La esencia
- Conocimiento de datos. La gestión de productos de datos requiere un enfoque meticuloso para satisfacer necesidades comerciales específicas.
- Aclaración del producto. ¿Qué son los productos de datos? Pueden variar desde conjuntos de datos sin procesar hasta paneles completos.
- Perspectiva del ciclo de vida. Los productos de datos tienen un ciclo de vida definido, desde su inicio hasta su posible obsolescencia.
«Un producto de datos es una solución de datos autónoma y lista para consumir que organizamos para resolver un problema empresarial específico», afirmó Aminul Khan, director global de estrategia de datos de marketing y ecosistema de datos de General Motors. «Surge naturalmente de cualquier organización que gestiona datos como si fueran un producto, dándoles forma para satisfacer un conjunto específico de necesidades para un conjunto específico de clientes. Al igual que otros productos de consumo, un producto de datos debe ser amigable para el consumidor y estar disponible en el momento adecuado. «Debe cumplir un propósito que sea demandado y entregarse con un manual de instrucciones (o metadatos) sobre cómo usarlo».
Devavrat Bapat, jefe de productos de datos AI/ML de Cisco, agregó: «Los productos de datos se pueden desarrollar para consumidores dentro de la organización (productos de datos internos) o para aquellos fuera de la organización (productos de datos externos). Ya sean internos o externos, tenemos que Míralos de manera integral. Necesitamos asegurarnos de que sea útil para alguien».
Echemos un vistazo a la gestión de productos de datos.
Gestión de productos de datos: ¿Qué son los productos de datos?
Un producto de datos podría ser simplemente un conjunto de datos sin procesar utilizado por el equipo de ciencia de datos. O podría ser un panel que proporcione información sobre las operaciones internas. Algunos de los más sofisticados combinan información de diferentes fuentes, por ejemplo, una vista de 360 grados del cliente, información del producto y estudios de mercado.
Ciclos de vida del producto de datos
Todos los productos de datos tienen un ciclo de vida que comienza con un análisis cuidadoso de los requisitos y finaliza cuando las necesidades cambian o una o más de las fuentes de datos ya no son apropiadas. Se deben involucrar profesionales de datos competentes tanto al principio como al final para garantizar que se lleven a cabo los siguientes pasos de gestión de productos de datos:
1) El producto de datos no se crea hasta que todas las personas adecuadas llegan a un acuerdo común sobre quién lo utilizará y por qué.
2) El producto de datos se elimina tan pronto como deja de ser relevante.
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El nacimiento de un producto de datos
«Muy a menudo la gente se lanza demasiado rápido y construye sistemas de datos y canalizaciones antes de examinar su propósito», dijo Khan. «Saben dónde están los datos y cómo obtenerlos, pero no necesariamente saben por qué. Desafortunadamente, este es un problema común, incluso en el mundo actual. Y lo veo en grandes organizaciones maduras, lo que me dice que tenemos Hay mucho más por hacer para educar a las organizaciones sobre las prácticas de gestión de productos de datos».
Al igual que cualquier otro producto, un producto de datos no debe diseñarse hasta que todas las partes involucradas tengan una definición clara de los usuarios y sus necesidades. Los líderes de datos deberían plantearse al menos las siguientes preguntas antes de empezar a diseñar uno:
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¿Qué va a hacer por el negocio?
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¿La gente lo usará o lo usarán los sistemas?
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¿Qué tipo de personas o sistemas lo utilizarán?
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¿Con qué frecuencia se utilizará?
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¿Con qué frecuencia es necesario actualizar los datos?
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¿Qué importancia tiene la calidad de los datos?
«El grado de calidad de los datos depende del caso de uso», afirmó Khan. «Los datos deben ser muy precisos y estar muy bien definidos cuando se trata de cumplimiento. Pero en otros casos, cuando buscamos realizar análisis direccionales, existe una variabilidad aceptable en la calidad de los datos y no debemos permitir que la perfección se convierta en el enemigo del progreso».
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Desafíos de los productos de datos
Conozca el problema
Los profesionales de datos nunca deben asumir que las partes interesadas y los usuarios finales saben exactamente qué problema debe resolverse. Por ejemplo, los usuarios finales podrían decir que quieren automatizar un proceso para evitar tener que extraer o analizar datos manualmente. En este caso, el profesional de datos debe llevar la discusión un paso más allá y preguntar, en primer lugar, por qué se necesitan los datos.
Asuntos departamentales
Otro desafío es que diferentes departamentos de la organización pueden estar intentando resolver diferentes partes del mismo problema. El profesional de datos debe reunir a los grupos para descubrir cómo resolver el problema con un producto de datos, o con una pequeña cantidad de productos de datos. A veces, la propiedad de los datos se convierte en un problema: es posible que un departamento quiera mantener el control sobre cierta información. En otros casos, el presupuesto puede entrar en discusión: es posible que varios departamentos tengan que contribuir a los costos de creación y mantenimiento del producto de datos.
Rápida realización de valor
«En el pasado, pasé por un proceso llamado ‘realización rápida de valor’, que es similar en concepto a Google Design Sprint», dijo Khan. «Se reúnen partes interesadas, clientes y personas que van a resolver el problema. Luego se prueban diferentes soluciones técnicas pidiendo a los participantes que representen cómo usarían cada uno de los posibles productos de datos. Pregúnteles: ‘Si doy Si tienes esto ahora, muéstrame qué harías con él.
«Pasar por este proceso desafía a los participantes a preguntarse si realmente utilizarán el producto de datos que están creando y si les brindará el valor que necesitan. A veces descubren que han estado haciendo las preguntas equivocadas. El proceso de descubrimiento ayuda a las personas a entender «Están pensando en qué datos, y específicamente, qué presentación de los datos, les ayudarán a abordar sus desafíos comerciales».
Descubrirlo todo
Sólo después de obtener las respuestas correctas a las preguntas correctas podrá comenzar a descubrir no sólo qué datos necesita, sino también dónde los obtiene, cómo los presenta y cómo controla el acceso a ellos. En esta etapa temprana del ciclo de vida, los profesionales de datos ya deberían comenzar a pensar en el final de la vida.
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Gestión de productos de datos: la muerte de un producto de datos
Operacionalizar el producto de datos
«En los productos de datos hay dos tipos de ciclo de vida, uno es el ciclo de vida completo, desde la ingesta hasta la puesta en funcionamiento», dijo Bapat. «Utilizo deliberadamente la palabra operacionalización para distinguir del uso de prototipos, porque uno de los errores que comete la gente es desarrollar un buen prototipo y luego no hacer nada para prepararlo para su funcionamiento. Operacionalizar el producto de datos es lo que genera la mayor cantidad de valor. «
Cuándo eliminar el producto de datos
«Y luego, el segundo nivel del ciclo de vida es cómo mantener el producto de datos relevante y cuándo eliminarlo una vez que creamos que ha cumplido su uso. Por ejemplo, si hay un modelo de negocio que ha migrado de un modelo basado en canales generación de ingresos a generación de ingresos impulsada por marketing, es posible que algunos de los productos de datos necesarios para las recomendaciones de canales ya no sean relevantes. En algún momento, debe unir el ciclo de vida de su producto de datos con el ciclo de vida del negocio, para que pueda determinar más fácilmente cuáles. conservar y cuáles matar».
Dado que las estrategias comerciales y los procesos de gestión de productos de datos evolucionan constantemente, es muy fácil que un producto de datos quede obsoleto, lo que lleva a lo que algunos profesionales de datos denominan contaminación de datos: los datos se comportan de manera diferente a lo esperado. «Los usuarios no tienen tiempo para comparar la contaminación con la precisión», afirmó Bapat. «Solo les importa el próximo acuerdo o la próxima decisión comercial. Es responsabilidad del profesional de datos eliminar un producto de datos que ya no es válido o apropiado».
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