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说给想从事数据产品经理的小伙伴
1不得不说，数据产品经理是一个〃贵族〃岗位，不是谁想爱 就能爱。
不在规模化的企业，比方：互联网大厂、运营商、金融 机构等，很难觅得这样的岗位。供需两端都是如此。
所以想从事数据产品经理的小伙伴，必须想清楚接下来 的职业开展出口。
说到出口，无非这么几个：1.赚更多的钱2.拿到更高 的职场卡位3.积累更多的商业人脉4,能有机会进入 到大厂，取得相对稳定的职场状态。
有的小伙伴可能会说，唯一的出口是赚更多的钱，实际 这么说也对。
今天说说自己对于数据产品经理的一些看法，希望对小 伙伴们有启发。
所以在策略这个维度里边，像头条、微信的直播间、微 信朋友圈，微信公众号的一些信息流，怎么去赚更多的 钱，怎么把更多的行业金主吸引到流量生态里面投广告, 这就是所谓的策略。这个策略里边找到批量化的方法去 找教育、金融、电商的客户。
在金融板块里面，什么样的客户风险更低，什么样的客 户没有欺诈风险，什么样的客户ROI更高。
9行业垂直和通用
行业和通用的核心逻辑是数据产品是适应某个行业的， 还是说比拟通用的平台。
数据产品经理这个岗位里边，有几个核心场景，比方说 电商，电商场景现在基本上就是三大巨头，需要大量的 数据产品经理去做用户画像，做SKU分析。
比方说金融科技相关，反欺诈产品经理，风控策略产品 经理，营销产品经理，类似这样的一些岗位其实也都是 跟数据特别相关的，更加偏向于策略方向。
比方说供应链相关，供应链管理，包括履约效率，SKU选 品等。
通用的一般具有平台性质属性。比方广告平台的运营系 统，那这个运营系统肯定是需要服务于各行各业的，基 本上来讲，投放管理，资源位管理，需要一个标准化的 BPM o10
小人物怎么拿结果
还有很多的小伙伴咨询比拟多的问题：不是名校，不是 学数学的，不是计算机专业的，我现在工作了几年了， 工作也跟数据这些没关系，怎么在数据的方向上拿到一 个结果。
一句话总结，实际可以采用“抱大腿”的策略。
第一个角度，如果我们能找到一个新兴的行业，这个新 兴的行业的开展速度比拟快，人才需求比拟旺盛，那么 我们就有可能在这个方向里面找到一个岗位，因为它的 包容性相比照拟好。
比方10年前那一波互联网行业机会，通过运营这样的岗 位去切入的这个行业里边。
找到运营的岗位，然后在运营这个维度里面插上数据的 翅膀，转向增长这样的方向，整个的市场竞争力就会大 大增强。
第二个角度，在学校的小伙伴就有非常好的契机，就是 你去找到一些你未来想从事方向的一些实习机会。
第三个角度，对于那些确实学历没有那么高，经验也不 丰富的小伙伴。可以走到更加前台的位置里面，拥抱一 些商业化平台，像微信生态，抖音生态，比方在抖音生 态里面会有一些像投放的这样的一些岗位，那些岗位的 基本要求没有那么高，但是它对于商业化、对于行业的 认知积累和沉淀是不错的。
在这些方向里面做一到两年的时间，形成比方说互联网 的商业化、互联网的流量投放的认知之后，就有机会进 入更大的平台，进入更好的赛道。
所以这就是“抱大腿”的思维，当我们没有很强的基本面去 获得很强势的一个职位的时候，我们不妨去找至y抱大腿” 的见缝插针的机会，进入的这个行业里边，然后循序渐 进地设计我们向上突破的路径，直到拿到结果。
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数据分析师怎么开展到数据产品经理？
对于很多改行或者初级选手，这是个常见的问题。
严格意义上来讲，这两个岗位的开展路径没有太大的必 然性。
一般来讲（我过去的从业经历），数据分析师是依附在 相应的业务部门的。
比方说像金融部门里边会有风控部门、营销部门，这个 部门里面就会有相应的数据分析师，也会有相应的产品 经理，也会有一些运营人员。
在这样的组织体系里边，数据分析师是有一条到数据产 品经理的开展路径的。
本质上还是大公司。那什么公司是大公司呢，比方收入 超过一个亿，比方用户数超过千万。
但是如果你是在一些中小型公司做数据分析师，那有可 能你的组织里边是不会有数据产品经理这样的岗位的。 如果想去做数据产品经理，那可能就得跳槽去追逐这样 的机会了。
3数据产品经理是干啥的
这里摘录了一个比拟经典的JD岗位职责：
1 .理解业务并抽象业务的数据需求，规划和建设能够有效 衡量业务现状、描绘业务过程的标准化指标维度体系和 数据产品体系；.负责产品全生命周期的工作，包含产品需求分析、产品 设计、技术研发跟进、产品测试、产品上线、产品培训 推广等环节；
2 .优化业务监测的数据体系，确保业务及时准确掌握业务 状况，以产品思维引导业务方，促进用户和业绩的增长;
3 .监控现有数据并对异常数据进行分析，协调技术部门处 理异常情况，并善于梳理总结形成流程或规范以便前瞻 性解决类似问题。
业务敏感度，产品思维，数据思维，数据技能是数据产 品经理的核心。
4数据分析师核心技能排序
业务敏感度，数据思维，数据技能，工作汇报。优先级 从高到低，这里边的核心维度是职场向上突破的逻辑， 像SQL, Python等技术栈的能力不在本维度之内。
一个数据分析师能够脱颖而出的核心是数据思维能力， 也就是〃干啥都有思路〃，这是区别高手和普通选手的根本 维度。
4 数据产品经理核心技能排序 领导力（工程管理，向上沟通），业务敏感度，数据思 维，数据技能。优先级从高到低，这里边的核心维度是 职场向上突破的逻辑，像SQL, Python等技术栈的能力, 产品设计、文档编写等产品域的能力不在本维度之内。
一个数据产品经理脱颖而出的核心是领导力，也就是〃干 啥啥能成〃，这是区别高手和普通选手的根本维度。
5 C端和B端
数据产品经理的岗位里面会有两个方向，一个是C端， 一个是B端。C端简单理解就是服务C端用户的；B端 是服务企业或者行业用户的，比方服务像腾讯这样的一 些大企业，以及一些中小微企业。
C端的数据产品有哪些呢？
像淘宝的千人千面，比方说欣哥用的淘宝首页，跟我们在直播间这个小伙伴用的淘宝首页是不一样的，为什么 不一样呢？因为淘宝通过分析用户的购物行为，购物偏 好对首页进行了千人千面的设计，这就是典型的一个C 端的数据产品形态。
那这个产品里边用到什么样的数据呢？
我们的购物数据，用户的标签数据，比方是一个职场的 工作人士，是一个宝妈，或者是一个学生，类似这样的 一些标签。
再比方，抖音不断地投喂我们可能感兴趣的短视频。抖 音的算法是非常敏感的，比方用户某个视频已经看到 90% ,把这个动作作为输入参数，在未来5分钟之内, 在信息流的推送里边，就会有和这个高完播率内容相关 的更多内容推送出来。
抖音毫无疑问是C端形态的数据产品。此外，电商推荐, 百度搜索等都是C端产品的经典形式。
那么什么是B端数据产品呢，有人提到了 power BI,毫 无疑问这是工具型的数据产品，而且产品的门槛很高。
百度指数，我认为它是某种角度的B端产品。我为什么 认为说它是某种角度的B端产品呢。因为一些数据分析 师、行业分析师、商业分析师，会通过百度指数去监测 跟观测用户的网络行为。所以这是典型的一个B端数据 产品。
那沿着这个思路看。
微信指数、CPI、PMI等都是类似的B端数据产品，主 要是为了衡量和分析某些行业的趋势。
6 对内和对外
这个视角很少有人提到，但是在数据产品经理方向里边, 对内和对外有很大的差异。
对内的数据产品经理一般是支持前台的业务部门。
比方金融科技公司，业务部门可以是做风控的、做营销 的。
比方互联网公司，业务部门可以是做电商的、做游戏的、 做供应链的。
对内的数据产品经理某种角度比拟容易遇到瓶颈，主要 是业务效果到数据产品的反应有时候不太通畅。
对外的数据产品主要是给外部用户或者外部合作伙伴使 用，比方卖云服务账号的这样一些产品。
一般来讲对内的数据产品经理，很多时候我们叫平台性 产品经理。比方要做一些BI的报表平台，要做用户画 像标签体系，要做BPM,他要做一个push的推送系统、 短信的消息推送系统等。
一般来讲对外的数据产品经理，是要直接赚钱的，比方 卖产品服务，卖数据包，卖广告等。
7 数据和策略
跟对内和对外有点像，但是站在另外一个角度。
那数据和策略的区别是什么呢？
这几年，很多小伙伴在互联网大厂、在银行、在运营商， 特别是在这三个大的行业里边，很多机构都有所谓的中 台部口。
数据的关注会在数据的生命周期管理，比方数据怎么来， 怎么采集，数据怎么管理，数据的标签体系怎么加工， 数据怎么做监控？加工之后怎么形成很好的用户数据标 签体系，怎么做更好的特征工程。
这是数据中台部门的数据产品经理的职能。
这个职能主要是面向数据的，核心就是去玩数据，把标 签体系加工过来，比方说20个大类，60个小门类，2000 个标签等。
那策略一般来讲都会在业务部门里面。这个业务部门核 心的一个逻辑就是需要去给公司赚钱，数据资产去变现, 设计商业模式。