Table of Contents
Part III: Multiple identities of a data product manager
DPM = Quản lý sản phẩm dữ liệu, Data Product Manager. Trong bài viết trước đó của loạt bài viết này, chúng ta đã thảo luận về trách nhiệm và phẩm chất cần có của một quản lý sản phẩm dữ liệu, không khó để nhận thấy rằng DPM là một nhân viên vượt ngang các lĩnh vực, quan tâm đến từng khía cạnh của sản phẩm, dữ liệu, vận hành và thậm chí là phát triển.
Thực tế, cái tên “Data Product Manager” đã có chút tinh vi – nó có thể được giải thích là “product manager quan tâm đến dữ liệu” hoặc “product manager của sản phẩm dữ liệu”. Hai cách giải thích này hoàn toàn phù hợp với tính chất đa ngành nghề của người quản lý sản phẩm dữ liệu và tính đa dạng của vai trò của họ. Một Data Product Manager cũng thường chuyển đổi giữa hai vai trò này trong công việc hàng ngày.
1. Product Manager quan tâm đến dữ liệu sản phẩm
Dữ liệu ngành, dữ liệu sản phẩm, dữ liệu chức năng và dữ liệu người dùng đều là các dữ liệu mà nhà quản lý sản phẩm dữ liệu cần quan tâm, dữ liệu là tài nguyên cơ bản của công việc hàng ngày của nhà quản lý sản phẩm dữ liệu.
Một mặt, thông qua tài nguyên dữ liệu, đưa ra các giải pháp có thể đo lường được cho kế hoạch sản phẩm, lập kế hoạch chức năng và vận hành sản phẩm, đẩy mạnh sự tiến triển từ 0 đến 1 của sản phẩm.
Mặt khác, thiết kế cơ chế thu thập dữ liệu hiệu quả cho sản phẩm, đảm bảo toàn bộ quá trình sinh ra, thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu, giúp sản phẩm tạo ra và cố định nhiều dữ liệu có giá trị hơn trong quá trình tương tác với người dùng.
Trong vai trò này, nhà quản lý sản phẩm dữ liệu và nhà quản lý sản phẩm cơ bản đều chịu trách nhiệm cho cùng một sản phẩm, phát triển cho cùng một mục tiêu, chỉ khác nhau ở việc nhà quản lý sản phẩm dữ liệu tốt hơn trong việc áp dụng tài nguyên dữ liệu.
2. Product Manager quản lý sản phẩm dữ liệu
Các nền tảng phân tích dữ liệu, nền tảng báo cáo, các công cụ xử lý dữ liệu mà chúng ta sử dụng trong công việc hàng ngày đều thuộc loại sản phẩm dữ liệu. Những sản phẩm này không được tạo ra từ hư không, chúng cũng cần có những nhà thiết kế và nhóm phát triển, và người quản lý sản phẩm dữ liệu chính là những nhà quản lý sản phẩm chức năng của những sản phẩm này (cảm giác hơi rườm rà? Nếu coi sản phẩm dữ liệu như một sản phẩm thông thường, thì bạn là người quản lý sản phẩm toàn bộ – đúng vậy, không cần bất kỳ tiền tố nào để mô tả).
Trong vai trò này, những người quản lý sản phẩm dữ liệu làm việc của họ hoàn toàn giống với những người quản lý sản phẩm cơ bản, phải tiến hành nghiên cứu khả thi lần sau lần, thu thập và phân tích yêu cầu, lập kế hoạch sản phẩm, đẩy mạnh phát triển sản phẩm, thậm chí bao gồm cả khai thác và nghiên cứu người dùng. Tuy nhiên, khách hàng của bạn có thể chủ yếu là đồng nghiệp trong nhóm sản phẩm hoặc các bộ phận khác trong công ty (tất nhiên, nếu sản phẩm dữ liệu của bạn hoạt động dưới dạng dịch vụ đám mây, thì bạn cũng sẽ phải đối mặt với nhiều người dùng ngoài công ty).
Dù là quản lý sản phẩm tập trung vào dữ liệu hay quản lý sản phẩm dữ liệu, ở cốt lõi, đều là quản lý sản phẩm. Do đó, những người quản lý sản phẩm dữ liệu nên trải qua các khóa đào tạo giống như những người quản lý sản phẩm cơ bản, bao gồm tư duy Internet, nhạy cảm với sản phẩm và dữ liệu. Thứ hai, hầu hết các công cụ, kinh nghiệm và phương pháp của những người quản lý sản phẩm cơ bản đều áp dụng cho công việc của những người quản lý sản phẩm dữ liệu. Cuối cùng, họ cũng nên suy nghĩ và giải quyết vấn đề theo cách của những người quản lý sản phẩm.
Nếu bạn đã đọc các tác phẩm của loạt sách “Kinh tế ác quỷ” và “Kinh tế gián điệp”, hoặc đã làm việc trong vai trò sản phẩm quản lý dữ liệu trong vài năm qua, bạn có thể cảm thấy (hoặc thực hành một cách rõ ràng) rằng sản phẩm quản lý dữ liệu còn có một tư cách “phi chính thức”.
3. Nhà kinh tế học trong team
Điều này không có nghĩa là chúng ta nhất định phải chuyên ngành kinh tế hoặc học kinh tế theo cách hệ thống, mà là chỉ ra rằng chúng ta có nhiều hành vi rất giống nhà kinh tế học – thích điều tra nguyên nhân cơ bản của vấn đề, thích sử dụng dữ liệu để diễn đạt quan điểm hoặc chứng minh một giả thuyết, đánh giá chi phí cơ hội khi đưa ra quyết định, đo lường chi phí đầu tư và giá trị đầu ra khi thiết kế kế hoạch, và thậm chí còn không thể nhịn được để hỏi đồng nghiệp về các vấn đề tính toán tài khoản và các vấn đề tương tự.
Bạn có thể nói đùa rằng đây là căn bệnh chuyên nghiệp! Nhưng nếu trạng thái này có thể giúp chúng ta giữ tâm trạng tò mò, liên tục học hỏi, cải thiện nhận thức và nâng cao chất lượng cuộc sống, thì tại sao không?
Nếu bạn vừa mới gia nhập ngành sản phẩm dữ liệu, dù là mới tốt nghiệp và bắt đầu sự nghiệp hoặc chuyển từ ngành nghề khác sang, bạn sẽ thấy mình quan tâm đến loại nhân vật nào trong ba loại đã nêu trên? Mặc dù có thể nhận ra đây là một “bệnh nghề nghiệp”, nhưng nếu trạng thái này giúp chúng ta duy trì sự tò mò, liên tục học hỏi, nâng cao nhận thức và cải thiện chất lượng cuộc sống, thì tại sao không làm nó.