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數據產品新人，怎樣從新人走向進階，又怎樣一步步深入發展？本文將數據產品經理的職業發展分為四個階段，詳細介紹了這一崗位的發展方向和不同階段職場難題，給出了值得參考的破局建議，希望能對關注數據產品經理的你有所幫助。

最近收到一位粉絲關于數據產品職業方向的咨詢，大環境不景氣，數據產品微信群里也有很多對這個崗位的困惑。因為最近項目每天搞到一點多，實在是沒有太多精力做非常詳實的回復，今天趁著有點空閑和力氣，總結一下關于數據產品經理這個崗位職業發展過程常見問題與破局方法，希望可以為有類似困惑的朋友一點啟發。

數據產品的迷茫：工作兩年主要是做數據報表方向的產品，感覺報表沒啥好做的，就是做做駕駛艙，設計個可視化報表啥的。想換工作，招聘網站上看了一圈發現所在城市的數據產品崗位寥寥無幾，薪資也不高。所以懷疑是不是數據產品崗位沒啥前途了，考慮要不要轉B端或者其他中后臺方向的產品。

數據產品經理職業發展四階段

一、階段一：初出茅廬

0-1年的數據產品新人，比如應屆畢業生還是數據分析、數據開發或者其他方向產品的轉行。

1. 特點

處于這一階段時，對數據產品的崗位有著非常強的好奇心和求知欲，希望可以在這個崗位上大有一番作為。所以會通過各種書籍、課程來補充數據產品的崗位知識。入職新的崗位后，也會非常努力地把工作做好，哪怕只是一些零散的數據產品需求。

2. 主要困惑

首先是要確定該選擇哪一個方向的數據產品切入，畢竟數據產品還要劃分為開發套件、資產管理與治理、數據應用、數據策略等四大方向（具體的分類方法和能力要求見往期文章）

其次是這個崗位的能力模型是什么，對于應屆生還好很多公司招應屆生愿意從一張白紙開始培養，而對于其他崗位轉崗數據產品的數分、數開等社招有工作經驗的，就需要提前有針對性地訓練，畢竟按照應屆新人的待遇候選人不樂意，按照工作時長那又不是當前崗位的經驗資產。

然后就是該怎么學習和提升了，什么渠道什么方式等，很多新人高開低走，開始信誓旦旦但后期卻無動于衷，主要原因是不知道從哪里下手。

3. 破局建議

1. 系統、全面的了解數據產品經理崗位的細分方向和能力要求，可以通過網站、書籍或者公眾號文章，當然數據干飯人公眾號肯定可以作為資源之一，畢竟10多年數據產品的摸爬滾打，各個方向都親身實踐和經歷過。不建議一開始就買視頻課程，一方面5000多的價格不便宜，其次是一些課程可能只是聚焦在某一方向，并不是數據產品經理的全貌。然后根據自己的專業背景、興趣愛好選擇自己未來愿意從事的方向，避免一開始就找了個不適合不喜歡的方向，再去調整成本就比較高了。
2. 數據產品經理的能力模型本質是數據+產品，所以在做技能訓練時，可以圍繞這兩個方向拆分，按照優先級制定學習計劃，比如1周了解數據基礎（指標體系、數據流程等），1周學習需求分析，1周學習產品設計等等。紙上得來終覺淺，所以可以從競品分析著手，現在有很多的數據產品都商業化了，可以通過幫助文檔或者聯系銷售進行溝通講解。學習途徑建議還是以多看幾篇相關的文章，避免一家之言，這個時候可以適當的看一些價格適中的視頻課程。
3. 在入職后的項目實操過程中，有意識地思考和沉淀總結心得體會，比如，業務新接了一個需求，我本來的知識體系告訴我應該怎么處理，實際我是怎么做的，這個過程遇到了哪些問題，下個需求怎么做能更好。這樣在實踐過程中，不斷總結出自己的工作方法論。

二、階段二：破繭成蝶

1. 特點

1-3年，工作了一段時間，工作環境、業務、老板風格以及工作流程都熟悉了，逐步輕車熟路，開始做一些感覺重復的事情。比如數據報表產品經理，抽象下來就是梳理指標口徑，設計可視化大屏或Dashboard并管理開發過程。工具類的產品做個一兩年產品也相對穩定，滿足日常的需求后續就是逐步的迭代。

2. 主要困惑

崗位新鮮感逐漸淡弱，每天被各種數據質量問題、做不完的報表或產品迭代需求，感覺數據產品的存在感低，不像業務產品可以深度參與直接為公司帶來DAU或者營收增量的項目?？床坏焦ぷ鞯膬r值。經常因為數據不準的問題被業務詬病被老板吐槽，甚至成了背鍋俠。跳槽機會又不多。

3. 破局建議

1. 認清數據產品的崗位的特點，數據產品的本質是提供讓數據用起來的工具，工具核心的衡量指標主要是好不好用，有多少人用，使用深度如何，節省多少成本（人力、財力），光頭強用斧頭和鋸子砍樹，賣了再多錢也是主要會歸功于光頭強，而不是斧頭。最多在光頭強心情好吃肉的時候，給莫磨斧頭點湯喝，這樣斧頭以后可以更賣力干活。所以，數據人要耐得住寂寞。可以主動和業務溝通合作數據驅動的合作專項，榮譽與共，業務吃肉，數據喝點湯也可以。
2. 花1~2年左右的時間把當前方向的數據產品體系化建設的能力沉淀下來，形成自己的方法論。比如，做一個報表需求，最基礎的要求是掌握拿到一個新的可視化需求的產品流程和方法論，怎么樣梳理和管理需求，如何寫數據產品需求文檔，怎樣高效評審方案，怎樣管理項目開發團隊。其次，要有意識地培養自己地數據分析能力，為什么需要這些指標，如何在一個新的業務場景下，快速遷移指標體系構建的能力。第三個階段則是化被動為主動，可以主動為業務提供發現問題和提供解決方案的產品能力，做更多可以賦能業務的產品而不是支持業務的需求。做到第三個階段，才是對這個領域垂直深入。
3. 2~3年的時候，可以逐步嘗試拓展數據產品的領域了，比如做一個報表，會涉及數據ETL、數據倉庫建設、業務端的應用全流程，可以向業務端或者資產端逐步遷移，這樣一方面可以擴展技能領域，另一方面也可以在未來工作中，具備更多的知識體系，凸顯專業度。

三、階段三：漸入佳境

1. 特點

3-5年，逐步成為某一領域的專家，可以讀擋一面負責獨立的產品線或者業務模塊，無論是業務、數據還是產品方面都有了自己的一套方法論，并且可以快速把能力遷移到新的產品領域。我是一塊磚，哪里需要哪里搬。

2. 主要困惑

3-5年容易出現一個職業瓶頸期，當前產品領域專業深度夠了，很難有大的突破，下一步拓展是還在數據產品還是說完全換一個新的領域，比如B端中后臺系統或者數據分析師，甚至數據開發呢。

3. 破局建議

1. 基于當前的產品領域向上或者向下遷移拓展，逐步把數據產品的各個方向都能有些覆蓋，在1~2個方向有縱向的深度，逐步成為所謂的Π型人才。比如，之前一直做數據可視化產品，向上就是業務的數據智能化應用，比如CDP，用戶畫像等，向下則是數據資產管理、數據治理。
2. 可以積極主動嘗試老帶新，在培養新人的過程中，把自己的經驗進行總結和升華。另外，很多公司的晉升都會要求產品影響力和團隊貢獻，也順帶完成這個KPI。

四、階段四：融會貫通

1. 特點

5-10年及以上，做過了多個方向的數據產品，從獨立工作到帶團隊，培養新人。

2. 主要困惑

產品逐漸穩定，從0到1的產品越來越少，感覺能做的事情越來愈少，年紀也越來越大，行業不景氣，chatgpt可能會取代越來越多的工種，時刻擔心被裁員。

3. 破局建議

1. 持續輸出在當前崗位的價值，可以主動承擔起數據外交官的職責，找幾個核心業務方建立穩定的專項合作關系，一起挖掘數據能夠為業務帶來的賦能價值。
2. 有意識地沉淀個人經驗，文章或者視頻課程，建立自己地個人影響力，在公司層面成為數據領域的專家
3. 學會帶團隊，不想當將軍地士兵不是好士兵，所以要轉變思想，從依靠自己完成工作到和團隊一起完成工作
4. 熟悉數據產品各個領域，團隊有困難或需求時，可以快速支持
5. 培養組織和協調能力，能夠主導中大型項目
6. 深度抽象數據和產品方面的方法論，為負責更大的數據團隊或者中后臺產品團隊做好積累
7. 嘗試切換不同的行業，當前企業數據產品逐步成熟，現在傳統企業的數字化轉型正如火如荼，數字化人才非常稀缺，需要的更多的是復合型人才，既能通過現有方法論快速遷移熟悉行業業務知識，同時具備全局的數據產品架構能力，可以為數字化轉型提供藍圖和執行落地層面的輸入。

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