数据产品是什么

⑴ 优秀的数据产品经理需要掌握哪些技能

1.要极其熟悉公司业务及动向。
所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。
2.要了解数据分析。
好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。数据PD的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。这一点，要向最好的数据分析师们看齐。
3. 要了解数据仓库及商务智能。
这 两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度 量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。幸而身边有数据 仓库的同事，可以多多学习。这一点，没有天花板。
而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这 样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。（引自《信息仪表盘》一书P41）。而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门 槛，提升数据的实时性等方面。从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘（designing of information dashboard）？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示（数据可视化）？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。
4. 要精通数据产品开发流程。数据开发+产品开发。
数据PD的最终目的是要做数据产品。这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么featurelist，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何？这是产品开发。然后他是个数据产品，意味着这比普通的产品，多了更多的要求。在数据这个内核之外，它需要各种feature list，如订阅，搜索，自定义，短信接口，邮件接口等。但是数据这个内核，也需要一套数据开发流程。
比如：
数据源——是否足够，是否稳定
数据PD需要足够了解目前的业务处理系统建设情况，以及数据源的积累程度，用以判断数据产品的建设时间是否合适。不合适的时机会导致项目组的重复劳动和残缺 的数据产品诞生。数据产品是用以支持监控，分析，决策的，而业务处理系统的定位在于提升工作效率，解放工作人员手脚。业务系统采集的数据未必满足所有分析 需要。比如或许领导要分析大量攀升的退换货的详细原因，而业务系统目前并没有要求用户在申请退换货的时候选择原因或只有输入而非标准化选项，负责退换货出 力的员工也只有在excel里登记原因，而不是录入到系统里。所以可能会导致需求方要看的数据提供不出来，那么数据pd就有必要反向驱动数据源得以采集。
分析模型的设计—— 分析模型的好与不好，其实决定了数据产品的成败。
在 项目中，可以由BI的数据分析师们担纲此职责，也可以由数据PD担纲，更多则由双方一起确认，内容以数据分析师们为主，功能评估及优先级、项目计划和协 调、统筹以数据PD为主。所以数据PD要更加清楚数据分析师们所需要的需求是否能够实现，背后的商业价值如何，并与数据开发、产品开发保持比数据分析师们 更加通畅的合作关系，能够借力进行可行性和资源的评估。
有的时候，我们不是没有数据，而是有了太多的数据，不知道怎么去看。如果只是抛给用户一堆数据，很难想象用户会如何去解读它。以前做交互设计的时候，我们流行一句话：把用户当成傻瓜。
而数据平台，因为可能本身就要求有一定的使用门槛，所以想成不会互联网的傻瓜不太现实，那么我们就要想成“用户是不懂数据的傻瓜”。他们或许也能通过一串串 数据体悟到什么，但是如果是一条上升的退款率趋势线，或许他们会体悟到更多——毕竟，上和下本身就是直观的。然后再想一下，如果将这条线上加上一条警戒点 的线，他们会知道从什么时候开始数据是异常的。再然后，就要设想，当他发现从7月12日数据上升后，想干什么？他会不会想了解是哪个行业上升了？他会不会 想了解是那个渠道上升了？那么，就要提供行业和渠道的选项或者对比给他。
再然后，当他过问了这个行业的负责人后，负责人想不想再了解是哪个供应商或者哪类商品上升了？那么要如何将这些维度、层次都融合在一起，同时又能将用户非常 方便地去用呢？分析模型的建设至关重要，也可以说，分析模型是前期需求分析的最有价值的产物。分析模型应该会包含几点：
主题的划分：
整块分析会划分成什么主题，比如销售可能会分成销售走势及构成分析，行业排名，商品排名等
度量及指标:
分析主题会涉及到的度量及指标的算法、定义等（这通常会产生一份指标以及维度的定义及描述文档）
维度：
要分别从什么维度去看这些指标和度量，如时间，渠道，这些维度是要筛选还是要对比
钻取：
这些维度本身有没有层次，需要不需要进行钻取，如渠道可钻取到渠道类型，行业可钻取到子行业，商品类目可钻取到商品叶子类目等
输出：
分析需要用何种图表进行展现
数据的ETL开发
数据的清洗，转换，装载流程占用了数据产品开发的大半资源，不规范的数据源会导致这一块的资源更大程度的占用。比如同样是供应商编码，系统之一称为供应商编 码，系统二命名为供货商编码，系统三命名为供应商ID，这三个系统同时是公司的系统，这种情况虽然想起来匪夷所思，但是现实情况却也存在。虽然ETL开发 是DW开发工程师在做，但是作为数据PD，焉能对这些工作缺乏了解，对ETL工程师反馈的问题，缺乏认知，不理解对于项目的潜在风险是什么？而且更多时 侯，当遇到数据不规范，不统一的问题，数据PD需要反向驱动业务系统进行数据规范性建设，无论是功能上，还是驱动直接的使用方——如负责录入数据的行业小 二，建立一套录入规范。这些工作看似和数据PD无关，我们大可以推脱说：那没办法，这是数据源的问题，不是我们功能的问题。但是，用户是有权利选择使用不 使用你的数据产品的，当数据产品提供的数据不值得信赖的话，无疑是自取灭亡。一旦用户对数据不信任，再想挽留他们，是很难的。即使有很多“无能为力”的借 口,我们也不能坐观其变。
前端交互与体验的优化
虽然内容定义好了，但是那么多度量、指标、维度、钻取，如何划分信息层级，如何划分栏目，如何设计用户的行为路径？这些就不是数据分析师们的重要工作范畴。 而是交互设计师？鉴于很多数据产品项目可能会没有交互设计师，所以数据PD应该对内容进行封装，进行信息架构、页面布局以及图表各种功能设计。设计，然后 撰写详细的功能需求文档，交付给产品开发，前端开发以及数据开发，以及前端展现开发四种类型的开发人员。
数据产品的功能描述文档，除了产品开发部分，其他的就是在描述“内容”，即分析模型，除了主题、度量、维度、钻取、筛选、输出图表类型，有些内容还需要详细定义到“排序方式” 等等细节，这就case by case来看了。
环境，技术，工具
或许做一个普通的产品，你把需求描述清楚，与产品开发工程师确认好可行性，接受资源评估就OK了。但是数据产品，受制于所部署的环境，所选型的工具，如Oracle，IBM的Cogos，以及SQL Server。其他的产品我不知道怎么样，我们用的是Oracle BIEE。那么作为数据PD，是否需要了解BIEE能够提供的功能是哪些呢？看文档，请教别人，不能知其不可而为之。另外，也需要逐渐摸透BIEE的坏脾气，实现不了的功能，无法克服的难点等。这一点，也需要继续了解，继续学习。

⑵ 数据产品 有哪些 年度账单

淘宝，支付宝等。
这种大众使用频繁且时间长的数据产品都有年度账单。
数据产品是2012年公布的地理信息系统名词。定义 在属性数据、空间数据基础上构建的可以应用在不同领域的专题数据。出处 《地理信息系统名词》第二版。

⑶ 数据产品好吗

好。
数据产品是指可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式。它在用户的决策和行动过程中，可以充当信息的分析展示者和价值体现，所以还是非常好用的。

⑷ 数据产品的定义和种类有哪些

数据产品的定义和种类？看到这个题目，好多的小伙伴都是很不解的，什么是数据产品？其实简单来讲，就是以数据为主要自动化产出的产品形态。这里强调自动化产出概念，是为了区分一些以输出数据为盈利方式的一些公司。对于这些公司来说，他们的报告也可以理解为以数据为主要产出的产品，但并不具备自动化产出的特性。所以，对于数据产品来说，是否是自动化产出，这个定义是主要的。

以上是我的回答，希望题主采纳。

⑸ 数码产品的定义

数码产品，一般是指含有“数码技术”的数码产品，如数码相机、数码摄像机、数码学习机、数码随身听等等。随着科技的发展，计算机的出现、发展带动了一批以数字为记载标识的产品，取代了传统的胶片、录影带、录音带等，我们把这种产品统称为数码产品。

产品定义

我们通常说的“数码”指的是含有“数码技术”的数码产品，如数码相机、数码摄像机、数码学习机、数码随身听等等。随着科技的发展，计算机的出现、发展带动了一批以数字为记载标识的产品，取代了传统的胶片、录影带、录音带等，我们把这种产品统称为数码产品。例如电视/电脑/通讯器材/移动或者便携的电子工具等,在相当程度上都采用了数字化。

主要种类

电脑、摄像头、摄像机、数码相机、音箱、MP3、MP4、MP5、手机、录音笔、DVD机、子母电话机（有数字的也有模拟的）、机顶盒（数模转换器）、卫星接收装置、电视机（过去的不是，因为那是波形电路的，电视机都是采用数字信号处理的）、数控家电

⑹ 数据产品经理如何学习

1. 推荐环节
在推荐这个环节，最关键的问题就是如何推荐用户感兴趣的美食，只有把用户感兴趣的美食推荐给用户，成单率才会高。

所以，在这个时候就会用大数据产品的智能推荐系列产品。

2. 接单制作环节
在接单制作的过程中，商家会面临如何根据用户的喜好来制作美食。

这时，我们可以通过用户画像，掌握用户口味、喜好，用户画像系统会把用户平时喜欢的常点的菜品做记录，然后通过大数据分析来标记用户，对此用户喜欢的口味、菜品，我们都能清楚掌握。

3. 物流配送环节
在物流配送环节最典型的问题：如何在保证用户体验的同时，最大程度的提升配送效率。

这个时候就需要用到调度系统这种数据产品。

4. 优惠环节
优惠环节的关键问题是：如何用最少的这种优惠来刺激用户，产生更多订单。

这个时候我们常用到的是智能营销类数据产品。

首先，在数据质量层，外卖会有数据质量监控系统、埋点系统来保证数据质量，确保提供准确，安全，稳定的高质量数据。
其次，在数据工具层会提供大数据分析平台，用户行为分析平台，实现平台，用户画像平台等平台，提高内部人员获取数据的效率，让内部人员的决策更加科学。
最后，在数据应用层，也是大家在日常生活中经常接触到的，那么它会有智能调度、智能推荐、智能营销这些数据产品。
融合真正的业务场景来驱动业务的发展，就是最上层的一个数据应用。

结合刚才的案例，大家可以思考一下什么是数据产品？它有什么作用？

带着这个问题进一步往下看，首先数据产品的定义是应用场景+数据+产品化=数据产
从狭义上讲，数据产品经理是负责实现数据产品工具，用它满足特定的数据使用需求的一个岗位。

狭义的数据产品经理主要承担的责任以及工作主要有三类：数据质量产品、数据工具产品、数据应用产品。

从广义上讲，数据产品经理不限于实现数据产品工具，还需要完成数据分析、运营等数据相关的工作，负责公司的数据服务。

广义的数据产品经理主要承担的工作和职责包括四类：

第一类是数据生产，例如写一些生产数据的脚本、产出数据报表、维护数据生产流程；
第二类是数据提取，比如负责对业务提出的数据需求提取数据；
第三类是数据分析报告，例如日常的一种业务分析报告、日报，并形成业务结论；
第四类是数据运营，比如建设数据指标字典、运营指标字典和数据运营等等。

⑺ 数据分析师和数据产品经理有什么区别

区别如下：

数据产品经理：要求具备普通产品经理的能力，比如产品设计、产业运营、用户体验方面的技能，还需要具备数据分析师的技能，掌握简单的数据分析方法，能够通过数据需求分析提炼出产品原型，从而将数据产品化。

数据分析师：要求不仅要懂得数据库SQL查询统计、excel透视分析等技能，有的分析师还需要了解掌握数据挖掘算法，能够用R/SAS/SPSS等把模型结果跑出来，能够看出和评判模型结果的好坏，能够在实际中应用模型的结果。

对于数据分析的具体内容知识，可以到CDA解一下，CDA 数据分析师行业标准由国际范围数据科学领域的行业专家、学者及知名企业共同制定并每年修订更新，确保了标准的公立性、权威性、前沿性。通过 CDA 认证考试者可获得 CDA 数据分析师中英文认证证书。

⑻ 数据的本质是什么

数据的本质是商业。

数据本身是一种语言，把业务、系统用数据这种语言表现出来，可视化出来，并应用起来。数据这个语言，即是过程也是结果，是业务和系统行为的过程和结果，所以数据本身不会撒谎，数据本身也不产生价值。这就好比语言本身不产生价值，但语言一旦用来交流、传承，便产生了价值。

数据的价值在于应用，通过数据应用解决商业问题，在市场化的行为中，数据建设也往往需要商业驱动。

所以，数据的本质是商业。大数据、数据中台、数字化转型，为的都是解决商业问题。离开商业谈数据，是空中楼阁，是自嗨。

数据的应用分成两种，一是数据化运营，二是运营数据。

1.数据化运营。

这类数据应用的价值是帮助业务决策和优化。目前大多分数据应用发生在数据化运营领域。数据化运营又分非产品类应用、产品类应用两种。

1）非产品类应用

通过对数据的分析、解读，发现业务的问题、机会。这是BI、业务、PD、风控、算法的职责。

无论社交、电商、金融、供应链、新零售，还是什么业务领域，都会有不少BI，他们做着数据监控、分析，和业务进行一轮轮的沟通，再输出分析建议供业务和管理层决策。

从本质上来说，数据分析也是一种数据产品，和其他数据产品最大的差异是分析报告不是持续的，不是标准化的，展现形式以PPT或excel为主。但数据分析和数据产品的目的和本质一样，通过服务需求方，解决需求方的问题。

渔歌的一个朋友，独角兽公司的CEO，他本人精通商业，但对数据似懂非懂，他对数据分析团队的定位是帮助业务团队提高运营效率，要求一个分析师可以代替50个一线运营小二。

2）产品类应用，通过产品赋能业务、客户，又分对内、对外。

对内：指给公司内部人员使用的数据产品。

比如营销系统，自动根据采购者的生命周期、产品偏好发营销推送。营销推送的内容，需要根据客户行为差异化，比如重产品搜索和重商家店铺的购物者不是一类人，这是一种数据应用，目标是提高营销精准度。

再比如报表平台：装满各种数据报表，供业务、产品同学找到他们需要的数据。

又如商家管理系统：知道商家在平台的表现，哪些是高潜，哪些有流失风险，及相应的原因等等。

以上对内的数据产品都服务于内部同事，帮助内部人员更快更便捷的定位问题、智能＆高效运营。

对外：指提供给外部客户使用的数据产品。

比如淘宝曾经的数据魔方可以帮助商家通过行业数据选品，量子可以帮助商家不断优化商品，做好店铺管理决策。当然现在已经没有量子和魔方已经没有了，变成生意参谋。

再比如微信公众号后台的统计功能，包含用户分析、内容分析、菜单分析等等，这些功能是为了帮助公众号号主做数据化运营、决策。

这类对外的数据产品，在帮助客户做数据化运营的同时，还可以协同业务、服务、销售。假设未来微信越来越鼓励公众号号主原创内容的大背景下，提供关于原创和转载内容的数据分析功能的可能性就会变大。

数据化运营的产品，无论对内、对外，都是为了提高运营效率，科学化＆智能化决策。

2.运营数据

指通过运营数据的方式来实现盈利，数据就是这家公司的主营或者重要业务。

比如fico、芝麻、鹏元、同盾。不管他们的业务形态是怎么样的，他们专注从各个渠道获取数据，再对数据进行加工，而后输出应用，从中获取客户价值、公司价值。

前段时间，闹的人声鼎沸的数据事件，多家数据公司有波及，这波公司干的就是运营数据的事。

各个领域都在探索大数据的商业应用与变现，真正实现变现的不多。金融是数据应用最多、最深入的领域之一，因为有数据化风控。

⑼ 数据安全产品都有什么

从安华金和提出的纵深防御解决思路用四道防线来防护数据安全，第一道防线是检查预警，防患于未然，暴露数据库安全问题，提出修复建议，进行安全加固，数据资产评估可以完成自动分析数据库弱点和漏洞以及提供数据库安全加固建议，第二道防线是主动防御，数据库安全防护系统从网络层防护，串接在数据库前端，对于所有应用端对数据库的访问操作进行一道过滤，如果是被识别为危险行为，会直接阻断，数据库加密从存储层防护，加密后明文数据会直接转化成密文存储，在访问的时候会先进行权限校验，确定有访问这部分密文的权限才会解密返回明文，即使有外部攻击直接窃取整库文件，没有解密权限和密钥，也是乱码，看不到明文。第三道防线是底线防守，数据库静态脱敏可以脱敏成仿真数据，真实数据不会泄露，同时还能保证数据的使用，因为会保留数据的类型、属性、列与列、表与表、子集与子集之间的关联关系还存在。数据库动态脱敏根据使用者的权限，人员角色，工作场景习惯，来区分能看到的数据级别。生产库内的数据不改变，但对没有权限的人要进行数据掩码、变形。比如银行客服人员及BI分析部门。第四道防线是事后追查，数据库审计旁路镜像，可以对所有数据库的访问行为做精确解析和审计，事中对风险行为做告警，事后审计记录为安全事件提供追责依据和分析报表。也可以对数据库的性能做监控。我这个解释还满意吗？满意就请采纳吧。

⑽ 什么是产品数据管理

产品数据管理（Proct Data Management）是基于分布式网络、主从结构、图形化用户接口和数据库件管理技术发展起来的一种软件框架（或数据平台），产品数据管理对并行工程中的人员工具、设备资源、产品数据以及数据生成过程进行全面管理。

产品数据管理是用来管理所有与产品相关信息和所有与产品相关过程的技术。与产品相关的所有信息，包括零部件信息、产品结构、结构配置、文件、CAD文档、扫描图像、审批信息等；与产品相关的过程，包括过程(生命周期、工作流程、审批/发放、工程更改等)的定义与监控。PDMII、CPC、cPDM和PLM代表了最新的产品数据管理思想和理念。它们是对产品数据管理的扩展，产品数据管理仍然是核心，它们的出发点都是为了实现企业内部和企业之间的信息集成和业务协同，最终使企业在产品的创新和推向市场的速度方面获得竞争优势。

产品数据管理作为一个大型软件系统，它的体系结构受到越来越多用户的关注。一般企业在选择产品数据管理系统时，只是从功能上考察产品数据管理系统，事实上软件的体系结构是软件的灵魂，决定了软件的可应用性、可扩展性等重要特性。不同的企业应该根据其地域分布特点、功能需求、用户的数量等因素出发，选择适合自身特点的体系结构的产品数据管理系统，这样在实施中才能最大程度确保实施的成功。