從業指南:大數據產品經理如何抓住機會?

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編輯導語:大數據這么火,想做數據產品經理但是卻沒有頭緒?本文作者為大家總結了什么是數據產品經理,如何成為數據產品經理,以及作為數據產品經理,應該如何制定職業發展規劃,希望對你有所幫助。

一、什么是數據產品經理?

1. 數據產品經理定義

百度百科對數據產品經理的定義:數據產品是可以發揮數據價值去輔助用戶更優的做決策(甚至行動)的一種產品形式,本質是發揮數據價值的工具。數據產品經理,則是實現這一工具,用數據產品去滿足特定數據使用需求的一個職業。

大數據時代數據本身是沒有價值的,只有經過挖掘后被應用才能意義,百科定義是偏狹義的,強調了數據的應用,但數據從生產到應用會經過多個環節,只有經過加工處理才可以有效的被使用。

因此,讓數據加工和使用更簡單的產品都可以稱之為數據產品,數據產品經理則是負責規劃和建設這些產品的人。

2. 為什么需要數據產品經理

數據的價值可以歸結為兩大方向,數據決策和產品智能。其中數據決策是起源最早也是最典型的應用場景,從過去“拍腦袋”的定性決策,到基于數據的“數據化管理”。

數據圈比較流行管理學家彼得德魯克的一句話“If you can’t measure it, you can’t improve it”,結合互聯網產品理解,就是對于一個產品或項目,如果你不能量化地去衡量,那就很難帶來新的增長和改善。

在這個數據化決策的過程,數據產品經理就要更多地去為管理層或產品&運營提供業務健康度分析的指標&報表體系,很多人對數據產品的理解也僅停留于此,即數據可視化分析產品。

產品智能方向,流量紅利過后,精細化運營更強調數據挖掘價值的應用,比如算法推薦千人千面的個性化推薦,基于用戶畫像標簽的精細化運營,或基于數據分析制定的產品用戶增長策略。

此時,數據產品經理的價值就是把數據轉化成產品策略,讓產品更懂用戶,更智能,從而帶來用戶增長或轉化最大化。當然,為了支撐以上兩個應用場景,還需要諸多的大數據平臺或工具的支撐,這時,數據產品的價值就是讓數據的加工、獲取成本更低、效率更高。

3. 數據產品經理的分類

數據產品貫穿數據生產-加工-資產管理-應用的全鏈路,根據產品所屬深度,數據產品經理從底層至上層主要包括四大類別:

1)開發套件產品經理

偏最底層,主要負責大數據開發工具產品規劃及變現,目標是通過產品化的流程,降低數據開發成本,提升加工效率。如ETL開發平臺、任務調度運維平臺、數據集成同步平臺,是純B端工具型產品經理,需要熟悉大數據處理流程,及hadoop生態的各個組件。

2)數據資產產品經理

數據采集加工后,需要分門別類的管理起來,就像圖書管理員,把書按照類目、編碼在不同的書架規整好,需要借閱時,可以快速找到。

資產產品經理的主要職責包括:基于業務場景和需求建立完善的數據倉庫模型體系,并基于數據地圖、數據血緣等功能,幫助用戶快速找到所需要的的數據,同時需要管理數據質量,并定期下架長期無人借閱的書籍(無人使用的模型)。

要求熟悉數據建模理論,至少要能分得清楚什么雪花模型、星型模型的區別,以及數倉分層理論。

3)數據應用產品經理

圍繞數據決策和智能應用兩個場景,提供快速獲取并使用數據的產品或能力支持。如數據可視化產品經理,負責將業務核心指標及監控需求抽象成前端可視化頁面,用戶通過頁面的簡單交互,來快速查看KPI是什么?怎么樣?哪里出了問題?

用戶畫像或精準營銷方向的產品經理,則是基于數據統計或挖掘分析,提供用戶分層的能力,為精準投放、產品推薦提供服務輸出。

4)策略型產品經理

以數據為基礎,結合C端產品功能場景,提供搜索、排序、推薦相關的數據服務策略,或基于數據分析挖掘產品增長點,并實施產品優化,實現用戶增長。

這個崗位的邊界不是非常清晰,有的公司把策略型數據產品經理歸到業務產品,要求是既懂用戶又懂數據,需要具備C端產品敏銳的用戶體驗和商業嗅覺,同時熟悉推薦或挖掘策略。

如早期的美團外賣,優勢是策略型產品經理本業務產品緊密結合更容易聯動C端開發資源來實現產品策略的迭代變現。有的公司把策略產品歸到數據產品,這個時候往往會更多變成支撐型的策略產品經理,即C端產品提業務訴求,策略產品提供數據服務支撐。

圖1-1 大數據業務流程

二、如何成為數據產品經理?

1. 數據產品經理和產品經理的關系

產品經理根據面向用戶群體的不同,可分為C端產品、B端產品,即C端面向ToC的外部普通用戶,B端則主要是面向企業用戶(外部商業化企業或內部員工),數據產品的用戶主要是企業員工,因此數據產品經理是產品經理的一個垂直領域細分

圖2-1 數據產品經理所處位置

2. 數據產品經理能力要求

結合某招聘網站上幾個互聯網大廠數據產品經理招聘的JD,來分析數據產品經理的能力要求。

以上四個崗位覆蓋了平臺、策略、應用、報表不同方向的數據產品經理,但任職要求比較相似,計算機&統計&數學相關專業,產品規劃能力,邏輯思維能力,協作溝通,項目推動,用戶體驗,數據分析,拋開具體的業務方向經驗要求,除了專業有優先要求、有數據分析思維外,其他幾乎和產品經理的要求無異。

總結下來,數據產品經理需要產品經理的通用能力,同時,因為數據產品用戶群體的特殊性,以及公司對數據團隊資源投入情況。

在UI、QA、運營人力資源的投入大多數是缺失的,因此數據產品經理對這些方面的要求就更高一些,比如要具備良好的UI、交互設計能力,產品運營能力,單點測試能力。

3. 哪些人更適合做數據產品

由于數據產品通常是服務于企業內部或商業化的數據產品服務于外部企業的企業用戶,產品的用戶規模一般不會像C端產品動輒千萬、上億數量級的日活。因此,數據產品經理的成就感會更多來自產品為業務決策、應用帶來的價值,或數據使用效率的提升。

另外,數據產品經理還要與比較枯燥的數據打交道。所以,一般從性格特質方面,最好是能夠耐得住寂寞。數據產品從業者可能來自:

  • 技術轉型,一般開發套件類產品比較有優勢,熟悉數據開發工具和流程后,再把流程產品化,具備產品的通用能力即可。而一般產品去理解開發流程和細節就非常困難,更多的是完成需求而不是挖掘和創造需求;
  • 業務產品或數據運營轉數據產品,具備產品能力+數據思維即可;
  • 應屆畢業生:畢業求職根據性格特質選擇后,基本上可以一直在這個領域深耕下去。

三、數據產品經理職業發展規劃

數據產品經理的崗位需求是互聯網精細化運營發展到一定階段的產物,企業對數據產品的需求取決于公司從上到下對數據化管理的貫徹和投入程度。

因為大數據產品的研發所需要的資源和人力投入還是非常大的,再小的公司可能都需要產品經理,也有可能非常大的公司也不設數據產品經理的崗位。因此,作為比較“小眾”的職位類型,數據產品從業者該如何規劃自己的職業發展路徑呢?

首先是深度,要在某一領域不斷縱深,修煉產品通用能力和該領域的專業技能,如數據可視化或BI產品經理,要具備可以從0-1快速搭建一款產品的能力。

試想一下,換一個新的行業或業務領域,讓你去做一個當前工作涉及的產品,你是否可以自信的說你可以把這款產品做得更好呢!

其次是廣度,即業務領域的覆蓋,數據產品分為四大類別,除重視某一領域的深度外,還要涉獵其他領域,因為數據從生產到應用是流轉和聯動的,具備大數據全流程的認知或產品經驗后,數據的價值、個人作為數據產品的價值才會被不斷放大。

而很多人,只聚焦于自己負責的模塊,如報表產品經理,可能就僅僅是報表產品經理了,當有一天產品和運營都基于自助拖拽式的可視化功能搭建Dashboard后,數據可視化產品經理是不是就失業了呢。

深度、廣度都有了之后,就會在數據產品這個領域有更多的機會和選擇。

 

本文由@蘇城打工人 原創發布于人人都是產品經理,未經作者許可,禁止轉載。

題圖來自Unsplash,基于CC0協議

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