Adiós Gestión de productos - Hola Liderazgo de productos de datos

En la era digital, los datos se convirtieron en un recurso invaluable para que las empresas tomen decisiones informadas y establezcan sus estrategias. Simultáneamente, mientras que la gestión de productos alguna vez se consideró agradable, ahora es esencial para gestionar la producción, la entrega y la mejora de los productos.

Sin embargo, la gestión de productos será reemplazada por el "liderazgo de productos de datos", que será el factor de influencia principal en las organizaciones de datos modernas.

El auge de la gestión de productos

En los negocios digitales, los gerentes de productos tienen una influencia significativa, impulsan activamente la estrategia y seleccionan productos para abordar las necesidades de los clientes. Como resultado, no sorprende que la gestión de productos esté comenzando a alejarse del ámbito del CIO/CTO y asegurar un lugar dentro de la C-suite como miembro de pleno derecho del equipo ejecutivo.

Sin embargo, incluso mientras se produce este cambio, las habilidades básicas que definieron el rol del gerente de producto durante la última década se están quedando obsoletas rápidamente.

La gestión de productos ha ganado su notoriedad actual al centrarse obsesivamente en el diseño de UX. Los gerentes de productos han seleccionado estas habilidades durante décadas de diseño de herramientas en línea, plataformas de redes sociales, aplicaciones móviles y sistemas comerciales internos, todo meticulosamente diseñado para lograr la eficiencia.

Este enfoque ha producido legiones de gerentes de producto obsesionados con la experiencia del usuario, fomentando una tendencia a ver un producto únicamente en términos de lo que aparece en una pantalla y lo que se necesita para llegar allí.

Datos bloqueados

Desafortunadamente, los plazos y la presión a menudo obligan a los gerentes de productos enfocados en UX a tomar atajos que resultan en datos bloqueados de casos de uso, lo que les presenta desafíos importantes en la actualización de aplicaciones alternativas.

Luchan no solo con la utilización efectiva de sus datos existentes, sino también con su capacidad para responder de manera rápida y efectiva a las nuevas oportunidades, particularmente en el ámbito de la innovación de IA.

El uso de datos bloqueados por mayúsculas y minúsculas puede limitar gravemente la capacidad de una empresa para aprovechar todo el potencial de esos datos. Esta restricción no solo impide la rápida toma de decisiones, crucial para mantener una ventaja competitiva en el rápido entorno empresarial actual, sino que también limita los datos a un único caso de uso.

Esto limita el potencial de los datos para una aplicación más amplia. Un panel diseñado para obtener información de marketing, por ejemplo, podría no ser adecuado para el análisis financiero o el desarrollo de productos y, especialmente, para la IA.

Los algoritmos de IA requieren datos limpios y estructurados para funcionar de manera efectiva y producir información precisa. Sin esto, la implementación de la IA puede convertirse en un proceso desafiante, lento y costoso.

Además, a medida que la IA continúa evolucionando y sus aplicaciones potenciales se amplían, las empresas con datos no estructurados o caóticos se encontrarán mal preparadas para aprovechar las nuevas oportunidades impulsadas por la IA que surjan.

Estas oportunidades podrían variar desde mejorar la eficiencia operativa y mejorar la experiencia del cliente hasta crear nuevos productos y servicios innovadores.

Liderazgo en productos de datos y productos de datos

Introducir productos de datos. Un producto de datos transforma los datos sin procesar en un formato que permite la toma de decisiones o la acción. A diferencia de las interfaces que simplemente presentan datos seleccionados para un caso de uso específico, los productos de datos están diseñados desde cero para cumplir con múltiples casos de uso.

En contraste con un enfoque basado en la interfaz, un enfoque basado en productos de datos libera los datos de estas restricciones, haciéndolos disponibles para múltiples casos de uso.

Al centrarse en estructurar y organizar los datos de manera efectiva, las empresas pueden garantizar que el mismo conjunto de datos se pueda usar para una variedad de propósitos, desde impulsar productos de IA, potenciar interfaces e informar decisiones estratégicas hasta compartir con socios de integración, maximizando así el valor derivado de la datos.

Idealmente, el liderazgo de su producto de datos debe confiarse a su líder de producto de datos (DPL). Quizás se pregunte, ¿el DPL no es simplemente el rol de un ingeniero de datos o un arquitecto de datos? La respuesta es más compleja de lo que parece a primera vista.

Si bien las habilidades de un ingeniero de datos o un arquitecto de datos son cruciales para crear productos de datos, su función no es idéntica a la de un DPL; de hecho, no es diferente a cómo la función de un ingeniero difiere de la de un gerente de producto.

El DPL juega un papel único, actuando como un puente entre la ingeniería de datos y los casos de uso del cliente. Tienen la tarea de anticipar las necesidades de los clientes internos y externos, incluso antes de que surjan estas necesidades, y considerar los requisitos de datos y la arquitectura necesarios para respaldar esas necesidades.

Así como un Gerente de Producto supervisa la entrega del producto al cliente final, el DPL administra los activos de datos que el Gerente de Producto usa para crear sus interfaces.

En esencia, el papel del DPL se extiende más allá de la mera estructuración de datos; aseguran que los activos de datos se aprovechen de manera efectiva para satisfacer las necesidades de los clientes e impulsar el éxito del producto.

DPL frente a Gerente de Producto

Una pregunta común que surge en este contexto es: ¿Quién tiene la responsabilidad de establecer la estrategia del producto: el líder del producto de datos (DPL) o el gerente del producto? La respuesta tiene matices.

Tanto el DPL como el Product Manager comparten la responsabilidad de comprender las necesidades del cliente. Sin embargo, el DPL tiene una capa adicional de responsabilidad. Deben comprender no solo las necesidades de los clientes, sino también los requisitos de otras facetas del negocio.

Esto incluye comprender las necesidades de los socios comerciales y las partes interesadas internas. Además, el DPL también es responsable de determinar cómo el producto de datos se alinea y satisface las necesidades de todos los gerentes de productos dentro de la organización.

En esencia, mientras que ambos roles juegan un papel crucial en la configuración de la estrategia del producto, el DPL tiene un alcance más amplio de responsabilidades, que abarca varias necesidades internas y externas relacionadas con el producto de datos.

La buena noticia es que dos décadas de intenso enfoque en la experiencia del usuario (UX) y los sistemas back-end por parte de los gerentes de producto han hecho que la construcción de API e interfaces sea más sencilla que nunca.

Un producto de datos bien administrado puede transformarse rápidamente en una interfaz y estar fácilmente disponible para los clientes. Esto contribuye a una mayor flexibilidad comercial y promueve prácticas más ágiles.

El DPL supervisa la creación, gestión y dirección estratégica de los productos de datos. Desempeñan un papel vital en la configuración de la estrategia de datos, que tiene implicaciones de gran alcance para toda la organización.

Como tal, se vuelve importante empoderarlos en la organización colocándolos en un rol de alto nivel. Dependiendo de la organización, algunos pueden tener equipos de productos líderes de DPL y otros pueden preferir colocar el DPL en la oficina principal de datos.

Independientemente, el DPL debe estar facultado para dar forma a la estrategia de productos de datos y rendir cuentas al equipo ejecutivo.

Encontrar su líder de productos de datos

El liderazgo de productos de datos es un campo relativamente nuevo; como tal, encontrar líderes de productos de datos calificados y experimentados puede ser una tarea desafiante. Sin embargo, existen alternativas viables para buscar talento para este papel fundamental.

• Los gerentes de productos a menudo poseen una gran cantidad de habilidades y experiencias relevantes que pueden ser valiosas en el rol de un líder de productos de datos. Por lo general, entienden el ciclo de vida del producto, tienen experiencia trabajando con equipos multifuncionales y son expertos en alinear las estrategias de productos con los objetivos comerciales.

  
  

  Si también tienen una fuerte afinidad por los datos y están dispuestos a profundizar sus conocimientos en esta área, los Gerentes de Producto pueden hacer una transición exitosa para convertirse en Líderes de Producto de Datos.

• Los arquitectos de datos tienen un conocimiento profundo de cómo estructurar, integrar y mantener los datos. Son expertos en el diseño de sistemas de datos que son escalables, confiables y seguros. Estas habilidades técnicas, combinadas con una comprensión más amplia de la estrategia comercial y las necesidades de los usuarios, pueden convertirlos en gerentes de productos de datos efectivos.

• Los ingenieros de datos tienen experiencia práctica en la gestión y manipulación de grandes conjuntos de datos. Están familiarizados con diversas tecnologías de datos y comprenden los desafíos técnicos que implica la creación de productos de datos. Si pueden complementar estas habilidades técnicas con el pensamiento estratégico y el diseño centrado en el usuario, los ingenieros de datos también pueden realizar una transición exitosa al rol de gerente de productos de datos.

Con la capacitación y el apoyo adecuados, estos profesionales pueden convertirse en líderes de productos de datos efectivos, impulsando la estrategia de datos de la organización.

Conclusión

A medida que navegamos por el panorama basado en datos del siglo XXI, está claro que los roles tradicionales de gestión de productos, si bien siguen siendo valiosos, están cada vez menos equipados para satisfacer las necesidades cambiantes de las empresas modernas.

El enfoque en el diseño y la funcionalidad de UX, si bien es importante, a menudo da como resultado que los datos se bloqueen en casos de uso específicos, lo que limita su potencial para aplicaciones más amplias.

A medida que las empresas continúan generando y confiando en datos cada vez más complejos y voluminosos, este enfoque está demostrando ser insuficiente.

Ingrese a la era del liderazgo en productos de datos. Como custodios de los activos de datos, los líderes de productos de datos (DPL) están en una posición única para cerrar la brecha entre la ingeniería de datos y los casos de uso del cliente.

No solo anticipan y satisfacen las necesidades de los clientes, sino que también consideran los requisitos de datos y la arquitectura necesarios para respaldar estas necesidades.

Su función se extiende más allá de la estructuración de datos para garantizar que los activos de datos se aprovechen de manera efectiva para satisfacer las necesidades de los clientes e impulsar el éxito del producto.

A medida que se desvanece la influencia de la gestión de productos tradicional, el surgimiento del liderazgo de productos de datos señala un cambio fundamental en el panorama empresarial.

Esta transición subraya el creciente reconocimiento de los datos como un activo comercial crucial y la necesidad de roles especializados para administrar y aprovechar este activo de manera efectiva.

Este cambio no se trata solo de mantenerse al día; se trata de allanar el camino para el futuro de las organizaciones de datos modernas: un futuro en el que los conocimientos prácticos estén al alcance de todos, impulsando decisiones más rápidas e inteligentes que impulsen a las empresas hacia adelante.

Para cualquier individuo de productos ansioso por construir organizaciones de datos modernas y eficientes, aceptar este cambio ya no es una opción sino una necesidad.