डिजिटल युग में, कंपनियों के लिए जानकारीपूर्ण निर्णय लेने और अपनी रणनीतियाँ निर्धारित करने के लिए डेटा एक अमूल्य संसाधन बन गया है। इसके साथ ही, जबकि उत्पाद प्रबंधन को एक समय अच्छी चीज़ के रूप में देखा जाता था, अब यह उत्पादों के उत्पादन, वितरण और बेहतरी के प्रबंधन में आवश्यक है। हालाँकि, उत्पाद प्रबंधन को "डेटा उत्पाद नेतृत्व" द्वारा प्रतिस्थापित किया जाना तय है, जो आधुनिक डेटा संगठनों में प्रमुख प्रभावकारी होगा। उत्पाद प्रबंधन का उदय डिजिटल व्यवसायों में, उत्पाद प्रबंधक महत्वपूर्ण प्रभाव रखते हैं, ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने के लिए सक्रिय रूप से रणनीति बनाते हैं और उत्पादों का प्रबंधन करते हैं। परिणामस्वरूप, इसमें कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि उत्पाद प्रबंधन सीआईओ/सीटीओ के दायरे से हटकर कार्यकारी टीम के पूर्ण सदस्य के रूप में सी-सूट के भीतर जगह सुरक्षित करने लगा है। हालाँकि, भले ही यह बदलाव हो रहा है, पिछले दशक में उत्पाद प्रबंधक की भूमिका को परिभाषित करने वाले मुख्य कौशल तेजी से पुराने हो रहे हैं। उत्पाद प्रबंधन ने यूएक्स डिज़ाइन पर जुनूनी रूप से ध्यान केंद्रित करके अपनी वर्तमान बदनामी हासिल की है। उत्पाद प्रबंधकों ने दशकों से ऑनलाइन टूल, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, मोबाइल ऐप और आंतरिक व्यापार प्रणालियों को डिजाइन करने के दौरान इन कौशलों को तैयार किया है, सभी को दक्षता के लिए सावधानीपूर्वक इंजीनियर किया गया है। इस फोकस ने बड़ी संख्या में उत्पाद प्रबंधकों को उपयोगकर्ता अनुभव के प्रति जुनूनी बना दिया है, जिससे किसी उत्पाद को केवल स्क्रीन पर क्या दिखाई देता है और वहां तक पहुंचने के लिए क्या करना पड़ता है, के संदर्भ में देखने की प्रवृत्ति को बढ़ावा मिला है। लॉक किया गया डेटा दुर्भाग्य से, समय सीमा और दबाव अक्सर यूएक्स पर ध्यान केंद्रित करने वाले उत्पाद प्रबंधकों को शॉर्टकट लेने के लिए मजबूर करते हैं जिसके परिणामस्वरूप उपयोग-केस-लॉक डेटा होता है, जिससे उन्हें वैकल्पिक अनुप्रयोगों के लिए पुन: उपकरण बनाने में महत्वपूर्ण चुनौतियां मिलती हैं। वे न केवल अपने मौजूदा डेटा के प्रभावी उपयोग के साथ संघर्ष करते हैं, बल्कि विशेष रूप से एआई नवाचार के क्षेत्र में नए अवसरों पर त्वरित और प्रभावी ढंग से प्रतिक्रिया करने की अपनी क्षमता के साथ भी संघर्ष करते हैं। केस-लॉक किए गए डेटा का उपयोग उस डेटा की पूरी क्षमता का दोहन करने की कंपनी की क्षमता को गंभीर रूप से सीमित कर सकता है। यह बाधा न केवल तेजी से निर्णय लेने में बाधा डालती है, जो आज के तेजी से बढ़ते कारोबारी माहौल में प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है, बल्कि डेटा को एकल उपयोग के मामले तक ही सीमित रखती है। यह व्यापक अनुप्रयोग के लिए डेटा की क्षमता को सीमित कर रहा है। उदाहरण के लिए, मार्केटिंग अंतर्दृष्टि के लिए डिज़ाइन किया गया डैशबोर्ड वित्तीय विश्लेषण या उत्पाद विकास के लिए उपयुक्त नहीं हो सकता है और विशेष रूप से एआई के लिए उपयुक्त नहीं है। एआई एल्गोरिदम को प्रभावी ढंग से कार्य करने और सटीक अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए स्वच्छ, संरचित डेटा की आवश्यकता होती है। इसके बिना, एआई का कार्यान्वयन एक चुनौतीपूर्ण, समय लेने वाली और महंगी प्रक्रिया बन सकता है। इसके अलावा, जैसे-जैसे एआई का विकास जारी है और इसके संभावित अनुप्रयोगों का विस्तार हो रहा है, असंरचित या अराजक डेटा वाली कंपनियां उभरने वाले नए एआई-संचालित अवसरों का लाभ उठाने के लिए खुद को तैयार नहीं पाएंगी। ये अवसर परिचालन दक्षता में सुधार और ग्राहक अनुभव को बढ़ाने से लेकर नए नवीन उत्पाद और सेवाएँ बनाने तक हो सकते हैं। डेटा उत्पाद और डेटा उत्पाद नेतृत्व डेटा उत्पाद दर्ज करें. एक डेटा उत्पाद कच्चे डेटा को एक प्रारूप में बदल देता है जो निर्णय लेने या कार्रवाई करने में सक्षम बनाता है। इंटरफ़ेस के विपरीत, जो केवल एक विशिष्ट उपयोग के मामले में क्यूरेट किया गया डेटा प्रस्तुत करता है, डेटा उत्पादों को कई उपयोग के मामलों को पूरा करने के लिए स्क्रैच से डिज़ाइन किया गया है। इंटरफ़ेस-संचालित दृष्टिकोण के विपरीत, डेटा उत्पाद-संचालित दृष्टिकोण डेटा को इन प्रतिबंधों से मुक्त करता है, जिससे यह कई उपयोग के मामलों के लिए उपलब्ध हो जाता है। डेटा को प्रभावी ढंग से संरचना और व्यवस्थित करने पर ध्यान केंद्रित करके, व्यवसाय यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि एक ही डेटासेट का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है - एआई उत्पादों को चलाने, इंटरफेस को सशक्त बनाने और रणनीतिक निर्णयों को सूचित करने से लेकर एकीकरण भागीदारों के साथ साझा करने तक, इस प्रकार प्राप्त मूल्य को अधिकतम किया जा सकता है। आंकड़े। आपके डेटा उत्पाद का नेतृत्व आदर्श रूप से आपके डेटा उत्पाद लीडर (डीपीएल) को सौंपा जाना चाहिए। आप आश्चर्यचकित हो सकते हैं कि क्या डीपीएल केवल एक डेटा इंजीनियर या डेटा आर्किटेक्ट की भूमिका नहीं है? इसका उत्तर पहले दिखने से कहीं अधिक जटिल है। जबकि डेटा उत्पाद बनाने के लिए डेटा इंजीनियर या डेटा आर्किटेक्ट के कौशल वास्तव में महत्वपूर्ण हैं, उनकी भूमिका डीपीएल के समान नहीं है, वास्तव में, यह इस बात से भिन्न नहीं है कि एक इंजीनियर की भूमिका उत्पाद प्रबंधक से कैसे भिन्न होती है। डीपीएल डेटा इंजीनियरिंग और ग्राहक उपयोग के मामलों के बीच एक पुल के रूप में कार्य करते हुए एक अनूठी भूमिका निभाता है। उन्हें इन जरूरतों के उत्पन्न होने से पहले ही आंतरिक और बाहरी ग्राहकों की जरूरतों का अनुमान लगाने और उन जरूरतों का समर्थन करने के लिए आवश्यक डेटा आवश्यकताओं और वास्तुकला पर विचार करने का काम सौंपा गया है। जिस तरह एक उत्पाद प्रबंधक अंतिम ग्राहक तक उत्पाद की डिलीवरी की देखरेख करता है, उसी तरह डीपीएल उन डेटा परिसंपत्तियों का प्रबंधन करता है जिनका उपयोग उत्पाद प्रबंधक अपने इंटरफेस बनाने के लिए करता है। संक्षेप में, डीपीएल की भूमिका केवल डेटा संरचना से परे फैली हुई है; वे सुनिश्चित करते हैं कि ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने और उत्पाद की सफलता के लिए डेटा परिसंपत्तियों का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है। डीपीएल बनाम उत्पाद प्रबंधक इस संदर्भ में एक सामान्य प्रश्न उठता है: उत्पाद रणनीति निर्धारित करने की जिम्मेदारी किसकी है - डेटा उत्पाद लीड (डीपीएल) या उत्पाद प्रबंधक? उत्तर सूक्ष्म है. डीपीएल और उत्पाद प्रबंधक दोनों ग्राहकों की जरूरतों को समझने की जिम्मेदारी साझा करते हैं। हालाँकि, डीपीएल के पास जिम्मेदारी की एक अतिरिक्त परत है। उन्हें न केवल ग्राहकों की जरूरतों को समझना चाहिए बल्कि व्यवसाय के अन्य पहलुओं की आवश्यकताओं को भी समझना चाहिए। इसमें व्यावसायिक साझेदारों और आंतरिक हितधारकों की ज़रूरतों को समझना शामिल है। इसके अलावा, डीपीएल यह निर्धारित करने के लिए भी जिम्मेदार है कि डेटा उत्पाद संगठन के भीतर सभी उत्पाद प्रबंधकों की जरूरतों को कैसे पूरा करता है। संक्षेप में, जबकि दोनों भूमिकाएँ उत्पाद रणनीति को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती हैं, डीपीएल के पास जिम्मेदारियों का व्यापक दायरा है, जिसमें डेटा उत्पाद से संबंधित विभिन्न आंतरिक और बाहरी ज़रूरतें शामिल हैं। अच्छी खबर यह है कि उत्पाद प्रबंधकों द्वारा उपयोगकर्ता अनुभव (यूएक्स) और बैक-एंड सिस्टम पर दो दशकों के गहन फोकस ने एपीआई और इंटरफेस के निर्माण को पहले से कहीं अधिक सरल बना दिया है। एक अच्छी तरह से प्रबंधित डेटा उत्पाद को तेजी से एक इंटरफ़ेस में बदला जा सकता है और ग्राहकों के लिए आसानी से उपलब्ध कराया जा सकता है। यह व्यवसाय के लचीलेपन को बढ़ाने में योगदान देता है और अधिक चुस्त प्रथाओं को बढ़ावा देता है। डीपीएल डेटा उत्पादों के निर्माण, प्रबंधन और रणनीतिक दिशा की देखरेख करता है। वे डेटा रणनीति को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिसका पूरे संगठन पर दूरगामी प्रभाव पड़ता है। ऐसे में, उन्हें संगठन में वरिष्ठ भूमिका में रखकर सशक्त बनाना महत्वपूर्ण हो जाता है। संगठन के आधार पर, कुछ के पास डीपीएल अग्रणी उत्पाद टीम हो सकती है, और अन्य लोग डीपीएल को मुख्य डेटा कार्यालय में रखने को प्राथमिकता दे सकते हैं। इसके बावजूद, डीपीएल को डेटा उत्पाद रणनीति को आकार देने का अधिकार दिया जाना चाहिए और कार्यकारी टीम के प्रति जवाबदेह ठहराया जाना चाहिए। अपना डेटा उत्पाद लीडर ढूँढना डेटा उत्पाद नेतृत्व एक अपेक्षाकृत नया क्षेत्र है; ऐसे में, योग्य और अनुभवी डेटा उत्पाद लीडर ढूंढना एक चुनौतीपूर्ण कार्य हो सकता है। हालाँकि, इस महत्वपूर्ण भूमिका के लिए प्रतिभा जुटाने के व्यवहार्य विकल्प मौजूद हैं। उत्पाद प्रबंधकों के पास अक्सर प्रासंगिक कौशल और अनुभवों का खजाना होता है जो डेटा उत्पाद लीडर की भूमिका में मूल्यवान हो सकते हैं। वे आम तौर पर उत्पाद जीवनचक्र को समझते हैं, उनके पास क्रॉस-फ़ंक्शनल टीमों के साथ काम करने का अनुभव होता है, और उत्पाद रणनीतियों को व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित करने में माहिर होते हैं। यदि उनमें भी डेटा के प्रति गहरी रुचि है और वे इस क्षेत्र में अपने ज्ञान को गहरा करने के इच्छुक हैं, तो उत्पाद प्रबंधक डेटा उत्पाद नेता बनने की दिशा में एक सफल परिवर्तन कर सकते हैं। डेटा आर्किटेक्ट्स को डेटा की संरचना, एकीकरण और रखरखाव की गहरी समझ होती है। वे ऐसे डेटा सिस्टम डिज़ाइन करने में कुशल हैं जो स्केलेबल, विश्वसनीय और सुरक्षित हैं। ये तकनीकी कौशल, व्यावसायिक रणनीति और उपयोगकर्ता की जरूरतों की व्यापक समझ के साथ मिलकर, उन्हें प्रभावी डेटा उत्पाद प्रबंधक बना सकते हैं। डेटा इंजीनियरों के पास बड़े डेटासेट के प्रबंधन और हेरफेर करने का व्यावहारिक अनुभव है। वे विभिन्न डेटा प्रौद्योगिकियों से परिचित हैं और डेटा उत्पादों के निर्माण में शामिल तकनीकी चुनौतियों को समझते हैं। यदि वे इन तकनीकी कौशलों को रणनीतिक सोच और उपयोगकर्ता-केंद्रित डिज़ाइन के साथ पूरक कर सकते हैं, तो डेटा इंजीनियर डेटा उत्पाद प्रबंधक की भूमिका में भी सफलतापूर्वक परिवर्तन कर सकते हैं। सही प्रशिक्षण और समर्थन के साथ, ये पेशेवर प्रभावी डेटा उत्पाद नेताओं के रूप में विकसित हो सकते हैं, जो संगठन की डेटा रणनीति को आगे बढ़ा सकते हैं। निष्कर्ष जैसे-जैसे हम 21वीं सदी के डेटा-संचालित परिदृश्य को नेविगेट करते हैं, यह स्पष्ट है कि पारंपरिक उत्पाद प्रबंधन भूमिकाएँ, हालांकि अभी भी मूल्यवान हैं, आधुनिक व्यवसायों की बढ़ती जरूरतों को पूरा करने के लिए कम सुसज्जित होती जा रही हैं। यूएक्स डिज़ाइन और कार्यक्षमता पर ध्यान केंद्रित करना, हालांकि महत्वपूर्ण है, अक्सर डेटा को विशिष्ट उपयोग-मामलों में लॉक कर दिया जाता है, जिससे व्यापक अनुप्रयोगों के लिए इसकी क्षमता सीमित हो जाती है। जैसे-जैसे व्यवसाय लगातार जटिल और विशाल डेटा उत्पन्न करना और उस पर भरोसा करना जारी रखते हैं, यह दृष्टिकोण अपर्याप्त साबित हो रहा है। डेटा उत्पाद नेतृत्व के युग में प्रवेश करें। डेटा परिसंपत्तियों के संरक्षक के रूप में, डेटा उत्पाद लीडर (डीपीएल) डेटा इंजीनियरिंग और ग्राहक उपयोग के मामलों के बीच अंतर को पाटने के लिए विशिष्ट रूप से तैनात हैं। वे न केवल ग्राहकों की जरूरतों का अनुमान लगाते हैं और उन्हें पूरा करते हैं बल्कि इन जरूरतों का समर्थन करने के लिए आवश्यक डेटा आवश्यकताओं और वास्तुकला पर भी विचार करते हैं। उनकी भूमिका डेटा संरचना से परे यह सुनिश्चित करने तक फैली हुई है कि ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने और उत्पाद की सफलता को बढ़ाने के लिए डेटा संपत्तियों का प्रभावी ढंग से उपयोग किया जाता है। जैसे-जैसे पारंपरिक उत्पाद प्रबंधन का प्रभाव कम होता जा रहा है, डेटा उत्पाद नेतृत्व का उदय व्यावसायिक परिदृश्य में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देता है। यह परिवर्तन एक महत्वपूर्ण व्यावसायिक संपत्ति के रूप में डेटा की बढ़ती मान्यता और इस संपत्ति को प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने और लाभ उठाने के लिए विशेष भूमिकाओं की आवश्यकता को रेखांकित करता है। यह बदलाव सिर्फ वर्तमान बने रहने के बारे में नहीं है; यह आधुनिक डेटा संगठनों के भविष्य के लिए मार्ग प्रशस्त करने के बारे में है - एक ऐसा भविष्य जहां कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि हर किसी की उंगलियों पर होगी, तेजी से, बेहतर निर्णय लिए जाएंगे जो व्यवसायों को आगे बढ़ाएंगे। कुशल आधुनिक डेटा संगठन बनाने के इच्छुक किसी भी उत्पाद व्यक्ति के लिए, इस बदलाव को अपनाना अब एक विकल्प नहीं बल्कि एक आवश्यकता है।
