Data Product Manager Advanced

Objectif :
Clarifier le rôle, les missions et la zone d’impact d’un Data Product Manager dans une organisation produit.

Points principaux :

• Comprendre la posture stratégique du Data PM
• Identifier ses interactions avec les équipes tech, data et métier
• Définir ses livrables, ses responsabilités et ses limites
• Savoir où concentrer son énergie pour maximiser l’impact produit

Contenu du module :

• Missions clés du Data PM
• Cartographie des interactions produit / data / tech
• Postures : stratégique, coordinatrice et opérationnelle
• Bonnes pratiques de collaboration entre les équipes data et produit

Objectif :
Savoir formaliser clairement un Data Product : objectifs, règles de calcul, utilisateurs, qualité et documentation.

Points principaux :

• Comprendre ce qu’est, et ce que n’est pas, un Data Product
• Identifier les Data Products utiles pour les équipes
• Documenter efficacement un Data Product
• Donner de la clarté et de la cohérence aux usages data

Contenu du module :

• Définition d’un Data Product dans un contexte produit
• Artefacts clés : objectifs, utilisateurs, tables et règles de gestion
• Structuration de la qualité et de la documentation
• Priorisation et roadmap des Data Products

Objectif :
Comprendre les architectures data modernes pour savoir les lire, les expliquer et les challenger.

Points principaux :

• Découvrir les couches d’une architecture data moderne
• Comprendre les pipelines, le stockage, les tables et les transformations
• Identifier les arbitrages liés aux coûts, à la scalabilité et à la gouvernance
• Adopter un regard produit sur une architecture technique

Contenu du module :

• Couches clés d’une architecture data moderne
• Lecture d’architectures existantes
• Arbitrages techniques et produit

Objectif :
Concevoir un système de KPIs structuré, cohérent et actionnable.

Points principaux :

• Construire un système de KPIs avancé, au-delà de la NSM et de l’OMTM
• Gérer la granularité, la fréquence et les définitions métier
• Développer un regard critique sur les dashboards et les métriques
• Identifier les incohérences et les ambiguïtés

Contenu du module :

• Conception d’un système complet de KPIs
• Arbitrage de la granularité et de la fréquence
• Lecture critique de dashboards existants

Objectif :
Comprendre les enjeux de qualité, de gouvernance et de sécurité des données liés aux Data Products.

Points principaux :

• Identifier les risques liés à la qualité des données
• Mettre en place une gouvernance simple et efficace
• Comprendre l’importance de l’ownership, des accès et du catalogue
• Améliorer la fiabilité et la cohérence des Data Products

Contenu du module :

• Identification des principaux risques liés à la qualité des données
• Mise en place d’une gouvernance claire et adaptée
• Définition des rôles et des responsabilités autour de la donnée
• Gestion des accès, du catalogue et de la documentation
• Sécurisation des données et bonnes pratiques structurantes

Objectif :
Développer un esprit critique pour analyser correctement les tableaux de bord, les métriques et les insights.

Points principaux :

• Poser les bonnes questions face aux chiffres
• Identifier les biais d’interprétation et les angles morts
• Comprendre les limites des analyses quantitatives
• Prendre des décisions en combinant data, contexte et jugement métier

Contenu du module :

• Lecture critique des dashboards
• Identification des biais, des angles morts et des pièges courants
• Analyse de la qualité et de la fiabilité des métriques
• Mise en perspective des résultats avec le contexte produit
• Combinaison de l’analyse quantitative et du jugement métier

Objectif :
Utiliser SQL pour investiguer les comportements utilisateurs et valider des hypothèses produit.

Points principaux :

• Explorer des données produit complexes avec SQL
• Mobiliser des requêtes avancées
• Structurer une démarche d’analyse produit
• Identifier les limites et les biais de l’analyse

Contenu du module :

• Utilisation de requêtes SQL avancées
• Passage d’une question produit à une hypothèse testable
• Traduction d’une hypothèse en requête
• Structuration et interprétation des résultats
• Identification des limites de l’analyse

Objectif :
Auditer un produit sous l’angle de la data et en tirer un plan d’action réaliste et priorisé.

Points principaux :

• Réaliser un diagnostic data complet
• Identifier les signaux faibles, les opportunités et les dysfonctionnements
• Analyser l’architecture, les KPIs, la gouvernance et la culture data
• Construire un plan d’action aligné avec le rôle du Data Product Manager

Contenu du module :

• Réalisation d’un audit data complet
• Analyse des risques, des opportunités et des points de friction
• Évaluation de l’architecture, des indicateurs et des pratiques de gouvernance
• Priorisation des chantiers à mener
• Construction d’un plan d’action réaliste et progressif

Atelier :

• Audit d’un cas produit
• Identification des principaux enjeux data
• Construction et restitution d’un plan d’action priorisé