상품관리 안녕 - 헬로데이터 상품리더십

디지털 시대에 데이터는 기업이 정보에 근거한 결정을 내리고 전략을 수립하는 데 귀중한 리소스가 되었습니다. 동시에, 제품 관리는 한때 있으면 좋은 것으로 여겨졌지만 이제는 제품의 생산, 배송 및 개선을 관리하는 데 필수적입니다.

그러나 제품 관리는 현대 데이터 조직의 주요 영향력자가 될 "데이터 제품 리더십"으로 대체될 예정입니다.

제품 관리의 부상

디지털 비즈니스에서 제품 관리자는 고객 요구 사항을 충족하기 위해 적극적으로 전략을 추진하고 제품을 큐레이팅하면서 상당한 영향력을 행사합니다. 결과적으로 제품 관리가 CIO/CTO의 권한에서 벗어나 경영진의 본격적인 구성원으로서 최고 경영진 내에서 자리를 확보하기 시작하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

그러나 이러한 변화가 일어나고 있음에도 불구하고 지난 10년 동안 제품 관리자의 역할을 정의한 핵심 기술은 빠르게 구식이 되어가고 있습니다.

제품 관리는 UX 디자인에 집착하면서 현재의 명성을 얻었습니다. 제품 관리자는 수십 년 동안 온라인 도구, 소셜 미디어 플랫폼, 모바일 앱 및 내부 비즈니스 시스템을 설계하면서 이러한 기술을 선별해 왔으며 모두 효율성을 위해 세심하게 설계되었습니다.

이러한 초점으로 인해 사용자 경험에 집착하는 수많은 제품 관리자가 생겨났고, 화면에 나타나는 내용과 거기에 도달하는 데 필요한 것만으로 제품을 보는 경향이 조장되었습니다.

잠긴 데이터

불행하게도 기한과 압박으로 인해 UX에 중점을 둔 제품 관리자는 사용 사례에 고정된 데이터를 초래하는 지름길을 택하게 되어 대체 애플리케이션을 재구성하는 데 심각한 어려움을 겪게 됩니다.

그들은 기존 데이터를 효과적으로 활용하는 것뿐만 아니라 특히 AI 혁신 영역에서 새로운 기회에 빠르고 효과적으로 대응하는 능력에도 어려움을 겪고 있습니다.

케이스 잠금 데이터를 사용하면 해당 데이터의 잠재력을 최대한 활용하는 회사의 능력이 심각하게 제한될 수 있습니다. 이러한 제약은 오늘날의 빠른 비즈니스 환경에서 경쟁 우위를 유지하는 데 중요한 신속한 의사 결정을 방해할 뿐만 아니라 데이터를 단일 사용 사례로 제한합니다.

이는 데이터의 광범위한 적용 가능성을 제한하고 있습니다. 예를 들어 마케팅 통찰력을 위해 설계된 대시보드는 재무 분석이나 제품 개발에 적합하지 않을 수 있으며 특히 AI에는 적합하지 않을 수 있습니다.

AI 알고리즘이 효과적으로 작동하고 정확한 통찰력을 생성하려면 깨끗하고 구조화된 데이터가 필요합니다. 이것이 없으면 AI 구현은 까다롭고 시간 소모적이며 비용이 많이 드는 프로세스가 될 수 있습니다.

더욱이, AI가 계속 발전하고 잠재적인 응용 분야가 확대됨에 따라 구조화되지 않거나 혼란스러운 데이터를 보유한 기업은 새로운 AI 기반 기회를 포착할 준비가 부족하다는 사실을 알게 될 것입니다.

이러한 기회는 운영 효율성 개선 및 고객 경험 강화에서부터 혁신적인 신제품 및 서비스 창출에 이르기까지 다양합니다.

데이터 제품 및 데이터 제품 리더십

데이터 제품을 입력하세요. 데이터 제품은 원시 데이터를 의사 결정이나 조치를 가능하게 하는 형식으로 변환합니다. 단순히 특정 사용 사례에 맞게 선별된 데이터를 제공하는 인터페이스와 달리 데이터 제품은 처음부터 여러 사용 사례를 충족하도록 설계되었습니다.

인터페이스 중심 접근 방식과 달리 데이터 제품 중심 접근 방식은 데이터를 이러한 제한으로부터 해방시켜 다양한 사용 사례에 사용할 수 있도록 합니다.

데이터를 효과적으로 구조화하고 구성하는 데 중점을 둠으로써 기업은 동일한 데이터 세트를 AI 제품 구동, 인터페이스 강화, 전략적 결정 알리기부터 통합 파트너와의 공유에 이르기까지 다양한 목적으로 사용할 수 있도록 보장하여 데이터에서 파생되는 가치를 극대화할 수 있습니다. 데이터.

이상적으로는 데이터 제품의 리더십을 데이터 제품 리더(DPL)에게 위임해야 합니다. DPL은 단순히 데이터 엔지니어나 데이터 설계자의 역할이 아닌가? 대답은 처음 나타난 것보다 더 복잡합니다.

데이터 엔지니어 또는 데이터 설계자의 기술은 실제로 데이터 제품을 만드는 데 중요하지만 그들의 역할은 DPL의 역할과 동일하지 않습니다. 실제로 엔지니어의 역할이 제품 관리자와 어떻게 다른지 다르지 않습니다.

DPL은 데이터 엔지니어링과 고객 사용 사례 사이를 연결하는 독특한 역할을 합니다. 그들은 내부 및 외부 고객의 요구 사항이 발생하기 전에도 이러한 요구 사항을 예측하고 이러한 요구 사항을 지원하는 데 필요한 데이터 요구 사항과 아키텍처를 고려하는 임무를 맡고 있습니다.

제품 관리자가 최종 클라이언트에 대한 제품 전달을 감독하는 것처럼 DPL은 제품 관리자가 인터페이스를 생성하는 데 사용하는 데이터 자산을 관리합니다.

본질적으로 DPL의 역할은 단순한 데이터 구조화 이상으로 확장됩니다. 데이터 자산을 효과적으로 활용하여 고객 요구 사항을 충족하고 제품 성공을 촉진합니다.

DPL 대 제품 관리자

이 맥락에서 발생하는 일반적인 질문은 다음과 같습니다. 제품 전략 설정에 대한 책임은 누구에게 있습니까? 즉, DPL(데이터 제품 리드) 또는 제품 관리자가 있습니까? 대답은 미묘합니다.

DPL과 제품 관리자는 모두 고객 요구 사항을 이해하는 책임을 공유합니다. 그러나 DPL에는 추가적인 책임 계층이 있습니다. 그들은 고객의 요구사항뿐만 아니라 비즈니스의 다른 측면의 요구사항도 이해해야 합니다.

여기에는 비즈니스 파트너와 내부 이해관계자의 요구 사항을 이해하는 것이 포함됩니다. 또한 DPL은 데이터 제품이 조직 내 모든 제품 관리자의 요구 사항과 일치하고 이를 충족하는 방법을 결정하는 책임도 있습니다.

본질적으로 두 역할 모두 제품 전략을 형성하는 데 중요한 역할을 하는 반면, DPL은 데이터 제품과 관련된 다양한 내부 및 외부 요구를 포괄하는 더 넓은 범위의 책임을 갖습니다.

좋은 소식은 제품 관리자가 20년 동안 사용자 경험(UX)과 백엔드 시스템에 중점을 두고 API와 인터페이스 구성을 그 어느 때보다 간단하게 만들었다는 것입니다.

잘 관리된 데이터 제품은 신속하게 인터페이스로 변환되어 고객이 쉽게 사용할 수 있도록 할 수 있습니다. 이는 비즈니스 유연성 향상에 기여하고 보다 민첩한 관행을 촉진합니다.

DPL은 데이터 제품의 생성, 관리 및 전략적 방향을 감독합니다. 이들은 전체 조직에 광범위한 영향을 미치는 데이터 전략을 형성하는 데 중요한 역할을 합니다.

따라서 그들을 고위직에 배치하여 조직 내에서 권한을 부여하는 것이 중요해졌습니다. 조직에 따라 일부는 DPL을 주도하는 제품 팀을 보유할 수도 있고 다른 일부는 최고 데이터 오피스에 DPL을 배치하는 것을 선호할 수도 있습니다.

그럼에도 불구하고 DPL은 데이터 제품 전략을 형성할 수 있는 권한을 부여받아야 하며 경영진에 대해 책임을 져야 합니다.

데이터 제품 리더 찾기

데이터 제품 리더십은 비교적 새로운 분야입니다. 따라서 자격을 갖추고 경험이 풍부한 데이터 제품 리더를 찾는 것은 어려운 작업이 될 수 있습니다. 그러나 이 중추적인 역할을 수행할 인재를 확보하기 위한 실행 가능한 대안이 있습니다.

• 제품 관리자는 데이터 제품 리더의 역할에서 가치가 있을 수 있는 풍부한 관련 기술과 경험을 보유하고 있는 경우가 많습니다. 그들은 일반적으로 제품 수명주기를 이해하고, 다기능 팀과 협력한 경험이 있으며, 제품 전략을 비즈니스 목표에 맞추는 데 능숙합니다.

  
  

  또한 데이터에 대한 강한 친밀감을 갖고 이 분야에 대한 지식을 심화시키려는 의지가 있다면 제품 관리자는 데이터 제품 리더가 되기 위한 성공적인 전환을 할 수 있습니다.

• 데이터 설계자는 데이터를 구조화, 통합 및 유지 관리하는 방법을 깊이 이해하고 있습니다. 이들은 확장 가능하고 안정적이며 안전한 데이터 시스템을 설계하는 데 능숙합니다. 이러한 기술적 능력과 비즈니스 전략 및 사용자 요구 사항에 대한 폭넓은 이해가 결합되어 효과적인 데이터 제품 관리자가 될 수 있습니다.

• 데이터 엔지니어는 대규모 데이터 세트를 관리하고 조작하는 실무 경험을 가지고 있습니다. 그들은 다양한 데이터 기술에 익숙하고 데이터 제품 구축과 관련된 기술적 과제를 이해합니다. 전략적 사고와 사용자 중심 설계로 이러한 기술을 보완할 수 있다면 데이터 엔지니어도 데이터 제품 관리자의 역할로 성공적으로 전환할 수 있습니다.

올바른 교육과 지원을 통해 이러한 전문가는 효과적인 데이터 제품 리더로 발전하여 조직의 데이터 전략을 발전시킬 수 있습니다.

결론

21세기의 데이터 중심 환경을 탐색하면서 전통적인 제품 관리 역할은 여전히 가치가 있지만 현대 비즈니스의 진화하는 요구 사항을 충족할 수 있는 능력이 부족해지고 있다는 것이 분명합니다.

UX 디자인과 기능에 중점을 두는 것은 중요하지만 종종 데이터가 특정 사용 사례에 국한되어 더 광범위한 애플리케이션에 대한 잠재력이 제한되는 결과를 낳습니다.

기업이 점점 더 복잡하고 방대한 데이터를 계속 생성하고 이에 의존함에 따라 이러한 접근 방식은 충분하지 않은 것으로 드러났습니다.

데이터 제품 리더십 시대를 맞이하세요. 데이터 자산의 관리자로서 데이터 제품 리더(DPL)는 데이터 엔지니어링과 고객 사용 사례 간의 격차를 해소할 수 있는 고유한 위치에 있습니다.

이들은 고객의 요구 사항을 예측하고 충족할 뿐만 아니라 이러한 요구 사항을 지원하는 데 필요한 데이터 요구 사항과 아키텍처도 고려합니다.

그들의 역할은 데이터 구조화를 넘어 데이터 자산을 효과적으로 활용하여 고객 요구 사항을 충족하고 제품 성공을 촉진하도록 확장됩니다.

전통적인 제품 관리의 영향력이 약해지면서 데이터 제품 리더십의 부상은 비즈니스 환경의 중추적인 변화를 의미합니다.

이러한 전환은 데이터가 중요한 비즈니스 자산으로 점점 더 인식되고 있으며, 이 자산을 효과적으로 관리하고 활용하기 위한 전문적인 역할의 필요성을 강조합니다.

이러한 변화는 단지 최신 상태를 유지하는 것에 관한 것이 아닙니다. 이는 현대 데이터 조직의 미래를 위한 길을 닦는 것입니다. 즉, 모든 사람이 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있고 비즈니스를 발전시키는 더 빠르고 현명한 결정을 내릴 수 있는 미래입니다.

효율적인 최신 데이터 조직을 구축하려는 모든 제품 개인에게 이러한 변화를 수용하는 것은 더 이상 선택 사항이 아니라 필수입니다.