從去年的三月份開始，到現在這個時間點，一年零八個月。總是在想著，做個公眾號吧，或者是寫點什麼吧，也好輸出一些自己的經驗和所學。但總是會覺得遲遲無法動筆，無處開口，沒有主題。
細數一下，自己也算是經歷了三個公司的人了，將近兩年的時間，每次回想起每個選擇的當口都覺得當時的選擇是正確的。
工作經歷
剛畢業進了比較大的集團企業，做C端產品，第一次瞭解到產品的基本工作，日常的會議，第一次聽到並且參與頭腦風暴的會議。在這個地方我是一個剛入職的小白，一路的升級打怪，經歷需求評審、運營活動、數據埋點、後臺設計等各種各樣的問題以及經歷，讓我在這個地方慢慢的成長。
從時間的年輪上來看，在一入行選擇做C端產品，能夠儘快的培養自己對產品的思維以及建立用戶同理心的思考角度。這些無疑都是在為後續的工作中做鋪墊。
一年之後經歷了同樣比較大規模的地產公司，成功由C端轉做B端。在這段時間內，強迫著自己完成之前並未規範的工作規範。開始寫詳細的PRD文檔，甚至制定屬於自己的原型規範。
當然在這裡的時候，我們和開發以及測試更多都是通過郵件來確定事宜，雖然諸多不便，但郵件的好處是能夠留檔，這些文檔都被很好的保存下來，也能夠對應到責任人。
後來經過種種原因，又轉行到了大數據平臺，開始做可視化、數據分析、指標體系......這些在我看來每段經歷都是在為下一次做鋪墊。其實早前在做B端時，就已經制定了自己簡單的職業規劃，深入前景較好的領域業務，成為業務專家類型人才。因為在任何企業內，都需要自己的競爭力足夠強，這樣才不僅僅只是一顆螺絲釘。
到了現在的公司後，開始轉型做大數據產品。在此之前，我認為數據產品經理也是一個很大的迷，因為對我來說，並不能夠明白數據產品的具體職責內容。
數據產品是什麼
數據產品的定義是什麼呢？基於個人來講，我覺得數據產品更多是通過數據建立完整的指標體系，發揮數據真正價值進而輔助用戶去做決策的一項服務。
數據產品的數據建立往往是有兩種途徑：
- 自己基於原有業務累計數據
- 自己協調數據
那可能有些人未必能簡單通俗的明白，這裡其實很好理解，累計數據可以理解為公司原有業務數據，在做數據產品時，可通過建立數據規範將數據從原業務系統中獲取。協調數據就是可能當你提供這項服務時是沒有該項數據的，那就需要需求方配合我們一起將數據完整性落實。
1. 數據轉換、清洗、加載
在數據產品的產品價值中，非常重要的一步便是數據轉換、清洗、加載。無論數據是系統通過接口對接抑或是手工錄入等情況，那數據都是非常雜亂的，因此需要通過標準的方式過濾掉不需要和不合規範的數據。
數據清洗時，主要包含幾個方面：
- 空值處理；根據業務需要可將空值替換為特定的值或直接過濾掉；
- 驗證數據正確性；主要是把不符合業務含義的數據做一處理，比如，把一個表示數量的字段中的字符串替換為0，把一個日期字段的非日期字符串過濾掉等等；
- 規範數據格式；比如，把所有的日期都格式化成yyyy-MM-dd HH:mm:ss的格式等；
- 數據轉碼；把一個源數據中用編碼表示的字段，通過關聯編碼表，轉換成代表其真實意義的值等等；
- 數據標準，統一；比如在源數據中表示男女的方式有很多種，在抽取的時候，直接根據模型中定義的值做轉化，統一表示男女；
- 其他業務規則定義的數據清洗...
2. 數據指標體系搭建
指標體系是什麼？在說指標之前，我們應該先明白需求一直是產品的先行方向。當然更多的時候其實用戶未必知道自己需要的是什麼，是到底希望用數據怎麼樣提升運營管理能力，或者是用什麼數據提升？
那這裡很重要的概念是指標，指標可能是反應一定時間內運營情況的能力，也可能是反應資金風險等。指標體系就類似於績效考核的概念，通過建立指標來確定考核項，通過指標得分體系能夠看到整體考核得分；同時建立指標的預警體系後，可以看到每個指標風險程度。
3. 指標怎麼找
通過自上而下、自下而上兩種方式找定性/量的指標。
通過達到一定量的數據積累，根據需求方或自身拓展，定製指標。
自上而下：
上指業務，通過業務角度分析衡量需求的指標。上也指宏觀角度，從宏觀角度來設定一個框架，能夠將整體業務框在框架中，從這個角度思考指標如何設定。
例如需要梳理企業的經營指標時，可從國家考核企業的一些標準，這同時也是從更宏觀角度進行思考；同時降一個維度，就可以從企業層面，考慮財務（利潤、成本、債務）、人力資源（人員經費、效率）、項目支出（項目營收...）等各個方面綜合考慮可體現經營的指標。
自下而上：
通過需求方數據列表字段梳理是否有可用的指標。比如從某些指標中也可以找到其關聯的一些指標。指標的建立是極其複雜的，可能由分類、一級指標、二級指標、關聯指標等組建而成。那從業務中梳理數據也一定能找到適用的指標。
定製指標應該是在定性、定量指標能達到一定基礎上後，基於業務客戶提出的一些想法，或者數據分析師能夠梳理出一些新的數據後，能夠在原有基礎上創新指標。
數據產品的價值
數據產品的價值很多人可能還認為停留在數據獲取、數據展現的這個階段。例如BI系統、可視化大屏等。但其實我們在做產品的過程中，產品的價值更多是體現在風險預警中，通過數據，建立指標預測模型，預測指標可能會出現的風險範圍，通過這些基礎進行預警。
當然僅僅預警也並不能體現出產品的價值，仍然不是一個完整的閉環，想要真正的發揮產品價值時，也必須有追溯風險的能力；風險治理情況、整改追溯、風險預測形成完整的風險預警體系。
數據後臺與業務後臺差別
普通業務後臺可能更多是基於前臺產品的功能進行配置，例如物業管理系統的後臺，可能有業主管理、商品管理、臺賬管理、報修記錄等。大多數功能都是針對前臺功能進行後臺配置，當然可能業務不同後臺的難以複雜程度大相徑庭。
寫到最後
在數據產品這條路的修煉過程中，仍然有非常多學習不到的地方，有很多知識還需要我個人不斷的努力。包括數據分析仍然是一條半黑半明的道路，等待著我摸黑進行。
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