Qu’est-ce qu’un Data Product Owner et comment réussir son recrutement ?

Le Data Product Owner est, dans une entreprise, la personne en charge du pilotage des projets data. Il doit maîtriser les enjeux data tout en ayant de solides compétences en chefferie de projet. Les Data Product Owners jouent un rôle déterminant dans le succès des projets data, en assurant la liaison entre les équipes techniques et les objectifs business.

Découvrez l’essentiel de ce qu’il faut savoir sur le métier de Data Product Owner : définition, missions clés, salaire / TJM, conseils de recrutement.

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Data Product Owner : Tableau de synthèse

Data Product Owner : Définition simple

Un Data Product Owner est chargé de piloter les projets orientés data au sein d’une entreprise. Il est à la fois chef de projet data et chef de produit. La mission d’un Data Product Owner implique une gestion rigoureuse des tâches et des intervenants, ainsi qu’une collaboration étroite avec les équipes de développement et les parties prenantes pour s’assurer que les livrables répondent aux besoins de l’entreprise.

Le rôle de Data Product Owner s’inscrit dans un contexte de transformation digitale où les données constituent un levier stratégique. L’émergence de ce métier répond en fait à la nécessité pour les organisations de mieux structurer et valoriser leurs assets data. Le Data Product Owner devient une figure clé en pilotant le développement de solutions data alignées sur les objectifs stratégiques de l’entreprise.

Le rôle et les missions d’un Data Product Owner

Le Data Product Owner assume un rôle pivot au sein d’une organisation, agissant comme le principal point de contact pour tout ce qui concerne le produit data développé. Cette position lui confère une responsabilité majeure : celle de garantir que le produit data non seulement voit le jour mais répond aussi parfaitement aux attentes des utilisateurs finaux et aux objectifs commerciaux.

Voici quelques-unes des missions clés qu’un Data Product Owner est amené à accomplir :

• Définition de la vision du produit : Le Data Product Owner définit et communique la vision du produit data à l’équipe de développement et aux parties prenantes. Cette vision, souvent traduite en roadmap produit, oriente toutes les activités de développement et garantit l’alignement avec les objectifs stratégiques de l’entreprise.
• Gestion du backlog de produit : Cette mission consiste à prioriser les fonctionnalités, les corrections de bugs et toutes les autres tâches nécessaires au développement du produit. Le Data Product Owner veille à ce que le backlog soit bien organisé, priorisé, et compris par toutes les équipes impliquées pour favoriser un développement efficace et centré sur l’utilisateur.
• Collaboration avec les équipes de développement : Le Data Product Owner travaille étroitement avec les équipes techniques pour s’assurer que les spécifications du produit sont claires et que le développement progresse selon la roadmap. Cette collaboration implique souvent de participer aux rituels agiles comme les sprint plannings et les revues de sprint.
• Interface avec les parties prenantes : Le Data Product Owner fait le lien entre les équipes techniques et les utilisateurs finaux ou les autres parties prenantes business. Il recueille leurs feedbacks, identifie leurs besoins et s’assure que le produit développé y répond. Cette écoute active permet d’ajuster la stratégie produit en fonction des retours du marché et des évolutions du secteur. Le Data Product Owner est un facilitateur de communication.
• Suivi de la performance du produit : À l’aide d’indicateurs clés de performance, le Data Product Owner mesure l’impact du produit data sur l’entreprise. Cette analyse permet ensuite d’identifier les opportunités d’amélioration et de prendre des décisions éclairées concernant l’évolution du produit.
• Assurer la qualité et la conformité du produit : Il est également de sa responsabilité de veiller à ce que le produit data respecte les normes de qualité et les réglementations en vigueur, notamment en termes de protection des données personnelles.

Ces missions, parmi d’autres, illustrent la complexité du rôle de Data Product Owner et sa valeur ajoutée dans la mise en œuvre de solutions data performantes et alignées sur les besoins business.

Les compétences attendues d’un Data Product Owner (hard & soft skills)

La réussite dans le rôle de Data Product Owner repose sur un équilibre entre compétences techniques (hard skills) et compétences interpersonnelles (soft skills). C’est la synergie de ces deux types de compétences qui fait la qualité d’un Data Product Owner. Passons en revue les principales compétences attendues.

Les hard skills d’un Data Product Owner

• Connaissance des méthodologies agiles : Par exemple, une maîtrise des frameworks Scrum ou Kanban est essentielle, car ces méthodologies sont souvent utilisées dans le développement de produits data.
• Compétences en gestion de projet : Il doit pouvoir planifier, organiser et diriger le développement du produit de A à Z, en tenant compte des délais et des budgets.
• Compréhension des bases de données et des technologies de traitement de données : Une connaissance pratique des outils et des plateformes de gestion de données (par exemple SQL, NoSQL, Hadoop, Spark) est clé pour communiquer efficacement avec les équipes techniques.
• Analyse de données et compétences statistiques : La capacité à comprendre et à interpréter des analyses de données permet au Data Product Owner d’apporter des décisions fondées sur des données probantes.
• Connaissance des principes de la protection des données et de la réglementation : Il est important de s’assurer que les produits data respectent les lois sur la protection des données, comme le RGPD en Europe.

Les soft skills d’un Data Product Owner

• Compétences en communication : La capacité à communiquer clairement avec les équipes techniques, les parties prenantes et les utilisateurs finaux est fondamentale. Cela inclut la capacité à traduire des concepts techniques en termes accessibles à tous.
• Leadership et capacité à influencer : Le Data Product Owner doit savoir mener son équipe et influencer les décisions sans avoir nécessairement une autorité directe sur tous les membres de l’équipe.
• Esprit d’équipe et collaboration : Travailler efficacement au sein d’équipes multidisciplinaires est clé. Cela implique souvent de résoudre des conflits et de trouver des compromis.
• Capacité d’adaptation : Les besoins des entreprises évoluent rapidement, tout comme les technologies de la data. Être capable de s’adapter à ces changements est donc déterminant.
• Gestion des priorités : Le Data Product Owner doit être capable de hiérarchiser les tâches et les fonctionnalités du produit selon leur valeur ajoutée et leur urgence.

Ces compétences, combinées, permettent au Data Product Owner de piloter le développement de produits data innovants et alignés sur les objectifs stratégiques de l’entreprise, tout en maintenant une collaboration étroite et efficace avec toutes les parties prenantes.

Le coût d’un Data Product Owner (salaire, TJM)

Salaire d’un Data Product Owner salarié

Le salaire d’un Data Product Owner varie en fonction de l’expérience, de la localisation géographique de l’entreprise et de la complexité du projet. En général, les fourchettes de salaire s’étendent de manière significative. Le salaire mensuel moyen oscille entre 3 917 et 5 833€ en France, avec une médiane à 4 401€ (source : Talend).

TJM d’un Data Product Owner freelance

Le Tarif Journalier Moyen (TJM) d’un Data Product Owner freelance dépend de facteurs similaires à ceux affectant le salaire des salariés : expérience, complexité du projet et compétences spécialisées. Les TJM observés varient généralement entre 500 et 1 200 euros. Ce coût peut augmenter pour des projets nécessitant une expertise très pointue ou pour des interventions dans des niches spécifiques.

Facteurs influençant le coût d’un Data Product Owner

Plusieurs éléments peuvent influencer le coût d’un Data Product Owner, par exemple :

• L’expérience : Un professionnel avec plusieurs années d’expérience, surtout dans des projets complexes ou dans des industries spécifiques, sera généralement plus coûteux.
• La localisation : Les coûts peuvent varier considérablement d’une région à l’autre, en fonction du coût de la vie et de la demande du marché.
• Les compétences spécifiques : La possession de compétences rares ou très demandées peut également augmenter le coût.
• La nature du projet : Les projets avec des exigences très spécifiques ou un niveau de complexité élevé peuvent nécessiter un investissement plus important.

Salarié vs Freelance : comment choisir ?

La décision d’embaucher un Data Product Owner en tant que salarié ou freelance dépend de plusieurs facteurs, notamment la durée et la complexité du projet, ainsi que de la flexibilité requise. Un salarié peut être préférable pour des projets de longue durée nécessitant une intégration profonde avec l’équipe. À l’inverse, un freelance peut offrir plus de flexibilité pour des projets spécifiques ou de courte durée. Nous conseillons de considérer les objectifs à long terme de votre projet data ainsi que la stratégie globale de votre entreprise pour faire le choix le plus judicieux.

En comprenant ces différentes composantes, vous serez mieux armés pour budgétiser le recrutement d’un Data Product Owner et pour prendre une décision éclairée entre un engagement salarial ou freelance, selon les besoins spécifiques de votre projet.

Réussir le recrutement d’un Data Product Owner

Attirer et évaluer efficacement un Data Product Owner requiert une approche structurée. Voici quelques conseils pratiques pour optimiser votre processus de recrutement et garantir l’adéquation parfaite entre le candidat et les besoins de votre entreprise.

Rédiger une offre d’emploi claire et précise

Avant de publier une offre d’emploi, vous devez définir précisément le rôle, les missions et les compétences requises pour le poste de Data Product Owner. Assurez-vous d’inclure des détails sur la culture de votre entreprise et sur ce que vous attendez du candidat en termes de contribution à vos projets data. Cela attirera des candidats qui non seulement possèdent les compétences techniques et interpersonnelles requises, mais qui sont également en phase avec les valeurs de votre entreprise.

Organiser un processus de recrutement structuré

Mettez en place un processus de recrutement qui inclut plusieurs étapes : présélection des CVs, entretiens initiaux, tests techniques et entretiens avec les parties prenantes clés. Cela vous permet d’évaluer non seulement les compétences techniques du candidat mais aussi sa capacité à s’intégrer à l’équipe et à contribuer à la culture de l’entreprise. Nous vous recommandons d’inclure des cas pratiques ou des exercices qui simulent des défis réels auxquels le candidat pourrait être confronté dans son rôle.

Valoriser la culture d’entreprise

Pendant le processus de recrutement, mettez en avant les aspects uniques de votre culture d’entreprise. Les candidats recherchent des environnements où ils peuvent s’épanouir et contribuer efficacement. Discuter des valeurs de l’entreprise, de l’équilibre travail-vie personnelle, et des opportunités de développement professionnel peut rendre votre offre plus attractive.

Insister sur la vision à long terme

Les candidats à haut potentiel cherchent à comprendre comment ils peuvent évoluer au sein de votre entreprise. Discutez des perspectives d’avenir du poste, des opportunités de croissance professionnelle et de la manière dont leur rôle contribuera à la vision globale de l’entreprise. Cela aide à engager des professionnels motivés par les défis à long terme et par l’impact de leur travail.

7 questions à poser à un Data Product Owner pour le tester en recrutement

Lors du processus de recrutement, poser les bonnes questions permet d’évaluer l’adéquation d’un candidat avec le poste de Data Product Owner. Voici une sélection de questions pertinentes qui vous aideront à cerner les compétences, l’expérience et la compatibilité culturelle du candidat.

1 – Pouvez-vous décrire un projet data que vous avez mené de A à Z ?

Cette question vise à évaluer l’expérience pratique du candidat et sa capacité à mener un projet complexe. En demandant des détails sur un projet spécifique, vous pouvez comprendre comment le candidat aborde la planification, la gestion des équipes, la résolution de problèmes et l’atteinte des objectifs. Cela révèle non seulement ses compétences en gestion de projet mais aussi sa capacité à traduire les besoins des utilisateurs en solutions concrètes.

2 – Comment gérez-vous les priorités contradictoires entre les parties prenantes ?

Cette question teste la capacité du candidat à naviguer dans des situations où les attentes et les besoins peuvent entrer en conflit. La manière dont il gère ces dilemmes met en lumière ses compétences en communication, en négociation et en prise de décision. Cela vous indique si le candidat peut maintenir l’équilibre entre les objectifs du projet et les intérêts des différentes parties prenantes, un aspect crucial pour réussir en tant que Data Product Owner.

3 – Quelle méthodologie agile préférez-vous et pourquoi ?

Comprendre la préférence du candidat pour une méthodologie agile particulière et les raisons de ce choix peut vous donner des insights sur sa façon de travailler avec les équipes de développement. Cela indique également sa flexibilité et son adaptabilité à différents environnements de travail. La réponse peut révéler sa profondeur de connaissance des pratiques agiles et son aptitude à les appliquer de manière efficace pour optimiser la livraison du projet.

4 – Comment assurez-vous que le produit data répond aux besoins des utilisateurs finaux ?

L’objectif ici est de vérifier que le candidat accorde une importance primordiale à l’expérience utilisateur. Cette question teste son processus pour intégrer le feedback des utilisateurs dans le développement du produit. Cela vous informe sur sa capacité à engager les utilisateurs finaux, à valider les fonctionnalités du produit et à ajuster le cap en fonction des retours. Une réponse solide indique une approche centrée sur l’utilisateur, essentielle pour le succès de tout produit data.

5 – Pouvez-vous donner un exemple de décision difficile que vous avez dû prendre et comment vous avez procédé ?

Cette question permet d’évaluer la capacité du candidat à prendre des décisions sous pression, en tenant compte des impacts potentiels sur le projet et l’équipe. Cela révèle son processus de réflexion, sa capacité d’analyse et son aptitude à évaluer les risques et les avantages. Vous découvrirez comment il gère les complexités du projet et maintient le cap vers les objectifs fixés, même dans des situations incertaines ou controversées.

6 – Quels sont les indicateurs clés de performance (KPIs) que vous utilisez pour mesurer le succès d’un produit data ?

Demander au candidat quels KPIs il privilégie pour évaluer le succès d’un produit data permet d’appréhender son approche quant à la mesure de la performance et de l’impact. Cela met en évidence sa compréhension des objectifs business et son aptitude à aligner les efforts de développement avec ces objectifs. Une bonne réponse indiquera une pensée stratégique et une capacité à traduire les données en insights actionnables, deux compétences clés pour un Data Product Owner.

7 – Comment restez-vous à jour avec les évolutions technologiques et les tendances du secteur ?

Cette question teste l’engagement du candidat envers l’apprentissage continu et sa capacité à rester pertinent dans un domaine qui évolue rapidement. La manière dont il s’informe sur les dernières technologies, les pratiques de l’industrie et les tendances du marché est cruciale pour maintenir l’innovation et l’efficacité dans le développement du produit. Écoutez les sources qu’il mentionne (conférences, cours, publications, etc.) pour juger de la profondeur de sa curiosité intellectuelle et de sa proactivité dans l’acquisition de nouvelles connaissances.

En posant ces questions, vous pourrez non seulement jauger l’expertise technique du candidat mais aussi ses compétences interpersonnelles et son adaptation à la culture de votre entreprise. Chaque question est conçue pour révéler des aspects cruciaux qui contribuent au succès d’un Data Product Owner dans son rôle.

Les clés d’une bonne collaboration avec un Data Product Owner

Établir une collaboration fructueuse avec un Data Product Owner est essentiel pour le succès des projets data au sein de votre entreprise. Voici quelques conseils pour intégrer efficacement ce professionnel à votre équipe et maximiser les bénéfices de son travail.

• Définir clairement les attentes et les objectifs : Pour une collaboration réussie, il est important de définir les attentes dès le départ. Vous devez clarifier les objectifs à atteindre, les délais ainsi que les rôles et responsabilités de chacun. Cela permet d’assurer une compréhension mutuelle et de faciliter le travail en équipe.
• Favoriser une communication ouverte et régulière : Une communication efficace est la clé de voûte de toute collaboration réussie. Encouragez des échanges réguliers entre le Data Product Owner et les autres membres de l’équipe pour partager les avancées, discuter des obstacles et ajuster les plans d’action en conséquence.
• Mettre en place des processus agiles : Les méthodologies agiles, comme Scrum ou Kanban, favorisent la flexibilité, l’adaptabilité et la réactivité. En adoptant ces méthodes, vous pouvez améliorer la collaboration et l’efficacité de votre équipe, permettant ainsi au Data Product Owner de mieux piloter le développement du produit data.

• Encourager la prise de décision collaborative : Incluez le Data Product Owner dans les décisions stratégiques concernant le produit data. Cela renforce son sentiment d’appartenance et d’implication, tout en bénéficiant de son expertise et de sa vision pour prendre des décisions éclairées.
• Soutenir la formation continue : Le domaine de la data évolue rapidement. Encouragez et soutenez le Data Product Owner dans sa formation continue pour qu’il reste au fait des dernières tendances et technologies. Cela enrichit non seulement ses compétences mais apporte également de la valeur ajoutée à votre projet et à votre entreprise.
• Valoriser et reconnaître les contributions : La reconnaissance du travail bien fait est un puissant moteur de motivation. En valorisant les contributions du Data Product Owner, vous renforcez son engagement et sa motivation à poursuivre l’excellence dans son travail.

En appliquant ces principes, vous pouvez créer un environnement de travail propice à une collaboration efficace avec le Data Product Owner, contribuant ainsi au succès de vos projets data. C’est en travaillant ensemble, en partageant les connaissances et en s’alignant sur les objectifs communs que vous pouvez tirer le meilleur parti de cette collaboration.

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