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Maximizando el valor de los datos: los secretos de un gerente de producto de datos eficaz y por qué necesitas uno

Las empresas actualmente están construyendo de manera diligente sus productos y plataformas de datos. Esto incluye la migración a arquitecturas en la nube, la integración con DataBricks y el avance hacia una malla de datos, entre otras inversiones en la pila de datos.

Cada vez más, observamos un aumento en la modernización de la estructura de los equipos en los departamentos, con los gerentes de producto asumiendo roles de liderazgo en estos proyectos.

El volumen de búsqueda de gerente de proyecto de datos ha aumentado en los últimos 10 años según los datos de Google Trends.

Según datos de Google Trends, el volumen de búsquedas de la frase ‘gerente de producto’ ha registrado un aumento en los últimos 10 años.

Los gerentes de producto son responsables de identificar brechas en la experiencia del usuario interno y de trabajar con equipos de análisis de datos para solucionarlas. Estos profesionales guían la priorización de proyectos y proporcionan una visión estratégica para fortalecer la capacidad de la organización en el uso efectivo de los datos.

Según Wendy Turner-Williams, ex Directora de Datos en Tableau, este es un rol esencial. “Un buen producto requiere un buen gerente de producto”, afirmó Wendy en una conversación reciente. “Para mí, es un componente crítico, ya que me enfoco en gerentes de producto de datos que puedan crear una narrativa y interactuar tanto con nuestros clientes internos como con nuestro equipo de producto”.

En este artículo, exploraremos varios aspectos:

¿Qué es un gerente de producto de datos y cómo ha evolucionado el rol?

 A principios de la década de 2000, empresas como LinkedIn, Netflix y Uber enfrentaban un desafío: la gestión de grandes volúmenes de datos. Estos datos no solo impulsaban su hoja de ruta de productos, sino que también informaban la toma de decisiones a nivel ejecutivo y sus campañas de marketing pagado.

Datos tanto internos como externos fluían constantemente dentro y fuera de la empresa. Existían regulaciones, pautas y restricciones sobre cómo estos datos podrían ser utilizados y por quién. Sin embargo, no había una figura específica a cargo de desarrollar soluciones de datos que fueran operativas, escalables y accesibles.

Como resultado, emergió el rol del gerente de producto de datos para responder preguntas como:

  • ¿Qué datos existen?
  • ¿Quién necesita estos datos?
  • ¿De dónde provienen y hacia dónde van estos datos? En otras palabras, ¿cuál es el linaje de los datos?
  • ¿Qué propósito tienen estos datos?
  • ¿Cómo podemos hacer que los datos sean más accesibles y útiles para más personas en la empresa?

¿Qué es un producto de datos?

Definir un producto de datos puede ser sorprendentemente complejo. Puede abarcar desde un tablero de Looker o un informe de Tableau hasta una plataforma de pruebas A/B o incluso una plataforma de datos multicapa.

Eric Weber, jefe de experimentación de datos en Yelp, sugiere que “hablar de productos de datos de manera genérica puede llevar a resultados genéricos. La idea de un producto de datos es útil, pero para que realmente tenga valor, debemos profundizar en los detalles”.

Por lo tanto, seamos específicos. Un producto de datos debería ofrecer:

  • Mejor accesibilidad a los datos
  • Mayor democratización de los datos
  • Retorno de inversión (ROI) más rápido
  • Ahorro de tiempo para el equipo de datos y los consumidores de datos
  • Información más precisa

Además, hay características o cualidades importantes que un producto de datos debe tener:

  • Confiabilidad y observabilidad. El tiempo de inactividad aceptable para un producto SaaS es una discusión sobre “¿cuántos nueves?” Como en 99,9% o 99,999% de disponibilidad. Al igual que los ingenieros de software usan productos como Data Dog o New Relic para rastrear el rendimiento del producto SaaS, los gerentes de producto de datos necesitan soluciones para identificar y resolver problemas de rendimiento de los productos de datos en tiempo casi real.
  • Escalabilidad. El producto de datos debe escalar elásticamente a medida que crece la organización y la demanda.
  • Extensibilidad. Los datos deben ser fácilmente integrables con APIs y ser lo suficientemente versátiles como para ser consumidos de diferentes maneras que a los usuarios finales les gusten.
  • Usabilidad. Los productos SaaS excelentes se centran en proporcionar una excelente experiencia de usuario. Son fáciles de aprender, divertidos de usar y rápidos en el trabajo.
  • Seguridad y cumplimiento. Las fugas de datos pueden ser costosas y dolorosas, al igual que las multas reglamentarias. Por lo tanto, es importante que el producto SaaS cumpla con los estándares de seguridad y cumplimiento necesarios.
  • Liberación y hoja de ruta. Los productos SaaS evolucionan y mejoran continuamente. Las hojas de ruta se construyen al menos un año en el futuro, con un sólido proceso de garantía de calidad para las actualizaciones.

¿Qué hace un gerente de producto de datos? ¿Qué habilidades necesitan?

Un gerente de producto de datos es responsable de democratizar el acceso a los datos y de acelerar el tiempo hasta que estos generen valor. Diseñan, construyen y gestionan el desarrollo interfuncional de una plataforma de datos o un conjunto de herramientas de datos para satisfacer las necesidades de múltiples partes interesadas.

Por ejemplo, Atul, quien definió la estrategia y dirección de producto en el área de analítica de datos en Uber, lideró un proyecto para mejorar la base de datos de la organización. Este recurso era utilizado por los científicos de datos para facilitar la colaboración en la empresa.

En ese momento, los científicos de datos estaban automatizando el proceso de validación y verificación de los documentos requeridos para que los trabajadores se unieran a la plataforma de Uber. Este fue un proyecto significativo centrado en aprendizaje automático, pero enfrentaba un desafío: los científicos de datos alcanzaban rutinariamente los límites de la capacidad de cómputo disponible.

A diferencia de un líder de proyecto de ingeniería tradicional, que podría haber intentado simplemente agregar más máquinas virtuales o extender el cronograma del proyecto, Atul investigó múltiples soluciones. Identificó el uso de GPU virtuales (una tecnología emergente en ese momento) como una posible solución. A pesar del alto costo, Atul justificó la inversión ante el liderazgo de la empresa. El proyecto no solo generaría un ahorro significativo, sino que también serviría como un diferenciador clave en el mercado.

Este enfoque proactivo permitió a Uber comenzar a construir la infraestructura necesaria para aprovechar las GPU inmediatamente después de que estuvieran disponibles. Como resultado, el tiempo para obtener valor de los datos se aceleró significativamente, lo cual es una característica distintiva de un buen gerente de producto de datos.

¿Qué antecedentes necesitan los gerentes de productos de datos? ¿A quién le reportan?

Aunque no es necesario saber programar, este es un rol difícil de desempeñar sin una formación técnica sólida. Requiere la comprensión de sistemas complejos y la habilidad para trabajar con colegas altamente técnicos.

También sería beneficioso si el candidato tiene experiencia en la interacción con clientes, ya que esto podría indicar que son capaces de traducir requisitos técnicos y contar historias efectivas a audiencias diversas.

Los antecedentes comunes para un gerente de producto de datos incluyen:

  • Ingeniería de back-end (gerentes o ingenieros fuertes que desean establecer una visión)
  • Gestión tradicional de productos B2B
  • Gestión de productos de herramientas internas
  • Analistas de datos
En cuanto al salario, el promedio para un gerente de producto de datos es de $112,704 según Glassdoor.

Algunos gerentes de producto de datos reportan a analistas y científicos de datos, mientras que otros trabajan en estrecha colaboración con equipos de operaciones, ingenieros de software o, en el caso de empresas más grandes, con ejecutivos de alto nivel.

Independientemente de la estructura de reporte, el gerente de producto de datos facilita la comprensión y democratización de los datos, o más específicamente, de los insights derivados de esos datos.

Gerente de producto de datos versus gerente de producto

Trabajar con datos requiere un conjunto de habilidades que es único en comparación con la mayoría de las formas de gestión de productos.

Hay varios tipos de profesionales involucrados en la gestión de datos, como ingenieros, científicos de datos, gerentes de productos y usuarios de funciones comerciales, entre otros.

A diferencia de trabajar con clientes tradicionales, el gerente de producto de datos trabaja con “consumidores de datos”, es decir, empleados que utilizan productos relacionados con datos en su empresa. Estos datos pueden ser internos, proporcionados por terceros o de otra índole.

En resumen, el gerente de producto de datos es un rol específico dedicado al desarrollo de herramientas internas de datos o productos de datos que sirven a los consumidores de datos dentro de la empresa.

Gerente de producto de datos versus científico de datos

La principal diferencia entre estos dos roles radica en su enfoque. Los científicos de datos se centran en extraer insights de un producto o solución existente. Por ejemplo, podrían responder a preguntas como “¿Por qué un usuario no se registra en nuestra plataforma?”

Por otro lado, el gerente de producto de datos trabaja para empoderar a los ingenieros, las partes interesadas del negocio y el liderazgo ejecutivo. Su objetivo es descubrir “¿Cuál es el mejor resultado que podemos obtener de este conjunto de datos y cómo llegamos allí?”

Por ejemplo, Uber recopila datos cada vez que un usuario realiza un viaje. Un científico de datos podría ayudar a predecir en qué puntos de precio los usuarios podrían quejarse o cambiar a otra aplicación de transporte compartido, así como identificar las razones por las que el precio era elevado.

El gerente de producto de datos, en cambio, se centraría en qué más se puede hacer con esos datos, qué otros datos podrían combinarse con ellos, cómo garantizar que los datos sean confiables y si los modelos de aprendizaje automático son los más adecuados, entre otras consideraciones.

El futuro del gerente de producto de datos

El rol del gerente de producto de datos está evolucionando debido a la descentralización y fragmentación de los equipos de datos. A medida que surgen más roles en el espacio de los datos, como gerentes de gobernanza de datos e ingenieros analíticos, la brecha entre los productores y los consumidores de datos está aumentando. Además, la demanda de datos está creciendo exponencialmente, en parte debido a la creciente dependencia de los datos en todas las áreas de una organización.

En el futuro, el papel del gerente de producto de datos se asemejará mucho al de un gerente de producto tradicional. Actuarán como conductores que cruzan silos organizacionales e inspiran a los equipos a trabajar juntos de manera armoniosa.

Señales de que necesita un gerente de productos de datos

10 señales de que necesitas un gerente de producto de datos.

Serán el punto de conexión crítico entre los miembros del equipo, los consumidores de datos y los constructores de productos. Cerrarán la brecha entre el producto de datos y los datos como un servicio, identificarán las necesidades de los usuarios, monitorearán los desarrollos, promoverán una visión, coordinarán a las partes interesadas y priorizarán los proyectos.

Como resultado, la organización pasará de una postura reactiva de luchar contra incendios de datos a una postura proactiva de construir capacidades internas de datos como una ventaja competitiva.

Los gerentes de producto de datos progresivos evaluarán críticamente las cualidades de un buen producto de datos y establecerán sus propias métricas (tenemos algunas sugerencias como tiempo de inactividad y calidad de los datos).

Se medirá la satisfacción del usuario con el producto de datos, se registrará el tiempo de inactividad y se documentarán los procesos de lanzamiento, todo ligado al valor comercial y promovido en toda la empresa.

Este es un futuro emocionante para cualquier profesional de datos en realidad.

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Author: Iván Torres
Author: Iván Torres

Iván Torres actualmente cuenta con una Maestría en Ciencias en Analítica de Negocios e Inteligencia Artificial Aplicada, otorgada por la Universidad de Charleston (West Virginia, USA), también es profesor de Ingeniería y Maestría en la Universidad TecMilenio, y ha contribuido en diferentes proyectos tecnológicos como analista, consultor y líder para empresas de ámbito internacional acumulando más de 15 años de experiencia en los campos de desarrollo de Software, Big Data, analítica de negocio e I.A. Editor de About Data Blog.

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