Pourquoi le Product Ownership dans la Data ?
L’utilisation de la méthodologie Agile est aujourd’hui au centre des différents développements de produits informatiques sur le marché. En effet, l’Agilité est un moyen utilisé, grâce au concept d’itération, pour garantir une constante amélioration du produit en cours de développement. Ainsi, le rôle du Product Owner, au centre du cycle de développement et garant de la vision du produit, est de plus en plus recherché par les entreprises.
Parallèlement, nous observons un développement massif des projets autour du produit Data. Ainsi l’adoption de l’agilité dans des projets data est vu comme un moyen d’améliorer « la donnée ». Ce qui a entraîné une adaptation dans l’application du Framework Agile. On peut le voir notamment avec l’utilisation de Scrumban, de Spike ou de Less Framework.
Cette adaptation de l’agile a également entraîné une évolution du métier de Product Owner spécialisé dans le domaine de la Data.
Qu’est-ce que représente le produit Data ?
Un produit dit « Data » est un produit qui peut s’associer à des solutions cloud, à des modèles de Data science ou de Machine Learning, à un Data Hub, ou encore à des reportings client. La définition du produit est donc légèrement différente de ce que nous avons l’habitude de voir (comme un site internet ou une application mobile).
Pour simplifier, disons que le produit s’apparente à de la « donnée ».
Le Product Owner Data, en plus de garantir la qualité de la solution délivrée et sa conformité avec l’expression des besoins métier, est présent pour :
● Maximiser la valeur de la donnée vis-à-vis des fonctionnalités de la plateforme Data
● Démocratiser l’utilisation de la donnée pour créer de la valeur métier
● Maintenir une confiance auprès des métiers sur la qualité de la donnée utilisée
● Maîtriser la sécurisation des données sur les différents domaines métier
● Faire évoluer l’esprit de l’utilisateur et lui permettre d’acquérir la culture des données (« Data-Driven »)
C’est à dire, utiliser tout le potentiel de la « donnée » pour en ressortir les insights nécessaire à la prise de décision business.
Mais qu’est-ce que le Product Ownership dans la data ?
Le Product Owner Data, en plus de ses compétences en Agile, doit avoir des compétences plus ou moins techniques en fonction des différents produits à développer. Nous ne parlons donc plus juste de Product Owner Data mais également de nouveaux rôles :
● Product Owner Architecture : garant de la mise en place, ou de la migration vers une infrastructure cloud avec la mise à disposition d’un entrepôt de données tout en maintenant une qualité de donnée avec une approche CI/CD.
● Data Science Product Owner : garant de la vision et de la mise en place de modèle prédictif ou prescriptif ou encore de script de machine learning sur des problématiques client précises.
● Data Owner : garant de la vision et de la qualité d’un domaine métier spécifique d’entreprise pour la construction par exemple de Data-Hub.
Quelles sont les différentes missions du Product Ownership Data ?
Chacun de ces rôles doit avoir une vision générale de la Data. Il ne s’agit pas simplement de connaître la donnée mais de savoir comment l’utiliser pour maximiser sa valeur. Le Product Owner Data, en fonction du produit, doit alors :
● Comprendre l’architecture Data présente autour de la donnée (Data Lake, Data-Hub, Data-Lab, Data Warehouse, Pipeline)
● Connaître les différentes solutions du marché (Cloud, Data Gouvernance, Data virtualisation, ETL …)
● Appréhender les différents rôles que constitue son équipe Data (Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, …)
● Pouvoir modéliser et spécifier les dimensions, informations et indicateurs (étoile, flocon, …)
● Manipuler des outils de Data Visualisation (Kibana, Tableau, Power Bi, Qlik, …)
● Disposer d’une vision bout en bout du traitement de la donnée
● Manipuler les langages de programmation SQL, Python, Spark, Scala, R, Pig, …
● Communiquer avec le client pour comprendre son besoin
Astrakhan réunit des experts combinant la Data et l’Agile
Astrakhan travaille en Agile depuis 8 ans, tout en proposant des formations sur la mise en place de l’agilité en entreprise. En collaboration avec des experts Data, Astrakhan propose un accompagnement des entreprises dans la montée en compétence des sujets Data.
Nous avons notamment aidé des équipes de chez L’Oréal Chine à monter en compétences sur des sujets de Business Analyse et de Data Visualisation avec une méthodologie adaptable pour la création de Dashboard.
Pour chaque projet, nous essayons de combiner notre savoir sur l’Agile à l’expertise de nos experts Data pour concevoir une réponse adaptée à chaque besoin client avec une méthodologie et une équipe Agile précise.
