Adeus gerenciamento de produtos - Olá liderança de produtos de dados

Na era digital, os dados se tornaram um recurso inestimável para as empresas tomarem decisões informadas e definirem suas estratégias. Simultaneamente, embora o gerenciamento de produtos já tenha sido visto como algo bom de se ter, agora é essencial no gerenciamento da produção, entrega e melhoria dos produtos.

No entanto, o gerenciamento de produtos deve ser substituído pela "liderança de produtos de dados", que será o principal influenciador nas organizações de dados modernas.

A ascensão do gerenciamento de produtos

Nos negócios digitais, os gerentes de produto têm influência significativa, conduzindo ativamente a estratégia e selecionando produtos para atender às necessidades do cliente. Como resultado, não é nenhuma surpresa que o gerenciamento de produtos esteja começando a se afastar da alçada do CIO/CTO e garantir um lugar no C-suite como um membro de pleno direito da equipe executiva.

No entanto, mesmo com essa mudança ocorrendo, as principais habilidades que definiram o papel do gerente de produto na última década estão rapidamente se tornando obsoletas.

O gerenciamento de produtos ganhou sua notoriedade atual ao focar obsessivamente no design UX. Os gerentes de produto selecionaram essas habilidades ao longo de décadas projetando ferramentas online, plataformas de mídia social, aplicativos móveis e sistemas internos de negócios, todos meticulosamente projetados para eficiência.

Esse foco produziu legiões de gerentes de produto obcecados com a experiência do usuário, fomentando a tendência de ver um produto apenas em termos do que aparece na tela e do que é preciso para chegar lá.

Dados bloqueados

Infelizmente, os prazos e a pressão muitas vezes forçam os gerentes de produto focados em UX a tomar atalhos que resultam em dados bloqueados por casos de uso, dando-lhes desafios significativos na reformulação de aplicativos alternativos.

Eles lutam não apenas com a utilização efetiva de seus dados existentes, mas também com sua capacidade de responder de forma rápida e eficaz a novas oportunidades, principalmente no domínio da inovação em IA.

O uso de dados bloqueados por caso pode limitar severamente a capacidade de uma empresa de aproveitar todo o potencial desses dados. Essa restrição não apenas impede a tomada de decisões rápida, crucial para manter uma vantagem competitiva no ambiente de negócios rápido de hoje, mas também limita os dados a um único caso de uso.

Isso está limitando o potencial dos dados para uma aplicação mais ampla. Um painel projetado para insights de marketing, por exemplo, pode não ser adequado para análise financeira ou desenvolvimento de produtos e, especialmente, não adequado para IA.

Os algoritmos de IA exigem dados limpos e estruturados para funcionar de forma eficaz e produzir insights precisos. Sem isso, a implementação da IA pode se tornar um processo desafiador, demorado e caro.

Além disso, à medida que a IA continua a evoluir e suas aplicações potenciais se ampliam, as empresas com dados não estruturados ou caóticos se encontrarão despreparadas para aproveitar as novas oportunidades geradas pela IA que surgirem.

Essas oportunidades podem variar de melhorar a eficiência operacional e aprimorar a experiência do cliente até a criação de novos produtos e serviços inovadores.

Produtos de dados e liderança em produtos de dados

Insira os produtos de dados. Um produto de dados transforma dados brutos em um formato que permite a tomada de decisão ou ação. Ao contrário das interfaces que apenas apresentam dados selecionados para um caso de uso específico, os produtos de dados são projetados do zero para atender a vários casos de uso.

Em contraste com uma abordagem orientada por interface, uma abordagem orientada por produto de dados libera os dados dessas restrições, tornando-os disponíveis para vários casos de uso.

Ao se concentrar na estruturação e organização de dados de forma eficaz, as empresas podem garantir que o mesmo conjunto de dados possa ser usado para uma variedade de finalidades - desde conduzir produtos de IA, capacitar interfaces e informar decisões estratégicas até compartilhar com parceiros de integração, maximizando assim o valor derivado do dados.

Idealmente, a liderança do seu Produto de Dados deve ser confiada ao seu Líder de Produto de Dados (DPL). Você pode se perguntar: o DPL não é simplesmente a função de um engenheiro ou arquiteto de dados? A resposta é mais complexa do que parece à primeira vista.

Embora as habilidades de um engenheiro ou arquiteto de dados sejam realmente cruciais para a criação de produtos de dados, sua função não é idêntica à de um DPL; na verdade, não é diferente de como a função de um engenheiro difere de um gerente de produto.

O DPL desempenha uma função única, atuando como uma ponte entre a engenharia de dados e os casos de uso do cliente. Eles têm a tarefa de antecipar as necessidades dos clientes internos e externos, mesmo antes que essas necessidades surjam, e considerar os requisitos de dados e a arquitetura necessários para dar suporte a essas necessidades.

Assim como um gerente de produto supervisiona a entrega do produto ao cliente final, o DPL gerencia os ativos de dados que o gerente de produto usa para criar suas interfaces.

Em essência, a função do DPL vai além da mera estruturação de dados; eles garantem que os ativos de dados sejam efetivamente aproveitados para atender às necessidades do cliente e impulsionar o sucesso do produto.

DPL x gerente de produto

Uma pergunta comum que surge nesse contexto é: quem detém a responsabilidade de definir a estratégia do produto - o Data Product Lead (DPL) ou o Product Manager? A resposta é matizada.

Tanto o DPL quanto o gerente de produto compartilham a responsabilidade de entender as necessidades do cliente. No entanto, o DPL tem uma camada adicional de responsabilidade. Eles devem compreender não apenas as necessidades dos clientes, mas também os requisitos de outras facetas do negócio.

Isso inclui a compreensão das necessidades dos parceiros de negócios e das partes interessadas internas. Além disso, o DPL também é responsável por determinar como o produto de dados se alinha e atende às necessidades de todos os gerentes de produto da organização.

Em essência, embora ambas as funções desempenhem um papel crucial na definição da estratégia do produto, o DPL tem um escopo mais amplo de responsabilidades, abrangendo várias necessidades internas e externas relacionadas ao produto de dados.

A boa notícia é que duas décadas de intenso foco na experiência do usuário (UX) e sistemas de back-end por gerentes de produto tornaram a construção de APIs e interfaces mais simples do que nunca.

Um produto de dados bem gerenciado pode ser rapidamente transformado em uma interface e prontamente disponibilizado aos clientes. Isso contribui para aumentar a flexibilidade dos negócios e promove práticas mais ágeis.

O DPL supervisiona a criação, gerenciamento e direção estratégica de produtos de dados. Eles desempenham um papel vital na definição da estratégia de dados, que tem implicações de longo alcance para toda a organização.

Como tal, torna-se importante capacitá-los na organização, colocando-os em um cargo sênior. Dependendo da organização, alguns podem ter equipes de produtos líderes de DPL e outros podem preferir colocar o DPL no Chief Data Office.

Independentemente disso, o DPL deve ter poderes para moldar a estratégia de produtos de dados e ser responsabilizado pela equipe executiva.

Encontrando seu líder de produto de dados

A liderança em produtos de dados é um campo relativamente novo; como tal, encontrar um líder de produto de dados qualificado e experiente pode ser uma tarefa desafiadora. No entanto, existem alternativas viáveis para a contratação de talentos para essa função fundamental.

• Os gerentes de produto geralmente possuem uma riqueza de habilidades e experiências relevantes que podem ser valiosas na função de um líder de produto de dados. Eles normalmente entendem o ciclo de vida do produto, têm experiência em trabalhar com equipes multifuncionais e são hábeis em alinhar estratégias de produtos com metas de negócios.

  
  

  Se eles também tiverem uma forte afinidade por dados e estiverem dispostos a aprofundar seus conhecimentos nessa área, os gerentes de produto podem fazer uma transição bem-sucedida para se tornarem líderes de produtos de dados.

• Os arquitetos de dados têm uma compreensão profunda de como estruturar, integrar e manter dados. Eles são qualificados em projetar sistemas de dados que são escaláveis, confiáveis e seguros. Essas habilidades técnicas, combinadas com uma compreensão mais ampla da estratégia de negócios e das necessidades do usuário, podem torná-los gerentes de produtos de dados eficazes.

• Os engenheiros de dados têm experiência prática no gerenciamento e manipulação de grandes conjuntos de dados. Eles estão familiarizados com várias tecnologias de dados e entendem os desafios técnicos envolvidos na criação de produtos de dados. Se eles puderem complementar essas habilidades técnicas com pensamento estratégico e design centrado no usuário, os engenheiros de dados também poderão fazer a transição com sucesso para a função de gerente de produto de dados.

Com o treinamento e o suporte certos, esses profissionais podem evoluir para Líderes de Produtos de Dados eficazes, impulsionando a estratégia de dados da organização.

Conclusão

À medida que navegamos no cenário orientado por dados do século 21, fica claro que as funções tradicionais de gerenciamento de produtos, embora ainda sejam valiosas, estão se tornando menos equipadas para atender às crescentes necessidades das empresas modernas.

O foco no design e na funcionalidade do UX, embora importante, geralmente resulta em dados sendo bloqueados em casos de uso específicos, limitando seu potencial para aplicativos mais amplos.

Como as empresas continuam gerando e contando com dados cada vez mais complexos e volumosos, essa abordagem está se mostrando insuficiente.

Entre na era da liderança em produtos de dados. Como guardiões dos ativos de dados, os líderes de produtos de dados (DPL) estão posicionados de maneira única para preencher a lacuna entre a engenharia de dados e os casos de uso do cliente.

Eles não apenas antecipam e atendem às necessidades dos clientes, mas também consideram os requisitos de dados e a arquitetura necessária para dar suporte a essas necessidades.

Sua função vai além da estruturação de dados para garantir que os ativos de dados sejam efetivamente aproveitados para atender às necessidades do cliente e impulsionar o sucesso do produto.

À medida que a influência do gerenciamento tradicional de produtos diminui, a ascensão da liderança em produtos de dados sinaliza uma mudança fundamental no cenário dos negócios.

Essa transição ressalta o crescente reconhecimento dos dados como um ativo comercial crucial e a necessidade de funções especializadas para gerenciar e alavancar esse ativo com eficiência.

Essa mudança não é apenas para se manter atualizado; trata-se de preparar o caminho para o futuro das organizações de dados modernas – um futuro em que insights acionáveis estão ao alcance de todos, gerando decisões mais rápidas e inteligentes que impulsionam os negócios.

Para qualquer produto individual ansioso para construir organizações de dados modernas e eficientes, abraçar essa mudança não é mais uma opção, mas uma necessidade.