从业指南:大数据产品经理如何抓住机会?

编辑导语:大数据这么火,X数据产品经理但是却没有头绪?本文作者为大家总结了什么是数据产品经理,如何成为数据产品经理,以及作为数据产品经理,应该如何制定职业发展规划,希望对你有所帮助。

一、什么是数据产品经理?

1. 数据产品经理定义

百度百科对数据产品经理的定义:数据产品是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策(甚至行动)的一种产品形式,本质是发挥数据价值的工具。数据产品经理,则是实现这一工具,用数据产品去满足特定数据使用需qiú的一个职业。

大数据时代数据本身是没有价值的,只有经过挖掘后被应用才能意义,百科定义是偏狭义的,强调了数据的应用,但数据从生产到应用会经过多个环节,只有经过加工处理才可以有效的被使用。

因此,让数据加工和使用更简单的产品都可以称之为数据产品,数据产品经理则是负责规划和建设这些产品的人。

2. 为什么需要数据产品经理

数据的价值可以归结为两大方向,数据决策和产品智能。其中数据决策是起源最早也是最典型的应用场景,从过去“拍脑袋”的定性决策,到基于数据的“数据化管理”。

数据圈比较liú行管理学家彼得德鲁克的一句话“If you can’t measure it, you can’t improve it”,结合X产品理解,就是对于一个产品或项目,如果你不能量化地去衡量,那就很难带来新的增长和改善。

在这个数据化决策的过程,数据产品经理就要更多地去为管理层或产品&运营XX健康度分析的指标&报表X,很多人对数据产品的理解也仅停留于此,即数据可视化分析产品。

产品智能方向,liú量红利过后,精细化运营更强调数据挖掘价值的应用,比如算fǎ推荐X千面的个性化推荐,基于用户画像标签的精细化运营,或基于数据分析制定的产品用户增长策略。

此时,数据产品经理的价值就是把数据转化成产品策略,让产品更懂用户,更智能,从而带来用户增长或转化最大化。当然,为了支撑以上两个应用场景,还需要诸多的大数据平台或工具的支撑,这时,数据产品的价值就是让数据的加工、获取成本更低、效率更高。

3. 数据产品经理的分类

数据产品贯穿数据生产-加工-资产管理-应用的全链路,根据产品所属深度,数据产品经理从底层至上层主要包括四大类别:

1)开发套件产品经理

偏最底层,主要负责大数据开发工具产品规划及变现,目标是X产品化的liú程,降低数据开发成本,提升加工效率。如ETL开发平台、任务调度运维平台、数据集成同步平台,是纯B端工具型产品经理,需要熟悉大数据处理liú程,及hadoop生态的各个组件。

2)数据资产产品经理

数据采集加工后,需要分门别类的管理起来,就像图书管理员,把书按照类目、编码在不同的书架规整好,需要借阅时,可以快速找到。

资产产品经理的主要职责包括:基于X场景和需qiú建立完善的数据仓库模型X,并基于数据地图、数据xuè缘等功能,帮助用户快速找到所需要的的数据,同时需要管理数据质量,并定期下架长期无人借阅的书籍(无人使用的模型)。

要qiú熟悉数据建模理论,至少要能分得清楚什么雪huā模型、星型模型的区别,以及数仓分层理论。

3)数据应用产品经理

围绕数据决策和智能应用两个场景,X快速获取并使用数据的产品或能力支持。如数据可视化产品经理,负责将X核心指标及监控需qiú抽象成前端可视化页面,用户X页面的简单交互,来快速查看KPI是什么?怎么样?哪里出了问题?

用户画像或精准营销方向的产品经理,则是基于数据统计或挖掘分析,X用户分层的能力,为精准投放、产品推荐XX输出。

4)策略型产品经理

以数据为基础,结合C端产品功能场景,X搜索、排序、推荐相关的数据X策略,或基于数据分析挖掘产品增长点,并实施产品优化,实现用户增长。

这个岗位的边界不是非常清晰,有的X把策略型数据产品经理归到X产品,要qiú是既懂用户又懂数据,需要具备C端产品敏锐的用户体验和商业嗅觉,同时熟悉推荐或挖掘策略。

如早期的美团外mài,优势是策略型产品经理本X产品紧密结合更容易联动C端开发资源来实现产品策略的迭代变现。有的X把策略产品归到数据产品,这个时候往往会更多变成支撑型的策略产品经理,即C端产品提X诉qiú,策略产品X数据X支撑。

图1-1 大数据Xliú程

二、如何成为数据产品经理?

1. 数据产品经理和产品经理的关系

产品经理根据面向用户X的不同,可分为C端产品、B端产品,即C端面向ToC的外部普通用户,B端则主要是面向企业用户(外部商业化企业或内部员工),数据产品的用户主要是企业员工,因此数据产品经理是产品经理的一个垂直领域细分

图2-1 数据产品经理所处位置

2. 数据产品经理能力要qiú

结合某X网站上几个X大厂数据产品经理X的JD,来分析数据产品经理的能力要qiú。

以上四个岗位覆盖了平台、策略、应用、报表不同方向的数据产品经理,但任职要qiú比较相似,计算机&统计&数学相关X,产品规划能力,逻辑思维能力,协作沟通,项目推动,用户体验,数据分析,抛开具体的X方向经验要qiú,除了X有优先要qiú、有数据分析思维外,其他几乎和产品经理的要qiú无异。

总结下来,数据产品经理需要产品经理的通用能力,同时,因为数据产品用户X的特殊性,以及X对数据团队资源投入情况。

在UI、QA、运营人力资源的投入大多数是缺失的,因此数据产品经理对这些方面的要qiú就更高一些,比如要具备良好的UI、交互设计能力,产品运营能力,单点测试能力。

3. 哪些人更适合做数据产品

由于数据产品通常是X于企业内部或商业化的数据产品X于外部企业的企业用户,产品的用户规模一般不会像C端产品动辄千万、上亿数量级的曰活。因此,数据产品经理的成就感会更多来自产品为X决策、应用带来的价值,或数据使用效率的提升。

另外,数据产品经理还要与比较枯燥的数据打交道。所以,一般从性格特质方面,最好是能够耐得住寂寞。数据产品从业者可能来自:

  • 技术转型,一般开发套件类产品比较有优势,熟悉数据开发工具和liú程后,再把liú程产品化,具备产品的通用能力即可。而一般产品去理X发liú程和细节就非常困难,更多的是完成需qiú而不是挖掘和创造需qiú;
  • X产品或数据运营转数据产品,具备产品能力+数据思维即可;
  • 应届毕业生:毕业qiú职根据性格特质选择后,基本上可以一直在这个领域深耕下去。

三、数据产品经理职业发展规划

数据产品经理的岗位需qiú是X精细化运营发展到一定阶段的产物,企业对数据产品的需qiú取决于X从上到下对数据化管理的贯彻和投入程度。

因为大数据产品的研发所需要的资源和人力投入还是非常大的,再小的X可能都需要产品经理,也有可能非常大的X也不设数据产品经理的岗位。因此,作为比较“小众”的职位类型,数据产品从业者该如何规划自己的职业发展路径呢?

首先是深度,要在某一领域不断纵深,X产品通用能力和该领域的X技能,如数据可视化或BI产品经理,要具备可以从0-1快速搭建一款产品的能力。

试想一下,换一个新的行业或X领域,让你去做一个当前工作涉及的产品,你是否可以自信的说你可以把这款产品做得更好呢!

其次是广度,即X领域的覆盖,数据产品分为四大类别,除重视某一领域的深度外,还要涉猎其他领域,因为数据从生产到应用是liú转和联动的,具备大数据全liú程的认知或产品经验后,数据的价值、个人作为数据产品的价值才会被不断放大。

而很多人,只聚焦于自己负责的模块,如报表产品经理,可能就仅仅是报表产品经理了,当有一天产品和运营都基于自助拖拽式的可视化功能搭建Dashboard后,数据可视化产品经理是不是就失业了呢。

深度、广度都有了之后,就会在数据产品这个领域有更多的机会和选择。

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