前兩天看到有人在問“數據產品最重要的能力是什么,偏技術還是偏業務?或者其他方面?”
我以此話題作為開篇引入。我們不探討‘最重要’的能力是什么,這是偽命題會以偏概全,我們把能力問題拆分來看到再決定偏向問題,而說到這就不得不從產品的基本構思和設計來說起。
回歸本質,我認為:產品的構建就是數據流的走通,對一個產品的設計構思或者說形成產品的過程,實際上就是構建業務邏輯流程讓數據走通。因為產品的目的是讓業務實現的,而業務實現就是信息流、物流和資金流。
所以一個產品經理要對數據流或者說信息流有掌控力,對一個產品的迭代就是對信息流通過程和傳輸邏輯的優化。當信息流通過程清晰簡短達到最優這就是一個好的產品,你去看一款好的產品一定是簡單、易懂、好用。
像微信,就是這么簡單的一款產品極大的降低了信息流通成本,并沒有很復雜的機制來提升用戶粘性,很單純。這也是為什么現在的產品要做減法而不是加法。
如果沒搞清楚信息流向,就是在給產品挖坑,后期就像隨時會崩潰的水壩一樣危險。大禹就是個很棒的產品經理,信息流就像洪水,構建的產品就是大禹治水的方式,疏而不堵。
轉回數據產品,數據產品是通過構建數據流對數據的應用和管理,因此從產品的形態、構成和邏輯上會比一般產品更復雜,如果在數據層面再加上物流(交換)、資金流(交易結算)的概念,那就相當于把信息流的物流和資金流描述出來。
就像元數據的概念一樣,是描述數據的數據,可想機制的復雜。描繪信息流的物流和資金流的過程就很像區塊鏈的概念,因此目前的數據交易大都會涉及到區塊鏈,這是另一個話題以后有機會再聊。大家可能感覺會有些繞,但是理解了便會豁然開朗。
構建數據產品要站在‘數據’管理者的角度去思考問題,不是‘產品’管理者,大部分的通用型產品不會或不用去考慮數據的規范、類型、標準、模型和質量等問題。而這卻是數據產品考慮最多的問題,所謂底子沒打好,怎么去考慮靈活應用呢?
因此數據產品所具備的不僅僅是數據使用場景,并且產品經理要從數據使用角度切換,這樣你才能開拓方向和視野。
當數據基底夯實,就可以依此去擴散應用場景,數據產品就可以朝各個應用方向擴散。很多人可能對數據基底沒大有概念,我舉個最簡單的例子:在你日常工作中肯定遇到一個場景——就是和別人談論一個指標或者一個KPI名稱相同,但說到最后發現算法卻不一樣。
就拿‘用戶活躍’來說,不同業務對其的定義都不一樣,到底是按用戶登陸來算?還是按用戶訪問來算?還是按購買來算?
尤其是規模越大的公司這種問題會越大,因為信息不對稱,溝通成本也直線上升,公司規模和問題成本成正比。這種常見的問題不用說數據應用了,出現一個指標大家都人云亦云不知其所以然。
我之前了解到阿里近兩年開始著重于數據應用的研究,就是因為他們內部經過長時間對數據基底的改造,形成了一套OneData的數據體系,規范了整體的數據標準和管理,最大程度消滅了信息不對稱造成的成本。
因此有底氣往數據應用方向研究發展,就像那句老話講的“學好數理化,走遍天下都不怕”。
ps:這里說一下數據使用和數據管理角度的轉變所帶來的不同,單純的數據使用會慢慢形成長期的需求惰性,就像流水線生產一樣,一直承接需求,生產需求。但是流水線過程中不嚴重的瑕疵,卻忽視而過,只是為了完成。這是人的惰性,不可避免。
管理的監督要盡量減少甚至杜絕,但只對最后的結果檢驗管控沒辦法發現其中隱性的問題,那么就需要像6Sigma管理理念一樣,層層把控,降低過程失誤,提高整體質量率,這樣就會引導你往整體和大局方向去思考和規劃。
當數據基底夯實后,那么就需要豐富的知識視野和業務場景積累去考慮應用方向,如何應用?如何連接用戶解決他們的痛點?
而數據應用不是拍腦袋就可以想出來的,要結合自身數據使用的經歷和目前用戶及環境的現狀來考慮融合。
根據上面所說:如果不懂技術,很難去理解數據管理和信息流(數據流)的規劃處置。而數據管理需要,基于你對技術的理解和管理知識、經驗(經驗除了自身積累,也可通過用戶訴求來總結)的結合。
當數據產品的生命周期度過初級階段,后面就需要和業務強關聯。而想要拓展更多的應用和業務場景,那就需要你豐富的視野和知識體系。
因此,當時我的回答是:
“不懂業務,產品無法落地。不懂技術,何為“數據”產品?偏向的話還得看產品所在的生命周期,目前國內的環境來說,還處在產品打磨階段,所以可能更偏向技術。”
文章至此,或許你也就明白了數據驅動為什么要基于數據產品了。
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