Im digitalen Zeitalter wurden Daten zu einer unschätzbar wertvollen Ressource für Unternehmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Strategien festzulegen. Während Produktmanagement einst als „nice-to-have“ galt, ist es heute für die Verwaltung der Produktion, Lieferung und Verbesserung von Produkten unerlässlich. Allerdings soll das Produktmanagement durch die „Datenproduktführerschaft“ ersetzt werden, die den wichtigsten Einflussfaktor in modernen Datenorganisationen sein wird. Der Aufstieg des Produktmanagements In digitalen Unternehmen haben Produktmanager einen erheblichen Einfluss, indem sie aktiv die Strategie vorantreiben und Produkte kuratieren, um den Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. Daher ist es keine Überraschung, dass sich das Produktmanagement allmählich aus der Zuständigkeit des CIO/CTO entfernt und sich einen Platz in der C-Suite als vollwertiges Mitglied des Führungsteams sichert. Doch selbst während dieser Wandel stattfindet, veralten die Kernkompetenzen, die die Rolle des Produktmanagers im letzten Jahrzehnt definiert haben, schnell. Das Produktmanagement hat seinen aktuellen Bekanntheitsgrad dadurch erlangt, dass es sich zwanghaft auf UX-Design konzentriert. Produktmanager haben diese Fähigkeiten im Laufe der Jahrzehnte bei der Entwicklung von Online-Tools, Social-Media-Plattformen, mobilen Apps und internen Geschäftssystemen kuratiert, die alle sorgfältig auf Effizienz ausgelegt sind. Dieser Fokus hat Legionen von Produktmanagern hervorgebracht, die von der Benutzererfahrung besessen sind und die Tendenz fördern, ein Produkt ausschließlich im Hinblick darauf zu betrachten, was auf einem Bildschirm erscheint und was nötig ist, um dorthin zu gelangen. Gesperrte Daten Leider zwingen Fristen und Druck Produktmanager, die sich auf UX konzentrieren, häufig dazu, Abkürzungen zu nehmen, die zu anwendungsfallgesperrten Daten führen, was sie bei der Umrüstung für alternative Anwendungen vor erhebliche Herausforderungen stellt. Sie kämpfen nicht nur mit der effektiven Nutzung ihrer vorhandenen Daten, sondern auch mit ihrer Fähigkeit, schnell und effektiv auf neue Möglichkeiten zu reagieren, insbesondere im Bereich der KI-Innovation. Durch Anwendungsfälle gesperrte Daten können die Fähigkeit eines Unternehmens, das volle Potenzial dieser Daten auszuschöpfen, erheblich einschränken. Diese Einschränkung behindert nicht nur eine schnelle Entscheidungsfindung, die für die Wahrung eines Wettbewerbsvorteils im heutigen schnelllebigen Geschäftsumfeld von entscheidender Bedeutung ist, sondern beschränkt die Daten auch auf einen einzigen Anwendungsfall. Dies schränkt das Potenzial der Daten für eine breitere Anwendung ein. Ein Dashboard, das beispielsweise für Marketing-Einblicke konzipiert ist, eignet sich möglicherweise nicht für Finanzanalysen oder Produktentwicklungen und insbesondere nicht für KI. KI-Algorithmen erfordern saubere, strukturierte Daten, um effektiv zu funktionieren und genaue Erkenntnisse zu liefern. Ohne dies kann die Implementierung von KI zu einem herausfordernden, zeitaufwändigen und kostspieligen Prozess werden. Darüber hinaus werden Unternehmen mit unstrukturierten oder chaotischen Daten angesichts der Weiterentwicklung der KI und der Erweiterung ihrer potenziellen Anwendungen schlecht darauf vorbereitet sein, die neuen KI-gesteuerten Chancen zu nutzen, die sich bieten. Diese Möglichkeiten könnten von der Verbesserung der betrieblichen Effizienz und der Verbesserung des Kundenerlebnisses bis hin zur Entwicklung innovativer neuer Produkte und Dienstleistungen reichen. Datenprodukte und Führung von Datenprodukten Geben Sie Datenprodukte ein. Ein Datenprodukt wandelt Rohdaten in ein Format um, das eine Entscheidungsfindung oder Handlung ermöglicht. Im Gegensatz zu Schnittstellen, die lediglich Daten präsentieren, die für einen bestimmten Anwendungsfall kuratiert sind, werden Datenprodukte von Grund auf so entwickelt, dass sie mehrere Anwendungsfälle abdecken. Im Gegensatz zu einem schnittstellengesteuerten Ansatz befreit ein datenproduktgesteuerter Ansatz Daten von diesen Einschränkungen und macht sie für mehrere Anwendungsfälle verfügbar. Indem sie sich auf die effektive Strukturierung und Organisation von Daten konzentrieren, können Unternehmen sicherstellen, dass derselbe Datensatz für eine Vielzahl von Zwecken verwendet werden kann – von der Steuerung von KI-Produkten über die Stromversorgung von Schnittstellen und die Information über strategische Entscheidungen bis hin zum Austausch mit Integrationspartnern, und so den daraus abgeleiteten Wert maximieren Daten. Die Führung Ihres Datenprodukts sollte idealerweise Ihrem Data Product Leader (DPL) anvertraut werden. Sie fragen sich vielleicht: Ist der DPL nicht einfach die Rolle eines Dateningenieurs oder eines Datenarchitekten? Die Antwort ist komplizierter, als es zunächst scheint. Während die Fähigkeiten eines Dateningenieurs oder Datenarchitekten in der Tat von entscheidender Bedeutung für die Erstellung von Datenprodukten sind, ist ihre Rolle nicht identisch mit der eines DPL. Tatsächlich unterscheidet sie sich nicht unähnlich davon, wie sich die Rolle eines Ingenieurs von der eines Produktmanagers unterscheidet. Der DPL spielt eine einzigartige Rolle, da er als Brücke zwischen Datentechnik und Kundenanwendungsfällen fungiert. Ihre Aufgabe ist es, die Bedürfnisse interner und externer Kunden zu antizipieren, noch bevor diese entstehen, und die Datenanforderungen und die Architektur zu berücksichtigen, die zur Unterstützung dieser Bedürfnisse erforderlich sind. So wie ein Produktmanager die Lieferung des Produkts an den Endkunden überwacht, verwaltet der DPL die Datenbestände, die der Produktmanager zum Erstellen seiner Schnittstellen verwendet. Im Wesentlichen geht die Rolle des DPL über die reine Datenstrukturierung hinaus; Sie stellen sicher, dass die Datenbestände effektiv genutzt werden, um die Kundenbedürfnisse zu erfüllen und den Produkterfolg voranzutreiben. DPL vs. Produktmanager Eine häufige Frage, die sich in diesem Zusammenhang stellt, ist: Wer trägt die Verantwortung für die Festlegung der Produktstrategie – der Data Product Lead (DPL) oder der Produktmanager? Die Antwort ist nuanciert. Sowohl der DPL als auch der Produktmanager tragen gemeinsam die Verantwortung, die Kundenbedürfnisse zu verstehen. Die DPL hat jedoch eine zusätzliche Verantwortungsebene. Sie müssen nicht nur die Bedürfnisse der Kunden verstehen, sondern auch die Anforderungen anderer Bereiche des Unternehmens. Dazu gehört auch, die Bedürfnisse von Geschäftspartnern und internen Stakeholdern zu verstehen. Darüber hinaus ist der DPL auch dafür verantwortlich, zu bestimmen, wie das Datenprodukt mit den Bedürfnissen aller Produktmanager innerhalb der Organisation übereinstimmt und diese erfüllt. Während beide Rollen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Produktstrategie spielen, hat der DPL im Wesentlichen einen breiteren Verantwortungsbereich, der verschiedene interne und externe Anforderungen im Zusammenhang mit dem Datenprodukt umfasst. Die gute Nachricht ist, dass zwei Jahrzehnte intensiver Fokussierung von Produktmanagern auf User Experience (UX) und Back-End-Systeme den Aufbau von APIs und Schnittstellen einfacher denn je gemacht haben. Ein gut verwaltetes Datenprodukt kann schnell in eine Schnittstelle umgewandelt und den Kunden leicht verfügbar gemacht werden. Dies trägt zu einer größeren Geschäftsflexibilität bei und fördert agilere Praktiken. Der DPL überwacht die Erstellung, Verwaltung und strategische Ausrichtung von Datenprodukten. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung der Datenstrategie, die weitreichende Auswirkungen auf das gesamte Unternehmen hat. Daher ist es wichtig, sie in der Organisation zu stärken, indem man sie in eine leitende Rolle versetzt. Abhängig von der Organisation verfügen einige möglicherweise über einen DPL, der die Produktteams leitet, während andere es vorziehen, den DPL dem Chief Data Office zu übertragen. Unabhängig davon sollte der DPL befugt sein, die Datenproduktstrategie zu gestalten und gegenüber dem Führungsteam zur Rechenschaft gezogen werden. Finden Sie Ihren Datenproduktführer Data Product Leadership ist ein relativ neues Feld; Daher kann die Suche nach qualifizierten und erfahrenen Datenproduktleitern eine herausfordernde Aufgabe sein. Es gibt jedoch praktikable Alternativen für die Rekrutierung von Talenten für diese Schlüsselrolle. Produktmanager verfügen oft über eine Fülle relevanter Fähigkeiten und Erfahrungen, die in der Rolle eines Datenproduktleiters wertvoll sein können. Sie verstehen in der Regel den Produktlebenszyklus, haben Erfahrung in der Arbeit mit funktionsübergreifenden Teams und sind geschickt darin, Produktstrategien an Geschäftszielen auszurichten. Wenn sie zudem eine starke Affinität zu Daten haben und bereit sind, ihr Wissen in diesem Bereich zu vertiefen, können Produktmanager den Übergang zum Data Product Leader erfolgreich meistern. Datenarchitekten verfügen über ein tiefes Verständnis für die Strukturierung, Integration und Pflege von Daten. Sie sind in der Entwicklung skalierbarer, zuverlässiger und sicherer Datensysteme geschult. Diese technischen Fähigkeiten, kombiniert mit einem umfassenderen Verständnis der Geschäftsstrategie und der Benutzerbedürfnisse, können sie zu effektiven Datenproduktmanagern machen. Dateningenieure verfügen über praktische Erfahrung in der Verwaltung und Bearbeitung großer Datenmengen. Sie sind mit verschiedenen Datentechnologien vertraut und verstehen die technischen Herausforderungen beim Aufbau von Datenprodukten. Wenn sie diese technischen Fähigkeiten durch strategisches Denken und benutzerzentriertes Design ergänzen können, können Dateningenieure auch erfolgreich in die Rolle des Datenproduktmanagers wechseln. Mit der richtigen Schulung und Unterstützung können sich diese Fachleute zu effektiven Datenproduktführern entwickeln und die Datenstrategie des Unternehmens vorantreiben. Abschluss Während wir uns durch die datengesteuerte Landschaft des 21. Jahrhunderts bewegen, wird deutlich, dass traditionelle Rollen im Produktmanagement zwar immer noch wertvoll sind, aber immer weniger in der Lage sind, den sich wandelnden Anforderungen moderner Unternehmen gerecht zu werden. Der Fokus auf UX-Design und -Funktionalität ist zwar wichtig, führt aber oft dazu, dass Daten an bestimmte Anwendungsfälle gebunden sind, was ihr Potenzial für breitere Anwendungen einschränkt. Da Unternehmen weiterhin immer komplexere und umfangreichere Daten generieren und darauf angewiesen sind, erweist sich dieser Ansatz als unzureichend. Betreten Sie die Ära der Datenproduktführerschaft. Als Verwalter von Datenbeständen sind Data Product Leaders (DPL) in der einzigartigen Position, die Lücke zwischen Data Engineering und Kundenanwendungsfällen zu schließen. Sie antizipieren und erfüllen nicht nur die Bedürfnisse der Kunden, sondern berücksichtigen auch die Datenanforderungen und die Architektur, die zur Unterstützung dieser Bedürfnisse erforderlich sind. Ihre Rolle geht über die Datenstrukturierung hinaus und stellt sicher, dass Datenbestände effektiv genutzt werden, um Kundenbedürfnisse zu erfüllen und den Produkterfolg voranzutreiben. Da der Einfluss des traditionellen Produktmanagements schwindet, signalisiert der Aufstieg der Data Product Leadership einen entscheidenden Wandel in der Geschäftslandschaft. Dieser Übergang unterstreicht die zunehmende Anerkennung von Daten als entscheidenden Unternehmenswert und den Bedarf an spezialisierten Rollen, um diesen Vermögenswert effektiv zu verwalten und zu nutzen. Bei diesem Wandel geht es nicht nur darum, auf dem Laufenden zu bleiben; Es geht darum, den Weg für die Zukunft moderner Datenorganisationen zu ebnen – eine Zukunft, in der umsetzbare Erkenntnisse jedem zur Verfügung stehen und schnellere, intelligentere Entscheidungen getroffen werden, die Unternehmen voranbringen. Für jeden Produktspezialisten, der effiziente, moderne Datenorganisationen aufbauen möchte, ist die Bewältigung dieses Wandels keine Option mehr, sondern eine Notwendigkeit.

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Dieses Audio ist in der Originalsprache der Geschichte produziert!

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Developers: Build Less. Deliver More. [Learn how]	

Auf Wiedersehen Produktmanagement – Hallo Datenproduktführung

Zu lang; Lesen

Marc Ryan

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Opinion piece / Thought Leadership

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