데이터 제품 관리자가 된다는 것은 데이터 제품의 개발과 관리에 대한 책임을 진다는 것을 의미한다. 광범위하게 말해서, 데이터 제품은 목표를 달성하기 위해 데이터를 사용하는 모든 소프트웨어나 알고리듬을 말한다. 데이터 제품 관리자는 관리직으로, 업무를 잘 수행하기 위해서는 데이터 산업에서 몇 년간의 경험이 필요하다.

데이터 제품 관리자의 기본 목적은 고객층의 데이터 요구 사항을 파악하고, 그 요구 사항에 대한 대응 계획을 세우고, 그 계획을 개발자에게 전달한 다음, 실제 데이터 제품으로 개발되는 과정을 감독하는 것이다. 이를 달성하기 위해 데이터 제품 관리자는 좋은 분석 기술과 커뮤니케이션 기술이 필요하다.

데이터 제품 관리자는 새로운 데이터 제품의 기회를 식별하고 그 개발을 관리한다.

이 직책은 경험을 필요로 한다. 그러나 이 분야는 비교적 새로운 경력 분야이기도 하며, 이를 위해 교육을 받은 사람은 거의 없고, 이를 경력으로 삼은 사람도 많지 않다. 이 직책은 광범위한 데이터 기술 기술을 필요로 한다. 데이터 사이언스(Data Science) 및 분석 도구는 제품 발견 프로세스 동안 데이터 제품 관리자가 사용한다. 새로운 데이터 제품을 출시하거나 기존 제품을 개선할 때, 데이터 제품 관리자는 고객 피드백, 사용 및 수요에 대한 데이터에 액세스할 수 있고 액세스해야 한다. 데이터 제품 관리자에게 유용한 도구로는 대시보드, 시장 세분화, 사용 예측, A/B 테스팅 등이 있다.

글래스도어(Glassdoor)에 따르면 미국에서 데이터 제품 관리자의 연봉은 연간 9만2000달러에서 14만4000달러 사이이며, 평균 11만5000달러이다. 이 숫자는 개인의 경험과 직업의 위치에 따라 다를 수 있다.

제품 분석은 데이터 제품 관리 프로세스와 유사하다. 사용자가 제품이나 서비스와 어떻게 상호 작용하는지 분석하고, 사용 추적, 시각화 및 분석을 가능하게 한다. "데이터" 제품 분석은 프로세스를 가져와서 사람들이 디지털 제품을 어떻게 사용하는지 "실시간으로" 분석하는 데 중점을 둔다. 이 데이터는 데이터 제품을 개선하는 데 사용된다.

좋은 커뮤니케이션은 중요하다. 태블로(Tableau)의 최고 데이터 책임자인 웬디 터너-윌리엄스(Wendy Turner-Williams)에 따르면 "데이터 제품 관리자는 실제로 가장 먼저 고용할 역할 중 하나이다. 그들이 실제로 비전을 만들고 그 비전에 맞춰 엔지니어를 이끌기를 좋아한다. 이는 중요한 구성 요소이다. 스토리를 만들고, 내부 고객 또는 심지어 제품 팀과 소통할 수 있는 데이터 제품 관리자에게 초점을 맞추고 있다."고 말했다.

데이터 제품 관리와 비즈니스 인텔리전스의 주요 차이점은 데이터 소스다. 데이터 제품 관리는 실시간 데이터를 사용하고 비즈니스 인텔리전스는 과거 정보, 즉 마이닝되거나 수집된 데이터로 작업한다.

데이터 제품 관리자의 책임

데이터 제품 관리자는 고도로 전문화되기보다는 광범위한 기술을 사용한다. 그들은 데이터를 사용하여 고객층과 그들의 요구 사항을 이해한다. 필요한 사항이 발견되면(소프트웨어 개선 또는 완전히 새로운 도구), 데이터 제품 관리자는 해결책을 제시하고, 개발팀에 "데이터 제품"을 개발하는 작업을 할당한 다음 그 개발을 모니터링한다. 일종의 순환 프로세스에서, 제품이 완성된 후에는 그 사용이 실시간으로 추적되어 해당 도구가 얼마나 잘 작동하는지, 어떤 개선이 필요한지 확인하며, 이는 새로운 데이터 제품을 시작할 수 있다.

데이터 제품 관리자가 되기 위해서는 시장, 고객층의 요구 사항, 경쟁에 대한 폭넓은 이해를 개발하는 것이 중요하다. 이러한 종류의 지식은 일반적으로 해당 산업 내에서의 업무 경험을 기반으로 한다. 이 직책에서는 경험이 많이 중요하며, 이전 경험에 데이터 제품 관리자라는 직책이 포함되지 않을 수 있지만, 잘 의사소통할 수 있는 능력, 데이터 기반 의사 결정에 대한 지식, 조직의 목표에 대한 이해가 포함되어야 한다. 매우 유용한 다른 구체적인 기술에는 다음이 포함된다.

데이터 제품 관리자가 갖추어야 할 중요한 기술

이력서는 당신의 기술과 경험을 설명하는 한 페이지 분량의 커뮤니케이션 도구다. 이는 첫인상이며, 기술이 부족한 지원자를 제거하는 첫 번째 선별 과정에 사용된다. 이력서는 일반적으로 PDF 형식으로 전달되며, 일반적으로 수백 명의 지원자를 수동으로 검토한다. 이는 또한 귀하의 커뮤니케이션 기술의 첫 번째 예시이기도 하다(너무 많은가? 너무 적은가? 이력서에서 귀하의 기술은 어디에 있는가? 아래쪽인가 위쪽인가? 이론적으로 귀하의 "기술"은 지원하는 각 직업에 맞게 이력서를 조정할 수 있어야 한다. 적절한 경우 이력서를 수정하라. 일부는 이를 이력서 '맞춤'이라고 설명한다.).

① 커뮤니케이션 기술

커뮤니케이션은 이 직업의 중요한 부분이다. 어떤 사람들은 자신이 말과 글을 합리적으로 잘할 수 있기 때문에 좋은 의사소통자라고 생각한다. 경청의 개념은 그들의 머리 위로 바로 날아간다. 코세라(Coursera), 유데미(Udemy), 링크드인은 각각 다양한 커뮤니케이션 과정을 제공한다(이러한 수업 중 하나 이상을 수강하는 경우 이력서에 문서화하라.).

② 인증

데이터 제품 관리 인증을 취득하면 귀하의 신뢰도를 높일 수 있다. 인증은 귀하가 프로세스를 이해하고 있다는 증거를 제공할 수 있다.

③ 개발에 참여한 데이터 제품의 예

이는 데이터 제품 개발에 대한 귀하의 지식과 경험을 전달한다.

④ 통계, SQL 및 기계 학습 경험

데이터 제품 관리자는 통계, 구조화 질의어(SQL) 및 기계 학습(ML)에 대한 좋은 지식이 필요하다. 이러한 개념을 이해하면 데이터를 효율적으로 분석하고 실행 가능한 인사이트를 개발하는 데 도움이 된다.

⑤ 인턴십 또는 프리랜서 프로젝트

여기에서 당신은 규범을 벗어난 데이터 제품 프로젝트 또는 관련 프로젝트를 나열할 수 있다. 데이터 분석과 같은 유사 분야의 직책이나 결코 시작되지 않은 스타트업을 위한 프로젝트를 이력서에 기재할 수 있다(스타트업이 아니라 프로젝트를 설명하라. 경험이 부족한 경우 관련 프로젝트를 모두 나열하라.).

데이터 제품 관리자 직책 면접

"좋은 커뮤니케이션 기술"은 이력서에 나열되어야 하지만, 그에 대한 증거는 면접 과정에서 보여질 것이다. 사전에 준비한 지능적인 질문을 함으로써 커뮤니케이션 능력을 과시하고, 답변에 주의 깊게 귀를 기울이고, 아마도 몇 가지 후속 질문을 하는 것이 필수적이다. 면접관은 일반적으로 면접 끝에 질문이 있는지 묻는다. 목표는 면접을 대화로 바꾸는 것이므로, 면접 중에 몇 가지 질문을 하는 것을 두려워하지 마라.

면접관의 문제에 대해, 많은 면접관들은 자신들이 조직의 대표자로서 또한 면접을 받고 있다는 것을 이해하지 못하는 것 같다. 면접관은 정보를 수집하고 결정을 내리는 유일한 사람이 아니다. 아래에는 귀하에게 질문할 가능성이 높은 질문이 나열되어 있다.

- 데이터 기반 제품 작업 경험에 대해 설명하라.

- 데이터 제품의 우선순위를 어떻게 정하는가?

- 제품 결정에 데이터를 사용한 예를 제공하라.

- 데이터 제품을 추적할 때 선호하는 메트릭은 무엇이며 그 이유는 무엇인가?

- A/B 테스팅과 그에 대한 경험을 설명하라.

- 데이터 제품의 기술적 문제와 그것을 어떻게 해결했는지 설명하라.

- 사용 중인 데이터가 정확하고 신뢰할 수 있는지 어떻게 확인할 수 있는가?

- SQL 경험에 대해 설명하라.

- 데이터 분석 도구 경험에 대해 설명하라.

- 최근에 참여한 데이터 제품 프로젝트에 포함된 단계를 설명하라.

데이터 제품 관리의 미래

조직의 미래를 이끄는 데 있어 데이터 제품 관리자의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 데이터 기반 의사 결정에 대한 기업의 의존도가 높아짐에 따라 이들 전문가는 혁신과 성장을 주도하는 데 필수 불가결한 존재가 되었다. 데이터 제품 관리자는 최첨단 서비스와 제품을 개발하고 구현하는 책임을 맡고 있기 때문에 기업이 운영되고 고객을 대하는 방식을 혁신하고 있다.

데이터 제품 관리자는 데이터를 사용하여 고객 만족도를 높이고 비즈니스 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 현대 기술을 사용함으로써 이러한 관리자는 사용 중인 제품에서 실시간 피드백을 사용하여 제품을 개선하고 새로운 제품과 서비스를 개발할 수 있다. 이는 비즈니스 성장을 주도하고, 결과적으로 조직의 성공을 촉진한다.

데이터 기술이 계속 발전함에 따라, 데이터 제품 관리자는 고객의 요구 사항과 비즈니스의 대응 사이의 연결 고리 역할을 함으로써 미래 비즈니스에서 점점 더 중요한 역할을 할 것이다.