Управление данными, ИИ для менеджеров проектов и написание текстов на Substack (при участии Анны ...

Насладитесь содержательной беседой с Анной Бержевен, старшим менеджером по управлению продуктами в области данных и искусственного интеллекта в Детской больнице милосердия. Анна рассказывает о своём пути от исследователя государственной политики до аналитика данных, который привёл её к становлению ведущей фигурой в управлении продуктами данных.

В этом выпуске мы подробно рассмотрим:

– Что такое управление продуктами данных и чем оно отличается от традиционного управления продуктами; – Как создавать и масштабировать платформы данных в отраслях с высоким уровнем регулирования; – Роль управления, контроля доступа и управления данными в работе с платформами; – Практические способы, которыми менеджеры проектов могут использовать ИИ для ускорения своей работы (без создания прототипов); – Почему командам, работающим с данными, сложно продемонстрировать ценность и как продуктовое мышление решает эту проблему; – Карьерные возможности для специалистов по данным, которые хотят больше влиять на бизнес-результаты.

Независимо от того, являетесь ли вы аналитиком данных, рассматривающим управление продуктами, менеджером проектов, пытающимся понять платформы, или руководителем, создающим организацию данных, – эта беседа даст вам тактические рекомендации, которые вы можете применить немедленно.

Ссылки Анны:
Substack: https://substack.com/@dataprodmgmt
LinkedIn:   / annabergevin  
«Что же такое мой продукт?»: https://dataprodmgmt.substack.com/p/i...
Использование ChatGPT Enterprise для создания PRD в формате Markdown: https://substack.com/@dataprodmgmt/p-...

0:00 — Введение и история Анны
1:26 — От государственной политики к технологиям: совершая прыжок
3:02 — Жизнь стартапа и культура Кремниевой долины
5:42 — Почему управление продуктом, а не наука о данных?
9:17 — Момент осознания: гибкие навыки как суперсила
10:38 — Бизнес-проблема против технического решения
12:21 — Чего не хватает командам по работе с данными?
14:02 — Роль менеджера по работе с данными: объяснение
16:46 — Почему работа с данными — уникальная сложность для менеджеров по работе с данными
18:14 — Создание и масштабирование команды менеджеров по работе с данными
22:40 — Насколько технически подкованными должны быть менеджеры по работе с данными?
26:01 — Ловушка кодирования вибраций и когда НЕ стоит создавать прототипы
28:33 — Что такое платформа данных?
31:04 — Разъяснение различий между продуктами и платформами данных
33:32 — Лучшие практики управления и контроля доступа
39:28 — Как ИИ на самом деле помогает менеджерам по работе с данными (практические аспекты)
42:22 — Использование ChatGPT для написания PRD за 20 минут
47:00 — Зачем писать на Substack? Мотивация создания контента
50:20 — Смерть алгоритма LinkedIn и миграция на Substack
52:35 — Написание книги по одной статье за ​​раз
54:02 — Будущее создания контента в сфере данных

Ключевые выводы

— *Управление данными — это четырёхмерные шахматы* — Вы координируете действия нескольких персон, параллельные проекты и различные технические специализации, сохраняя при этом связь с бизнес-стратегией
— *Роль лидера важна* — Командам по данным нужен человек, чья задача — рассказывать о ценности, устранять отвлекающие факторы и обеспечивать соответствие работы стратегическим приоритетам
— *Управление — это продукт* — Перестаньте относиться к контролю доступа и управлению данными как к реактивным тикетам. Создавайте масштабируемые системы и функции
*ИИ для ускорения, а не для замены* - Используйте ИИ для составления PRD, реконтекстуализации сообщений для разных аудиторий и заполнения пробелов в технических знаниях, а не для создания прототипов
*Техническая грамотность ≠ программирование* - Менеджеры по работе с данными должны понимать требования к задержкам, ограничения API и архитектуру данных в достаточной степени, чтобы распределять задачи между инженерами.

Вы также можете найти меня здесь:

Substack: https://substack.com/@hoytemerson
LinkedIn:   / hoytemerson  
X: https://x.com/HoytEmerson