デジタル時代において、データは企業が情報に基づいた意思決定を行い、戦略を立てるための貴重なリソースとなりました。同時に、製品管理はかつてはあれば便利なものと考えられていましたが、現在では製品の生産、納品、改善を管理する上で不可欠なものとなっています。 しかし、プロダクト管理は「データ プロダクト リーダーシップ」に取って代わられる予定であり、それが現代のデータ組織における主要な影響力を持つことになります。 プロダクトマネジメントの台頭 デジタル ビジネスでは、プロダクト マネージャーが大きな影響力を持ち、積極的に戦略を推進し、顧客のニーズに応える製品を厳選します。その結果、プロダクト管理が CIO/CTO の権限から離れ始め、経営陣の本格的なメンバーとして経営幹部の中に居場所を確保し始めていることは驚くべきことではありません。 しかし、この変化が起こっているにもかかわらず、過去 10 年間にプロダクト マネージャーの役割を定義していた中心的なスキルは急速に時代遅れになりつつあります。 プロダクトマネジメントは、UX デザインに徹底的に焦点を当てることで、現在の悪名を得ています。プロダクト マネージャーは、数十年にわたるオンライン ツール、ソーシャル メディア プラットフォーム、モバイル アプリ、社内ビジネス システムの設計を通じてこれらのスキルを厳選し、すべてが効率性を高めるために細心の注意を払って設計されています。 この重点化により、ユーザー エクスペリエンスに執着する大勢のプロダクト マネージャーが生み出され、画面に表示されるものとそこに到達するために何が必要かという観点のみから製品を見る傾向が促進されました。 ロックアップされたデータ 残念ながら、締め切りやプレッシャーにより、UX に重点を置くプロダクト マネージャーはショートカットを強いられることが多く、その結果、データがユースケースにロックされ、代替アプリケーションに向けてツールを再構築する際に大きな課題が生じます。 彼らは、既存のデータの効果的な利用だけでなく、特に AI イノベーションの分野における新しい機会に迅速かつ効果的に対応する能力にも苦労しています。 ケースロックされたデータを使用すると、企業がそのデータの可能性を最大限に活用する能力が大幅に制限される可能性があります。この制約は、今日の急速なビジネス環境で競争力を維持するために不可欠な迅速な意思決定を妨げるだけでなく、データを単一のユースケースに限定します。 これにより、データの広範な応用の可能性が制限されます。たとえば、マーケティングの洞察を得るために設計されたダッシュボードは、財務分析や製品開発には適していない可能性があり、特に AI には適していません。 AI アルゴリズムが効果的に機能し、正確な洞察を生み出すには、クリーンで構造化されたデータが必要です。これがなければ、AI の実装は困難で時間とコストがかかるプロセスになる可能性があります。 さらに、AI が進化し続け、その潜在的な応用範囲が広がるにつれ、非構造化データや無秩序なデータを保有する企業は、新たに出現する AI 主導の機会をつかむ準備が整っていないことに気づくでしょう。 これらの機会は、業務効率の向上や顧客エクスペリエンスの向上から、革新的な新製品やサービスの創出まで多岐にわたります。 データ製品とデータ製品のリーダーシップ データプロダクトを入力します。データ製品は、生データを意思決定やアクションを可能にする形式に変換します。特定のユースケースに合わせて厳選されたデータを単に提示するインターフェイスとは異なり、データ製品は複数のユースケースを満たすように最初から設計されます。 インターフェイス主導のアプローチとは対照的に、データ製品主導のアプローチはデータをこれらの制限から解放し、複数のユースケースで利用できるようにします。 データの効果的な構造化と整理に重点を置くことで、企業は同じデータセットを AI 製品の推進、インターフェースの強化、戦略的意思決定の通知から統合パートナーとの共有に至るまで、さまざまな目的に確実に使用できるようになり、データセットから得られる価値を最大化できます。データ。 データ製品のリーダーシップは、理想的にはデータ プロダクト リーダー (DPL) に委ねられるべきです。 DPL は単にデータ エンジニアまたはデータ アーキテクトの役割ではないのかと疑問に思うかもしれません。答えは見た目よりも複雑です。 データ エンジニアやデータ アーキテクトのスキルはデータ製品の作成に確かに重要ですが、その役割は DPL の役割と同じではなく、実際、エンジニアの役割とプロダクト マネージャーの違いと似ています。 DPL は独自の役割を果たし、データ エンジニアリングと顧客のユースケースの間の架け橋として機能します。彼らは、社内外の顧客のニーズを、そのニーズが発生する前から予測し、それらのニーズをサポートするために必要なデータ要件とアーキテクチャを検討するという任務を負っています。 プロダクト マネージャーがエンド クライアントへの製品の配信を監督するのと同じように、DPL はプロダクト マネージャーがインターフェイスを作成するために使用するデータ資産を管理します。 本質的に、DPL の役割は単なるデータ構造化を超えています。データ資産が効果的に活用されて顧客のニーズを満たし、製品の成功を促進することを保証します。 DPL 対プロダクト マネージャー この文脈で生じる一般的な質問は次のとおりです。製品戦略の設定に責任を負うのは誰ですか、データ プロダクト リード (DPL) またはプロダクト マネージャーですか?答えは微妙です。 DPL とプロダクト マネージャーは両方とも、顧客のニーズを理解する責任を共有します。ただし、DPL には追加の責任があります。彼らは顧客のニーズだけでなく、ビジネスの他の側面の要件も理解する必要があります。 これには、ビジネス パートナーや社内関係者のニーズを理解することが含まれます。さらに、DPL は、データ製品が組織内のすべての製品マネージャーのニーズにどのように適合し、満たすかを決定する責任もあります。 基本的に、どちらの役割も製品戦略の形成において重要な役割を果たしますが、DPL の責任範囲はより広く、データ製品に関連する内部および外部のさまざまなニーズを網羅します。 良いニュースとしては、プロダクト マネージャーが 20 年間にわたってユーザー エクスペリエンス (UX) とバックエンド システムに重点を置いて取り組んできたことにより、API とインターフェイスの構築がこれまで以上に簡単になったことです。 適切に管理されたデータ製品は、迅速にインターフェイスに変換され、顧客がすぐに利用できるようになります。これにより、ビジネスの柔軟性が向上し、より機敏な実践が促進されます。 DPL は、データ製品の作成、管理、戦略的方向性を監督します。これらはデータ戦略の策定において重要な役割を果たし、組織全体に広範囲に影響を及ぼします。 したがって、彼らを上級の役割に配置することで、組織内で彼らに権限を与えることが重要になります。組織によっては、DPL が製品チームを率いる場合もあれば、最高データ オフィスに DPL を配置することを優先する場合もあります。 いずれにしても、DPL にはデータ製品戦略を策定する権限が与えられ、経営陣に対して責任を負う必要があります。 データ プロダクト リーダーを見つける データ プロダクト リーダーシップは比較的新しい分野です。そのため、資格のある経験豊富なデータ プロダクト リーダーを見つけるのは困難な作業となる可能性があります。ただし、この極めて重要な役割を果たす人材を調達するための実行可能な代替手段があります。 プロダクト マネージャーは、データ プロダクト リーダーの役割において貴重な、豊富な関連スキルや経験を持っていることがよくあります。彼らは通常、製品のライフサイクルを理解し、部門を超えたチームと協力した経験があり、製品戦略をビジネス目標に合わせることに熟達しています。 データに対して強い親和性があり、この分野での知識を深める意欲がある場合、プロダクト マネージャーはデータ プロダクト リーダーへの移行を成功させることができます。 データ アーキテクトは、データの構造化、統合、保守の方法を深く理解しています。彼らは、スケーラブルで信頼性が高く、安全なデータ システムを設計することに熟練しています。これらの技術スキルと、ビジネス戦略とユーザーのニーズについての幅広い理解とを組み合わせることで、有能なデータ プロダクト マネージャーになれます。 データ エンジニアは、大規模なデータセットの管理と操作における実践的な経験を持っています。彼らはさまざまなデータ テクノロジーに精通しており、データ製品の構築に伴う技術的な課題を理解しています。これらの技術スキルを戦略的思考とユーザー中心の設計で補完できれば、データ エンジニアはデータ プロダクト マネージャーの役割にうまく移行することもできます。 適切なトレーニングとサポートがあれば、これらの専門家は効果的なデータ プロダクト リーダーに進化し、組織のデータ戦略を前進させることができます。 結論 21 世紀のデータドリブンの状況を進むにつれて、従来の製品管理の役割は依然として価値があるものの、現代のビジネスの進化するニーズを満たす能力が低下していることは明らかです。 UX デザインと機能に重点を置くことは重要ですが、多くの場合、データが特定のユースケースに固定され、より広範なアプリケーションへの可能性が制限されます。 企業がますます複雑かつ大量のデータを生成し、それに依存し続けるにつれて、このアプローチでは不十分であることが判明しています。 データ プロダクト リーダーシップの時代が到来します。データ プロダクト リーダー (DPL) は、データ資産の管理者として、データ エンジニアリングと顧客のユースケースの間のギャップを埋める独自の立場にあります。 彼らは顧客のニーズを予測して満たすだけでなく、これらのニーズをサポートするために必要なデータ要件とアーキテクチャも考慮します。 彼らの役割はデータ構造化を超えて、データ資産を効果的に活用して顧客のニーズを満たし、製品の成功を促進することを保証します。 従来のプロダクト管理の影響力が弱まる中、データ プロダクト リーダーシップの台頭は、ビジネス環境における極めて重要な変化を示しています。 この移行は、データが重要なビジネス資産であるという認識の高まりと、この資産を効果的に管理および活用するための専門的な役割の必要性を浮き彫りにしています。 この変化は単に最新の状態を維持することを意味するものではありません。それは、現代のデータ組織の未来、つまり実用的な洞察が誰でもすぐに得られ、より迅速で賢明な意思決定を促し、ビジネスを前進させる未来への道を切り開くことです。 効率的な最新のデータ組織を構築したいと考えている製品担当者にとって、この変化を受け入れることはもはや選択肢ではなく、必須となっています。
