【摘要】网上关于数据分析师的文章很多，但是关于数据产品经理的文章很少，所以经常有各个领域的垂直网站来和我交流，问我数据产品应该怎么做，人怎么培养，团队应该怎么建。所以我就把别人的问题、自己的回答，结合自身的成长经验，做了一个“广告DMP"圈子。以下是整理圈内的一些问答。
问答目录：
一、数据产品的工作有哪些？
二、数据产品的种类？
三、为什么有这个岗位？
一、数据产品工作有哪些
如果你考虑着快的岗位，首先你需要思考两个问题：
你心中的数据产品都包括哪些？
你认为数据产品经理是做什么的？
至少，我每次介绍自己是数据产品经理的时候，经常收到别人问：我有**问题，能帮我看看怎么回事么?这个数据为什么会变成这样?
我：%￥……#%￥@;
好，大家一起和我念：数据产品经理不是数据分析师，数据产品经理是产品经理的一种，数据分析是产品经理的核心能力之一，产品经理是数据产品经理的核心能力之一。
首先，数据产品经理必须了解不同的公司，在不同的阶段，需要哪些数据产品，并能够制作出来，这是此职位的核心要求，也是我本系列文章重点介绍的部分。
其次，数据产品经理必须有足够的数据分析能力，所以，我会讲一些数据分析的基本思路和方法论。如果有了数据分析的思维，再跟公司业务结合就会比较容易。
最后，数据产品经理是产品经理的一种，所以要同时具备产品经理的能力：了解用户，需求调研，方案设计，协调技术、测试、设计等，不过这些网上有很多文章了，所以我只会讲数据产品更需要注意的地方。
二、数据产品的种类
在公司中，能够发挥数据价值的产品，即是数据产品，一般，主要从用途来分，分为以下两种：
1、 分析类产品：通过数据的计算和展现，帮助业务进行分析、决策的产品，大概包括以下几类：
流量分析产品：可以帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等。
销售分析产品：可以帮助运营分析。
这两个产品都是公司的必备，对公司各部门都有较大帮助：
帮助产品经理进行页面设计、功能改进和改版评估等;
帮助运营人员做用户分析、活动分析等;
帮助市场人员做投放分析优化等;
当公司某一块业务比较重要，又有专门的部门负责时，一般会把数据分析系统独立出来，比如：
供应链分析系统;
客服分析系统;
会员分析系统;
2、 算法类产品：通过数据的计算，直接更改页面的逻辑的产品，成为算法类产品;
比如：个性化推荐、搜索、用户画像、程序化购买广告、DMP（数据管理和分析平台）等。
这两种是根据公司的情况来，区别并不是很明显，而且会不断演变。
比如：对供应链支持的，可能最开始是销售分析系统里，一个库存分析的报表而已;
后来，加入了各种补货预警、成本分析等报表，就变得很复杂，独立出来成为系统。
再后来，选品和销售预测，都是需要较强的算法支持，就变成了一个算法类产品。
在很多时候，我们进入的都不是BAT，而是一个垂直领域的领头公司，独角兽公司，这是很不错的选择。但是这种公司都不会一上来就配备很大的数据团队，可能也没有非常懂的领导，这时候需要数据产品经理不断规划数据产品的未来，从而协调资源。
所以一个数据产品经理，不仅要了解各个数据产品，还要了解，在公司什么样的情况下，这个产品以什么样的形态出现。三个月后，公司可能会什么样，需要什么样的数据产品。这也是之前在文章《是的，咱们都必须要学习数据资产应用了！》（点击可阅读）反复说到的。这样，你才可以去申请技术人员和其他资源。
三、 为什么会有这个岗位?
简单说，就是公司已有数据，希望专业的人，来让数据产生价值。业务型的公司，经过一段时间飞速发展后(通常为半年到一年)，一般会出现以下的情况：
得到资本方的认可，领导层会雄心勃勃，启用数据方面的战略。
公司自身，也会碰到非常多管理的问题，就会希望结束粗放式的增长和运营方式，转向更精细化、更专业、更有效率、更能控制成本的增长。
各部门都按自己的需求提取数据，会出现口径不统一的情况，比如一个部门和另一个部门的同一指标，出现不同解读。
各部门自己提的数据需求，基本上总是会有漏的环节。
所以，这时候，需要有个懂的人，梳理各部门需求，汇总整理数据流程，将数据体系化，不然就乱了。这种情况下，对数据产品经理的要求是：
要懂分析，不然就会变成一个只出报表的传话筒。
要懂数据的产生逻辑，要能建立一个业务模块的数据指标体系，不然，出来的东西会比较乱，可能迟迟上不了线。
还有另一种情况就是大数据团队招人。
这种一般是大数据团队，有自己的技术和算法人员，已经做出一定的成果(比如推荐系统最开始上线时，即使团队中没有产品经理，只有算法工程师，也是很容易产生比较好的推荐结果)，得到了领导高层的认可。但是如何将算法，更好的服务于公司的商业，产生直接的销售结果，这是算法人员很难有精力去想的，就要招一个产品经理来。
这时候对产品经理的要求是：又要懂商业，人家就是找你来变现的，又要懂算法，又要懂产品，要求非常高。大家觉得大数据的产品经理比较贵，都是这种。
下一期我们聊：如何入门；数据产品如何面试；产品分析师都干些什么？
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