数据产品没那么神乎其神

数据产品没那么神乎其神

数据产品在越来越多的公司被需要,打开招聘网站对于数据产品的职位描述也是琳琅满目,任职要求却通常都有产品设计或数据分析经验的字样,更多的公司是对产品设计和数据分析同时要求。阿里巴巴如此形容:具备优秀的需求分析和产品规划能力,独立的业务分析、数据分析、竞争分析能力和见解; 小米JD如此描述:对数据跟市场敏感,有较强的逻辑思维能力,熟悉Axure,互联网开发流程和敏捷开发。

数据产品的分类

除了翻阅知乎一些精华的文章如:数据产品的定义和种类? - 数据 - 知乎 。 了解互联网人才需求最好的方式莫若看看求职网站,数据产品PM的需求随着互联网行业的发展如雨后春笋般涌现,随着时间的沉淀,2-3年以上工作经验的积累,将数据产品经理的招聘JD分为两大类:策略型数据产品经理,分析型数据产品经理。

策略型数据产品 

策略型数据产品经理主要是算法相关的,包括风控(反作弊),用户画像(商家画像),推荐等;策略型产品经理和设计型产品经理有哪些异同? - 互联网 - 知乎

分析型数据产品

分析型数据产品经理主要是根据底层基础数据,结合市场需求或是内部管理的需求形成解决用户痛点的数据型产品。目前常被提及的狭义的数据产品通常指分析型数据产品,如:淘宝的生意参谋(数据魔方),百度指数,TakingData,GrowthingIO 等。

能被广泛使用的分析型数据产品通常是庞大的数据无法进行手动的采集人为的分析, 合时宜的数据产品横空出世,数据的脉络被梳理清楚,数据的关系被清晰的展示,隐藏的问题被暴露无遗,更深层的原因得以探查,经验被真正的利用,场景被更完整的打造。



数据产品在行业的应用

大数据在行业应用中发挥比较大的商业价值的当数广告行业和金融行业。

大数据 + 广告行业

广告作为一个产业链健全的行业(从制作到投放),同时也可以看作是一个通道,一种被商业利用来广而告之的手段,大数据促进了现在乃至未来的广告业的发展。

大数据 + 金融行业

大数据在金融行业的应用:1)征信 2)风控反作弊欺诈 3)贷款授信 4)保险定价 5)云计算6)量化投资 详读:知乎专栏

编辑于 2017-02-14

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