數據產品是什麼

⑴ 優秀的數據產品經理需要掌握哪些技能

1.要極其熟悉公司業務及動向。
所以要了解公司的商業模式、戰略、以及業務流程、要考核的各種指標，以及指標背後的業務含義等。這一點，再了解都不夠。
2.要了解數據分析。
好的數據PD，即使不做數據PD，也應該是個數據分析師。數據PD的一大要務就是將數據分析做成可復制，可自動運轉的系統。雖然有數據分析師們圍繞在自己周圍，但是自己也要清楚業務的問題，分別要看什麼數據，或者當數據出現後，意味著業務出現了什麼問題或者會出現什麼問題。這一點，要向最好的數據分析師們看齊。
3. 要了解數據倉庫及商務智能。
這 兩個關鍵詞背後都是龐大的體系，恐怕我短短半年的轉崗時間太短，雖然能夠對別人講解一通商務智能產品的架構。嘴裡雖然會拋出若干個類似於匯總，鑽取，度 量，指標，維度，緩慢變化維，層次，屬性，儀表盤等等術語，但是也不支持多幾層的知識鑽取，遇到異常問題，也不知道該從什麼地方分析原因。幸而身邊有數據 倉庫的同事，可以多多學習。這一點，沒有天花板。
而商務智能，做為一門學科，起源於20世紀90年代，它的出發點是幫助用戶更好地獲取決策信息，最初商務智能的動機是為用戶提供自助式的信息獲取方式，這 樣，用戶就可以不用依賴於IT部門去獲取定製的報表。（引自《信息儀表盤》一書P41）。而如今，商務智能除了提供信息，更主要的是降低用戶獲取數據的門 檻，提升數據的實時性等方面。從降低用戶獲取數據的門檻一個方向，我們就可以做很多事情，比如如何設計信息儀表盤（designing of information dashboard）？如何讓數據以更親和的更直觀的方式展示（數據可視化）？如何能夠讓用戶離線訪問？如何能夠實現警戒數據的主動發送？這一點上，花多少功夫都不多。
4. 要精通數據產品開發流程。數據開發+產品開發。
數據PD的最終目的是要做數據產品。這里要拆開看，其一，數據產品本身也是在線可供用戶實現的產品，既然是產品，產品的整套研發思路和普通的產品沒有太大區別，用戶是誰，他們需求是什麼，滿足需求需要什麼featurelist，每個feature list的資源評估以及優先順序如何，產品的生命周期如何？這是產品開發。然後他是個數據產品，意味著這比普通的產品，多了更多的要求。在數據這個內核之外，它需要各種feature list，如訂閱，搜索，自定義，簡訊介面，郵件介面等。但是數據這個內核，也需要一套數據開發流程。
比如：
數據源——是否足夠，是否穩定
數據PD需要足夠了解目前的業務處理系統建設情況，以及數據源的積累程度，用以判斷數據產品的建設時間是否合適。不合適的時機會導致項目組的重復勞動和殘缺 的數據產品誕生。數據產品是用以支持監控，分析，決策的，而業務處理系統的定位在於提升工作效率，解放工作人員手腳。業務系統採集的數據未必滿足所有分析 需要。比如或許領導要分析大量攀升的退換貨的詳細原因，而業務系統目前並沒有要求用戶在申請退換貨的時候選擇原因或只有輸入而非標准化選項，負責退換貨出 力的員工也只有在excel里登記原因，而不是錄入到系統里。所以可能會導致需求方要看的數據提供不出來，那麼數據pd就有必要反向驅動數據源得以採集。
分析模型的設計—— 分析模型的好與不好，其實決定了數據產品的成敗。
在 項目中，可以由BI的數據分析師們擔綱此職責，也可以由數據PD擔綱，更多則由雙方一起確認，內容以數據分析師們為主，功能評估及優先順序、項目計劃和協 調、統籌以數據PD為主。所以數據PD要更加清楚數據分析師們所需要的需求是否能夠實現，背後的商業價值如何，並與數據開發、產品開發保持比數據分析師們 更加通暢的合作關系，能夠借力進行可行性和資源的評估。
有的時候，我們不是沒有數據，而是有了太多的數據，不知道怎麼去看。如果只是拋給用戶一堆數據，很難想像用戶會如何去解讀它。以前做交互設計的時候，我們流行一句話：把用戶當成傻瓜。
而數據平台，因為可能本身就要求有一定的使用門檻，所以想成不會互聯網的傻瓜不太現實，那麼我們就要想成「用戶是不懂數據的傻瓜」。他們或許也能通過一串串 數據體悟到什麼，但是如果是一條上升的退款率趨勢線，或許他們會體悟到更多——畢竟，上和下本身就是直觀的。然後再想一下，如果將這條線上加上一條警戒點 的線，他們會知道從什麼時候開始數據是異常的。再然後，就要設想，當他發現從7月12日數據上升後，想干什麼？他會不會想了解是哪個行業上升了？他會不會 想了解是那個渠道上升了？那麼，就要提供行業和渠道的選項或者對比給他。
再然後，當他過問了這個行業的負責人後，負責人想不想再了解是哪個供應商或者哪類商品上升了？那麼要如何將這些維度、層次都融合在一起，同時又能將用戶非常 方便地去用呢？分析模型的建設至關重要，也可以說，分析模型是前期需求分析的最有價值的產物。分析模型應該會包含幾點：
主題的劃分：
整塊分析會劃分成什麼主題，比如銷售可能會分成銷售走勢及構成分析，行業排名，商品排名等
度量及指標:
分析主題會涉及到的度量及指標的演算法、定義等（這通常會產生一份指標以及維度的定義及描述文檔）
維度：
要分別從什麼維度去看這些指標和度量，如時間，渠道，這些維度是要篩選還是要對比
鑽取：
這些維度本身有沒有層次，需要不需要進行鑽取，如渠道可鑽取到渠道類型，行業可鑽取到子行業，商品類目可鑽取到商品葉子類目等
輸出：
分析需要用何種圖表進行展現
數據的ETL開發
數據的清洗，轉換，裝載流程佔用了數據產品開發的大半資源，不規范的數據源會導致這一塊的資源更大程度的佔用。比如同樣是供應商編碼，系統之一稱為供應商編 碼，系統二命名為供貨商編碼，系統三命名為供應商ID，這三個系統同時是公司的系統，這種情況雖然想起來匪夷所思，但是現實情況卻也存在。雖然ETL開發 是DW開發工程師在做，但是作為數據PD，焉能對這些工作缺乏了解，對ETL工程師反饋的問題，缺乏認知，不理解對於項目的潛在風險是什麼？而且更多時 侯，當遇到數據不規范，不統一的問題，數據PD需要反向驅動業務系統進行數據規范性建設，無論是功能上，還是驅動直接的使用方——如負責錄入數據的行業小 二，建立一套錄入規范。這些工作看似和數據PD無關，我們大可以推脫說：那沒辦法，這是數據源的問題，不是我們功能的問題。但是，用戶是有權利選擇使用不 使用你的數據產品的，當數據產品提供的數據不值得信賴的話，無疑是自取滅亡。一旦用戶對數據不信任，再想挽留他們，是很難的。即使有很多「無能為力」的借 口,我們也不能坐觀其變。
前端交互與體驗的優化
雖然內容定義好了，但是那麼多度量、指標、維度、鑽取，如何劃分信息層級，如何劃分欄目，如何設計用戶的行為路徑？這些就不是數據分析師們的重要工作范疇。 而是交互設計師？鑒於很多數據產品項目可能會沒有交互設計師，所以數據PD應該對內容進行封裝，進行信息架構、頁面布局以及圖表各種功能設計。設計，然後 撰寫詳細的功能需求文檔，交付給產品開發，前端開發以及數據開發，以及前端展現開發四種類型的開發人員。
數據產品的功能描述文檔，除了產品開發部分，其他的就是在描述「內容」，即分析模型，除了主題、度量、維度、鑽取、篩選、輸出圖表類型，有些內容還需要詳細定義到「排序方式」 等等細節，這就case by case來看了。
環境，技術，工具
或許做一個普通的產品，你把需求描述清楚，與產品開發工程師確認好可行性，接受資源評估就OK了。但是數據產品，受制於所部署的環境，所選型的工具，如Oracle，IBM的Cogos，以及SQL Server。其他的產品我不知道怎麼樣，我們用的是Oracle BIEE。那麼作為數據PD，是否需要了解BIEE能夠提供的功能是哪些呢？看文檔，請教別人，不能知其不可而為之。另外，也需要逐漸摸透BIEE的壞脾氣，實現不了的功能，無法克服的難點等。這一點，也需要繼續了解，繼續學習。

⑵ 數據產品 有哪些 年度賬單

淘寶，支付寶等。
這種大眾使用頻繁且時間長的數據產品都有年度賬單。
數據產品是2012年公布的地理信息系統名詞。定義 在屬性數據、空間數據基礎上構建的可以應用在不同領域的專題數據。出處 《地理信息系統名詞》第二版。

⑶ 數據產品好嗎

好。
數據產品是指可以發揮數據價值去輔助用戶更優的做決策（甚至行動）的一種產品形式。它在用戶的決策和行動過程中，可以充當信息的分析展示者和價值體現，所以還是非常好用的。

⑷ 數據產品的定義和種類有哪些

數據產品的定義和種類？看到這個題目，好多的小夥伴都是很不解的，什麼是數據產品？其實簡單來講，就是以數據為主要自動化產出的產品形態。這里強調自動化產出概念，是為了區分一些以輸出數據為盈利方式的一些公司。對於這些公司來說，他們的報告也可以理解為以數據為主要產出的產品，但並不具備自動化產出的特性。所以，對於數據產品來說，是否是自動化產出，這個定義是主要的。

以上是我的回答，希望題主採納。

⑸ 數碼產品的定義

數碼產品，一般是指含有「數碼技術」的數碼產品，如數碼相機、數碼攝像機、數碼學習機、數碼隨身聽等等。隨著科技的發展，計算機的出現、發展帶動了一批以數字為記載標識的產品，取代了傳統的膠片、錄影帶、錄音帶等，我們把這種產品統稱為數碼產品。

產品定義

我們通常說的「數碼」指的是含有「數碼技術」的數碼產品，如數碼相機、數碼攝像機、數碼學習機、數碼隨身聽等等。隨著科技的發展，計算機的出現、發展帶動了一批以數字為記載標識的產品，取代了傳統的膠片、錄影帶、錄音帶等，我們把這種產品統稱為數碼產品。例如電視/電腦/通訊器材/移動或者便攜的電子工具等,在相當程度上都採用了數字化。

主要種類

電腦、攝像頭、攝像機、數碼相機、音箱、MP3、MP4、MP5、手機、錄音筆、DVD機、子母電話機（有數字的也有模擬的）、機頂盒（數模轉換器）、衛星接收裝置、電視機（過去的不是，因為那是波形電路的，電視機都是採用數字信號處理的）、數控家電

⑹ 數據產品經理如何學習

1. 推薦環節
在推薦這個環節，最關鍵的問題就是如何推薦用戶感興趣的美食，只有把用戶感興趣的美食推薦給用戶，成單率才會高。

所以，在這個時候就會用大數據產品的智能推薦系列產品。

2. 接單製作環節
在接單製作的過程中，商家會面臨如何根據用戶的喜好來製作美食。

這時，我們可以通過用戶畫像，掌握用戶口味、喜好，用戶畫像系統會把用戶平時喜歡的常點的菜品做記錄，然後通過大數據分析來標記用戶，對此用戶喜歡的口味、菜品，我們都能清楚掌握。

3. 物流配送環節
在物流配送環節最典型的問題：如何在保證用戶體驗的同時，最大程度的提升配送效率。

這個時候就需要用到調度系統這種數據產品。

4. 優惠環節
優惠環節的關鍵問題是：如何用最少的這種優惠來刺激用戶，產生更多訂單。

這個時候我們常用到的是智能營銷類數據產品。

首先，在數據質量層，外賣會有數據質量監控系統、埋點系統來保證數據質量，確保提供准確，安全，穩定的高質量數據。
其次，在數據工具層會提供大數據分析平台，用戶行為分析平台，實現平台，用戶畫像平台等平台，提高內部人員獲取數據的效率，讓內部人員的決策更加科學。
最後，在數據應用層，也是大家在日常生活中經常接觸到的，那麼它會有智能調度、智能推薦、智能營銷這些數據產品。
融合真正的業務場景來驅動業務的發展，就是最上層的一個數據應用。

結合剛才的案例，大家可以思考一下什麼是數據產品？它有什麼作用？

帶著這個問題進一步往下看，首先數據產品的定義是應用場景+數據+產品化=數據產
從狹義上講，數據產品經理是負責實現數據產品工具，用它滿足特定的數據使用需求的一個崗位。

狹義的數據產品經理主要承擔的責任以及工作主要有三類：數據質量產品、數據工具產品、數據應用產品。

從廣義上講，數據產品經理不限於實現數據產品工具，還需要完成數據分析、運營等數據相關的工作，負責公司的數據服務。

廣義的數據產品經理主要承擔的工作和職責包括四類：

第一類是數據生產，例如寫一些生產數據的腳本、產出數據報表、維護數據生產流程；
第二類是數據提取，比如負責對業務提出的數據需求提取數據；
第三類是數據分析報告，例如日常的一種業務分析報告、日報，並形成業務結論；
第四類是數據運營，比如建設數據指標字典、運營指標字典和數據運營等等。

⑺ 數據分析師和數據產品經理有什麼區別

區別如下：

數據產品經理：要求具備普通產品經理的能力，比如產品設計、產業運營、用戶體驗方面的技能，還需要具備數據分析師的技能，掌握簡單的數據分析方法，能夠通過數據需求分析提煉出產品原型，從而將數據產品化。

數據分析師：要求不僅要懂得資料庫SQL查詢統計、excel透視分析等技能，有的分析師還需要了解掌握數據挖掘演算法，能夠用R/SAS/SPSS等把模型結果跑出來，能夠看出和評判模型結果的好壞，能夠在實際中應用模型的結果。

對於數據分析的具體內容知識，可以到CDA解一下，CDA 數據分析師行業標准由國際范圍數據科學領域的行業專家、學者及知名企業共同制定並每年修訂更新，確保了標準的公立性、權威性、前沿性。通過 CDA 認證考試者可獲得 CDA 數據分析師中英文認證證書。

⑻ 數據的本質是什麼

數據的本質是商業。

數據本身是一種語言，把業務、系統用數據這種語言表現出來，可視化出來，並應用起來。數據這個語言，即是過程也是結果，是業務和系統行為的過程和結果，所以數據本身不會撒謊，數據本身也不產生價值。這就好比語言本身不產生價值，但語言一旦用來交流、傳承，便產生了價值。

數據的價值在於應用，通過數據應用解決商業問題，在市場化的行為中，數據建設也往往需要商業驅動。

所以，數據的本質是商業。大數據、數據中台、數字化轉型，為的都是解決商業問題。離開商業談數據，是空中樓閣，是自嗨。

數據的應用分成兩種，一是數據化運營，二是運營數據。

1.數據化運營。

這類數據應用的價值是幫助業務決策和優化。目前大多分數據應用發生在數據化運營領域。數據化運營又分非產品類應用、產品類應用兩種。

1）非產品類應用

通過對數據的分析、解讀，發現業務的問題、機會。這是BI、業務、PD、風控、演算法的職責。

無論社交、電商、金融、供應鏈、新零售，還是什麼業務領域，都會有不少BI，他們做著數據監控、分析，和業務進行一輪輪的溝通，再輸出分析建議供業務和管理層決策。

從本質上來說，數據分析也是一種數據產品，和其他數據產品最大的差異是分析報告不是持續的，不是標准化的，展現形式以PPT或excel為主。但數據分析和數據產品的目的和本質一樣，通過服務需求方，解決需求方的問題。

漁歌的一個朋友，獨角獸公司的CEO，他本人精通商業，但對數據似懂非懂，他對數據分析團隊的定位是幫助業務團隊提高運營效率，要求一個分析師可以代替50個一線運營小二。

2）產品類應用，通過產品賦能業務、客戶，又分對內、對外。

對內：指給公司內部人員使用的數據產品。

比如營銷系統，自動根據采購者的生命周期、產品偏好發營銷推送。營銷推送的內容，需要根據客戶行為差異化，比如重產品搜索和重商家店鋪的購物者不是一類人，這是一種數據應用，目標是提高營銷精準度。

再比如報表平台：裝滿各種數據報表，供業務、產品同學找到他們需要的數據。

又如商家管理系統：知道商家在平台的表現，哪些是高潛，哪些有流失風險，及相應的原因等等。

以上對內的數據產品都服務於內部同事，幫助內部人員更快更便捷的定位問題、智能＆高效運營。

對外：指提供給外部客戶使用的數據產品。

比如淘寶曾經的數據魔方可以幫助商家通過行業數據選品，量子可以幫助商家不斷優化商品，做好店鋪管理決策。當然現在已經沒有量子和魔方已經沒有了，變成生意參謀。

再比如微信公眾號後台的統計功能，包含用戶分析、內容分析、菜單分析等等，這些功能是為了幫助公眾號號主做數據化運營、決策。

這類對外的數據產品，在幫助客戶做數據化運營的同時，還可以協同業務、服務、銷售。假設未來微信越來越鼓勵公眾號號主原創內容的大背景下，提供關於原創和轉載內容的數據分析功能的可能性就會變大。

數據化運營的產品，無論對內、對外，都是為了提高運營效率，科學化＆智能化決策。

2.運營數據

指通過運營數據的方式來實現盈利，數據就是這家公司的主營或者重要業務。

比如fico、芝麻、鵬元、同盾。不管他們的業務形態是怎麼樣的，他們專注從各個渠道獲取數據，再對數據進行加工，而後輸出應用，從中獲取客戶價值、公司價值。

前段時間，鬧的人聲鼎沸的數據事件，多家數據公司有波及，這波公司乾的就是運營數據的事。

各個領域都在探索大數據的商業應用與變現，真正實現變現的不多。金融是數據應用最多、最深入的領域之一，因為有數據化風控。

⑼ 數據安全產品都有什麼

從安華金和提出的縱深防禦解決思路用四道防線來防護數據安全，第一道防線是檢查預警，防患於未然，暴露資料庫安全問題，提出修復建議，進行安全加固，數據資產評估可以完成自動分析資料庫弱點和漏洞以及提供資料庫安全加固建議，第二道防線是主動防禦，資料庫安全防護系統從網路層防護，串接在資料庫前端，對於所有應用端對資料庫的訪問操作進行一道過濾，如果是被識別為危險行為，會直接阻斷，資料庫加密從存儲層防護，加密後明文數據會直接轉化成密文存儲，在訪問的時候會先進行許可權校驗，確定有訪問這部分密文的許可權才會解密返回明文，即使有外部攻擊直接竊取整庫文件，沒有解密許可權和密鑰，也是亂碼，看不到明文。第三道防線是底線防守，資料庫靜態脫敏可以脫敏成模擬數據，真實數據不會泄露，同時還能保證數據的使用，因為會保留數據的類型、屬性、列與列、表與表、子集與子集之間的關聯關系還存在。資料庫動態脫敏根據使用者的許可權，人員角色，工作場景習慣，來區分能看到的數據級別。生產庫內的數據不改變，但對沒有許可權的人要進行數據掩碼、變形。比如銀行客服人員及BI分析部門。第四道防線是事後追查，資料庫審計旁路鏡像，可以對所有資料庫的訪問行為做精確解析和審計，事中對風險行為做告警，事後審計記錄為安全事件提供追責依據和分析報表。也可以對資料庫的性能做監控。我這個解釋還滿意嗎？滿意就請採納吧。

⑽ 什麼是產品數據管理

產品數據管理（Proct Data Management）是基於分布式網路、主從結構、圖形化用戶介面和資料庫件管理技術發展起來的一種軟體框架（或數據平台），產品數據管理對並行工程中的人員工具、設備資源、產品數據以及數據生成過程進行全面管理。

產品數據管理是用來管理所有與產品相關信息和所有與產品相關過程的技術。與產品相關的所有信息，包括零部件信息、產品結構、結構配置、文件、CAD文檔、掃描圖像、審批信息等；與產品相關的過程，包括過程(生命周期、工作流程、審批/發放、工程更改等)的定義與監控。PDMII、CPC、cPDM和PLM代表了最新的產品數據管理思想和理念。它們是對產品數據管理的擴展，產品數據管理仍然是核心，它們的出發點都是為了實現企業內部和企業之間的信息集成和業務協同，最終使企業在產品的創新和推向市場的速度方面獲得競爭優勢。

產品數據管理作為一個大型軟體系統，它的體系結構受到越來越多用戶的關注。一般企業在選擇產品數據管理系統時，只是從功能上考察產品數據管理系統，事實上軟體的體系結構是軟體的靈魂，決定了軟體的可應用性、可擴展性等重要特性。不同的企業應該根據其地域分布特點、功能需求、用戶的數量等因素出發，選擇適合自身特點的體系結構的產品數據管理系統，這樣在實施中才能最大程度確保實施的成功。