阿里巴巴數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理工作(總結(jié)篇)

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PD(指產(chǎn)品經(jīng)理,下同)本身就是在做牛做馬,關(guān)系圈異常復(fù)雜。數(shù)據(jù)PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT繪制的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)系圈。

科普:

PD:對(duì)于WEB產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員而言,它的意思是“產(chǎn)品設(shè)計(jì)人員”,即produce designer。

PD:在IT企業(yè)中,一般是Product Director(產(chǎn)品主管)或Project Director(項(xiàng)目主管)的意思

一. 如何做一個(gè)好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理?

PD(指產(chǎn)品經(jīng)理,下同)本身就是在做牛做馬,關(guān)系圈異常復(fù)雜。數(shù)據(jù)PD也不例外。而且打交道的人更多。以下是我用PPT繪制的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)系圈。如果你也做過(guò)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理(好拗口),相信也有同感。既然要和這么多人打交道,要推動(dòng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的上線,數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理自然有著一定的要求。

我的體會(huì)如下——也借此去鞭策自己在朝這個(gè)方向努力:

1.要極其熟悉公司業(yè)務(wù)及動(dòng)向。所以要了解公司的商業(yè)模式、戰(zhàn)略、以及業(yè)務(wù)流程、要考核的各種指標(biāo),以及指標(biāo)背后的業(yè)務(wù)含義等。這一點(diǎn),再了解都不夠。

2.要了解數(shù)據(jù)分析。好的數(shù)據(jù)PD,即使不做數(shù)據(jù)PD,也應(yīng)該是個(gè)數(shù)據(jù)分析師。數(shù)據(jù)PD的一大要?jiǎng)?wù)就是將數(shù)據(jù)分析做成可復(fù)制,可自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)的系統(tǒng)。雖然有數(shù)據(jù)分析師們圍繞在自己周圍,但是自己也要清楚業(yè)務(wù)的問(wèn)題,分別要看什么數(shù)據(jù),或者當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)后,意味著業(yè)務(wù)出現(xiàn)了什么問(wèn)題或者會(huì)出現(xiàn)什么問(wèn)題。這一點(diǎn),要向最好的數(shù)據(jù)分析師們看齊。

3. 要了解數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及商務(wù)智能。

這兩個(gè)關(guān)鍵詞背后都是龐大的體系,恐怕我短短半年的轉(zhuǎn)崗時(shí)間太短,雖然能夠?qū)e人講解一通商務(wù)智能產(chǎn)品的架構(gòu)。嘴里雖然會(huì)拋出若干個(gè)類似于匯總,鉆取,度量,指標(biāo),維度,緩慢變化維,層次,屬性,儀表盤等等術(shù)語(yǔ),但是也不支持多幾層的知識(shí)鉆取,遇到異常問(wèn)題,也不知道該從什么地方分析原因。幸而身邊有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的同事,可以多多學(xué)習(xí)。這一點(diǎn),沒(méi)有天花板。

而商務(wù)智能,做為一門學(xué)科,起源于20世紀(jì)90年代,它的出發(fā)點(diǎn)是幫助用戶更好地獲取決策信息,最初商務(wù)智能的動(dòng)機(jī)是為用戶提供自助式的信息獲取方式,這樣,用戶就可以不用依賴于IT部門去獲取定制的報(bào)表。(引自《信息儀表盤》一書P41)。而如今,商務(wù)智能除了提供信息,更主要的是降低用戶獲取數(shù)據(jù)的門檻,提升數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性等方面。從降低用戶獲取數(shù)據(jù)的門檻一個(gè)方向,我們就可以做很多事情,比如如何設(shè)計(jì)信息儀表盤(designing of information dashboard)?如何讓數(shù)據(jù)以更親和的更直觀的方式展示(數(shù)據(jù)可視化)?如何能夠讓用戶離線訪問(wèn)?如何能夠?qū)崿F(xiàn)警戒數(shù)據(jù)的主動(dòng)發(fā)送?這一點(diǎn)上,花多少功夫都不多。

4. 要精通數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)流程。數(shù)據(jù)開發(fā)+產(chǎn)品開發(fā)。

數(shù)據(jù)PD的最終目的是要做數(shù)據(jù)產(chǎn)品。這里要拆開看,其一,數(shù)據(jù)產(chǎn)品本身也是在線可供用戶實(shí)現(xiàn)的產(chǎn)品,既然是產(chǎn)品,產(chǎn)品的整套研發(fā)思路和普通的產(chǎn)品沒(méi)有太大區(qū)別,用戶是誰(shuí),他們需求是什么,滿足需求需要什么feature list,每個(gè)feature list的資源評(píng)估以及優(yōu)先級(jí)如何,產(chǎn)品的生命周期如何?這是產(chǎn)品開發(fā)。然后他是個(gè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品,意味著這比普通的產(chǎn)品,多了更多的要求。在數(shù)據(jù)這個(gè)內(nèi)核之外,它需要各種feature list,如訂閱,搜索,自定義,短信接口,郵件接口等。但是數(shù)據(jù)這個(gè)內(nèi)核,也需要一套數(shù)據(jù)開發(fā)流程。

比如:

數(shù)據(jù)源——是否足夠,是否穩(wěn)定——數(shù)據(jù)PD需要足夠了解目前的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)建設(shè)情況,以及數(shù)據(jù)源的積累程度,用以判斷數(shù)據(jù)產(chǎn)品的建設(shè)時(shí)間是否合適。不合適的時(shí)機(jī)會(huì)導(dǎo)致項(xiàng)目組的重復(fù)勞動(dòng)和殘缺的數(shù)據(jù)產(chǎn)品誕生。數(shù)據(jù)產(chǎn)品是用以支持監(jiān)控,分析,決策的,而業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的定位在于提升工作效率,解放工作人員手腳。業(yè)務(wù)系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)未必滿足所有分析需要。比如或許領(lǐng)導(dǎo)要分析大量攀升的退換貨的詳細(xì)原因,而業(yè)務(wù)系統(tǒng)目前并沒(méi)有要求用戶在申請(qǐng)退換貨的時(shí)候選擇原因或只有輸入而非標(biāo)準(zhǔn)化選項(xiàng),負(fù)責(zé)退換貨出力的員工也只有在excel里登記原因,而不是錄入到系統(tǒng)里。所以可能會(huì)導(dǎo)致需求方要看的數(shù)據(jù)提供不出來(lái),那么數(shù)據(jù)pd就有必要反向驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)源得以采集。

分析模型的設(shè)計(jì)—— 分析模型的好與不好,其實(shí)決定了數(shù)據(jù)產(chǎn)品的成敗。

在項(xiàng)目中,可以由BI的數(shù)據(jù)分析師們擔(dān)綱此職責(zé),也可以由數(shù)據(jù)PD擔(dān)綱,更多則由雙方一起確認(rèn),內(nèi)容以數(shù)據(jù)分析師們?yōu)橹?,功能評(píng)估及優(yōu)先級(jí)、項(xiàng)目計(jì)劃和協(xié)調(diào)、統(tǒng)籌以數(shù)據(jù)PD為主。所以數(shù)據(jù)PD要更加清楚數(shù)據(jù)分析師們所需要的需求是否能夠?qū)崿F(xiàn),背后的商業(yè)價(jià)值如何,并與數(shù)據(jù)開發(fā)、產(chǎn)品開發(fā)保持比數(shù)據(jù)分析師們更加通暢的合作關(guān)系,能夠借力進(jìn)行可行性和資源的評(píng)估。 有的時(shí)候,我們不是沒(méi)有數(shù)據(jù),而是有了太多的數(shù)據(jù),不知道怎么去看。如果只是拋給用戶一堆數(shù)據(jù),很難想象用戶會(huì)如何去解讀它。以前做交互設(shè)計(jì)的時(shí)候,我們流行一句話:把用戶當(dāng)成傻瓜。

而數(shù)據(jù)平臺(tái),因?yàn)榭赡鼙旧砭鸵笥幸欢ǖ氖褂瞄T檻,所以想成不會(huì)互聯(lián)網(wǎng)的傻瓜不太現(xiàn)實(shí),那么我們就要想成“用戶是不懂?dāng)?shù)據(jù)的傻瓜”。他們或許也能通過(guò)一串串?dāng)?shù)據(jù)體悟到什么,但是如果是一條上升的退款率趨勢(shì)線,或許他們會(huì)體悟到更多——畢竟,上和下本身就是直觀的。然后再想一下,如果將這條線上加上一條警戒點(diǎn)的線,他們會(huì)知道從什么時(shí)候開始數(shù)據(jù)是異常的。再然后,就要設(shè)想,當(dāng)他發(fā)現(xiàn)從7月12日數(shù)據(jù)上升后,想干什么?他會(huì)不會(huì)想了解是哪個(gè)行業(yè)上升了?他會(huì)不會(huì)想了解是那個(gè)渠道上升了?那么,就要提供行業(yè)和渠道的選項(xiàng)或者對(duì)比給他。

再然后,當(dāng)他過(guò)問(wèn)了這個(gè)行業(yè)的負(fù)責(zé)人后,負(fù)責(zé)人想不想再了解是哪個(gè)供應(yīng)商或者哪類商品上升了?那么要如何將這些維度、層次都融合在一起,同時(shí)又能將用戶非常方便地去用呢?分析模型的建設(shè)至關(guān)重要,也可以說(shuō),分析模型是前期需求分析的最有價(jià)值的產(chǎn)物。分析模型應(yīng)該會(huì)包含幾點(diǎn):

  • 主題的劃分:整塊分析會(huì)劃分成什么主題,比如銷售可能會(huì)分成銷售走勢(shì)及構(gòu)成分析,行業(yè)排名,商品排名等
  • 度量及指標(biāo):分析主題會(huì)涉及到的度量及指標(biāo)的算法、定義等(這通常會(huì)產(chǎn)生一份指標(biāo)以及維度的定義及描述文檔)
  • 維度:要分別從什么維度去看這些指標(biāo)和度量,如時(shí)間,渠道,這些維度是要篩選還是要對(duì)比
  • 鉆取:這些維度本身有沒(méi)有層次,需要不需要進(jìn)行鉆取,如渠道可鉆取到渠道類型,行業(yè)可鉆取到子行業(yè),商品類目可鉆取到商品葉子類目等
  • 輸出:分析需要用何種圖表進(jìn)行展現(xiàn)

數(shù)據(jù)的ETL開發(fā)——數(shù)據(jù)的清洗,轉(zhuǎn)換,裝載流程占用了數(shù)據(jù)產(chǎn)品開發(fā)的大半資源,不規(guī)范的數(shù)據(jù)源會(huì)導(dǎo)致這一塊的資源更大程度的占用。比如同樣是供應(yīng)商編碼,系統(tǒng)之一稱為供應(yīng)商編碼,系統(tǒng)二命名為供貨商編碼,系統(tǒng)三命名為供應(yīng)商ID,這三個(gè)系統(tǒng)同時(shí)是公司的系統(tǒng),這種情況雖然想起來(lái)匪夷所思,但是現(xiàn)實(shí)情況卻也存在。雖然ETL開發(fā)是DW開發(fā)工程師在做,但是作為數(shù)據(jù)PD,焉能對(duì)這些工作缺乏了解,對(duì)ETL工程師反饋的問(wèn)題,缺乏認(rèn)知,不理解對(duì)于項(xiàng)目的潛在風(fēng)險(xiǎn)是什么?而且更多時(shí)侯,當(dāng)遇到數(shù)據(jù)不規(guī)范,不統(tǒng)一的問(wèn)題,數(shù)據(jù)PD需要反向驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)范性建設(shè),無(wú)論是功能上,還是驅(qū)動(dòng)直接的使用方——如負(fù)責(zé)錄入數(shù)據(jù)的行業(yè)小二,建立一套錄入規(guī)范。這些工作看似和數(shù)據(jù)PD無(wú)關(guān),我們大可以推脫說(shuō):那沒(méi)辦法,這是數(shù)據(jù)源的問(wèn)題,不是我們功能的問(wèn)題。但是,用戶是有權(quán)利選擇使用不使用你的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的,當(dāng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供的數(shù)據(jù)不值得信賴的話,無(wú)疑是自取滅亡。一旦用戶對(duì)數(shù)據(jù)不信任,再想挽留他們,是很難的。即使有很多“無(wú)能為力”的借口,我們也不能坐觀其變。

前端交互與體驗(yàn)的優(yōu)化——雖然內(nèi)容定義好了,但是那么多度量、指標(biāo)、維度、鉆取,如何劃分信息層級(jí),如何劃分欄目,如何設(shè)計(jì)用戶的行為路徑?這些就不是數(shù)據(jù)分析師們的重要工作范疇。而是交互設(shè)計(jì)師?鑒于很多數(shù)據(jù)產(chǎn)品項(xiàng)目可能會(huì)沒(méi)有交互設(shè)計(jì)師,所以數(shù)據(jù)PD應(yīng)該對(duì)內(nèi)容進(jìn)行封裝,進(jìn)行信息架構(gòu)、頁(yè)面布局以及圖表各種功能設(shè)計(jì)。設(shè)計(jì),然后撰寫詳細(xì)的功能需求文檔,交付給產(chǎn)品開發(fā),前端開發(fā)以及數(shù)據(jù)開發(fā),以及前端展現(xiàn)開發(fā)四種類型的開發(fā)人員。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品的功能描述文檔,除了產(chǎn)品開發(fā)部分,其他的就是在描述“內(nèi)容”,即分析模型,除了主題、度量、維度、鉆取、篩選、輸出圖表類型,有些內(nèi)容還需要詳細(xì)定義到 “排序方式” 等等細(xì)節(jié),這就case by case來(lái)看了。

環(huán)境,技術(shù),工具——或許做一個(gè)普通的產(chǎn)品,你把需求描述清楚,與產(chǎn)品開發(fā)工程師確認(rèn)好可行性,接受資源評(píng)估就OK了。但是數(shù)據(jù)產(chǎn)品,受制于所部署的環(huán)境,所選型的工具,如Oracle,IBM的Cogos,以及SQL Server。其他的產(chǎn)品我不知道怎么樣,我們用的是Oracle BIEE。那么作為數(shù)據(jù)PD,是否需要了解BIEE能夠提供的功能是哪些呢?看文檔,請(qǐng)教別人,不能知其不可而為之。另外,也需要逐漸摸透BIEE的壞脾氣,實(shí)現(xiàn)不了的功能,無(wú)法克服的難點(diǎn)等。這一點(diǎn),也需要繼續(xù)了解,繼續(xù)學(xué)習(xí)。

二. 心得總結(jié)篇

下面,談幾點(diǎn)我的心得總結(jié),或許還顯得稚嫩,但是自己所得,要遠(yuǎn)遠(yuǎn)比看別人文章或者看書得來(lái)的深刻,記錄下來(lái),以便于后續(xù)校驗(yàn)。有的先插個(gè)圖,周末補(bǔ)充內(nèi)容。

1. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價(jià)值

2. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品的用戶

3. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品架構(gòu)

4. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)

5. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品VS業(yè)務(wù)系統(tǒng)

6. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品項(xiàng)目流程

7. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品交付物

來(lái)源 :阿里巴巴PD

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