A medida que las empresas se esfuerzan por utilizar los conjuntos de datos y la IA, muchas han empezado a crear productos de datos, conjuntos de datos reutilizables que diferentes usuarios pueden analizar de diferentes maneras a lo largo del tiempo para resolver un problema empresarial en particular. Los productos de datos pueden ser una herramienta poderosa, especialmente para las grandes empresas tradicionales, pero a menudo requieren que las empresas creen una nueva función distinta de la de director digital y director de productos: el director de productos de datos. Los directores de productos de datos, como los directores de productos de otros tipos, no tienen todos los conocimientos técnicos o analíticos necesarios para crear el modelo o diseñar los datos para él. Es poco probable que tengan el don de rediseñar los procesos empresariales o de volver a capacitar a los trabajadores. Lo que sí necesitan es la capacidad de gestionar un proceso multifuncional de desarrollo e implementación de productos y un equipo de personas con diversas habilidades para realizar las tareas necesarias.

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Hay un problema conocido con los esfuerzos de las empresas por crear aplicaciones de IA y análisis: contratan o contratan a científicos de datos para crear modelos, pero los modelos rara vez se implementan en la producción. UNencuesta reciente de los científicos de datos descubrieron que la mayoría vio cómo un 20% o menos de sus modelos pasaban a ser desplegados en producción.

En respuesta, muchas empresas han adoptado el concepto deproductos de datos — un intento de crear conjuntos de datos reutilizables que diferentes usuarios puedan analizar de diferentes maneras a lo largo del tiempo para resolver un problema empresarial concreto. Si bien algunos incorporan la IA y la analítica, otros no, por lo que algunas organizaciones utilizan dos términos: productos de datos (que son conjuntos de datos adecuados para su reutilización) y productos de análisis (que incorporan métodos de análisis o IA para analizar los datos). Si bien nuestra definición de productos de datos incluye tanto los datos como la analítica o la IA, lo que realmente importa es que la organización tenga clara su terminología; la orientación por los productos es útil tanto para los datos como para la analítica o la IA.

Los productos de datos pueden ser una herramienta poderosa, especialmente para las grandes empresas tradicionales. En Vista, la empresa de servicios de marketing y diseño, los productos de datos han generado un aumento de 90 millones de dólares en beneficios, gran parte de los cuales se producen anualmente, según Sebastian Klapdor, director de datos de la empresa. En Regions Bank, con sede en Alabama, el director de datos y análisis, Manav Misra, afirma que los productos de datos han generado o ahorrado cientos de millones de dólares para el banco.

La idea no es necesariamente nueva. Los productos de datos que incluyen análisis se utilizan desde hace al menos una década en las empresas nativas de lo digital. Pero a medida que las empresas tradicionales comienzan a adoptarlas, muchas tienen dificultades para implementar la idea, tanto internamente como para los clientes. Por un lado, normalmente venden productos tangibles y, como resultado, pueden tener problemas con los productos de datos. Y aunque muchas grandes empresas nombran directores de datos, las disciplinas de gestión de productos no suelen ser inherentes a las funciones de CDO. Los científicos de datos de las empresas tradicionales, por supuesto, saben cómo crear modelos analíticos y de IA, pero muchos creen que su trabajo termina cuando crean un modelo que se ajusta bien a los datos.

Lo que las empresas tradicionales necesitan para crear y ofrecer productos de datos con éxito es crear un nuevo puesto con un conjunto de habilidades diferente tanto de los CDO como de los científicos de datos: el director de productos de datos.

Introduzca el administrador de productos de datos

Los directores de productos de datos, como los directores de productos de otros tipos, no tienen todos los conocimientos técnicos o analíticos necesarios para crear el modelo o diseñar los datos para él. Es poco probable que tengan el don de rediseñar los procesos empresariales o de volver a capacitar a los trabajadores. Lo que sí necesitan es la capacidad de gestionar un proceso multifuncional de desarrollo e implementación de productos y un equipo de personas con diversas habilidades para realizar las tareas necesarias. También deben ser capaces de comunicarse eficazmente con los líderes empresariales cuyas operaciones van a cambiar según el modelo y la programación que lo rodea.

Ya hay modelos de lo que puede ser este papel. Algunas de las mismas habilidades que se necesitan para los productos de datos se encuentran en la gestión de productos de software, como la coordinación de las funciones y unidades, la gestión de diversos equipos, el ejercicio de la influencia sin una autoridad formal y la comprensión de las necesidades de los clientes. Y dado que los productos de datos también incluyen software, tanto los directores de productos de software como los de datos tienen que entender el desarrollo de software.

Pero también hay habilidades únicas. Los directores de productos de datos, por supuesto, necesitan saber bastante sobre los datos: cómo capturarlos, extraerlos de las bases de datos, mejorar su calidad, integrarlos con otros datos, etc. También necesitan entender la analítica y la IA, aunque no tan bien como los científicos de datos. Tienen que conocer bien las estadísticas básicas, conocer los tipos clave de IA y sus requisitos de datos y modelado, entender cómo funciona el aprendizaje automático, saber que los modelos pueden «desviarse» con el tiempo y estar familiarizados con el panorama de los proveedores de IA.

Tenga en cuenta cómo se desarrollan y utilizan estos productos.

Los productos de datos casi siempre comienzan con un enfoque basado en un producto mínimo viable (MVP) (crear un producto básico para empezar a despertar el interés de los clientes o usuarios), y luego requieren un ciclo de iteraciones continuo que permita crear nuevas versiones del producto de forma continua, afirma James Stephenson, consultor de iniciativas de gestión de productos de datos y exlíder de productos de datos. Klapdor de Vista le ha dado su propio toque a este proceso. El objetivo inicial, sostiene, debería ser el desarrollo de un «producto mínimo de cariño» y, luego, la creación de un producto escalable. Klapdor descubrió que a los clientes internos o externos no les gustaban los MVPs porque carecen de pulido y funcionalidad, por lo que insiste en crear algo que les guste.

Las responsabilidades de gestión de los productos de datos no terminan con el despliegue. Los directores de productos de datos son responsables de garantizar y medir el uso y el valor continuos del producto de datos trimestralmente, ya sea que el producto tenga clientes internos o externos.

¿Qué tipo de personas son buenos directores de productos de datos?

El único consenso entre los amantes de la gestión de productos de datos es que los directores de producto deben tener una orientación empresarial y estar familiarizados con los datos y la analítica, y que deben poder dirigir un equipo diverso. Nuestras fuentes también están de acuerdo en que los científicos de datos no suelen ser buenos directores de productos de datos (se centran excesivamente en optimizar el ajuste de los modelos a sus datos), pero Klapdor los ha encontrado útiles en el puesto de productos de datos altamente técnicos.

Entonces, ¿qué buscan los expertos?

A veces, Klapdor busca directores de productos de datos con experiencia en el campo para los productos que lo requieren, en áreas especializadas, como los precios dinámicos, los modelos de mezcla de medios, los modelos de atribución y los análisis de fabricación. La otra fuente confiable de datos de los directores de productos de Vista son los directores de productos experimentados de las empresas de software, quienes, según Klapdor, suelen saber cómo gestionar el proceso.

James Stevenson sostiene que los directores de productos de datos deberían tener alguna experiencia en la gestión de productos en general. Cree que no deberían ser científicos de datos, porque toman demasiadas decisiones por sí mismos. Los directores de productos de datos también deberían entender el aspecto de los datos de la función, aunque sea menos importante que otras dimensiones. Stevenson ve a tres líderes iguales en el esfuerzo por el producto: un director de productos de datos, un científico de datos y un líder de ingeniería. Sostiene que estos tres líderes con el mismo poder deberían tener una tensión saludable: luchar por lo que quieren, pero esperar un compromiso mutuo. Ningún líder debe tener el dominio.

Misra, de Regions Bank, estableció el puesto de «socio de productos de datos», que funciona como gerente de productos de datos para una parte específica del banco. Tuvo que contratar a nuevas personas para el puesto que se encargarían de una solución completa de datos o análisis avanzados. Sus socios en el proyecto de datos se centran mucho en la adopción y el uso del producto, el aspecto de la interfaz de usuario, el número de personas que la utilizan y la forma en que crea valor para el banco. Participan en las reuniones del personal, entienden las prioridades de esa parte de la empresa y hacen una traducción bidireccional entre las necesidades y oportunidades de la empresa y las soluciones que pueden abordarlas. La mayoría provienen del sector empresarial, pero también tienen una orientación técnica y analítica.

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El director de productos de datos, entonces, es uno de los nuevos puestos de la economía que se ha creado con la digitalización, los datos generalizados y la analítica y la IA que pueden digerirlos. A medida que creamos funciones técnicas más especializadas, como las de científico e ingeniero de datos, necesitamos personas con amplios conocimientos empresariales que puedan trabajar en las diferentes funciones, combinarlas en equipos eficaces y llevarlas a casa para ofrecer valor a las empresas. A pesar del alto grado de especialización en las habilidades de datos, análisis e IA, la necesidad de generalistas parece que nunca desaparece.