DPM认知修炼4：为什么需要数据产品经理？

　　DPMDataProductManager，数据产品经理。在本系列上一篇文章中，我们讨论了数据产品经理的3种不同的身份，发现数据产品经理与基础产品经理确实有一些“不一样”的地方。这一篇文章，我们就来分析一下究竟是什么使数据产品经理成为不可或缺的角色。
　　数据产品经理vs数据分析师
　　也许你遇到过这样的场景，当你向其他人提“数据产品经理”这个概念时，她他会问“你是指的数据分析师吗？”或者“这个是不是产品运营里的一个角色？”。而你的团队中可能也确实存在数据分析师、数据挖掘工程师这样的专职角色。
　　实际上，数据产品经理之于数据分析师，相当于基础产品经理之于开发工程师；对于国内几家知名互联网企业而言，数据产品经理属于产品类岗位，而数据分析师（或数据工程师）属于研发类岗位。
　　数据产品经理与数据分析师有一部分重合技能，但前者注重于对数据方案和产品整体的把握，而后者注重于数据的挖掘、分析、提炼的专业探究。
　　在互联网大大小小企业纷纷进行大数据战略布局的当下，数据也被以产品化的形态运作，这就有了数据产品经理以及专注于数据的其他各种角色。
　　数据产品简史
　　数据产品相关的工作按照移动互联网的发展节点，大致可分为三个阶段：
　　第一个阶段，在移动互联网爆发前（2011年前），是不存在数据产品经理这个角色的（甚至产品经理这个概念才刚刚被引入互联网行业）。数据工作以支撑和辅助产品的功能开发和运营为主，那个时候，只需要安排产品策划或运营人员兼做一下数据的埋点和收集，再由开发或运维工程师将数据做初步的汇总后提取出来，交由产品团队解读
　　第二个阶段，移动互联网爆发初期（2011年2013年），随着智能手机开始普及，一时间喷涌出各种各样的App产品，用户数据的维度越来越丰富，使数据规模发生了数量级的增长。数据的重要性逐渐显现，各企业开始建立专门负责数据挖掘和数据分析的顾问式团队，这些团队以数据挖掘工程师和数据分析师为主，探索数据决策的各种方向。这种顾问式团队会给出专业的分析报告和决策建议，然而很少参与产品的实际规划
　　第三个阶段，移动互联网高速发展期（2014年今），移动互联网生态呈现阶段性稳定，各领域的头部产品占据了用户和数据的优势资源，国内互联网巨头整合数据资源跨行业布局大数据，使得数据、产品、用户紧密相连，用户已开始受益于大数据以及基于大数据的人功智能（AI）技术。由于数据已不再是过去那种孤立的资源，亟需系统化、产品化运作，于是以数据产品经理、大数据工程师、人工智能工程师为代表的智能型数据团队强势来袭，并参与到产品各个环节中，形成行业产品数据一体化的格局
　　数据产品经理的必要性
　　行业发展到第三个阶段，数据产品经理的必要性主要体现在：
　　以数据驱动产品的专职角色。在阶段性稳定期，无论是产品的技术、体验还是市场均已被探索并实践出阶段性顶峰。由于数据通常来源于用户最真实的表现，越来越多的互联网企业及其产品团队将目光转向数据，开始了对数据驱动产品的探索。而数据产品经理便是数据驱动产品的主导人。数据产品经理与基础产品经理在产品探索上各司其职，又在产品目标上殊途同归，分工协作拓宽产品发展的路径。
　　数据产品经理被期望比产品团队其他成员更懂数据，更具有数据敏感度，并具备逻辑严谨的表达能力。
　　例如，在向公司决策团队汇报时，数据产品经理通常要事先通过数据分析得到一些初步的结论和假设，再以精确的表述汇报，而不是以“有一定比例的用户遇到了某某问题”这种含糊的方式表述。
　　打造和经营专业的数据产品。数据积累到一定程度能够发挥难以想象的价值，并以产品化、产业化的形态发展。这种态势推动产品建立专业的大数据体系。而数据产品在整个数据体系中起到不可或缺的作用。数据产品经理能够结合对数据和用户产品的深刻理解，应用产品的理论和实践，打造并经营与用户产品无缝协作的数据产品，在保证数据兼容性的同时，大幅提升了数据的利用效率。
　　注：为了与数据产品的概念相区分，这里暂时将公司面向市场和广大用户的线上产品称为“用户产品”，后面的文章中还会用到此名称。
　　产品团队与数据团队的纽带。如果产品团队与数据团队彼此独立，各行其是，无疑既不利于数据对产品的驱动，也无益于公司内部的有效协作。这就需要数据产品经理于产品团队的视角随时捕捉产品的数据需求，将其转化成可用数据描述的模型，便于数据团队的研究；于数据团队的视角，找准契合点，将数据方案落实到产品上，发挥数据的价值。
　　填补数据工作的职责盲区。在理想状态下，负责同一款产品的产品团队与数据团队分工明确，每一项工作都能明确划分界限、分配给团队具体的个人；然而在实际工作中，总有一些工作难以界定应由谁来负责，例如：
　　a）产品的某个运营专题页（并非产品的固定功能）中按钮的点击统计规则；
　　b）产品中向用户展示其各项数据统计的功能（多见于金融理财App）；
　　c）产品的数据报表的策划与交互；
　　d）为产品的升级寻求数据上的依据。
　　如果没有数据产品经理，这些工作很难说清楚是应该由基础产品经理负责还是由开发工程负责，是由数据分析师提供支持还是由运维工程师来协助。争论到最后，最有可能的结果就是没有人负责也没有人协助，这些就是职责的盲区。既然这些工作都是由数据驱动的，那现在就请交给数据产品经理牵头吧！
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