数据科学的产品管理：为什么数据科学产品经理很重要？

介绍

在将产品管理和数据科学合并到一个主题中之前，必须了解它们都是独立的领域和垂直领域。 但数据科学正在作用于产品管理，使其成为跨学科领域——数据科学的产品管理。

之所以如此，是因为专业人员正在操作系统中使用各种数据科学算法和方法。 随着数据科学产品管理的指数级增长，我们可以看到数据科学产品经理的角色显着增长。

甚至有一些初创公司为产品管理提供数据分析服务，并通过其最新的数据科学产品和应用程序提供服务。 现在让我们在理解数据科学的产品管理之前分别理解产品管理和数据科学这两个术语。

产品管理和数据科学

公司、企业或组织中的产品管理负责制定产品愿景、丰富业务的战略、建立目标和推动执行的路线图。 产品经理可以通过一系列产品生命周期来实现这一点。 在最高级别，企业中的产品经理 (PM) 直接负责产品的成功和产品在市场上的增长。

另一方面，数据科学是一个将领域专业知识与编程技能与统计学和数学能力相结合的领域，以从数据中获得有意义的见解。 数据科学从业者对数字、文本、图像和其他多媒体文件实施机器学习 (ML) 算法和数据分析算法，以提取和预测数据。

通过这种技术，数据分析师和数据科学家可以获取有意义的数据并以表格或图形格式预测未来目标。 这反过来又允许分析师产生洞察力，然后业务用户可以将其转化为有形的业务价值。

另请阅读：产品管理流程：带来下一个最佳产品的 6 个步骤

1. 数据科学规划产品路线图

公司正在收集有关不同客户和产品用户的大量信息，以对其进行处理并预测用户购买产品的可能性。 利用这些知识，公司可以制作营销信息并精确校准在哪里提供更多产品或在哪里需要修改。

产品经理或高级产品经理的角色不仅需要协调各个团队成员，还需要组织他/她与数据科学家的工作。 数据科学的产品管理允许数据分析师提取有关产品特性、反馈和建议的见解。

数据科学的产品管理使用数据科学概念来控制产品，产品所有者可以与用户数据进行对话，以找到更好的洞察力并影响如何设定产品定价以及如何将产品推向市场。

数据科学产品经理与产品工程师密切合作，根据计算分析管理路线图。 产品经理还负责建立产品增长的整体路径、发展阶段，以及使产品与公司目标保持一致和规范。 但很明显，产品的具体情况将取决于行业类型和数据本身。

阅读：产品管理与业务分析师

2. 将应用数据科学与业务利益相关者联系起来

数据科学的产品管理工作与一般产品管理工作没有太大区别，但大多数计划和案例都依赖于数据驱动的方法。 但数据科学产品经理不应只关注数据，还应充分参与挖掘业务利益相关者。 他们需要了解客户并找出客户对产品及其交付变化的问题。

从事数据科学工作的产品经理应该通过机器学习概念了解产品生命周期，以提出开发模型，以防现有模型无法按预期工作。 为了管理产品，产品经理不需要核心的数据科学概念，但他们应该了解如何利用数据科学概念来解决与产品相关的问题。

3. 数据科学的复杂性

实施数据科学应用程序来预测对不同企业产品的洞察力与不需要随着时间和数据变化而重新训练的传统软件不同。

这就是部门需要具有相关专业知识的人来管理整个产品生命周期并根据建议和客户反馈灵活工作的地方。 具有数据科学技能的专业产品经理可以计划一个时间表，以便在产品在更大的市场推出之前首先提供一系列小型数据科学摘录。

一个好的产品经理会突出各种竞争产品需求的敏锐度，优先考虑功能，并记下产品的整体业务战略。 一旦数据科学家或数据分析师提取评估指标以计划产品交付的结果，产品经理的工作就是向业务利益相关者和其他团队成员展示他们的决定并向他们强调他们的目标。

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结论

产品管理负责人的全面责任是按时更准确地管理产品的开发。 为了制定这样的业务战略，实现产品的快速交付，产品经理使用 scrum 或类似的软件开发方法。

但在数据科学和机器学习实施方面，它需要大量的实验，最终可能需要时间。 但几乎每个组织都在将数据科学与产品管理结合起来，以获得更可靠的结果。

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