很多人認為，數據產品經理就是和數據打交道的產品經理，也對也不對。
數據產品經理這個職位，其實很跨界：需要做數據收集及清洗；需要了解內外部用戶需求和理解市場；需要用數據的方式證明、證偽及發現問題。
——這麼多工作，那數據產品經理的能力模型應該是怎樣的？
這篇文章，由起點學院課程產品經理 @Anne 寫就，希望能讓你對“數據產品經理”這個職位，有一個全面的瞭解。
近年來，隨著大數據、人工智能、精細化運營的不斷被重視，各大公司對於數據的處理和分析應用，越來越普及。
據中國信息通信研究院數據顯示：
2018年我國大數據產業規模推測達到5405億元，同比增長15%；2019年有望達到6216億元，未來幾年將保持在10%-15%的發展增速。
當中國大數據產業生態不斷完善，行業融合應用不斷深入，毋庸置疑這將是一片巨大的藍海。
這也讓互聯網職業出現了新的職業機遇——數據產品經理的職業火熱。
一、什麼是數據產品？
要說清楚數據產品經理，首先不可避免的問題是“數據產品是什麼”。
《數據產品經理修煉手冊》一書的作者，給出了這樣的定義：
數據產品是可以發揮數據價值去輔助用戶做出更優決策的一種形式；在用戶的決策和行動過程中，可以提供更多的分析展現和數據洞察，讓數據更直觀、高效的驅動業務。
從這個角度來說，搜索引擎、個性化推薦、百度指數、淘寶數據魔方以及各公司內部的數據支持系統都是數據產品。
按照數據的流向，我們可以分成三個層次：
1. 數據質量產品
要做數據產品，首先要有數據。
數據來源大概有兩種方式：別人給、自己找。
- 別人給：比如廣告平臺，用戶在各個應用的瀏覽數據、訪問數據等各種行為數據；自身產品不足，通過API接口或其他形式獲得。但別人的數據質量通常都有問題，亂碼、缺字段是常有的事。
- 自己找：在自己系統中產生的數據，如滴滴的用戶出行軌跡、司機車輛分佈等都在自有平臺上，可以通過加碼、埋點的方式來獲取；同樣也會存在有數據不穩定、不準確各種問題。
數據質量產品的核心就是解決數據可靠性和穩定性的問題。
2. 數據工具產品
基礎數據已經有了，但是數據還存在有各種問題，同時為了減少應用層的計算，這時我們通常會完成各種數據轉換和服務。
簡單理解就是：根據不同的業務需求再做數據清洗，然後將數據導入各個數據轉換或計算模型，並對更下游的應用提供數據服務。
這裡的模型，不一定是用戶畫像、推薦，也可以是基礎的篩選、排序、匹配、簡單的邏輯計算。
一句話總結：數據工具產品的核心目標是提高數據獲取的效率，讓決策分析更迅速。
3. 數據應用產品
各個公司的數據應用產品就豐富多彩千差萬別了，通常來說，可以分為兩個大類：
1）分析類
分析類產品通過數據的計算和展現，幫助業務進行分析、決策的產品。
典型的有：流量分析平臺——幫助產品經理進行頁面設計、功能改進和改版評估；和銷售分析產品——可以幫助運營分析，提升銷售轉化率。
除此之外，還有供應鏈分析系統、客服分析系統、會員分析系統等。
2）算法類
算法類產品通過數據的計算，直接更改頁面的邏輯。
典型的有：個性化推薦、程序化購買廣告、反作弊系統等產品。
當然，這兩大類也不是嚴格區分的——不斷演變，融合支持。
總之，數據應用產品的核心在於：深度融合場景應用的數據產品解決方案，用於驅動業務發展或者實現數據變現。
成熟公司的數據產品架構
就以上三類產品而言，數據質量產品和數據工具產品更多的是為了保證數據的穩定、安全、高效獲取，這也是前幾年各家公司深耕的重點，可以說是數據產品的底層建設。
數據應用產品則是以今日頭條、快手等以個性化推薦著稱的產品居多，目前是各家重點投入的核心環節，如何能夠更好地融合場景應用，實現數據價值變現。
二、數據產品能解決什麼問題？
從數據質量產品到數據工具產品，再到數據應用產品，每個層面看起來都很龐大，那麼具體可以給我們的產品和業務帶來什麼價值呢？
看幾個具體的場景：
產品每天都要面對這些問題：流量怎麼暴漲（或暴跌）了？新上的渠道效果怎麼樣？用戶的ARPU或者人均PV怎麼上升（降低）了？
這就是數據工具產品——自助分析平臺解決的問題，將產品或功能的各種指標（包括收入、DAU、ROI等）設計成為固定報表，細化到多個維度（比如：時間、區域、渠道等）。
基於這些數據，能夠實時發現數據中的異常問題，並迅速往下深度追蹤找到真正的原因以便快速調整，保證產品及功能在正確的軌道上發展。
讓業務流程數據清晰可見，幫助業務決策科學化——這是數據產品最為基礎的使用場景了。
以算法著稱的今日頭條、快手相信大家都不陌生——當你點擊感興趣的文章/視頻之後，系統會自動推薦更多符合你興趣的內容。隨著時間的積累，推薦準確度越來越高。
而快手2 億日活，日均千萬級視頻上傳的業務規模，如果不是基於大數據的推薦系統在其中起作用，如何依靠人力運營？
同樣典型的是基於大數據的智能營銷、智能調度等，都已經是數據產品的典型應用。
通過數據和算法的高度融合，智能化運營，提升運營效率，可謂是大數據的初級效能。
再來看“天氣預報”這一款典型的數據產品，利用很長時間段的溫度、溼度、風力、日光強度、紫外線強度、PM2.5值、位置信息、衛星上的採集的各種數據、以及各種專業的氣象相關數據（示例而已，專業人士請自行補充）；對這些數據的篩選、清洗、分析、挖掘等一系列“處理過程”可以得到未來幾日在幾個核心氣象特徵的數據值與概率（溫度、風力、陰晴雨雪等）。
而我們看到的天氣預報這款產品，則是將上述核心信息綜合到一起，賦予視頻+GIS的展示形式，以及賦予用戶在“行動”方面的建議（出行建議、穿衣指數、洗車指數等）而成的。
除了上述案例外，還有基於交通出行數據的公交路線規劃、自行車道設計等。
數據產品的更高價值，毫不誇張地說，在於衍生更多數據應用，實現數據價值變現。因此在我們看來，數據產品也等於“應用場景+數據+產品”，脫離應用場景談數據都是空談。
三、數據產品經理的能力要求
迴歸到具體的業務場景中，數據產品經理又在做什麼事情，如果想要成為一名優秀的數據產品經理，又會遇到怎樣的困難和挑戰？
1. 數據產品經理的工作內容
我們採訪了眾多公司的數據產品經理，發現同是數據產品經理，但在不同的公司中所負責的事情並不一樣。
現在，從狹義和廣義兩個角度來認識現在的數據產品經理。
- 從狹義上講，數據產品經理是負責實現數據產品工具，並用它去滿足特定數據使用需求的一個崗位；也就是承擔第一節中講到的數據質量產品、數據工具產品和數據應用產品的策劃和設計工作。
- 從廣義上講，數據產品經理則不僅限於實現數據產品工具，還要完成數據分析、運營等數據相關工作，負責公司的數據服務。
那麼，相對應的工作範疇還包括以下四大類：
- 數據生產：寫一些數據生產腳本，產出數據表，甚至維護數據生產流程；
- 數據提取：負責對業務提出的數據需求提取數據，交付準確可靠的數據；
- 數據分析報告：分析日常業務，產出分析報表，形成業務結論；
- 數據運營：建設指標字典，運營指標字典和數據產品，運營數據，排查數據問題等。
2. 數據產品經理的能力要求
基於各大廠的招聘要求和工作職責，對各技能標籤整合聚類，我們發現數據產品經理的能力模型，除了普通產品經理的基礎技能外，數據能力、業務抽象理解能力以及項目協調管理能力尤為重要。
1）數據能力的要求
對於數據產品經理而言，數據能力並不是在R Studio上做個炫酷的表格，也不是在Excel操作幾次數據透視表，當然更不是寫幾個SQL提取幾個數字，而是一套從公司商業競爭策略到一線業務運營的分析方法。
基於這套方法，數據產品經理可以將公司從上至下不同的業務放進同一個模型中來分析，從而幫助決策層通過數據快速的定位問題。
這要求數據產品有非常強的數據敏感性和數據思維——包括指標字典設計、埋點設計、數據生產相關知識、數據分析等。
當然，基礎的工具技能包也是必備的——如SQL、Excel、Python等數據處理常用工具的熟練掌握。
2）業務抽象理解能力的要求
業務抽象理解能力，數據產品經理最終的目標是讓數據自我表達，為業務提供基於各類日誌的，從報表到智能預測工具套件。
一方面產品要不斷從各個業務汲取和整合各類數據；另一方面要將數據通過各種工具穩定、快速地表達出來，讓業務方可以簡單快速的從數據獲取 insight。
為了做到這一點，產品經理必須具備業務抽象理解能力：懂得如何將難懂的數據從相對封閉的業務中抽象出來，以服務的形式向業務方開放，最終形成從數據供給到數據應用的閉環。
3）項目協調管理等軟技能的要求
作為極為消耗開發資源的產品，良好的項目管理能力決定了整個數據項目的成敗。
數據產品面臨的是極為複雜的數據流和業務流的集合，為了做出一張數據完備、系統穩定、查詢快速的報表系統，產品經理需要從底層的日誌開始整理，梳理各個數據處理過程。
因為處理邏輯的原因，數據系統的研發通常時間週期很長，而業務對數據的需求通常是要麼沒有，要麼就是疾風驟雨般不講道理地來了。
在這個過程中，數據產品經理和工程師、業務方的協調推進是十分具有挑戰性的——既需要邏輯抽象和數據思維的硬實力，又需要溝通協作的軟技能，這可能是數據產品經理最有挑戰的地方。
四、結語
對於數據產品經理來說，前邊所提到的內容，僅僅是幫助數據產品經理，對數據產品這個崗位所要面臨的挑戰和工作，能夠有一個框架性的理解。
但是，在實際業務場景當中需要解決的問題更多，受限於篇幅，這裡暫不做展開。
對於數據產品經理而言，能力要求跨度非常大：
- 一方面，需要極強的數據分析能力和邏輯抽象能夠，能夠理清楚業務中的各個流程環節，追蹤數據流向，並理解業務的需求走向，從而轉化為產品功能，為業務所用；
- 另一方面，又需要極強的溝通協調能力和項目管控能力，能夠在多業務線，不同需求和背景的情況下，推動完成相關功能的實現和使用推廣。
有挑戰，又何嘗不是機會？
隨著5G、物聯網的逐步發展，我們正在經歷科技發展的一個奇點，可以預見的是：數據給我們帶來的應用和價值將會遠遠超過之前的想象，也許你現在眼裡的天花板在未來就是一個新的臺階，數據產品經理的發展會遠超出你現在的預期。
最後引用高科技營銷魔法之父，硅谷戰略與創新諮詢專家傑弗裡·摩爾的一句話：
Without big data, you are blind and deaf and in the middle of a freeway
致謝：
- 《數據產品經理修煉手冊：從零基礎到大數據產品實踐》作者@梁旭鵬
- 滴滴 / 蘇寧 / 京東 / 淘寶等參與訪談的產品經理們
- 知乎專欄《數據產品經理的工作類型和能力要求》作者@Blazeer俊輝
- 知乎《如何做一名優秀的數據產品經理？》作者@王其平 的回答
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