De nombreux freelances se demandent s’ils pourraient devenir Product Owner Data (abrévié couramment en « PO DATA »). Certains le sont devenus (parfois grâce à SapIA ! 😇), d’autres y réfléchissent encore avant de faire le grand saut. Mais une question clef, pour paraphraser l’excellent et très vintage sketch des « Inconnus » sur la chasse (à voir ou revoir !) est de savoir ce qui fait un bon PO DATA 😊 Essayons d’être moins évasifs que nos chasseurs des 90s et d’apporter quelques pistes…
D’abord tentons d’expliquer pourquoi les missions de freelance sur ce sujet ne cessent de croître. Les entreprises sont en demande parce que le sujet data est de plus en plus complexe. Elles ont toutes compris que, pour bénéficier des insights data, de grands chantiers de collecte et de transformation de la donnée doivent être mis en œuvre, pour lesquels il faut des spécialistes qui connaissent les outils data et sont focalisés sur les spécifications de leur initiatives dans le domaine. Autant un modèle d’IA peut être défini d’après un échange direct entre un data scientist et les métiers, autant son industrialisation, tout l’analytics qui le complète et vient en amont (le grand oublié que masquent démesurément les débats sur l’IA !) ainsi que toute la préparation et l’exploitation des données sont des chantiers qui exigent un « architecte», une personne qui centralise, hiérarchise, et reformule les besoins. L’Agilité notamment à l’échelle pour répondre aux nécessités de projets complexes et transverses (saluons au passage le titanesque travail de Michel LEVASLOT pour synthétiser l’usage du framework SAFe en France) est aussi un facteur explicatif de cette tendance. A titre d’exemple, le nombre de « trains » c’est à dire d’équipes larges SAFe travaillant en mode interdépendant en Agile est supérieur à 470 cette année et croit constamment. Certes il y a toute une palette d’utilisation de l’Agilité en entreprise, plus ou moins pertinente et académique, mais le mot « PO » ou « Product Owner » est un sésame indispensable pour entrer dans nombre croissant d’organisations.
Mais alors quelles compétences faut-il au juste pour ces POs DATAs ? D’abord une vraie expérience sur la data. Pas juste des projets qui ont fait appel à de la data (quel projet n’est pas dans ce cas aujourd’hui ?) mais des projets où des outils de BI sont utilisés (PowerBI, Tableau…) où des outils, frameworks ou langages de data, big data sont mis en oeuvre (Snowflake, PySpark, Dataiku, DBT, Big Query…) des projets où la data est au coeur et un appel SQL rapide permet de vérifier un élément clef des avancées (résultat d’une analyse, d’une gouvernance, d’une transformation)... Un PO DATA n’est pas obligé de connaitre tous les outils utilisés dans son organisation (ce sont les ingénieurs, analystes et autres qui le doivent) mais bien comprendre leur fonctionnement sur un plan conceptuel est essentiel à la rédaction de « stories » (=spécifications) compréhensibles et utiles. Très souvent cette connaissance viendra d’avoir été utilisateur de tels outils mais on trouve aussi de très bons PO DATA qui n’ont jamais été ingénieurs, scientists ou analystes dans leur parcours. Une formation sur ces sujets de type mastère de spécialisation en data/big data semble néanmoins un incontournable pour démarrer et comprendre l’ensemble du spectre des besoins et ressources. Bien sûr on pourrait ajouter qu’il faut le plus d’expérience possible dans ce sujet mais il faut bien commencer quelque part et de belles personnalités trouveront preneur même avec juste un an d’expérience sur un projet de data pure.
Pour reprendre des catégories connues, on pourrait se demander si un bon PO DATA n’est après tout qu’un bon AMOA mais en mode Agile ? Et dans quelle proportion ? La partie AMOA est clef dans ce mix et on peut sans doute dire que les qualités recherchées pour de l’AMOA sont celles pour un PO DATA . D’ailleurs, à choisir, on préférera une personne avec une bon track-record dans le domaine, et par exemple juste une formation #pspo qui donnera un vernis Agile pour opérer en équipe, pariant que la personne apprendra « on the job ».
Venons-en aux « soft skills », sans doute l’aspect le plus crucial pour apprécier les qualités d’un PO DATA. Parmi les nombreuses qualités auxquelles on puisse penser, nous prioriserions (!) les suivantes : d’abord l’écoute, la capacité à collecter des informations pour mener une analyse est fondamentale. Cette qualité devra étant donné le rôle très transverse d’un PO s’accompagner de diplomatie et de sociabilité. Le PO n’est pas un « boss », à qui sont dues des informations mais il devra susciter la parole, fédérer, rassembler. Autre qualité : la capacité à synthétiser. Si vous êtes volubile, brouillon, dispersé, il vous sera difficile de résumer les besoins de façon efficace. Il faut aussi avoir un bon sens de la valeur générée afin de prioriser les besoins. Etes-vous désintéressé sur le pourquoi et plutôt motivé par le comment ? Valeur business ou opérationnelle, il vous faudra une capacité naturelle à comprendre les enjeux métiers ou techniques pour prioriser efficacement. Enfin, et peut-être très difficile à combiner avec le sens de la diplomatie mentionnée plus haut, il faut avoir des convictions et du caractère. Un PO est sans cesse sollicité et il doit être le gardien du temple pour éviter la surenchère des spécifications et du backlog (« feature creep ») : manœuvrer dans des contextes changeants mais aussi savoir tenir une position face aux demandes intarissables des métiers sont des caractéristiques clefs d’un bon PO. C’est tout ? 😊 Rajoutons, même si c’est un peu induit avec la sociabilité déjà mentionnée, une bonne capacité de communication. Le PO DATA est un «passeur », il doit communiquer tant avec les métiers qu’avec l’équipe Agile à laquelle il appartient.
Espérons que ces quelques lignes vous inspireront sur cette voie, et vous permettront d’éviter les louvoiements et l’impénétrabilité des chasseurs de « gallinette cendrée » lorsqu’on vous demandera vos principales qualités au prochain entretien client. N’hésitez pas à nous suggérer en commentaire le ou les qualités qui nous auraient échappées !
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