认识数据产品经理(四 与互联网产品经理的区别)

发布于: 2020 年 05 月 28 日
认识数据产品经理(四 与互联网产品经理的区别)

数据产品经理,还是一个相对较新的岗位,因而在很多企业里,岗位还没有标准化地设立,甚至在时下最火的招聘网站上,也是近几年才刚刚能找到相应的岗位。

数据产品经理的分支比较模糊,父级岗位归属既可以归为数据类岗位(与数据开发工程师、数据挖掘工程师、数据分析师并列),也可以归为产品类岗位(与用户研究产品经理、电商产品经理、供应链产品经理、曾经产品经理等岗位并列),两种分法各有其逻辑,同时带给我们的启示是,数据产品经理,其实是数据能力加产品能力的复合选手。

随着“新基建”的启动,大数据已经成为必要的基础设施,也蕴含着未来的趋势,自然有很多产品经理从业者,意欲转战数据领域,向数据产品经理的方向发展,那这两者的区别和界限是什么呢?

从产品经理行业,到行业产品经理

首先,从产品经理到数据产品经理,其实是一个行业细分的过程。互联网发展初期,产品经理已经是一个核心岗位,每天手持原型和用户思维,与程序员相爱相杀。

随着行业成熟度的提高,岗位的细分越来越清晰,不同的方向都已经发展出来自己的一套产业逻辑或系统方案,于是招聘时一般不会只挂出一个“产品经理”这样宽泛的岗位词,而是像“供应链产品经理”、“电商产品经理”、“用户增长产品经理”等有行业属性做定语修饰的具体方向要求。

也就是说,不论是哪个方向的产品经理,首先是要了解业务,有一定的行业经验,才能做出这个领域有价值的产品。

所以,数据产品经理想比于其他互联网产品经理来说,自然在数据方面的知识储备和经验上要求更高,甚至是作为考察的第一要素。这也就决定了,数据产品经理与常规互联网产品经理相比,最主要的两个区别:技能要求与入行方式。

区别1:专业技能的要求程度不同。

互联网产品经理,火了十几年,也因为《人人都是产品经理》,被一些非从业者认为是一类门槛很低的职业。其实这只是其中一面,产品经理是一个入门门槛较低,但做好却很难的岗位,因为虽然它不考察编码能力,但要同时具备逻辑思维、同理心、洞察力、表达能力和推动能力,以及必要的行业知识、技术知识,更重要的是能基于实际场景综合运用所学所知解决问题的能力,并不那么容易做好。

互联网产品经理可以不懂技术,数据产品经理必须要懂数据

互联网产品经理,在技术的掌握上,要求不高,但数据产品经理,必须要懂数据的处理过程。

尤其是平台类产品经理或算法类产品经理,对底层技术原理理解不够,很难在这方面独当一面。这也是很多公司,尚且没有明确的数据产品经理的岗位,往往是分析师、算法工程师,自己进行需求对接和梳理。

很多公司的大数据平台部门,在组织架构上,没有设立统一的产品部门,主要按照条线职能划分,比如离线数据引擎、实时数据研发等,做相应产品工作的数据产品经理融入相应的技术条线,这样效率反而更高。原因是大数据层面的技术栈非常丰富也非常复杂,更新很快,很难找到一个产品团队的负责人,能对底层数据、资源调度、离线实时开发框架、算法分析应用、数据治理等环节都能整体进行统筹。

平台型产品经理,要理解分布式大数据处理框架,理解了从 hive 到 MapReduce 的过程,才能设计一个调度平台或者IDE集成开发环境。算法型产品经理,要理解算法原理和算法类项目的开发过程,知道如何从一个预测问题,转化为从特征工程到随机森林的实现过程,进而才能设计一个算法平台工具。哪怕是技术深度要求不那么高的分析型产品经理,也需要会sql,能自行做简单的数据处理,以便随时随地分析不知为何下滑了的PV,以及解释让人费解的CPM异常波动。

互联网产品经理要懂用户体验设计,数据产品经理不强求

由于很少直接面向海量C端用户服务,相比于互联网产品经理,数据产品经理对交互、设计方面的要求相对低一些。用户体验设计包括用户心理洞察、美学设计和易用性设计,产品并不是仅有一堆功能组合而成的,而是由一堆用户使用流程组合而成的,需要充分考虑细分用户的不同心理和需求特点,互联网产品,需要对用户有很强的洞察力和同理心,也更关注交互体验设计。

数据产品,更看重的是数据的解读思路,关注数据表现、可视化分析和数据呈现能力,交互层面的逻辑更为简单,所以设计方面的要求,不像互联网产品那么高。

因此,数据产品经理,既然是复合了数据和产品的双重能力,那对于新人来讲,哪方面应该先加强呢?我认为首先是数据,数据方面的能力和经验是首要考察要素,产品设计能力作为其次。这也导致了数据产品经理和互联网产品经理的第二个关键区别:入门途径。

区别2:入门途径不同。

由于数据领域的特殊性,决定了数据产品经理的入行与成长方式,将不同于互联网产品经理。

互联网产品经理,侧重于对C端客户与市场的洞察,可以做通用的平台级工具,也可以选择自己喜欢的细分领域、小众人群来打磨自己的创意,做小而美的垂直应用。所以平台的选择显得不那么重要,即便没有进入BAT或者字节这样的头部企业,也可以通过小公司入门,结合公开的课程资料、身边的牛人来学习和成长。

而对于数据产品经理,平台很重要,需要尽量选择一个相对成熟、有大规模数据积累的企业,如果所在的团队有相应的数据文化,那就更好了。如果数据体量不够,数据应用的场景不够复杂,那就算基于开源的框架部署了Hadoop平台、搭建了OLAP查询引擎、上线了指标统一管理平台、甚至推动过数据治理项目,这些事情虽然听起来差不多,但实际会遇到的困难和挑战、价值产出以及所需要的解决方案和思路,是完全不同的。

所以数据产品经理,首先是选择一个成长性好、数据资源丰富的平台,加入到大数据的行列中来。先让专业扎根,再不断向上生长。至于入行之时,做的是产品方向,还是开发方向,其实不那么重要,从开发做起,也是很好的经验,可以对数据背后的处理过程有更深刻的认知。即便定岗为数据产品经理,也建议通过轮岗的方式,了解到实际的数据开发流程和处理策略,也仍要关注数据方面的技术原理和前沿应用。

概括来说就是,先成为大数据从业者,再成为数据产品经理从业者。

产品经理的共同点

产品经理是典型的“T字型”人才,一横,是说产品经理需要涉猎的知识面需要比较广阔,对个人的综合素养要求很高;一竖是指在某一个细分领域有较深的理解,比如大数据,比如金融,比如智能硬件。在产品经理身上,没有多余的才华,他们需要有足够的丰富性,才能在面对复杂性的时候,发挥更大的创造力。

不论是互联网产品经理还是数据产品经理,在基本素养层面,都是相通的。

•  产品经理做的事情,本质上是一个熵减的过程,都是直面不确定性,让复杂问题逐渐清晰,落到解决方案的层面,与研发共同实现最后的价值落地。

•  产品经理的思维方式,都是围绕用户和场景出发的,分析并找到问题所在,进而探索解决方案,形成MVP验证,进而寻求PMF。

•  产品经理的角色,都是项目的信息枢纽,需要通过产品经理来连接所有相关角色,推进项目的落地。因此对于沟通表达能力、项目管理能力、需求分析和规划能力等底层通用能力的要求是一致的。

当然,互联网产品经理和数据产品经理的其他异同点还有很多,而我们的目标,并不是去对互联网产品经理和数据产品经理做全面的差异性对比,而是通过对比,来更好地理解数据产品经理的岗位本质,所以这里着重强调几个关键的异同点,我认为理解了这几处区别,将会对认识数据产品经理或者成为数据产品经理,有很大的指引作用。

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一枚行走在大数据前沿的产品经理 2017.11.19 加入

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