数据产品经理的前世今生

（一）企业所面临的数据问题

面对领导次次拍脑袋的囧境，我们来分析一下企业在数字化转型后在哪几个方面对数据束手无策；

1、数据不可知：大数据喊了也好多年了，但是很多企业的领导层还没有GET到这个点，就算GET到了也只是听别人说说大数据怎么怎么好，自身并不理解真正的价值哪里；业务人员理解不了解公司数据的业务含义是什么，无法将数据业务化，发挥数据的价值；

2、数据不可控：对于企业指数级增长的数据，数据存储容量、数据存储成本、数据安全、数据延迟都是当前企业面临有待解决的问题；

3、数据不可取：企业内部业务人员取数的流程过于复杂，从提出需求到取到数小则几天，慢的可能十几天，等拿到数据说不定公司都黄了，数据已经失去了原有的价值；（这个场景想必大家应该都遇到过）

4、数据不可联：企业在数字化转型后，内部七七八八也建了很多系统，各自数据都存在各自的系统中互不相连，成为数据孤岛，数据无法出内在的价值；（如销售系统和财务系统割裂时，财务人员想从财务视角看一下当前月的进销项情况，就无法直接查看，需要联系销售系统的相关人员帮忙获取，流程长而且成本特别高；）

（二）数据产品经理出现的缘由

在当前内卷严重、高度竞争的社会环境下，企业粗放式增长已是过去式，企业开始越来越关注数据重视数据，从开始的数字化慢慢转向数据智能化；在企业数据智能化转型过程中，如何推动企业数据智能化转型？如何统一集成、加工、处理数据？数据如何进行业务应用？数据应用价值如何体现？企业中这些炙手可热的问题决定了数据产品经理的存在价值；

数据产品经理和C端、B端产品经理的区别：C端产品经理：比较注重交互体验；B端产品经理：交互+业务流程；数据产品经理：交互+业务流程+架构+技术

（三）数据产品体系与数据数据产品经理分类

按照整个数据生命周期进行划分，数量产品体系可分为三大类：数据采集类型产品、数据资产管理类产品、数据应用类型产品；

按照产品体系对应的产品岗位类型大致可分为：负责数据应用层产品岗、负责数据资产存储计算层产品岗、负责数据集成采集层的产品岗；

（四）数据产品经理的现状

根据大数据产业生态联盟联合赛迪顾问发布的《2019中国大数据产业发展白皮书》显示——截至2018年底，全国大数据核心人才仍存在60万人的缺口，预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。

数据产品经理岗位还处于萌芽期，属于比较需缺型岗位，平均薪资在25K左右。

（五）数据产品经理能力提升