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想入行數據產品經理需要掌握哪些能力？面試需要注意些什么？崗位具體細分又有哪些？本篇文章一一為您解答，一起來看看吧！

一、開篇語

如果你熱愛數據和產品方向，如果你相信數據驅動業務，如果你想要投身數字化轉型事業……

如果你正在找工作或者跳槽換工作，如果你看好大數據想要轉崗，如果你力求長足發展……

那么本系列文章你一定不容錯過。

你將可以學習到【數據產品經理】崗位的科普和深度解讀、能力模型與成長指南和面試要訣。

本篇為系列的第一篇文章，主要對數據產品經理崗位進行科普和解讀。

二、數據產品崗位JD解讀

1. 讀JD是在讀什么

求職的時候，首要關注的當然是各個用人企業發布的崗位JD。那么，當我們在讀崗位JD的時候，我們讀的是什么呢？又應該關注什么要點呢？筆者認為，主要在于兩點：

（1）該崗位招人進去后是做什么？

通常數據產品經理在不同的企業，特別是身處不同行業、不同發展時期的企業，要做的事是不盡相同，甚至可以說差異較大。

有些企業本身屬于數據即業務，比如今日頭條、高德地圖、游戲行業等，這種企業安身立命之本就是數據，對數據的重視程度和應用深度自然不言而喻，進去之后可能會在某一個細分方向上縱深地去做數據產品或服務。

而有些企業，則是屬于傳統型企業正在經歷數字化轉型，在數據積累這一塊可能基礎不會很好，大多存在缺、臟、亂的現象，進去之后可能首先面臨的挑戰就是梳理業務，然后治理數據，最后才是應用。

所以求職者自己心里需要有一個明確的方向性判斷和預期，才更有機會找到真正符合自己發展期望且有長足發展的企業和崗位。

（2）該崗位的勝任者畫像是什么？是否與自己相匹配？

除了了解崗位是做什么，所涉及的方向之外，就是評估自己與崗位所要求的勝任能力的匹配度了。

首先，我們應該先跳出自身，以相對客觀地視角，通過對JD描述的理解來構建這樣一個崗位勝任者的畫像——需要具備哪些硬核條件和軟實力的人才能勝任呢？這里主要指的是：教育背景(學歷及畢業院校、所學專業等)、當前職位職級、工作年限、公司所在行業或賽道、項目經驗、情商性格等維度。描摹出勝任者畫像之后，就可以與自我認知中的自己做一個關聯度的匹配了，給自己打打分，看看哪些條件是滿足的、哪些是優勢項、哪些又是弱勢項，最終得出“自己是否可能勝任”的結論。

2. JD案例解讀

說了那么多，來點實在的，直接來看看真實的JD。

這是一個描述內容相對簡潔的JD?？梢钥吹竭@家招人的公司是一家B輪的互聯網公司，并且在崗位名稱上特別強調了“中臺”。

我們從【工作職責】可以解讀出這個崗位進去的工作方向，主要在三個方面：

1. 指標體系和數倉建設；
2. 智能化數據產品和業務應用(畫像服務和實驗平臺)；
3. 數據平臺和數據安全。

這個工作面涵蓋還是比較廣的，數據產品經理的三個主要縱深發展方向都涉及到了。筆者猜測，不一定是這個人進去之后三者皆需兼顧，可能是有先后順序的(但最先做的一定是指標體系)，也有可能是不止招聘一個人，是一個小組進去cover這三塊工作內容的。

我們再來構建這個崗位的勝任者畫像，要點在于：

• 硬性條件：學歷-本科(基操)；行業-互聯網/大數據(對標)；工作年限-兩到三年(偏初中級)
• 項目加分項：數據中臺整體設計建設(要求有點高)，應用類數據產品設計搭建(命中越多越加分)
• 知識儲備加分項：大數據技術框架，大數據技術知識(偏高)

至此，我們就可以給自己打打分，看看自己的匹配度高還是低了。

三、數據產品經理的分類

1. 數據體系產品經理

關于數據體系產品經理，有人曾給出過一個貼切的比喻，把這類產品經理比作“天條制定者”。哇！這名字一聽，多么威嚴肅穆??！事實上，做數據確實是一件嚴肅、嚴謹、嚴密的事，甚至關節部位容不得絲毫差錯。

如果把數據比作浩瀚大海，那么數據體系產品經理就是哥倫布、麥哲倫這樣的航海家，沒有人比他更懂得這片大海了，他可以為他的航船制定洋流、風向等規則，帶領他的船隊循規蹈矩地航行在正確的路線上，離目的地越來越近。

說到這里，各位聰明的讀者是否理解了數據體系產品經理的工作方向和側重呢？讓我們不妨把話再說得明白些。

數據體系產品經理最終要實現的目標是：把正確、標準、易用的數據給到業務口，實現為業務賦能，驅動業務增長，提升管理效能。要實現這個目標，需要做很多事情：梳理業務、定位業務痛點->圈出其中能通過數據化手段解決的部分->成體系化規劃并定義優先級->與業務共建指標體系(指標口徑標準化，指標管理規范化等)->存量指標治理上線->數據運營(反饋收集、復盤、培訓等)->增量指標產生和管理閉環。

要完成以上的SOP，看似簡單，實則不容易，你會面臨如下挑戰：

• 你要算的指標所依賴的底層數據從哪里來？需要做數據源梳理和質量評估。
• 數據來源包括用戶行為數據，埋點一團糟，怎么辦？需要定義埋點數據采集規范。
• 兩個業務部門要用到同一個指標，但業務口徑又不一致，誰也不服誰，怎么辦？需要拉通企業視角，保證公共層口徑唯一性，再向上封裝相對靈活的指標。

這只是冰山一角，但也大致可以管中窺豹，初步了解到數據體系產品經理的日常了。

2. 數據平臺產品經理

數據平臺經理又是個啥？還是以大海的場景舉例。我們上文說到，數據體系產品經理是“天條制定者”，為航船制定洋流、風向等規則，把握數據脈搏動向，引領航船行進路線。那么，要真正地揚帆起航，只有規則是不行的，必須有一艘“巨艦方舟”。而數據平臺產品經理正是這“方舟打造者”。

簡單來說，數據平臺經理需要管好兩個事：

（1）面向外部用戶(數據團隊以外)：應用平臺

這里的外部用戶一般指的是企業內部，不屬于數據團隊的業務部門和員工，通常我們習慣稱為“業務方”。當然，市面上也存在原本用于企業內部的數據應用做得非常好，于是突破內用價值，成功商用化的數據應用類產品，如阿里的生意參謀、QuickBI，網易的有數等，此類產品的外部用戶內涵已經延展到了外部企業用戶，因此暫不在討論之列。

還是說回我們的“業務方”，數據體系產品經理把業務方要用來管理/驅動/賦能業務的數據開發完畢了，那要怎么給到業務方去使用呢？需要提供工具。常見的包括：BI平臺、用戶畫像系統、精準營銷平臺等。這些應用既需要進行產品設計和開發，又需要能夠契合整個數據消費鏈路，對于產品經理的系統功能設計功力和對數據應用場景、數據易用性體現等內容的理解力是有很大考驗的。

（2）面向內部用戶(數據團隊以內)：開發平臺

我們數據平臺產品經理的活兒真是不輕松?。〕艘蘸脭祿F隊的“甲方爸爸”(業務方)，還要做好團隊內的能力支撐，是整個數據團隊的“糧草官”和“火器營”。

數據開發的效率與質量很大程度上取決于數據平臺給數據開發工程師們提供的工具怎么樣？趁不趁手？是小米步槍還是大炮導彈？同樣的，也涉及到工具的提供。常見的包括：調度平臺、離線/實時處理平臺、數據質量管理系統、數據集成系統、數據資產管理系統、數據安全系統、大數據生態套件等。

這需要產品經理的技術底蘊非常深厚，完全懂得數據從生產到消費的整個鏈路是怎么玩的，哪些地方可以提升效率，哪些地方需要規避風險等等，也就是深諳大海的秉性，“水性”要好。

3. 智能化應用產品經理

對于智能化應用產品經理的定位其實是比較創新且仍在不斷變化更新中的。智能化這個方向往往是伴隨著AI、算法等能力的構建、應用和創新。與我們所見過的“策略產品經理”的定位、職能和能力要求有一定程度的相似性，但“策略產品經理”的工作和價值更多體現在策略本身是否能在業務端生效，帶來價值，如內容推薦；

而“智能化應用產品經理”則除了策略的部分外，也需要關注應用的設計，策略是內功，應用是招式，所謂內外兼修。常見的智能化應用產品包括：智慧門店、智能題庫、智慧物流、智能法律助手、智能座艙系統等各種業態豐富的產品。要做好智能化應用產品經理，同樣需要懂數據，畢竟“巧婦難為無米之炊”，數據為一切智能之源；懂了數據還得懂算法，懂AI模型，統計學的經典概念都得理解得透透的；可最重要的是還是得懂應用，必須要知道目前的技術或者變革后的技術能怎么落地，具備推動落地的能力。

四、結語

以上是這個系列的第一篇文章，著重針對數據產品經理的崗位進行了解讀和分類陳述，希望能有所幫助。系列的第二篇文章是深度展開，講的是數據產品經理的能力模型圖譜（含成長指南），敬請期待。