데이터 과학을 위한 제품 관리: 데이터 과학 제품 관리자가 중요한 이유는 무엇입니까?

소개

제품 관리와 데이터 과학을 단일 주제로 병합하기 전에 이 두 가지가 별도의 영역과 수직임을 이해하는 것이 중요합니다. 그러나 데이터 과학은 제품 관리에 영향을 미치고 있으며 이를 학제 간 분야인 데이터 과학을 위한 제품 관리로 만들고 있습니다 .

전문가들이 운영 체제에서 다양한 데이터 과학 알고리즘과 방법론을 사용하고 있기 때문입니다. 데이터 과학을 위한 제품 관리 의 기하급수적인 성장과 함께 데이터 과학 제품 관리자의 역할에서 눈에 띄는 성장을 볼 수 있습니다.

제품 관리를 위한 데이터 분석 서비스를 제공하고 최신 데이터 과학 제품 및 애플리케이션을 통해 서비스를 제공하는 스타트업도 있습니다. 이제 데이터 과학 을 위한 제품 관리를 이해하기 전에 제품 관리와 데이터 과학이라는 용어를 별도로 이해하겠습니다 .

제품 관리 및 데이터 과학

회사, 기업 또는 조직의 제품 관리는 제품 비전, 비즈니스 강화 전략, 목표 설정 및 실행 추진을 위한 로드맵 설정을 담당합니다. 제품 관리자는 일련의 제품 수명 주기를 통해 이를 수행할 수 있습니다. 최고 수준에서 기업의 제품 관리자(PM)는 제품의 성공과 시장에서 제품의 성장을 직접적으로 책임집니다.

반면, 데이터 과학은 데이터에서 의미 있는 통찰력을 도출하기 위해 통계 및 수학 능력과 혼합된 프로그래밍 기술과 도메인 전문 지식을 병합하는 도메인입니다. 데이터 과학 실무자는 숫자, 텍스트, 이미지 및 기타 멀티미디어 파일에 머신 러닝(ML) 알고리즘과 데이터 분석 알고리즘을 구현하여 데이터를 추출하고 예측합니다.

이 기술을 통해 데이터 분석가와 데이터 과학자는 의미 있는 데이터를 도출하고 표 또는 그래픽 형식으로 미래 목표를 예측할 수 있습니다. 이를 통해 분석가는 통찰력을 얻을 수 있으며 비즈니스 사용자는 이를 실질적인 비즈니스 가치로 전환할 수 있습니다 .

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1. 제품 로드맵을 계획하기 위한 데이터 과학

기업은 다양한 클라이언트와 제품 사용자에 대한 엄청난 양의 정보를 수집하여 이를 분석하고 사용자가 제품을 구매할 가능성을 예측합니다. 그 지식을 사용하여 회사는 마케팅 메시지를 만들고 더 많은 제품을 공급하거나 수정이 필요한 위치를 정확하게 조정할 수 있습니다.

다양한 팀 구성원 간의 조정을 수반할 뿐만 아니라 데이터 과학자와의 작업을 구성하는 것이 제품 관리자 또는 수석 제품 관리자의 역할입니다. 데이터 과학을 위한 제품 관리를 통해 데이터 분석가는 제품의 특성, 피드백 및 권장 사항에 대한 통찰력을 추출할 수 있습니다.

데이터 과학을 위한 제품 관리는 데이터 과학 개념을 사용하여 제품을 제어할 수 있는 권한을 부여합니다. 여기서 제품 소유자는 사용자 데이터와 대화를 통해 제품 가격을 설정하고 제품을 시장에 출시하는 방법에 대한 더 나은 명료성과 영향력을 찾을 수 있습니다.

데이터 과학 제품 관리자는 제품 엔지니어와 긴밀하게 협력하여 계산된 분석을 기반으로 로드맵을 관리합니다. 제품 관리자는 또한 제품 성장의 전체 경로, 개발 단계를 설정하고 제품을 회사 목표에 맞게 조정 및 규제하는 책임이 있습니다. 그러나 제품의 세부 사항은 산업 유형과 데이터 자체에 따라 달라질 것입니다.

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2. 응용 데이터 과학을 비즈니스 이해 관계자와 연결

데이터 과학을 위한 제품 관리 작업은 일반적인 제품 관리 작업과 크게 다르지 않지만 대부분의 계획과 사례는 데이터 중심 접근 방식에 의존합니다. 그러나 데이터 과학 제품 관리자는 데이터에만 집중할 것이 아니라 비즈니스 이해 관계자를 활용하는 데 완전히 참여해야 합니다. 그들은 고객을 이해하고 제품 및 배송의 변경과 관련된 고객 문제를 파악해야 합니다.

데이터 과학으로 작업하는 제품 관리자는 기존 모델이 예상대로 작동하지 않을 경우에 대비하여 개발된 모델을 제시하기 위해 머신 러닝 개념이 있는 제품 수명 주기에 대해 알아야 합니다. 제품 관리를 위해 제품 관리자는 핵심 데이터 과학 개념이 필요하지 않지만 데이터 과학 개념을 활용하여 제품 관련 문제를 해결하는 방법을 이해해야 합니다.

3. 데이터 과학의 복잡성

다양한 엔터프라이즈 제품에 대한 통찰력을 예측하기 위해 데이터 과학 애플리케이션을 구현하는 것은 시간과 데이터 변화에 따라 재교육할 필요가 없는 기존 소프트웨어와 다릅니다.

바로 이 부분에서 부서에서 전체 제품 라이프사이클을 관리하고 권장 사항 및 고객 피드백에 따라 민첩하게 작업할 수 있는 관련 전문 지식을 갖춘 사람이 필요합니다. 데이터 과학 기술을 갖춘 전문 제품 관리자는 더 큰 시장에서 제품을 출시하기 전에 먼저 일련의 소규모 데이터 과학 추출을 제공하기 위한 일정을 계획할 수 있습니다.

훌륭한 제품 관리자는 다양한 경쟁 제품 수요의 통찰력을 강조하고 기능의 우선 순위를 지정하며 제품에 대한 전반적인 비즈니스 전략을 기록합니다. 데이터 과학자 또는 데이터 분석가가 제품 제공 결과를 계획하기 위해 평가 메트릭을 추출하면 제품 관리자의 작업은 자신의 결정을 입증하고 비즈니스 이해 관계자 및 기타 팀 구성원에게 목표를 강조 표시하는 것입니다.

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결론

제품 개발을 적시에 더 정확하게 관리하는 것은 제품 관리 책임자의 전반적인 책임입니다. 이러한 비즈니스 전략을 개발하고 제품을 빠르게 제공하기 위해 제품 관리자는 스크럼 또는 유사한 소프트웨어 개발 방법을 사용합니다.

그러나 데이터 과학 및 기계 학습 구현과 관련하여 상당한 양의 실험이 필요하며 결국 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 거의 모든 조직에서 보다 안정적인 결과를 위해 데이터 과학을 제품 관리와 함께 사용하는 추세를 통합하고 있습니다.

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