在数字化时代，数据产品已成为企业、政府和个人的重要工具，但如何全面理解和分类这些产品却是一个挑战。本文从数据生命周期、用户类型和需求三个维度出发，对数据产品进行了系统性梳理和分类。

数据产品，本质上是一类产品。而产品存在的意义就是解决某些用户的某些需求。产品可以是线下的实物，可以是线上的APP、网页，也可以是无形的服务等。

数据产品，就是涉及数据生命周期管理或者使用的、解决某些用户的某些需求的交付物。

从数据产品的定义中，我们可以看出描述一个数据产品需要三个维度，分别是数据生命周期、用户、需求。同样，市面上的数据产品都能被这三个维度形成的象限进行归纳，方便被数据从业者理解。

这里对三个维度分别做简要描述：

1、数据生命周期：指数据从产生到消失所历经的过程，简单概括可分为数据采集、数据开发、数据管理、数据应用、数据流通这五个环节。

2、用户：按照需求来源的主体作区分，可分为C端（个人）、B端（企业）、G端（政府）三类用户。

3、需求：在数据产品概念中，用户的需求主要归纳为两类，一类是管理数据本身，另一类是驱动业务行动。管理数据本身是强调用户作为数据管理人员，希望借助工具完成面向数据对象的相关操作，从而更好地履行工作职责或者达成个人的管理目的。驱动业务行动是强调用户作为业务人员，希望借助从数据中分析、建模出来的信息来描述业务现状、分析业务问题、预测业务发展，这时的数据产品需要伴随在具体的业务场景之中。

做到这三点挑战，产品经理只会不断升值

好的产品经理是很稀缺的，懂用户、懂商业、懂数据的产品经理走出互联网，依然是抢手货。相反，如果只做简单传话、低效执行、浅层思考的产品经理，恐怕走不过未来3-5年的洪流。

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下面采用三维度表格来归纳市面上的数据产品，给出各象限下数据产品的功能逻辑以及代表性案例。

对上述表格，我们可以做一些总结和补充：

1、相较于C端，B端与G端的数据产品存在较高的复杂度，且两者在管理数据本身需求上的产品相似度较高。究其原因是B端和G端在落地数据产品时，往往需要一并交付平台工具与数据人员服务。而平台工具作为政企数智化转型的基础设施，在技术架构上可以抽象出可复用的功能模块，借助定制化的人员服务对指定业务场景的数据进行管理、使用。

2、观察数据生命周期维度，数据接入、数据开发和数据管理环节的数据产品形态多以平台工具的标准化形式体现，而数据应用和数据流通环节下多以定制化形式体现。这是由于在数据驱动业务的落地实施时，一是要考虑到从管理者到基础员工的差异化用数需求；二是伴随市场变化，业务自身的规则、流程也在改变，相关的数据内容也要随之改变。尤其在数据流通环节，数据内容的评估定价、合规交易等方面仍处于探索阶段，此时数据产品的交付往往涉及到交易合同签署、交付形式定制化等复杂对接工作。

3、C端的数据应用类产品，多需要依附在C端应用平台之中，数据应用产品是平台某些业务功能的信息支持类模块。这反映出C端的用数场景的复杂度较低，可抽象出的标签、指标等数据内容并不算多，平台可直接提供成品供用户使用。