在数字时代，数据成为公司做出明智决策和制定战略的宝贵资源。同时，虽然产品管理曾经被认为是可有可无的，但现在它对于管理产品的生产、交付和改进至关重要。 然而，产品管理将被“数据产品领导力”取代，这将成为现代数据组织的主要影响者。 产品管理的兴起 在数字业务中，产品经理拥有重大影响力，积极推动战略并策划产品以满足客户需求。因此，产品管理开始从 CIO/CTO 的职权范围转移并作为执行团队的正式成员在最高管理层中占据一席之地也就不足为奇了。 然而，即使这种转变正在发生，过去十年定义产品经理角色的核心技能也很快就过时了。 产品管理目前因过度关注用户体验设计而声名狼藉。产品经理在数十年设计在线工具、社交媒体平台、移动应用程序和内部业务系统的过程中积累了这些技能，所有这些都是为了提高效率而精心设计的。 这种关注催生了大批痴迷于用户体验的产品经理，助长了一种仅根据屏幕上显示的内容以及到达那里所需的条件来看待产品的倾向。 锁定数据 不幸的是，截止日期和压力常常迫使专注于用户体验的产品经理走捷径，导致用例锁定数据，这给他们在重新设计替代应用程序时带来了巨大的挑战。 他们不仅难以有效利用现有数据，而且还难以快速有效地应对新机遇，特别是在人工智能创新领域。 用例锁定数据可能会严重限制公司充分利用该数据潜力的能力。这种限制不仅阻碍了快速决策（这对于在当今快速发展的业务环境中保持竞争优势至关重要），而且还将数据限制在单一用例中。 这限制了数据更广泛应用的潜力。例如，为营销洞察而设计的仪表板可能不适合财务分析或产品开发，尤其不适合人工智能。 人工智能算法需要干净、结构化的数据才能有效运行并产生准确的见解。如果没有这一点，人工智能的实施可能会成为一个充满挑战、耗时且成本高昂的过程。 此外，随着人工智能的不断发展及其潜在应用的扩大，拥有非结构化或混乱数据的公司将发现自己没有准备好抓住新出现的人工智能驱动的机会。 这些机会可能包括提高运营效率、增强客户体验以及创造创新的新产品和服务。 数据产品和数据产品领导力 输入数据产品。数据产品将原始数据转换为支持决策或行动的格式。与仅呈现针对特定用例整理的数据的界面不同，数据产品是从头开始设计的，以满足多个用例。 与接口驱动的方法相比，数据产品驱动的方法将数据从这些限制中解放出来，使其可用于多种用例。 通过专注于有效地构建和组织数据，企业可以确保相同的数据集可用于多种目的 - 从驱动人工智能产品、为接口提供支持、为战略决策提供信息到与集成合作伙伴共享，从而最大化从数据中获得的价值。数据。 理想情况下，应将数据产品的领导权委托给数据产品负责人 (DPL)。您可能会想，DPL 不就是数据工程师或数据架构师的角色吗？答案比乍一看更加复杂。 虽然数据工程师或数据架构师的技能对于创建数据产品确实至关重要，但他们的角色与 DPL 的角色并不相同，事实上，这与工程师的角色与产品经理的角色不同没有什么不同。  DPL 发挥着独特的作用，充当数据工程和客户用例之间的桥梁。他们的任务是预测内部和外部客户的需求（甚至在这些需求出现之前），并考虑支持这些需求所需的数据要求和架构。 正如产品经理监督产品向最终客户的交付一样，DPL 管理产品经理用于创建其界面的数据资产。 从本质上讲，DPL 的作用超出了单纯的数据结构化；他们确保有效利用数据资产来满足客户需求并推动产品成功。  DPL 与产品经理 在这种情况下出现的一个常见问题是：谁负责制定产品策略 - 数据产品负责人 (DPL) 还是产品经理？答案是微妙的。  DPL 和产品经理共同承担了解客户需求的责任。然而，DPL 还有一层额外的责任。他们不仅必须了解客户的需求，还必须了解业务其他方面的要求。 这包括了解业务合作伙伴和内部利益相关者的需求。此外，DPL 还负责确定数据产品如何符合并满足组织内所有产品经理的需求。 从本质上讲，虽然这两个角色在制定产品策略方面都发挥着至关重要的作用，但 DPL 的职责范围更广泛，涵盖与数据产品相关的各种内部和外部需求。 好消息是，产品经理二十年来对用户体验 (UX) 和后端系统的高度关注使得 API 和界面的构建比以往任何时候都更加简单。 管理良好的数据产品可以迅速转换为界面并可供客户随时使用。这有助于增强业务灵活性并促进更敏捷的实践。  DPL 负责监督数据产品的创建、管理和战略方向。他们在制定数据战略方面发挥着至关重要的作用，这对整个组织具有深远的影响。 因此，通过将他们置于高级职位来赋予他们在组织中的权力变得很重要。根据组织的不同，有些组织可能拥有 DPL 领导的产品团队，而另一些组织可能更倾向于将 DPL 置于首席数据办公室。 无论如何，DPL 应该被授权制定数据产品策略并对执行团队负责。 寻找您的数据产品领导者 数据产品领导力是一个相对较新的领域；因此，寻找合格且经验丰富的数据产品领导者可能是一项具有挑战性的任务。然而，有可行的替代方案来寻找担任这一关键角色的人才。 产品经理通常拥有丰富的相关技能和经验，这些技能和经验对于数据产品领导者的角色非常有价值。他们通常了解产品生命周期，具有与跨职能团队合作的经验，并且善于将产品策略与业务目标保持一致。 如果产品经理对数据也有很强的亲和力，并且愿意加深在该领域的知识，那么他们就可以成功过渡为数据产品领导者。 数据架构师对如何构建、集成和维护数据有深入的了解。他们擅长设计可扩展、可靠且安全的数据系统。这些技术技能加上对业务战略和用户需求的更广泛的理解，可以使他们成为有效的数据产品经理。 数据工程师拥有管理和操作大型数据集的实践经验。他们熟悉各种数据技术，了解构建数据产品所涉及的技术挑战。如果数据工程师能够通过战略思维和以用户为中心的设计来补充这些技术技能，那么数据工程师也可以成功过渡到数据产品经理的角色。 通过正确的培训和支持，这些专业人员可以发展成为有效的数据产品领导者，推动组织的数据战略向前发展。 结论 当我们在 21 世纪的数据驱动格局中前行时，很明显传统的产品管理角色虽然仍然有价值，但越来越无法满足现代企业不断变化的需求。 对用户体验设计和功能的关注虽然很重要，但通常会导致数据被锁定在特定的用例中，从而限制了其更广泛应用的潜力。 随着企业不断生成并依赖日益复杂和大量的数据，事实证明这种方法是不够的。 进入数据产品领导时代。作为数据资产的托管人，数据产品领导者 (DPL) 具有独特的优势，可以弥合数据工程和客户用例之间的差距。 他们不仅预测并满足客户的需求，而且还考虑支持这些需求所需的数据要求和架构。 他们的作用超出了数据结构的范围，以确保有效利用数据资产来满足客户需求并推动产品成功。 随着传统产品管理的影响力减弱，数据产品领导力的崛起标志着业务格局的关键转变。 这一转变凸显了人们日益认识到数据是一项重要的业务资产，并且需要专门的角色来有效地管理和利用该资产。 这种转变不仅仅是为了跟上潮流，而是为了与时俱进。它为现代数据组织的未来铺平道路——在这个未来，每个人都可以获得可行的见解，推动更快、更明智的决策，推动企业向前发展。 对于任何渴望建立高效的现代数据组织的产品个人来说，接受这种转变不再是一种选择，而是一种必然。

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