데이터 프로덕트 매니저가 되기 위한 단계별 가이드

오늘날 빠르게 확장되고 있는 세계에서 기술은 그 어느 때보 다 중요한 역할을 합니다. 점점 더 많은 프로덕트(=제품)이 디지털화됨에 따라 생성 및 수집되는 데이터의 양은 데이터 주변의 일자리 기회와 함께 증가하고 있습니다.

오늘날 전 세계 시장에서 부상하고 있는 한 가지 역할은 프로덕트 매니저입니다. 해당 포지션의 역할은 기하 급수적으로 증가하고 있으며 데이터에 가깝게 유지하면서 프로덕트와 사람을 관리 할 수있는 역할을 무엇이라고 부릅니까? 데이터 프로덕트 매니저 — 데이터 과학, 데이터 분석, 프로덕트 관리 경험을 갖춘 전문가는 엄청난 기회입니다!

여기이 블로그에서는 조직 내 데이터 제품 관리자의 역할과 이들이 데이터 과학, 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 문제를 해결하는 방법에 대해서 설명하고자 합니다.

어떤 사람을 데이터 프로덕트 관리자라고 하나요?

귀하는 다른 제품 관리자와 유사하며 제품의 성공을 이끌고 제품 개선을 담당하는 다기능 팀을 이끌고 있습니다. (여기에 추가: 데이터를 모든 작업의 중심에 둡니다.)

데이터 PM은 고급 데이터 기반 통찰력을 기반으로 제품 및 기능을 설계하고, 데이터의 통계 분석 결과를 시각화하고, 가설 테스트 및 모델링을 통해 변수간의 고유한 관계를 식별합니다.
(참고 : 좋은 데이터 프로덕트 매니저 역할은 중간 경력의 역할에 더 적합합니다.)

데이터 PM의 책임

데이터 프로덕트 매니저의 주요 책임은 시장 데이터를 분석하여 신제품 기회를 제안하는 것입니다.

1. 시장 지식 데이터를 활용하여 제품 개발 확대
2. 데이터 과학 기술, 데이터 엔지니어링 프로세스, 그리고 시장 실험 테스트를 적용하여 맞춤형 제품 경험 제공
3. 데이터 웨어하우스 및 시각화의 우수성을 활용하여 제품 전략을 알림
4. 강력한 분석을 위해 제품에서 수집한 데이터를 준비하는 데이터 파이프라인 및 웨어하우스 전략 개발
5. 다양한 A/B 및 다변수 테스트를 설계하고 실행하는 방법을 포함하여 실제 제품의 데이터를 평가하는 기술을 학습
6. 통계 분석에서 캡처된 출력을 평가하고 이를 시각화 등을 이용하여 통찰을 찾아서 제품 개선에 기여함

데이터 PM이되기위한 준비 방법!?

데이터 PM은 데이터 제품 구축에 중점을 둔 다분야 팀의 일원이며 제품 영역에 대한 관심과 적성을 가지고 있습니다.

1. 데이터팀의 복잡성을 관리하는 방법 알아보기

모든 조직에서 데이터 사이언스팀은 서로 다른 비즈니스 단위의 횡단면에 있으며 특정 관심 분야 내에서 운영됩니다. 그렇게 구성된 데이터 사이언스팀은 모두 매우 다릅니다. 

1. 각 팀원의 비즈니스 요구 사항, 팀 목표 및 동기를 이해합니다.
2. 확립된 학습-계획-테스트-측정 프로세스를 사용하여 프로덕트에 데이터를 넣는 방법을 찾습니다.
3. 고려중인 프로덕트별로 데이터 사이언스팀을 확장합니다.
4. 제품 의사 결정 과정에서 데이터 사이언스팀이 가지고 있는 부분을 평가합니다.
5. 부서 간 팀 협업 촉진: 마케팅, 디자인, 엔지니어 등 다양한 팀원이 데이터 및 PM 팀과 긴밀하게 협력하도록합니다.

2. 데이터 프로덕트의 수명 주기 및 개발 이해

데이터 수명주기 관리는 팀의 조직에서 데이터를 제어하는 프로세스입니다. 데이터와 관련된 제품, 솔루션 또는 서비스를 작업하는 팀에서 각 팀 구성원은 아이디어에서 요구 사항 수집, 이해, 프로젝트 계획, 구현, 반복, 평가 및 출시에 이르기까지 제품 수명주기를 이해하는 것이 중요합니다.

데이터 프로덕트의 수명주기는 데이터의 뉘앙스를 통해 제품 수명주기를 개선 한 것일뿐입니다. 프로덕트의 수명주기를 이해하고 관리하는 것은 비즈니스 요구 사항에 따라 Agile 또는 Waterfall 모델이 될 수 있지만 Data PM이되는데 중요한 역할을 합니다.

1. 데이터 취득
2. 데이터 준비
3. 가설 및 모델링
4. 평가 및 해석
5. 배포
6. 운영
7. 최적화
8. 런칭

3. 기술 지식 연마 : 통계, SQL, 기계 학습

프로덕트 매니저인 경우 제품 수명주기 동안 다루어야 할 모든 측면에 대해 최소한 조금은 공부하고 지식이 있어야 합니다. Data PM에도 동일하게 적용됩니다.

데이터는 비즈니스와 이해 관계자가 정보에 입각한 결정을 내리고 데이터로 제품 문제를 해결할 수 있는 힘이 있어야 합니다. 이론적으로 데이터 개념, 통계에 대한 지식이 있는 사람은 회귀와 상관 관계의 차이, 머신 러닝 알고리즘, 어떤 모델을 사용해야 하는지에 대해서 체화된 정도로 "좋은" 데이터 PM을 정의할 수 있습니다.

효과적이고 효율적인 데이터 프로덕트 관리 방법은 지속적인 학습을 통해 이루어집니다. Elon Musk가 말한대로 인터넷에서 배우는 것은 무료입니다. 학습 탐구에 관한 것입니다. 누구나 데이터로 일반적인 집안일을 할 수 있습니다. 차별화 라인은 사람 X보다 당신이 얼마나 더 잘할 수 있는지입니다.

4. 분석 기술 연마

제품 관리자는 본질적인 문제 해결사입니다. 불가피하게 문제가 있을 때 제품 관리자는 문제를 해결하거나 방향을 바꾸기 위한 분석 기술이 필요합니다.

기술 팀에서 일어나는 일을 이해하는 것은 불가피합니다. 데이터 프로덕트 매니저는 기술적으로 능숙하게 분석적으로 말하고 생각할 수 있어야합니다. 데이터 PM은 특정 기술 세부 사항에 집착해야하는 것이 아니라 강력한 분석 기술로 문제를 보고, 분석하고, 문제에 접근하는 방법에 더 중점을 두어야합니다.
제품 및 관리의 맥락에서 데이터 PM은 맞춤형 대시 보드 생성, 표면을 돕는보고 도구, 조직 전체의 통찰력 공유에 이르기까지 많은 분석을 수행합니다. 데이터 PM의 이해 관계자는 정통한 데이터 과학자부터 경영진과 같은 읽기 전용 소비자까지 다양합니다.

5. 감성 지능 개발

저는 매일 감성 지능의 중요성에 대해 읽고 있습니다. 저는 직원들과 더 많이 상호 작용합니다.

"감성 지능은 감정을 이해하고 관리하는 능력입니다."

감성 지능과 관련된 기술은 자기 인식, 자기 조절, 동기 부여, 공감 및 사회적 기술입니다. 감성 지능이 유행어가된 이유는 직장에서 인간의 감정의 뉘앙스를 포용하기 때문이라고 생각합니다. 그것이 직원들 간의 더 나은 협업과 더 행복한 직장으로가는 길을 이끌고 있습니다. 세계화와 함께 감성 지능은 더 많은 팀이 다문화 및 글로벌화되고 감정 상호 작용의 복잡성과 표현 방식이 증가함에 따라 그 어느 때보 다 중요해졌습니다.

요컨대, 감성 지능은 동료들과의 좋은 관계를 이해하고 표현하고 관리하며 압박 속에서도 문제를 효율적으로 해결하는 것입니다.

6. 데이터 스토리텔링

데이터 제품에 대해 이야기 할 때 고객에게 정보를 제공하고 더 현명한 결정을 내리는데 도움이되는 방식으로 데이터를 제공 할 필요가 분명히 있습니다. 최고의 프로덕트 매니저는 내부의 많은 복잡성에도 불구하고 데이터를 단순하고 매력적으로 느낄 수 있도록 가공할 능력을 키워야 합니다.

데이터 제품이 성공하면 고객과 이해 관계자의 우려에 답하고 새로운 질문을 생성합니다. 그러나 정통한 데이터 PM은 제품에 대한 스토리를 만들고 제품이 출시되기 전에 데이터에 대해 더 똑똑해짐에 따라 고객의 요구를 이해하고 통합하는 로드맵을 미래 정의합니다.

7. 직장에서 제품 관리자로 성장하십시오

데이터 및 제품 관리에 대한 열정을 가진 주니어 데이터 과학자 또는 시니어 데이터 엔지니어 역할로 여정을 시작했을 수 있습니다. 직장에서 기술을 쌓고 직장에서 배우는 경험을 합니다. 이것은 확실히 느린 경로이지만 성공적인 프로덕트 매니저가되기 위해서는 가장 효율적입니다.
프로덕트 작업에 대한 전문 교육을 받지 않았거나 받을 수 없는 경우 프리랜서 프로젝트의 제품 관리자가 될 기회를 모색하거나 회사의 생산 프로세스에 부수적인 프로젝트로 참여해 보는 방법도 있습니다.

 

참고) 위 글의 원문은 아래 링크에서 읽어 보실 수 있습니다.

towardsdatascience.com/a-step-by-step-guide-to-becoming-a-data-product-manager-c1ad6d111160

A step-by-step guide to becoming a Data Product Manager