Einführung

Hallo Welt – ich bin Olga, Datenproduktmanagerin im Go-to-Market (GTM) Data Engineering-Team bei Atlassian. Der Zweck dieses Blogs besteht darin, anhand von Beispielen für Workstreams, die ähnlichen Rollen im Datenbereich gehören, etwas Licht auf meine Rolle zu werfen. Wir werden einige Beispiele für Datenprodukte und -dienste innerhalb einer größeren Datenlandschaft behandeln und erläutern, wie all dies zusammenpasst.

• Die Meinungen sind meine eigenen und repräsentieren nicht Atlassian als Ganzes

Es war eine offene Stelle für eine Geschäftsstelle aufgeführt.

Mit der Hoffnung auf das Beste und weit geöffneten Augen,

Ich stürzte mich hinein, um immer wieder nach dem „Warum?“ zu fragen.

Abgesehen von Witzen und kaum tiefgründigen Gedichten lassen sich einige der entscheidenden Elemente der Arbeit eines Produktmanagers mit der Fähigkeit und Bereitschaft, Fragen zu stellen, zusammenfassen. Warum ? Denn die Qualität der Antworten, die wir erhalten, korreliert mit der Qualität der Fragen, die wir stellen. Je neugieriger eine PN ist, desto besser. Sogar einige PM-Stellenbeschreibungen enthalten heutzutage die nette Anforderung, „den Status quo furchtlos in Frage zu stellen“. Warum? Weil Neugier zählt.

Meine wunderbaren Kollegen bei Atlassian haben Interesse bekundet, mehr über meine persönlichen und beruflichen Erfahrungen als PM zu erfahren, wozu ich nicht „Nein“ sagen konnte. Andererseits ist es eine der Hauptstärken eines Premierministers, „Nein“ zu nicht priorisierter Arbeit zu sagen. Allerdings hat sich die Rolle selbst im letzten Jahrzehnt weiterentwickelt.

Rolle als Produktmanager

Was macht also ein Produktmanager? Um dies zu beantworten, finden Sie hier eine Liste von Fragen, die mir häufig gestellt werden:

• Sind Sie Projektmanager?
• Ein Programmmanager?
• Was ist ein Produktmanager?
• Welche Arten von Produkten verwalten Sie?

• Produkt ≠ Projekt ≠ Programmmanager.
• Produkt → Das Warum: Wir fördern Funktionen, Verbesserungen, Mehrwert und funktionsübergreifende Wirksamkeit.
• Projekt → Das Wann: Diese tollen Leute sind Zeitnehmer und Gantt-Diagramm-Wrangler.
• Programm → Das Wie: Bei PgMs dreht sich alles um den Prozess, den Ablauf und die Menschen.

So definieren Sie Rollen und Verantwortlichkeiten für Teammitglieder

In meinem Team – Go-to-Market Data Engineering – gab es die jüngste Diskussion zum Thema „Was macht ein Produktmanager?“ führte zu folgenden Ergebnissen:

• Engagieren Sie sich und arbeiten Sie mit Stakeholdern zusammen
• Arbeiten Sie mit dem technischen Leiter zusammen, um die Kapazität zu ermitteln
• Besitzen Sie die Roadmap, Zeitpläne, Kompromisse und den Funktionsrückstand
• Bewerten und präsentieren Sie den Wert der geleisteten Arbeit
• Sprintplanung und -pflege in Jira
• Produktverbesserungen/-funktionen vorschlagen

Zu diesem Zeitpunkt konnten wir die Rolle eines PM möglicherweise ein wenig entschlüsseln. Was bedeutet nun ein „Data PM“? Unterscheidet es sich wesentlich von einem weiter gefassten „PM“-Begriff? Oder von einem UI-/Business-/technischen PM?

Wie immer gibt es mehr Fragen als Antworten.

Rolle des Datenproduktmanagers

Da der Datenbereich aufgrund seiner sich ständig weiterentwickelnden Natur chaotisch sein kann, sind Probleme mit der Datenqualität unvermeidlich. Es werden sich Codefehler einschleichen und es kommt zu Diskrepanzen zwischen den Datenquellen und Datenvisualisierungstools. Es wird menschliche Fehler und systematische Legacy-Fehler geben. Tech-Schulden werden ihren Weg in die wunderschön orchestrierten Pipelines finden. Die Rolle eines Daten-PM umfasst alle grundlegenden PM-Attribute und -Erwartungen sowie einige zusätzliche Ebenen datenrelevanter Verantwortlichkeiten:

• Arbeiten Sie mit Geschäftsteams zusammen, um eine Vision für den Datenbedarf festzulegen und diese in eine Produkt-Roadmap und eine durchgängige Umsetzung umzusetzen
• Kenntnisse über Data-Warehousing-Konzepte, Datenpipeline-Design, Erfahrung im Schreiben von SQL oder Spark
• Erstellen und führen Sie ein Produkt-Backlog aus und bringen Sie Innovation mit Wartung und Support in Einklang
• Entwickeln und verteidigen Sie starke Standpunkte mit Daten und Analysen
• Arbeiten Sie mit strukturierten, unstrukturierten und grafischen Daten

„Helfen Sie Ihrem Team, das richtige Produkt zu liefern.“

Warum? Denn jedes Segment dieses Satzes hat eine Wirkung und je nachdem, wo der Fokus liegt, bringt es eine andere Note mit sich. Lass mich das auspacken.

• Helfen Sie Ihrem Team, das richtige Produkt zu liefern: Ein Data PM bringt verschiedene Teams als Vermittler oder „Kleber“ zusammen und hilft allen, gemeinsame Ziele zu erreichen. Es ist nicht ungewöhnlich, widersprüchliche Prioritäten im Backlog auszugleichen. Daher sind starke Datenpunkte, die eine Entscheidung gegenüber der anderen unterstützen, der beste Freund eines Data PM. Wir verwenden bei Atlassian ein DACI-Framework, um sicherzustellen, dass eine Abstimmung zwischen allen Parteien erreicht wird.
• Helfen Sie Ihrem Team , das richtige Produkt zu liefern: Es gibt kein „wir“ gegen „sie“ im Produkt: Jeder ist ein „Team“, solange es ein Gesamtbild gibt, zu dem jeder beitragen kann. Da Daten das Rückgrat praktisch aller Teams in der SaaS-Landschaft bilden, ist der Data PM dafür verantwortlich, den Zusammenhalt zwischen Marketing, Vertrieb, Kundensupport, Recht, Finanzen, People Ops, Martech, Salestech und anderen Geschäftspartnern zu fördern.
• Helfen Sie Ihrem Team , das richtige Produkt zu liefern : Das Schlüsselwort hier ist „versenden“, was oft vorteilhafter ist als „Perfektion erreichen“. Der Versand ist ein Fortschritt. Perfektion ist ein Mythos. Kontinuierlicher Fortschritt ist der rationalste Weg, der Perfektion nahe zu kommen. Während Daten nicht so visuell sind wie Verbesserungen der Benutzeroberfläche einer Website oder Verbesserungen von Marketingtexten, sind inkrementelle Verbesserungen von entscheidender Bedeutung, da sie Teams dabei helfen, bestehende Kampagnen und Wachstumsinitiativen weiter zu iterieren und zu optimieren.
• Helfen Sie Ihrem Team, das richtige Produkt zu versenden: Obwohl es subjektiv ist, gibt es kein „richtig“ oder „falsch“ – beim Versand eines Produkts geht es vor allem um den höchsten Mehrwert bei geringstem Risiko und geringsten Kosten. Ganz einfach, nicht wahr? (Ist es nicht). Auch hier stellen inkrementelle Mehrwerte und datengesteuerte Entscheidungen sicher, dass wir „richtiger“ liefern als die Alternative.
• Helfen Sie Ihrem Team, das richtige Produkt zu liefern : Endlich sind wir wieder beim Produktthema! In diesem Zusammenhang ist „Produkt“ ein Begriff, der das erzielte Ergebnis im Vergleich zum erwarteten/bevorzugten Ergebnis beschreibt. Das Ziel besteht darin, Datenprodukte und -dienste im Idealfall „zu wenig zu versprechen, zu viel zu liefern“ und auszuliefern, um die Ergebnisse für Stakeholder und Kunden zu maximieren und gleichzeitig den manuellen Aufwand und die Kosten zu minimieren.

Wenn es um Daten geht, kann der Begriff „Produkte und Dienstleistungen“ verwirrend und/oder einschüchternd wirken. Tatsächlich liegen die Daten, die das Lebenselixier von Betrieb und Marketing unterstützen, meist hinter den Kulissen. Gleichzeitig kommt es auf die Perspektive an: In der SaaS-Welt kann alles als Datenprodukt und/oder -dienst betrachtet werden. Nicht überzeugt? Wie wäre es mit -

• Verschiedene Datenpipelines zur Unterstützung von Marketing, Vertrieb, Finanzen, Personalabläufen, Datenwissenschaft, Produkten für maschinelles Lernen und mehr
• Berichtstools von Drittanbietern zur Ergänzung der ROI-Analyse, der Werbeausgaben und der Wirksamkeit von Marketingkampagnen
• Verfolgung von Anzeigenanbietern und Adtech
• Webdaten- und Social-Media-Integrationen, um Einblicke in das soziale Engagement mit Atlassian-Produkten zu liefern
• Verfolgung und Instrumentierung von Webereignissen zur Messung der Benutzerinteraktion mit unseren Marketinginhalten, Webinaren, Kursen, öffentlichen Roadmaps und verschiedenen anderen Plattformen
• Datenvisualisierungstools – sofort einsatzbereit im Data Lake und maßgeschneidert – zur Darstellung des Werts der Arbeit, Trendanalyse, Muster und Verhaltensweisen zur Vorhersage und sogar Vorgabe zukünftiger Initiativen und Roadmap-Maßnahmen.

Auch zwischen Datenprodukten und Projekten besteht ein enger Zusammenhang. Ein Beispiel wäre eine neue Drittanbieter-Integration, etwa ein Datenerfassungstool, und deren Ergebnisse. Während die Zeitpläne der Projekte, einschließlich Forschung, Entwicklung, Tests, Qualitätssicherung, Benutzerakzeptanz und Dokumentation, Teil des Projekts wären; Die Ergebnisse wie die endgültige Lieferung der Pipeline, ihre Benutzerfreundlichkeit, Bedienbarkeit, Stabilität und Datenqualität würden als Datenprodukte betrachtet. Ja, für ein erfolgreiches Ergebnis ist eine enge Zusammenarbeit zwischen mehreren Interessengruppen und Geschäftspartnern erforderlich und notwendig.

Ratschlag

Verliere nicht den Mut. Glauben Sie an die besten Absichten aller. Suchen Sie nach Möglichkeiten, auch wenn alles ruhig und still ist. Vor allem, wenn alles ruhig und still ist.

Diese meine Philosophie entspricht eng den Atlassian-Werten . Klingt nachvollziehbar? Schauen Sie sich offene PM-Stellen bei Atlassian an – verpassen Sie nicht die Gelegenheit, die Möglichkeiten zu erkunden!

#InDataWeTrust