Publicado originalmente no LinkedIn de Henrique Makauskas, Co-Founder and CTO na Zmes
Uma pesquisa recente com cientistas de dados apontou que a maioria deles coloca um projeto em produção em apenas 20% das vezes. Outra pesquisa, da MIT Sloan School of Management, revela que apenas 10% das empresas têm ganhos financeiros significativos por meio de tecnologias de IA.
Embora todas as empresas reconheçam o poder dos dados, a maioria ainda luta para liberar todo o seu potencial. O problema é que os investimentos em dados devem fornecer valor no curto prazo e, ao mesmo tempo, estabelecer as bases para usos futuros, enquanto as tecnologias de dados evoluem de maneiras imprevisíveis, novos tipos de dados aparecem a todo momento e o volume de dados continua aumentando.
E as empresas que mais tem se destacado são as que tratam os dados como um produto de tecnologia. Segundo um artigo da Harvard Business Review, esse tipo de abordagem pode reduzir em até 90% o tempo necessário para implementar novos casos de uso.
Em resposta a isso, a função de Data Product Manager vem ganhando destaque nas empresas e se tornando uma peça fundamental para gerar de fato impacto através do uso dos dados em escala.
Esse profissional reúne 4 principais características: conhecimento sobre os objetivos e estratégias de negócios, conhecimento sobre o ecossistema de dados da empresa, conhecimento técnico sobre Analytics e IA (não tão profundo quanto cientistas e engenheiros) e uma capacidade de liderar times multidisciplinares.
Texto inspirado nos artigos da HBR. Vale a leitura complementar de Why Your Company Needs Data-Product Managers e A Better Way to Put Your Data to Work.
