HI,下午好,欢迎来到微信公众号转让!
24小时服务热线: 4000-163-301

新闻动态

NEWS CENTER

数据产品经理的起源&与产品经理的差异

2020-03-14

在前面的几段产品工作经历中,都参与公司的数据平台的产品搭建工作,在今年开年的2个月时间又支援了某大型志愿平台的疫情数据产品,几乎都被问到:产品经理和数据产品经理的区别在哪里?如果我转岗应该要补充哪些技能呢?

现在,我们来剖一剖数据产品经理的兴起和两者之间的差异点。

一、数据产品经理的兴起:起于数据中台

数据产品经理的兴起,起源于各大互联网企业提出的“数据中台”的概念。

数据中台是指通过数据技术,对海量数据进行采集、计算、存储、加工,同时统一标准和口径。首次进入人们视野的是2018年“腾讯数据中台论”,而后阿里巴巴首次提出“数据中台”的概念,主要为了应对双十一这样的业务高峰、应对大规模数据的线性可扩展问题、应对复杂业务系统的解耦问题。

数据中台帮助解决了3个问题:

  1. 数据体量大的互联网公司容易形成数据孤岛、多源异构数据的情况,形成历史已久的数据难治理、难统一、难共享等问题;
  2. 在海量的结构化和非结构化的数据中,发现业务价值,并通过大数据、智能技术价值验证,驱动业务增长或拓展新业务线,将数据能力抽象为解决方案;
  3. 对于大公司来说,数据中台更重要的是可以提升人及组织的生产效率。一个数据全面、技术能力过硬、可以统一调用的数据中台为业务线提供统一支持,提升管理效率和组织运作效率,促进业务更敏捷灵活。

二、前中后台的分工

字面上理解,前中后台是分工不同的端口,前台是面向用户操作体验产品的端口,后台是面向业务的数据开发、业务逻辑的端口,中台是面向数据源的集成、管理的端口。

在前后台中产生一个中台,主要作用是能够及时响应前端业务的数据需求,减少后台开发的时间成本,与此同时也和后台数据开发保持协同一致。

举个生动的比喻,数据中台就好像生鲜配送的前置仓,为了让生鲜产品最快速度最新鲜状态到达消费者手中,设置了附近方圆公里的配送前置仓,离消费者更近,更快响应消费者需求。

前中后台的工作结构图,了解三层之间的工作协作关系:



数据中台的工作结构图,了解中台工作内容及工作环境:


数据中台开发团队,了解工作环节、不同角色人员及对接关系:


数据产品经理知识框架,了解工作内容、工作职责:


三、数据产品经理的发展阶段:先技术后产品

1. 技术替补

当中需要应用到产品化的基本能力外,更需要对数据的采集、处理、分析、应用的能力,如:爬虫采集数据、埋点设计、数据清洗、数据抽取、数据指标体系、指标字典、数据可视化等。

先技术后产品,前期这部分工作大都是从内部开发团队中抽取出来应对的,如数据仓库师、数据挖掘、数据分析等相关角色来进行支撑。

这部分工作进行到后期,需要向数据应用输出了,开发人员开始消化不了产品思维的东西,无法实现业务场景化、目标人群分析、产品结构化&页面化。这个时候才提出岗位角色:数据产品经理。

2. 产品转岗

大部分公司采取现有产品经理兼顾数据产品应用化的工作,转岗的节奏大致是:数据可视化>数据指标>指标字典>埋点设计&管理>数据分析。到数据仓库这个层面,才算初步完成了数据产品经理的转岗。

3.角色职业化

往更高级一点的数据产品经理上走,需要深入到数据底层的生产、采集、管理工作。

接上面的连接就是:数据分析>数据仓库>数据采集/清洗(掌握Python\SQL等技能 )>算法&推荐(当然也被延伸出来算法/推荐产品经理)。

到了算法和推荐层面,是目前数据产品经理的最高级。能够精进数据、优化算法、精准推荐,把握并实现前端业务场景的商业价值最大化。

四、与产品经理工作的区别

通过以上的数据产品经理起源和发展阶段这些底层背景的整理,就很容易归纳出与产品经理的不同之处在哪里,工作侧重点在哪里,应该掌握什么样的技能,怎么规划自己的转岗之路。

1. 需求关注点不一样

产品经理承接的是需求方的页面/功能设计需求,关注的是产品前端体验是否良好、页面/业务逻辑是否合理或无误;最终产品经理交付的是需求文档(PRD),对版本的跟踪、迭代、维护;

而数据产品经理承接的是需求方的数据获取的需求,关注的是采取何种方式获取所需数据、不同数据在数据仓库的管理方式、结合业务给出合理的数据分析、以最佳的图表可视化出来;最终数据产品经理交付的是最新版本的指标字典,对数据指标的定义、管理、优化;