大数据时代,业务产品经理如何做好?

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当下是一个不进则退思维时代,时刻给自己一点危机感,保持前进的姿态。

周末闲暇时光,翻起刚买回来的《美团机器学习实战》,随口问了下自己,为什么要看这本书?

一时愣住了,因为是好友安利心血来潮就剁手了,当时也就纯粹想着拓宽下眼界,没想太多。

既然有这个问题,那就好好思考下吧,不然也对不住这肉疼的价格哈哈。几经思考觉得自己主要存在以下困惑:业务产品经理,在大数据时代该怎么做?

为了更加接近问题的本质,采取一种分-总-分的思考模式。

首先对问题做一下题干提取,将前置定语这些干扰项都去掉。为了活得更好,(业务产品经理),在新时代(大数据时代)该怎么做

这个问题,肯定是见仁见智的,说下个人理解:活得好是目的,怎么做是手段,新时代是环境。因此可作理解为:大数据时代中,人如何通过一定手段去高效达成目标。接下来将对题干的名词,做逐一剖析。

一、新时代

1. DT时代

2014年,马云北京大数据的推介会的演讲上提到:“人类正从IT时代走向DT时代”,DT是数据处理技术(Data Technology)的英文缩写。DT时代是以服务大众、激发生产力为主的技术。(摘自百度百科)

2. DT时代特征

2.1 数据增量快

移动互联网带来了数据的爆发,据不完全统计,2011年产生的数据量为:1.82ZB,相当于2000年以前储存数据的155倍。

(1ZB=1024EB,1EB=1024PB,1PB=1024TB,1TB=1024GB)。数据剧增是这个时代的第一个特征。

2.2 数据传输快

未来5G传输速率高达10Gbps,而当前的4G网络最高则高达100Mbps,几乎提高了近100倍(来自三星电子)。数据传输的提速是第二个特征。

2.3 数据储存能力强。

OpenStack的技术开源之后,众人拾柴火焰高,云计算能力获得快速发展,管理资源的平台IaaS化,应用资源也实现PaaS。

3. 变革中的机遇

时代的潮流中,从来不缺乏一些弄潮儿,把握住了时代大势最终赚得钵满盆满。作为后来者,或许可以从历史发展的眼光去回溯各时代变化中不变的一些规律。这部分会概括从石器时代到信息技术时代,稍有冗长,大家可以重点关注每个时代变化背后的原本面目。

3.1 石器时代

旧石器时代:距今约250万年-约1万年前,人类体质进化从能人到智人。

中时期时代:大约二万年前。

新石器时代:从1万年前开始,结束时间从距今5000多年至2000多年。

技术突破:打猎的工具有大变小、变丰富,生存方式从捕猎到畜牧耕种。

本质:生产方式的结构性变化。

影响:人类获得稳定的食物来源后,生存能力极大提高。

3.2 青铜/铁器时代

从春秋战国时间开始。

关键事件:1785年,瓦特制成的改良型蒸汽机投入使用。

技术突破:春秋时期发明块炼铁,锻打炼成体块;战国初期,我国已掌握了脱碳、热处理技术方法,发明了韧性铸铁。

本质:生产工具的升级。

影响:人类改变自然的能力变强。

3.3 蒸汽机时代(19世纪初~19世纪70年代)

为第一次工业革命。

关键事件:1785年,瓦特制成的改良型蒸汽机投入使用。

技术突破:将蒸汽的能量转换为机械功。

本质:机器代替手工,解放劳动力。

影响:催生西资本主义机器大革命,资本主义的世界体系开始初步确立。

3.4 电气时代(1870~1950左右)

为第二次工业革命。

关键事件:️1799—1800年,意大利物理学家伏打发明了发生装置——伏打电堆,它能够产生持续的直流电;1831年,英国科学家法拉第发现了电磁感应现象,提出了发电机的理论基础。

技术突破:伏打电堆通过化学反应提供稳定电源;电磁效应揭示电与磁之间的物理效应。

本质:自然科学的发展,全面提升了生产力。

影响:促进了世界殖民体系的形成,资本主义世界体系的最终确立。

3.5 IT时代

信息技术的时代,20世纪50年代左右至今。

关键事件:1957年,苏联的人造卫星,1945年,美国的原子弹试制成功,40年代后期的电子管计算机。

技术突破:原子技术、航天技术、计算机技术。

本质:科学技术提升生产力的速度加快。

影响:社会经济结构比重变化,第三产业比重上升。贫富差距变大,资本主义世界影响加强。

综上总结,其实可以发现时代发展的脉络基本是:从石器时代,人类文明的进程是从明确生产方式后,不断提升生产力的丰富度以及生产的速度的奋斗史,是一个从有到优的过程。

而对于DT时代,正如定义所说的,该时代是一个数据金矿,激发生产力是一个从无到有的过程。因此如何做一个优秀的掘金者,即为我辈及后代一个非常重要的思考方向。

二、业务产品经理

经过前面的梳理,可能我们已经大概知道努力的方向了。回归到每一个个体,我们需清楚自身的位置以及使命,才能在这个潮流中做一个翻江倒海的弄潮儿。

1. 角色定义

产品经理,其实就是思考如何更好服务大众的人。

在大数据时代,产品经理在这个价值输出链条中,分别为:业务产品经理(规划业务端需求的产品)——数据产品经理(收集、治理、挖掘数据的产品)——平台产品经理(推荐引擎系统产品),后面就是负责将大众需求实现的开发测试工程师了。

业务产品是需求链条中最前线的,是能够最听得到炮声的那一批人,角色尤为重要。

2. 角色使命

关乎使命,我在前面说过,是为了更好地活着。这对于企业来说就是通过输出服务,持续健康地获得高价值的回报。在大数据时代,业务产品经理是应该肩负起这一个企业重任,做一个优秀的矿工。

三、该怎么做好

为了更好理解新时代赋予业务产品的角色使命以及怎么做好,还是继续举矿工的这个例子,假设你目前接到任务如下:

Task:老板要求,你要在一天之内,挖到更多的财富(注:不限定金子、银子),你会怎么做?

A1:找到矿山比较富集的地方。

A2:出钱多雇几个人。

A3:用更好的工具。

是的,上面都是一些比较常见的想法,看看跟上面分析几个是时代是否比较相似?但如果,财富是未知,矿山是未知?时间却是有限,怎么办?这里就是需要用到大数据机器学习的思维了。假设业务目标是产出要大于投入,我们可以通过机器学习的方式,将投入时间、获得财富类型、使用工具损耗成本、雇佣成本等等都作为输入入参,通过训练的方式快速调试输错,最终给出各维度的建议参数值,然后不断调优,使财富获得达到一个峰值。

因此,在怎么更好完成使命上面,同样需要有这样的思维。有一些建议如下:

1. 认知升级

1.1 工作思维模式升级

工作的时间是有限的,哪些纬度能够给予我们目标带来最大的价值,是需要不断总结反思,调节入参纬度的时间配比,这里其实强调的是:要有一个大数据分析的思维模式。

1.2 了解关注纬度

  1. 清楚知道业务的目标;
  2. 清楚了解用户的痛点;
  3. 清晰知道业务、用户、系统等相关数据;
  4. 了解数据挖掘满足用户需求的方法;
  5. 提升调动资源落实需求能力。

2. 行动落地

根据上面的梳理纬度,进行有针对地强化学习,这样能够才能做一个优秀的矿工。(这里也只能是点到为止,不在这里展开)

2.1 业务目标

从大的来说:熟悉企业的使命、愿景以及提供服务;

从小的来说:多于老板沟通,清楚每一次战略调整背后的目标考量。

2.2 用户痛点

这方法就很多,有效就好了。行业调研上,有哪些快速的办法去了解到真实可信的行业情况;用户调研上,方法与技巧又是啥?问卷、访谈、灰度测试等等。

(有做过一些整理,有兴趣可以一起探讨学习)

2.3 数据知识

️现有数据了解:数据储存量如何(太少不适合做数据挖掘);包括哪些:用户行为数据、交易数据、业务数据、数据质量如何以及治理手段。

数据分析框架。

数据分析工具:根据业务分析需求,挑合适的工具,网上一大把。

2.4 数据挖掘

️ 基本的数学知识:统计学、线性代数、概率论。

机器学习的思路:明确业务目标、问题建模、特征工程、模型选择、模型融合、模型应用。

算法逻辑及应用:需要大概知道,一些算法的加工逻辑及应用边界,如:分类中的贝叶斯、关联算法、回归中的逻辑回归、集成算法中的随机森林等等。

成型的数据产品:个性化推荐、搜索引擎、图像识别、智能客服等。

到这里基本可以回答,为啥要看这本书了。

2.5 推动能力

其实有以上还不够,还要有一个强有力的推动需求落地的能力,不然一切都是天方夜谭。熟悉身边的资源以及明白该何时调用,这是一个不断修炼的过程,也求大神赐教~~

最后附一句推动中比较喜欢的话:

给我一个支点,我就能撬动整个地球——阿基米德

以上,都是一本正经地胡说八道哈哈,希望对你有帮助!

 

本文由@大雄 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

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  1. 内容稍稍有些空洞,局限于纸面字义的讨论,没有提供和工作思路、方法契合的内容

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