数据产品经理的前世今生

从2010年“第三次”信息浪潮,信息大爆炸时代以来,各行各业在完成自身数字化转型的同时也沉淀了大量的数据,但数据的价值无法量化输出,很多企业对数据没有概念,无数据意识、无分析素质,只知道什么是指标或KPI,大多数决策还是领导拍脑袋!

(一)企业所面临的数据问题
面对领导次次拍脑袋的囧境,我们来分析一下企业在数字化转型后在哪几个方面对数据束手无策;

数据产品经理的前世今生

1、数据不可知:大数据喊了也好多年了,但是很多企业的领导层还没有GET到这个点,就算GET到了也只是听别人说说大数据怎么怎么好,自身并不理解真正的价值哪里;业务人员理解不了解公司数据的业务含义是什么,无法将数据业务化,发挥数据的价值;
2、数据不可控:对于企业指数级增长的数据,数据存储容量、数据存储成本、数据安全、数据延迟都是当前企业面临有待解决的问题;
3、数据不可取:企业内部业务人员取数的流程过于复杂,从提出需求到取到数小则几天,慢的可能十几天,等拿到数据说不定公司都黄了,数据已经失去了原有的价值;(这个场景想必大家应该都遇到过)
4、数据不可联:企业在数字化转型后,内部七七八八也建了很多系统,各自数据都存在各自的系统中互不相连,成为数据孤岛,数据无法出内在的价值;(如销售系统和财务系统割裂时,财务人员想从财务视角看一下当前月的进销项情况,就无法直接查看,需要联系销售系统的相关人员帮忙获取,流程长而且成本特别高;)
(二)数据产品经理出现的缘由
在当前内卷严重、高度竞争的社会环境下,企业粗放式增长已是过去式,企业开始越来越关注数据重视数据,从开始的数字化慢慢转向数据智能化;在企业数据智能化转型过程中,如何推动企业数据智能化转型?如何统一集成、加工、处理数据?数据如何进行业务应用?数据应用价值如何体现?企业中这些炙手可热的问题决定了数据产品经理的存在价值;
数据产品经理和C端、B端产品经理的区别:C端产品经理:比较注重交互体验;B端产品经理:交互+业务流程;数据产品经理:交互+业务流程+架构+技术
(三)数据产品体系与数据数据产品经理分类

数据产品经理的前世今生

按照整个数据生命周期进行划分,数量产品体系可分为三大类:数据采集类型产品、数据资产管理类产品、数据应用类型产品;
按照产品体系对应的产品岗位类型大致可分为:负责数据应用层产品岗、负责数据资产存储计算层产品岗、负责数据集成采集层的产品岗;
(四)数据产品经理的现状
根据大数据产业生态联盟联合赛迪顾问发布的《2019中国大数据产业发展白皮书》显示——截至2018年底,全国大数据核心人才仍存在60万人的缺口,预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。
数据产品经理岗位还处于萌芽期,属于比较需缺型岗位,平均薪资在25K左右。
(五)数据产品经理能力提升

别无他法,在阿里云和AWS中,寻找目标知识领域进行学习;(能熟练掌握其中的数据产品那已经很牛逼了)

数据产品经理的前世今生

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