Datový produktový manažer: Klíč k efektivnímu využití firemních dat

Firmy dnes topí v datech, ale jasné odpovědi často chybí. Proč dashboardy selhávají a jak může datový produktový manažer přinést skutečný přínos? Pojďme si ukázat, proč je právě tato role v moderních firmách nezbytná – a jak vám pomůže dostat z dat to, co opravdu potřebujete.
Datový produktový manažer: Klíč k efektivnímu využití firemních dat

Data všude, sladění nikde: Proč dashboardy nestačí

V posledních letech firmy investovaly miliardy do datové infrastruktury, datových skladů a analytických nástrojů. Přesto často stačí položit jednoduchou otázku – například proč minulý měsíc vzrostla fluktuace zákazníků – a dostanete tři různé odpovědi z různých dashboardů. Problém není v nedostatku dat, ale v jejich roztříštěnosti a absenci společného pohledu. Dashboardy často generují více otázek než odpovědí a místo jasnosti přinášejí zmatek.

Firmy tak trpí tzv. dashboardovým chaosem: každý tým má vlastní pohled na čísla, metriky se liší a rozhodování je paralyzováno nedůvěrou v data. Problém je v tom, jak s nimi firmy pracují a jak je dokáží přetavit v hodnotné produkty a rozhodnutí.

Proč potřebujete datového produktového manažera

Zásadní chybou je, že data jsou často vnímána jen jako surovina pro reporting, nikoli jako produkt, který má jasného vlastníka, strategii a měřitelné přínosy. Zde přichází na scénu datový produktový manažer – role, která se v moderních firmách rychle stává klíčovou.

Datový produktový manažer je mostem mezi technickým týmem a byznysem. Jeho úkolem je nejen rozumět datům, ale hlavně pochopit potřeby firmy a uživatelů. Překládá komplexní datové koncepty do srozumitelných doporučení a zajišťuje, že data skutečně pomáhají naplňovat strategické cíle firmy. Místo nekonečných dashboardů vytváří datové produkty, které dávají smysl, jsou užitečné a důvěryhodné.

Hlavní přínosy datového produktového managementu

1. Sladění firmy na společných cílech

Datový produktový manažer nastavuje jednotnou datovou strategii a pomáhá firmě definovat, které metriky jsou skutečně důležité. Díky tomu všichni pracují se stejnými čísly a rozhodování je rychlejší a efektivnější.

2. Zodpovědnost a vlastnictví datových produktů

Každý datový produkt (například report, analytický model nebo interní aplikace) má jasného vlastníka, který zodpovídá za jeho kvalitu, použitelnost a přínos. To eliminuje chaos a zvyšuje důvěru v data napříč firmou.

3. Praktické využití dat pro byznys

Datový produktový manažer aktivně komunikuje s jednotlivými týmy, zjišťuje jejich potřeby a navrhuje řešení, která mají reálný dopad na výsledky firmy – ať už jde o personalizaci služeb, optimalizaci procesů nebo nové obchodní příležitosti.

4. Zvyšování důvěry v data

Díky jasným pravidlům pro správu dat, transparentnosti a pravidelnému vyhodnocování přínosů se zvyšuje důvěra v data i v samotné analytické nástroje. Rozhodování se opírá o ověřené informace, ne o domněnky.

Jak vypadá práce datového produktového manažera v praxi

Datový produktový manažer vytváří strategii pro datové produkty, stanovuje priority a roadmapu, komunikuje s byznysem i technickými týmy a pravidelně vyhodnocuje přínosy svých řešení. Jeho úspěch se měří podle toho, jak moc dokáže data přetavit v konkrétní byznysové výsledky – nikoli podle počtu vytvořených dashboardů.

Tato role je klíčová zejména v prostředí, kde je dat mnoho, ale chybí jasný směr a odpovědnost. Datový produktový manažer tak přináší do firmy nejen pořádek v datech, ale i novou úroveň spolupráce a inovací.

Zdroje: VentureBeat | Hatchworks | Atlan | dbt Labs | Monte Carlo Data | HockeyStack

Chceš dostávat další tipy o AI?

Přihlas se k odběru a zhruba 2x měsíčně ti pošlu to nejlepší ze světa AI.

Name(Required)
Privacy(Required)

Další články

Jižní Korea investuje miliardy do domácí umělé inteligence

Jižní Korea vyčlenila téměř 400 milionů dolarů na vývoj vlastních velkých jazykových modelů. Pět vybraných firem dostalo za úkol vytvořit AI, která bude konkurovat OpenAI nebo Googlu. Vláda přitom neplánuje financovat všechny stejně dlouho. Každých šest měsíců se budou výsledky vyhodnocovat a ti nejúspěšnější pokračují dál. Nakonec zbydou jen dva vítězové. Co stojí za touto strategií a jak na to jdou místní hráči?

Celý článek >

Umělá inteligence nedokáže nahradit weby, ale výrazně usnadňuje jejich tvorbu

Každých pár let se objeví nová technologie, která má „zabít” webové stránky. Nejdřív to byly mobilní aplikace, pak Facebook, chatboti, hlasové asistentky. Teď je řada na umělé inteligenci. ChatGPT a podobné nástroje skutečně dokážou odpovědět na otázky rychleji než procházení několika webů, ale znamená to konec webových stránek? Historie nás učí něco jiného.

Celý článek >

Nejúčinnější AI asistenti dokážou zjednodušit pracovní procesy ve firmě

AI agenti přestávají být jen futuristickou vizí a stávají se každodenní realitou firem po celém světě. Místo jednoduchých odpovědí na otázky dokážou nyní samostatně plánovat, rozhodovat a vykonávat komplexní úkoly. Zjistěte, které AI nástroje nejvíce pomáhají profesionálům automatizovat rutinní práci a soustředit se na skutečně důležité rozhodování.

Celý článek >