從2010年開始，產品經理逐漸成為互聯網公司最熱門的職位。經過這些年的發展，產品經理也從一個綜合型職位逐漸細分。其中，數據產品經理是新人入行或其他產品經理轉行的優選職位，因為大數據時代已經到來，越早進入，越有優勢。

數據產品經理的一天

近期，隨著《數據產品經理修鍊手冊》一書的上市，書中對數據產品經理小王日常的描述引起了廣大讀者的熱議。

小王作為一名互聯網公司的數據產品經理，在書中他的一天是如何度過的呢：

早上9:15 到公司，打開Tower（任務管理工具，有些公司也會用JIRA 等），查看自己本週的需求計劃，昨天研發工程師更新了哪些任務，哪些任務已經完成需要關閉，有沒有延遲的任務，會不會影響項目進度，今天應該重點完成哪些需求任務，並把今天要重點完成的需求做優先順序排序。

10:00，召集各部門用戶，組織召開需求收集會，收集各個用戶對數據產品的需求，整理匯總，準備進行下一版本迭代。

11:00，完成會議用戶訪談，整理需求列表和會議紀要，明確會議結論和接下來要做的事情，整理郵件發送給大家。

11:30，與老闆一起討論需求情況，並評估需求優先順序。

12:00，討論完需求後發現已經到喫飯的時間了，已經餓得肚子咕咕叫了，於是匆匆去喫午飯。

13:30，根據需求優先順序，整理下一版本的需求文檔，明確產品功能和需求細節，以便儘快定稿。

14:00，做原型設計，設計功能頁面及交互情況，以便數據產品研發工程師更容易理解需求。

14:30，跟進另一個產品項目，協調測試和UI 資源，促使研發工程師高質量完成相關功能，確保項目能夠按照預期順利交付。

15:00，被老闆叫過去，老闆指出上線的產品需要修改的地方，並希望能儘快給出迭代方案和原型圖。

15:30，預訂會議室，組織大數據分析平臺產品PRD 需求評審會，與各個研發工程師、測試工程師、設計師討論需求，明確需求需要修改的地方，會後完善需求。

16:30，寫會議紀要，落實會後要做的事項，然後確認後發送給大家。

17:00，看數據產品的用戶使用數據情況，分析各個功能的用戶轉化和留存情況，匯總迭代方向。

18:00，去喫晚飯，邊喫晚飯邊思考項目遇到的問題。

19:00，喫完飯回到公司，想起老闆交代的需求還沒完成，於是整理老闆要求的方案，檢查沒有問題之後發給老闆，老闆很快對方案給予了一些建議和答覆。

20:00，打開印象筆記，整理匯總一天的工作日報，找出影響項目進度的問題，尋求解決辦法，然後收拾東西，打卡下班。

就這樣，小王結束了數據產品經理的一天。當然，有時候會因為項目上線等原因下班更晚，用很多產品經理同行經常說的話來總結這一天，是忙得「飛」起來的一天，然而，又是充實的一天，特別是在晚上復盤整理問題的時候，感覺每一天的收穫都很大。

數據產品經理大約有50% 左右的時間都在和研發工程師打交道，無論是前端研發工程師、後端研發工程師，還是數據倉庫研發工程師，需要組織一切可以組織的研發力量，讓項目儘快交付滿意的產品。當在開發過程中遇到方案裏一些細節不明確的地方時，數據產品經理要主動與研發工程師一起解決這些問題。在和研發工程師討論中度過一天，對於小王來說也是常有的事情。

當然，光靠一張嘴就能夠跟研發工程師講清楚實在是不現實的，產品經理的日常工作離不開產品原型與需求文檔，而產品需求基本上首先都由資深產品經理或者老闆確定大方向和要做的功能，然後由數據產品經理新人落地產品原型和需求文檔。

在數據產品上線以後，數據產品的目標用戶主要是公司裏各個部門的同事。數據產品有給數據分析師用的，有給各個業務線的同事用的，所以，要聽一聽用戶的聲音，基於用戶需求規劃下一個版本的迭代路徑。小王經常會和業務同事「混」在一起，瞭解業務同事正在做的事，以及如何從數據角度幫助他們，同時向業務同事分享了自己對數據方面的認識，以及從數據角度看業務還可以實現的改進和嘗試方案。

除了數據產品經理的日常工作，在《數據產品經理修鍊手冊——從零基礎到大數據產品實踐》一書中，同樣還詳盡地介了紹數據產品經理需要的基礎知識和常用的分析方法，以及數據倉庫的理論與應用，大數據分析平臺、用戶行為分析平臺、AB 實驗平臺等數據產品的建設等。

在本書的講解中，你會學習到數據產品領域的術與道，這不是泛泛地講報表設計，而是更偏重於產品邏輯和設計思路，詳細地介紹了數據產品經理的核心能力、必備技能以及產品實踐。在各大互聯網 公司大數據項目基礎上，本書還會詳細地講述數據產品經理的成長曆程。

本書適用於即將從事數據產品工作的新人，同時也適用於已經在數據產品領域工作 3 年 以內的數據產品經理，本書適合作為數據產品經理的第一本書。

本書出自誰手？

梁旭鵬，北京郵電大學碩士，人人都是產品經理專欄作家。目前在摩拜負責大數據產品相關工作，曾供職於聯想、美團等公司，在電商、內容、出行等領域有過數據產品的實踐，在做產品經理之前，做過兩年研發工程師，也有一定的數據分析相關經驗。在數據產品相關項目方面，負責過大數據管理平臺、大數據分析平臺、實驗平臺以及數據變現類項目。同時，也負責過移動端產品、CRM、薪酬系統等項目。

本書與其他同類書有什麼不同？

市面上講數據產品經理的書很少，大部分都是講數據分析的，本書全面講透數據產品經理，不再是泛泛地講報表設計，更多的是講產品架構和產品設計思路，本書結合作者的親身工作實踐和各大互聯網公司的項目實戰，會讓讀者更加快速地上手，掌握數據產品經理的核心方法論。

大咖推薦

  • 起點學院、人人都是產品經理創始人兼CEO / 曹成明
  • 聯想集團大數據業務執行總監、大數據首席架構師 / 於辰濤
  • 巧達數據集團副總裁 / 林松濤
  • 阿里巴巴數據產品專家 / 金晶

本書結構

第1章 初識數據產品經理

  • 1.1 為什麼要有數據產品經理
  • 1.2 數據產品經理的日常工作
  • 1.3 數據產品經理的思維方式

第2章 數據產品經理基礎知識

  • 2.1 數據產品經理常用的工具
  • 2.2 產品需求管理
  • 2.3 軟實力

第3章 數據分析思維與實踐

  • 3.1 數據產品經理和數據分析師的區別
  • 3.2 數據產品經理常用的分析方法
  • 3.3 應用實例

第4章 數據倉庫理論與應用

  • 4.1 瞭解大數據基礎Hadoop
  • 4.2 大數據平臺層級結構
  • 4.3 數據埋點
  • 4.4 指標字典
  • 4.5 數據管理系統

第5章 大數據分析平臺實踐

  • 5.1 大數據分析平臺的前世今生
  • 5.2 大數據分析平臺應用實戰
  • 5.3 移動端大數據分析平臺
  • 5.4 大數據分析平臺走進傳統行業

第6章 用戶行為分析平臺實踐

  • 6.1 用戶行為分析平臺的前世今生
  • 6.2 用戶行為分析平臺的功能
  • 6.3 用戶行為分析平臺的迭代方向

第7章 AB實驗平臺

  • 7.1 AB實驗平臺的背景
  • 7.2 AB實驗平臺的實戰
  • 7.3 AB實驗設計方法
  • 7.4 AB實驗平臺的應用實例

第8章 大數據產品在各個領域中的應用

  • 8.1 大數據產品在電商領域中的應用
  • 8.2 大數據產品在汽車領域中的應用
  • 8.3 大數據產品在遊戲領域中的應用
  • 8.4 大數據產品在內容領域中的應用
  • 8.5 大數據產品在交通領域中的應用

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