编辑导语：数据产物大抵分为平台型和贸易型，差异范例的数据产物司理所认真的内容也不沟通，那怎么区分和判定两个范例呢？本文作者具体阐明白数据产物司理的雇用要求和技术梳理。

一、作甚数据产物

数据产物的范例多种多样，大抵分为两类：

平台型：主要产物是“数据东西”，最重要的方针是保障数据的正确性和时效性，以及提高数据处理惩罚的效率。

贸易型：主要产物是“数据办理方案”，最重要的方针是通过数据洞察业务成长趋势、进而驱动业务增长，相较于平台型越发贴近前台一些。

更直观一些，好比：

阿里的飞天大数据平台，集成了多种范例的数据产物，其引擎平台（大数据计较引擎MaxCompute、图计较引擎GraphCompute等）是平台范例的；

上层业务场景（新零售、金融科技、数据当局等）中的数据产物就是贸易型的。

二、数据产物司理的雇用要求

以下阐明抛开与产物司理的共性部门，重点阐明“数据”产物司理的特性部门。

首先来看一下平台型的雇用要求，以下选取了三个雇用JD，可以看出平台型的雇用除了通用的产物技术要求外，往往会有「有X技能履历者优先」的描写；

事实上数据产物司理在产物的设计、筹划和落处所面，和技能人员的相同很是多，另外尚有一个很重要的原因，假如你完全不懂技能，大概很难get到平台用户的利用痛点。

那么是不是不会写代码就无法胜任这个岗亭呢？

也不是，究竟数据产物司理归根结底照旧“重产物”，懂技能也不料味着须要要行云流水本身动手写代码。

接下来咱们再来看一下贸易型的数据产物司理，贸易型相较于平台型越发贴近业务场景和盈利方针，往往要求事恋人员有较强的数据阐明本领和敏锐的贸易嗅觉，为产物运营提供高效、精确的数据支撑。

说到这各人大概有迷惑了，这听起来怎么这么像“数据阐明师”呢？

数据产物在必然水平上可以看作是数据阐明的一种固化形式，通过对阐明事情举办抽丝剥茧，提取共性部门，形成体系化的产物以越发直观、高效的 *** 揭示给公司决定者、运营人员可能用户。

三、数据产物司理技术树

数据产物司理的技术要求照旧较量广的，除了产物司理应该具备的“产物筹划本领”、“项目打点本领”、“行业洞察本领”，还需要“数据业务本领”和“数据东西本领”。

数据业务本领：梳理和设计指标字典，统一业务口径，买通各系统甚至是事业群之间的数据联通；数据埋点，通过埋点获取更多的数据底料，支撑上层的数据应用；数据客栈，相识数仓道理，可以或许和技能人员一同探究更切合业务需求、更具扩展性的数仓架构；数据阐明，挖掘用户需求，可以或许自研究可能精准掌握数据阐明师的思路，从而提炼固化成产物形态；数据可视化，虽说“悦目标皮囊千篇一律，有趣的魂灵万里挑一”，可是庸俗的皮囊很大概导致“用户闪退”哟。

数据东西本领：很大都据产物司理处事于数据中台，尤其是平台型产物司理，不说对大数据组件如数家珍，可是根基的框架照旧很有须要相识的，除了更有利于相识实际用户的痛点而且构想办理方案，并且也便于和措施员小哥哥高效相同，防备被无限期排期。至于动手写SQL的本领，更是人手必备，公司的数据阐明师也不是为小我私家处事的，要想之一时间相识数据，还得本身动手，人给家足。

产物筹划本领：数据产物也是产物，所以挖掘用户需求、提炼产物方案是必不行少的，假如非要说有哪些区别，产物司理更存眷C端客户的体验、成果机关等，数据产物司理更聚焦数据自己，挖空心思怎么能直观地浮现数据代价。