大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理極速撰寫PRD的5個步驟

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本文主要講了非普通PRD的撰寫,從用戶畫像產(chǎn)品出發(fā),以極簡的文字描述了大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD的撰寫步驟。

本文撰寫的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的PRD不是埋點(diǎn)、不是統(tǒng)計數(shù)據(jù)、也不是常見的數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD。如果以數(shù)據(jù)量大小來衡量,本文的PRD講的是產(chǎn)品經(jīng)理面對TB級以上數(shù)據(jù)時候的產(chǎn)品(1TB=1024GB,1GB=1024GB*1024GB, 1條日志=1KB)。

時下和未來TB級以上的大數(shù)據(jù)場景下的產(chǎn)品將是主流產(chǎn)品,時下這類PRD的應(yīng)用場景主要代表產(chǎn)品有阿里云產(chǎn)品、騰訊云產(chǎn)品、第四范式產(chǎn)品、VIVO/OPPO產(chǎn)品的大數(shù)據(jù)平臺部門等等,以大數(shù)據(jù)治理和大數(shù)據(jù)計算為生的數(shù)據(jù)平臺類產(chǎn)品,所以叫純粹大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的PRD。

01 大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理PRD和用戶畫像、推薦系統(tǒng)類PRD的區(qū)別

雖然用戶畫像和推薦系統(tǒng)也是以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的產(chǎn)品,有的推薦系統(tǒng)甚至經(jīng)過AI賦能。但是不屬于本文講的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品。原因如下:

1. 用戶畫像產(chǎn)品

用戶畫像: User Profile用戶畫像是通過搜集和分析用戶行為喜好、靜態(tài)屬性信息和消費(fèi)習(xí)慣信息等數(shù)據(jù),將用戶的特征信息抽象化的進(jìn)行展示。

用戶畫像是將用戶信息的可視化表示,可以理解為用一系列用戶標(biāo)簽對用戶特征進(jìn)行簡短生動的描述。

用戶畫像的標(biāo)簽表征用戶的興趣、愛好、習(xí)慣特點(diǎn),為標(biāo)簽計算權(quán)重來表示用戶對標(biāo)簽特征的需求程度,使用戶的特征得到量化。

2. 推薦系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)有很多中,其中有一種是用戶畫像的用處,即利用用戶畫像做個性化推薦、廣告推薦、活動推薦、內(nèi)容推薦等。

3. 用戶畫像產(chǎn)品和推薦系統(tǒng)產(chǎn)品實(shí)際上是本文所講的數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品的應(yīng)用

我們看如下圖:

上圖可見:用戶畫像是本文所撰寫PRD產(chǎn)品的一種應(yīng)用,推薦系統(tǒng)是用戶畫像產(chǎn)品的一種應(yīng)用。三者關(guān)系是:先有本文所撰寫的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,然后是構(gòu)建用戶畫像,再則是做推薦系統(tǒng)。

02 撰寫大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD的步驟

步驟一:大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品用戶定位

由于大數(shù)據(jù)產(chǎn)品屬于底層基礎(chǔ)性產(chǎn)品,故此PRD的用戶是數(shù)據(jù)管理員、數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家。

步驟二:大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品總體架構(gòu)

產(chǎn)品基礎(chǔ)是硬件層,用來做數(shù)據(jù)的計算和治理;再往上是數(shù)據(jù)計算引擎層,引擎框架層負(fù)責(zé)日志采集、集群管理、調(diào)度、監(jiān)控告警、故障容錯等;再往上是平臺產(chǎn)品層,主要做BI、AI機(jī)器學(xué)習(xí)和管理中心;再往上是業(yè)務(wù)應(yīng)用層,即智能決策、智能營銷等,詳情如下圖:

步驟三:大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的產(chǎn)品功能策劃清單

大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD功能主要寫清楚3件事,第一件事是數(shù)據(jù)如何集成、第二件事是數(shù)據(jù)如何處理計算、第三件事是數(shù)據(jù)如何輸出給與應(yīng)用。功能清單類似如下圖所示:

步驟四:功能需求詳細(xì)描述

PRD中核心的部分是對功能的清晰釋義。

例如:大數(shù)據(jù)產(chǎn)品中對數(shù)據(jù)源管理功能的描述,數(shù)據(jù)源管理是DM所處理的數(shù)據(jù)的來源管理,包括數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫、接口、IoT、文件等各種類型的數(shù)據(jù)源。在數(shù)據(jù)集成中可以選擇使用,在數(shù)據(jù)管理中可以預(yù)覽數(shù)據(jù)。

例如:數(shù)據(jù)源連接功能描述:數(shù)據(jù)源連接管理是通過連接實(shí)時動態(tài)訪問外部數(shù)據(jù)源的方式。數(shù)據(jù)源連接配置支持?jǐn)?shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)倉儲類、接口、IoT,數(shù)據(jù)源連接是大數(shù)據(jù)管理平臺基礎(chǔ)通用能力。使用角色為普通用戶。

例如:數(shù)據(jù)源連接-數(shù)據(jù)庫功能描述:通過平臺訪問/讀取外部數(shù)據(jù)庫的連接管理。支持連接RDB、NOSQL類型的數(shù)據(jù)庫。

常常在PRD里面還需要配以用戶界面如下圖示例:

步驟五:數(shù)據(jù)集成的功能定義

數(shù)據(jù)集成功能描述:數(shù)據(jù)集成是提供多源異構(gòu)數(shù)據(jù)源之間的數(shù)據(jù)高速穩(wěn)定的數(shù)據(jù)遷移和同步功能。

至此一份大數(shù)據(jù)平臺級產(chǎn)品的PRD主要核心功能算是示意完畢,剩下的就是撰寫一些非功能性需求,例如:界面操作的交互規(guī)則、性能需求等。

03 大數(shù)據(jù)和AI的關(guān)系

從策劃大數(shù)據(jù)平臺產(chǎn)品步驟二里面的產(chǎn)品架構(gòu)就可以看出,大數(shù)據(jù)是用戶主動產(chǎn)生的瀏覽行為等數(shù)據(jù)和被動產(chǎn)生的例如被攝像采集的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)有規(guī)范的鏈路的格式,也有圖片等文件格式,在把非鏈路的圖片格式文件處理成鏈路格式的數(shù)據(jù)需要用AI;

例如,用AI的圖片識別能力提取圖片里面的信息,像用AI提取拍照的發(fā)票,AI可以自動提取發(fā)票中的金額等關(guān)鍵信息。所以AI和大數(shù)據(jù)是相互幫助的關(guān)系。

最后

本文主要講了非普通PRD的撰寫,以極簡的文字描述了大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD的撰寫步驟,一方面是為了滿足市場上大數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理渴望大數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計文檔的需求,另外一方面用極簡的步驟撰寫大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD是為了給讀者留下更深刻的思考空間。

更多的大數(shù)據(jù)和AI產(chǎn)品經(jīng)理的內(nèi)容,下一篇會繼續(xù)撰寫,期待讀者都能極速撰寫一份大數(shù)據(jù)產(chǎn)品PRD。

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#專欄作家#

連詩路,公眾號:LineLian。人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家,《產(chǎn)品進(jìn)化論:AI+時代產(chǎn)品經(jīng)理的思維方法》一書作者,前阿里產(chǎn)品專家,希望與創(chuàng)業(yè)者多多交流。

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  1. 確實(shí)是好文,開啟了我對數(shù)據(jù)產(chǎn)品的大概了解

    來自江蘇 回復(fù)
  2. 大家期待已久的《數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練營》終于在起點(diǎn)學(xué)院(人人都是產(chǎn)品經(jīng)理旗下教育機(jī)構(gòu))上線啦!

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    學(xué)完后你會掌握怎么建指標(biāo)體系、指標(biāo)字典,如何設(shè)計數(shù)據(jù)埋點(diǎn)、保證數(shù)據(jù)質(zhì)量,規(guī)劃大數(shù)據(jù)分析平臺等實(shí)際工作技能~

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    來自廣東 回復(fù)
  3. 這是一篇開啟數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的好文,相見恨晚!多謝作者寫得如此詳細(xì),期待更多好文 ?

    來自廣東 回復(fù)