Si le Data Manager et le Data Product Manager sont deux métiers data essentiels, il s'agit de deux rôles bien distincts. Découvrez toutes les différences entre ces deux professions !
Avec l’essor du Big Data, de nombreux métiers ont vu le jour. Pour cause, une large variété de compétences sont nécessaires pour collecter des données, les transformer, les stocker, les analyser et les gérer.
Au sein d’une même organisation, le Data Analyst, le Data Scientist et le Data Engineer jouent tous un rôle différent pour atteindre un but commun : exploiter les données au profit de l’entreprise.
Les métiers de la Data sont toujours plus nombreux et ont des intitulés parfois si proches qu’il n’est pas forcément évident de les distinguer. Parmi les rôles souvent confondus à tort, on compte le Data Manager et le Data Product Manager.
Qu'est-ce qu'un Data Manager ?
De nombreuses organisations utilisent aujourd’hui le Big Data pour obtenir des informations sur le comportement des consommateurs et prendre de meilleures décisions basées sur les données. C’est pourquoi le rôle du Data Manager est devenu indispensable dans une large variété d’industries comme la finance, la médecine ou l’éducation.
Cet expert a de nombreuses responsabilités. Il est chargé de la gestion des fichiers de données, de fournir l’accès aux données adéquates aux différents employés, de maintenir les bases de données, et de simplifier les procédures de collecte et d’analyse de données pour assurer un accès rapide aux métriques.
Le Data Manager développe et gère les systèmes de données d’une entreprise, afin de répondre aux besoins de l’organisation ou d’une équipe de recherche. Sa mission de Data Management implique notamment l’accès, la validation et le stockage des données requises pour la recherche et les opérations du quotidien.
Il doit également générer et passer en revue la documentation pour tous les changements apportés aux bases de données, et détecter les incohérences et les anomalies dans les données risquant de fausser les analyses.
En outre, cet expert émet des recommandations pour le hardware, les logiciels et les solutions de stockage de données. Il communique avec les managers et les employés sur les besoins liés aux données.
Depuis l’adoption du Règlement Général pour la Protection des Données (RGPD) dans l’Union européenne, le Data Manager est également chargé d’assurer la mise en conformité de son organisation, rendant son rôle encore plus indispensable à chaque entreprise.
Pour mener à bien sa mission, le Data Manager utilise différents outils. Les plateformes de Data Management comme Amodee, Permutive, Lotame, Nielsen ou Oracle BlueKai apportent aux entreprises la capacité d’exploiter le Big Data en provenance de multiples sources en temps réel.
Elles offrent une vue d’ensemble sur les clients, et permettent d’obtenir de précieuses informations sur leur comportement. Ces solutions aident le Data Manager à travailler efficacement, et aident les organisations à collecter, trier et stocker les informations de la manière la plus utile aux managers et forces de vente.
À l’aide de ces plateformes, les entreprises deviennent capables de personnaliser l’expérience client, d’accroître l’engagement, d’identifier les causes des échecs de marketing en temps réel, de renforcer la fidélité des clients et de générer des revenus liés au marketing data-driven.
Les meilleures plateformes de Data Management permettent d’automatiser et d’organiser le cycle de vie des données de façon transparente. En optimisant l’utilisation du hardware, les coûts peuvent être réduits et la sécurité renforcée. Ces solutions font office de couches logicielles pour le contrôle des ressources de stockage sous-jacentes.
Qu'est-ce qu'un Data Product Manager ?
Au début des années 2000, de nombreuses entreprises du domaine numérique ont été confrontées à un problème. Leurs équipes collectaient de larges volumes de données, et s’en servaient pour développer leurs produits, cibler leurs campagnes marketing et prendre de meilleures décisions.
Toutefois, personne n’était chargé de développer des solutions d’analyse de données accessibles et extensibles ou d’assurer la conformité aux lois en vigueur sur l’exploitation des données.
Le rôle du Data Product Manager a vu le jour pour trouver des façons d’exploiter le flux de données tout au long du cycle de vie d’un produit et les utiliser pour créer et perfectionner de nouveaux produits.
Il détermine quelles données sont disponibles, d’où elles proviennent, qui a besoin de ces données et pourquoi faire. Sa mission est aussi d’identifier comment rendre ces données plus accessibles, d’assurer la conformité et de rendre les données utiles à davantage de membres de l’entreprise plus rapidement.
À la manière du Data Manager, le Data Product Manager se charge du Data Management et du processus de collecte, d’organisation, de stockage et de partage des données au sein de l’organisation. La principale différence est qu’il cherche à exploiter ces données pour le développement de Data Products.
Alors qu’est-ce qu’un « Data Product » ou « produit de données » ? Ce terme englobe une large variété d’éléments différents. Il peut s’agir aussi bien d’un tableau de bord ou d’un rapport, que d’une plateforme d’A/B testing ou d’une plateforme complète dédiée aux données.
Quelle que soit sa nature, ce produit doit permettre un meilleur accès aux données, accélérer le retour sur investissement des données, permettre aux équipes de gagner du temps, et fournir des insights plus précis. Ce produit doit aussi être fiable et observable, extensible, utilisable, conforme et sécurisé.
Conclusion
En résumé, le Data Manager et le Data Product Manager sont deux rôles clés dans le domaine de la Data Science, mais ils ont des responsabilités et des objectifs différents. Le Data Manager est principalement responsable de la gestion et de la maintenance des bases de données d’une organisation, tandis que le Data Product Manager s’assure que les produits basés sur les données répondent aux besoins de l’entreprise et de ses clients. Si vous êtes intéressé par l’un de ces métiers, il est important de comprendre les différences entre ces deux rôles pour choisir celui qui vous convient le mieux.
