數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握哪些數(shù)據(jù)能力

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握哪些數(shù)據(jù)能力隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)以及應(yīng)用場景的不斷豐富，數(shù)據(jù)的價值受到越來越多的企業(yè)的重視，甚至數(shù)據(jù)驅(qū)動、數(shù)據(jù)賦能作為新的增長點。國家層面也把數(shù)據(jù)上升為重要的戰(zhàn)略級資產(chǎn)，數(shù)據(jù)成為新基建的重要組成部分。隨之而來的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，逐步成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)化運(yùn)營過程的必備崗位。過去的文章中，針對數(shù)據(jù)產(chǎn)品的能力模型，以及崗位的分類做過專門的科普，數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理顧名思義，和其他C端、B端的產(chǎn)品經(jīng)理最大的差異就是對數(shù)據(jù)原材料或者加工工具的處理，所以這里想針對需要掌握的數(shù)據(jù)能力再做一個介紹，給想從事數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理工作的新人，提供一些準(zhǔn)備的方向建議。一、數(shù)據(jù)采集與埋點數(shù)據(jù)驅(qū)動的本質(zhì)是數(shù)據(jù)驅(qū)動增長，過去更多的是關(guān)注訂單量、營收等宏觀的業(yè)績經(jīng)營指標(biāo)，數(shù)據(jù)化運(yùn)營從宏觀到微觀，開始關(guān)注用戶從認(rèn)知產(chǎn)品到最終完成一次業(yè)務(wù)流程的全過程行為洞察，而這個過程中，埋點是數(shù)據(jù)價值的起點，數(shù)據(jù)產(chǎn)品是以數(shù)據(jù)為原材料，做用戶行為分析或者可視化分析類的數(shù)據(jù)產(chǎn)品，作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，需要把埋點數(shù)據(jù)規(guī)范化的管理起來，否則沒有埋點采集數(shù)據(jù)，就是巧婦難為無米之炊，設(shè)計出來的產(chǎn)品方案再完美，交互再絲滑，卻沒有數(shù)據(jù)。所以，必須掌握如何推動業(yè)務(wù)產(chǎn)品與研發(fā)選擇既合適又高效的埋點方法，并且建立統(tǒng)一的規(guī)范和流程，管控埋點數(shù)據(jù)質(zhì)量。1.常見的埋點方案對比與選型建議詳見往期文章：用戶行為數(shù)據(jù)采集：常見埋點方案優(yōu)劣勢對比及選型建議2.明確權(quán)責(zé)，建立高效的埋點協(xié)同工作流程在敏捷的工作理論中，80%的問題都是流程問題，可以通過規(guī)范化的流程去規(guī)避和解決，過去經(jīng)歷很多關(guān)于埋點的坑點，漏埋錯埋權(quán)責(zé)不清。雖然埋點的實施方是業(yè)務(wù)研發(fā)，數(shù)據(jù)的使用方是業(yè)務(wù)產(chǎn)品和運(yùn)營，但是最終負(fù)責(zé)出數(shù)據(jù)的是數(shù)據(jù)產(chǎn)品與數(shù)據(jù)部門，雖然可以一句“業(yè)務(wù)沒埋點，我也沒辦法”把鍋甩出去，但是如果都沒數(shù)據(jù)可用，何談驅(qū)動賦能，那數(shù)據(jù)團(tuán)隊也可以解散了。一言以蔽之，數(shù)據(jù)產(chǎn)品要扛起埋點規(guī)范制定的責(zé)任，協(xié)同各方建立標(biāo)準(zhǔn)，最終可以把標(biāo)準(zhǔn)融入埋點管理系統(tǒng)，流程化、自動化。二、數(shù)據(jù)分析能力與指標(biāo)體系建設(shè)數(shù)據(jù)就像原油，很少人可以直接使用。只有通過分析、挖掘之手，提純成汽油、柴油、以及各種化纖用品，才能最大地發(fā)揮價值。埋點采集到了數(shù)據(jù)之后，還需要進(jìn)行分析、抽象、產(chǎn)品化，才能被更多的業(yè)務(wù)直接使用。在這個過程中，需要具備建設(shè)業(yè)務(wù)監(jiān)控的指標(biāo)體系，并將分析思路整合到數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的能力。1.指標(biāo)體系建設(shè)思路與方法其實各種數(shù)據(jù)類的公眾號、自媒體有非常多的指標(biāo)體系建設(shè)的方法論，殊途同歸大同小異。這里做個簡單的概況和總結(jié)。1）什么是指標(biāo)體系？基于業(yè)務(wù)運(yùn)營發(fā)展需要，將可以全面衡量業(yè)務(wù)健康度的各項指標(biāo)（指標(biāo)庫）按照一定關(guān)系（關(guān)聯(lián)關(guān)系）組合起來形成的體系化的指標(biāo)化管理系統(tǒng)，并且每個指標(biāo)可以判斷好不好，健不健康（評價標(biāo)準(zhǔn)），發(fā)現(xiàn)問題后可以通過指標(biāo)分解或維度拆分（分析維度）定位到問題。2）為什么需要？單一指標(biāo)無法準(zhǔn)確、全面地衡量業(yè)務(wù)健康度，且缺少關(guān)聯(lián)關(guān)系的指標(biāo)，數(shù)量過多時難以聚焦，失去重點。若沒有評價標(biāo)準(zhǔn)，則指標(biāo)只是一個數(shù)據(jù)，不能稱之為知識或信息。難以真正地驅(qū)動決策。3）如何構(gòu)建指標(biāo)體系總體原則：從業(yè)務(wù)發(fā)展階段的重點目標(biāo)出發(fā)，基于OSM模型、UJM(用戶生命旅程)、AARRR（海盜模型）等模型，把業(yè)務(wù)流程進(jìn)行指標(biāo)化結(jié)構(gòu)和監(jiān)測，并按照指標(biāo)的拆分關(guān)系分級分類。三、數(shù)據(jù)產(chǎn)品與分析思路的融合很多剛?cè)胄械臄?shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理在做數(shù)據(jù)可視化類的產(chǎn)品時，容易追求可視化的效果，卻忽略了可視化產(chǎn)品的靈魂，數(shù)據(jù)產(chǎn)品的價值在于將數(shù)據(jù)的價值挖掘出來，讓更多非數(shù)據(jù)專業(yè)、沒有數(shù)據(jù)意識的人可以快速地從數(shù)據(jù)產(chǎn)品中得到?jīng)Q策信息，而不是僅僅作為取數(shù)工具。判斷一個數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品或者Dashboard是否有用、是否合格的標(biāo)準(zhǔn)就是做到：數(shù)據(jù)是什么，數(shù)據(jù)怎么樣，問題在哪里，該如何解決問題。常用的分析方法例如：對比分析、漏斗分析、趨勢分析、構(gòu)成分析等。數(shù)據(jù)可視化怎樣才有靈魂四、數(shù)據(jù)倉庫理論基礎(chǔ)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，數(shù)據(jù)倉庫的分層管理不僅可以提升數(shù)據(jù)的復(fù)用性，也可以提高數(shù)據(jù)運(yùn)維的效率。在做數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理與治理類工具類數(shù)據(jù)產(chǎn)品時，將資產(chǎn)減少的規(guī)范流程融入到系統(tǒng)中，每次建表時，基于系統(tǒng)的提示與自動填充可以既快速又高效，而不是需要每個開發(fā)者把規(guī)則形成肌肉記憶。此外，對于數(shù)據(jù)的一致性、完整性、及時性、準(zhǔn)確性等數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控規(guī)則也需要掌握，畢竟數(shù)據(jù)質(zhì)量問題是數(shù)據(jù)產(chǎn)品的生命線，如果給業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)都是錯的，決策失誤、精準(zhǔn)營銷不再精準(zhǔn)。五、大數(shù)據(jù)常用技術(shù)與數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)鏈路雖然說“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”，過去也有很多關(guān)于產(chǎn)品經(jīng)理要不要懂技術(shù)的爭議，個人覺得作為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，至少要了解一些基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用場景，以及數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)的鏈路，這樣對于數(shù)據(jù)質(zhì)量的監(jiān)控，實時、離線數(shù)據(jù)的差異及技術(shù)限制，更加合理地設(shè)計產(chǎn)品。而對于底層開發(fā)套件、開發(fā)工具類的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理就更必要了。試想，如果你連HDFS都不知道是什么，當(dāng)需要你設(shè)計一個HDFS目錄管理的工具時