大数据时代 数据产品经理的使命是什么？

今天我们来聊一聊，在这个大数据时代，数据产品经理的角色是什么？使命又是什么？随着互联网的发展，对数据产品经理的能力要求也越来越高，那么它到底是一个什么样的存在呢？
每一个行业中的每一家公司都在寻求数据驱动，希望通过对数据的洞察来引导业务增长、突破业务固有的增长困境，或寻求新的业务模式和产品生态。因此，数据产品经理和他们所设计的各种各样的服务工具类数据产品在数据驱动的行业中扮演着什么角色呢？

各种数据产品最重要的作用是帮助人们更好地完成工作，关键在于“赋能”。

一、赋能分析师

通过将结构化数据处理、数据提供等过程打包成工程输出，数据产品可以解放出分析师的精力，完成更多的脑力工作。例如，数据产品经理在数据仓库中将分析师常用的数据源设计为事实表/维度表/汇总表，从而完成T-1的预处理，这样分析师就不必每天使用几百行sql处理数据。

二、赋能业务员

并非所有企业都能幸运地得到数据分析师的支持。并非每一个老板都有策略分析师辅助。但每一个业务部门都需要数据分析的输出，每一个老板也都需要策略分析的输入，这样的工作就落到了数据产品经理的身上。由于分析师需要招聘，而产品有软件效益，一旦设计出来就可以无成本量产。有些以使用场景为导向的工具类数据产品，赋予给没有数据分析能力的用户，让他们通过像“傻瓜相机”一样的操作来获得数据分析能力。

三、赋能整个产业生态

当一个公司的产品线完成了数据驱动，数据产品经理就会试图将解决问题的能力泛化，将链上的各种数据服务和数据工具打包，设计成通用的数字解决方案，从而赋予整个产业生态。例如阿里云的数据产品系列就是一个很好的例子：Dataworks，Dataphin，DataV，阿里云的每一种数据产品都是整个云生态的赋能。

在日常工作中，设计数据管理工具的数据产品经理与设计工作台、设计C端页面的产品经理的工作内容比较类似，需要关注产品的易用性，研究用户价值。用于设计数据服务的数据产品经理和用于设计业务的产品经理工作内容比较类似，要求抽象的微服务，基本能力沉淀。与设计系统服务体系的产品经理相比，设计数据平台的数据产品经理更像是产品的架构师，需要考虑产品的高复用性和稳定性。

我们可以看出，其实数据产品经理并不是一个简单的岗位，他需要掌握各种技能，同时还要协调各个部门，保证整个流程的高效运行。在这个数据时代，作为一个产品经理，一定要拥抱变化，掌握更多最新的信息，从而不断提升自己的能力。

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