Por qué su empresa necesita gestores de productos de datos

por Thomas H. Davenport, Randy Bean, y Shail Jain

A medida que las empresas se han esforzado por hacer uso de 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 gerente de producto: el gerente de productos de datos. Los gerentes de productos de datos, como los gerentes de productos de otros tipos, no tienen toda la experiencia técnica o analítica para crear el modelo o diseñar los datos para él. Es poco probable que tengan talento para rediseñar los procesos empresariales o para volver a capacitar a los trabajadores tampoco. Lo que sí necesitan es la capacidad de gestionar un proceso interdisciplinario 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 interactúan con científicos de datos para crear modelos, pero los modelos rara vez se implementan en la producción. UN encuesta reciente de los científicos de datos descubrieron que la mayoría vio que el 20% o menos de sus modelos se destinaron al despliegue de producción. En respuesta, muchas empresas han adoptado el concepto de productos 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 en particular. Si bien algunos incorporan la IA y el análisis, otros no, por lo que algunas organizaciones utilizan dos términos: productos de datos (que son conjuntos de datos aptos 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 único que realmente importa es que la organización tenga una terminología clara; la orientación al producto 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 sido responsables de un aumento de 90 millones de dólares en beneficios, muchos de los cuales se repiten 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. Esta idea no es necesariamente nueva. Los productos de datos que incluyen análisis se utilizan durante al menos una década en las empresas nativas digitales. 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 a los 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 está hecho cuando crean un modelo que se ajusta bien a los datos. Lo que las empresas tradicionales necesitan para crear y entregar productos de datos con éxito es crear una nueva función con un conjunto diferente de habilidades tanto de los CDO como de los científicos de datos: el gerente de productos de datos.

Introduzca el administrador de productos de datos

Los gerentes de productos de datos, como los gerentes de productos de otros tipos, no tienen toda la experiencia técnica o analítica para crear el modelo o diseñar los datos para él. Es poco probable que tengan talento para rediseñar los procesos empresariales o para volver a capacitar a los trabajadores tampoco. Lo que sí necesitan es la capacidad de gestionar un proceso interdisciplinario de desarrollo e implementación de productos y un equipo de personas con diversas habilidades para realizar las tareas necesarias. También deben poder comunicarse de manera eficaz con los líderes empresariales cuyas operaciones van a cambiar según el modelo y la programación que lo rodea. Ya hay modelos de cómo puede ser este papel. Algunas de las mismas habilidades necesarias para los productos de datos se encuentran en la gestión de productos de software, como la coordinación entre funciones y unidades, la gestión de equipos diversos, el ejercicio de la influencia sin autoridad formal y la comprensión de las necesidades de los clientes. Y dado que los productos de datos también incluyen software, tanto los gerentes de productos de software como los de datos tienen que entender el desarrollo de software. Pero también hay habilidades únicas. Los gerentes de productos de datos, por supuesto, necesitan saber un poco sobre los datos: cómo capturarlos, extraerlos de las bases de datos, mejorar su calidad, integrarlos con otros datos,. También tienen que entender el análisis y la IA, aunque no tan bien como los científicos de datos. Tienen que estar bien versados en las estadísticas básicas, conocer los tipos clave de IA y sus requisitos de datos y modelado, entender cómo funciona el aprendizaje automático, ser conscientes de que los modelos pueden «desviarse» con el tiempo y familiarizarse 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 el producto mínimo viable (MVP), es decir, crean un producto básico para empezar a interesar a los clientes o usuarios, y luego requieren un ciclo de iteración continuo que permite lanzar nuevas versiones del producto de forma continua, afirma James Stephenson, consultor de datos esfuerzos de gestión de productos y él mismo exlíder de productos de datos. Klapdor de Vista ha dado su propio giro a este proceso. El objetivo inicial, argumenta, debería ser el desarrollo de un «producto mínimo adorable» y, luego, la creación de un producto escalable. Klapdor descubrió que a los clientes internos o externos no les gustaban los MVP porque carecían de pulido y funcionalidad, por lo que insiste en crear algo que les encante. Las responsabilidades de gestión de productos de datos no terminan con la implementación. Los directores de productos de datos son responsables de garantizar y medir el uso y el valor continuos del producto de datos trimestralmente, tanto si el producto tiene clientes internos como externos.

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

El único consenso entre los devotos 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 los análisis, y que deben poder dirigir un equipo diverso. Nuestras fuentes también están de acuerdo en que los científicos de datos no suelen ser buenos gestores de productos de datos, sino que se centran demasiado en optimizar el ajuste de los modelos a sus datos, pero Klapdor los ha encontrado útiles en el papel de productos de datos altamente técnicos. Entonces, ¿qué buscan los expertos? Klapdor a veces busca gestores de productos de datos con experiencia en el campo de los productos que lo requieren, en áreas especializadas como precios dinámicos, modelos de mezcla de medios, modelos de atribución y análisis de fabricación. La otra fuente confiable de directores de productos de datos de Vista son los gerentes de producto experimentados de compañías de software, que 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. No deberían ser científicos de datos, cree, porque toman demasiadas decisiones por sí mismos. Los gerentes de productos de datos también deben entender el aspecto de datos de la función, aunque sea menos importante que otras dimensiones. Stevenson cuenta con tres líderes iguales en el esfuerzo por el producto: un director de productos de datos, un científico de datos y un líder de ingeniería. Argumenta que estos tres líderes con igual poder deberían tener una tensión saludable: luchar por lo que quieren, pero esperan un compromiso el uno del otro. Ningún líder debería tener el dominio. Misra, de Regions Bank, estableció la función de «socio de productos de datos», que funciona como gerente de productos de datos para una parte específica del banco. Tenía que contratar a nuevas personas para el puesto que se encargarían de una solución completa de datos o análisis avanzados. Sus socios de proyectos 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. Asistieron a reuniones de personal, entienden las prioridades de esa parte del negocio y traducen bidireccional entre las necesidades y oportunidades empresariales y las soluciones que pueden abordarlas. La mayoría proviene del aspecto 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 trabajo en la economía que ha creado la digitalización, los datos ubicuos y los análisis y la IA que pueden asimilarlos. A medida que creamos funciones técnicas más especializadas, como científico de datos e ingeniero de datos, necesitamos personas con amplias habilidades empresariales que puedan trabajar en las diferentes funciones, combinarlas en equipos eficaces y llevarlos 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 no desaparecer nunca. ••• Thomas H. Davenport es profesor distinguido del presidente de tecnología y gestión de la información en el Babson College, profesor visitante en la Escuela de Negocios Saïd de Oxford, investigador de la Iniciativa del MIT sobre la Economía Digital y asesor principal de la práctica de IA de Deloitte. Randy Bean es autor de Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI. Es colaborador de Harvard Business Review, Forbes, MIT Sloan Management Review y The Wall Street Journal, y fundador y director general de NewVantage Partners, una empresa de asesoramiento estratégico y consultoría de gestión que fundó en 2001. Puedes contactar con él en rbean@newvantage.com y seguirle en @RandyBeanNVP. Shail Jain es fundador de Foresight Ventures, y antiguo director global de Datos e Inteligencia Artificial de Accenture, y consejero delegado de Knowledgent.