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Enguerrand SagotLe rôle du Product Owner Data dans l’entreprise
La data est devenue un actif stratégique essentiel. Les entreprises cherchent à mieux exploiter leurs données pour prendre des décisions plus avisées. C’est dans ce contexte qu’intervient le Product Owner Data (POD), un rôle crucial pour aligner la stratégie data avec les objectifs business.
En effet, le Product Owner Data agit comme un pont entre les besoins métiers et les équipes techniques, garantissant que les produits data (tableau de bord, datawarehouse, API…) apportent une véritable valeur ajoutée. De plus, son rôle ne se limite pas à la gestion de projet, mais englobe également leur priorisation et l’amélioration de la qualité des données.
Dans cet article, nous allons explorer en détail les responsabilités du Product Owner Data, son impact dans l’entreprise et les compétences requises pour exceller dans cette fonction.
Dans cette dynamique, Redsen propose une offre complète en Data Management, permettant aux entreprises de répondre efficacement à tous leurs besoins en gestion, gouvernance et valorisation des données. Redsen peut mettre à disposition des Product Owner Data certifiés.
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Définition du Product Owner Data
Le Product Owner Data (POD) est une évolution du rôle de Product Owner dans un contexte où la gestion et la valorisation des données prennent une place importante. Contrairement à un Product Owner classique, qui se concentre sur la gestion d’un produit ou d’une application, le Product Owner Data s’attache à maximiser l’utilisation des données pour répondre aux besoins métiers et stratégiques de l’entreprise.
Différence avec un Product Owner classique
Un Product Owner traditionnel travaille principalement sur le développement de logiciels, d’applications ou de services, en se basant sur des user stories et des fonctionnalités. En revanche, le Product Owner Data doit prendre en compte la spécificité des données : leur collecte, leur transformation, leur qualité et leur exploitation. Outre les connaissances en gestion de projet Agile et la maitrise de logiciel comme Jira, le Product Owner Data doit comprendre l’architecture et le stockage des données, la gestion des flux de données, l’exploitation des données et certains langages (SQL, Python). La compréhension technique de ces éléments permet de challenger les équipes techniques, être autonome sur certaines analyses ainsi que vérifier et manipuler les données.
Pourquoi une spécialisation Data est-elle nécessaire ?
L’explosion du volume des données et l’importance de leur fiabilité exigent un rôle spécifique pour gérer ces actifs numériques. Sans une gouvernance efficace, les données peuvent devenir un frein plutôt qu’un levier de croissance. Le POD s’assure que les bonnes pratiques sont mises en place pour garantir la cohérence, la sécurité et l’interopérabilité des données.
Principaux défis de la gestion Data
- Qualité des données : Assurer que les informations utilisées soient fiables et exploitables.
- Gouvernance des données : Définir des règles de gestion pour maintenir un cadre cohérent.
- Valorisation des données : Traduire des données brutes en insights exploitables pour les décisions stratégiques.
- Respect des réglementations : Veiller à la conformité avec des normes comme le RGPD.
Les responsabilités du Product Owner Data
Le Product Owner Data joue un rôle central dans la gestion des initiatives data. Ses principales missions incluent :
Traduction des besoins métier en solutions Data
Le POD doit comprendre les besoins des différentes parties prenantes (marketing, finance, RH, etc.) et les traduire en solutions exploitables. Il élabore des cas d’usage data pertinents et conçoit des produits data adaptés aux objectifs stratégiques de l’entreprise.
Priorisation des initiatives Data
Face à la multitude de projets data, le Product Owner Data doit arbitrer et prioriser les initiatives en fonction de leur valeur ajoutée, de leur faisabilité et de leur impact sur l’organisation. Pour cela, il utilise des outils de gestion de backlog, tels que Jira ou Azure DevOps pour assurer un suivi rigoureux et agile des avancées. De la même manière, un backlog de produit Data se structure comme un produit ‘classique’ avec des sprint, des recettes entre autre incluant des US (User stories). Ces dernières doivent être clairement rédigées par le Product Owner Data ou un de ses délégués dans l’équipe Agile.
Chaque US est rédigée avec la structure suivante : ‘En tant que…, je veux…. Afin de….’. Elles doivent être complétées par les développeurs basées sur des critères d’acceptances (obligatoire) et / ou des maquettes (facultatifs).
Gouvernance et qualité des données
Un des défis majeurs du Product Owner Data est de garantir une donnée fiable et exploitable. Pour cela, il met en place des méthodologies de gouvernance telles que :
- La définition des règles de qualité des données (précision, complétude, cohérence)
- L’automatisation des contrôles de qualité via des outils d’ETL ou de Data Catalog
- La collaboration avec des Data Stewards pour maintenir un environnement data sain
En entreprise, un manque de confiance dans les données peut exister. Ainsi, les différents points mentionnés précédemment permettent de garantir que les données présentées sont vérifiées, fiables, exactes et qu’une méthode est appliquée pour le prouver. L’importance ici est de pouvoir démontrer que la donnée est correctement traitée et vérifiée. Cela constitue une base solide permettant de prouver aux métiers la véracité de la donnée en cas de perte de confiance.
Collaboration avec les équipes Data
Le POD travaille en étroite collaboration avec plusieurs acteurs :
- Data Engineers : pour structurer et optimiser les pipelines de données.
- Data Scientists : pour modéliser et analyser les données.
- Analystes Data : pour interpréter les tendances et fournir des insights exploitables.
- Développeur : pour développer les solutions datas (API, rapports, Base de données)
En favorisant une approche agile et une communication fluide entre ces différents profils, le Product Owner Data garantit la cohérence et la pertinence des produits data.
Le Product Owner Data en tant que service
Le Product Owner Data joue également un rôle structurant au sein de l’entreprise en organisant la gestion des données à grande échelle.
Gestion du portefeuille de produits Data
Le POD est chargé de définir et piloter un portefeuille de produits liés aux données, en s’assurant qu’ils répondent aux besoins métiers et stratégiques. Pour ce faire, il utilise des outils comme Jira ou Azure DevOps pour suivre les projets, gérer les backlogs et assurer une livraison continue des produits data.
Standardisation et industrialisation des processus Data
Il veille à la mise en place de standards pour assurer la qualité, l’accessibilité et la réutilisabilité des données à travers l’organisation. Des outils comme Confluence peuvent être utilisés pour documenter les processus et partager les connaissances au sein des équipes. De plus, Figma peut être employé pour concevoir des interfaces utilisateur intuitives qui facilitent l’accès et l’utilisation des données par les différents départements.
Vision consolidée des projets Data
Grâce à une vue globale des initiatives en cours, le Product Owner Data optimise la gestion et l’utilisation des données afin de favoriser une prise de décision éclairée. Dans ce contexte, Power BI est un outil clé, permettant de créer des tableaux de bord interactifs et des rapports ce qui rend les données accessibles et compréhensibles pour tous les niveaux de l’organisation.
Le Product Owner Data en tant que personne
Compétences clés requises
- Connaissance approfondie des architectures et outils Data : Le POD doit maîtriser les technologies et les outils nécessaires à la gestion et à l’exploitation des données.
- Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions Data : Il doit être capable de saisir les besoins des différentes parties prenantes et de les transformer en solutions data exploitables.
- Leadership et compétences en gestion de projet agile : Le Product Owner Data doit être un leader capable de gérer des projets de manière agile, en s’adaptant rapidement aux changements et en favorisant une culture de l’amélioration continue.
- Soft skills : En plus des compétences techniques, les compétences interpersonnelles sont essentielles. La communication efficace, la capacité à négocier et à résoudre les conflits, ainsi que la collaboration en équipe sont des qualités indispensables pour réussir dans ce rôle. Le Product Owner Data doit être capable de créer des ponts entre les équipes techniques et métiers, en assurant une compréhension mutuelle et une coopération harmonieuse.
Rôle dans la stratégie Data de l’entreprise
Le Product Owner Data est un acteur clé dans la mise en œuvre de la stratégie Data, garantissant l’alignement entre les initiatives Data et les objectifs globaux de l’entreprise. Il joue un rôle crucial dans la définition et la mise en œuvre de la feuille de route des produits Data, en s’assurant qu’ils évoluent en fonction des besoins métiers et des avancées technologiques.
Pilotage de la roadmap Data
Il définit et met en œuvre la feuille de route des produits Data, en s’assurant qu’ils évoluent en fonction des besoins et des avancées technologiques. Cela inclut la priorisation des initiatives, la gestion des ressources et la mesure de l’impact des projets data sur l’organisation.
Les bénéfices de la mise en place d’un Product Owner Data
Meilleure valorisation des données
En structurant et en optimisant l’exploitation des données, le Product Owner Data maximise leur impact et leur utilité.
Optimisation des décisions grâce à une gouvernance Data efficace
Une bonne gestion des données permet d’améliorer la prise de décision en s’appuyant sur des informations fiables et précises.
Augmentation du ROI des projets Data
En priorisant et en optimisant les initiatives Data, il favorise une meilleure rentabilité des investissements liés à la donnée.
L’impact stratégique du Product Owner Data
En somme, le Product Owner Data joue un rôle essentiel dans la structuration et la valorisation des données en entreprise. Grâce à son expertise, il assure la cohérence, la qualité et l’exploitation efficace des données, tout en facilitant la collaboration entre les équipes métier et techniques. Son action permet de maximiser le retour sur investissement des projets Data et d’instaurer une gouvernance solide, garantissant ainsi un usage stratégique des données au sein de l’organisation.
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