数匠访谈|数据产品总监的数据进阶之路（上）

 

本期《数匠访谈》的嘉宾是爱数据社区的马涛老师，马老师目前是金融科技集团数据产品总监，有丰富的数据产品项目经验，包括BI系统、标签系统、用户画像系统、广告推荐系统、数据治理项目（元数据管理平台）、大型智慧城市数据中心建设、智慧城市中央控制平台建设项目等。

 

嘉宾：我目前在深圳随手科技工作，公司的主要的产品是记账工具软件"随手记"，大家可能会想它主要是是一个记账工具，为什么有数据产品这个岗位的需求。从现在整个大的环境来讲，流量竞争加剧，通过数据来进行分析决策流量的精细化运营，是每一个互联网企业都在做的事情。从一个变现的角度来讲，其实任何一个APP，它都是会有变现的需求，目前最方便、最快捷的一种变现方式，就是流量变现。

 

比如说我们会看到近几年很多一些免费下载的APP，要么对一些功能进行收费，要么是去做一些内置广告。来拿广告来举例，实际上我们在做广告的时候，在用户特征方面，就首先需要合法合规的要去收集用户行为数据，这是体量可达TB甚至PB级别的数据，我们该怎么去把这些行为数据进行存储、清洗、计算并与其他数据整合进一步处理，抽象特征、标签、用户画像。同时还需要按照时效需求应用到我们的业务分析、策略制定、精准营销上，这些就是数据产品经理在做的一些工作。

 

其实不单单是工具类APP，像出行或者生活服务类APP、购物类APP，社区内容类APP其实都是在记录用户的一些访问行为信息、用户属性数据，然后通过不同的一些业务策略把这些数据处理好，给到企业来使用，主要是在做一个数据数据驱动经营决策，指导产品迭代、来达成企业的经营目标。

 

 

嘉宾：首先聊一下我的工作经历吧。其实我的第一份工作是技术。2015年毕业的时候，我是做大数据开发工程师，在深圳的软通动力。软通动力是华为一个劳务合作方，也就外包。当时服务的项目方是华为的2012实验室，2012实验室是华为的一个新技术研发实验室，比如说网络通信、大数据、云计算等前言技术研究是由这个实验室来做的。

 

我当时所任职的是中央软件院云计算公有云的这个项目。主要做的是公有云的一个PaaS平台台。我主要工作是在这个平台上开发部署一些大数据的应用服务，因为所做的东西还比较新，所以就是边学边做。其实在学校里学的东西上来说还是偏理论一点，真正能够和任职岗位更好的接轨的话还是需要去提前做一些实战的项目。我在工作中发现自己对技术工作还是挺上头的，就做的挺开心的。

 

后来慢慢的再去接触到这些大数据的应用服务的时候，更多的去接触到的一些应用层面的服务和和产品。我逐渐的发现，相对技术实现上来讲，我更愿意去做一些策划类的事情，也是刻意往产品方向做了更多的了解和学习，所以决定结合自己的技术工作特长，转向产品工作。

 

转型过程主要还是兴趣驱动的，大数据是在我做技术的工作中接触并熟悉的到的知识面，希望以此与产品方向有所结合，16年年初，市面没有太多的产品经理培训，更不用说数据产品这个细分方向的相关知识了。当时首先会去不同的论坛去看去学，系统化的学习一些产品设计书籍，设计工具，思维方法。并在过程中寻找机会，尝试正式去做一个数据工作相关的产品经理。

 

第二份工作是去一家比较小的公司做产品经理的工作。这家公司主要是做智慧城市建设，来承接一些政府的项目。我们当时做的是深圳某个区的智慧城市项目，主要建设内容包括智慧城市的大数据中心建设和大型可视化中央控制平台。我这边主要负责的各渠道数据对接，整合并存储，在一进步根据不同主题将数据可视化。我需要在一个12m*3m拼接大屏上，完成可视化的决策平台设计搭建工作。

 

其实回顾来看，这项工作就是我们数据产品工作中的数据平台搭建和数据可视化的这个项目范围了。我认为之极也是通过这个项目正式的转型为了"数据产品经理"。

 

项目经的角色变化，是因为是这一家规模较小的公司，项目特点就是人一个人可能身兼多职。在我本职的产品工作处理的比较顺利的情况下，就去兼职了一些项目管理的工作，去跟项目的进度以及去做开发质量的管理。后续项目老大就带着我去做一些制作标书、招投标的前期工作，并负责项目的实施。也是在这个过程中，我会发现，其实项目管理的这个知识和理论，不单是项目经理要去学的，它会变成一种通用的管理技能。

 

在这个过程中去报了班系统学项目管理知识的课程，在2017年6考了PMP ，11月考了软考高项，也都考过了，项目的实操经验，再加上理论基础，我的整个的项目管理技能还是很扎实的。

 

在实际工作的项目过程中，项目管理的工作完成的也是比较顺畅 。我记得当时在那家公司，我整个经手的项目大概有5到6个。项目总体规模是在2000多万，我们给深圳市做完之后，也会给其他省市做类似的项目。我会发现在做的时候就是把通用型项目成果做适应性的修改，差异不大。

 

后来也是经过之前的合作公司和猎头的介绍，就来到现来做一个数据产品经理。其实在18年年初的时候，因为当时好多公司都是处于一个数据驱动的初级阶段，简单理解都需要搭建一个数仓储存数据，先把数据给存下来。印象中第一次看到"数据产品经理"这个岗位是看到了张溪梦先生的公司GrowingIO的JD，那时候GrowingIO主打的是无埋点的数据采集方法和行为数据分析平台。当时数据相关岗位需求量最大的一个行业就是金融科技。因为2016/17年到2018年中年的时候，整个金融科技行业的发展是非常红火的。

 

另外一个原因是目前很多的公司都在追求精细化的运营，不管是大厂还是小厂，追求精细化的运营的背后，肯定是需要大量的数据来支持，包括用户的行为数据、用户的特征、商品的数据，根据这些来做一个业务策略的整合。这个过程中就会涉及到数据的采集、清洗、储存加工，按照业务策略来构建指标体系，去构建数据应用平台。

 

我也就是从这个时候入职随手记做了一名"名正言顺"的数据产品经理。除了当时的数据可视化之外，从数据的源头采集开始、数仓的搭建、数据平台的搭建，以及后续的些数据应用的搭建，整个这一系列的搭建工作都有做，这个过程奠定了我的扎实的专业基础。

 

以上是我的一个工作经历，也从大数据开发工程师转型到产品经理，然后去做了项目的管理。后来更深入的去做数仓、数据应用相关的工作。

 

在这个过程中，自己的专业能力、管理能力都有很大的提升，也是因为这样的专业能力和机会，才会做到一个数据产品总监的职位。其实的产品总监之后，不单单要求数据产品业务能力、大数据的相关的专业能力，不可缺少的还有管理能力。

 

回顾一下会发现，虽然说我去做了开发、做了管理，然后做了产品，但是我的所有的工作内容和我的主轴都是跟数据有关系的，这是我自己在回顾的时候来发现的。所以我的感悟到是，很多时候我们是没有办法预知我们未来，或者预知我们下一份工作是要干什么。但是我们通过回顾的时候是可以发现我们过往的积累。这些积累的以及点点滴滴是可以联系起来的，是可以成就到现在的自己的。

 

也就是说我们无论现在在做什么，把现在的手头上的事情做好，积累下来，到后面这些东西加上你的机遇，肯定都会联系起来。

 

【大数据开发vs数据产品经理】

大数据开发工程师和产品经理，本质上来讲是一个技术和一个产品。首先果我们看他的整个的发展路径，技术一般走的都是技术路线，比如说最开始的初级工程师、到中级工程师、高级的发工程师，再到开发小组的组长或者开发组的经理，或者是到最后的架构师等。因为做技术到最后大部分走的就架构师，也会有一部分也会做开发管理。

 

产品它最终走的始终是管理的路线。也就是说我们产品到最后是产品经理、产品组长、产品的项目负责人或者某一个公司、某一个领域的产品总负责人。

 

在这个过程中，他们俩之间联系是什么？比如懂技术的产品经理，他在这个过程中会有很大的优势就我自己而言，因为在做开发的过程中，不是单单做大数据框架和大数据应用的部署和开发，还要做一些前端后端开发的工作。我自己在做产品的时候，我就会知道这个产品的整个的流程该怎么去设计接口、评估开发难度、以及后期的产品扩展是否会因为技术选型而局限。

 

网上关于产品经理和技术之间"相爱相杀"的这一类的段子，其实说实话，我自己是没有遇到过的。可能是我自己有这种开发背景吧，所以我在做这些设想、去做这样一些方案的时候，不会去天马行空或者带太过于自我，从本质上来看，是技术和产品是一个合作的关系。大家首先要有一个相同的目标，围绕着目标来共同商议解决争议。

 

这个过程中我是做方案的，比如说我是画图纸的，你来按照我的图纸来盖房子。在这个期间，肯定大家一开始就是要参与的，所以我们在沟通需求的时候，基于共同的目标，在这个共同目标的基础上一起去做整个方案的一个构建，即便在沟通需求的时候，发现互相认知是有差距的，大家的来互相去做一个沟通和解释。比如说开发会觉得"产品经理为什么要这样去做设计"。因为我思考的点可能是从市场的角度，从用户在使用这个产品的时候，他的交互的角度来设计的。但是开发他就可能想的是如果少做一个页面或者少做一个接口。所以我们的认知是不同的。

 

如果我们在沟通需求的时候，理解清楚我们大家在认知上的差距是什么，我们把这个认知的差距去做一个理性的、详细的解释，就可以避免像网上流传的那样段子。所以说我觉得我没有遇到过，也是一也是一种遗憾吧。开个玩笑，其实我还挺想感受一下和技术互怼这种感觉是什么样子的。

 

【项目管理vs数据产品经理】

其实我们从整个的行业的发展来讲，项目经理的这个岗位他是一直都存在的，无论说是我们的软件行业还是传统的行业。项目经理是传统行业发展过来的，所以说项目经理他的发展时间会比较长，就有一个清晰的定义，也有比较专业的一个知识体系，以及会有各种各样的认证，包括国内的认证和国外的认证，这都是比较专业的。

 

但是数据产品经理，他的工作范围和知识体系实际上是根据每一家公司他的发展阶段来决定的。

比如说我这家公司处于数据驱动的前期阶段，我们高层决定，从现在开始来做数据驱动的战略。这个时候数据产品经理的工作范围要求可能就是偏底层，要先理清楚我的数据来源是哪些、我要先搭建一个合适公司数仓体系。

 

如果说是这个公司数据应用以及数据储备都非常充足的，要计划通过广告变现的时候，就是我们一开始提到的，他要开始去做一些计算广告个性化推荐。这个时候对数据产品经理的工作范围和对数据产品经理的知识体系的要求也是不一样的。这个其实这就是产品经理和项目经理之间的一些差异。

 

他们有没有共同点呢？其实是有的。像我自己经历的过程中来讲，很多的公司他是没有专职的项目经理的，产品经理就需要去担任一些项目管理的工作，这个时候就算有项目经理，但是这个项目经理他所管理的项目也不是一个项目，可能是同时管理多个的项目。这个时候产品经理也会管理自己产品项目整体的一个进度的情况、资源消耗等。同时产品经理还是要负责自己产品的启动期，成长期、成熟期、衰落期，整个的产品生命周期的工作。所以产品经理懂项目管理是必须的。

 

再说回产品经理，主要关注产品，在启动的时候需要去做市场调研，产品投入市场之后，它会有一个成熟期。成熟期需要不断的根据反馈的数据来做一些优化，需要去拉新、需要去关注流失。

在推广的时候需要去关注每一个渠道投入和回报这样的一个比例。在成熟阶段，还需要去想一下我的产品该怎么去维护，该怎么去拉新，在我的产品到最后可能因为竞争的原因，产品变得衰落了，这个时候我们需要去考虑一下用户流失的问题。

 

产品经理所关注的是我们整个产品它的一个生命周期的过程，项目经理要去对整个高层的战略负责。这个战略目标拆分到我们这个产品上的时候，我们这个产品就要对整个的公司的营收、某一个目标达成占比等，产品经理维护公司的产品情况，然后去向高层来汇报。

 

项目经理，它主要做整个的项目的生命周期。比如说这个项目启动、项目规划、项目执行、进度监控，最后项目好或者是不好，什么时候该收尾，这是项目经理的一个工作内容。其实这就是项目经理和产品经理他们之间的区别。在这一点，项目经理需不需要懂产品。

 

从某一种角度来讲，他是可以不用了解产品该怎么去做，他只需要去做好自己的项目管理的工作做好了，但是产品经理需要去懂如何管理好项目的，作为产品经理，一定要去懂的。因为我们自己去做产品规划的时候，其实也是我们自己在做一个小的项目。这就这就印印证了我当时的一个想法，我会觉得项目管理它会是一个通用技能。不管你在什么岗位上，你都要去学会项目管理。

 

从市场的一些需求上来看，项目经理和产品经理他们在招聘的时候关键词是什么？比如说产品经理的一些关键词是需求分析、目标拆解、产品规划、逻辑思维、数据分析、同理心。

 

但是项目经理他在招聘的时候，他的那个岗位上大部分是比如说资源协调、项目排期，还有包括近几年比较火的敏捷项目管理，是他的一些关键词。他们有没有共同的一些词呢？比如说跨部门的沟通和管理、协调上下级的一沟通，是他们共同的一些关键词。

 

所以他们之间是有差别，但是也是有联系的。

 

 

那我目前在做的是两条业务线，一条是数据线，一条是广告线。广告跟数据联系也是比较紧密的。

 

【数据线】

首先聊一下数据线，其实就是我们整个数据产品线的管理工作，包括我们的数据数据产品体系的规划和搭建团队管理。比如说刚才提到数据平台数据仓库、标签系统、用户画像。那这些东西其实不是所有公司都要做，要根据每一家数据驱动公司的业务发展阶段而定，也就是要去做什么样的业务，这个业务需要什么样的数据支撑，然后我们去识别这样的一个需求，去判断是否要投入人力和物力自建平台还是去采购平台，是不断的去做业务跟进沟通和产品迭代，然后才规划成了数据平台的。

 

那团队管理方面的工作，除了团队的梯队人才培养，我还需要负责底层数仓数据访问安全这一块，整个数据采集上来之后，我们要按我们的规则去做一些清洗和储存，要去做数仓的分层，一层是比较原始的数据、然后我们经过业务的策略清洗和整理之后，放到了我们的中间层，但是中间层谁可以取、是不是可以取、哪些技术工程师可以访问、哪些技术工程师是没有权利访问的。

 

同时需要承接数据需求，比如说有些业务他在提出了一些数据表的需求之后，我们发现这个表执行的非常慢，我们就需要去保证宽表的运行效率、是否需要优化；这也是我们通过日常的数仓的各个表的执行是否有异常来进行量测监控，来进行主动优化；像数仓这个层面，对于我们产品经理来讲，要求的就是技术的能力会偏多一点。

 

数据产经理总体可以偏向两个方向：

第一，偏技术方向，比如说我们负责基础数仓这个方向的产品同学，他会经常去到集群查故障，然后去看表的执行的情况。这样的话偏底层的一些技术语言是需要懂的。像我们说的SQL、Hive这些基本操作是要会的，这个也是我们数据产品偏底层的方向。

 

第二，偏应用的方向。我们这边还在去做各个业务的数据应用，就像我们刚才提到的用户画像，用户行为分析，还有一些渠道的反欺诈，风控等。

 

我们需要去对接金融业务、电商业务、SaaS业务。比如渠道反欺诈，在各个渠道上来投广告，CPM广告，按千次点击来计费，那这个过程中就会存在有薅羊毛的问题，因为点一下我们就得掏钱，这个时候会有一些机器不断的去刷这个点击，有一些作弊行为。这个时候我们去采集大量的不同维度的数据来判断这些异常的情况，然后去做一个监控。这个就是我们对接的典型的一个数据监控业务。

 

目前我们整个数据产品是处于一个成熟期的状态，因为都是自建自用的，那这个时候我们整个的数据应用这一块就维护他的个正常稳定就好。只是我们在一些特殊的应用上面会对接不同的业务，来去做一些设计。比如说我们需要去不断丰富我们的标签，因为我们每一个标签就是我们用户的特征，当我们新做了电商业务之后，我们之前的标签体系可能就需要去做一个优化。

 

其实我们的工作内容一定是要跟着业务走向相强结合的，例如我们做了电商业务之后，不单单要拿用户特征的数据，还要去拿商品特征数据。比如这最近我们在做的一个案例：大家用如果用iPhone手机，最新版本14.5版本更新的一个功能，苹果它会有一个随机的字符串，就设备的字符串叫IDFA，IDFA是干嘛呢？就是在IOS生态广告投放的时候，我们拿这个字符串来做设备的唯一标识，所以说我们精准营销这一块儿，就是拿这个设备码来给你投特定的广告，包括你这个设备上产生的一些用户行为信息，来判断兴趣爱好，来给你推对应的你可能会感兴趣的广告。

 

这个时候苹果更新完之后，用户可以选择让你这个应用不获取设备的IDFA ，这个时候就会对我们的精准业务造成一定的影响，我们就需要去对接外部的解决方案提供商，比如数盟，他有专门这样的解决方案，我们需要去做技术选型，然后看一下跟各个服务商对比，再评估下自己做或者是什么样的代价和成本来评估我们该怎么去解决这个问题。因为像现在数据隐私这个问题也是这两年比较热的一个话题吧。

 

苹果这样一做之后，我们可以预料到像安卓也会去做这样策略，这个时候实际上有业内人士分析过，只有10%的用户会同意这些app 来获取自己的行为数据，这样就会对我们的精准营销业务、广告业务大打折扣。

 

【广告线】

广告线主要是在去做广告业务、广告线产品的规划。比如说我们要跟商务一起去对接、沟通广告主的一些需求。因为我们刚才提到去做流量的变现，那就是我们要承接一些外部的广告，那是什么样的广告适合我们，以及这个广告主它要投的广告的素材样式是什么，它的广告的类型、投放策略等我们需要去做一个评估。因为评估好了之后，我们才可以去迭代我们广告推荐系统以及迭代我们的业务和算法设计，以及相对推荐设计、推荐策略。

 

整体来说，从最开始搭建大数据平台，到目前包括数据产品的稳定服务，以及在推荐类型的数据应用系统，都是经历了从零到一的整个过程，包括中间的那几次业务变更，也会去做一些数仓重新的构建。因为之前业务相对来说比较复杂，我们需要设计复杂的数仓，包括去做些数据隔离，可能同一个集群上会去布两个数仓，一个数仓是专门放一些敏感数据的，去做物理的隔离。

 

下篇文章提纲

1、数据产品的分类有哪些？

2、数据产品具体解决公司哪个环节问题和如何带来价值的

3、如果要胜任数据产品经理这个岗位，应该具备哪些能力

4、在实际面试过程中，通过哪些方式考核对应的能力

5、应届生或者是转岗接下来想去从事数据产品这样一个岗位的建议

 

 

 

数匠访谈介绍

 

 

爱数据社区《数匠访谈》旨在分享互联网大数据环境下，邀请经验丰富的数据人将实战工作中岗位洞察、大数据建设、架构、应用层面知识的积累进行分享。

通过《数匠访谈》，为入行数据从业者提供宝贵意见、对行业发展起到积极促进作用，进而达到数据人才价值实现，同时使大数据应用上升到业务层面，推动产业发展。

访谈嘉宾均来自：一线互联网公司BAT的数据仓库架构师、大数据分析专家、CDO、数据总监，也有教育、游戏、出行、金融等各个行业专家。

 

End.

爱数据网专栏作者：马涛

作者介绍：金融科技集团数据中心-数据产品总监；负责包括BI系统、标签系统、用户画像系统、广告推荐系统、数据治理项目（元数据管理平台）、大型智慧城市数据中心建设、智慧城市中央控制平台建设项目等

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