¿Qué es un Data Product Owner? Función, competencias y responsabilidades

Resumen

A Data Product Owner is responsible for the development, success, and business value of data products within an organization.
The role combines technical understanding, business judgment, communication skills, and the ability to work across technical and non-technical teams.
Core responsibilities include defining vision, planning the roadmap, managing the backlog, aligning stakeholders, and ensuring governance and quality requirements are met.
A Data Product Owner also works closely with development teams to clarify needs and guide implementation decisions.
Depending on the situation, the Data Product Owner role may overlap with or remain separate from the traditional Product Owner role.

En nuestro anterior artículo sobre productos de datos, hablamos de la definición, las características y los ejemplos de productos de datos, así como de la necesidad de adoptar una mentalidad de producto para transformar realmente los conjuntos de datos en productos de datos viables. En medio de este cambio hacia una arquitectura de malla de datos, es importante destacar una parte muy importante de la gestión de productos de datos: la propiedad de los productos de datos. En efecto, es crucial designar a las personas adecuadas como partes interesadas en los productos de datos de su empresa.

En este artículo, repasamos el lado humano de los productos de datos: el papel, las responsabilidades y las habilidades necesarias de un propietario de productos de datos.

¿Cuál es la función y las competencias de un propietario de producto de datos?

Como su nombre indica, los propietarios de productos de datos son los garantes del desarrollo y el éxito de los productos de datos dentro de una organización. Actúan como puente entre los equipos de datos, las partes interesadas y los usuarios finales, traduciendo conceptos de datos complejos en perspectivas procesables que impulsan el valor y la innovación. Para ello, los propietarios de productos de datos tienen un conjunto único de habilidades técnicas, incluida la capacidad de extraer información de los datos e identificar patrones, entender lenguajes de programación como Python o R, y tener una base sólida en tecnologías de datos como almacenes de datos, bases de datos, lagos de datos, etc.

Además de las habilidades técnicas, un Data Product Owner tiene una gran perspicacia empresarial, con la capacidad de comprender el contexto empresarial, los objetivos, las tendencias y el panorama general y desarrollar estrategias de datos que estén alineadas con dicho contexto. Por lo tanto, utilizan los datos para la toma de decisiones mediante la recopilación y el análisis correctos de los datos.

Por último, los propietarios de productos de datos tienen grandes habilidades de comunicación, con la capacidad de transmitir conocimientos de datos a las diferentes partes interesadas de la empresa, como científicos de datos y desarrolladores, pero también funciones no técnicas, como usuarios empresariales y analistas. También suelen tener experiencia en metodologías ágiles y capacidad de resolución de problemas para entregar productos de datos satisfactorios a tiempo.

¿Cuáles son las principales responsabilidades de un propietario del producto de datos?

La naturaleza polifacética del propietario de un producto de datos, tal y como se ha descrito anteriormente, hace que tenga una gran variedad de responsabilidades. En Data Mesh in Action, de J. Majchrzak y otros, se enumeran las tareas de los propietarios de productos de datos:

Vision definition: They are responsible for determining the purpose of creating a data product, understanding its users, and capturing their expectations through the lens of product thinking.
Strategic planning of product development: They are in charge of creating a comprehensive roadmap for the data product’s development journey, as well as defining key performance indicators (KPIs).
Ensuring satisfaction requirements: Ensuring the data product meets all requirements is a critical responsibility. This includes providing a detailed metadata description and ensuring compliance with accepted standards and data governance rules.
Backlog Management & Prioritization: The Data Product Owner makes tactical decisions regarding the management of the data product backlog. This involves prioritizing requirements, clarifying them, splitting stories, and approving implemented items.
Stakeholder Management: They must gather information to understand expectations and clarify any inconsistencies or conflicting requirements to ensure alignment.
Collaboration With Development Teams: Engaging with the data product development team is essential for clarifying requirements and making informed decisions on challenges affecting development and implementation.
Participation in Data Governance: The Data Product Owner actively contributes to the data governance team, influencing the introduction of rules within the organization and providing valuable feedback on the practical implementation of data governance rules.

Aunque el principio dicta que haya un propietario de producto de datos para un producto de datos específico, un único propietario puede supervisar varios productos, especialmente si son más pequeños o requieren menos atención. El tamaño y la complejidad de los productos de datos varían, lo que conlleva diferencias en las responsabilidades específicas que asumen los Propietarios de Productos de Datos.

¿Cuáles son las diferencias entre un Product Owner de datos y un Product Owner?

La relación entre un Product Owner y un Data Product Owner puede variar en función de las características y requisitos específicos. Mientras que en algunos casos estas funciones se solapan, en otros son claramente divergentes. En el libro Data Mesh in Action, se distinguen tres escenarios diferentes:

Caso 1: El doble papel

En este escenario, el propietario del producto de datos también actúa como propietario del producto, y los equipos de desarrollo tanto del producto de datos como del producto en general se alinean. Esta configuración es la más adecuada cuando el producto de datos se extiende desde el sistema fuente, y la complejidad es manejable, no requiriendo esfuerzos de desarrollo por separado.

Un ejemplo sería un módulo de compras por suscripción que proporcione datos sobre las compras perfectamente integrados en el sistema de origen.

Caso 2: Doble propiedad, equipos separados

En este caso, el propietario del producto de datos desempeña un doble papel como propietario del producto, pero los equipos responsables del producto de datos y del desarrollo general del producto son distintos. Esta configuración se aplica cuando los datos analíticos derivados de la aplicación son extensos, lo que requiere un backlog distinto y un equipo especializado para su ejecución.

Un ejemplo sería un módulo de compra de suscripciones que ofrezca datos analíticos respaldados por un modelo ML, que permita predecir el comportamiento de compra.

Caso 3: Entidades independientes

En este escenario, las funciones del propietario del producto de datos y del propietario del producto son distintas, y los equipos responsables del producto de datos y del desarrollo general del producto operan de forma independiente. Esta configuración se elige cuando el producto de datos es una solución compleja que exige esfuerzos de desarrollo independientes.

Un ejemplo sería la creación de un mercado de datos respaldado por un modelo ML para predecir el comportamiento de compra.

En esencia, la interacción entre las funciones del propietario del producto y del propietario del producto de datos depende de las complejidades del producto de datos y de su relación con el sistema general. Tanto si convergen como si divergen, la configuración elegida se ajusta a las exigencias específicas planteadas por la complejidad y los requisitos de integración del producto de datos en cuestión.

Conclusión

En conclusión, a medida que las organizaciones adoptan cada vez más la Gestión de Productos de Datos dentro de una arquitectura de Malla de Datos, la eficacia de los Propietarios de Productos de Datos dedicados se convierte en esencial. Su capacidad para conectar las complejidades técnicas con los objetivos de negocio, combinada con un profundo conocimiento de las tecnologías de datos en evolución, los posiciona como figuras centrales para guiar el viaje hacia el despliegue de todo el potencial de los productos de datos empresariales.

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