Zarządzanie produktem dla nauki o danych: Dlaczego menedżer produktu w dziedzinie nauki o danych jest ważny?

Wstęp

Przed połączeniem zarządzania produktami i nauką o danych w jednym temacie, konieczne jest zrozumienie, że są to odrębne domeny i branże. Jednak nauka o danych oddziałuje na zarządzanie produktami, czyniąc z niej dziedzinę interdyscyplinarną – Zarządzanie produktem w nauce o danych .

Dzieje się tak, ponieważ profesjonaliści wykorzystują w systemach operacyjnych różne algorytmy i metodologie data science. Wraz z wykładniczym wzrostem zarządzania produktami w zakresie nauki o danych , możemy zaobserwować niezwykły wzrost roli menedżera produktu w zakresie nauki o danych.

Istnieją nawet startupy, które są zasilane usługami analizy danych w celu zarządzania produktami, a także świadczą usługi za pośrednictwem swoich najnowszych produktów i aplikacji do nauki danych. Zrozummy teraz osobno oba terminy Zarządzanie produktem i Nauka o danych , zanim zrozumiemy Zarządzanie produktami dla nauki o danych .

Zarządzanie produktem i nauka o danych

Zarządzanie produktem w firmie, przedsiębiorstwie lub organizacji jest odpowiedzialne za ustalanie wizji produktu, strategii wzbogacania biznesu, map drogowych w celu ustalenia celów i napędzania realizacji. Menedżerowie produktu mogą to osiągnąć poprzez serię cykli życia produktu. Na najwyższym poziomie menedżer produktu (PM) w przedsiębiorstwie jest bezpośrednio odpowiedzialny za sukces produktu i wzrost produktu na rynku.

Z drugiej strony, Data Science to dziedzina, która łączy wiedzę specjalistyczną z danej dziedziny z umiejętnościami programowania połączonymi ze zdolnościami statystyki i matematyki do uzyskiwania znaczących wniosków z danych. Praktycy nauki o danych wdrażają algorytmy uczenia maszynowego (ML) i algorytmy analizy danych do liczb, tekstów, obrazów i innych plików multimedialnych w celu wyodrębniania i przewidywania danych.

Dzięki tej technice analitycy danych i analitycy danych mogą uzyskiwać znaczące dane i przewidywać przyszłe cele w formacie tabelarycznym lub graficznym. To z kolei umożliwia analitykom uzyskiwanie spostrzeżeń, które użytkownicy biznesowi mogą przekształcić w wymierną wartość biznesową .

Przeczytaj także: Proces zarządzania produktem: 6 kroków do stworzenia kolejnego najlepszego produktu

1. Analiza danych w celu zaplanowania mapy drogowej produktu

Firmy gromadzą ogromne ilości informacji o różnych klientach i użytkownikach produktów, aby je przeanalizować i przewidzieć, jak prawdopodobne jest, że użytkownik kupi produkt. Korzystając z tej wiedzy, firmy mogą stworzyć przekaz marketingowy i precyzyjnie skalibrować, gdzie dostarczać więcej produktów lub gdzie wymagają modyfikacji.

Rolą menedżerów produktu lub starszych menedżerów produktu jest nie tylko koordynacja między różnymi członkami zespołu, ale także zorganizowanie ich pracy z analitykami danych. Zarządzanie produktami na potrzeby nauki o danych umożliwia analitykom danych uzyskiwanie wglądu w osobliwości produktów, informacje zwrotne i rekomendacje.

Zarządzanie produktami dla nauki o danych umożliwia kontrolę produktów za pomocą koncepcji nauki o danych, w których właściciele produktów mogą prowadzić rozmowy z danymi użytkownika, aby znaleźć lepszą przenikliwość i wpływ na sposób ustalania cen produktu i wprowadzania produktu na rynek.

Menedżerowie produktów Data Science ściśle współpracują z inżynierami produktów w celu administrowania mapą drogową w oparciu o obliczoną analizę. Menedżerowie produktu są również odpowiedzialni za ustalanie ogólnej ścieżki rozwoju produktów, etapów ich rozwoju, a także dostosowywanie i regulowanie produktów zgodnie z celami firmy. Ale jest oczywiste, że specyfika produktów będzie zależeć od rodzaju branży i samych danych.

Przeczytaj: Zarządzanie produktem a analityk biznesowy

2. Łączenie Applied Data Science z interesariuszami biznesowymi

Praca zarządzania produktem dla nauki o danych nie różni się tak bardzo od ogólnej pracy nad zarządzaniem produktem, ale większość planów i przypadków zależy od podejścia opartego na danych. Jednak menedżerowie produktów w zakresie nauki o danych powinni nie tylko skupiać się na danych, ale także być w pełni zaangażowani w pozyskiwanie interesariuszy biznesowych. Muszą zrozumieć klienta i zrozumieć problemy klienta ze zmianami w produkcie i jego dostawie.

Menedżerowie produktu pracujący z data science powinni wiedzieć o cyklu życia produktu z koncepcjami uczenia maszynowego, aby opracować rozwinięty model na wypadek, gdyby istniejący nie działał zgodnie z oczekiwaniami. Do zarządzania produktem menedżerowie produktu nie potrzebują podstawowych koncepcji nauki o danych, ale powinni wiedzieć, jak wykorzystać koncepcje nauki o danych do rozwiązywania problemów związanych z produktem.

3. Złożoność nauki o danych

Wdrażanie aplikacji do nauki o danych w celu przewidywania wglądu w różne produkty korporacyjne nie jest tym samym, co tradycyjne oprogramowanie, które nie wymaga ponownego szkolenia wraz z upływem czasu i zmianami danych.

W tym miejscu dział potrzebuje osoby z odpowiednią wiedzą specjalistyczną, która będzie zarządzać całym cyklem życia produktu i pracować zwinnie zgodnie z zaleceniami i opiniami klientów. Doświadczony menedżer produktu z umiejętnościami w zakresie analizy danych może zaplanować harmonogram dostarczania serii niewielkich fragmentów analizy danych przed wprowadzeniem produktu na większy rynek.

Dobry menedżer produktu podkreśli przenikliwość różnych wymagań konkurencyjnych produktów, określi priorytety funkcji i zanotuje ogólną strategię biznesową dla produktu. Gdy analitycy danych lub analitycy danych wyodrębnią metryki oceny w celu zaplanowania wyniku dostarczenia produktu, zadaniem menedżera produktu jest zademonstrowanie ich decyzji i przedstawienie ich celów interesariuszom biznesowym i innym członkom zespołu.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Wniosek

Za zarządzanie rozwojem produktu na czas i z większą dokładnością odpowiada ogólny kierownik ds. zarządzania produktem. Do opracowywania takich strategii biznesowych, osiągania szybkiej dostawy produktów, menedżerowie produktu wykorzystują scrum lub podobne metody tworzenia oprogramowania.

Ale jeśli chodzi o implementacje nauki o danych i uczenia maszynowego, wymaga to znacznej ilości eksperymentów, co w końcu może zająć trochę czasu. Jednak prawie każda organizacja wprowadza trend polegający na wykorzystywaniu nauki o danych z zarządzaniem produktami w celu uzyskania bardziej wiarygodnych wyników.

Aby dowiedzieć się więcej na temat nauki o danych w domenie zarządzania produktami, możesz wybrać program certyfikacji zarządzania produktami , sześciomiesięczny kurs oferowany przez upGrad. Ten kurs obejmuje ponad 200 godzin treści szkoleniowych wraz z ponad 15 studiami przypadków i zadaniami, próbnymi wywiadami z liderami branży, mentoringiem od 1 do 1 ze strony ekspertów ds. produktów oraz trzyletnim nieograniczonym dostępem do treści.