成为数据产品经理

本文讨论问题：

• 数据产品是什么？
• 如何构建数据产品？
• 数据产品经理的能力要求？

通常，BI团队的发展路径为：临时需求阶段、自动化报表阶段、自主研发BI工具阶段、数据产品平台（即丰富的数据应用）阶段。随着团队提供的服务越来越精细化，数据产品的价值越来越重要。发展成熟后，业务团队主要通过数据产品感知BI团队的服务。

构建数据产品

狭义的数据产品是指公司内部各种支持决策的数据系统。打造数据产品，就是将数据、数据模型、分析决策逻辑固化到一个系统中，自动化、系统化实现数据驱动决策。可以从两个角度看数据产品：数据、产品。前者是数据产品价值的核心所在，是系统的内容，与业务结合在一起，为使用者提供有价值的信息，驱动决策。后者是内容（数据）的载体，帮助数据价值的发挥。打造数据产品要做两件事：

• 生成数据
• 搭建产品

生成数据

生成数据，首先是收集数据，接着根据业务需求做相应的加工处理，最后采取适当的形式呈现数据。即数据输入、加工处理、计算结果输出。

数据输入
数据输入阶段需要接入公司内部的业务数据以及外部数据。需要通过产品面向的主题决定接入哪些数据，以及接入的方式。需要考虑如下问题：

• 产品提供什么样的数据，需要接入哪些数据源？
• 数据源是否足够、稳定？
• 以什么样的方式接入？

加工处理
原始数据通过数据分析模型加工处理，分析模型的建设至关重要，需要考虑如下问题：

• 整块分析会划分成什么主题？比如客户端的流量分析，可能被划分成基础事件的PV、UV分析，漏斗分析、留存分析等。
• 分析主题会涉及到哪些度量及指标，指标的算法、定义是什么？
• 要分别从什么维度去看这些指标和度量？如时间，渠道，这些维度是要筛选还是要对比。
• 这些维度本身有没有层次？需要不需要进行钻取？如渠道可钻取到渠道类型，年可钻取到季度、月。

计算结果输出
经过前面两个步骤，数据就已经准备好了，在这个阶段需要考虑如何向用户展示，考虑以下问题：

• 如何设计信息仪表盘？
• 如何让数据直观、理性的方式展示（数据可视化）？
• 是否需要异常监控？

搭建产品

数据产品首先是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别。具体事项：

• 即用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么feature list，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何；
• 设计用户的行为路径；
• 对内容进行封装，进行信息架构、页面布局以及图表各种功能设计。
• 数据产品的功能描述文档，除了产品开发部分，其他的就是在描述「内容」，即分析模型，除了主题、度量、维度、钻取、筛选、输出图表类型，有些内容还需要详细定义到 “排序方式” 等等细节。

数据产品研发典型流程

数据开发流程.png

上图是典型的数据产品开发流程。进入开发之前，PM与业务方对接需求、明确项目计划、根据需求建模、设计功能界面，之后分两条线进入开发：

• 产品功能界面开发：技术选择、环境搭建、开发；
• 数据开发： 数据模型、物理模型、ETL；
  开发完成之后进行测试发布。

成为数据产品的PM

数据产品经理的角色在于领导团队，打造数据产品，为用户提供数据决策支持。和其他类型的PM相比，有很多的共同点，都需要打造符合用户需求的产品，其中最重要的是作为黏合剂，把团队资源整合到一起，朝着目标前进。通用的能力要求：1）产品方向的把控；2）团队资源的整合；3）大方向到具体行动事项的拆解；4）发挥团队长处，补足短板。这四点能力非常通用、重要，无论是什么类型的PM都需要这样的能力。前面两点属于规划的能力，后两点更偏向于执行层面。产品经理的成长，初级到高级，执行到规划。这四点能力十分重要，这是产品经理的核心所在，是基本功。如果缺失这方面的能力，再懂数据也只能成为数据分析师、数据工程师。并且，这四点能力可以帮你走到更多的领域。说回到数据层面，数据产品经理打造的是数据产品，即以数据为主要自动化产出的产品形态。结合上述对数据产品的定义，以及数据产品的搭建过程，可以得到数据相关的能力要求：

• 熟悉公司业务及动向，包括商业模式、战略、以及业务流程、关键指标，以及指标背后的业务含义。
• 数据分析能力
• 熟悉数据仓库及商务智能
• 对数据可视化有深入的理解
• 了解数据挖掘的原理及常见方法
• 熟悉数据产品开发流程

当然还要加上一些通用的能力要求：

• 产品方向的把控
• 整合团队资源
• 大方向到行动事项的拆解能力
• 发挥团队长处，补足短板
• 项目管理能力
• 懂得需求分析
• 懂得交互设计
• 具备一定的UI设计能力