数据驱动为什么要基于数据产品?

数据产品是通过构建数据流对数据的应用和管理,因此从产品的形态、构成和逻辑上会比一般产品更复杂。那数据驱动为什么要基于数据产品?阅读完全文也许你就能明白了。


数据产品是通过构建数据流对数据的应用和管理,因此从产品的形态、构成和逻辑上会比一般产品更复杂。那数据驱动为什么要基于数据产品?阅读完全文也许你就能明白了。

数据驱动为什么要基于数据产品?

前?#25945;?#30475;到有人在问“数据产品最重要的能力是什么,偏技术还是偏业务?或者其他方面?”

我以此话题作为开篇引入。我们不?#25945;幀?#26368;重要’的能力是什么,这是伪命题会以偏概全,我?#21069;?#33021;力问题拆分来看到再决定偏向问题,而说到这就不得不从产品的基本构思和设计?#27492;?#36215;。

回归本质,我认为:产品的构建就是数据流的走通,对一个产品的设计构思或者说形成产品的过程,实际上就是构建业务逻辑流程让数据走通。因为产品的目的是让业务实现的,而业务实现就是信息流、物流和资金流。

所以一个产品经理要对数据流或者说信息流有掌控力,对一个产品的迭代就是对信息流通过程和传输逻辑的优化。当信息流通过程清晰简短达到最优这就是一个好的产品,你去看一款好的产品一定是简单、易懂、好用。

像微信,就是这么简单的一款产品极大的降低了信息流通成本,并没有很复杂的机制来提升用户粘性,很单纯。这也是为什么现在的产品要做减法而不是加法。

如果没搞清楚信息流向,就是在给产品挖坑,后期就像随时会崩溃的水坝一样危险。大禹就是个很棒的产品经理,信息流就像洪水,构建的产品就是大禹治水的方式,疏而不堵。

转回数据产品,数据产品是通过构建数据流对数据的应用和管理,因此从产品的形态、构成和逻辑上会比一般产品更复杂,如果在数据层面再加上物流(交换)、资金流(交易结算)的概念,那就相当于?#30740;?#24687;流的物流和资金流描述出来。

就像元数据的概念一样,是描述数据的数据,?#19978;?#26426;制的复杂。描绘信息流的物流和资金流的过程就很像区块链的概念,因?#22235;?#21069;的数据交易大都会涉及到区块链,这是另一个话题以后有机会再聊。大家可能感觉会有些绕,但是理解了便会豁然开朗。

构建数据产品要站在‘数据’管理者的角度去思考问题,不是‘产品’管理者,大部分的通用型产品不会或不用去考虑数据的规范、类型、标准、模型和质量等问题。而这却是数据产品考虑最多的问题,所?#38477;鬃用?#25171;好,怎么去考虑灵活应用呢?

因此数据产品所具备的不仅仅是数据使用场景,并且产品经理要从数据使用角度切换,这样你才能开拓方向和视野。

当数据基底夯实,就可以依此去扩散应用场景,数据产品就可以朝各个应用方向扩散。很多人可能对数据基底没大有概念,我举个最简单的例子:在你日常工作中肯定遇到一个场景——就是和别人谈论一个指标或者一个KPI名称相同,但说到最后发现算法却不一样。

就拿‘用户活跃’?#27492;擔?#19981;同业务对其的定义都不一样,到底是按用户登陆?#27492;悖?#36824;是按用户访问?#27492;悖?#36824;是按购买?#27492;悖?/p>

尤其是规模越大的公司这种问题会越大,因为信息不对称,沟通成本也直线上升,公司规模和问题成本成正比。这种常见的问题不用说数据应用了,出现一个指标大家都人云亦云不知其所以然。

我之前了解到阿里近两年开始着重于数据应用的研究,就是因为他们内部经过长时间对数据基底的改造,形成了一套OneData的数据体系,规?#35835;?#25972;体的数据标准和管理,最大程?#35748;?#28781;了信息不对称造成的成本。

因此有底气往数据应用方向研究发展,就像那句老话讲的?#25226;?#22909;数理化,走遍天下都不怕”。

ps:这里说一下数据使用和数据管理角度的转变所带来的不同,单纯的数据使用会慢慢形成长期的需求惰性,就像流水线生产一样,一直承?#26377;?#27714;,生产需求。但是流水线过程中不严重的瑕疵,却忽视而过,只是为了完成。这是人的惰性,不可避免。

管理的监督要尽量减少甚至杜绝,但只对最后的结果检验管控?#35805;?#27861;发现其中隐性的问题,那么就需要像6Sigma管理理念一样,层层把控,降低过程失误,提高整体质量率,这样就会引导你往整体和大局方向去思考和规划。

当数据基底夯实后,那么就需要丰富的知识视野和业务场景积累去考虑应用方向,如何应用?如何连接用户解决他们的痛点?

而数据应用不是拍脑袋就可以想出来的,要结合自身数据使用的经历和目前用户及环境的现状来考虑融合。

根据上面所说:如果不懂技术,很难去理解数据管理和信息流(数据流)的规划处置。而数据管理需要,基于你对技术的理解和管理知识、经验(经验除了自身积累,也可通过用户诉求来总结)的结合。

当数据产品的生命周期度过初?#30563;錐危?#21518;面就需要和业务强关联。而想要拓展更多的应用和业务场景,那就需要你丰富的视野和知识体系。

因此,当时我的回答是:

?#23433;?#25026;业务,产品无法落地。不懂技术,何为“数据”产品?偏向的话还得看产品所在的生命周期,目前国内的环境?#27492;擔?#36824;处在产品打磨阶?#21361;?#25152;以可能更偏向技术。”

文章至此,或许你也就明白了数据驱动为什么要基于数据产品了。

 

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