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数据产品经理是不是一个好选择?
2021-09-16

今天的内容是一次回顾,大家可以从不同角度去解读,但我更倾向于从岗位选择的角度来切入,讲讲数据产品经理的岗位定义、现状、问题以及选择。有些内容看着眼熟,但解读的角度有了变化,希望你能听我讲到最后,谢谢~


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我想先尝试对这个岗位做个定义,但不会是一句话抽象总结的那种,因为我功力还不够,而且那种抽象总结往往也不怎么用户友好


我更倾向于先梳理清楚这个新兴的、混杂的岗位,到底都在做什么?从我有限的经历出发,我按照系统层次架构的方式分出了这么3类:


基础层的数据产品,具象来说可能是埋点平台、数据仓库,往往更多也跟数据的来源接入有关,对产品经理自身的技术思维和素养要求更多;


中间层的数据产品,以画像标签平台、各种数据中台为主,在大部分场景都会是承上启下的角色。这就需要产品经理一方面能对数据的来源和质量有所理解把控,一方面也能以应用价值为目标规划自己的平台,确保它不会变成一堆功能的堆砌;


应用层的数据产品,集合了神策这类数据分析类的产品,也包含DMP等能实际做出动作产生收益的平台。总之这一层的数据产品跟钱更近,对产品经理的产品思维和素养要求的也更多


这里正好可以提一句,要求产品经理具备一定技术背景到底有没有根据和必要性?从对数据产品的层次划分上,我目前认为对基础层和中间层做这种要求是有一定合理性的,但对应用层的产品经理而言,锦上添花吧~


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花了一些功夫做定义之后,可以来通过2个案例,了解下数据产品领域目前的现状。第一个案例是上面这个简单的线框图,它复现的是某BAT大厂部门级的自助式可视化机器学习平台。它的目标是通过产品化降低门槛,让人人都能做数据分析+机器学习,愿景特别好


整个平台集成了在线的数据导入和管理、机器学习组件、可拖拉拽的可视化操作界面、以及模型的线上部署调度。可谓是功能强大,操作便捷


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然而平台上线之后用户反馈却不怎么好,简单说就是专家嫌弃它不够细节,小白抱怨它门槛太高


专家心里对平台的预期,是对标自己写代码的,要是平台的功能没有写代码来的灵活、丰富,那为啥要这个平台?


小白就不一样了,他们对这个平台是心怀敬畏的,以至于都不敢用。产品经理们有时候觉得只要不写代码了,对没有技术背景的人来说就是福音,然而并不是。不了解算法的原理、能在哪些场景用来干嘛,是小白们上手的拦路虎


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第二个案例就拿市面上很常见的数据分析平台来说。这类平台基本都长的差不多,以功能为出发点构建了很多指标和图表。虽然有包装成xx行业解决方案,但细看其实也并没有多大差别


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我曾经拿着这类平台问一些非数据专业背景的朋友,他们对此的反馈一如上图:“我看到了一堆指标和图表,有些还很炫酷,但这些数据说明啥?我能根据这些直接做点啥?”不好意思,大概率你就只能看看,想干点啥就手动下载,然后excel里自己再捣鼓捣鼓吧~


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这类产品通常还会提及自己有灵活丰富的自定义分析功能,这些你怎么看呢?嗨~常规通用功能我都看不明白,你给我一个功能强大的自定义分析,是不是存心打发我自己去玩儿呀?反正到最后我想要的在界面上找不到,你都可以说:“去自定义分析里自己交叉配置一下就能得到了”。从这个角度来看,自定义分析真的是转嫁责任与风险的利器!?


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两个案例讲完了,相信你对数据产品领域的现状已经有了直观的认知。我稍微总结下,就是——数据有余,产品不足。两个案例的问题归根结底都在于一开始没有想清楚,到底是要解决谁的什么问题


第一个自助可视化机器学习平台,属于目标用户就没找准,基于现有技术能力构建出一个平台,最后落的里外不是人;第二个常见的数据分析平台,虽然产品介绍上一般都会写能解决用户的xxx业务痛点问题,但一看产品界面基本都不是那么回事儿,就不是问题导向构建的,而是指标导向构建的


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现状盘点完了,可以尝试剖析下为什么会出现这种问题?个人看法哈,是人和环境的共同作用


人的方面,由于是新兴岗位,从业者和领导都面临一些原生的问题;环境方面,企业数字化进程的发展阶段,以及数据产品自身价值的证实,都正在跨越


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咱们先详细说人的问题。目前数据产品岗位的从业者,很少有根正苗红的“土著”,一般都是半路出家转行过来的,其中比例比较大的,就是自带较为浓厚技术背景的数据分析师、数据研发工程师。上面提到过,在基础层和中间层的数据产品,有技术背景是很有必要的;但换个角度,如果只有技术背景的熏陶,缺乏产品思维,也会是个问题。比如常见的问题逻辑路线就是:我有一个很厉害的技术——>我要把它变成产品——>市场上找找有谁对这个有需求。市面上的很多产品,就是基于这种背景打造出来的


同时,既然岗位是新的,那么该方向的领导肯定也不会之前就是做数据产品的。领导自己的专业背景,也会影响他对这个岗位的定位和规划。比如古牧君就遇到过一个老板,他就觉得“数据分析写作业,数据产品抄作业”就挺好~大概意思就是,凡事先有数据分析做探索洞察,等确认之后再由数据产品上线实现产品化自动化。这种定位下的数据产品,你开心么?~


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说完人的问题,再说环境的因素。公司之前不需要数据产品,是因为有大量的数据分析师人肉顶上;但随着时代的进展,人力资源价格的提升,公司对效率的追求,就导致需要数据产品出来进一步提升效率。所以数据产品在提升效率这个维度,是在数据分析师基础上的一个再提升,是个二阶导数~但平心而论,国内互联网公司们又有多少跨过了第一个阶段?目测还真不是很多,即便跨过了,需要数据产品了,也更多是BI报表算个数、看个数这类的需求。所以眼下大家提到数据产品的时候,更多想到的可能就是那种数据分析看板了


如果都是数据分析看板,那顺带着就有一个绕不开的问题:你怎么证明自己的价值?帮公司挣了多少钱是很显而易见的,但提升效率能带来多少节省or收入,可真不好说。还是回到咱们一开始说的数据产品的三层级,越是基础层的离钱越远,自身价值衡量越弱,存在感也越有待提升


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挖掘了这么多的问题和本质,能不能解决?我觉得还是有努力的空间,比如从对自身能力的要求上、从岗位机会的选择上


对自身可以更多以产品经理的身份要求,不要总觉得数据产品就光是技术了,产品定位出了问题、产品设计规划的不以用户/客户为中心,最后啥也不是~


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光努力不选择好也不行,如果有的选,我还是建议更多往离钱近、离业务近的层级走。倒不是说应用层就比其他层级高贵,而是我们中国人从小的教育就是先把知识点记住,至于有没有用怎么用以后再说。这种教学方式我相信大家都有深深的阴影,刚入门的人多了解了解所学所做有什么实际应用价值,更有利于学习的积极性和对知识的消化理解


以上就是我对数据产品经理这个岗位,以及数据产品这个领域的阶段性总结思考了。相信你在了解了岗位定义、现状问题、背后本质和建议方案之后,能对这个岗位有一个更全面客观的认知。

-END-

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数据产品经理是不是一个好选择?吗?
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我知道了

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