数匠专访 | 数据产品总监谈数据岗位知识与经验分享（下）

 

出品｜爱数据LoveData（ID：cntongji）

嘉宾｜贾海峰

采访｜夏天

​编辑｜小数

 

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Q7：目前基于贾老师对团队成员的要求，你认为目前胜任数据产品经理这份工作应该具备哪些能力？

 

贾海峰：每个人其实招聘都有不同的偏好。但整体的有一些共性是可以拿出来分享的。因为数据产品，它是偏后台产品，甚至是偏技术的方向，他需要很强的逻辑能力，以及需求解析之后数据化的能力。想要达到数据的能力基本上都是理工科出身，现在很多要求是计算机、统计学或者其他的工科、理工类专业毕业，这个是第一条硬性要求，因为是需要有很好的逻辑思维能力。

 

第二个数产品要一定数据分析能力，包括数据分析方法论、数据分析方法、数据分析工具使用，数据分析经验以及思维其实都是要具备的。

 

第三个有产品的设计能力。不能说你做产品的Axure都不会用，画的东西都没法看，以及第三方的数据平台是要很清楚他们的优缺点，你才能把一些优点融入到自己的产品设计里面。甚至说如果在开发各种情况不具备的情况下，我怎么用第三方的产品来满足我当前的业务需求。

 

第四是要有整个项目进度的管理能力，因为你既是产品经理还是项目经理。没有别人能帮你，你所有的项目把控都在你自己手里，完成的情况如何，到哪个阶段了，如果几个产品并行来做的话，你心里是必须清楚的，包括你怎么去管理。

 

以上是共性通用的能力。像个人喜好，像我招分析师，我只找有统计学基础的。没学没基础的同学基本上我不会要。因为逻辑思维能力、基础知识需要长期的培养，工具的东西反而简单。

 

因为统计学但是它是渗透在日常去做分析的工作里面，看见种数据它会思考背后的价值，是你经过你的学习和积累经验慢慢养成的习惯。

 

之前我经常给他们去举例，就说几个同学一块吃饭，吃饭的途中，有男的接了个快递电话，说你的快递到了，送到门口，那你是时候取，男的说，你就放我门口的鞋柜里吧，等晚上回家时候我去取。就有同学问，东西你直接放门口鞋柜也不怕丢了，男同学说就是一些数据线。经常丢三落四的，为了自己不到处忘，买了20多根数据线，就不会丢也不会到处找了。一般人听完就结束了，但是最后有个女孩很有心，最后是嫁给他了。这个女孩的思考逻辑是什么呢？如果是三室一厅的房子，也就分放4-5个数据线，他买了20多根，他有4-5套房子，4-5套房在北京的市值是多少？

 

无论是统计学专业还是自学统计学，目的是需要具体一定的统计学理论基础和思维，这对数据分析师展开工作及培养数据敏感度很重要。

 

Q8：目前对我们一些做数据产品的同学，在个人成长方面有什么建议吗？

贾海峰：：刚做不久基本是做初级的数据产品，大部分是负责埋点管理平台，因为也是数据产品的一部分，会涉及到整个数据的质量。再往上，做的比较多的BI产品，当然需求也会比较多。那再往后，那说做一些ABtest，包括比如神策这种第三方的对接，也是数据产品。还有一些其他策略型的数据产品，要输出策略在里面。如果有机会让你去尝试新的方向的话，你还是要去尝试。当然，在做好本职的工作这一块，你还要去学习其他的一些数据产品的方向，他到底是怎么做的？别的公司怎么做的？如果有机会公司要做么一套的话，你你有没有能力或知识来去做东西。

 

是你刚入行之后是第一步要沉下来，把你自己一块研究透，比如埋点，埋点其实并不是特别简单。你要做一套很好的协议，能兼容十个甚至说更多这样的数据产品的也不简单。

 

埋点协议之后，你要做元数据的管理，其实也是很细的一个活。你慢慢的还要知道说数据进来了，那整个数仓的数据流转怎么去做，做完之后怎么去输出，给其他系统做支撑。其实慢慢发现，你是通过一个点到到很多的点，埋点是一个，数仓建设是一个点，BI也是一个点，你怎么去把他们慢慢的体系化，就是一个成长的过程。

 

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Q9：在面试的时候，通过哪些方面来考察面试者的能力呢？

 

贾海峰：：不同的岗位，不同的人，不同的级别，其实问的问题都不太一样。

 

【初级】

比如说我找初级的，那我问只是问一些基础的问题。

说让你SQL，怎么把数提出来？怎么做表间的关联；如果面试者说会使用Tableau，那会继续使用的流程规范等；会再问项目的业务的细节，你是要很清楚的对吧，你要能讲的很通顺。三个基本上是招初级的。

 

中级的要看一下发散性的问题，就比如说你既然是做分析师的，你做没做过归因；如果我现在数据异常了，我的GMV掉了，你的分析逻辑是什么？因为是开放的问题，你只需要说你的分析的逻辑就行，并不需要说你做的很细，会给他思考的时间。

 

【中级】

作为中级的数据产品，要有一定的项目的管理能力，协作能力。

你怎么去沟通需求？

如果业务听不懂怎么办？

业务方根本不搭理你，你怎么办？

在你搞定业务方后，你自己怎么去设计产品？

需求设计的过程中有没有遇到问题，你怎么去解决的？

跟开发去做沟通，交流开发如果也不懂你怎么办？

过往项目中没有其他问题，你怎么去解决的？

产品上线了，如果做使用情况评估？

上线之后，迭代反馈是如何做的？

 

【高级】

到高级的话，其实要求就更多了。体系化能力是有的，因为数据产品是一个特别大的体系，首先要有数据的基础，肯定是数仓和实时系统，因为它会涉到监控平台和预警平台，两个底层有了，需要知道整个数据的流转采集，有埋点，有后台，业务数据你怎么对过来，甚至说我第三方的数据平台，比如爬取的价格数据及其他数据系统会对接过来，都需要进数仓，你怎么来做数据的加工，以及数据的分配。

 

那数仓你怎么去建设的？

主题你有没有考虑？

你是用的odps还是用直接的数仓？

那我上一层，我做展现的时候，我给各个业务系统支撑，那你都会涉及到你查询，通过hive还是通过其他BI系统？继续分析，是使用Tableau还是其他工具？

那你的策略又是什么？ABtest、DMP、画像、标签、预警、风控这些你都要知道的，是你特别全面的体系能力。

 

对招高级的人是要有方面的要求的，因为公司招高级过来，就是能hold住整个公司的业务。因为不同阶段它会上不同的产品，那你最后你要有产出你的整体的规划，以及逐步来落地。

 

 

数据产品对于初中高能力要求各有侧重点。初级，你只具备一些基本素质，能完成你本职工作就可以；中级的话需要项目顺利推动下去，解决项目的所有的问题。那高级，你整个公司的数据的使用能力，以及数据的规划能力。

 

 

Q10：如果同学有一些是想转行转岗的数据产品/数据分析师老师有建议吗？

贾海峰：：建议先转数据分析师。如果你直接转数据产品，门槛比较高。对比数据分析和数据产品，数据产品需要比数据分析多具备产品设计能力，这个产品设计能力不是简单的前端后端产品，而是数据产品，这个差别还是挺大的。

 

如果你只做分析师的话，懂业务的分析师可以从业务侧切进去，分析师现在是不同的公司，其实他都不太一样。有的分析师集中放在数据团队，大数据团队，有分析师，有数据开发，都在大数据中心；有的是把分析师放到业务团队里面去。业务团队有1-2个分析师，他岗位叫数据运营，或者说也叫数据分析师、商业分析师等，他其实有不同的称呼，但他其实是业务里边的业务分析师。

 

两个都有利弊，一般我建议的初期的话，都是在数据中心。因为的数据团队沟通协作比较高效率，收集来的数据需求，临时的需求也能够进行总结、汇总，最后搭建一个健壮的数据平台。

 

如果你在业务方，相互独立，各业务做自己的，做增长的、做活动运营、做线下名，做线下的……他们都有自己的数据。做完之后就会把你的数仓进得很乱，因为他们也有建表、建应用层的能力，但是做汇总。好处是能够深入理解业务，给业务更多的支持。

 

中后期的话，当你数据仓库块基础建设很好的时候，再下沉到业务里面去，因为你只有深入业务里面去，才能看到业务发展的瓶颈以及业务发展的中间的问题，你怎么通过数据解决它，甚至说给它过更好的支撑。

 

从整个分析师发展来说，如果是做业务分析师是很好的切入点，首先你做业务产品，你就对业务非常的了解。那你把一些分析师的基础知识掌握了，自己再找些项目、案例来学习一下，到熟悉之后，你完全可以做运营分析师说或者说产品的分析师。

 

从这块切入进去以后，你再通过分析往数据产品方向去转，难度不很大。

 

Q11:我们即将想毕业，想从事数据相关方向的应届生同学，老师今天有建议吗？

贾海峰：：我简简单说一下我的想法吧。如果你本来学的计算机、统计学相关专业，那你找相类似的实习应该问题不大，通过实习之后开始做数据产品，基本上也是能入行。但是一定要放低自己的位置。你进来是要学的。你是要能入行，入行以后再谈薪资以及其他的一些东西，因为数据入行是比较难的。有些数据产品，你进来以后，如果有能带你的人，其实你很快就会成长起来。

 

你的后边的薪资待遇各种的提示都上来了，如果你刚开始的话很追求比较高的薪资，比较好的平台，但入行就会特别难。入行以后还是要踏实的，专业知识、SQL、数据分析师需要具备的一些能力，产品要求一些工具，提前掌握好，能够做一些实践，最好是从实习开始，数据产品是要经验往里往上堆的，你一点经验没有，基本上不会用，因为你过来数据错了，事就比较大，公司的业务发展开始都是跑业务。当需要重视的数据的时候，是从上层开始看的，他对数据的要求就比较高，宁可花大钱招牛人，也不愿意招用小白，因为一旦出事问题就很大了。

 

 

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数匠访谈介绍

 

 

爱数据社区《数匠访谈》旨在分享数据作为新的生产资料和驱动力的数字化时代背景下，数据从业人员如何发挥数据价值的见解和洞察，共同探讨数据应用与发展趋势等话题。

 

访谈嘉宾均来自：一线各行各业的资深数据分析师、数据产品经理、数据开发工程师、数据建模专家、算法工程师、数据仓库架构师、数据总监等，行业覆盖新零售、O2O、电商、互联网、教育、物流、金融、信息流、医药等。

 

《数匠访谈》通过深度访谈一线资深数据从业人员，整理发布数据嘉宾的实战工作经验、行业洞见和先进的数据技术，为入行数据从业者、数据爱好者提供宝贵意见，为行业发展起到积极促进作用，进而达到数据人才价值实现，推动数据产业发展。

 

 

End.爱数据网专栏作者：贾海峰作者介绍：天眼查数据产品负责人，曾任E代驾、途家、Wifi万能钥匙数据产品总监本文为挖数网专栏作者原创文章，未经允许禁止转载，需要转载请微信联系授权（微信号：lovedata0520）