En savoir plus sur le Data product

Le Product Management

Popularisé par la réussite de Open AI avec le produit ChatGPT, le product management se résume par la capacité à gérer l’ensemble du cycle de vie d’un produit, de le mettre entre les mains des utilisateurs de façon simple et ensuite de le faire évoluer en ajoutant des fonctionnalités supplémentaires.

Le product management englobe ainsi un large éventail de notions : la définition de la vision du produit, la planification de sa stratégie, le développement de ses fonctionnalités, et la coordination des équipes impliquées dans sa création.

Un produit se doit de répondre à un besoin existant de manière pragmatique et efficace, facile pour ses utilisateurs avec une valeur claire pour eux. Mais une fois cela dit, tout l’art réside dans la décomposition de chaque point.

  • Répondre à un problème ou un besoin existant : Résoudre efficacement un problème ou à satisfaire un besoin préexistant chez ses utilisateurs potentiels, cela signifie qu’il crée une réelle valeur pour ses utilisateurs. Cette valeur peut prendre diverses formes, notamment en simplifiant une tâche, en améliorant l’efficacité ou en répondant à un désir non satisfait. Ainsi, un produit n’est pas simplement une liste de fonctionnalités, mais plutôt une solution tangible à un problème spécifique.
  • De façon pragmatique et efficace : Délivrer un produit techniquement réalisable pour pouvoir être mis sur le marché. Cela signifie qu’il doit être réalisable à tout point de vue, dans des délais raisonnables, avec les ressources disponibles, et qu’il soit évolutif pour répondre aux besoins futurs.
  • Facile pour ses utilisateurs : Faciliter l’usage pour ses utilisateurs cibles implique d’un produit qu’il soit intuitif, ergonomique et réponde aux attentes de l’utilisateur en termes d’expérience. C’est un aspect crucial, car un produit difficile à utiliser ou peu intuitif risque de décourager les utilisateurs potentiels, même s’il répond à un besoin.
  • Avec une valeur d’échange claire : Cette valeur peut se manifester sous différentes formes (monétaire, visibilité, feedback, …etc.)mais doit forcément entériner la viabilité du produit et sa capacité de générer un retour sur investissement suffisant pour justifier son développement et son existence.

La Data as a Product

Face au développement très rapide et important des usages de la données, les entreprises les plus matures font face à des challenges dans la gestion de leur qualité, gouvernance et leur exploitation à grande échelle.

Le data mesh est une approche émergente qui part du constat que la gestion de ces enjeux par les approches traditionnelles est souvent inefficace et vient proposer un changement de paradigme.

Plutôt que de centraliser toutes les activités liées aux données au sein d’une équipe ou d’un service centralisé, le data mesh propose de distribuer la responsabilité des données à travers toute l’organisation.

L’application de ces principes à la gestion de produits data implique que chaque donnée de l’entreprise doit respecter :

  • normativité : la donnée est définie, documentée et catégorisée
  • intégrité : la donnée est exacte, cohérente, exhaustive
  • accessibilité : l’expert data peut requêter la donnée et celle-ci est disponible dans le temps
  • sécurité : niveaux de permission et conformité dans le cadre de la privacy
  • interopérabilité : pensée pour un usage, la donnée peut être utilisée à d’autres fins

En complément de ces bouleversements autours des approches, il est également important garder en tête que la donnée est un moyen pour une fin.

Ce qui de façon concrète se traduit par le fait que l’objectif réside dans la génération de valeur sur un sujet (qui n’est pas forcément un sujet data au départ)

Ex : Pour un système de recommandation de vidéos sur une plateforme de streaming, l’objectif est de générer de l’engagement des utilisateurs sur la plateforme.

Cette philosophie pousse les organisations à :

  • rapprocher le produit data au plus près de son utilisateur final,
  • se poser les bonnes questions pour chercher la meilleure solution plutôt que la solution la plus avancée techniquement,
  • travailler à des objectifs communs entre équipes,
  • générer de la confiance.

Data Product Management

Le rôle d’un Product Manager Data est de gérer, superviser le développement, la mise en œuvre et l’évolution des produits et des solutions axés sur les données au sein d’une organisation. 

A ce titre il travail sur différentes dimensions : 

  • Définition de la vision du produit
  • Gestion de la feuille de route du produit
  • Animation d’ateliers / Coordination des équipes
  • Analyse des données et itérations 
  • Gestion de la qualité et de la gouvernance des données

Il est donc le garant des “outcomes” (usage induit par le produit) en distinction du “Chef de Projet” que nous connaissons qui lui est le garant des outputs (livrable produit).

Et versus un Product Owner ? Être product manager, c’est un métier, tandis que product owner c’est un rôle dans la méthode SCRUM. Le product manager encadre donc les product owners dans la méthode SAFe.

Nous adoptons une approche holistique du Data Product Management, en combinant une expertise technique data pointue avec une compréhension approfondie des besoins métier.

En étroite collaboration avec vos équipes, nous intervenons pour :

  • Identifier les opportunités de création de produits axés sur les données qui correspondent à vos objectifs stratégiques,
  • Concevoir et développer des solutions innovantes, en utilisant les dernières technologies et les meilleures pratiques du secteur,
  • Gérer et optimiser continuellement vos produits de données pour garantir qu’ils restent pertinents, performants et évolutifs.

Nos interventions s’intègrent dans une vision long terme, avec un soutien continu pour faire évoluer et optimiser vos data product en fonction de l’évolution de vos besoins.

Toutes nos expertises

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Définir les apports de la Data aux enjeux business via la maîtrise des méthodologies

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Savoir capter & consolider les interactions en Data au sein de plateformes efficientes

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Optimiser la prise de décision au travers de produits restituant les insights de façon accessible

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