而近年来，随着大数据、云计算、人工智能等新兴技术的火热，“数据”一词成为了业界宠儿，其实数据领域由来已久，只不过以前大多是做传统的数仓建设等，而大数据再一次引起人们重视，一方面由于是技术的发展，另一方面随着数据量的增多，从数据中获取商业价值，实现数据资产变现已然成为每个企业数据化转型的关键路径，因此这种背景下，数据产品经理在各大招聘网站上变得十分抢手。

虽然说现在很多产品经理都要求会一点数据分析的技能，能够通过数据表现来针对产品做改进优化，但专业的数据产品经理不仅仅单纯是数据+产品经理的结合。

数据领域的基本逻辑

在数据领域对于数据的处理，基本有一个特定的逻辑图，有可能是从下到上，有可能是从左到右，起初我以为是个别的这样表示，后来随着接触的越来越多，才逐渐领悟其中要义。

比如一般从左到右的数据流向会分为源系统、贴源层、数据仓库、数据集市、数据应用等，不同公司根据业务不同，分层也会有所不同。

关于建模型的意义曾经有个同事举过一个很形象的例子。

把所有数据想象成一个储物柜，而数据模型相当于里面的分隔分层，没有建模型前，所有的衣物全在一个柜子里，不管是外套、裤子、袜子、围巾等，而建模后，外套在一个格子里，裤子里一个地方、袜子在一个地方、围巾在一个地方，这样的对比，再次去拿的时候，肯定是分门别类存放之后产品经理数据分析，更容易找。

这也是数据建模的意义，把数据按模型落进去之后，能大大提升数据的处理、流转和提取效率，节省时间，赋能业务。数据建模的方法通常包括：星型、雪花型、Data Vault和3NF。

什么是数据产品经理？

首先这是产品经理的一种分类产品经理数据分析，产品经理本身的发展路径可分为：产品设计——产品管理——产品战略管理。

在不同的阶段，对数据产品经理的定义和要求不一样。常见的数据产品又分成三类，与之对应的数据产品经理也可划分成三大类，如下：

1. 数据平台/BI产品经理：设计对内、或对外的数据平台产品。

2. 算法/策略产品经理：通过数据的计算、验证、假设，直接设计用户使用的产品流程。比如个性化推荐、搜索推荐、用户画像、程序化购买等。

3. 业务/数据可视化产品经理：通过数据提取、计算、展现，帮助业务方向分析、决策产品流程。比如流量漏斗分析、销售分析、或某些特定的业务（客服）分析等。

这里要说明的是，随着公司发展和数据量的发展，会逐渐有新的数据产品类型发展出来，也会有与之匹配的产品经理岗位出现。

数据产品经理的工作

数据产品经理多数会由数据分析师或数据挖掘工程师转型过来，如果是数据挖掘工程师转型为数据产品经理，学习曲线比较平缓，而由产品经理转型为数据产品经理，学习曲线就比较陡峭，如果既不是产品经理也不是数据分析师，就要付出更大的努力了，总之，成为一名优秀的数据产品经理不是那么容易的。

不同公司根据业务不同，数据产品经理从事的工作内容也可能不同，但整体而言，个人觉得数据产品经理的工作会离数据更近一些。

数据产品经理是产品经理更细分的一个领域，需要具备的技能更专业化，有人说做产品的人不需要懂技术，但是做数据产品的人就需要懂技术了，从一些大公司的招聘要求可以看出，数据产品经理基本上既要懂产品设计，又要懂数据技术，还要有团队管理的能力，是综合性的人才，要有产品化的思维才能为公司创造更大的价值。

数据产品经理的能力模型

数据产品经理在不同公司的不同阶段，要做的事情不一样，但一般来说，要求的基本能力包括以下几点：

1. 数据提取能力：基本技能；产品数据经理一定要先会取数据，需要使用基本的数据分析工具，SQL、EXCEL、Python等。

2. 数据分析能

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