การจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล: เหตุใด Data Science Product Manager จึงมีความสำคัญ
เผยแพร่แล้ว: 2020-12-21สารบัญ
บทนำ
ก่อนที่จะรวมการจัดการผลิตภัณฑ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหัวข้อเดียว จำเป็นต้องเข้าใจว่าทั้งสองสิ่งนี้เป็นโดเมนและประเภทธุรกิจที่แยกจากกัน แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังดำเนินการเกี่ยวกับการจัดการผลิตภัณฑ์ ทำให้เป็นสาขาสหวิทยาการ – การจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ ข้อมูล
เป็นเพราะผู้เชี่ยวชาญใช้อัลกอริธึมและวิธีการทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่หลากหลายในระบบปฏิบัติการ ด้วยการเติบโตแบบทวีคูณของ การจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล เราสามารถเห็นการเติบโตที่โดดเด่นในบทบาทของผู้จัดการผลิตภัณฑ์วิทยาศาสตร์ข้อมูล
มีแม้กระทั่งบริษัทสตาร์ทอัพที่เติมพลังด้วยบริการวิเคราะห์ข้อมูลสำหรับการจัดการผลิตภัณฑ์ตลอดจนให้บริการผ่านผลิตภัณฑ์และแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลล่าสุด ให้เราเข้าใจทั้งเงื่อนไขการจัดการผลิตภัณฑ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลแยกกันก่อนที่จะทำความเข้าใจ การจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ ข้อมูล
การจัดการผลิตภัณฑ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การจัดการผลิตภัณฑ์ในบริษัท องค์กร หรือองค์กรมีหน้าที่กำหนดวิสัยทัศน์ของผลิตภัณฑ์ กลยุทธ์ในการเสริมสร้างธุรกิจ แผนที่ถนนเพื่อกำหนดเป้าหมายและขับเคลื่อนการดำเนินการ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์สามารถทำได้ผ่านชุดวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ ในระดับสูงสุด ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ (PM) ในองค์กรมีหน้าที่รับผิดชอบโดยตรงต่อความสำเร็จของผลิตภัณฑ์และการเติบโตของผลิตภัณฑ์ในตลาด
ในทางกลับกัน Data Science เป็นโดเมนที่ผสานความเชี่ยวชาญโดเมนเข้ากับทักษะการเขียนโปรแกรมผสมผสานกับความสามารถของสถิติและคณิตศาสตร์เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูล ผู้ปฏิบัติงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) และอัลกอริธึมการวิเคราะห์ข้อมูลกับตัวเลข ข้อความ รูปภาพ และไฟล์มัลติมีเดียอื่นๆ เพื่อแยกและคาดการณ์ข้อมูล
ด้วยเทคนิคนี้ นักวิเคราะห์ข้อมูลและนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะได้ข้อมูลที่มีความหมายและคาดการณ์เป้าหมายในอนาคตในรูปแบบตารางหรือกราฟิก ซึ่งจะทำให้นักวิเคราะห์สามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ผู้ใช้ทางธุรกิจสามารถแปลงเป็นมูลค่าทางธุรกิจที่จับต้อง ได้
อ่านเพิ่มเติม: กระบวนการจัดการผลิตภัณฑ์: 6 ขั้นตอนในการนำเสนอผลิตภัณฑ์ที่ดีที่สุดของคุณต่อไป
1. Data Science เพื่อวางแผน Product Road Map
บริษัทต่างๆ กำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเกี่ยวกับลูกค้าและผู้ใช้ผลิตภัณฑ์ต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ว่าผู้ใช้จะมีโอกาสซื้อผลิตภัณฑ์เพียงใด ด้วยการใช้ความรู้ดังกล่าว บริษัทต่างๆ สามารถสร้างข้อความทางการตลาดและปรับเทียบตำแหน่งที่จะจัดหาผลิตภัณฑ์เพิ่มเติมหรือจุดที่ต้องการแก้ไขได้อย่างแม่นยำ
เป็นบทบาทของผู้จัดการผลิตภัณฑ์หรือผู้จัดการผลิตภัณฑ์อาวุโส ไม่เพียงแต่จะต้องประสานงานระหว่างสมาชิกในทีมต่างๆ แต่ยังต้องจัดระเบียบงานของเขา/เธอกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย การจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วยให้นักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกสำหรับลักษณะเฉพาะ คำติชม และคำแนะนำของผลิตภัณฑ์
การจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ช่วยให้สามารถควบคุมผลิตภัณฑ์โดยใช้แนวคิดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งเจ้าของผลิตภัณฑ์สามารถสนทนากับข้อมูลผู้ใช้เพื่อค้นหาความเฉียบแหลมที่ดีขึ้นและมีอิทธิพลต่อวิธีกำหนดราคาผลิตภัณฑ์และวิธีนำผลิตภัณฑ์ออกสู่ตลาด
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานอย่างใกล้ชิดกับวิศวกรผลิตภัณฑ์เพื่อดูแลแผนงานตามการวิเคราะห์ที่คำนวณ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์มีหน้าที่กำหนดเส้นทางโดยรวมของการเติบโตของผลิตภัณฑ์ ขั้นตอนการพัฒนา ตลอดจนจัดตำแหน่งและควบคุมผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายของบริษัท แต่เห็นได้ชัดว่าลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์จะขึ้นอยู่กับประเภทของอุตสาหกรรมและข้อมูลนั้นเอง
อ่าน: การจัดการผลิตภัณฑ์กับนักวิเคราะห์ธุรกิจ
2. การเชื่อมโยงวิทยาศาสตร์ข้อมูลประยุกต์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ
งานการจัดการผลิตภัณฑ์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้แตกต่างจากงานการจัดการผลิตภัณฑ์ทั่วไปมากนัก แต่แผนและกรณีส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล แต่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ควรมุ่งเน้นที่ข้อมูลเพียงอย่างเดียว แต่ยังต้องมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ในการแตะผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจด้วย พวกเขาจำเป็นต้องเข้าใจลูกค้าและค้นหาปัญหาของลูกค้าเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์และการส่งมอบ
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรรู้เกี่ยวกับวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ด้วยแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อสร้างแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นในกรณีที่รูปแบบที่มีอยู่ไม่ทำงานตามความคาดหวัง สำหรับการจัดการผลิตภัณฑ์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ไม่ต้องการแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลหลัก แต่พวกเขาควรเข้าใจวิธีใช้ประโยชน์จากแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์
3. ความซับซ้อนของวิทยาศาสตร์ข้อมูล
การใช้แอปพลิเคชันวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ระดับองค์กรที่แตกต่างกันนั้นไม่เหมือนกับซอฟต์แวร์ดั้งเดิมที่ไม่จำเป็นต้องฝึกใหม่ตามเวลาและการเปลี่ยนแปลงของข้อมูล
นั่นคือสิ่งที่แผนกต้องการบุคคลที่มีความเชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องในการจัดการวงจรชีวิตผลิตภัณฑ์ทั้งหมดและทำงานอย่างคล่องตัวตามคำแนะนำและข้อเสนอแนะของลูกค้า ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถกำหนดระยะเวลาในการส่งมอบชุดข้อมูลแยกวิทยาศาสตร์ข้อมูลขนาดเล็กก่อนการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในตลาดที่ใหญ่กว่า
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ดีจะเน้นย้ำถึงความเฉียบแหลมของความต้องการผลิตภัณฑ์คู่แข่งที่หลากหลาย จัดลำดับความสำคัญของคุณสมบัติ และจดกลยุทธ์ทางธุรกิจโดยรวมของผลิตภัณฑ์ เมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือนักวิเคราะห์ข้อมูลดึงเมตริกการประเมินเพื่อวางแผนผลลัพธ์ของการส่งมอบผลิตภัณฑ์ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะเป็นงานในการแสดงการตัดสินใจและเน้นเป้าหมายของตนต่อผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจและสมาชิกในทีมคนอื่นๆ
เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
บทสรุป
เป็นความรับผิดชอบโดยรวมของหัวหน้าฝ่ายจัดการผลิตภัณฑ์ในการจัดการการพัฒนาผลิตภัณฑ์ตรงเวลาและแม่นยำยิ่งขึ้น สำหรับการพัฒนากลยุทธ์ทางธุรกิจดังกล่าว การส่งมอบผลิตภัณฑ์ให้สำเร็จอย่างรวดเร็ว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ใช้ scrum หรือวิธีการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่คล้ายคลึงกัน
แต่เมื่อพูดถึงวิทยาการข้อมูลและการนำการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ จำเป็นต้องมีการทดลองจำนวนมาก ซึ่งอาจต้องใช้เวลาในท้ายที่สุด แต่เกือบทุกองค์กรกำลังผสมผสานแนวโน้มของการใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเข้ากับการจัดการผลิตภัณฑ์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือยิ่งขึ้น
หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับโดเมนการจัดการผลิตภัณฑ์ คุณสามารถเลือก โปรแกรมการรับรองการจัดการผลิตภัณฑ์ ซึ่งเป็นหลักสูตรหกเดือนที่เปิดสอนโดย upGrad หลักสูตรนี้มีเนื้อหาการเรียนรู้มากกว่า 200 ชั่วโมง พร้อมด้วยกรณีศึกษาและงานที่มอบหมายมากกว่า 15 กรณี การสัมภาษณ์จำลองกับผู้นำในอุตสาหกรรม การให้คำปรึกษาแบบ 1 ต่อ 1 จากผู้เชี่ยวชาญด้านผลิตภัณฑ์ พร้อมการเข้าถึงเนื้อหาแบบไม่จำกัดระยะเวลาสามปี
ไตรมาสที่ 1 วิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยอะไรบ้าง?
ในยุคดิจิทัลนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลถือกุญแจสำคัญในการปลดล็อกศักยภาพที่ไม่มีที่สิ้นสุดที่มีอยู่ในข้อมูลผู้ใช้ โดยพื้นฐานแล้วเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขากว้างใหญ่ที่ประกอบด้วยหลายวิชา เช่น สถิติ ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีการทางวิทยาศาสตร์อื่นๆ ที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ซึ่งรวมถึงแนวทางปฏิบัติ เช่น การรวมข้อมูล การล้างข้อมูล การเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ และการจัดการข้อมูลเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลขั้นสูง วิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างข้อมูลเชิงลึกและเปิดเผยแนวโน้มที่ธุรกิจสามารถใช้เพื่อกำหนดกลยุทธ์ที่ดีขึ้นและตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเพื่อช่วยให้พวกเขาสร้างรายได้สูงขึ้น
ไตรมาสที่ 2 วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับการจัดการผลิตภัณฑ์อย่างไร
ทั้งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้จัดการผลิตภัณฑ์สร้างการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับจากข้อมูล จากนั้นจึงใช้เมตริกที่แน่นอนเพื่อประเมินผลลัพธ์ของการตัดสินใจ แม้ว่าผู้จัดการผลิตภัณฑ์จะต้องกำหนดและเข้าใจความสำเร็จของผลิตภัณฑ์หรือคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เมตริกเพื่อกำหนดผลการทดลอง อย่างไรก็ตาม ทั้งคู่มีความรับผิดชอบต่อการตัดสินใจของพวกเขา และอธิบายให้ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและทีมอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องทราบ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้จัดการผลิตภัณฑ์ควรมีจุดเน้นทางธุรกิจ มีความสามารถทางเทคนิคและสร้างสรรค์ และสื่อสารกับลำดับชั้นขององค์กรและทีมผลิตภัณฑ์ต่างๆ ตั้งแต่นักพัฒนาแอปพลิเคชันหรือวิศวกรไปจนถึงผู้ออกแบบผลิตภัณฑ์
ไตรมาสที่ 3 ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ทำอะไร?
ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการผลิตภัณฑ์ที่รับผิดชอบในการพัฒนา วางแผน เปิดตัว และความสำเร็จของโซลูชันหรือผลิตภัณฑ์ที่ใช้ AI การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้ของเครื่อง กล่าวโดยสรุปคือ พวกเขาดูแลและเป็นเจ้าของการพัฒนาและการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ AI โดยทั่วไปแล้ว ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI มักเกี่ยวข้องกับโครงการที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์ซึ่งขึ้นอยู่กับผลิตภัณฑ์ AI หรือที่ไม่ใช่ AI ทั้งหมดที่มาพร้อมกับโซลูชันที่ใช้เทคโนโลยี AI พวกเขาอาจมีส่วนร่วมในการให้คำปรึกษาเกี่ยวกับการพัฒนาและการใช้งานโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับสิ่งเหล่านี้ ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ด้านเทคนิคในเชิงลึก แต่ต้องมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิชาต่างๆ เช่น อัลกอริธึม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และสถิติ