朱成永谈通过数据挖掘找机会
5.19开发者日：朱成永谈通过数据挖掘找机会
5.19雷锋网开发者日活动第二位分享嘉宾是传媒梦工场的首席工程师朱成永，他分享的主题是数据产品的修炼之道。其分享的3个主要部分分别是：数据化运营，数据产品概况，数据产品经理。
之所以要数据化，是因为在用户数量达到一定的规模之后，一定会产生海量的信息，而信息量的爆炸式增长，
数据支持是用户无法看到无法感知，但却对产品和业务的成长有着极其重要的支撑，而关于数据，又分事前分析，事中分析和时候分析。
以下为朱成永的分享实录：
现在我们都知道数据产品目前在淘宝的开放平台非常火，大概有一百多款，新浪微博也宣布所有数据应用类的产品基本上要自己来做。从这些层面上来看数据产品在现在总产品的开发过程当中起到非常重要的作用。
一、为什么要做数据化运营？
这个有点老生常谈了，毋庸置疑，规模是互联网的一个生命线，我们现在所有的互联网的产品，包括运营等等，各个环节都需要数据来进行驱动。因为我们互联网每个环节都会产生非常多的数据，如何利用好这些数据，发现一些有价值的点来给我们的产品，包括我们运营铺桥搭路，这是非常重要的。
如果用得好的一些互联网公司在用户的接触、营销、推广等等所有的环节都会把数据分析发挥得淋漓尽致，基本上每个环节相应的负责人都会到数据部门寻求相应的支持，贯穿所有的环节和部分。包括事前、事中、事后，基本上所有的环节都会寻求一些数据的帮助，哪怕用户的一些分析，包括监控，问题在哪里，如何发现背后的问题，然后去解决这样的一些问题，每个环节基本上都会用得到。
数据化的运营体系刚才给大家提到了，每个环节都需要监控体系，分析体系，客户的维护，用户的获取，客户的激活，产品的知识库等等方面都要体系化。在建立数据化运营的体系当中有一套思路，就是首先要有一套体系化的思路，可能在一开始大家都是一些临时性的需求，我可能需要监控一下PV的状况，有一些临时性的需求，需求按照一定时间的积累把它固化进来，会有一些固化的思路。
在这个体系搭建过程当中我们要有非常多的原则要注意，因为我们的BI人员或者我们的分析挖掘人员一定要有这个意识。举一个例子来讲，某一天突然发现整个网站的PV下降了10%左右，就是在一个礼拜之内可能一个网站的数据波动或者PV的波动上下浮动10%或者20%是非常正常的现象，但是我想强调一点，就是对于这种BI人员或者数据分析人员这一点一定要去较真，一定要去发现为什么这个数据下降了10%，为什么这个数据下降了20%。有可能会发现由于发布了一个新产品或者一个新的功能引发了数据的下降，也可能是整个产品发布过程中遇到一些Bug导致了一些功能或者一些环节没有打通，这个时候我们一定要去较这个真。
二、从数据中找出解决方案
我还想强调一点，因为数据分析目前在互联网公司非常的大面积的流行，稍微有一点规模的一些互联网公司专门有这样一些部门，甚至刚才咱们斯凯有几十个或者一、两百这样的团队在做这样一些事情，他们通过一些数据的收集、整理去分析挖掘，主要是看透数据背后的一些原因，给出一些分析的报告或者解决方案。这个是传统或者是目前大家的一个现状，我还想强调一点，就是我们的BI人员或者数据分析人员不仅要给出分析报告和解决方案，还需要进一步推动问题的解决，去寻找一些问题的解决方案，能够落实下去。
如果能够做到这一点，可能初步的数据产品经理的概念就形成了。数据化运营的终极目标，也就是说我们数据分析跟产品如何来融合，我想强调一点，如果我们的数据分析或者是我们的数据挖掘或者数据化运营做得比较好的话，它应该是这么一种状态，它可以预测整个产品的走向或者预测我们的用户在哪里。当我们的产品或者一些小的功能做了一些变动的时候，我们知道我们的产品或者我们的用户会以怎样的方向，是怎样一个走向，可以做一些预测。通过我们数据分析和挖掘，我们应该知道我们整个产品往怎样的方向去发展才能迎合我们的用户做到最优。这是我们设想的数据化运营的一个终极目标，目前理想的状态应该是这么一个状态，我不知道大家达到了这样一个状态没有？这个是数据化运营简单的一些分享，下面就是看一下数据产品的概况。
我们所有的数据的分析和运用可能大部分停留在对知识的发现以及总结，但是随着Google的出现之后我们知道一个算法可以支撑一家公司生存下去或者是到了如此的一个市场规模。有了这么一个趋势，我们有理由相信在未来一段时间内我们的数据产品可以去预测一个行业，甚至主导一些新产品的开发，这是我们希望的一种趋势。目前主要的数据产品模式大概有三种，第一种就是刚才给大家介绍的谷歌、百度这种它通过数据的抓取，通过搜索支撑了一个公司存活下来，甚至说百度成为中国互联网的第一大市值的公司。
还有一些可能没有像Google或者百度这样一个搜索规模，主要是一些推荐，包括商品的推荐，这些产品主要还是依托于目前网站或者是一些形式来存活。还有一种形式主要是开放平台上的一些数据类的产品，相信大家都非常的熟悉。目前能够看得到的也只有这三种形式。现有的数据产品包括百度、谷歌，包括刚才强调的那两种方式，现在这样一个功能模型它会依托于现在一些网站、客服、用户，包括背后的一些支撑体系来运转。我们在这里也做一下展望，就是在web3.0的时代可能是一个语义网络的时代，刚才给大家简单介绍了一下，将来它有可能会预测一个行业，甚至主导一些产品的开发，我们相信在web3.0时代数据产品能够发挥更大的价值。
数据产品经理更像个CEO
以往的数据产品可能大家强调更多的在于用户的驱动，甚至说有些数据的工程师或者BI的分析人员他们经常从数据当中发现一些亮点，寻求一些产品的解决方案，这里我们想强调一点，因为数据产品其实还有一个驱动，就是其它产品经理的要求，就是普通产品经理的一些要求，他会和数据部门提出各种各样的要求，甚至一些思路，当然这个时候有可能会形成一个数据产品，这是我们要强调的地方。我们接下来看一下数据产品的经理，因为数据产品经理目前市面上现在非常稀缺，我们来看一下他需要哪些特质？我们想强调一点：数据产品经理其实更像一个CEO，我们看一下下面的一个画面就会知道为什么他像一个CEO。
普通的产品经理可能在分销、策略、计划各方面的产品工作都会做的非常到位，但是数据产品经理除了要具有上面一些知识体系和分担上面的一些工作之外，数据产品经理必须要懂得数据如何处理，如何分析，如何运用，如何挖掘等等，他必须要做到类似于这样一个专家的地步。数据这个层面他又不能落，所以我们讲数据产品经理他其实更像一个CEO。数据产品经理既然那么稀缺，他的价值又那么高，我们可以大家来看一下目前的市场价值，这是最现实的问题。我知道腾讯目前有数据挖掘类的产品经理，但是他不是真正意义上的产品经理，因为他仅仅就是像我刚才说的就是从数据当中发现一些数据的价值，给出一份建议或者分析报告。
我们这里强调实际上数据产品经理他应该能够推动整个问题的解决，甚至规划所有业务的方向，能够把整个事情给落定下来，这个才是真正意义上的数据产品经理。目前腾讯的数据挖掘类的产品经理市场价格大概在50万以上，我强调的数据产品经理他们市场价格也在40万以上，因为做数据分析类的这种人就相对比较少，因为挖来挖去可能大家互相之间都蛮熟悉，一看都认识。我想强调一点好的产品经理真的很难找。接下来用一幅图来结束我今天的分享，就是了解了数据世界可能抓住了一个未来，因为在现在的互联网开发当中或创业当中数据化运营其实真的非常重要，包括现在大家一直在强调可能SEO越来越难做，这个过程当中我想通过一些数据分析和挖掘还是能够找到一些机会的。
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