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雷达卡
CDA持证人王明月
2年数据产品工作经验，管科博士生在读，CDA 数据分析师二级持证人。
我查看了Boss直聘上今日头条、美团和小米等公司近期发布的数据产品经理职位详情，从中可以对数据产品经理有个初步了解。
今日头条的职位描述中，数据产品经理被称为大数据赋能业务的灵魂和领军人物。该职位主要负责面向业务线的数据产品规划与设计，支持抖音、短视频、直播、教育、游戏等重点业务线。同时，需要深入业务一线，结合业务场景，联动数据中台资源，输出面向业务线的数据产品设计方案，并推动产品落地实施。此外，还需敏锐洞察行业及业务痛点，利用数据能力为业务线提供行业特性的大数据解决方案，以赋能业务快速发展。
懂车帝的职位详情与今日头条相似，都聚焦于业务对应的数据产品的设计、落地和数据赋能。此外，还需搭建数据工具，从数据驱动角度提升问题发现、排查和解决的效率，并具备独立的产品规划与资源整合能力。
美团的职位则更接近数据分析师的工作，负责智能客服方向的数据分析体系建设，包括构建核心业务指标体系、报表分析应用建设等。需要深入理解业务运营逻辑，结合数据提取与分析，提出数据服务和系统优化建议。
小米的职位除了前述两点，更侧重于业务增长服务。此外，还需负责数据产品的迭代和用户运营，管理项目进度，协调产品设计、研发、测试等环节，确保数据产品高质量产出。
综上所述，数据产品是一种帮助企业改进决策的服务或应用程序，可能是一个APP或外部应用，主要目标是利用数据处理帮助管理人员执行决策。上面截图就是一个典型的数据产品，可以监控APP的新增用户、启动次数等，进行实时统计。
二、数据产品的工作内容
我最早实习时做的是产品经理相关的工作，那时并没有接触过数据产品。当时觉得数据产品可能比较难，更偏向技术。但在我同时做了这两份工作后，我总结了一些区别。
产品经理最终交付的是需求文档，也就是PRD文档，以及对版本的跟踪迭代和维护。而数据产品经理交付的则是最新版本的指标字典和数据指标的定义管理优化，尤其是统计口径，因为不同业务方或数据产品对同一指标的理解可能存在细微差别，导致数据差异较大。
数据产品经理的工作过程中离不开数据分析师。数据分析师的工作重点是通过数据解析组织的业务运行情况。例如，在快递领域，由于网点分散，我们无法像车间流水线那样观察产品从原材料到成品的整个过程。
这时，我们需要利用数据来解析业务运行情况，或者通过数据孪生技术模拟业务运行，发现问题并提出改善建议。这也是我为什么会去考CDA数据分析师的原因。整个CDA数据分析的备考，对我个人能力提升非常大，建议小伙伴们都提升一下数据分析技能，扫码进入CDA小程序了解了解详情。
数据产品经理的工作融合了产品经理和数据分析师的职责。我们利用数据分析师的结论来设计和规划数据产品，决定数据产品以何种可视化形式展示给需求方。同时，我们也需要了解市场研究、产品设计和项目管理等产品经理的工作内容。
三、数据产品应具备的5点数据分析技能
在我的工作中，数据产品经理要具备的5点数据分析技能，主要包括数据平台搭建、取数、自动邮件、报表、策略等，其中策略是最贴近数据分析师的工作。
1. 搭建数据平台
这是比较基础且偏技术性的工作。我们进入一个企业后，会根据用户使用产品时产生的数据，进行数据集成，搭建数据仓库和数据库，并构建数据访问层。在数据访问层，我们会搭建报表、数据获取设置、自动邮件等功能。
数据治理和安全也是重要的工作内容，虽然我接触不多，但这是有专门职位负责的。数据仓库的搭建同样重要，我在企业时参与过一些，但不多。备考CDA一级时，我学习了很多关于数据仓库的存储数据模型，比如星型模型和雪花型数据结构，以及关系型数据库的知识，这些知识在工作中特别有用。
2.取数
在搭建完数据平台后，新进公司的数据产品经理通常需要承担取数需求。这时，我们只需在前人搭建好的平台上获取数据。在这个过程中，我们可以更容易地了解业务流程，根据业务流程了解数据库的存储逻辑和类型。
以快递行业为例，我们首先会接到客户的订单，然后快递员揽收，形成包裹表。包裹经过集包、上车、走干线、支线，途径多个网点，经历多次拆包和集包，最终到达派送网点，由快递员派送。我们需要了解这些流程，以便知道从哪个表中取数，以及如何追踪包裹的整个流程，包括派送时间和时效。
3. 自动邮件
自动邮件一般都是做定时自动邮件，我们肯定比较关注的就是两个方面：一个是它的发送频次，另一个是文件的大小，因为文件的大小其实是会影响这个自动邮件发送成功与否的。另外就是会考虑这个邮件的整体内容。它所需要的哪些指标的口径是怎么样的，然后是否已经有现有的一些口径，但现有的口径可能是有问题的，那在不同的业务场景下，这个口径它也是会有一定的变化的。另外，这个自动邮件是否需要做成报表，再需要注意的一点：有可能晚上业务方会打电话来说邮件接收失败了，那我们接收人的情况是否要设置成接收群组的情况。这些都是要注意的细节。
4. 报表开发
BI工具的使用，如Tableau和Power BI，也是数据产品经理需要掌握的。这些工具可以帮助我们开发报表，提升需求方的工作效率，让他们更清晰地看到自己的工作量。此外，企业也会搭建自己的dashboard，这通常更灵活，不受第三方模板限制，也不需要额外成本，通常由技术人员搭建。
5. 策略
我认为策略类型的工作在企业中非常重要，这部分工作与数据分析师的职责非常接近。当我们的业务遇到紧急且重要的问题时，比如快递领域的爆仓问题，尤其是在双11大促期间，网点包裹积压过多，派送不过来，或者出现成本控制问题导致利润受损，我们就需要分析这些问题的原因。
这时，我们会使用数据分析的工具、方法和模型，包括树状结构分析、二八分析、四象限分析和同级群分析等，来识别问题的本质原因。我们需要结合知识库和对领域的了解，输出解决这些问题的策略。
例如，如果一个企业遇到销售总额下滑的问题，我们需要确定是会员还是非会员导致的。假设发现会员导致的占比较大，我们就需要进一步分析，可能是由于人均到店次数下降导致销售总额明显减少。通过这些分析，我们可以制定相应的策略来解决问题。
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