数据产品经理实战 - 开篇



数据产品经理（以下简称数据pm）已经从前几年的鲜为人知，到现在人人皆知，这几年也是在互联网圈的音量越来越大，岗位需求也是越来越火，笔者也是希望能通过自己的实际经历对这个行业做出一点小小的贡献，会将通过一系列的文章讲述数据产品经理所经历实战项目，分享观点，共同探讨，本篇为开篇。



数据产品经理的定位

市面上对于这个话题的讨论已数不胜数，且每篇文章输出的观点均不一样，总结来说，本质上数据产品经理可以分为两个大方向：

数据运营方向，用数据作为赋能工具帮助具体业务或产品进行健康持续的发展，提升业务核心竞争力，创造流量和营收。包括数据仓库分层建设规范制定，数据仓库主题域模型设计，数据质量管理（数据治理），行为数据埋点框架搭建，报表&指标&标签体系搭建，业务的数据监控体系建设，渠道刷量监控体系建设，用户价值模型评分构建，数据资产管理等。





运营数据方向，将数据的构建，清洗，血缘，使用等数据全生命周期本身包装成一种产品，持续迭代优化该产品。元数据管理系统搭建，调度系统搭建，实时计算平台，大数据平台门户系统搭建（数据中台系统建设），BI系统搭建，DMP系统搭建，DSP广告平台搭建，以及依据不同业务场景下的非通用数据产品（阿里御膳房，生意参谋，头条的AI标题）等。





当然数据圈的从业者你会明白，数据pm是一个多面手角色，要懂得业务，要理解大数据技术，要会项目管理，还得有一定的产品力，所以一个成熟且优秀数据pm是需要较长时间的工作经验积累的，市面上鼓吹的1个月从0到1数据pm养成类似的培训班看看就行了，没有进行长时间的深入思考和沉淀的快餐式填鸭教育，是无法锤炼出一个优秀的数据pm的。笔者有幸在以上提到的两种方向均有涉猎，提到的各类项目都有不同深浅层次的涉及，在这里也挖个坑，后续将逐一对以上项目单独开篇进行实战讲解。



数据pm所需的能力

数据pm所必备的基础能力笔者因为有以下几点：

数据分析，项目管理，产品力，大数据技术，沟通表达，具体每一块内容的重要性均不一样



笔者认为这几项内容中，数据pm最重要的能力是在当前所属业务中拥有较为深刻的业务理解，反而项目管理显得不是非常的重要，因为数据类的需求和线上业务系统的开发内容及节奏不一样，了解基本的敏捷开发步骤，保障可控，可持续，可交付的迭代节奏即可。



如何提升这些能力

业务理解，首先要亲身体验业务过程，其次是基于自己的理解再去请教一线的运营同事，还有就是请教同业内的一些同行和朋友，力争要对整个业务的关键节点都了解的非常清楚，能理解业务的全流程，发展过程，存在什么问题，未来发展方向。（在这里也再挖个坑，后续也会专门出一期内容，讲解数据部门如何与业务部门打交道，如何快速熟悉业务的）。

数据分析，这里分为两方面，一种是常规的统计学，算法，属于偏工程的纯技术知识，通过大量的练习是可以直接掌握的，二是常规的互联网数据分析的方法及思路，AARRR，RFM，CLV，二八分析，杜邦分析等等这些，这些就需要有具体的业务实操才能正在理解这块内容。

大数据技术，很多数据平pm觉得我们不需要懂这些，因为我们本身不需要关心技术的实现，只关心需求蹭的设计即可。但笔者并不这样认为，对于大数据技术最基本的掌握和了解还是必要的，这样能提高你对产品设计方案的完备性，能懂得什么样的功能可以用什么样的组件来做，是通过接口和服务的形式提供还是直接读表，当前的标签离线方案对于未来要上实时方案会不会提前埋坑等等一系列在产品前台看不到但非常影响整个产品性能的问题。

沟通表达，提问时看透本质，直达重点，回答时简明扼要，突出核心，具体就不说了。

项目管理，项目管理基本没什么可说的，有机会跟着一个项目走一遍什么都清楚了。



以上几点都是笔者认为对于一个数据pm非常核心的能力，如若有想往数据pm方向靠的同学，可以在平时多多培养以上几点的能力。待有机会能够主导一块专门的数据产品项目，便可以将这些技能融会贯通，由点成面。



结语

本文立足于实战的开篇，描述了数据pm的定位，包括不同的方向均会负责什么样的项目；也谈到了数据pm所需要的能力，以及这几种能力如何学习，获取。希望能对数据pm有一个基本的概览认识，方便日后的实战项目做铺垫，下篇将直接进入实战项目，数据产品经理实战-DMP搭建。