Зачем инженерам по обработке данных нужно мыслить как менеджеры по продуктам

Инженеры по обработке данных, мыслящие как менеджеры по продуктам, создают более ценные, надежные и ориентированные на пользователя системы обработки данных; они сосредотачиваются на результатах, ответственности и пользовательском опыте, а не только на конвейерах обработки данных.

Сегодня работа инженера данных гораздо сложнее, чем просто создание конвейеров и платформ. Инженеры данных больше не просто конструкторы; теперь они играют важнейшую роль в создании ценности в организации, ориентированной на данные. Однако многие инженеры по-прежнему оценивают успех, используя количество выполненных заданий и созданных таблиц, а не их реальную ценность для бизнеса.

Вот где пригодится подход менеджера по продукту (PM). Принятие образа мышления менеджера по продукту — это не управление досками Jira и маркетинговыми планами. Это рассмотрение данных как продуктов, включающих клиентов, жизненный цикл и ощутимые результаты.

Переход от pipelines к продуктам

Долгое время команды инженеров по обработке данных организовывались по проектам. Поступает бизнес-запрос, инженеры создают конвейер обработки данных, данные перемещаются в хранилище данных, и команда переходит к следующему запросу. Хотя такой способ работы и позволяет получать данные, он не обеспечивает желаемых бизнес-результатов.

Скорее, подход, ориентированный на продукт, предполагает следующий вопрос:

- Кто является получателем этой информации?

- Каковы преимущества для бизнеса?

- Каков уровень внедрения и получения обратной связи?

- Как нам поддерживать, развивать и ответственно избавляться от этого?

Эти решения эффективно преобразуют «конвейеры данных» в продукты на основе данных — авторитетные, легкодоступные и многократно используемые компоненты, разработанные для выполнения конкретных функций.

Это основная концепция, лежащая в основе современных подходов, таких как Data Mesh, в которых каждая область управляет своими данными как продуктом. Однако даже в централизованных командах продуктовое мышление может значительно улучшить согласованность действий и качество.

Данные как продукт: ментальная модель

Значительные перемены происходят, когда инженеры рассматривают данные как продукт.

Повышение ответственности и подотчетности

У каждого продукта, основанного на данных, есть ответственный за его точность, полезность и жизненный цикл. Подобно менеджерам проектов, инженеры данных теперь несут ответственность за надежность и эффективность своих продуктов, наборов данных и конвейеров обработки данных.

Больше нет места фразе «это вина команды-источника» — ответственность подразумевает ответственное управление.

Четкое определение клиентов

Самосознание — это продукт без пользователей; данные без потребителей — это шум.

Тип пользователей, обращающихся к вашим таблицам — аналитики, специалисты по обработке данных, команды машинного обучения — определяет оптимальную настройку схемы, актуальности и доступности данных. Инженеры данных, работающие с такими пользователями, создают более совершенные системы и еще больше сокращают необходимость в доработке.

Удобство использования и документация

Рассматривайте набор данных как разновидность API. Если его можно понять, значит, он неисправен.

Инженеры по обработке данных, ориентированные на продукт, выступают за создание легкодоступных, самодостаточных и самодокументируемых наборов данных, обеспечивая наличие метаданных, которые предоставляют контекст и указывают на назначение каждой таблицы или потока.

Обратная связь и итерация

Успешные менеджеры по продукту дорабатывают продукт, основываясь на отзывах клиентов. Инженеры данных также должны поступать аналогично.

Данные об использовании, обратная связь из Slack и показатели производительности панели мониторинга позволяют получить показатель NPS (Net Promoter Score).

Набор данных, который не подвергается запросам и которому не доверяют, обеспечивает обратную связь, а не приводит к сбою.

Применение продуктового мышления к рабочим процессам обработки данных

Определение показателей успеха

Менеджер по продукту определяет успех как результат, например, вовлеченность и удержание пользователей.

Аналогичным образом инженеры данных могут отслеживать:

- Показатели внедрения: количество потребителей, количество запросов на набор данных.

- Надежность: соглашения об уровне обслуживания (SLA), количество разрешенных инцидентов.

- Ценность: Отчеты или модели машинного обучения, влияние на ключевые показатели эффективности бизнеса.

Успех достигается тогда, когда решение принимается на основе набора данных, а не тогда, когда работа выполнена.

Планы действий, а не списки задач

Многие команды, работающие с данными, слишком долго находятся в режиме реагирования на происходящее. Они выдвигают и выполняют спонтанные запросы, практически не задумываясь над их решением. Необходимо внедрить продуктовый подход в разработку дорожных карт, который стремится сбалансировать инновации и поддержку.

Что произойдет сейчас, дальше и позже:

- Сейчас: Исправлены критически важные ошибки, касающиеся процесса сбора и качества данных.

- Далее: Многоуровневые модели данных в сочетании с часто используемыми и повторно применяемыми функциями.

- Позже: Новые эвристические методы для получения прогнозных данных и организации экспериментальных процессов.

Такой подход к распределению времени и ресурсов помогает информировать заинтересованные стороны о приоритетах команды и направлять усилия команды на достижение запланированных результатов.

Качество данных как проблема пользовательского опыта

Пользователи часто отказываются от неисправных и глючных продуктов.

Менеджеры данных, работающие в сфере управления проектами, считают качество данных вопросом пользовательского опыта. Отсутствующие значения, несогласованные ключевые системы и низкая актуальность данных делают их устаревшими и не стоят затраченных усилий.

«Принципы пользовательского опыта в работе с данными» призваны помочь в этом:

- На ранних этапах обработки исходных данных с помощью модульных тестов выявляйте некорректную информацию.

- Для проблемных областей должны быть доступны панели мониторинга состояния данных.

- Изменения следует сообщать в контролируемом по версиям формате.

- Достоверные данные внушают пользователям доверие, что помогает создавать продукты, которые будут радовать их долгие годы.

Преимущества работы в группах по сравнению с индивидуальной работой

В большинстве организаций инженеры работают практически без взаимодействия с аналитиками или бизнес-пользователями.

Однако подход, характерный для управления проектами, предполагает объединение различных функций для совместной работы. Инженеру по обработке данных следует уделить время ответам на следующие вопросы:

- Какие ключевые показатели эффективности (KPI) имеют решающее значение для маркетинга и финансов?

- Как осуществляется доступ к данным и их использование (панели мониторинга, API, модели машинного обучения)?

- Какие проблемы возникают у пользователей данных?

Именно это понимание позволяет инженерам создавать системы, которые решают реальные проблемы, а не просто передают данные.

Устаревание наборов данных и управление жизненным циклом

Завершение разработки новых функций ответственно осуществляется менеджерами по продукту. То же самое должны делать и инженеры данных.

Каждый набор данных проходит определенную эволюцию. От его создания до поддержки и, наконец, устаревания, пропуск последнего этапа делается просто «на всякий случай». Речь идет о сохранении устаревших таблиц. Такая практика засоряет каталоги данных и затрудняет доступ к данным для пользователей.

Установите сроки прекращения поддержки существующих функций, а также добавьте уведомления, касающиеся версионирования и миграции.

Лучше собрать продукт, который хорошо упакован и обслуживается, чем тот, который собран наспех и постоянно обновляется.

Проблемы, связанные с изменением мышления: от созидателей к тем, кто способствует этому.

Эти изменения даются сложнее всего, не из-за технологий, а скорее из-за отношения к ним.

Необходимо перейти от мышления, ориентированного на исполнение («создать то, что требуется»), к мышлению, ориентированному на результат («предоставить то, что необходимо»). Это болезненное изменение, требующее определённого отношения.

Лидеры могут помочь в этом, выполнив следующие действия:

- Необходимо, чтобы инженеры сосредоточились на выполнении бизнес-задач, а не просто на подсчете pipelines.

- Содействие прямому общению с пользователями данных.

- Поддержка групп, создающих информационные ресурсы, которые являются самообслуживаемыми, зарегистрированными и легкодоступными для повторного использования.

Эволюция культурного мышления в отношении продуктов, основанных на данных, берет начало в зрелых организациях, занимающихся обработкой данных, и существенно отличается от организаций, реагирующих на уже существующие ситуации.

Почему это важно в 2026 году

Совокупность экосистем развивается по мере экспоненциального роста экосистем продуктов и данных. В отсутствие структурированного мышления организации деградируют до разрастания данных, дублирования таблиц и документации и быстрого подрыва доверия.

Мышление как у менеджера по продукту:

- Ответственность: Каждый набор данных определяется, ему присваивается назначение и назначается лицо, которое им управляет. Придается право собственности.

- Надежность: Потребители понимают, что именно они получают.

- Переработка: Восстановление информационных ресурсов исключается, когда команды ищут новые ресурсы.

- Доход: Модернизация продукта приносит организации положительную денежную выгоду.

Это эволюционная разработка данных, в которой первостепенное значение имеет построение конвейеров обработки, за которым следует передача ценности в более крупном масштабе.

Заключительные мысли

Инженерия данных не определяется размером кластера или количеством обработанных заданий. Она проистекает из согласования ценностей, о чем свидетельствует измеримое влияние компании.

Когда инженеры по обработке данных обращаются к менеджерам проектов, они становятся архитекторами ценности, а не полагаются на конвейеры обработки данных.

В 2026 году самые опытные инженеры по обработке данных будут делать больше, чем просто создавать таблицы. Результаты будут просто невероятными.

Показатели успеха меняются: вместо обработки большого объема данных теперь используется завоевываемое доверие, а следовательно, и улучшающееся принятие решений.