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数据产品经理访谈-2019第一期

数据产品经理访谈-2019第一期

作者: 城市中迷途小书童 | 来源:发表于2019-02-03 08:30 被阅读68次

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    活动:数据产品经理访谈-2019第一期

    地点:深圳壹方城 时间:2019.1.6 15:00~17:00 活动内容:数据产品经理十问

    数据产品经理的一天是怎么样的?

    当初是怎么入门数据产品经理的?

    数据产品经理的能力体系

    数据产品经理的商业价值| 数据如何商业化

    你觉得什么样的人可以做好数据产品经理

    对于新人的职业规划有什么建议

    如何做好管理工作?

    产品经理的梦想是什么?

    怎么看待深圳的高房价,是否会导致人才流失

    平时的自己是怎么样的? 产品经理的生活日常|兴趣爱好等

    数据产品经理

    1. 分类

    一类是企业自有BI系统的数据产品经理;

    二是推荐系统 搜索 用户画像等算法类数据产品经理;

    三是数据平台类的产品经理,像友盟 GA DMP平台等;

    2.工作职责可以从以下几个方面来说:

    数据采集:数据产品经理要要贡献数据采集的标准,ETL工程师;

    打通数据资源:对于任何一个企业来看的话,它的数据都分散在不同的业务系统和不同的部门里面,所以数据产品经理做的是打通数据产品资源,在系统打通及在部门打通汇集在一起;

    数据的重购与融合:数据收集回来,数据能不能应用,这是不可以的,数据是个死的东西摆在那,需要我们去解读,解读的具体过程我们叫它是数据的信息化,数据信息化有了一个固定的数字,比如100我把它赋予相应的含义,一百元还是一百斤,数据信息化之后我要对它进行加工与重构,形成数据仓库的存储模型,基于这个存储模型我们把它制成一个上层命令。;

    数据应用:具体来讲是开发数据产品,这里面的产品可以是业务运营分析的产品,比方说我每天监控这个企业收入流水,这也是一个应用,比方说我做一个工具来支持企业的经营营销,这也是一个应用;

    数据应用的推广:因为你开发了一个产品不一定有人会愿意用的,所以你背后要往市场体系推广,另外一个是销售体系推广,你让你的产品被别人用起来,基本的数据产品的工作。

    3. 数据产品经理的核心价值

    PM skill社区致力于提供工具服务,帮助产品经理提高工作效率,数据产品经理需要什么样的数据助手来提高日常工作的效率? 数据助手-市场调研助手-数据报告共享、数据分析-可视化技巧大全、数据仓库-数据在线转化(excel to json)等。

    1 回复

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    PMskill Lab1楼•13 天前

    本期访谈的大咖是OPPO的一位资深数据产品经理,还有几位来自小米、TCL、互金、物流公司的数据小咖,本期节目以访谈的形式,主要内容是数据资源协调及商业化,以下是访谈的内容。

    数据产品经理是什么?

    访谈开始前,嘉宾就吐槽招聘难,数据产品经理人才稀缺。而稀缺原因下面说到。来面试数据pm的主要有两种:

    1、互联网产品经理:互联网产品经理的产品sense非常好,但是一聊到数据仓库等相关技术,就一脸懵逼;

    2、传统BI:传统BI/数据工程师的数据意识、数据能力很强,但是产品意识短缺、薄弱。

    数据产品经理=1个产品经理+半个数据工程师+半个数据分析师。重要程度占比5:3:2,为什么这样说呢?

    1、数据产品经理首先得是一个产品经理,得有产品sense,这个是基础。

    2、半个数据分析师:数据放在你面前,你得有数据意识,得挖掘出价值。同样的数据放在数据分析师和非分析师面前,两者提取出来的价值云泥之别。

    3、半个数据工程师,数据能力,数据的查询(sql)、采集(爬虫)、清洗和数据规范建立。你得有数据使用能力,excel透视表得会用吧 sql得会写吧。

    2、数据产品经理的分类

    说数据产品经理的分类前,得先说2点

    1、不同公司(大中小公司)的数据需求、商用情况不同;

    2、不同阶段(时代趋势、公司发展阶段)职责能力要求不同。

    大体数据架构有三层

    1、数据底层:内部(业务系统、日志等)、外部(合作伙伴接口数据);

    2、数据中台:抽取各个数据源,进行清洗处理、汇集到数据仓库,在数据仓库上建立各种计算、挖掘、建模;中台可以参见阿里巴巴数据中台。

    3、数据应用层:数据中台将结果数据存储在mysql、es,数据应用于dmp、dsp等应用平台;数据应用核心价值是赋能业务(淘宝小儿)、对外赋能(生意参谋)。

    图片源于网络,侵删

    1、底层数据云计算、算法、机器学习产品经理;

    2、数据中台产品经理、数据ETL工程师;

    3、应用层产品经理,DMP\DSP产品经理。

    小助手补充:

    一类是企业自有BI系统的数据产品经理;

    二是推荐系统 搜索 用户画像等算法类数据产品经理;

    三是数据平台类的产品经理,像友盟 GA DMP平台等;

    3、数据产品经理工作日常

    可能你以为的事 早上看看数据、定义数据标准、数据仓库之类的。

    实际上的是 上午和各部门、合作伙伴的沟通,下午是密集的会议,晚上才是数据原型、数据标准文档制定,资深的数据专家会负责一条产品业务线,创业公司产品经理要求兼备项目管理能力。

    每周工作的重点工作是数据资源的协调。以及成果的汇报,以小博大争取更多的研发资源加速数据对内对外的赋能,实现数据产品经理的价值。

    小助手补充:

    数据采集:数据产品经理要要贡献数据采集的标准,ETL工程师;

    打通数据资源:公司的数据一般都分散在不同的业务系统里面,所以需要打通数据产品资源,抽取汇总到数据仓库里;

    数据的重购与融合:数据抽取到数据仓库后,要对它进行加工与重构,形成数据仓库的存储模型,基于这个存储模型我们把它制成一个上层命令;

    数据应用:DMP、DSP、Dashborad等等;

    数据应用的推广:数据资产建立后,要往市场体系推广,对外赋能,这就是数据产品经理的核心工作了。

    4 数据产品经理的核心价值

    讨论这个之前,先来解答下一个数据产品经理(某快递公司、某丰)的疑问。这个哥们目前工作偏向于数据架构和云计算,和之前负责工作略有不同,他感觉再这样下去,由于数据价值比较少,自己的产品sense会丢了。

    都说数据产品经理是成功企业背后的那个男人/女人。这个哥们的工作偏向于数据底层和中台。数据产品经理的路子从下到上:从数据底层到中台、应用是最正统的,发展也会更顺畅。

    数据/B端产品经理的价值是整合行业全链路的价值建设,然后可以对内业务产品赋能,对外赋能(行业标准化开放化数据平台),这哥们要是能耐得住寂寞,迟点再往应用层发展,会走的更远。

    5、3个sense

    数据sense:说到数据sense,小助手这边可以先讲个段子,从前有个妹子问一个男士家里有多少根数据线,有个男生回答:7根,后来女生就称为男生的女朋友,并住进了他家的豪宅。数据意识如果说是点,把多个数据指标串起来就是线。

    产品sense:而如果可以把这些数据应用到实际业务,这就是产品sense,也就是面(dashboard);

    商业sense:如果能做成数据资产,做成行业标准,对外赋能,就是体(对外赋能,如生意参谋(对商家赋能))

    点线面体全面整合行业链条,打造数据资产,对外赋能。

    6、产品经理职业规划

    做了那么多年产品经理,也做到相对高level的产品经理,之后的职业规划是怎么样的呢?

    1、投资人:做产品经理的时候,经常和老板汇报,偶尔也会接触到一些投资人,或多或少,也想从打工转为创业甚至是投资者。投资人是一个不错的选择,但对能力要求又是更高,比如在看人,对人性的了解,对行业、项目的了解。

    2、创业:可能每个产品经理都会有个创业梦,梦想着自己创业成功,公司上市纳斯达克敲钟。

    也有很多BAT大厂产品vp放弃百万年薪,出来创业的,为的是曾经的一些追求;

    3、产品总监(管理岗位):更多的是想成为公司的管理层+产品专家,作为一个产品总监,管理公司的业务产品线。

    7 如何做好管理

    说到管理,产品经理是很特殊的。产品经理是一群非常有思想的人。产品经理不存在管理这一说。最好的管理方式是,下面的产品经理会自己转起来,产品经理是非常主动的、有激情的,给他一个项目,他能自己协调资源自己转起来。

    产品leader的职责可能是帮忙做一些资源的争取协调、方法论的指导。

    作为一个leader对于下面产品经理犯错必须要容忍。这是一个必经的过程,非原则性的错误你不需要干预,需要给他们机会,等他们自己发现错误的时候【被业务部门吐槽之类的】,他们就会改正。而提前干预反而会引起抵触情绪。

    写在最后

    数据产品经理是一个特殊的职位,数据关系到各部门的利益,所以这个时候更多是在协调数据资源,当你能够把它协调好变成资产,取得各部门认可和新人,对外赋能,这就是数据产品经理的价值。

    最后一掌,原来是头十七掌融合在一起!!

    http://www.pmskill.net/topic/5c3176ac237479670c36ea6b

    作者:产品经理的技术课堂

    链接:https://www.jianshu.com/p/ecc558c0af2c

    來源:简书

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