Le Data Product Owner élabore la stratégie de Data Science de l’entreprise, et supervise le travail des équipes. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur ce métier essentiel de science des données.
Sans objectif précis, la Data Science peut être une perte de temps et d’argent pour les entreprises. Une équipe de Data Scientists doit avoir un but et une stratégie.
Afin d’exploiter toute la valeur potentielle des données, il est nécessaire de planifier, d’encadrer et de superviser les projets de science des données. Tel est le rôle du Data Product Owner.
Qu'est-ce qu'un Data Product Owner ?
En utilisant les données, les entreprises peuvent mieux comprendre leurs clients et prendre de meilleures décisions. Toutefois, une équipe de professionnels de la Data Science est indispensable.
Cette équipe est constituée entre autres de Data Scientists, Data Engineers, Data Analysts, Data Miners ou encore d’experts en Machine Learning.
Chacun de ces experts travaille avec différents éléments des données. Toutefois, il est indispensable d’assurer une cohésion et de maintenir une vision et un plan pour le projet de Data Science.
C’est là qu’intervient le Data Product Owner. Il se charge aussi de superviser l’exécution du plan et le bon déroulement du projet.
Que fait un Data Product Owner ?
Un Data Product Owner occupe le rôle de manager pour l’équipe de Data Science. Il développe une vision de l’objectif à atteindre et la stratégie pour y parvenir en exploitant les données.
Il implémente cette stratégie et supervise son exécution par l’équipe de Data Science. Cet expert doit donc penser de manière innovante, et détenir un talent pour la communication et la collaboration.
Il gère les projets de Data Science et Data Engineering, communique sa vision aux dirigeants, apporte un coaching aux membres des équipes, et les aide à atteindre leurs objectifs.
Quels sont ses outils ?
Un Data Product Owner doit maîtriser les outils utilisés par les équipes de Data Science, afin de pouvoir comprendre pleinement les processus et les problèmes pouvant survenir.
Il doit notamment manier les langages de programmation de Data Science comme Python, les structures d’architecture de données, les algorithmes de Machine Learning, les designs d’interface et d’expérience utilisateur, et les frameworks Agile comme Scrum.
Quelles sont les compétences du Data Product Owner ?
Il doit avoir des compétences en business pour développer un plan et une vision pour les données collectées et partagées par l’entreprise. Il doit aussi détenir une solide compréhension de la Data Science.
En outre, dans l’industrie de la donnée où la technologie et les tendances évoluent sans cesse, un professionnel doit être capable de suivre ce rythme soutenu. Il doit notamment maîtriser les dernières technologies Cloud, les avancées dans le domaine du Machine Learning et les méthodes permettant de tirer toute la valeur des données.
Le Data Product Owner est aussi un manager, responsable de toute son équipe. Il doit posséder les compétences requises pour capter l’attention de l’audience, savoir déléguer des tâches et superviser son équipe.
Ce leader doit aussi pouvoir apporter des retours constructifs, tout en gardant un certain tact. Il doit aussi être capable de gonfler le moral de ses troupes.
Un talent pour la communication écrite et orale est indispensable, afin de pouvoir partager sa vision avec les dirigeants. Enfin, dans l’industrie en perpétuel changement de la Data Science, les besoins de l’entreprise ou les méthodes de travail peuvent changer du jour au lendemain. Le Data Product Owner doit rester flexible.
Quel est le salaire du Data Product Owner ?
Comme tous les métiers de la Data Science, le Data Product Owner est hautement rémunéré. Selon PayScale, aux États-Unis, le salaire moyen atteint 85 835 dollars par an. En France, il est de 57 000 euros par an selon Talent.com.
Bien entendu, le salaire est directement impacté par le niveau d’expérience, le secteur d’activité et d’autres facteurs. Les compagnies d’assurance et institutions financières sont les entreprises proposant généralement les plus hautes rémunérations. Quoi qu’il en soit, un Data Product Owner peut trouver sa place dans n’importe quelle industrie.
Le niveau de satisfaction des Data Product Owners est largement supérieur à la moyenne, selon PayScale. La plupart des professionnels interrogés se disent « hautement satisfaits » par leur travail.
Toutefois, ce rôle est généralement une porte d’entrée vers le monde de la Data Science. Après quelques années d’expérience, de nombreux Data Product Owners évoluent vers le rôle de directeur de projet, directeur de produit logiciel, ou d’autres métiers de science des données comme Data Engineer ou Data Scientist.
Comment devenir Data Product Owner ?
Généralement, un Data Product Owner détient un diplôme d’informatique, de programmation, de Data Science ou d’école de commerce.
Toutefois, un BootCamp de Data Science intensif est une excellente façon d’acquérir toutes les compétences requises pour devenir Data Product Owner.
Outre une formation ou un diplôme, beaucoup d’entreprises exigent un certain niveau d’expérience professionnelle pour les candidats aux postes de Data Product Owner. Une expérience en développement de projet et en management est souvent demandée.
En outre, avoir travaillé dans la Data Science, l’analyse ou l’ingénierie de données constitue un solide atout. En général, les employeurs requièrent au moins un an d’expérience dans un domaine pertinent.
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