我的数据之路

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”。

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。

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。

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！

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？

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。

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。

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。

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。

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。