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很多人認(rèn)為，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理就是和數(shù)據(jù)打交道的產(chǎn)品經(jīng)理，也對也不對。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)職位，其實(shí)很跨界：需要做數(shù)據(jù)收集及清洗；需要了解內(nèi)外部用戶需求和理解市場；需要用數(shù)據(jù)的方式證明、證偽及發(fā)現(xiàn)問題。

——這么多工作，那數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力模型應(yīng)該是怎樣的？

這篇文章，由起點(diǎn)學(xué)院課程產(chǎn)品經(jīng)理 @Anne 寫就，希望能讓你對“數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理”這個(gè)職位，有一個(gè)全面的了解。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、精細(xì)化運(yùn)營的不斷被重視，各大公司對于數(shù)據(jù)的處理和分析應(yīng)用，越來越普及。

據(jù)中國信息通信研究院數(shù)據(jù)顯示：

2018年我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模推測達(dá)到5405億元，同比增長15%；2019年有望達(dá)到6216億元，未來幾年將保持在10%-15%的發(fā)展增速。

當(dāng)中國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)不斷完善，行業(yè)融合應(yīng)用不斷深入，毋庸置疑這將是一片巨大的藍(lán)海。

這也讓互聯(lián)網(wǎng)職業(yè)出現(xiàn)了新的職業(yè)機(jī)遇——數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的職業(yè)火熱。

一、什么是數(shù)據(jù)產(chǎn)品？

要說清楚數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，首先不可避免的問題是“數(shù)據(jù)產(chǎn)品是什么”。

《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊》一書的作者，給出了這樣的定義：

數(shù)據(jù)產(chǎn)品是可以發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值去輔助用戶做出更優(yōu)決策的一種形式；在用戶的決策和行動(dòng)過程中，可以提供更多的分析展現(xiàn)和數(shù)據(jù)洞察，讓數(shù)據(jù)更直觀、高效的驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)。

從這個(gè)角度來說，搜索引擎、個(gè)性化推薦、百度指數(shù)、淘寶數(shù)據(jù)魔方以及各公司內(nèi)部的數(shù)據(jù)支持系統(tǒng)都是數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

按照數(shù)據(jù)的流向，我們可以分成三個(gè)層次：

1. 數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品

要做數(shù)據(jù)產(chǎn)品，首先要有數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)來源大概有兩種方式：別人給、自己找。

1. 別人給：比如廣告平臺，用戶在各個(gè)應(yīng)用的瀏覽數(shù)據(jù)、訪問數(shù)據(jù)等各種行為數(shù)據(jù)；自身產(chǎn)品不足，通過API接口或其他形式獲得。但別人的數(shù)據(jù)質(zhì)量通常都有問題，亂碼、缺字段是常有的事。
2. 自己找：在自己系統(tǒng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，如滴滴的用戶出行軌跡、司機(jī)車輛分布等都在自有平臺上，可以通過加碼、埋點(diǎn)的方式來獲??；同樣也會存在有數(shù)據(jù)不穩(wěn)定、不準(zhǔn)確各種問題。

數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品的核心就是解決數(shù)據(jù)可靠性和穩(wěn)定性的問題。

2. 數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)已經(jīng)有了，但是數(shù)據(jù)還存在有各種問題，同時(shí)為了減少應(yīng)用層的計(jì)算，這時(shí)我們通常會完成各種數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和服務(wù)。

簡單理解就是：根據(jù)不同的業(yè)務(wù)需求再做數(shù)據(jù)清洗，然后將數(shù)據(jù)導(dǎo)入各個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換或計(jì)算模型，并對更下游的應(yīng)用提供數(shù)據(jù)服務(wù)。

這里的模型，不一定是用戶畫像、推薦，也可以是基礎(chǔ)的篩選、排序、匹配、簡單的邏輯計(jì)算。

一句話總結(jié)：數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品的核心目標(biāo)是提高數(shù)據(jù)獲取的效率，讓決策分析更迅速。

3. 數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品

各個(gè)公司的數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品就豐富多彩千差萬別了，通常來說，可以分為兩個(gè)大類：

1）分析類

分析類產(chǎn)品通過數(shù)據(jù)的計(jì)算和展現(xiàn)，幫助業(yè)務(wù)進(jìn)行分析、決策的產(chǎn)品。

典型的有：流量分析平臺——幫助產(chǎn)品經(jīng)理進(jìn)行頁面設(shè)計(jì)、功能改進(jìn)和改版評估；和銷售分析產(chǎn)品——可以幫助運(yùn)營分析，提升銷售轉(zhuǎn)化率。

除此之外，還有供應(yīng)鏈分析系統(tǒng)、客服分析系統(tǒng)、會員分析系統(tǒng)等。

2）算法類

算法類產(chǎn)品通過數(shù)據(jù)的計(jì)算，直接更改頁面的邏輯。

典型的有：個(gè)性化推薦、程序化購買廣告、反作弊系統(tǒng)等產(chǎn)品。

當(dāng)然，這兩大類也不是嚴(yán)格區(qū)分的——不斷演變，融合支持。

總之，數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品的核心在于：深度融合場景應(yīng)用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品解決方案，用于驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展或者實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

▲ 成熟公司的數(shù)據(jù)產(chǎn)品架構(gòu)

就以上三類產(chǎn)品而言，數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品和數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品更多的是為了保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定、安全、高效獲取，這也是前幾年各家公司深耕的重點(diǎn)，可以說是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的底層建設(shè)。

數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品則是以今日頭條、快手等以個(gè)性化推薦著稱的產(chǎn)品居多，目前是各家重點(diǎn)投入的核心環(huán)節(jié)，如何能夠更好地融合場景應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。

二、數(shù)據(jù)產(chǎn)品能解決什么問題？

從數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品到數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品，再到數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品，每個(gè)層面看起來都很龐大，那么具體可以給我們的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)帶來什么價(jià)值呢？

看幾個(gè)具體的場景：

產(chǎn)品每天都要面對這些問題：流量怎么暴漲（或暴跌）了？新上的渠道效果怎么樣？用戶的ARPU或者人均PV怎么上升（降低）了？

這就是數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品——自助分析平臺解決的問題，將產(chǎn)品或功能的各種指標(biāo)（包括收入、DAU、ROI等）設(shè)計(jì)成為固定報(bào)表，細(xì)化到多個(gè)維度（比如：時(shí)間、區(qū)域、渠道等）。

基于這些數(shù)據(jù)，能夠?qū)崟r(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常問題，并迅速往下深度追蹤找到真正的原因以便快速調(diào)整，保證產(chǎn)品及功能在正確的軌道上發(fā)展。

讓業(yè)務(wù)流程數(shù)據(jù)清晰可見，幫助業(yè)務(wù)決策科學(xué)化——這是數(shù)據(jù)產(chǎn)品最為基礎(chǔ)的使用場景了。

以算法著稱的今日頭條、快手相信大家都不陌生——當(dāng)你點(diǎn)擊感興趣的文章/視頻之后，系統(tǒng)會自動(dòng)推薦更多符合你興趣的內(nèi)容。隨著時(shí)間的積累，推薦準(zhǔn)確度越來越高。

而快手2 億日活，日均千萬級視頻上傳的業(yè)務(wù)規(guī)模，如果不是基于大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)在其中起作用，如何依靠人力運(yùn)營？

同樣典型的是基于大數(shù)據(jù)的智能營銷、智能調(diào)度等，都已經(jīng)是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的典型應(yīng)用。

通過數(shù)據(jù)和算法的高度融合，智能化運(yùn)營，提升運(yùn)營效率，可謂是大數(shù)據(jù)的初級效能。

再來看“天氣預(yù)報(bào)”這一款典型的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，利用很長時(shí)間段的溫度、濕度、風(fēng)力、日光強(qiáng)度、紫外線強(qiáng)度、PM2.5值、位置信息、衛(wèi)星上的采集的各種數(shù)據(jù)、以及各種專業(yè)的氣象相關(guān)數(shù)據(jù)（示例而已，專業(yè)人士請自行補(bǔ)充）；對這些數(shù)據(jù)的篩選、清洗、分析、挖掘等一系列“處理過程”可以得到未來幾日在幾個(gè)核心氣象特征的數(shù)據(jù)值與概率（溫度、風(fēng)力、陰晴雨雪等）。

而我們看到的天氣預(yù)報(bào)這款產(chǎn)品，則是將上述核心信息綜合到一起，賦予視頻+GIS的展示形式，以及賦予用戶在“行動(dòng)”方面的建議（出行建議、穿衣指數(shù)、洗車指數(shù)等）而成的。

除了上述案例外，還有基于交通出行數(shù)據(jù)的公交路線規(guī)劃、自行車道設(shè)計(jì)等。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品的更高價(jià)值，毫不夸張地說，在于衍生更多數(shù)據(jù)應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值變現(xiàn)。因此在我們看來，數(shù)據(jù)產(chǎn)品也等于“應(yīng)用場景+數(shù)據(jù)+產(chǎn)品”，脫離應(yīng)用場景談數(shù)據(jù)都是空談。

三、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求

回歸到具體的業(yè)務(wù)場景中，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理又在做什么事情，如果想要成為一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，又會遇到怎樣的困難和挑戰(zhàn)？

1. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的工作內(nèi)容

我們采訪了眾多公司的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，發(fā)現(xiàn)同是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，但在不同的公司中所負(fù)責(zé)的事情并不一樣。

現(xiàn)在，從狹義和廣義兩個(gè)角度來認(rèn)識現(xiàn)在的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理。

• 從狹義上講，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理是負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，并用它去滿足特定數(shù)據(jù)使用需求的一個(gè)崗位；也就是承擔(dān)第一節(jié)中講到的數(shù)據(jù)質(zhì)量產(chǎn)品、數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品和數(shù)據(jù)應(yīng)用產(chǎn)品的策劃和設(shè)計(jì)工作。
• 從廣義上講，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理則不僅限于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品工具，還要完成數(shù)據(jù)分析、運(yùn)營等數(shù)據(jù)相關(guān)工作，負(fù)責(zé)公司的數(shù)據(jù)服務(wù)。

那么，相對應(yīng)的工作范疇還包括以下四大類：

1. 數(shù)據(jù)生產(chǎn)：寫一些數(shù)據(jù)生產(chǎn)腳本，產(chǎn)出數(shù)據(jù)表，甚至維護(hù)數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程；
2. 數(shù)據(jù)提取：負(fù)責(zé)對業(yè)務(wù)提出的數(shù)據(jù)需求提取數(shù)據(jù)，交付準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)；
3. 數(shù)據(jù)分析報(bào)告：分析日常業(yè)務(wù)，產(chǎn)出分析報(bào)表，形成業(yè)務(wù)結(jié)論；
4. 數(shù)據(jù)運(yùn)營：建設(shè)指標(biāo)字典，運(yùn)營指標(biāo)字典和數(shù)據(jù)產(chǎn)品，運(yùn)營數(shù)據(jù)，排查數(shù)據(jù)問題等。

2. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力要求

基于各大廠的招聘要求和工作職責(zé)，對各技能標(biāo)簽整合聚類，我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力模型，除了普通產(chǎn)品經(jīng)理的基礎(chǔ)技能外，數(shù)據(jù)能力、業(yè)務(wù)抽象理解能力以及項(xiàng)目協(xié)調(diào)管理能力尤為重要。

1）數(shù)據(jù)能力的要求

對于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理而言，數(shù)據(jù)能力并不是在R Studio上做個(gè)炫酷的表格，也不是在Excel操作幾次數(shù)據(jù)透視表，當(dāng)然更不是寫幾個(gè)SQL提取幾個(gè)數(shù)字，而是一套從公司商業(yè)競爭策略到一線業(yè)務(wù)運(yùn)營的分析方法。

基于這套方法，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理可以將公司從上至下不同的業(yè)務(wù)放進(jìn)同一個(gè)模型中來分析，從而幫助決策層通過數(shù)據(jù)快速的定位問題。

這要求數(shù)據(jù)產(chǎn)品有非常強(qiáng)的數(shù)據(jù)敏感性和數(shù)據(jù)思維——包括指標(biāo)字典設(shè)計(jì)、埋點(diǎn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)生產(chǎn)相關(guān)知識、數(shù)據(jù)分析等。

當(dāng)然，基礎(chǔ)的工具技能包也是必備的——如SQL、Excel、Python等數(shù)據(jù)處理常用工具的熟練掌握。

2）業(yè)務(wù)抽象理解能力的要求

業(yè)務(wù)抽象理解能力，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理最終的目標(biāo)是讓數(shù)據(jù)自我表達(dá)，為業(yè)務(wù)提供基于各類日志的，從報(bào)表到智能預(yù)測工具套件。

一方面產(chǎn)品要不斷從各個(gè)業(yè)務(wù)汲取和整合各類數(shù)據(jù)；另一方面要將數(shù)據(jù)通過各種工具穩(wěn)定、快速地表達(dá)出來，讓業(yè)務(wù)方可以簡單快速的從數(shù)據(jù)獲取 insight。

為了做到這一點(diǎn)，產(chǎn)品經(jīng)理必須具備業(yè)務(wù)抽象理解能力：懂得如何將難懂的數(shù)據(jù)從相對封閉的業(yè)務(wù)中抽象出來，以服務(wù)的形式向業(yè)務(wù)方開放，最終形成從數(shù)據(jù)供給到數(shù)據(jù)應(yīng)用的閉環(huán)。

3）項(xiàng)目協(xié)調(diào)管理等軟技能的要求

作為極為消耗開發(fā)資源的產(chǎn)品，良好的項(xiàng)目管理能力決定了整個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)目的成敗。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品面臨的是極為復(fù)雜的數(shù)據(jù)流和業(yè)務(wù)流的集合，為了做出一張數(shù)據(jù)完備、系統(tǒng)穩(wěn)定、查詢快速的報(bào)表系統(tǒng)，產(chǎn)品經(jīng)理需要從底層的日志開始整理，梳理各個(gè)數(shù)據(jù)處理過程。

因?yàn)樘幚磉壿嫷脑?，?shù)據(jù)系統(tǒng)的研發(fā)通常時(shí)間周期很長，而業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的需求通常是要么沒有，要么就是疾風(fēng)驟雨般不講道理地來了。

在這個(gè)過程中，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理和工程師、業(yè)務(wù)方的協(xié)調(diào)推進(jìn)是十分具有挑戰(zhàn)性的——既需要邏輯抽象和數(shù)據(jù)思維的硬實(shí)力，又需要溝通協(xié)作的軟技能，這可能是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理最有挑戰(zhàn)的地方。

四、結(jié)語

對于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理來說，前邊所提到的內(nèi)容，僅僅是幫助數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，對數(shù)據(jù)產(chǎn)品這個(gè)崗位所要面臨的挑戰(zhàn)和工作，能夠有一個(gè)框架性的理解。

但是，在實(shí)際業(yè)務(wù)場景當(dāng)中需要解決的問題更多，受限于篇幅，這里暫不做展開。

對于數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理而言，能力要求跨度非常大：

• 一方面，需要極強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析能力和邏輯抽象能夠，能夠理清楚業(yè)務(wù)中的各個(gè)流程環(huán)節(jié)，追蹤數(shù)據(jù)流向，并理解業(yè)務(wù)的需求走向，從而轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品功能，為業(yè)務(wù)所用；
• 另一方面，又需要極強(qiáng)的溝通協(xié)調(diào)能力和項(xiàng)目管控能力，能夠在多業(yè)務(wù)線，不同需求和背景的情況下，推動(dòng)完成相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)和使用推廣。

有挑戰(zhàn)，又何嘗不是機(jī)會？

隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)的逐步發(fā)展，我們正在經(jīng)歷科技發(fā)展的一個(gè)奇點(diǎn)，可以預(yù)見的是：數(shù)據(jù)給我們帶來的應(yīng)用和價(jià)值將會遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過之前的想象，也許你現(xiàn)在眼里的天花板在未來就是一個(gè)新的臺階，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的發(fā)展會遠(yuǎn)超出你現(xiàn)在的預(yù)期。

最后引用高科技營銷魔法之父，硅谷戰(zhàn)略與創(chuàng)新咨詢專家杰弗里·摩爾的一句話：

Without big data, you are blind and deaf and in the middle of a freeway

致謝：

• 《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理修煉手冊：從零基礎(chǔ)到大數(shù)據(jù)產(chǎn)品實(shí)踐》作者@梁旭鵬
• 滴滴 / 蘇寧 / 京東 / 淘寶等參與訪談的產(chǎn)品經(jīng)理們
• 知乎專欄《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的工作類型和能力要求》作者@Blazeer俊輝
• 知乎《如何做一名優(yōu)秀的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理？》作者@王其平 的回答

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如果你對數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理感興趣，或是正在數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理崗位工作，歡迎和本文作者空空（ID：anne012520）一起學(xué)習(xí)交流。

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