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在互聯網時代，數據是最寶貴的資源之一。本文作者對數據產品經理需要掌握的數據能力做了詳細介紹，為想從事數據產品經理的新人提供了準備的方向和建議，干貨滿滿，不妨來看看。

隨著大數據技術以及應用場景的不斷豐富，數據的價值受到越來越多的企業的重視，甚至數據驅動、數據賦能作為新的增長點。國家層面也把數據上升為重要的戰略級資產，數據成為新基建的重要組成部分。隨之而來的是數據產品經理，逐步成為企業數字化轉型、數據化運營過程的必備崗位。

過去的文章中，針對數據產品的能力模型，以及崗位的分類做過專門的科普，數據產品經理顧名思義，和其他C端、B端的產品經理最大的差異就是對數據原材料或者加工工具的處理，所以這里想針對需要掌握的數據能力再做一個介紹，給想從事數據產品經理工作的新人，提供一些準備的方向建議。

一、數據采集與埋點

數據驅動的本質是數據驅動增長，過去更多的是關注訂單量、營收等宏觀的業績經營指標，數據化運營從宏觀到微觀，開始關注用戶從認知產品到最終完成一次業務流程的全過程行為洞察，而這個過程中，埋點是數據價值的起點，數據產品是以數據為原材料，做用戶行為分析或者可視化分析類的數據產品，作為數據產品經理，需要把埋點數據規范化的管理起來，否則沒有埋點采集數據，就是巧婦難為無米之炊，設計出來的產品方案再完美，交互再絲滑，卻沒有數據。

所以，必須掌握如何推動業務產品與研發選擇既合適又高效的埋點方法，并且建立統一的規范和流程，管控埋點數據質量。

1. 常見的埋點方案對比與選型建議

詳見往期文章：用戶行為數據采集：常見埋點方案優劣勢對比及選型建議

2. 明確權責，建立高效的埋點協同工作流程

在敏捷的工作理論中，80%的問題都是流程問題，可以通過規范化的流程去規避和解決，過去經歷很多關于埋點的坑點，漏埋錯埋權責不清。

雖然埋點的實施方是業務研發，數據的使用方是業務產品和運營，但是最終負責出數據的是數據產品與數據部門，雖然可以一句“業務沒埋點，我也沒辦法”把鍋甩出去，但是如果都沒數據可用，何談驅動賦能，那數據團隊也可以解散了。

一言以蔽之，數據產品要扛起埋點規范制定的責任，協同各方建立標準，最終可以把標準融入埋點管理系統，流程化、自動化。

二、數據分析能力與指標體系建設

數據就像原油，很少人可以直接使用。只有通過分析、挖掘之手，提純成汽油、柴油、以及各種化纖用品，才能最大地發揮價值。埋點采集到了數據之后，還需要進行分析、抽象、產品化，才能被更多的業務直接使用。在這個過程中，需要具備建設業務監控的指標體系，并將分析思路整合到數據產品中的能力。

1. 指標體系建設思路與方法

其實各種數據類的公眾號、自媒體有非常多的指標體系建設的方法論，殊途同歸大同小異。這里做個簡單的概況和總結。

1）什么是指標體系？

基于業務運營發展需要，將可以全面衡量業務健康度的各項指標（指標庫）按照一定關系（關聯關系）組合起來形成的體系化的指標化管理系統，并且每個指標可以判斷好不好，健不健康（評價標準），發現問題后可以通過指標分解或維度拆分（分析維度）定位到問題。

2）為什么需要？

單一指標無法準確、全面地衡量業務健康度，且缺少關聯關系的指標，數量過多時難以聚焦，失去重點。若沒有評價標準，則指標只是一個數據，不能稱之為知識或信息。難以真正地驅動決策。

3）如何構建指標體系

總體原則：從業務發展階段的重點目標出發，基于OSM模型、UJM(用戶生命旅程)、AARRR（海盜模型）等模型，把業務流程進行指標化結構和監測，并按照指標的拆分關系分級分類。

三、數據產品與分析思路的融合

很多剛入行的數據產品經理在做數據可視化類的產品時，容易追求可視化的效果，卻忽略了可視化產品的靈魂，數據產品的價值在于將數據的價值挖掘出來，讓更多非數據專業、沒有數據意識的人可以快速地從數據產品中得到決策信息，而不是僅僅作為取數工具。

判斷一個數據可視化產品或者Dashboard是否有用、是否合格的標準就是做到：數據是什么，數據怎么樣，問題在哪里，該如何解決問題。常用的分析方法例如：對比分析、漏斗分析、趨勢分析、構成分析等。數據可視化怎樣才有靈魂

四、數據倉庫理論基礎

業務數據化、數據資產化，數據倉庫的分層管理不僅可以提升數據的復用性，也可以提高數據運維的效率。在做數據資產管理與治理類工具類數據產品時，將資產減少的規范流程融入到系統中，每次建表時，基于系統的提示與自動填充可以既快速又高效，而不是需要每個開發者把規則形成肌肉記憶。

此外，對于數據的一致性、完整性、及時性、準確性等數據質量監控規則也需要掌握，畢竟數據質量問題是數據產品的生命線，如果給業務的數據都是錯的，決策失誤、精準營銷不再精準。

五、大數據常用技術與數據流轉鏈路

雖然說“人人都是產品經理”，過去也有很多關于產品經理要不要懂技術的爭議，個人覺得作為數據產品經理，至少要了解一些基礎的大數據技術的應用場景，以及數據流轉的鏈路，這樣對于數據質量的監控，實時、離線數據的差異及技術限制，更加合理地設計產品。

而對于底層開發套件、開發工具類的數據產品經理就更必要了。試想，如果你連HDFS都不知道是什么，當需要你設計一個HDFS目錄管理的工具時，你該從何著手。

六、總結

數據產品經理崗位的特殊性，注定和數據有著難以割舍的關系。要想成為一名優秀的數據產品經理，除了要具備產品經理的通用能力外，還要建立自己在數據方向的核心競爭力，只有這樣做數據產品時，才會更加得心應手。