许多数据产品经理对这个职位的基本认知不是很完美，他们会找到各种各样的材料和视频来学习，但从来没有系统。作者结合自己的工作经验，与您讨论数据产品经理如何在工作场所生存，我希望能激励您。
最近，我收到了很多新的数据产品经理朋友的咨询。他们中的大多数人对数据产品经理的职位和能力有了基本的了解。然而，是时候真正学习和提高了。面对压倒性的文章内容和质量参差不齐、价格普遍不低的视频课程，我不知道从哪里开始。因此，今天我想谈谈数据产品经理如何结合自己的工作流程在工作场所生存。
第一，关于产品思维的刻意训练
毕竟，数据产品经理也是产品经理，所以无论数据基础如何，掌握产品的过程思维方式，工作都会更加顺利。虽然产品思维这个词很老套，但它确实是指导你工作的一种常见方法。
这里提到的产品思维是作为产品经理、工作流程和方法论的一种思维方式。例如，当你第一次进入工作场所时，当你还没有完全理解指标和维度、数字仓库模型和字段时，你就被安排进行业务数据报告需求。你打算怎么做？
1. 学会用产品经理的思维方式做需求产品经理的主要职责是每天对接和处理各种业务需求。如何获得新的需求？
为什么要做这个需求？
充分了解现有的背景信息，有些老板经常提到需求，因为他们不明白，不敢问，老板说不是他们想要的，拖延时间，努力不取悦。
用户是谁？
每个产品都有明确的用户群，数据产品也不例外，与 C 终端产品的普遍性，数据产品的用户要划分369等。谁是核心用户，谁覆盖用户，谁是潜在用户？
解决什么问题？
作为一个新员工，我当然对业务了解不深，知道用户是谁。结合有限的背景信息，我们应该充分发挥产品经理的沟通天赋，找到业务沟通来研究他们的工作内容，遇到什么痛点和问题，希望这个数据产品能解决什么问题。
需要什么功能(指标和维度)？
对于偏工具数据产品，如 CDP、一方面，大数据开发平台结合对用户需求场景的研究确认了当前需求，另一方面，结合竞争产品分析确定了产品的功能规划。
许多新人往往只是按需实现需求，在高级产品的增长道路上，产品规划能力是明确要求的能力维度。所谓的产品规划，主要是结合产品定位，确定产品应包含哪些功能点，然后根据当前的业务痛点，确定各功能的优先级，形成短、中、长期不同版本的迭代计划或 roadmap。
然后明确告诉老板，我们的产品应该包括在内 ABCDEF 但考虑到资源开发和时间现状，MVP 版本优先做 ABC 功能。
有很多关于需求分析的模型和方法论。阅读一些文章，了解下四象限ICE 排序、KANO 模型是可以的。重要的是先固化需求处理过程，然后总结工作中的具体需求实践。有人说产品经理的能力与理解有很大关系。这种理解来自于不断的实践和刻意的复习总结。纸上得到的时候感觉很浅。
二是项目管理促进产品着陆流程和方法在敏捷项目管理理论中， 70% 项目失败的问题归因于过程问题。经过多年的实践，我们发现这是真的。因为产品经理依靠他人来完成产品解决方案的实施。协调和管理跨职能项目团队是日常工作的重点之一，否则无论设计方案有多好，都很尴尬，没有业务价值的输出。
有专门的项目管理领域 PMP 或者快速开发 ACP 认证。因此，完全学习所有内容需要很多时间。然而，掌握核心流程和关键点就足够日常使用了。结合自身项目的实践总结，沉淀出适合自己的项目管理方法。
1. 如何管理需求
面对各业务部门的各种数据和产品需求，我们应该避免忙碌但被业务嘲笑。因此，我们应该学会使用需求管理工具来统一管理接收到的需求。许多项目管理软件，如 Trello、Ones、leangoo 等等，最重要的是自己用 excel 团队分享不方便，但自用就够了。
目标是清楚地知道有多少需求需要处理，什么是优先级，什么时候需要找到业务沟通确认，已经安排或在线需求定期做好信息反馈，避免等待业务询问安排。有延迟，我们应该做好沟通，以便在业务眼中成为一个可靠的人。而不是提到需求沉入大海。
2. 如何跟随项目？一旦产品安排了开发资源，就是日常项目管理和开发跟进。除此之外，澄清需求几乎每天都会遇到。学会在一些关键节点组织会议，利用透明力量同步项目进度、问题和风险。
项目启动会：
重大项目需要单独召开启动会议，主要是虚虚。主要目标是获得授权，抢占资源，有时需要打鸡血。例如，该项目是公司的战略重点，主要关注开发 ” 洗洗脑 “，大家一起吃香喝辣。
需求评审会:
产品经理必须召开的会议包括:与业务需求确认会、开发方案评审会、团队需求安排会。很多产品经理最怕开需求评审会，因为怕被老板、开发、做生意 Diss。首先，从心态上讲，我们应该做好准备。评审会议的目的是找出需求不明确、不合理的地方，尽可能全面地考虑计划环节，避免在线后不满足需求。如果评审会议很友好，事故发生后扔锅是没有用的。
第二，每次被子 Diss 之后，我做了一个很好的总结，为什么我在设计方案时没有想到，也没有想清楚。下次尽量避免，就像高中的一些数学问题经常有陷阱一样，错误的问题集不断加强，下次不再犯同样的错误。此外，在产品方案设计环节，您可以提前与业务沟通，提前讨论技术方案的开发，提前解决问题，减少评审会议上的问题数量。
最重要的是设计产品方案和 PRD 当你问自己什么需要这个功能，为什么要把这个按钮放在这里而不是其他位置时，先问问自己 Diss 减少被别人伤害 Diss。知彼知己百战不殆，还要吸收竞争产品分析的结论，有时候你的一句话，这种竞争产品的方法是这样做的，但也有 123 问题和缺点是否比其他解释更有说服力？最后，能量化数据分析的就是用数据说话，毕竟是搞数据的。
项目站会 & 周会：在敏捷发展过程中，团队成员每天都会有站会，主要目的是沟通澄清问题，谈主要进展和计划，提高团队成员的沟通频率，交换是否，及时发现和解决问题。记住不要成为一种形式。
项目报告的频率和技巧：
常规报告：对于重点项目（老板非常关心），特别是向上报告和信息同步。如果周期 2 每天都可以报告周内的关键进展，IM 群或邮件都可以 至少每周报告一周以上的长周期项目。这样，老板就可以放心了，不管他是否注意，至少你主动沟通，不仅曝光率高，老板也会觉得你很可靠。
问题报告：项目风险是不可避免的，特别是项目早期不确定性，问题首先快速发现一般问题，初步判断不严重，如果感觉影响项目进度，项目范围，及时反馈，老板最不喜欢别人知道问题，他是最后一个知道。提前沟通可以获得相关的资源支持，即使承诺允许延期。
需求变更管理：唯一不变的是变化。作为一名产品经理，无论是与业务还是研发沟通，都要记住口头需求和随机变化。特别是在开发过程中，必须记录业务流程等内容的变更，严格遵循变更控制流程。否则，一旦项目失败或出现问题，产品和开发就不清楚了。研发说产品让我这样改，产品说我让你这样改。
产品在线运营推广：项目测试开发完成后，在正式上线前，找核心用户或需求方进行用户接受度测试，避免用户在上线后大面积吐槽，为时已晚。另外，产品上线前，需要考虑数据埋点，统计功能上线后的使用效果。一方面是证明你迭代的价值，用数据说话，另一方面是用数据驱动产品迭代。同时，记得收集用户的积极反馈，毕竟，季度报告有时需要用户说你做得好。
三是数据思维和数据能力的不断提高在掌握了需求处理和项目实施的核心能力和工作流程后，至少你会是一个可靠的人。再加上数据思维和数据能力，可以逐渐成为优秀的数据产品经理。曾经团队中有一个同学，其他岗位的数据产品经理，不仅缺乏数据能力，而且产品基础也很差。他负责一段时间后续迭代套件产品的开发，每天都被开发吐槽，只是需求的麦克风。
数据产品经理的价值在于利用数据帮助业务做出高质量的决策或赋予产品的智能应用。此外，工具数据产品经理负责构建这些过程中涉及的通用工具，以提高劳动力成本和数据价值输出效率。
1. 数据采集和埋点能力
与业务端对接的应用数据产品经理是必要的。数据驱动的本质是数据驱动的增长。过去，他们更注重订单量、收入等宏观绩效管理指标。从宏观到微观，数据操作开始关注用户从认知产品到最终完成业务流程的全过程行为洞察力。在这个过程中，埋点是数据价值的起点，数据产品以数据为原料，作为用户行为分析或可视化分析的数据产品，作为数据产品经理，有必要规范埋点数据的管理。否则，如果没有埋点收集数据，聪明的女人很难在没有米饭的情况下做饭。无论设计的产品方案有多完美，交互有多光滑，都没有数据。
2. 数据分析能力
数据就像原油，很少有人能直接使用。只有通过分析和挖掘，我们才能将其纯化为汽油、柴油和各种化纤产品，以最大限度地发挥其价值。数据收集后，还需要分析、抽象和产品化，以便直接被更多的业务使用。
在此过程中，有必要建立业务监控指标系统，并将分析思路整合到数据产品中。您可以结合特定场景进行更多的实践。例如，如果您设计了一套短视频业务指标系统，您将首先研究指标系统的建设方法，然后了解业务流程，然后设计相应的指标。
3. 数据仓库理论知识数据资产管理和治理方向数据产品经理、业务数据、数据资产、数据仓库分层管理不仅可以提高数据的重用性，还可以提高数据运维的效率。在制作数据资产管理和管理工具数据产品时，将资产减少的标准流程整合到系统中。每次建立表格时，基于系统的提示和自动填充可以快速高效，而不是每个开发者都需要形成规则的肌肉记忆。
此外，还需要掌握数据质量监控规则，如数据的一致性、完整性、及时性和准确性。毕竟，数据质量问题是数据产品的生命线。如果业务数据错误，决策错误和准确营销将不再准确。
4. 大数据技术组件及架构产品经理必须开发套件方向数据。虽然说 ” 每个人都是产品经理 “, 过去，关于产品经理是否了解技术存在许多争议。就我个人而言，我认为作为一名数据产品经理，我们至少应该了解一些基本的大数据技术应用场景和数据流通链路，以便更合理地设计产品，以监控数据质量、实时和离线数据的差异和技术限制。更有必要对数据产品经理进行底层开发套件和开发工具。
假设，如果你连 HDFS 当你需要设计一个时，你不知道它是什么 HDFS 你应该从目录管理的工具开始。
5. 机器学习算法模型的主要使用场景策略及 AI 方向数据产品经理是必要的，比如个性化推荐，至少要知道推荐常用的算法是什么。基于用户和商品的协同过滤是什么意思？
四、总结
在业务和研发眼中成为一名优秀的数据产品经理并不容易。不仅要有优秀的产品质量，还要有扎实的数据能力。首先，你可以成为一名数据产品经理，但它只能被称为可靠或强大的技术能力。当两者都没有时，他们不仅像坟墓一样工作，而且被各方嘲笑，与研发和业务对接 Diss。
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数据干饭人，微信官方账号:数据干饭人，每个人都是产品经理专栏作家。专注于数据中心产品领域，涵盖开发套件、数据资产和数据管理。BI 数据可视化、精准营销平台等数据产品。擅长大数据解决方案规划和产品解决方案设计。
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