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筆者結合數據產品經理在能力模型上的特點，對數據產品經理和分析師的職能進行思考，給我們講一講他的看法。

一、核心職責

數據產品經理的核心職責是：提高企業內部對數據資產的使用能力，之前大家經常提到的“將分析思路固化為產品”只是其中一個手段。

在這之外，還有通過元數據管理等手段整理數據資產、提供用戶畫像、數據可視化、機器學習等手段降低業務方使用數據的門檻，以及通過數據權限隔離來合理分配數據可見范圍，保證數據安全等等。

衡量數據產品經理的工作，關鍵在于：企業里有多少人能夠便捷使用數據進行分析和決策。

而數據分析師的核心是：就某個業務問題或目標進行分析，并提供結論，論證鏈條及方案——這需要比較強的業務理解能力和溝通能力。

衡量的標準是：結論和方案的靠譜度以及鏈條的嚴謹度。

數據分析師相比數據產品經理更靠近業務，也是數據能夠直接產生業務價值的抓手。

現實中，兩者并沒有孰優孰劣之分；在實際工作上，這兩個職位往往會有一定的交叉：

數據產品在提高企業數據資產使用能力的同時，也得去了解業務方遇到什么樣的問題，需要什么樣的能力；而分析師也會介入到產品的開發中去，對接業務方落地為報表/看板/工具的部分，方便了解業務方當前的進展。

目前看來，按業務主題劃分，在技能線上互有支撐互相配合，是個比較靠譜的對外服務模式。

二、關鍵能力

在數據產品設計中，我覺得有三個比較關鍵的能力：原子抽象，全局連接和場景設定。

1. 原子抽象

規劃數據產品時，需要注重產品的「原子性」，即從各種需求里抽象出共性，將其設計成通用的基礎功能模塊。這種模塊像原子一樣，可以組成各種產品方案，適應多樣化的需求。

這樣做的好處很多：首先是開發成本的降低和產品適用性提高；其次是保持了產品簡潔，避免功能堆砌；最后一點是用戶使用方便，學習成本低。

當一個個普適功能變成「原子」后，設計者可以在此之上重新進行組合，擴張性和自由性也大了很多。

舉個例子：

做數據平臺時，經常會遇到「選取一批用戶做推送」、「促銷活動需要選取一批商品」、「分析某類用戶的消費分布」之類的需求。

我們往上抽象一層，共性是對方需要「獲取指定對象集」，在此之上，是「對象集的關鍵指標分析」。這里的對象可以是用戶，商品，或者訂單等等客觀實體。

那么，我們可以設計一個通用的產品叫「對象提取工具」，支持需求方根據各種條件篩選目標。這樣，就要在這之上再設計一個「對象指標分析」的功能，支持將用戶的指標進行可視化分析和對比分析。基本上，所有的類似需求都應該歸到這邊來。

如果這時候業務方需要做 A/B 測試，需要對用戶做合并，分桶和對比分析，就沒必要再額外設計功能。

因為本質上還是「獲取指定用戶集」和「用戶集的指標分析」兩個「原子」需求，在原先的「用戶檔案」和「用戶標簽分析」上做擴展就行。

再次出現類似的需求時，要考慮的不是新增「原子」，而是對原先的「原子」進行升級，提高它的普適性，承擔起數據中臺的責任。

在具體的實現過程中，一方面應該遵循奧卡姆剃刀原則——「如非必要，勿增實體」，盡量減少新增「原子性功能」；另一方面，也要避免原有功能的冗余，影響到核心流程的使用。

把握兩者平衡的關鍵，在于新舊需求的重合程度以及對主需求或主流程的影響程度。

2. 全局連接

近些日子來，越來越發現「全局連接」的重要性。

公司的數據平臺經過將近兩年多的搭建和完善，基本的功能和工具已經具備，但在業務方的具體使用過程中，仍然會比較割裂的情況，表現在：

• 分析和數據的割裂：使用和分析數據的過程中無法形成完整的鏈條
• 業務和工具的割裂：用戶無法在一個分析主題下集中使用平臺上的功能
• 功能和需求的割裂：用戶不知道平臺上的哪些工具可以解決哪些需求

（1）分析和數據的割裂

表現在：元數據層次的連接缺失，前端頁面無法連接到后端數據的定義和來源，各個前端頁面無法實現數據的連接跳轉和邏輯追蹤。

在這種情況下，很多用戶會因為對于數據定義不清楚而不敢使用或者錯誤使用，且在分析的過程中無法形成一個完整的下鉆上卷過程，無法充分發揮數據中臺的資產價值。

這個割裂的解決，需要建立「數據資源/字典」的連接中樞，作為前端之間以及前后端間的橋梁。

（2）業務和工具的割裂，則需要我們通過某些載體來實現功能的統一制作和輸出。

以可視化方向的產品為例：我們會要求所有「埋點報表，單維報表，多維報表，漏斗/留存/標簽」等可視化功能集中在一個功能模塊里完成，然后能夠被統一收攏在「報表/看板」的載體上，提供給用戶展示?；凇笀蟊?看板」這個功能載體，用戶可以再進行共享，修改，和設置權限，做到所有功能都服從于業務主題和個人分析思路來進行組織。

（3）功能和需求的割裂，主要通過用戶分析流程上的研究來優化設計，從而解決這個問題。

一方面，可以通過將相似功能的集聚，來減少用戶學習和尋找的成本；另一方面，也可以通過圍繞「原子功能」間設計合理連接，來完成各項原子間的完美「跳轉」。

建立「全局連接」并不容易——建立鏈接，往往意味著建立中樞或橋梁。

以連接業務和工具舉例，則需要統一各種來源的數據源，包括 MySQL，Kylin，MongoDB 等等數據庫以及各種離線和實時數據源；同時，還要保證在制作工具的用戶體驗上基本保持一致。

這是個難度要求很高的過程，但是這種連接一旦建立起來，帶給用戶的業務價值和分析體驗將得到很大的提升。

3. 場景設定

我之前在《數據產品經理的核心價值就是找到場景》一文中講過這個概念，核心就是立足于場景去設計產品。

這點無論是在前臺產品還是后臺產品都適用，同時我們也需要在場景里尋找連接的出發點以及原子抽象的必要性。

舉例來講：

• 一個圍繞地推人員績效考核與激勵的數據增長系統，最核心的場景就是時時更新地推人員績效數據，并提供相應的分析和激勵幫助他們優化自己的績效。
• 一個圍繞手機檢驗流程的監督優化系統，則是通過將各項流程線上化數據化，從而及時排查問題，提高每個環節的效率。

因此，數據產品經理才需要如開篇所言，主動去了解業務，從業務出發。將業務需求落在具體的場景上，并尋求從需求到場景到反饋的產品閉環。

在實際的數據產品設計過程中，這三個能力其實是相輔相成的：

原子性的抽象依賴于具體的業務場景和分析流程，連接則需要考慮現有產品中的原子功能特性，而脫離了原子性和連接性，要滿足用戶某個場景下的需求流程就會變得很低效。

數據產品經理往上發展，應該愈發注重平臺在資源使用和價值產出的高效性上，簡而言之就是 ROI。

之后可能也許大概或者會有些連續的階段性的思考，逐漸填坑，望與諸位多多交流。

作者：陳新濤，微信公眾號：三生萬數（ID: ourStone），現任轉轉數據負責人，曾任美團外賣首任數據產品經理。

本文由 @陳新濤 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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