实践总结
“每天都有人在讲大数据、讲数据产品、讲平台，但是概念始终觉得很模糊，越不正视只会越迷失方向，所以就大胆的往前走吧！”
一、缺少总结，数据产品概念模糊
今天想回到本质，写下对于数据产品的理解。源于一位读者跟我问了我一个问题：数据产品的定义是否有共识？
一开始看到这问题，其实我真的不知道怎么回答，这个问题看似简单，实则又很模糊，什么是数据产品？我脑子里面立马涌入了很多内容，平常excel做的报表、日常看的天气预报、微信指数、电影评分等等。但我还是找不到一个概括性的语言解释什么是数据产品。
最近翻了不少资料，看到很多很好的理解，直接拿来输出始终感觉心里不够踏实，想来想去决定结合自己时间不长的职业经历写写对于数据产品的理解。
二、实践经验，理解数据产品定义
工作7年，所在岗位都是跟数据有关，现在回过头来看，我的岗位变迁是基于公司的快速发展中对于数据需求系统化的迫切要求，也是基于这个背景，公司开启数据系统化项目，我有幸加入这个项目，并在项目结束后成为我们公司第一个数据产品经理。至此，我才接触到数据产品这个词，同时大数据相关的词汇也开始进入我的眼帘。
在转岗数据产品经理之前，我的岗位可以概括为数据分析师，从数据分析师到数据产品经理岗，在工作性质上最大的变化就是我从手工做数据的人变成了系统出数据的人。为了便于理解，我画了个我的工作内容的变化及相互之间联系的时间轴，请看下图：
数据分析师岗位阶段，输出日常追踪报表，做经营分析报告和销售任务预测是主要工作职责，所用工具主要是excel，到了数据产品经理阶段，数据分析师成为数据产品经理的主要需求方。
但最终输出都是以数据为基础的载体，为用户所用驱动业务行动。所以，我觉得数据产品可以理解为以数据为原料，对数据加工后发挥数据价值去帮助业务做决策的一种产品形式。
这样看，我作为数据分析师岗时手工做的报表或者PPT都可以称为数据产品，但是由于当时公司体量不大，处理的数据量相对较小，还没有数据产品的概念，所以这个词汇并没有成为常态的词汇（当然我只是说的我们公司以及行业）；
随着公司体量的变化——线上线下店铺变多、会员数量增长、供应管理业务复杂度增强等，业务系统数据日益增多，通过数据分析结果驱动业绩增长及业务管理的需求刻不容缓，大数据这个词也渗入到其中，数据需求系统化实施则应运而生，于是就有了数据产品、数据产品经理。
再回过头来总结一下，数据产品的概念是基于大数据应运而生，且是针对系统化实施的数据载体。所以现阶段，数据产品的定义可以把范围缩小一点——以数据为原料，自动化产出数据载体的一种产品形式，以我们公司来看，就是指我们现在建的大数据平台（移动端、PC端都有），从大数据平台上产出的报表、看板、自助分析工具等我们称为不同的数据应用，当然也是数据产品。
三、清楚服务对象，深化数据产品认知
在理解了数据产品的基础概念后，我们再来看下数据产品的服务对象，按服务群体的不同我觉得可以这样划分：
1）企业自建型，服务对象是企业员工。譬如我们公司的大数据平台，组建数据平台研发团队，自主开发创建前端对用户平台。
2）对标企业商业产品型，服务对象是企业，当然企业购买之后同样服务于企业员工。以我们公司为例，数据团队组建的前两年，我们都是直接买的数据分析工具——SAP BO（这就是我最开始接触的数据产品，准确来说是BI工具，即商业智能系统），后面我们又买了神策数据用来分析新零售这一块的业务（主要是对于微信、APP、外卖等的分析）；
当然还有很多譬如Tableau、U-app等。
3）直接服务于大众的产品型。譬如腾讯体育NBA数据库、微信指数、百度指数等。
不同的数据产品类型服务于不同的人群，但是目标基本一致：发挥数据的价值帮助用户解决问题或者做业务决策。
四、认识数据平台架构，了解数据产品开发过程
数据产品及应用开发的过程基本相同：获取基础数据、加工数据、平台输出数据，随着大数据时代的到来，越来越多的企业越发重视数据应用，搭建数据平台；对于数据平台的建设，基本架构如下：
作为数据产品经理，对于系统实施的过程是作为数据产品经理的必备知识。上图是最基础的数据平台建设框架，便于大家对于数据产品的实施过程有更好的了解，后续我会针对大数据平台的建设做更详细的解析。
五、多点总结
通过上述内容，不知道大家对于数据产品的认知有没有变得清晰一点。总结一下：
1）数据产品可以宏观理解为能发挥数据价值的数据载体；
2）随着大数据时代的到来，数据产品系统化实施应用而生，日常谈到的数据产品更多的定义为能自动化发挥数据价值的数据载体；
3）数据产品系统化实施，搭建数据平台必不可少；
以上是我对于数据产品的理解，不同行业不同群体有不同的认知，希望我的解析能为大家带来一点帮助。
全文完，希望能和你一起成长！
碎碎念：
希望我写的内容能给大家带来帮助，但同时希望大家能对我有更多的包容，欢迎大家的指正，向大家学习。
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