2010年左右是移动互联网开始爆发，各行各公司利用互联网技术实现业务突飞猛进的增长，整个市场一直处于增量发展，随着各种竞争，各公司开始从快速的增量市场中冷却下来，甚至转变成存量市场，各种大数据的概念开始出来，各公司开始研究如何让自己的产品和服务更有差异化和竞争力，于是开始利用数据通过精准营销等提升用户服务体验，如淘宝的千人千面、生意参谋、各种个性化推荐、广告等产品都是利用数据产品去发挥价值而帮助业务提升用户服务体验和产品价值，从而让自己在行业中能保持竞争力。
大环境的变化对产品经理的发展也产生了很大的影响。
移动互联网大爆发的时候产品经理岗位需求突飞猛进，那时候人人都是产品经理（相信每一个做产品的朋友都知道《人人都是产品经理》这本书和对应的人人都是产品经理网站），随着市场慢慢冷却，产品经理也开始转变存量市场了，且岗位越来越细分要求也越来越具体化，有专做支付、Saas、用户增长、策略推荐、以及数据相关的产品，各种细分领域的产品经理应运而生，很多人甚至是因为做的工作就是数据类的内容然后就成为了数据产品经理（我的经历就是如此），然后市场上开始有数据产品经理的需求了。
那今天就简单聊聊我对数据产品经理的认识。
1、什么是数据产品？
数据产品是指可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策的一种产品形式，我的理解是能够让数据发挥出它的价值并实际提高效率或解决业务问题，而数据产品经理是如何将数据设计成安全通用便利的数据产品给到需要的人去使用。
2、数据产品经理的方向
1）数据管理平台型产品
此类产品的初衷是为了解决数据质量的问题，因为低质量的数据会得出错误的结论最终误导决策造成损失，因此此类产品是基础，根基必须要搭稳，对应的产品有元数据管理、指标体系管理、数据接口管理（安全规范的输出一些标准的API接口）、数据资产管理等；
其他类型的产品都需要根据这些底层的系统搭建，所以关于这一块对数据的质量很重要。
2）工具型数据产品
此类产品主要利用数据研发的工具产品为公司赋能、对某个业务场景提供对应数据产品或工具来提高业务效率或数据依据，如数据分析平台、用户行为分析、用户画像工具等；
3）应用型数据产品
此类产品非常贴近实际业务，所以对业务方面的流程和逻辑要比较熟悉，主要是针对业务场景如搜索、推荐、排序、风控等输出可提供指导或决策支持的数据应用产品；
3、数据产品经理所需技能
数据产品经理除了需要具备一些产品经理通用的技能外，还需要学习的技能大致如下：
技术架构：
比如一个数据报表系统大概需要涉及的架构流程如下，（当然图片中还少了业务数据源等）我们需要了解什么是Hadoop、Hive以及spark和flink的区别是什么，以及什么样的数据量适合什么数据库等等；
元数据：
比如我们需要去了解什么是元数据？为什么需要元数据？怎么去搭建元数据中心？
数据资产管理：
这一块主要针对数据质量管理和成本管理，我们需要知道如何建立全链路数据资产通道？资产如何定等级，依据什么而定？如何去对数据资产去打标签？以及怎么去建立数据监控并设立报警机制等等；
数据仓库：
数据仓库的作用是什么？数仓是如何分层的？数仓是如何建模的以及有哪些方法？实时数仓和非实时数仓的应用场景和技术方案有哪些区别？
数据埋点：
比如什么场景适合前端埋点、什么场景适合后端埋点，数据埋点的技术原理、埋点手段、各类埋点工具的使用方式和特点等等；
数据指标体系：
之前的文章里有提过一些，这里不再细说;
数据分析：
工具的话需要对excel和sql非常熟念，会python、R更好，以及一些第三方分析工具；
还需要熟悉了解一些常用的分析方法（漏斗模型、AAARR模型、RFM模型、留存分析、生命周期等等）；
用户画像：
同一用户多系统ID如何去匹配关联？如何搭建标签体系、标签如何分类？如何搭建画像系统，如何将产出的画像数据应用于业务并产生价值等？
数据可视化：
了解可视化第三方工具如power bi、tableau、帆软BI等工具的优缺点，以及有哪些免费的第三方插件等；
当然上面说到的这些并不是每个都需要熟练掌握的，是基于你选择的方向是什么？比如你是选择往数据管理平台型、应用型发展，抑或还是工具型产品发展，侧重点都不太一样。
4、如何去学习和提升自己
1）读书
之前有看到一句话是这么说的，当你不知道做什么的时候读书就对了，尤其是对哪方面知识匮乏时，花时间读相关的书籍，就会对自己有很大的帮助。
以下数据相关6本书是我本人看过觉得还可以的书籍，分享给大家：
《企业IT架构转型之道：阿里巴巴中台战略思想与架构实战》
这本书是阿里巴巴描述其技术发展史，通过书籍我们可以了解像阿里这样的公司是怎么一步步去根据业务去迭代其系统架构而帮助解决一些实际问题，可以给予我们一些参考意义。
《大数据实践之路：数据中台+数据分析+产品应用》
这本书因为是好几个人合作写的，所以内容可能会存在部分好部分一般的情况，需要自己去挑着看，也是适合入门的伙伴阅读。
《写给数据产品经理新人的工作笔记》
书里作者写了很多自己实际工作中遇到的一些问题和实操后的一些思考和心得，对数据新人来说非常值得一读。
《用户画像：方法论与工程化解决方案》
这本书主要是针对用户画像领域的内容，讲了很多用户画像技术实现上的描述。
《数据产品经理：实战进阶》
这本书也是多名作者一起写的，比较全面的介绍了数据产品经理的发展、分类、职责、技能等内容，对于入门来讲还算比较友好。
《数据中台：让数据用起来》
这本书也是多作者联合著作，主要是对数据中台内容的一系列介绍，理论比较多，应用稍微偏少。
ps:大部分书籍在微信读书app上有资源,可以去瞅瞅。
2）微信公众号
一个数据人的自留地：
这是大鹏老师联合几个在一线大厂工作的伙伴创办的一个数据平台，不仅有公众号，还搭建了同名的网站，因为多个人所以相关数据各岗位的文章都有，最最重要的是公众号的文章内容都非常干货，强烈推荐给大家。
古牧聊数据：
公众号虽然开始更新的时间不太长、篇幅也不是很多，但胜在内容干无广告，作者古牧君经历了BAT三大公司的数据相关岗位、实战经验非常丰富，推荐。
3）数据社群或课程等
这里包括那些行业内比较优秀大佬的社群（有微信群、知识星球等），有问题可以随时和对方沟通交流，这样其实成长的更快，圈子不在多而在精，圈子不在精而在有交流和收获；
另外也可以购买一些付费课程（这个水比较深，需要多筛选），多和一起学习的同学以及课程的创作者多沟通交流；
还有一种形式就是多参加线下的一些主题沙龙活动，俗话说的好线上聊千遍不如线下见一面，面对面的交流是最有效的沟通方式。
写在最后
不同方向的数据产品内容差异性还是挺大的，我们最好根据自己的优势和喜好去选择一个方向去发展，先专攻某一块至专家水平后再拓展其他知识，这样是比较成熟稳健的职业发展思路。
本篇文章是数据产品系列文章的一篇大纲，后续会对技能方面着重再介绍，另写这些文章的目的是自己也在学习复盘和梳理，内容可能会有不对或不太完美的地方，希望能多多指出并交流。
你好，我是Daisy，一名成长中的产品经理，在这里主要分享产品工作以及个人学习成长的思考和总结，希望能和同频的你一起交流、共同成长。
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