前兩天看到有人在問“數(shù)據(jù)產(chǎn)品最重要的能力是什么，偏技術(shù)還是偏業(yè)務(wù)？或者其他方面？”

    我以此話題作為開篇引入。我們不探討‘最重要’的能力是什么，這是偽命題會(huì)以偏概全，我們把能力問題拆分來看到再?zèng)Q定偏向問題，而說到這就不得不從產(chǎn)品的基本構(gòu)思和設(shè)計(jì)來說起。

    回歸本質(zhì)，我認(rèn)為：產(chǎn)品的構(gòu)建就是數(shù)據(jù)流的走通，對一個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)構(gòu)思或者說形成產(chǎn)品的過程，實(shí)際上就是構(gòu)建業(yè)務(wù)邏輯流程讓數(shù)據(jù)走通。因?yàn)楫a(chǎn)品的目的是讓業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)的，而業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)就是信息流、物流和資金流。

    所以一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理要對數(shù)據(jù)流或者說信息流有掌控力，對一個(gè)產(chǎn)品的迭代就是對信息流通過程和傳輸邏輯的優(yōu)化。當(dāng)信息流通過程清晰簡短達(dá)到最優(yōu)這就是一個(gè)好的產(chǎn)品，你去看一款好的產(chǎn)品一定是簡單、易懂、好用。

    像微信，就是這么簡單的一款產(chǎn)品極大的降低了信息流通成本，并沒有很復(fù)雜的機(jī)制來提升用戶粘性，很單純。這也是為什么現(xiàn)在的產(chǎn)品要做減法而不是加法。

    如果沒搞清楚信息流向，就是在給產(chǎn)品挖坑，后期就像隨時(shí)會(huì)崩潰的水壩一樣危險(xiǎn)。大禹就是個(gè)很棒的產(chǎn)品經(jīng)理，信息流就像洪水，構(gòu)建的產(chǎn)品就是大禹治水的方式，疏而不堵。

    轉(zhuǎn)回?cái)?shù)據(jù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)產(chǎn)品是通過構(gòu)建數(shù)據(jù)流對數(shù)據(jù)的應(yīng)用和管理，因此從產(chǎn)品的形態(tài)、構(gòu)成和邏輯上會(huì)比一般產(chǎn)品更復(fù)雜，如果在數(shù)據(jù)層面再加上物流（交換）、資金流（交易結(jié)算）的概念，那就相當(dāng)于把信息流的物流和資金流描述出來。

    就像元數(shù)據(jù)的概念一樣，是描述數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)，可想機(jī)制的復(fù)雜。描繪信息流的物流和資金流的過程就很像區(qū)塊鏈的概念，因此目前的數(shù)據(jù)交易大都會(huì)涉及到區(qū)塊鏈，這是另一個(gè)話題以后有機(jī)會(huì)再聊。大家可能感覺會(huì)有些繞，但是理解了便會(huì)豁然開朗。

    構(gòu)建數(shù)據(jù)產(chǎn)品要站在‘數(shù)據(jù)’管理者的角度去思考問題，不是‘產(chǎn)品’管理者，大部分的通用型產(chǎn)品不會(huì)或不用去考慮數(shù)據(jù)的規(guī)范、類型、標(biāo)準(zhǔn)、模型和質(zhì)量等問題。而這卻是數(shù)據(jù)產(chǎn)品考慮最多的問題，所謂底子沒打好，怎么去考慮靈活應(yīng)用呢？

    因此數(shù)據(jù)產(chǎn)品所具備的不僅僅是數(shù)據(jù)使用場景，并且產(chǎn)品經(jīng)理要從數(shù)據(jù)使用角度切換，這樣你才能開拓方向和視野。

    當(dāng)數(shù)據(jù)基底夯實(shí)，就可以依此去擴(kuò)散應(yīng)用場景，數(shù)據(jù)產(chǎn)品就可以朝各個(gè)應(yīng)用方向擴(kuò)散。很多人可能對數(shù)據(jù)基底沒大有概念，我舉個(gè)最簡單的例子：在你日常工作中肯定遇到一個(gè)場景——就是和別人談?wù)撘粋�(gè)指標(biāo)或者一個(gè)KPI名稱相同，但說到最后發(fā)現(xiàn)算法卻不一樣。

    就拿‘用戶活躍’來說，不同業(yè)務(wù)對其的定義都不一樣，到底是按用戶登陸來算？還是按用戶訪問來算？還是按購買來算？

    尤其是規(guī)模越大的公司這種問題會(huì)越大，因?yàn)樾畔⒉粚ΨQ，溝通成本也直線上升，公司規(guī)模和問題成本成正比。這種常見的問題不用說數(shù)據(jù)應(yīng)用了，出現(xiàn)一個(gè)指標(biāo)大家都人云亦云不知其所以然。

    我之前了解到阿里近兩年開始著重于數(shù)據(jù)應(yīng)用的研究，就是因?yàn)樗麄儍?nèi)部經(jīng)過長時(shí)間對數(shù)據(jù)基底的改造，形成了一套OneData的數(shù)據(jù)體系，規(guī)范了整體的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和管理，最大程度消滅了信息不對稱造成的成本。

    因此有底氣往數(shù)據(jù)應(yīng)用方向研究發(fā)展，就像那句老話講的“學(xué)好數(shù)理化，走遍天下都不怕”。

    ps：這里說一下數(shù)據(jù)使用和數(shù)據(jù)管理角度的轉(zhuǎn)變所帶來的不同，單純的數(shù)據(jù)使用會(huì)慢慢形成長期的需求惰性，就像流水線生產(chǎn)一樣，一直承接需求，生產(chǎn)需求。但是流水線過程中不嚴(yán)重的瑕疵，卻忽視而過，只是為了完成。這是人的惰性，不可避免。

    管理的監(jiān)督要盡量減少甚至杜絕，但只對最后的結(jié)果檢驗(yàn)管控沒辦法發(fā)現(xiàn)其中隱性的問題，那么就需要像6Sigma管理理念一樣，層層把控，降低過程失誤，提高整體質(zhì)量率，這樣就會(huì)引導(dǎo)你往整體和大局方向去思考和規(guī)劃。

    當(dāng)數(shù)據(jù)基底夯實(shí)后，那么就需要豐富的知識視野和業(yè)務(wù)場景積累去考慮應(yīng)用方向，如何應(yīng)用？如何連接用戶解決他們的痛點(diǎn)？

    而數(shù)據(jù)應(yīng)用不是拍腦袋就可以想出來的，要結(jié)合自身數(shù)據(jù)使用的經(jīng)歷和目前用戶及環(huán)境的現(xiàn)狀來考慮融合。

    根據(jù)上面所說：如果不懂技術(shù)，很難去理解數(shù)據(jù)管理和信息流（數(shù)據(jù)流）的規(guī)劃處置。而數(shù)據(jù)管理需要，基于你對技術(shù)的理解和管理知識、經(jīng)驗(yàn)（經(jīng)驗(yàn)除了自身積累，也可通過用戶訴求來總結(jié)）的結(jié)合。

    當(dāng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的生命周期度過初級階段，后面就需要和業(yè)務(wù)強(qiáng)關(guān)聯(lián)。而想要拓展更多的應(yīng)用和業(yè)務(wù)場景，那就需要你豐富的視野和知識體系。

    因此，當(dāng)時(shí)我的回答是：

    “不懂業(yè)務(wù)，產(chǎn)品無法落地。不懂技術(shù)，何為“數(shù)據(jù)”產(chǎn)品？偏向的話還得看產(chǎn)品所在的生命周期，目前國內(nèi)的環(huán)境來說，還處在產(chǎn)品打磨階段，所以可能更偏向技術(shù)。”

    文章至此，或許你也就明白了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為什么要基于數(shù)據(jù)產(chǎn)品了。

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