Gestione del prodotto per la scienza dei dati: perché Data Science Product Manager è importante?
Pubblicato: 2020-12-21Sommario
introduzione
Prima di unire la gestione del prodotto e la scienza dei dati in un unico argomento, è essenziale comprendere che entrambi sono domini e verticali separati. Ma la scienza dei dati agisce sulla gestione del prodotto, rendendolo il campo interdisciplinare: la gestione del prodotto per la scienza dei dati .
È così perché i professionisti utilizzano vari algoritmi e metodologie di data science nei sistemi operativi. Con la crescita esponenziale della gestione dei prodotti per la scienza dei dati , possiamo vedere una crescita notevole nel ruolo di responsabile dei prodotti della scienza dei dati.
Esistono persino startup che si alimentano con servizi di analisi dei dati per la gestione dei prodotti e forniscono servizi attraverso i loro ultimi prodotti e applicazioni di data science. Cerchiamo ora di comprendere separatamente i termini Product Management e Data science prima di comprendere Product management per Data science .
Gestione del prodotto e scienza dei dati
La gestione del prodotto in un'azienda, impresa o organizzazione è responsabile della definizione delle visioni del prodotto, delle strategie per l'arricchimento del business, delle road map per stabilire gli obiettivi e guidare l'esecuzione. I product manager possono raggiungere questo obiettivo attraverso una serie di cicli di vita del prodotto. Al livello più alto, il product manager (PM) in un'impresa è direttamente responsabile del successo del prodotto e della crescita del prodotto sul mercato.
D'altra parte, la scienza dei dati è un dominio che unisce l'esperienza del dominio con le capacità di programmazione combinate con le capacità della statistica e della matematica per ricavare informazioni significative dai dati. I professionisti della scienza dei dati implementano algoritmi di apprendimento automatico (ML) e algoritmi di analisi dei dati su numeri, testi, immagini e altri file multimediali per estrarre e prevedere i dati.
Attraverso questa tecnica, analisti di dati e scienziati di dati possono ricavare dati significativi e prevedere obiettivi futuri in un formato tabellare o grafico. Ciò, a sua volta, consente agli analisti di produrre informazioni che poi gli utenti aziendali possono trasformare in un valore aziendale tangibile .
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1. Data Science per pianificare la road map del prodotto
Le aziende stanno raccogliendo un'enorme quantità di informazioni sui diversi clienti e utenti di prodotti per sgranocchiarle e prevedere la probabilità che un utente acquisti un prodotto. Utilizzando tale conoscenza, le aziende possono creare un messaggio di marketing e calibrare con precisione dove fornire più prodotti o dove necessitano di una modifica.
È compito dei product manager o dei senior product manager non solo prevedere il coordinamento tra i vari membri del team, ma anche organizzare il proprio lavoro con i data scientist. La gestione dei prodotti per la scienza dei dati consente agli analisti di dati di estrarre informazioni dettagliate per le peculiarità, i feedback e i consigli dei prodotti.
La gestione dei prodotti per la scienza dei dati consente il controllo dei prodotti utilizzando concetti di scienza dei dati, in cui i proprietari dei prodotti possono avere conversazioni con i dati degli utenti per trovare una maggiore perspicacia e influenza su come impostare il prezzo del prodotto e come portare il prodotto sul mercato.
I product manager di data science lavorano a stretto contatto con i product engineer per amministrare la road map in base all'analisi calcolata. I product manager hanno anche la responsabilità di stabilire il percorso generale di crescita del prodotto, le loro fasi di sviluppo, nonché di allineare e regolare i prodotti con gli obiettivi delle aziende. Ma è evidente che le specifiche dei prodotti dipenderanno dal tipo di settore e dai dati stessi.
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2. Collegare la scienza dei dati applicata con gli stakeholder aziendali
Il lavoro di gestione del prodotto per la scienza dei dati non è così distinto dal lavoro di gestione generale del prodotto, ma la maggior parte dei piani e dei casi dipende da un approccio basato sui dati. Ma i product manager della scienza dei dati non dovrebbero concentrarsi solo sui dati, ma dovrebbero anche essere coinvolti pienamente nell'intercettare le parti interessate del business. Hanno bisogno di capire il cliente e capire i problemi del cliente con le modifiche al prodotto e la sua consegna.
I product manager che lavorano con la scienza dei dati dovrebbero conoscere il ciclo di vita del prodotto con concetti di machine learning per elaborare un modello sviluppato nel caso in cui quello esistente non funzioni secondo le aspettative. Per gestire un prodotto, i product manager non hanno bisogno di concetti di base della scienza dei dati, ma dovrebbero capire come sfruttare i concetti della scienza dei dati per risolvere i problemi relativi al prodotto.
3. La complessità della scienza dei dati
L'implementazione di applicazioni di data science per prevedere informazioni dettagliate su diversi prodotti aziendali non è la stessa cosa del software tradizionale che non ha bisogno di essere riqualificato con il tempo e con il cambiamento dei dati.
È qui che il dipartimento ha bisogno di una persona con competenze pertinenti per gestire l'intero ciclo di vita del prodotto e lavorare con agilità secondo le raccomandazioni e il feedback dei clienti. Un product manager esperto con competenze di data science può progettare una sequenza temporale per fornire una serie di piccoli estratti di data science prima del lancio del prodotto nel mercato più ampio.
Un buon product manager metterà in evidenza l'acume delle varie richieste di prodotti concorrenti, darà la priorità alle funzionalità e annoterà la strategia aziendale complessiva per il prodotto. Una volta che i data scientist o gli analisti di dati hanno estratto le metriche di valutazione per pianificare l'esito della consegna del prodotto, spetta al product manager dimostrare le proprie decisioni ed evidenziare i propri obiettivi agli stakeholder aziendali e agli altri membri del team.
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Conclusione
È responsabilità generale del responsabile della gestione del prodotto gestire lo sviluppo del prodotto in tempo e con maggiore precisione. Per lo sviluppo di tali strategie aziendali, per ottenere una consegna rapida dei prodotti, i product manager utilizzano Scrum o metodi di sviluppo software simili.
Ma quando si tratta di implementazioni di data science e machine learning, è necessaria una notevole quantità di sperimentazione, che alla fine potrebbe richiedere tempo. Ma quasi tutte le organizzazioni stanno incorporando la tendenza all'utilizzo della scienza dei dati con la gestione dei prodotti per risultati più affidabili.
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Q1. Cosa include la scienza dei dati?
In questa era digitale, la scienza dei dati è la chiave per sbloccare le infinite potenzialità contenute nei dati degli utenti. Essenzialmente un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, la scienza dei dati è un vasto campo che consiste in più argomenti come statistica, intelligenza artificiale, analisi dei dati e vari altri metodi scientifici necessari per estrarre informazioni dai dati. Include pratiche come l'aggregazione dei dati, la pulizia, la preparazione dei dati per l'analisi e la gestione delle informazioni per eseguire analisi avanzate dei dati. La scienza dei dati genera approfondimenti e scopre le tendenze che le aziende possono utilizzare per formulare strategie migliori e prendere decisioni informate che le aiutino a generare ricavi più elevati.
Q2. In che modo la scienza dei dati è correlata alla gestione dei prodotti?
Sia i data scientist che i product manager prendono decisioni sulla base di informazioni derivate dai dati e quindi utilizzano metriche definite per valutare i risultati delle loro decisioni. Mentre un product manager deve definire e comprendere il successo di un prodotto o delle sue funzionalità, un data scientist utilizza le metriche per determinare i risultati degli esperimenti. Tuttavia, entrambi sono responsabili delle loro decisioni e spiegano alle parti interessate e agli altri team coinvolti. I data scientist e i product manager dovrebbero concentrarsi sul business, essere tecnicamente competenti e creativi e comunicare con diverse gerarchie organizzative e team di prodotto, dagli sviluppatori di applicazioni o ingegneri ai designer di prodotti.
Q3. Cosa fa un product manager AI?
Un product manager di intelligenza artificiale è un esperto di gestione dei prodotti che è responsabile dello sviluppo, della pianificazione, del lancio e del successo di soluzioni o prodotti che utilizzano intelligenza artificiale, deep learning e machine learning. In breve, supervisionano e possiedono lo sviluppo e il lancio di prodotti di intelligenza artificiale. I product manager dell'IA sono generalmente coinvolti in progetti che si occupano di prodotti che dipendono interamente dall'IA o da prodotti non IA forniti con soluzioni abilitate all'IA. Potrebbero anche essere coinvolti in consulenze relative allo sviluppo e all'implementazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale. Per questi, i product manager di intelligenza artificiale non hanno bisogno di conoscenze tecniche approfondite, ma di una comprensione di base di argomenti come algoritmi, modelli di apprendimento automatico e statistica.