Gestión de productos para la ciencia de datos: ¿Por qué es importante el administrador de productos de ciencia de datos?

Introducción

Antes de fusionar la gestión de productos y la ciencia de datos en un solo tema, es esencial comprender que ambos son dominios y verticales separados. Pero la ciencia de datos está actuando sobre la gestión de productos, convirtiéndolo en el campo interdisciplinario: Gestión de productos para la ciencia de datos .

Es así porque los profesionales están utilizando varios algoritmos y metodologías de ciencia de datos en los sistemas operativos. Con el crecimiento exponencial de la gestión de productos para la ciencia de datos , podemos ver un crecimiento notable en el rol de gerente de productos de ciencia de datos.

Incluso hay empresas emergentes que se alimentan con servicios de análisis de datos para la gestión de productos, así como también brindan servicios a través de sus últimos productos y aplicaciones de ciencia de datos. Ahora comprendamos los términos Gestión de productos y Ciencia de datos por separado antes de comprender la Gestión de productos para la ciencia de datos .

Gestión de productos y ciencia de datos

La gestión de productos en una firma, empresa u organización es responsable de establecer visiones de productos, estrategias para el enriquecimiento comercial, hojas de ruta para establecer objetivos e impulsar la ejecución. Los gerentes de productos pueden lograr esto a través de una serie de ciclos de vida del producto. Al más alto nivel, el gerente de producto (PM) en una empresa es directamente responsable del éxito del producto y del crecimiento del producto en el mercado.

Por otro lado, Data Science es un dominio que combina la experiencia en el dominio con las habilidades de programación combinadas con las habilidades de las estadísticas y las matemáticas para obtener información significativa a partir de los datos. Los profesionales de la ciencia de datos implementan algoritmos de aprendizaje automático (ML) y algoritmos de análisis de datos en números, textos, imágenes y otros archivos multimedia para extraer y predecir datos.

A través de esta técnica, los analistas de datos y los científicos de datos pueden obtener datos significativos y predecir objetivos futuros en formato tabular o gráfico. Eso, a su vez, permite a los analistas producir conocimientos que luego los usuarios comerciales pueden convertir en valor comercial tangible .

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1. Ciencia de datos para planificar la hoja de ruta del producto

Las empresas recopilan una enorme cantidad de información sobre los diferentes clientes y usuarios de productos para analizarla y predecir la probabilidad de que un usuario compre un producto. Utilizando ese conocimiento, las empresas pueden elaborar un mensaje de marketing y calibrar con precisión dónde suministrar más productos o dónde necesitan una modificación.

El rol de los gerentes de producto o gerentes de producto sénior no solo implica la coordinación entre varios miembros del equipo, sino también organizar su trabajo con los científicos de datos. La gestión de productos para la ciencia de datos permite a los analistas de datos extraer información sobre las peculiaridades, comentarios y recomendaciones de los productos.

La gestión de productos para la ciencia de datos permite el control de productos utilizando conceptos de ciencia de datos, donde los propietarios de los productos pueden tener conversaciones con los datos de los usuarios para encontrar una mejor perspicacia e influencia sobre cómo establecer el precio del producto y cómo llevarlo al mercado.

Los gerentes de productos de ciencia de datos trabajan en estrecha colaboración con los ingenieros de productos para administrar la hoja de ruta en función del análisis calculado. Los gerentes de productos también son responsables de establecer el camino general del crecimiento del producto, sus etapas de desarrollo, así como alinear y regular los productos con los objetivos de las empresas. Pero es evidente que los detalles de los productos dependerán del tipo de industria y de los datos en sí.

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2. Establecer puentes entre la ciencia de datos aplicada y las partes interesadas empresariales

El trabajo de gestión de productos para la ciencia de datos no es tan distinto del trabajo general de gestión de productos, pero la mayoría de los planes y casos dependen de un enfoque basado en datos. Pero los gerentes de productos de ciencia de datos no deben centrarse únicamente en los datos, sino también involucrarse plenamente en aprovechar a las partes interesadas del negocio. Necesitan comprender al cliente y resolver los problemas del cliente con los cambios en el producto y su entrega.

Los gerentes de productos que trabajan con ciencia de datos deben conocer el ciclo de vida del producto con conceptos de aprendizaje automático para generar un modelo desarrollado en caso de que el existente no funcione según las expectativas. Para administrar un producto, los gerentes de producto no necesitan conceptos básicos de ciencia de datos, pero deben entender cómo aprovechar los conceptos de ciencia de datos para resolver problemas relacionados con el producto.

3. La complejidad de la ciencia de datos

La implementación de aplicaciones de ciencia de datos para predecir información sobre diferentes productos empresariales no es lo mismo que el software tradicional que no necesita volver a capacitarse con el tiempo y los cambios en los datos.

Ahí es donde el departamento necesita una persona con experiencia relevante para administrar todo el ciclo de vida del producto y trabajar con agilidad según las recomendaciones y los comentarios de los clientes. Un gerente de producto experto con habilidades en ciencia de datos puede proyectar una línea de tiempo para entregar una serie de pequeños extractos de ciencia de datos antes del lanzamiento del producto en el mercado más grande.

Un buen gerente de producto destacará la perspicacia de varias demandas de productos que compiten entre sí, priorizará las funciones y anotará la estrategia comercial general para el producto. Una vez que los científicos de datos o los analistas de datos extraen las métricas de evaluación para planificar el resultado de la entrega del producto, es trabajo del gerente de producto demostrar sus decisiones y resaltar sus objetivos a las partes interesadas del negocio y otros miembros del equipo.

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Conclusión

Es responsabilidad general del jefe de gestión de productos gestionar el desarrollo del producto a tiempo y con mayor precisión. Para desarrollar tales estrategias comerciales, logrando una entrega rápida de productos, los gerentes de productos usan scrum o métodos de desarrollo de software similares.

Pero cuando se trata de implementaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático, se requiere una cantidad significativa de experimentación, lo que eventualmente puede llevar tiempo. Pero casi todas las organizaciones están incorporando la tendencia de usar la ciencia de datos con la gestión de productos para obtener resultados más confiables.

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