數據科學的產品管理：為什麼數據科學產品經理很重要？

介紹

在將產品管理和數據科學合併到一個主題中之前，必須了解它們都是獨立的領域和垂直領域。 但數據科學正在作用於產品管理，使其成為跨學科領域——數據科學的產品管理。

之所以如此，是因為專業人員正在操作系統中使用各種數據科學算法和方法。 隨著數據科學產品管理的指數級增長，我們可以看到數據科學產品經理的角色顯著增長。

甚至有一些初創公司為產品管理提供數據分析服務，並通過其最新的數據科學產品和應用程序提供服務。 現在讓我們在理解數據科學的產品管理之前分別理解產品管理和數據科學這兩個術語。

產品管理和數據科學

公司、企業或組織中的產品管理負責制定產品願景、豐富業務的戰略、建立目標和推動執行的路線圖。 產品經理可以通過一系列產品生命週期來實現這一點。 在最高級別，企業中的產品經理 (PM) 直接負責產品的成功和產品在市場上的增長。

另一方面，數據科學是一個將領域專業知識與編程技能與統計學和數學能力相結合的領域，以從數據中獲得有意義的見解。 數據科學從業者對數字、文本、圖像和其他多媒體文件實施機器學習 (ML) 算法和數據分析算法，以提取和預測數據。

通過這種技術，數據分析師和數據科學家可以獲取有意義的數據並以表格或圖形格式預測未來目標。 這反過來又允許分析師產生洞察力，然後業務用戶可以將其轉化為有形的業務價值。

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1. 數據科學規劃產品路線圖

公司正在收集有關不同客戶和產品用戶的大量信息，以對其進行處理並預測用戶購買產品的可能性。 利用這些知識，公司可以製作營銷信息並精確校准在哪裡提供更多產品或在哪裡需要修改。

產品經理或高級產品經理的角色不僅需要協調各個團隊成員，還需要組織他/她與數據科學家的工作。 數據科學的產品管理允許數據分析師提取有關產品特性、反饋和建議的見解。

數據科學的產品管理使用數據科學概念來控制產品，產品所有者可以與用戶數據進行對話，以找到更好的洞察力並影響如何設定產品定價以及如何將產品推向市場。

數據科學產品經理與產品工程師密切合作，根據計算分析管理路線圖。 產品經理還負責建立產品增長的整體路徑、發展階段，以及使產品與公司目標保持一致和規範。 但很明顯，產品的具體情況將取決於行業類型和數據本身。

閱讀：產品管理與業務分析師

2. 將應用數據科學與業務利益相關者聯繫起來

數據科學的產品管理工作與一般產品管理工作沒有太大區別，但大多數計劃和案例都依賴於數據驅動的方法。 但數據科學產品經理不應只關注數據，還應充分參與挖掘業務利益相關者。 他們需要了解客戶並找出客戶對產品及其交付變化的問題。

從事數據科學工作的產品經理應該通過機器學習概念了解產品生命週期，以提出開發模型，以防現有模型無法按預期工作。 為了管理產品，產品經理不需要核心的數據科學概念，但他們應該了解如何利用數據科學概念來解決與產品相關的問題。

3. 數據科學的複雜性

實施數據科學應用程序來預測對不同企業產品的洞察力與不需要隨著時間和數據變化而重新訓練的傳統軟件不同。

這就是部門需要具有相關專業知識的人來管理整個產品生命週期並根據建議和客戶反饋靈活工作的地方。 具有數據科學技能的專業產品經理可以計劃一個時間表，以便在產品在更大的市場推出之前首先提供一系列小型數據科學摘錄。

一個好的產品經理會突出各種競爭產品需求的敏銳度，優先考慮功能，並記下產品的整體業務戰略。 一旦數據科學家或數據分析師提取評估指標以計劃產品交付的結果，產品經理的工作就是向業務利益相關者和其他團隊成員展示他們的決定並向他們強調他們的目標。

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結論

產品管理負責人的全面責任是按時更準確地管理產品的開發。 為了製定這樣的業務戰略，實現產品的快速交付，產品經理使用 scrum 或類似的軟件開發方法。

但在數據科學和機器學習實施方面，它需要大量的實驗，最終可能需要時間。 但幾乎​​每個組織都在將數據科學與產品管理結合起來，以獲得更可靠的結果。

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