Gestion de produit pour la science des données : pourquoi le gestionnaire de produit de la science des données est important ?

introduction

Avant de fusionner la gestion de produits et la science des données en un seul sujet, il est essentiel de comprendre qu'il s'agit de domaines et de secteurs verticaux distincts. Mais la science des données agit sur la gestion des produits, en en faisant le domaine interdisciplinaire - Product Management for Data Science .

Il en est ainsi parce que les professionnels utilisent divers algorithmes et méthodologies de science des données dans les systèmes d'exploitation. Avec la croissance exponentielle de la gestion des produits pour la science des données , nous pouvons observer une croissance remarquable du rôle de chef de produit de la science des données.

Il existe même des startups qui sont alimentées par des services d'analyse de données pour la gestion des produits et qui fournissent des services via leurs derniers produits et applications de science des données. Comprenons maintenant séparément les termes gestion de produit et science des données avant de comprendre la gestion de produit pour la science des données .

Gestion de produits et science des données

La gestion des produits dans une entreprise, une entreprise ou une organisation est chargée de définir des visions de produits, des stratégies d'enrichissement commercial, des feuilles de route pour établir des objectifs et piloter l'exécution. Les chefs de produit peuvent accomplir cela à travers une série de cycles de vie du produit. Au plus haut niveau, le chef de produit (PM) d'une entreprise est directement responsable du succès du produit et de la croissance du produit sur le marché.

D'autre part, la science des données est un domaine qui fusionne l'expertise du domaine avec des compétences en programmation combinées aux capacités des statistiques et des mathématiques pour tirer des informations significatives des données. Les praticiens de la science des données implémentent des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) et des algorithmes d'analyse de données sur des nombres, des textes, des images et d'autres fichiers multimédias pour extraire et prédire des données.

Grâce à cette technique, les analystes de données et les scientifiques des données peuvent dériver des données significatives et prédire les objectifs futurs dans un format tabulaire ou graphique. Cela, à son tour, permet aux analystes de produire des informations que les utilisateurs professionnels peuvent ensuite transformer en valeur commerciale tangible .

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1. Science des données pour planifier la feuille de route du produit

Les entreprises collectent une énorme quantité d'informations sur les différents clients et utilisateurs de produits pour les analyser et prédire la probabilité qu'un utilisateur achète un produit. En utilisant ces connaissances, les entreprises peuvent élaborer un message marketing et calibrer précisément où fournir plus de produits ou où elles ont besoin d'une modification.

C'est le rôle des chefs de produit ou des chefs de produit senior non seulement d'assurer la coordination entre les différents membres de l'équipe, mais aussi d'organiser son travail avec les data scientists. La gestion des produits pour la science des données permet aux analystes de données d'extraire des informations sur les particularités, les commentaires et les recommandations des produits.

La gestion des produits pour la science des données permet de contrôler les produits à l'aide de concepts de science des données, où les propriétaires de produits peuvent avoir des conversations avec les données des utilisateurs pour trouver une meilleure perspicacité et une meilleure influence sur la façon de fixer le prix du produit et de mettre le produit sur le marché.

Les chefs de produit de science des données travaillent en étroite collaboration avec les ingénieurs produit pour administrer la feuille de route en fonction de l'analyse calculée. Les chefs de produit sont également chargés d'établir la trajectoire globale de croissance des produits, leurs étapes de développement, ainsi que d'aligner et de réglementer les produits avec les objectifs de l'entreprise. Mais il est évident que les spécificités des produits dépendront du type d'industrie et des données elles-mêmes.

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2. Rapprocher la science des données appliquées avec les parties prenantes de l'entreprise

Le travail de gestion de produit pour la science des données n'est pas si distinct du travail général de gestion de produit, mais la plupart des plans et des cas dépendent d'une approche axée sur les données. Mais les chefs de produit de science des données ne doivent pas se concentrer uniquement sur les données, mais aussi être pleinement impliqués dans l'exploitation des parties prenantes de l'entreprise. Ils doivent comprendre le client et comprendre les problèmes des clients avec des changements dans le produit et sa livraison.

Les chefs de produit travaillant avec la science des données doivent connaître le cycle de vie du produit avec des concepts d'apprentissage automatique pour proposer un modèle développé au cas où celui existant ne fonctionnerait pas comme prévu. Pour gérer un produit, les chefs de produit n'ont pas besoin des concepts fondamentaux de la science des données, mais ils doivent comprendre comment tirer parti des concepts de la science des données pour résoudre les problèmes liés au produit.

3. La complexité de la science des données

La mise en œuvre d'applications de science des données pour prédire les informations sur différents produits d'entreprise n'est pas la même chose que les logiciels traditionnels qui n'ont pas besoin d'être réformés avec le temps et l'évolution des données.

C'est là que le département a besoin d'une personne possédant une expertise pertinente pour gérer l'ensemble du cycle de vie du produit et travailler en agilité conformément aux recommandations et aux commentaires des clients. Un chef de produit expert ayant des compétences en science des données peut projeter un calendrier pour fournir une série de petits extraits de science des données avant le déploiement du produit sur le marché plus vaste.

Un bon chef de produit mettra en évidence les acuités de diverses demandes de produits concurrentes, hiérarchisera les fonctionnalités et notera la stratégie commerciale globale du produit. Une fois que les scientifiques des données ou les analystes de données ont extrait les métriques d'évaluation pour planifier le résultat de la livraison du produit, c'est au chef de produit de démontrer ses décisions et de mettre en évidence ses objectifs auprès des parties prenantes de l'entreprise et des autres membres de l'équipe.

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Conclusion

Il est de la responsabilité globale du responsable de la gestion du produit de gérer le développement du produit dans les délais et avec une meilleure précision. Pour développer de telles stratégies commerciales, accomplir une livraison rapide des produits, les chefs de produit utilisent Scrum ou des méthodes de développement de logiciels similaires.

Mais lorsqu'il s'agit d'implémentations de science des données et d'apprentissage automatique, cela nécessite une quantité importante d'expérimentation, ce qui peut éventuellement prendre du temps. Mais presque toutes les organisations intègrent la tendance à utiliser la science des données avec la gestion des produits pour des résultats plus fiables.

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