作者介绍

@奈文摩尔

教育公司数据产品经理;

擅长数据应用产品、数仓建设;

“数据人创作者联盟”成员。


我和数据那奇妙的缘分


曾几何时我还只是一个数据小白,作为一名产品经理每天无忧无虑的做着功能的设计,很是惬意;偶然的机会负责了一个系统的整体设计,其中牵扯学生能力画像部分,算是我和数据的第一次相遇,但也仅此而已。


也许是因为这个能力画像让领导觉得我有做数据的经验,当另外一个业务需要一个产品负责数据平台设计的时候,我就赶鸭子上架似的被骗上了 “贼船”,从此走上了数据产品这条 “不归路”。


我眼里的数据产品


2.1 我怎么突然就是数据产品了

可能是自己不经常关注行业消息,一直以为自己是一名普通的产品经理,只是做的工作和数据相关,随着互联网的高速发展,产品也在不断细分,突然某天有同事告诉我说我是数据产品时,我还有点茫然,上网搜了下才发现自己做的工作已经被重新定义为 “数据产品经理” 了,加了一个更加专业的前缀。


2.2 数据产品做什么

随着深入的了解发现数据产品也分很多方向,常见的有四种:

(1)平台工具方向:这些数据产品和功能产品比较像,也天天画原型,不过他们做的产品主要为数据服务,像数据开发、数据治理、数据入库等平台类工具;


(2)流量方向:这些数据产品主要负责和流量相关内容的产品设计,比如流量分析工具、埋点管理工具等;


(3)数仓方向:这个方向的数据产品主要负责数据仓库的建设,协助业务侧完成数据的梳理和标准数仓的建设,降低数据获取门槛,优化数据存储,推动业务数据化和数据业务化;


(4)数据应用方向:这个方向的数据产品主要负责数据业务化的过程,如何让数据发挥最大的价值,这个方向的产品大多在业务侧,哪怕不在业务侧也大多 BP 在业务侧,比如各种数据看板、大屏、个性化推荐系统、用户画像平台等。


2.3 我做的是数据产品吗

一开始我主要负责一款 to B 的数据应用平台,主要是各类数据的可视化结果呈现,更多的像数据应用方向,那时候天天研究各种可视化图表,基于此也是总结了一大堆,有时间可以分享给大家。


慢慢的发现自己的工作除了之前产品的工作之外又多了一个步骤,那就是梳理指标,在这一阶段没有思考过指标层级和体系的概念,主要把我要一个什么数,这个数大概是从哪些表里的哪些字段通过什么方式计算出来的,放到现在其实就是指标名称、指标定义、计算口径。


随着时间的推移,自己也慢慢接受了这个新的职位名称 “数据产品经理”,内心还有点小骄傲,感觉自己和那些 “初级产品经理”、“中级产品经理”、“高级产品经理” 的 title 不一样,数据产品经理听上去有种莫名的高大上。


内心也坚定的说了句:从今天开始我就是数据产品经理了!


我的工作有变化吗


思前想后,觉得我的工作或多或少还是发生了一些改变,具体是哪些呢?


3.1 需求收集

需求的收集方法基本没有变化,之前做功能产品是也是做 to B 方向,所以需求的收集主要通过用户访谈来实现,基于客户需求,结合自己的业务理解,去进行产品的设计。


现在做数据产品,同样是 to B,需求同样来源于客户,所以同样会多次进行用户访谈,来不断完善修改最后的产品方案。


3.2 产品设计

之前做产品设计主要考虑系统的可用性和易用性,会更加在意用户体验。


可自从做数据产品之后,用户体验好像被抛到九霄云外了,每天响彻耳边的就是 “数据准确性”,大家不断地在强调数据的准确性,因为系统不好用,用户吐槽几句也就过去了,我们记录下来,尝试下个版本优化就可以,但是如果数据有误,客户往往会大发雷霆,由于这个原因,我的电话也曾在某个上线的第二天被打爆了。所以数据准确性是我们的红线,必须百分百保障,出现问题必须第一时间给出解答并给出解决方案。


3.3 产品上线后的关注点

以前做功能产品,功能上线后会第一时间潜伏在客户服务群里,看大家对于新功能的评价,同时也会联系相关的客户进行访谈,以了解大家对于新功能的看法,为下一版本的需求优化做好准备。


现在做数据产品之后,会特别在意大家提到数据的字眼,特别害怕看见六个字 “数据好像不对”,每次一出现我就知道少不了挨怼。


3.4 对于数据的认识

以前做功能产品,尤其是 to B 的产品,大家很少关注数据如何,比如一个 OA 系统,大家不会关注这个系统每天的使用数据如何,不会关注某个功能有没有人使用,使用多长时间,但现在会特别关注这些数据,会从每天的数据中找出异常点,进行分析,来支撑后续的决策。


以前做功能产品不关心数据如何采集、如何上报以及数据如何最终呈现在页面上,只关心新功能好不好用,用的怎么样,流程是不是通的;现在会关心这个功能对应的使用数据如何采集,上报机制是什么,存储在哪里,如何使用。


我的进行时


工作的原因结识了很多数分朋友,各行各业都有,发现大家平时的工作大多是在跑数,有问过他们数据都是从哪跑的,50% 的答复是从底层一直撸代码到最后,此刻发现标准化数仓的建设还是值得期待的。


现在的我在做数仓方向,负责公司某业务的数据基础建设,其实有两句非常著名的话来形容我的工作再合适不过 “业务数据化,数据业务化”,感觉这就是我们这类数据产品的使命。


我们希望用我们对于数据的热情去趟平所有场景,串联所有链路,打通所有数据,首先完成公司的业务数据化,让所有业务都有数据可查。


曾经找工作时,遇到过一个问题:当你的数仓都建完的时候,你还有什么价值?你接下来的工作是什么?我想说,当所有业务都高度数据化,我们的数仓覆盖 100% 业务,这时候我们可以尽可能地发挥自己的想象空间,打开自己的脑洞,坐下来好好想想如何赋予数据生命,真正的实现数据驱动业务。比如淘宝的千人千面、抖音的个性化推荐都是很好的一种体现形式。


不记得在哪里看了一句话,受益匪浅,分享给大家:


数据有四个阶段:第一阶段,客观告诉大家发生了什么;第二阶段,告诉大家为什么会发生;第三阶段,告诉大家可能发生身边么;第四阶段,告诉大家可以做什么来针对可能发生的。



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