Data Everywhere, Alignment Nowhere: Dashboard apa yang salah, dan mengapa Anda membutuhkan Data Product Manager

Dalam dekade terakhir, perusahaan telah menghabiskan miliaran infrastruktur data. Gudang skala petabyte. Pipa real-time. Platform Pembelajaran Mesin (ML).

Namun – tanyakan pada operasi Anda mengapa churn meningkat minggu lalu, dan kemungkinan besar Anda akan mendapatkan tiga dasbor yang bertentangan. Minta keuangan untuk mendamaikan kinerja di seluruh sistem atribusi, dan Anda akan mendengar, “Itu tergantung pada siapa yang Anda minta.”

Di dunia yang tenggelam di dasbor, satu kebenaran terus muncul: data bukanlah masalah – pemikiran produk.

Runtuhnya “data-as-service” yang tenang

Selama bertahun-tahun, tim data beroperasi seperti konsultan internal-reaktif, berbasis tiket, didorong oleh pahlawan. Model “data-as-a-service” (DAAS) ini baik-baik saja ketika permintaan data kecil dan taruhannya rendah. Tetapi ketika perusahaan menjadi “didorong oleh data,” model ini retak di bawah bobot keberhasilannya sendiri.

Ambil Airbnb. Sebelum peluncuran platform metrik, produk, keuangan, dan tim OPS menarik versi metrik mereka sendiri seperti:

• Malam dipesan
• Pengguna aktif
• Daftar yang tersedia

Bahkan KPI sederhana bervariasi berdasarkan filter, sumber dan siapa yang bertanya. Dalam ulasan kepemimpinan, tim yang berbeda menyajikan angka yang berbeda – menghasilkan argumen tentang metrik yang “benar” daripada tindakan apa yang harus diambil.

Ini bukan kegagalan teknologi. Kegagalan produk.

Konsekuensinya

• Ketidakpercayaan Data: Analis ditebak kedua. Dasbor ditinggalkan.
• Router manusia: Ilmuwan data menghabiskan lebih banyak waktu untuk menjelaskan perbedaan daripada menghasilkan wawasan.
• Pipa Redundan: Insinyur membangun kembali kumpulan data serupa di seluruh tim.
• Decision Drag: Pemimpin menunda atau mengabaikan tindakan karena input yang tidak konsisten.

Karena kepercayaan data adalah masalah produk, bukan masalah teknis

Sebagian besar pemimpin data berpikir mereka memiliki masalah kualitas data. Tapi lihat lebih dekat, dan Anda akan menemukan masalah kepercayaan data:

• Platform eksperimen Anda mengatakan fitur menyakiti retensi – tetapi pemimpin produk tidak percaya.
• OPS melihat dasbor yang bertentangan dengan pengalaman hidup mereka.
• Dua tim menggunakan nama metrik yang sama, tetapi logika yang berbeda.

Pipa -saluran itu berfungsi. SQL adalah suara. Tapi tidak ada yang mempercayai output.

Ini adalah kegagalan produk, bukan rekayasa. Karena sistem tidak dirancang untuk kegunaan, interpretabilitas, atau pengambilan keputusan.

Masukkan: Manajer Produk Data

Peran baru telah muncul di seluruh perusahaan top – Data Product Manager (DPM). Tidak seperti PM generalis, DPMS beroperasi melintasi medan yang rapuh, tidak terlihat, lintas fungsional. Pekerjaan mereka bukan untuk mengirimkan dasbor. Ini untuk memastikan orang yang tepat memiliki wawasan yang tepat pada waktu yang tepat untuk membuat keputusan.

Tetapi DPM tidak berhenti di data perpipaan ke dasbor atau tabel kurasi. Yang terbaik melangkah lebih jauh: mereka bertanya, “Apakah ini benar -benar membantu seseorang melakukan pekerjaan mereka dengan lebih baik?” Mereka mendefinisikan keberhasilan bukan dalam hal output, tetapi hasil. Tidak “ini dikirim?” Tetapi “apakah ini secara material meningkatkan alur kerja atau kualitas keputusan seseorang?”

Dalam praktiknya, ini berarti:

• Jangan hanya mendefinisikan pengguna; amati mereka. Tanyakan bagaimana mereka percaya produk bekerja. Duduklah di samping mereka. Pekerjaan Anda bukan untuk mengirimkan dataset – itu untuk membuat pelanggan Anda lebih efektif. Itu berarti sangat memahami bagaimana produk cocok dengan konteks dunia nyata dari pekerjaan mereka.
• Miliki metrik kanonik dan memperlakukan mereka seperti API-versi, didokumentasikan, diatur-dan memastikan mereka terkait dengan keputusan konsekuensial seperti $ 10 juta anggaran yang membuka kunci atau peluncuran produk GO/NO-GO.
• Bangun antarmuka internal – seperti toko fitur dan API ruang bersih – bukan sebagai infrastruktur, tetapi sebagai produk nyata dengan kontrak, SLA, pengguna, dan loop umpan balik.
• Katakan tidak pada proyek yang terasa canggih tetapi tidak masalah. Pipa data yang tidak digunakan tim adalah utang teknis, bukan kemajuan.
• Desain untuk daya tahan. Banyak produk data gagal bukan dari pemodelan yang buruk, tetapi dari sistem yang rapuh: logika tidak berdokumen, saluran pipa yang bersisik, kepemilikan bayangan. Bangun dengan asumsi bahwa masa depan Anda – atau pengganti Anda – akan berterima kasih.
• Selesaikan secara horizontal. Tidak seperti PM khusus domain, DPM harus terus-menerus meluncur. Logika nilai satu tim (LTV) adalah masukan anggaran tim lain. Pembaruan metrik yang tampaknya kecil dapat memiliki konsekuensi orde kedua di seluruh pemasaran, keuangan, dan operasi. Stewarding kompleksitas itu adalah pekerjaannya.

Di perusahaan, DPM diam -diam mendefinisikan kembali bagaimana sistem data internal dibangun, diatur dan diadopsi. Mereka tidak ada di sana untuk membersihkan data. Mereka ada di sana untuk membuat organisasi percaya lagi.

Mengapa butuh waktu lama

Selama bertahun -tahun, kami mengira aktivitas untuk kemajuan. Insinyur Data Membangun Pipa. Model yang dibangun oleh para ilmuwan. Analis membangun dasbor. Tetapi tidak ada yang bertanya: “Akankah wawasan ini benar -benar mengubah keputusan bisnis?” Atau lebih buruk: kami bertanya, tetapi tidak ada yang memiliki jawabannya.

Karena keputusan eksekutif sekarang dimediasi data

Di perusahaan saat ini, hampir setiap keputusan besar – perubahan anggaran, peluncuran baru, restrukturisasi org – melewati lapisan data terlebih dahulu. Tetapi lapisan -lapisan ini sering tidak dimiliki:

• Versi metrik yang digunakan kuartal terakhir telah berubah – tetapi tidak ada yang tahu kapan atau mengapa.
• Logika eksperimen berbeda di seluruh tim.
• Model atribusi saling bertentangan, masing -masing dengan logika yang masuk akal.

DPMS tidak memiliki keputusan – mereka memiliki antarmuka yang membuat keputusan dapat dibaca.

DPM memastikan bahwa metrik dapat ditafsirkan, asumsi transparan dan alat selaras dengan alur kerja nyata. Tanpa mereka, kelumpuhan keputusan menjadi norma.

Mengapa peran ini akan meningkat di era AI

AI tidak akan menggantikan DPMS. Itu akan membuat mereka penting:

• 80% dari upaya proyek AI masih dilakukan untuk kesiapan data (Forrester).
• Sebagai skala model bahasa besar (LLM), biaya senyawa input sampah. AI tidak memperbaiki data yang buruk – itu memperkuatnya.
• Tekanan Regulasi (UU AI UE, Undang -Undang Privasi Konsumen California) mendorong org untuk mengobati sistem data internal dengan kekakuan produk.

DPMS bukan koordinator lalu lintas. Mereka adalah arsitek kepercayaan, interpretabilitas, dan yayasan AI yang bertanggung jawab.

Jadi apa sekarang?

Jika Anda seorang CPO, CTO atau kepala data, tanyakan:

• Siapa yang memiliki sistem data yang memberi daya pada keputusan terbesar kita?
• Apakah API dan metrik internal kami diversi, dapat ditemukan dan diatur?
• Apakah kita tahu produk data mana yang diadopsi – dan mana yang diam -diam merusak kepercayaan?

Jika Anda tidak dapat menjawab dengan jelas, Anda tidak perlu lebih banyak dasbor.

Anda memerlukan manajer produk data.

Seojoon Oh adalah manajer produk data di Uber.