数据产品经理的发展与现状（二）

这是数据产品经理系列文章：

通过大模型提升"劝退"数据产品经理能力（一）

一、纵观数据产品经理的发展

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我结合自身在大数据领域的总结,对数据产品经理这个岗位的发展历程,可以大致分为四个阶段:

• 旧时代的探索期

• 岗位成型期

• 能力成熟期

• 新瓶颈探索期

这个演进过程,既是整个数据行业发展的缩影,也映射出这一群体在不同时期所面临的机遇与挑战。

(一)旧时代的探索期(2008-2011 年)

在这个阶段,大数据在概念层面风生水起,但真正的应用尚处于起步阶段。彼时的数据产品经理,更像是一群勇敢的"拓荒者"。他们或转型自 BI 分析师、数据架构师等传统岗位,或从互联网产品经理中脱颖而出,努力在一片未知的领域开疆拓土。这个阶段的数据产品经理,主要侧重技术领域,致力于搭建公司的数据架构和基础平台,为后续的数据应用奠定基石。

(二)岗位成型期(2012-2015 年)

随着 Hadoop、Spark 等大数据技术日趋成熟,数据产品经理这个岗位渐趋清晰。大量的数据分析和可视化工具如雨后春笋般涌现,数据产品经理的工作重心也从技术转向业务,他们忙于梳理业务指标,搭建各类报表和看板,力求从海量数据中捕捉价值的火花。

同时,互联网的快速发展也为这个岗位带来新的生机,电商、社交、O2O 等领域纷纷开辟出数据应用的新蓝海。

(三)能力成熟期(2016-2022 年)

经过多年的探索与积淀,数据产品经理进入了能力的成熟期。这个阶段的关键词是"数据中台"。

(四)新瓶颈探索期(2022 年至今)

随着数字化转型的不断深入,企业对数据的依赖程度愈发提升,数据产品经理也迎来新的发展瓶颈。

二、数据产品经理的现状

伴随着数据规模的爆发式增长和商业应用场景的不断拓展,数据产品经理这一岗位应运而生。他们犹如数据世界的"魔法师",将海量杂乱的数据转化为洞察业务的宝藏。然而,在光鲜的头衔背后,这个群体正面临着前所未有的困境和挑战。

笔者访谈了一些数据产品经理,他们纷纷吐露心声:

"我应该是最惨的那个,不仅要写 SQL,今天还要去写脚本、抽数据、搞 ETL,一堆报表也不知有啥用。"

"公司招数据产品经理,但根本没有数据驱动的意识,我们就是个换了马甲的 BI。"

言语间透露出深深的无力感。他们似乎正迷失在数据的汪洋大海中,找不到专业发展的灯塔。

在不同的企业中,数据产品经理岗位的内涵千差万别。对于数据基础薄弱的公司,他们往往要身兼数职,承担数据架构规划、平台建设、业务支持等重任;而在数据体系相对完善的团队,他们又转而专注于数据分析、业务赋能等环节。如此多变的定位,使其难以在某一领域深耕专精,容易陷入"万金油"的尴尬境地。

与此同时,这个角色对从业者的要求愈发全面。他们既要懂数仓、会写 SQL,又要熟悉业务、擅长产品设计。简单的 ETL 搬砖已不能满足企业的胃口,深入挖掘数据价值才是大势所趋。

面对如此广阔的知识图谱,很多人难免会感到力不从心。加之,行业尚未建立起系统的培养方案和职业发展路径,不少数据产品经理只能在实践中摸爬滚打,自我突破。除了自身定位不清,数据产品经理在组织中也常常处于"边缘化"的尴尬处境。

他们游走于业务、技术、运营等部门之间,却又不被任何一方真正理解和接纳。日复一日地 "灭火""填坑",倾注大量心血构建的数据产品,却可能被一句"这不是我们想要的"轻易否定。在组织的权力格局中,他们时常感到自己的声音微不足道。

一个被动求变、依附于人的角色,注定难有作为。

那导致目前数据产品经理的发展现状的根本原因是什么呢？请听下回分解