什么是数据产品经理?是产品形态是数据产品的产品经理,还是掌握商业分析能力的产品经?

大数据环境下,产品类型不断丰富,现在大家都在抓细分市场。产品人的发展方向上出现一个数据产品经理的名字,对此大家是如何定义的呢?
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  • 略问用户 提出于 2020-10-22 17:36:03

5 个回答

xxxxxa

以下整理些对数据产品的认识:

  • BI产品:就是商业智能产品,印象中涉及到商业智能的产品都是比较传统的智能。如数据仓库、OLAP和BI报表等。这些之中我解除过数据仓库和BI报表,虽然不算很深入,但是有算有点体会:数据仓库很重是比较耗人工的智能(ETL阶段需要大量的人工)。BI报表比较轻,只涉及到数据的连接可视化,只要数据源保持不变就可以稳定自动更新。
  • 数据产品:能用数据创造价值的一种形态,无论是上头的数据仓库、数据可视化还是综合起来做一个数据平台都算是数据产品;以及一些算法型的产品,如自动问答、图片搜索、个性推荐等。
  • 大数据产品:印象中是偏向算法的

具体工作内容是什么可能需要看公司业务或者岗位描述。大致有这么几个划分维度。

维度1:产品功能

业务运营分析数据产品、数据平台数据产品、重要模块单独做一个数据产品,如客服管理系统、供应链管理系统等。

维度2:面向用户

toB:面向企业客户的数据产品,例如talkingdata、神测数据、growingIO和艾瑞数据等。帮助企业数据采集处理呈现的全流程、以及像艾瑞帮助企业进行精准营销、竞品洞察等。

toC:面向个人用户的,例如百度指数、微博指数、个性化推荐、数据流的逻辑等。

to内部:为企业内部员工使用的数据产品,例如运营分析系统、决策支持系统等。

所以数据产品经理和其它产品经理的区别可能就在于,数据产品经理需要有数据的视角,即对数据处理的全流程的理解。尤其是采集和应用阶段得理解,这两个环节占了了产品70%左右的价值,没有处理好就很容易会延误产品上线。

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xxxxxa

从数据分析转型数据产品一年多了,写下自己的体会。

数据产品经理,先谈数据:

1. 理解数据,对关系数据库、数据仓库、表、指标、维度、数据模型等有一定的理解

2. 理解数据的生产流程,包括生产、采集、加工、应用(分析、查询、挖掘、可视化)

数据产出要了解埋点;

采集要了解下数据传输;

加工要了解离线计算、实时计算、任务调度(目前数据工具产品经理市场上很紧俏,阿里云提供的dataworks dataphin都是侧重数据生产);

数据应用时目前覆盖最广的有查询工具、app分析、bi应用、报表应用、数据挖掘等各种应用

3. 大数据相关的架构了解,从底层的hdfs文件系统,到数据存储hive数据库、分析数据库、键值数据库,olap数据库,数据计算,资源管理等

再谈产品经理:

1. 产品流程:需求-设计-研发-测试等全流程的覆盖

2. 产品设计能力:线框图、产品交互、流程设计、信息设计等

3. 产品运营能力:数据产品经理通常2B,需求是根本,但是产品应用有一定门槛,好的运营可以实现更好的效果

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xxxxxa

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xxxxxa

数据产品经理负责的产品形态是数据产品,不同公司的要求不同,如同各个公司的PM可能工作内容都迥异。做数据产品,除了平常PM应具备的素质,还需要对数据分析、建模及数据后台有一定的了解,同时对BI等也有一定要求。

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xxxxxa

各个公司要求不太一样 大部分是第一种,后者多被称为数据分析师

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