Un(e) Product Owner orienté « données »
Quel est le rôle du Product Owner ?
Dans un projet digital, le Product Owner (ou owner data) est le lien entre le client et l’équipe de développement produit. Il veille à ce que le produit en développement réponde parfaitement aux besoins et aux cas d’usage des utilisateurs finaux et génère de la valeur. Son objectif est de maximiser la valeur des produits créés par l’équipe.
Pour ce faire, il est l’interlocuteur privilégié des clients dont il recueille les besoins et les attentes. Puis il liste, sélectionne et hiérarchise les fonctionnalités à développer. Enfin, il fait le lien entre les besoins pratiques des clients et le développement technique du produit.
Dans ce contexte, ses fonctions s’apparentent en partie à celles d’un chef de projet : il supervise le développement et s’assure que le développement des fonctionnalités du produit correspond bien aux besoins du client.
Le Product Owner intervient sur toute la durée du projet et doit :
- Définir la vision en accord avec les parties prenantes du projet et la communiquer aux équipes à travers la roadmap produit
- Comprendre et, éventuellement, anticiper les besoins du client
- Être en charge du backlog, la liste des tâches à réaliser par l’équipe
- Prioriser les besoins
- Superviser les différentes étapes du développement
- Mesurer l’avancée du projet
Et la data dans tout ça ?
Le Product Owner doit être capable de prendre en compte les enjeux business du produit digital dont il a la responsabilité, mais également de comprendre les opportunités et les contraintes liées à la technologie.
Or, aujourd’hui, une part importante des produits digitaux développés par les entreprises s’appuie sur la data. Qu’il s’agisse par exemple d’une appli de prévisions météorologiques ou de proposer des produits complémentaires sur le service Drive d’une grande surface, cela passe toujours par une utilisation intelligente des données.
Par conséquent, les entreprises qui développent ce type de produits ont besoin de Product Owners formés à la science des données. C’est pourquoi le métier de Product Owner Data est en train de se développer. Celui-ci travaille d’ailleurs main dans la main avec l’équipe Data Science, pour transformer les données en usages et en fonctionnalités produit pertinentes pour le client.
Les missions du Data Product Owner
Le rôle de Product Owner (owner data) tire son origine des méthodologies agiles de développement produit, en particulier la méthode SCRUM. Il intervient aux différentes phases de développement du produit. Le Data Product Owner va lui faire la liaison entre les besoins clients et l’équipe Data Science en interne.
Sa première mission consiste à rédiger les “user stories”. Pour cela, il anime des ateliers avec le client et/ou les utilisateurs finaux afin de comprendre précisément leurs attentes. Il s’agit de dessiner le parcours utilisateur et de préparer sa traduction en spécifications fonctionnelles claires, qui seront transmises à l’équipe de développement.
Lorsqu’il a recueilli et formalisé les besoins client, Data Product Owner définit la roadmap produit avec l’équipe Big Data. Cela implique qu’il s’interroge sur les données disponibles et pertinentes au regard des objectifs du client.
Puis il priorise et planifie les “user stories”, en coordination avec le client et l’équipe data. Enfin, il pilote le projet en définissant et en suivant des indicateurs de performances en accord avec les objectifs du client. Il assure également la communication entre les parties prenantes tout au long du projet.
Quel profil pour ce métier ?
Le Data Product Owner possède un profil hybride, entre compréhension des enjeux business ou métiers et maîtrise de la Data Science.
Dans la mesure où il est le relais entre le client et les équipes data, il doit disposer de solides qualités de communication et de compétences en management. Sa capacité à traduire des besoins clients en usages et fonctionnalités produit est au cœur de la réussite du projet.
Évidemment, il doit maîtriser les enjeux du Big Data. Afin de trouver une solution adaptée aux besoins du client, il est indispensable qu’il connaisse les données disponibles, et qu’il sache où et comment recueillir les données nécessaires. Il doit aussi comprendre les principes et pratiques de l’analyse de données. Il est également essentiel qu’il comprenne les dernières avancées du Machine Learning pour identifier les applications produit potentielles.
De manière générale, le Data Product Owner dispose aussi d’un profil créatif pour imaginer des solutions fonctionnelles à partir de la donnée.
Enfin, il possède idéalement les qualités attendues d’un chef de projet pour piloter et cadrer l’avancée du développement produit.
La carrière du Data Product Owner
Le profil de Product Owner Data est aujourd’hui assez rare. Dans la mesure où il doit maîtriser la collecte, le stockage, l’analyse et l’exploitation des données, il est souvent issu des métiers de la Data Science. Mais il doit aussi avoir une excellente maîtrise des méthodologies agiles.
En effet, à partir de besoins utilisateurs, il doit détecter des opportunités de fonctionnalités data-driven puis explorer certaines hypothèses (choix de technologie, approche de Machine Learning…) avec l’équipe data. C’est ce qu’on appelle la Proof of Concept (POC). Si les hypothèses sont validées, on passe à une phase d’industrialisation puis de déploiement de la fonctionnalité et, enfin, d’optimisation continue.
Pour ce faire, le Product Owner Data applique à un projet de Data Science le processus itératif, caractéristique des méthodes agiles.
À l’origine, cet emploi a donc été créé par des entreprises à la fois très impliquées dans les méthodologies agiles et employant déjà des équipes data conséquentes. Désormais, il tend à se généraliser à des entreprises ne comprenant que quelques Data Scientists.
Le rôle Product Owner Data représente par exemple une évolution possible pour un Data Scientist qui souhaiterait avoir un rôle de coordination et de supervision, et une orientation produit plus prononcée.
Comment devenir Product Owner Data ?
Le Data Product Owner s’appuie sur une solide connaissance de toute la chaîne de la donnée. De l’acquisition de la donnée à son exploitation dans un produit digital, il doit donc disposer d’une vision globale de toutes les étapes et de tous les process de la Data Science.
En particulier, il doit :
- Être capable d’appréhender la modélisation d’un data warehouse
- Disposer d’une bonne connaissance du langage SQL
- Savoir manipuler les données pour des analyses en utilisant Python
- Connaître les dernières avancées du Machine Learning
- Appliquer toutes ces connaissances à des enjeux business
Combinée à une expérience en Product Management, la formation Data Science proposée par Le Wagon répond à ces multiples enjeux. Ce bootcamp est disponible en 9 semaines à temps plein ou en 24 semaines à temps partiel. Il vous permettra d’acquérir toutes les fondamentaux de la Data Science, de l’analyse des données au Data Engineering, en passant par le Machine Learning. Vous aurez ainsi toutes les compétences pour rejoindre une équipe data en tant que Product Owner Data.
Le Product Owner Data peut-être un Data Scientist qui souhaite faire évoluer sa carrière, tout comme un Product Owner maîtrisant déjà parfaitement les méthodologies agiles et désirant se former à la Data Science.
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