À l'ère numérique, les données sont devenues une ressource inestimable pour les entreprises afin de prendre des décisions éclairées et de définir leurs stratégies. Simultanément, alors que la gestion des produits était autrefois considérée comme un avantage, elle est désormais essentielle pour gérer la production, la livraison et l'amélioration des produits. Cependant, la gestion des produits devrait être remplacée par le "leadership des produits de données", qui sera le principal influenceur dans les organisations de données modernes. L'essor de la gestion des produits Dans les entreprises numériques, les chefs de produit détiennent une influence significative, pilotant activement la stratégie et organisant des produits pour répondre aux besoins des clients. En conséquence, il n'est pas surprenant que la gestion des produits commence à s'éloigner de la compétence du CIO/CTO et à s'assurer une place au sein de la suite C en tant que membre à part entière de l'équipe de direction. Cependant, alors même que ce changement se produit, les compétences de base qui ont défini le rôle du chef de produit au cours de la dernière décennie deviennent rapidement obsolètes. La gestion de produits a acquis sa notoriété actuelle en se concentrant de manière obsessionnelle sur la conception UX. Les chefs de produit ont conservé ces compétences au cours de décennies de conception d'outils en ligne, de plateformes de médias sociaux, d'applications mobiles et de systèmes d'entreprise internes, tous méticuleusement conçus pour l'efficacité. Cette focalisation a produit des légions de chefs de produit obsédés par l'expérience utilisateur, favorisant une tendance à voir un produit uniquement en termes de ce qui apparaît sur un écran et de ce qu'il faut pour y arriver. Données verrouillées Malheureusement, les délais et la pression obligent souvent les chefs de produit axés sur l'expérience utilisateur à prendre des raccourcis qui se traduisent par des données verrouillées par cas d'utilisation, ce qui leur pose des défis importants en matière de réoutillage pour des applications alternatives. Ils luttent non seulement avec l'utilisation efficace de leurs données existantes, mais aussi avec leur capacité à réagir rapidement et efficacement aux nouvelles opportunités, en particulier dans le domaine de l'innovation en IA. L'utilisation de données verrouillées peut limiter considérablement la capacité d'une entreprise à exploiter tout le potentiel de ces données. Cette contrainte entrave non seulement la prise de décision rapide, cruciale pour conserver un avantage concurrentiel dans l'environnement commercial rapide d'aujourd'hui, mais limite également les données à un seul cas d'utilisation. Cela limite le potentiel d'application plus large des données. Un tableau de bord conçu pour les informations marketing, par exemple, peut ne pas convenir à l'analyse financière ou au développement de produits et surtout ne pas convenir à l'IA. Les algorithmes d'IA nécessitent des données propres et structurées pour fonctionner efficacement et produire des informations précises. Sans cela, la mise en œuvre de l'IA peut devenir un processus difficile, long et coûteux. De plus, à mesure que l'IA continue d'évoluer et que ses applications potentielles s'élargissent, les entreprises disposant de données non structurées ou chaotiques se trouveront mal préparées pour saisir les nouvelles opportunités liées à l'IA qui émergent. Ces opportunités pourraient aller de l'amélioration de l'efficacité opérationnelle et de l'expérience client à la création de nouveaux produits et services innovants. Produits de données et leadership en matière de produits de données Entrez les produits de données. Un produit de données transforme les données brutes en un format qui permet la prise de décision ou l'action. Contrairement aux interfaces qui présentent simplement des données adaptées à un cas d'utilisation spécifique, les produits de données sont conçus à partir de zéro pour répondre à plusieurs cas d'utilisation. Contrairement à une approche axée sur l'interface, une approche axée sur les produits de données libère les données de ces restrictions, les rendant disponibles pour de multiples cas d'utilisation. En se concentrant sur la structuration et l'organisation efficaces des données, les entreprises peuvent s'assurer que le même ensemble de données peut être utilisé à diverses fins - de la conduite de produits d'IA, de l'alimentation des interfaces et de la prise de décisions stratégiques éclairées au partage avec les partenaires d'intégration, maximisant ainsi la valeur dérivée de la données. La direction de votre produit de données devrait idéalement être confiée à votre chef de produit de données (DPL). Vous vous demandez peut-être si le DPL n'est pas simplement le rôle d'un ingénieur de données ou d'un architecte de données ? La réponse est plus complexe qu'il n'y paraît. Bien que les compétences d'un ingénieur de données ou d'un architecte de données soient en effet cruciales pour créer des produits de données, leur rôle n'est pas identique à celui d'un DPL, en fait, il n'est pas différent de la façon dont le rôle d'un ingénieur diffère de celui d'un chef de produit. Le DPL joue un rôle unique, agissant comme un pont entre l'ingénierie des données et les cas d'utilisation des clients. Ils sont chargés d'anticiper les besoins des clients internes et externes, avant même que ces besoins ne surviennent, et de tenir compte des exigences en matière de données et de l'architecture nécessaires pour répondre à ces besoins. Tout comme un chef de produit supervise la livraison du produit au client final, le DPL gère les actifs de données que le chef de produit utilise pour créer ses interfaces. Essentiellement, le rôle du DPL va au-delà de la simple structuration des données ; ils garantissent que les actifs de données sont efficacement exploités pour répondre aux besoins des clients et assurer le succès des produits. DPL vs chef de produit Une question courante qui se pose dans ce contexte est la suivante : qui détient la responsabilité de définir la stratégie produit : le Data Product Lead (DPL) ou le Product Manager ? La réponse est nuancée. Le DPL et le chef de produit partagent la responsabilité de comprendre les besoins des clients. Cependant, le DPL a un niveau de responsabilité supplémentaire. Ils doivent comprendre non seulement les besoins des clients, mais aussi les exigences des autres facettes de l'entreprise. Cela inclut la compréhension des besoins des partenaires commerciaux et des parties prenantes internes. De plus, le DPL est également chargé de déterminer comment le produit de données s'aligne sur les besoins de tous les chefs de produit au sein de l'organisation et y répond. Essentiellement, alors que les deux rôles jouent un rôle crucial dans l'élaboration de la stratégie produit, le DPL a un champ de responsabilités plus large, englobant divers besoins internes et externes liés au produit de données. La bonne nouvelle est que deux décennies de concentration intense sur l'expérience utilisateur (UX) et les systèmes back-end par les chefs de produit ont rendu la construction d'API et d'interfaces plus simple que jamais. Un produit de données bien géré peut rapidement être transformé en une interface et mis à la disposition des clients. Cela contribue à améliorer la flexibilité de l'entreprise et favorise des pratiques plus agiles. Le DPL supervise la création, la gestion et l'orientation stratégique des produits de données. Ils jouent un rôle essentiel dans l'élaboration de la stratégie de données, qui a des implications profondes pour l'ensemble de l'organisation. En tant que tel, il devient important de les responsabiliser dans l'organisation en les plaçant dans un rôle supérieur. En fonction de l'organisation, certaines peuvent avoir un DPL à la tête des équipes produit, et d'autres peuvent préférer placer le DPL au sein du Chief Data Office. Quoi qu'il en soit, le DPL devrait être habilité à façonner la stratégie des produits de données et tenu responsable devant l'équipe de direction. Trouver votre chef de produit de données Le leadership des produits de données est un domaine relativement nouveau ; en tant que tel, trouver un Data Product Leaders qualifié et expérimenté peut être une tâche difficile. Cependant, il existe des alternatives viables pour trouver des talents pour ce rôle central. Les chefs de produit possèdent souvent une richesse de compétences et d'expériences pertinentes qui peuvent être précieuses dans le rôle d'un chef de produit de données. Ils comprennent généralement le cycle de vie des produits, ont une expérience de travail avec des équipes interfonctionnelles et sont aptes à aligner les stratégies des produits sur les objectifs commerciaux. S'ils ont également une forte affinité pour les données et souhaitent approfondir leurs connaissances dans ce domaine, les Product Managers peuvent réussir leur transition pour devenir des Data Product Leaders. Les architectes de données ont une compréhension approfondie de la façon de structurer, d'intégrer et de maintenir les données. Ils sont compétents dans la conception de systèmes de données évolutifs, fiables et sécurisés. Ces compétences techniques, combinées à une compréhension plus large de la stratégie commerciale et des besoins des utilisateurs, peuvent faire d'eux des Data Product Managers efficaces. Les ingénieurs de données ont une expérience pratique de la gestion et de la manipulation de grands ensembles de données. Ils connaissent diverses technologies de données et comprennent les défis techniques liés à la création de produits de données. S'ils peuvent compléter ces compétences techniques par une réflexion stratégique et une conception centrée sur l'utilisateur, les ingénieurs de données peuvent également passer avec succès au rôle de Data Product Manager. Avec la formation et le soutien appropriés, ces professionnels peuvent devenir des leaders de produits de données efficaces, faisant avancer la stratégie de données de l'organisation. Conclusion Alors que nous naviguons dans le paysage axé sur les données du 21e siècle, il est clair que les rôles traditionnels de gestion des produits, bien que toujours précieux, sont de moins en moins équipés pour répondre aux besoins en constante évolution des entreprises modernes. L'accent mis sur la conception et la fonctionnalité UX, bien qu'important, entraîne souvent le verrouillage des données dans des cas d'utilisation spécifiques, limitant leur potentiel pour des applications plus larges. Alors que les entreprises continuent de générer et de s'appuyer sur des données de plus en plus complexes et volumineuses, cette approche s'avère insuffisante. Entrez dans l'ère du Data Product Leadership. En tant que gardiens des actifs de données, les Data Product Leaders (DPL) occupent une position unique pour combler le fossé entre l'ingénierie des données et les cas d'utilisation des clients. Non seulement ils anticipent et répondent aux besoins des clients, mais ils tiennent également compte des exigences en matière de données et de l'architecture nécessaires pour répondre à ces besoins. Leur rôle va au-delà de la structuration des données pour s'assurer que les actifs de données sont efficacement exploités pour répondre aux besoins des clients et assurer le succès des produits. Alors que l'influence de la gestion de produits traditionnelle diminue, la montée en puissance du leadership des produits de données signale un changement radical dans le paysage commercial. Cette transition souligne la reconnaissance croissante des données en tant qu'actif commercial crucial et le besoin de rôles spécialisés pour gérer et exploiter efficacement cet actif. Ce changement ne consiste pas seulement à rester à jour ; il s'agit d'ouvrir la voie à l'avenir des organisations de données modernes - un avenir où les informations exploitables sont à portée de main de tous, conduisant à des décisions plus rapides et plus intelligentes qui propulsent les entreprises vers l'avant. Pour tout individu désireux de créer des organisations de données modernes et efficaces, adopter ce changement n'est plus une option mais une nécessité.
