数据产品经理

定义

从某种程度定义，数据产品经理其实很跨界，需要懂程序，做数据收集及清洗；需要懂产品，了解内外部用户需求和理解市场；需要懂数据，用数据的方式证明、证伪及发现问题。

职能

解释  产品每天都要面对的问题会有：流量怎么暴涨（或暴跌）了？新上的渠道效果怎么样？用户的ARPU或者人均PV怎么上升（降低）了？数据产品经理，需要基于数据解释产品或功能的某项核心指标（包括收入、DAU、ROI等等）的走势及背后的原因，往往需要细化到多个维度（比如：时间、区域、渠道等）。基于这些解释，做事后总结或者提前预警，试图保证产品及功能在正确的轨道上发展。

验证  互联网产品，按照天或者周的速度在更新和迭代，各种功能及改进都在高频率得上上下下。对新推出的功能或者改进，验证其效果或者影响，使用的方式包括：简单的时间维度或者地理纬度或者渠道纬度的对比，复杂一些的做AB Testing。Facebook在AB Testing方面积累深厚；对于各种UI方案甚至小到文案及颜色，都需要进行AB Testing来选出最优方案。数据产品工程师，需要在验证的过程中屏蔽各种噪音来排除对真相的干扰。同时，在数据不充分或者无法实现AB Testing的情况下，找到噪音最小的方式来逼近真相。

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AB Testing，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计。

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探索  产品经理每天都在琢磨用户需求、刚需、痛点、实现……通过研究内外部的数据（比如：用户的使用行为数据及搜索词等，百度指数及贴吧发言等等），数据产品经理探索规律和探索用户的需求，通过数据的方式进行初步验证；或者满足一定的功能，通过数据挖掘的方式满足功能需求。

传播  图文并茂并结合数字的文章（被称之为Infographics），凭借其直观易读和理性化的呈现方式，越来越受读者的喜欢，并逐渐成为内容制作者青睐的方式。

日常工作

业务理解与需求沟通  数据是最终要服务业务，只有深刻理解业务部门的需求，数据应用的场景，数据产生的业务流程， 业务流程背后的商业模式以及战略，才能设计出与相适配的数据产品，为业务提供更有指导意义的准确数据。其中最重要的就是了解业务以及良好的沟通能力。 

数据产品规划  数据部门的首要目标应该是搭建好公司基础数据平台（包括数据规范、指标定义、数据字典等等），公司日常运营数据精确直观的可视化输出，以满足绝大部分业务部门数据指标的需求。

明确数据源  数据产品经理要明白数据的来源（各业务系统、用户行为日志等），数据仓库中各个字段与源数据的映射关系，这样才能最大程度保证的数据的准确性以及可拓展性。当业务方提出一个数据需求，在双方经过沟通后，数据PM首先应该确认的是现有的数据源是否可以满足需求，对于业务系统，有一些数据是不需要记录的，但是对于数据分析却是十分必要的，此时，数据PM应该推动业务PM以及RD添加该数据字段。

建立分析模型  数据产品的最终目的是为业务方提供合理准确的信息以辅助决策，因此最终确定的分析模型需求文档是提交该开发的最重要的文档之一。

协助测试以及数据解答  在数据产品上线前，数据产品经理应该基于对于业务的理解校验一下数据的准确性，甚至自己写SQL语句去校验数据，这就要求数据PM具有一定的SQL能力，并了解数据的存储环境（如Oracle、Mysql等），这样可以进一步保证数据的准确性；同时在数据产品上线后，随时解答业务方相关数据的问题，尤其是发生数据异常时，可能业务部门第一个找到的就是数据PM， 因此数据PM应当具有相当的责任心，对自己的产品负责到底，与业务一同找到数据变化背后的根本原因。

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来源：

1、知乎  “数据产品经理是做什么的？”  何明科 https://www.zhihu.com/question/23165279

2、人人都是产品经理 “如何通过 AB Testing 提升产品数据？” 邹志楠http://www.woshipm.com/pmd/1483043.html

3、知乎  “数据产品经理是做什么的？” Kevin https://www.zhihu.com/question/23165279