数据产品大致分为平台型和商业型，不同类型的数据产品经理所负责的内容也不相同，那怎么区分和判断两个类型呢？本文作者详细分析了数据产品经理的招聘要求和技能梳理。
一、何为数据产品
数据产品的类型多种多样，大致分为两类：
- 平台型：主要产品是“数据工具”，最重要的目标是保障数据的正确性和时效性，以及提高数据处理的效率。
- 商业型：主要产品是“数据解决方案”，最重要的目标是通过数据洞察业务发展趋势、进而驱动业务增长，相较于平台型更加贴近前台一些。
更直观一些，比如：
阿里的飞天大数据平台，集成了多种类型的数据产品，其引擎平台（大数据计算引擎MaxCompute、图计算引擎GraphCompute等）是平台类型的；
上层业务场景（新零售、金融科技、数据政府等）中的数据产品就是商业型的。
二、数据产品经理的招聘要求
以下分析抛开与产品经理的共性部分，重点分析“数据”产品经理的特性部分。
首先来看一下平台型的招聘要求，以下选取了三个招聘JD，可以看出平台型的招聘除了通用的产品技能要求外，往往会有「有X技术经验者优先」的描述；
事实上数据产品经理在产品的设计、规划和落地方面，和技术人员的沟通非常多，此外还有一个很重要的原因，如果你完全不懂技术，可能很难get到平台用户的使用痛点。
那么是不是不会写代码就无法胜任这个岗位呢？
也不是，毕竟数据产品经理归根结底还是“重产品”，懂技术也不意味着必要要行云流水自己动手写代码。
接下来咱们再来看一下商业型的数据产品经理，商业型相较于平台型更加贴近业务场景和盈利目标，往往要求工作人员有较强的数据分析能力和敏锐的商业嗅觉，为产品运营提供高效、准确的数据支撑。
说到这大家可能有疑惑了，这听起来怎么这么像“数据分析师”呢？
数据产品在一定程度上可以看作是数据分析的一种固化形式，通过对分析工作进行抽丝剥茧，提取共性部分，形成体系化的产品以更加直观、高效的方式展现给公司决策者、运营人员或者用户。
三、数据产品经理技能树
数据产品经理的技能要求还是比较广的，除了产品经理应该具备的“产品规划能力”、“项目管理能力”、“行业洞察能力”，还需要“数据业务能力”和“数据工具能力”。
数据业务能力：梳理和设计指标字典，统一业务口径，打通各系统甚至是事业群之间的数据联通；数据埋点，通过埋点获取更多的数据底料，支撑上层的数据应用；数据仓库，了解数仓原理，能够和技术人员一同探究更符合业务需求、更具扩展性的数仓架构；数据分析，挖掘用户需求，能够自研究或者精准把握数据分析师的思路，从而提炼固化成产品形态；数据可视化，虽说“好看的皮囊千篇一律，有趣的灵魂万里挑一”，但是庸俗的皮囊很可能导致“用户闪退”哟。
数据工具能力：很多数据产品经理服务于数据中台，尤其是平台型产品经理，不说对大数据组件如数家珍，但是基本的框架还是很有必要了解的，除了更有利于了解实际用户的痛点并且构思解决方案，而且也便于和程序员小哥哥高效沟通，防止被无限期排期。至于动手写SQL的能力，更是人手必备，公司的数据分析师也不是为个人服务的，要想第一时间了解数据，还得自己动手，丰衣足食。
产品规划能力：数据产品也是产品，所以挖掘用户需求、提炼产品方案是必不可少的，如果非要说有哪些区别，产品经理更关注C端客户的体验、功能布局等，数据产品经理更聚焦数据本身，挖空心思怎么能直观地体现数据价值。
项目管理能力：作为一名优秀的产品经理，需要争取各类资源（数据工程师、算法工程师、前端工程师、测试工程师等），这就需要向老板阐述这个产品将带来的价值（对外盈利或是对内节约成本等），积极争取老板的资源倾斜。拿到资源才是个开始，后续推动开发进度、及时根据外部环境变化调整策略，直到最后产品顺利上线，这个过程好比十月怀胎。
行业洞察能力：这条可谓是拉开产品经理高低的分水岭，在信息高度开放的今天，只要足够的勤奋和努力，获取硬技能无非就是时间长短的问题，但是业务洞察往往需要一点天分，甚至是运气。遇到好的团队、好的项目，天时地利人和才能登高而上、一览众山小，从而开阔眼界，看到更远的未来。
免责声明：本文版权归原作者所有，文章系作者个人观点不代表蜗牛派立场，如若转载请联系原作者；本站仅提供信息存储空间服务，内容仅为传递更多信息之目的，如涉及作品内容、版权等其它问题都请联系kefu@woniupai.net反馈！
]]>数据产品经理老曹，自从入职了这家初级规模的互联网公司，给大家带来了很多惊喜和意外。不仅从业务角度给大家普及数据产品知识，传播数据文化。还能在平时的生活中，通过日常接触到的数据产品入手，讲解背后的原理和逻辑，让大家触类旁通，更深入的了解和掌握数据产品知识。
这不，数据产品经理小王在用滴滴打车的时候，就发现一个很有意思的功能：还没等自己输入目的地，滴滴居然猜出并提示了自己要去的地方。这简直太神奇了，带着好奇心，小王赶紧跑到老曹身边，带着求知若渴的眼神，对老曹说：
“老曹，滴滴这个猜你去哪功能太有神奇啦，居然一下子就猜中了我要去哪里，而且还很方便，它是怎么实现的啊？快给我讲讲吧！”
老曹一听，这小伙越来越可以了，居然能在生活中发现细节，并有着强烈的好奇心，善于学会提问，心中还是很满意的:
“小王，既然你这么爱学习，那我就给你好好讲一讲。”
数据产品经理小王:
“好啊好啊，快来讲一讲，我小板凳都搬过来了！！！”
老曹又把自己旁边的那块画布拖了过来，涂涂改改又讲了起来:
“首先，来说一下，滴滴猜你去哪这个产品为什么大家觉得好。
第一，它能减少用户输入，如果猜测准确，用户直接点击目的地就可以了，减少用户使用步骤；
第二，提升用户体验和粘性，足够准确的话，让人眼前一亮，印象深刻。”
数据产品经理小王:
“这还用你说嘛，赶紧进入正题吧，它是怎么实现的啊！！！”
老曹笑一笑，娓娓道来:
“好吧，那我们就进入正题，首先，让我们来看一下建设一款数据产品必经的四个步骤：
数据采集->数据清洗->策略算法->数据展现。
第一步，数据采集。主要是根据自己的业务场景需求，针对数据产品需要的数据内容，进行数据采集方案设计。数据来源可能是埋点数据上报，也可能是业务数据，还可以是爬虫获取的外部数据。
第二步，数据清洗。主要是针对采集的数据进行清洗，形成方便程序实现的数据字段和格式，并存储在数据表中。
第三步，策略算法。根据数据产品要实现的功能，选择算法策略模型，实现数据逻辑处理程序，并最终输出可以满足产品需求的数据或者结论。
第四步，数据展现。根据产品设计方案，完成最终的产品展示，可以用图表样式的方式展现，也可以直接展示结论或者建议。 ”
数据产品经理小王:
“大概了解步骤和方法了，老曹，能不能结合猜你去哪这个功能来讲一下每一步都是怎么实现的啊？”
老曹在画板上抹去刚才写的东西，继续拆解起来:
“结合滴滴猜你去哪，让我们看下第一步，数据采集。用户打开滴滴，它不像大众点评这种场景，用户不知道应该吃什么。绝大部分情况下，打开滴滴，都是明确有要去的目的地。我们需要做的只是将目的地猜对并提示出来。
所以需要两个核心数据：
第一个就是当前的时间、用户id、是否为工作日，当前地点的经纬度数据。
第二个就是用户的历史行程记录，因为用户去什么地方仅取决于用户及他所处的上下文，此处上下文包括位置，时间，历史行程等。“
数据产品经理小王:
“哇，那看来这些数据滴滴自己的系统里都有记录啊，大部分都是后台业务数据。”
老曹点点头，接着说:
“嗯，是的，这些数据其实都比较明确，很多都是后台系统数据。接着第二步，是数据清洗。根据算法策略需求，针对第一步采集的数据进行数据清洗，清洗出自己满足需求的数据格式。
根据第一步采集的数据，进行加工汇总，完成数据清洗工作，主要实现大概这样格式的数据形式，进行存储为算法策略提供输入。
实际产品涉及的数据和算法会更为复杂，此处仅从数据产品策划的角度拆解基础逻辑和数据，小王你主要是通过我的拆解意会下数据产品的实现方法。“
数据产品经理小王:
“嗯，我知道，我其实也是想通过案例看方法，掌握方法才是处理各种问题的根本，学会数据产品方法论，实现各种数据产品都不怕。”
老曹不禁竖起了大拇指，点赞道:
“再让我们来看下第三步，策略算法。模型选择上，可以使用高斯分布，从数据上来看，出发上下文和目的地之间，分布上应该是类似这样的一个钟形的样子。
然后，对每个用户的数据、以及每一个去过的候选目的地使用高斯分布来构建基于上下文的条件概率分布。并根据计算出的用户在特定场景上下文情况下去特定目的地的概率，选出最后可能去的地点作为’猜你去哪’的推荐结果。”
数据产品经理小王听的越来越投入:
“高斯分布，我记下来，我赶紧去了解下这个高大上的算法。”
老曹一把把小王拽回来，赶紧说到：
“别着急啊，我还有最后一步没介绍呢，就是数据展现环节。这里，主要分两个方面。
展现时机：在用户打开滴滴，还未输入数据目的地时展现。
展现样式：以tooltip的形式提示推荐目的地，可以点击选择。
经过这两个方面，最终就是你看到的在滴滴实现的猜你去哪这个数据产品功能啦！“
数据产品经理小王两眼放光:
“哇哇哇，厉害啦，原来这么多门道在里面，真是外行看产品表面，内行看实现路径，学习了，我要在以后的数据产品实现中，好好用这个实现方法和步骤，搞出更多厉害的数据产品来。”
老曹想了想，补充说：
“既然你提到了滴滴的猜你去哪这款数据产品，那有没有考虑过，滴滴背后还有哪些数据产品呢？“
数据产品经理小王摸摸头，不好意思的低下头：
“呃，我还真是想不到了。”
老曹语重心长的对他说：
“下次你可以再以点带面，继续观察下，其实，滴滴背后有很多数据产品的，例如系统派单、推荐上车点、排队时长预估、路径规划这些功能。“
数据产品经理小王又来了兴趣：
“那老曹也给我讲讲这些功能怎么实现的吧？”
老曹一听，真想一口盐汽水喷死小王：
“别忘了我今天通过滴滴猜你去哪介绍的数据产品实现四步法：数据采集->数据清洗->策略算法->数据展现，掌握这四步，你就可以自己来拆解下刚才说的这些数据产品功能啦！这个才是背后的核心和关键，好好消化下吧！“
数据产品经理小王点点头：
“嗯嗯，有道理，方法论我有，天下数据产品任我选！不说了，老曹，貌似该吃饭了，我们去吃饭吧，边吃边聊。”
老曹仿佛也听到了肚子的抗议声，摸摸肚子：
“那还不快走，给你讲个这么多，肚子都咕噜噜叫了，我真是在用爱心发电啊。”
免责声明：本文版权归原作者所有，文章系作者个人观点不代表蜗牛派立场，如若转载请联系原作者；本站仅提供信息存储空间服务，内容仅为传递更多信息之目的，如涉及作品内容、版权等其它问题都请联系kefu@woniupai.net反馈！
]]>