Produktmanagement für Data Science: Warum ist Data Science Product Manager wichtig?

Einführung

Bevor Sie Produktmanagement und Data Science in einem einzigen Thema zusammenführen, ist es wichtig zu verstehen, dass es sich bei beiden um separate Domänen und Branchen handelt. Aber Data Science wirkt auf das Produktmanagement ein und macht es zum Querschnittsfeld – Product Management for Data Science .

Dies liegt daran, dass Fachleute verschiedene datenwissenschaftliche Algorithmen und Methoden in Betriebssystemen verwenden. Mit dem exponentiellen Wachstum des Produktmanagements für Data Science können wir ein bemerkenswertes Wachstum in der Rolle des Data Science-Produktmanagers beobachten.

Es gibt sogar Startups, die mit Datenanalysediensten für das Produktmanagement betrieben werden und Dienste über ihre neuesten Data-Science-Produkte und -Anwendungen anbieten. Lassen Sie uns nun die Begriffe Produktmanagement und Data Science separat verstehen, bevor wir Produktmanagement für Data Science verstehen .

Produktmanagement und Data Science

Das Produktmanagement in einer Firma, einem Unternehmen oder einer Organisation ist verantwortlich für die Festlegung von Produktvisionen, Strategien zur Geschäftsanreicherung, Roadmaps zur Festlegung von Zielen und zur Förderung der Umsetzung. Produktmanager können dies durch eine Reihe von Produktlebenszyklen erreichen. Auf höchster Ebene ist der Produktmanager (PM) in einem Unternehmen direkt für den Produkterfolg und das Wachstum des Produkts am Markt verantwortlich.

Auf der anderen Seite ist Data Science ein Bereich, der Fachwissen mit Programmierkenntnissen kombiniert mit den Fähigkeiten der Statistik und Mathematik verbindet, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Daten abzuleiten. Praktiker der Datenwissenschaft implementieren Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) und Datenanalysealgorithmen für Zahlen, Texte, Bilder und andere Multimediadateien, um Daten zu extrahieren und vorherzusagen.

Durch diese Technik können Datenanalysten und Datenwissenschaftler aussagekräftige Daten ableiten und zukünftige Ziele in tabellarischer oder grafischer Form vorhersagen. Das wiederum ermöglicht es Analysten, Einblicke zu gewinnen, die dann Geschäftsanwender in greifbaren Geschäftswert umwandeln können .

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1. Data Science zur Planung der Produkt-Roadmap

Unternehmen sammeln eine enorme Menge an Informationen über die verschiedenen Kunden und Produktbenutzer, um sie zu verarbeiten und vorherzusagen, wie wahrscheinlich es ist, dass ein Benutzer ein Produkt kauft. Mit diesem Wissen können Unternehmen eine Marketingbotschaft erstellen und genau kalibrieren, wo sie mehr Produkte anbieten oder wo sie eine Änderung benötigen.

Die Rolle des Produktmanagers oder Senior Product Managers ist nicht nur die Koordination zwischen verschiedenen Teammitgliedern, sondern auch die Organisation seiner Arbeit mit Data Scientists. Produktmanagement für Data Science ermöglicht es Datenanalysten, Einblicke in die Besonderheiten, Rückmeldungen und Empfehlungen von Produkten zu gewinnen.

Das Produktmanagement für Data Science ermöglicht die Kontrolle von Produkten mithilfe von Data-Science-Konzepten, bei denen die Produktbesitzer Gespräche mit den Benutzerdaten führen können, um eine bessere Übersicht zu finden und Einfluss darauf zu nehmen, wie die Produktpreise festgelegt und das Produkt auf den Markt gebracht werden.

Data-Science-Produktmanager arbeiten eng mit Produktingenieuren zusammen, um die Roadmap basierend auf der berechneten Analyse zu verwalten. Produktmanager sind auch dafür verantwortlich, den Gesamtpfad des Produktwachstums und ihre Entwicklungsstadien festzulegen sowie Produkte an den Zielen des Unternehmens auszurichten und zu regulieren. Es ist jedoch offensichtlich, dass die Besonderheiten der Produkte von der Art der Branche und den Daten selbst abhängen.

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2. Angewandte Datenwissenschaft mit Interessenvertretern aus der Wirtschaft verbinden

Die Arbeit des Produktmanagements für Data Science unterscheidet sich nicht so sehr von der allgemeinen Produktmanagementarbeit, aber die meisten Pläne und Fälle hängen von einem datengesteuerten Ansatz ab. Aber Data-Science-Produktmanager sollten sich nicht nur auf die Daten konzentrieren, sondern auch umfassend in die Erschließung von Geschäftsinteressenten eingebunden werden. Sie müssen den Kunden verstehen und Kundenprobleme mit Änderungen am Produkt und seiner Lieferung herausfinden.

Produktmanager, die mit Data Science arbeiten, sollten den Produktlebenszyklus mit maschinellen Lernkonzepten kennen, um ein entwickeltes Modell zu entwickeln, falls das vorhandene nicht wie erwartet funktioniert. Für die Verwaltung eines Produkts benötigen die Produktmanager keine grundlegenden Data-Science-Konzepte, aber sie sollten verstehen, wie sie Data-Science-Konzepte nutzen können, um produktbezogene Probleme zu lösen.

3. Die Komplexität der Datenwissenschaft

Die Implementierung von Data-Science-Anwendungen zur Vorhersage von Erkenntnissen über verschiedene Unternehmensprodukte ist nicht dasselbe wie herkömmliche Software, die nicht mit der Zeit und Änderungen der Daten neu trainiert werden muss.

Hier benötigt die Abteilung eine Person mit relevantem Fachwissen, um den gesamten Produktlebenszyklus zu verwalten und gemäß den Empfehlungen und dem Kundenfeedback agil zu arbeiten. Ein erfahrener Produktmanager mit Data-Science-Kenntnissen kann einen Zeitplan für die Bereitstellung einer Reihe kleiner Data-Science-Extrakte erstellen, bevor das Produkt auf dem größeren Markt eingeführt wird.

Ein guter Produktmanager wird den Scharfsinn verschiedener konkurrierender Produktanforderungen hervorheben, Funktionen priorisieren und die allgemeine Geschäftsstrategie für das Produkt aufschreiben. Sobald die Datenwissenschaftler oder Datenanalysten die Bewertungsmetriken extrahiert haben, um das Ergebnis der Produktlieferung zu planen, ist es die Arbeit des Produktmanagers, ihre Entscheidungen zu demonstrieren und ihre Ziele gegenüber den Geschäftsbeteiligten und anderen Teammitgliedern hervorzuheben.

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Fazit

Es liegt in der Gesamtverantwortung des Produktmanagementleiters, die Entwicklung des Produkts rechtzeitig und mit besserer Genauigkeit zu steuern. Um solche Geschäftsstrategien zu entwickeln und eine schnelle Lieferung von Produkten zu erreichen, verwenden Produktmanager Scrum oder ähnliche Softwareentwicklungsmethoden.

Aber wenn es um Implementierungen von Data Science und maschinellem Lernen geht, erfordert dies eine erhebliche Menge an Experimenten, die letztendlich einige Zeit in Anspruch nehmen können. Aber fast jede Organisation berücksichtigt den Trend, Data Science mit dem Produktmanagement zu verwenden, um zuverlässigere Ergebnisse zu erzielen.

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