Klapdor đã tự đưa vào quy trình này. Ông lập luận, mục tiêu ban đầu nên là phát triển một “sản phẩm tối thiểu đáng yêu”, và sau đó là tạo ra một sản phẩm có thể mở rộng. Klapdor phát hiện ra rằng khách hàng nội bộ hoặc bên ngoài thường không thích MVP vì chúng thiếu sự đánh bóng và chức năng, vì vậy anh ấy nhất quyết tạo ra thứ gì đó đáng yêu cho họ.

Trách nhiệm quản lý sản phẩm dữ liệu không kết thúc với việc triển khai. Người quản lý sản phẩm dữ liệu chịu trách nhiệm đảm bảo và đo lường việc sử dụng liên tục và giá trị của sản phẩm dữ liệu hàng quý, cho dù sản phẩm có khách hàng bên trong hay bên ngoài.

Loại người nào làm Giám đốc sản phẩm dữ liệu tốt?

Sự đồng thuận duy nhất giữa những người yêu thích quản lý sản phẩm dữ liệu là người quản lý sản phẩm cần phải có định hướng kinh doanh và sự quen thuộc với dữ liệu và phân tích, đồng thời họ cần có khả năng lãnh đạo một nhóm đa dạng. Các nguồn tin của chúng tôi cũng đồng ý rằng các nhà khoa học dữ liệu thường không tạo ra những nhà quản lý sản phẩm dữ liệu giỏi – họ quá tập trung vào việc tối ưu hóa sự phù hợp của các mô hình với dữ liệu của họ – nhưng Klapdor đã nhận thấy chúng hữu ích trong vai trò của các sản phẩm dữ liệu kỹ thuật cao.

Vậy các chuyên gia tìm kiếm điều gì?

Klapdor đôi khi tìm kiếm các nhà quản lý sản phẩm dữ liệu có chuyên môn về miền cho các sản phẩm yêu cầu – trong các lĩnh vực chuyên biệt như định giá động, mô hình kết hợp phương tiện, mô hình phân bổ và phân tích sản xuất. Nguồn đáng tin cậy khác của các nhà quản lý sản phẩm dữ liệu tại Vista là các nhà quản lý sản phẩm dày dạn kinh nghiệm từ các công ty phần mềm, những người mà Klapdor nói rằng họ thường biết cách quản lý quy trình.

James Stevenson lập luận rằng các nhà quản lý sản phẩm dữ liệu nên có một số kinh nghiệm về quản lý sản phẩm nói chung. Ông tin rằng họ không nên là nhà khoa học dữ liệu, bởi vì họ tự mình đưa ra quá nhiều quyết định. Người quản lý sản phẩm dữ liệu cũng nên hiểu khía cạnh dữ liệu của vai trò, mặc dù điều đó ít quan trọng hơn các khía cạnh khác. Stevenson nhận thấy ba nhà lãnh đạo đồng đều về nỗ lực sản phẩm: một giám đốc sản phẩm dữ liệu, một nhà khoa học dữ liệu và một trưởng nhóm kỹ thuật. Ông lập luận, ba nhà lãnh đạo được trao quyền ngang nhau này nên có một căng thẳng lành mạnh – đấu tranh cho những gì họ muốn, nhưng mong đợi sự thỏa hiệp từ nhau. Không một nhà lãnh đạo nào nên có quyền thống trị.

Misra at Regions Bank đã thiết lập vai trò “đối tác sản phẩm dữ liệu”, có chức năng như người quản lý sản phẩm dữ liệu cho một bộ phận cụ thể của ngân hàng. Anh ấy phải thu hút những người mới cho vai trò chịu trách nhiệm về một dữ liệu hoàn chỉnh hoặc giải pháp phân tích nâng cao. Các đối tác trong dự án dữ liệu của anh ấy rất tập trung vào cách sản phẩm được chấp nhận và sử dụng, giao diện người dùng trông như thế nào, bao nhiêu người sử dụng nó và cách nó tạo ra giá trị cho ngân hàng. Họ ngồi trong các cuộc họp của nhân viên, hiểu các ưu tiên của bộ phận đó của doanh nghiệp và thực hiện việc dịch thuật hai chiều giữa các nhu cầu và cơ hội kinh doanh cũng như các giải pháp có thể giải quyết chúng. Hầu hết đến từ khía cạnh kinh doanh, nhưng cũng có định hướng kỹ thuật và phân tích.

. . .

Do đó, giám đốc sản phẩm dữ liệu là một trong những công việc mới trong nền kinh tế được tạo ra bằng cách số hóa, dữ liệu phổ biến, phân tích và AI có thể tiêu hóa nó. Khi chúng tôi tạo ra nhiều vai trò kỹ thuật chuyên biệt hơn như nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu, chúng tôi cần những người có kỹ năng kinh doanh rộng có thể làm việc trên các vai trò khác nhau, kết hợp họ thành các nhóm hiệu quả và đưa họ về nhà để mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Mặc dù có trình độ chuyên môn cao trong các kỹ năng về dữ liệu, phân tích và AI, nhu cầu về các nhà tổng quát dường như không bao giờ hết.