Le Data Product Management applique les principes du product management aux produits centrés sur les données (ML, AI, analytics).
Spécificités :
- Qualité des données : Garbage in, garbage out
- MLOps : Déploiement de modèles ML
- Biais : Équité et éthique des algorithmes
- Performance : Métriques ML (accuracy, precision, recall)
- Explicabilité : Comprendre les prédictions
Exemples de data products :
- Moteur de recommandation (Netflix, Spotify)
- Détection de fraude (banques)
- Prédiction de churn (SaaS)
- Chatbots IA (ChatGPT)
- Pricing dynamique (Uber)
Défis uniques :
- Expliquer la valeur d'un modèle ML
- Gérer les attentes (IA n'est pas magique)
- Itérer sur des modèles complexes
- Conformité RGPD / données personnelles
Compétences requises :
- Product Management classique
- Compréhension ML/IA
- SQL et analytics
- Sensibilité éthique et légale
L'avenir du Product Management