随着大数据、人工智能、精细化运营的不断被重视，数据产品、数据中台这些概念已经形成了行业共识：

如果要在互联网的下一个时代取胜，就必须借助数据的力量完成企业的数字化变革。

这也让互联网职业出现了新的职业机遇——数据产品经理的职业火热。

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为什么每家公司都愿意花高薪来聘请数据产品经理？数据产品经理在公司的不同阶段分别解决了什么问题？

接下来，沿着一家公司的发展的不同阶段，感受一下数据产品经理的价值：

一、引进期：基础建设阶段

都知道在业务模式和产品形态趋于稳定之后，运营开始主力介入，进一步扩大用户受众。

那么最直接的问题来了：

• 同样都是APP下载，哪个渠道的效果最佳？
• 这次的首页改版是好还是不好？
• 这条业务流程调整了转化率提升了吗？

对于数据需求越来越多，但不同运营和不同产品都仅知晓自己所负责板块的内容，对于数据的理解水平还不一致，这就很容易出现数据口径不一致、重复造轮子的事情发生。

这个阶段，通常会设定一个专门的数据产品经理来开始做数据体系化建设的基础工作，如数据指标体系的梳理、数据需求提炼等。

但当公司实力相对薄弱时，难以自建数据平台，这时候就需要引进第三方数据服务商，通过埋点和预置的产品功能，来掌握产品的基本情况。

在这个环境下，数据产品经理要帮助公司引进第三方数据服务，完成数据产品体系的建设，负责规划、建设、设计、运营四个阶段。

在项目上线后，还需要推动业务场景的使用，让公司所有人都充分意识到数据的价值，找到业务的问题或者增长点，真正做到数据赋能业务发展，说白了，就是加速企业赚钱效率。

二、成长期：数据产品雏形

在前一个阶段，已经优先完成了数据指标体系梳理，进行需求提炼，并借助第三方平台进行了快速验证，部分需求已经成型。

但用户规模逐渐上涨，达到百万量级甚至更多，再加上内部kpi考核要求，第三方数据服务平台的瓶颈也开始暴露。

同时基于长期考虑，数据的规模化使用有利于：

1. 降低成本（渠道流量运营优化、自动调度）
2. 提高收入（电商领域的商品推荐）

筹备数据团队自建数据平台成为必需。

一个完整的数据团队包括数据产品经理、数据仓库开发工程师、算法工程师、数据分析师等多个岗位。

对于这个阶段的数据产品经理而言，具体工作方向会开始有所细分：

1、构建一个稳定的数据质量产品环境，可以永久地收集、存储、处理数据。

有了这部分产品之后，团队就能将重点放在原始数据的使用上，而不是收集和存储，如阿里DQC（数据质量中心）的价值就在于此，确保数据的准确性和可靠性。

2、能支撑业务基础需求的数据工具和数据应用产品，如大数据分析平台、AB实验平台等常见的业务分析工具。

三、成熟期：数据产品与业务大融合

随着公司发展日趋成熟，成为了一家所谓的“大公司”，数据团队也形成了一些完善的数据产品体系，充分为业务赋能（如下图所示）

在团队和业务进一步规模化扩大之后，用户所产生的数据量也会呈指数级增长，数据的迅速输出带来一个新问题：遍寻公司上下，没有一个地方可以查到全部数据。

（1）所有的数据流转都在单一子业务内，难以实现业务线之间的数据流转，驱动整体业务。

（2）缺少对于整体数据的记载和整合；甚至还有同一数据在不同团队中名称定义不同和统计口径不同。

在这个情况下，需要数据产品团队做数据标准化探索，并且以一套固定的方式使用这些数据和生产数据目录，同时也负责联系数据所有者，保持上下一致。

另一方面，这个阶段需要融合公司各个业务线数据，打通所有数据，形成数据中台体系，为各个业务提供交叉业务数据，赋能新的业务线快速成长，通过数据驱动业务。

总之，数据产品经理都是为了创造有价值、以数据为基础的用户体验，也要扫除所有障碍，确保数据产品能够提供这份价值。

由于这个岗位的重要性，使得其薪资待遇比大多数职业要高上不少。（如下图感受一下数据产品经理的薪资水平）

但是，由于现在，数据产品经理仍然出于混沌摸索的状态——因此你很难在市面上找到相关的体系化的课程，只能通过碎片化的学习、试错、摸索。

基于此，为了帮助这些想成为数据产品经理的人，让他们少走弯路，降低试错成本，我们找到了《数据产品经理修炼手册：从零基础到大数据产品实践》作者、上市公司大数据产品项目负责人David，花费近6个月开发了这门——《数据产品经理实战训练营》

最近一期报名截止时间11月27日

添加空空老师，即可咨询课程详情

id：anne012520（备注：人人网站）

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接下来，让我们看看为什么这门课可以带你走进数据产品经理的大门？

理由一：历经180天工作打磨，聚焦还原真实工作场景

在正式课程研发前，我们调研了美团、滴滴、爱奇艺、苏宁等互联网大厂的数据产品经理。

确保我们拿到的资料既覆盖一线大厂的数据产品经理本身，又能覆盖数据产品经理日常合作团队的情况。

从我们的调研结果来看，目前仍存在以下问题：

数据产品经理水平不够，项目经验和技能都达不到岗位要求

对数据产品经理的理解参差不齐，没有相对完整的知识体系和方法论

带着这些问题，我们老师花了一个多月的时间去敲定课程大纲，接着花了180天时间打磨课件，最后经历过专业的教研团队内审及20多个学员的内测和反复迭代，才最终上线了这门课程。

话不多说，我相信接下来的课程大纲会让你有更直观的感受：

理由二：实战模拟训练，加速数据产品职业成长路径

为了更好地应用课程中所学的方法论，我们基于一个数据产品经理从入行到成长阶段会遇到的关键场景和问题，为你设计了2个实战作业题。

以下为学员输出内容：

 XXX产品指标字典设计 

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理由三：4次班级群辅导，解决学习、工作中遇到的问题

学习、工作过程中遇到问题，我们也将给出快速反馈，专业的作业点评和优秀的作业参考，也能让你取长补短，巩固自己的学习效果。

一期课程下来，我们的群辅导精华整理已经有29861字，解决了近百个真实工作问题。

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理由四：资深数据产品专家授课，毫无保留分享建设数据产品中的经验

老师从程序员到数据产品经理，再到一线大厂数据产品团队leader的成长经历过程中，让他深谙数据产品人的痛点和诉求。

他曾趟过的坑、他已收获的实战经验都将毫无保留的在课程中和诸位分享。

你可能还会问，这门课适合我吗？

这门课主要适合 2 类人群：

1）0-2岁的数据产品经理本门课程能够帮你系统地梳理数据产品经理的知识体系和常用方法论，发现自身的薄弱点，或许能帮助你少走2年弯路。

2）希望转岗的研发、数据分析师、产品经理、运营等同学本门课程能够帮助你明确怎样成为数据产品经理，通过学习数据产品经理的核心技能和数据产品建设方法论等，打好基础，相信你能在入行之前做好准备。

PS：学习注意事项

由于课程篇幅的限制，课程很难涵盖到所有数据产品的具体实现细节，如果想了解更多，可以结合延展资料，做更深入的专研学习。需要注意的是，以下这些内容在本课中不做拓展讲解，如：

（1）产品经理的基本知识和技能

（2）SQL、Excel等常用的工具技能

在付费报名前，你可能需要熟知数据产品经理实战训练营学习模式：

1）课程模式

在线录播视频+作业实战+直播点评/辅导+班级群交流，报名后可在腾讯课堂收听课程。

2）开课时间

《数据产品经理实战训练营》最近一期将于11月27日正式开班（报名后可先预习第一章节内容）

3）课程优惠

课程原价1499元，本周内报名立减100，还有《数据产品精选资料包》立即赠送。

最近一期报名截止时间11月27日

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