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数据产品经理≠数据+产品经理!

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发表于 2019-7-21 11:13:58 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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虽然说现在很多产品经理都要求会一点数据分析的技能,能够通过数据表现来针对产品做改进优化,但专业的数据产品经理不仅仅单纯是数据+产品经理的结合。


而近年来,随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的火热,“数据”一词成为了业界宠儿,其实数据领域由来已久,只不过以前大多是做传统的数仓建设等,而大数据再一次引起人们重视,一方面由于是技术的发展,另一方面随着数据量的增多,从数据中获取商业价值,实现数据资产变现已然成为每个企业数据化转型的关键路径,因此这种背景下,数据产品经理在各大招聘网站上变得十分抢手。

虽然说现在很多产品经理都要求会一点数据分析的技能,能够通过数据表现来针对产品做改进优化,但专业的数据产品经理不仅仅单纯是数据+产品经理的结合。


数据领域的基本逻辑

在数据领域对于数据的处理,基本有一个特定的逻辑图,有可能是从下到上,有可能是从左到右,起初我以为是个别的这样表示,后来随着接触的越来越多,才逐渐领悟其中要义。

比如一般从左到右的数据流向会分为源系统、贴源层、数据仓库、数据集市、数据应用等,不同公司根据业务不同,分层也会有所不同。

关于建模型的意义曾经有个同事举过一个很形象的例子。


把所有数据想象成一个储物柜,而数据模型相当于里面的分隔分层,没有建模型前,所有的衣物全在一个柜子里,不管是外套、裤子、袜子、围巾等,而建模后,外套在一个格子里,裤子里一个地方、袜子在一个地方、围巾在一个地方,这样的对比,再次去拿的时候,肯定是分门别类存放之后,更容易找。

这也是数据建模的意义,把数据按模型落进去之后,能大大提升数据的处理、流转和提取效率,节省时间,赋能业务。数据建模的方法通常包括:星型、雪花型、Data Vault和3NF。


什么是数据产品经理?

首先这是产品经理的一种分类,产品经理本身的发展路径可分为:产品设计——产品管理——产品战略管理。

在不同的阶段,对数据产品经理的定义和要求不一样。常见的数据产品又分成三类,与之对应的数据产品经理也可划分成三大类,如下:


1. 数据平台/BI产品经理:设计对内、或对外的数据平台产品。
2. 算法/策略产品经理:通过数据的计算、验证、假设,直接设计用户使用的产品流程。比如个性化推荐、搜索推荐、用户画像、程序化购买等。
3. 业务/数据可视化产品经理:通过数据提取、计算、展现,帮助业务方向分析、决策产品流程。比如流量漏斗分析、销售分析、或某些特定的业务(客服)分析等。

这里要说明的是,随着公司发展和数据量的发展,会逐渐有新的数据产品类型发展出来,也会有与之匹配的产品经理岗位出现。


数据产品经理的工作

数据产品经理多数会由数据分析师或数据挖掘工程师转型过来,如果是数据挖掘工程师转型为数据产品经理,学习曲线比较平缓,而由产品经理转型为数据产品经理,学习曲线就比较陡峭,如果既不是产品经理也不是数据分析师,就要付出更大的努力了,总之,成为一名优秀的数据产品经理不是那么容易的。

不同公司根据业务不同,数据产品经理从事的工作内容也可能不同,但整体而言,个人觉得数据产品经理的工作会离数据更近一些。

数据产品经理是产品经理更细分的一个领域,需要具备的技能更专业化,有人说做产品的人不需要懂技术,但是做数据产品的人就需要懂技术了,从一些大公司的招聘要求可以看出,数据产品经理基本上既要懂产品设计,又要懂数据技术,还要有团队管理的能力,是综合性的人才,要有产品化的思维才能为公司创造更大的价值。

数据产品经理的能力模型


数据产品经理在不同公司的不同阶段,要做的事情不一样,但一般来说,要求的基本能力包括以下几点:


1. 数据提取能力:基本技能;产品数据经理一定要先会取数据,需要使用基本的数据分析工具,SQL、EXCEL、Python等。

2. 数据分析能力:基本技能;遵循一个标准的流程:监测数据——发现问题——分析原因——提出解决方案——跟进验证。

3. 业务理解能力:核心能力;这个能力也决定了个人以后在数据这条路上能走多远。锻炼这个能力的方法就是多看多学多练,一定要提高自己的业务敏感度。

4. 产品经理通用技能:基本技能;需求分析、调研、交互工具的使用,基本沟通技能等等。
5. 数据可视化能力:基本能力;你的工作成果最终是要产出给老板或业务需求方查看的,通过数据可视化,可以更好的形成汇报或沟通。

以上几点都能做好,就算是一个不错的数据产品经理了。

数据新人要去什么样的公司?

要去有大量数据,并且希望数据产生价值的头部公司。

不建议去中小型创业公司。因为养数据团队是一件成本非常高昂的事情。公司首先首先需求在人力上进行大量投入,需要招聘数据工程师、数据产品经理等;其次在硬件、数据量的维护上也需要进行很多投入。所以一般中小型公司对数据团队的需求并没有想象的那么强烈,他们更多需要的是一些数据统计和分析的角色,这些角色也基本能满足他们业务的发展需求。
End.
来源:简书

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