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

Budoucnost péče o vlasy v rukou inteligentních robotů

Technologický pokrok a umělá inteligence vstupují do kosmetického průmyslu s nečekanou intenzitou. Americký inženýr Shane Wighton vyvinul robota, který dokáže s profesionální přesností stříhat vlasy na základě 3D modelu. I když robot zatím není připravený pro trh, jeho vývoj naznačuje, že automatizace může v budoucnu posunout hranice tradičních profesí, jako jsou kadeřníci a stylisté.

Celý článek >

Proč je chatbot Aristotle od Harmonic revolučním nástrojem pro precizní matematické výpočty

Startup Harmonic, spoluzaložený Vladem Tenevem, CEO Robinhoodu, právě spustil beta verzi svého AI chatbotu Aristotle, dostupného na iOS a Androidu. Tento chatbot přináší revoluční přístup k AI – zaručuje odpovědi bez halucinací v oblasti matematického a kvantitativního uvažování. Co se skrývá za tímto tvrzením a jaký význam to má pro budoucnost AI?

Celý článek >

Nová AI architektura umožňuje 100krát rychlejší uvažování než velké modely s minimem tréninkových dat

Nový AI model z dílny startupu Sapient Intelligence z Singapuru přichází s přelomovou architekturou, která dokáže řešit složité úkoly až 100krát rychleji než současné velké jazykové modely (LLM). Hierarchický přístup simuluje myšlení člověka, kdy se kombinuje pomalé strategické plánování s rychlým detailem, a přitom nepotřebuje obrovské množství tréninkových dat. Tento model otevírá nové možnosti podnikům s omezenými zdroji i daty.

Celý článek >