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数据分析写作业,数据产品抄作业?
2021-11-18 16:24:59

数据分析的热潮逐渐褪去,数据产品又掀起新的浪花。大搞人肉数据基建已经好几年了,互联网的下半场能否让数据产品发挥更大的作用,解放SQL boy和查数姑?今天古牧君就花些功夫,聊聊数据分析、数据产品这两个岗位之间的关系。

01 一次与大佬对话带来的不爽

(1)对“数据分析写作业,数据产品抄作业”的解读

一次偶然的机会,跟一个数据分析出身的大佬交流想法,大佬目前职级对标阿里P10的样子,手下带数据科学和数据产品团队。我向大佬提了一个问题:怎么看待数据分析和数据产品在企业中的身份定位与价值差异?大佬的回答相当斩钉截铁,我翻译下就是:数据分析写作业,数据产品抄作业。


具体是什么意思呢?就是面对一个复杂的业务,由数据分析师率先通过离线的数据探索,发现一些关键的数据洞察;然后由数据产品经理把数据分析师发现的洞察,通过产品形态固化到线上,提升数据洞察的效率。


这里隐含的逻辑是:数据分析师对洞察和模式的探索是灵活的、低成本的;而数据产品形态虽然后续效率高,但前期的开发成本大、周期长,不如数据分析师小快灵~这么看来,好像确实应该让数据产品抄作业哈?~

(2)作为数据产品经理的倔强

但作为一个数据产品经理,内心天然的就会对这个逻辑有些抵触,毕竟屁股决定脑袋嘛~凭什么最有创造性的数据探索和洞察就拱手让给了数据分析师?而数据产品经理就只能跟在屁股后面画画原型界面,理一理数据接口和流程,让洞察产品化?难道数据产品的价值就只是给洞察包一层皮、做一个界面?那不就是妥妥的工具人了么?

02  倔强之余引发的思考

(1)数据产品概念很大,没法一概而论

怀着这种倔强的心情,我尝试寻找证据,证明大佬的认知也不见得就是对的。我锁定了那个结论生效的背景条件:他所指的数据产品,其实只是数据产品中的一个子类,就是应用层、偏分析决策的数据产品。

这里就不得不先跑个题,说下我对数据产品定义范畴的理解了。每个人心中都有一个数据产品,而不同的数据产品,其价值定位、和对数据产品经理的能力需求,也是不同的。如上图所示,我简单的把数据产品按照系统层级做了划分:


基础层数据产品:比如埋点平台、数据治理平台、甚至数据仓库,都可以归为这个层级。它更需要数据产品经理技术控一些,毕竟天天要跟接口、参数、字段打交道,距离数据的应用比较远。


中间层数据产品:比如各种中台、画像标签平台。它作为承上启下的腰部,要善于利用基础层的数据加工生成一些半成品,又要紧跟上面应用层的风向和需求,让这个半成品是有人买单的、而非无人问津的,综合要求比较高。


应用层数据产品:比如各种数据可视化分析平台、营销投放类平台等。这个层级要求数据产品经理既是这个业务的资深分析师,又是其资深用户;既能提出好的问题,又能善用数据给出自动化、产品化、体系化的解答(不能只给答案,必要时还要有过程)。它是所有数据产品经理中,最需要像产品经理的那类。


ok,拉回到原来的问题。大佬**说的数据产品,其实专指上面说的应用层数据产品。这个层级的数据产品是不是全靠抄作业的我不敢下定论,但基础层和中间层的数据产品肯定的没得抄~这么看来,我心里稍事安慰了一些哈哈哈。


然而聚焦到应用层数据产品上,思前想后,我觉得大佬说的还是有道理的,那是一个比较理想的配合模式,但也不是完全的无懈可击,因为需要两方都具备相当的水平。

(2)理想与现实的差距

大佬心目中能自主写作业让数据产品抄作业的数据分析师们,从目前国内现状来看,一个10人的团队里也挑不出2~3个吧。特别重视数据驱动的厂子还好些,其他大中小厂的数据分析师团队里,基本也就只有那个团队里的leader或者虚线带人的小骨干,能达到这种水平了


为啥?很简单,精力基础决定上层建筑。大部分国内厂商其实还没完全迈过数据基建阶段,在这种情况下,一线的小分析师们人肉跑数还跑不过来呢,哪儿有时间去研究业务、去形成自己的分析方法论?有这个时间精力的基本也就只有小leader了,所以经常有小分析师们被leader语重心长的教育:“要多了解业务,才能做出业务需要的分析啊”。对啊~可谁给我那个了解业务的时间呢?


而且再往上,即便有了时间,也还有一个巨大的门槛横亘在数据分析师眼前,就是思维方式。数据分析师有时候特别容易养成技术思维和技术视角,面向数据和逻辑找答案。而能否做出一份业务方觉得有用的分析报告,关键还是在产品思维和用户视角。我见过的优秀的分析师,无一例外都是善于提出问题、并善于用数据讲故事的,这都很需要他们面向业务和用户找答案。


而同样,数据产品经理们也不见得现在就是抄作业的好手。抄作业容易么?要抄个皮毛当然容易,但抄到精髓就需要下功夫、有基础了。现阶段的数据产品经理们,还有很多执着于数据、技术,更看重自己数据的身份而非产品的身份。整个儿数据产品经理也都需要像数据产品这个概念一样,来一次正本清源、升级换代。


总之,个人认为目前国内的数据团队,还承接不了大佬的美好期许。

(3)基于现状,展望未来

那么,在这种现状下,数据产品经理们可以充分发挥自身的比较优势(产品思维),主动承接更多探索性数据洞察的工作。比如我之前吐槽过的微信公众号后台数据看板,数据产品经理就完全可以既代入公众号创作者的身份,提出用户真正关心的问题;又能代入资深分析师的身份,能给出一个逻辑严谨的分析过程;最后才是产品经理的身份,在一个产品界面上把问题和解答过程顺滑的捏合在一起。


而且我认为,即便未来数据分析师们进化升级了,达到了大佬心目中的理想状态,数据产品也不见得就彻底沦为抄作业的角色。毕竟大家是一个合作上下游的关系,中间总会有一些模糊地带是双方共同可以参与的嘛。


以前文章讨论的更多是某一个事物,最近突然觉得以后可以多看看多个事物之间的关系了,或许就能解决“既不想炒冷饭,又不知道写什么”的难题了~回见了您内~

-END-

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