Los Científicos de Datos Son Realmente Gestores de Productos. He Aquí el Porqué

Matt Przybyla
Sep 10, 2021


¿Opinión impopular?

Índice de contenidos

  • Introducción
  • Comprensión del negocio y del producto
  • Colaboración con las partes interesadas
  • Resumen
  • Referencias

Introducción


Como se ha mencionado anteriormente, el título de este artículo puede ser una opinión impopular, pero permítame exponerlo para ver qué piensa con una nueva perspectiva. Si todavía estás en la escuela, esta afirmación puede sonar bastante sorprendente, sin embargo, si has estado en el negocio de la tecnología durante algunos años, esta afirmación puede no ser una sorpresa para ti. 

Por supuesto, esta afirmación no será cierta para todo el mundo, todo el tiempo, pero se acerca bastante cuando se señalan las similitudes entre estos dos roles de producto. Dicho esto, voy a esbozar algunas de las similitudes entre las funciones de la ciencia de los datos y el gerente de producto, las habilidades requeridas y los objetivos a continuación.


Comprensión del negocio y del producto



Photo by Hugo Rocha on Unsplash [2].

Cuando trabajas como científico de datos, es esencial que conozcas el negocio, sus objetivos, así como sus carencias, lo mismo puede decirse de los jefes de producto. La principal diferencia entre estos roles es el método por el que se alcanzan sus objetivos específicos, pero en general, los objetivos principales son compartidos. He aquí un ejemplo:

Objetivo de la ciencia de los datos:
  • Identificar los problemas del producto
  • Utilizar modelos de ciencia de datos como solución a un problema del producto
  • Utilizar modelos de ciencia de datos como producto
  • Analizar datos para predecir datos futuros con algoritmos

Objetivo del gestor de productos:
  • Identificar los problemas del producto
  • Clasificar los problemas que más preocupan
  • Examinar los datos para conocer las tendencias futuras de los datos

Por supuesto, la ciencia de datos puede centrarse en la codificación, pero sin una comprensión del negocio y del producto, un modelo de ciencia de datos puede ser completamente inútil. Es esencial tener esta comprensión para ambos roles, ya que este conocimiento es la forma de llegar a los próximos pasos, un proceso, el diagnóstico del problema, y las soluciones eventuales.

A nivel de la estructura de la empresa, verás que los científicos de datos son a menudo el puente entre los departamentos o una parte tanto de la ingeniería como del producto. Esta afirmación por sí sola puede demostrar que existe un solapamiento considerable.

He aquí algunas habilidades que comparten ambos roles:
  • Exploración de datos
  • Diagnóstico de problemas
  • Herramientas de visualización (Tableau, Looker, Lucidchart, etc.)
  • Consultas (SQL)

Además de algunas de las competencias compartidas entre los roles, también existe un proceso similar:
  • Aislamiento de problemas del producto o mejora del producto
  • Análisis de datos
  • Análisis del proceso actual
  • Soluciones (aquí es donde la ciencia de datos se diferencia por ser los que crearán el modelo, los gerentes de producto organizarán este paso, con cosas como los resultados, los costos, la línea de tiempo, y cómo afectará en última instancia al negocio, pero los científicos de datos también pueden compartir parte de ese trabajo)
  • Presentación de los resultados
  • Pruebas
  • Aprobación ejecutiva/aprobación en general
  • Implementación

Como puede ver, se comparten algunas habilidades, pasos del proceso y objetivos de la ciencia de datos y la gestión de productos. A veces, en las empresas más pequeñas no hay gestores de productos y, por tanto, los científicos de datos tendrán que desempeñar también esa función.


Colaboración de las partes interesadas



Photo by Mimi Thian on Unsplash [3].

Cuando trabajes como científico de datos, tendrás que colaborar con varios verticales de la empresa y sus respectivas partes interesadas. Lo mismo puede decirse de los gestores de productos. Tanto los científicos de datos como los gestores de productos pueden ser también partes interesadas. 
 
Aquí es donde estas funciones comparten la colaboración con las partes interesadas: 

- Pruebas de concepto con ingenieros de software, analistas de datos y ejecutivos, etc. 
- Análisis del nivel de esfuerzo con los mismos roles de arriba, y más 
- Organización de reuniones con esas funciones 
- Actualización de esos roles en los pasos 
- Asignación de trabajo a otros 
 
En general, tanto los científicos de datos como los gestores de productos pueden demostrar ser interfuncionales en su trabajo, así como con quién colaboran, ya sea un analista de datos, un vendedor o un ingeniero de software (etc.).


Resumen


El objetivo de este artículo no es decir que un rol es mejor que otro, sino resaltar que ambos roles tienen una cantidad considerable de solapamiento en sus tareas diarias, habilidades requeridas, con quién trabajan y objetivos generales. Para ser más específicos, tal vez los científicos de datos no sean más que gestores de productos que tienen habilidades especiales y se centran en los algoritmos. 
 
Para resumir, he aquí algunas formas en que los científicos de datos y los gestores de productos son similares: 
* Comprensión del negocio y del producto 
* Colaboración con las partes interesadas 
 
Espero que mi artículo le haya resultado interesante y útil. No dudes en comentar abajo si estás de acuerdo o no con estas comparaciones entre roles. ¿Por qué o por qué no? ¿Qué otras comparaciones (o diferencias) crees que es importante señalar? Seguramente se pueden aclarar aún más, pero espero haber podido arrojar algo de luz sobre algunas de las similitudes comunes entre los científicos de datos y los gestores de productos. Gracias por leer. 
 
No estoy afiliado a ninguna de estas empresas. 
 
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