introduzione

Salve a tutti, sono Olga, Data Product Manager all'interno del team di ingegneria dei dati Go-to-Market (GTM) di Atlassian. Lo scopo di questo blog è far luce sul mio ruolo con esempi di flussi di lavoro di proprietà di ruoli simili nello spazio dati. Tratteremo alcuni esempi di prodotti e servizi di dati all'interno di un panorama di dati più ampio e di come tutto ciò si incastri insieme.

• Le opinioni sono mie e non rappresentano Atlassian nel suo insieme

c'era un'apertura di ruolo aziendale elencata.

Con una speranza per il meglio e gli occhi spalancati,

Mi ci sono tuffato per continuare a chiedere il "Perché?"

Scherzi e poesie poco profonde a parte, alcuni degli elementi critici del lavoro di un Product Manager possono essere riassunti con la capacità e la disponibilità a porre domande. Perché ? Perché la qualità delle risposte che riceviamo è correlata alla qualità delle domande che poniamo. Più un PM è curioso, meglio è. Anche alcune descrizioni dei lavori di PM in questi giorni includono un requisito piacevole per "sfidare senza paura lo status quo". Perché? Perché la curiosità conta.

I miei meravigliosi colleghi di Atlassian hanno espresso interesse a saperne di più sulle mie esperienze personali e professionali come PM, a cui non ho potuto dire "No". D'altra parte, dire "No" al lavoro senza priorità è uno dei principali punti di forza di un PM, tuttavia, il ruolo stesso si è evoluto nell'ultimo decennio.

Ruolo di Product Manager

Allora, cosa fa un Product Manager? Per rispondere a questa domanda, ecco un elenco di domande che mi vengono poste spesso:

• Sei un project manager?
• Un responsabile del programma?
• Cos'è un product manager?
• Che tipo di prodotti gestite?

• Prodotto ≠ progetto ≠ program manager.
• Prodotto → Il perché: promuoviamo funzionalità, miglioramenti, valore aggiunto ed efficacia interfunzionale.
• Progetto → The When: queste brave persone sono cronometristi e manipolatori di diagrammi di Gantt.
• Programma → Il come: i PgM riguardano il processo, il flusso e le persone.

Come definire ruoli e responsabilità per i membri del team

All'interno del mio team - Go-to-Market Data Engineering - la discussione più recente su "Cosa fa un Product Manager?" ha portato ai seguenti risultati:

• Coinvolgere e collaborare con le parti interessate
• Collaborare con il responsabile tecnico per elaborare la capacità
• Possiedi la roadmap, le tempistiche, i compromessi e il backlog delle funzionalità
• Valutare e mostrare il valore del lavoro svolto
• Pianificazione e preparazione dello sprint in Jira
• Proporre miglioramenti/funzionalità del prodotto

A questo punto, potremmo essere riusciti a decodificare un po' il ruolo di PM. Ora, cosa significa un "Data PM"? È significativamente diverso da un termine più ampio "PM"? O da un PM UI/aziendale/tecnico?

Come sempre, ci sono più domande che risposte.

Ruolo di Data Product Manager

Poiché il dominio dei dati può essere caotico a causa della sua natura in continua evoluzione, i problemi di qualità dei dati sono inevitabili. I bug del codice si insinueranno e sorgeranno discrepanze tra le origini dati e gli strumenti di visualizzazione dei dati. Ci saranno errori umani ed errori sistematici ereditati. Il debito tecnologico troverà la sua strada nelle pipeline meravigliosamente orchestrate. Il ruolo di Data PM include tutti gli attributi e le aspettative PM di base, con alcuni livelli aggiuntivi di responsabilità rilevanti per i dati:

• Collaborare con i team aziendali per definire la visione per le esigenze dei dati e tradurla in una roadmap del prodotto e nell'esecuzione end-to-end
• Conoscenza dei concetti di data warehousing, progettazione di pipeline di dati, esperienza nella scrittura di SQL o Spark
• Crea ed esegui su un backlog di prodotti, bilanciando l'innovazione con la manutenzione e il supporto
• Sviluppa e difendi punti di vista solidi con dati e analisi
• Lavora con dati strutturati, non strutturati e grafici

"Aiuta il tuo team a spedire il prodotto giusto."

Perché? Perché ogni segmento di questa frase ha un impatto e, in base a dove si trova il focus , porta un sapore diverso. Fammi spacchettare questo.

• Aiuta il tuo team a fornire il prodotto giusto: un Data PM riunisce diversi team come mediatore o "collante", aiutando tutti a raggiungere obiettivi comuni. Non è raro bilanciare le priorità contrastanti nel backlog, quindi punti dati forti a supporto di una decisione rispetto all'altra sono i migliori amici di un Data PM. Utilizziamo un framework DACI in Atlassian per garantire l'allineamento tra tutte le parti.
• Aiuta il tuo team a fornire il prodotto giusto: non ci sono "noi" contro "loro" nel prodotto: tutti sono una "squadra" fintanto che c'è un quadro più ampio a cui tutti possono contribuire. Poiché i dati sono una spina dorsale per praticamente tutti i team nel panorama SaaS, il Data PM è responsabile di guidare la coesione tra Marketing, Vendite, Assistenza clienti, Legale, Finanza, People Ops, Martech, Salestech e altri partner commerciali.
• Aiuta il tuo team a spedire il prodotto giusto: la parola chiave qui è "spedire", che spesso è più vantaggiosa di "raggiungere la perfezione". La spedizione è un progresso. La perfezione è un mito. Il progresso continuo è il modo più razionale per avvicinarsi alla perfezione. Sebbene i dati non siano così visivi come i miglioramenti dell'interfaccia utente su un sito Web o i miglioramenti della copia di marketing, i miglioramenti incrementali sono fondamentali in quanto aiutano i team a iterare e ottimizzare ulteriormente le campagne esistenti e le iniziative di crescita.
• Aiuta il tuo team a spedire il prodotto giusto : anche se è soggettivo, non c'è "giusto" o "sbagliato": la spedizione di un prodotto si basa sul valore aggiunto più elevato con il rischio e il costo più bassi. Semplice, no? (Non lo è). Ancora una volta, il valore aggiunto incrementale e le decisioni basate sui dati ci assicurano di spedire più "giusto" rispetto alla sua alternativa.
• Aiuta il tuo team a spedire il prodotto giusto : finalmente, torniamo di nuovo all'argomento Prodotto! In questo contesto, "prodotto" è un termine per descrivere il risultato ottenuto rispetto al risultato atteso/preferito. L'obiettivo è idealmente "sottopromettere, consegnare in eccesso" e fornire prodotti e servizi di dati per massimizzare i risultati delle parti interessate e dei clienti riducendo al minimo lo sforzo manuale e i costi.

Quando si tratta di dati, il concetto di "prodotti e servizi" può sembrare confuso e/o intimidatorio. In effetti, i dati che supportano la linfa vitale delle operazioni e del marketing sono solitamente dietro le quinte. Allo stesso tempo, è tutta una questione di prospettiva: nel mondo SaaS, qualsiasi cosa può essere vista come un prodotto e/o servizio di dati. Non convinto? Che dire -

• Varie pipeline di dati a supporto di marketing, vendite, finanza, operazioni con le persone, data science, prodotti di machine learning e altro ancora
• Fornitori di terze parti che segnalano strumenti per integrare l'analisi del ROI, la spesa pubblicitaria e l'efficacia delle campagne di marketing
• Monitoraggio dei fornitori di annunci e adtech
• Integrazioni di dati Web e social media per fornire approfondimenti sull'impegno sociale con i prodotti Atlassian
• Monitoraggio degli eventi Web e strumentazione per misurare il coinvolgimento degli utenti con i nostri contenuti di marketing, webinar, corsi, roadmap pubbliche e varie altre piattaforme
• Strumenti di visualizzazione dei dati, pronti all'uso nel data lake e personalizzati, per mostrare il valore del lavoro, l'analisi delle tendenze, i modelli e i comportamenti per prevedere e persino prescrivere iniziative future e azioni della roadmap.

Esiste anche una stretta correlazione tra prodotti di dati e progetti. Un esempio potrebbe essere una nuova integrazione di terze parti, come uno strumento di ingestione di dati, e i suoi risultati. Mentre le tempistiche dei progetti, tra cui ricerca, sviluppo, test, garanzia della qualità, accettazione degli utenti e documentazione, farebbero parte del progetto; i risultati come la consegna finale della pipeline, la sua usabilità, operabilità, stabilità e qualità dei dati sarebbero considerati prodotti di dati. Sì, è richiesta e necessaria una stretta collaborazione tra più gruppi di stakeholder e partner commerciali per un esito positivo.

Un consiglio

Non perderti d'animo. Credi nelle migliori intenzioni di tutti. Cerca opportunità anche quando tutto è calmo e tranquillo. Soprattutto quando tutto è calmo e tranquillo.

Questa mia filosofia corrisponde strettamente ai valori di Atlassian . Sembra riconoscibile? Dai un'occhiata ai ruoli di PM aperti in Atlassian : non perdere l'opportunità di esplorare le possibilità!

#InDataWeTrust