科技猎信息化时代的思考：内容产品经理的方法论（五）
做内容产品经理也很多年了，积累了一些知识，也思考了很多问题，今天就来分享一下。这篇文章主要主要聊聊自己对于数据的思考。
数据 VS 信息，数据的思考
首先：先有信息，还是先有数据？
论我们定义的本质的“信息”，作为客观存在，是最普遍的存在；而数据只是人类发明的载体和实现方式，将“信息”存起来。
而当今时间，在互联网计算机世界上，就是有无数个0，1组成了我们的数据，承载了信息。
其次：信息通过数据存储后，如何发挥价值？
答案是：传播
数据在传播后，就行为了我们通俗所讲的“信息”。
（一个是本质的信息，一个是我们通俗讲的信息，不知大家是否理解~~）
数据放在数据库中，就是一条数据，如果不去使用并触达用户，就永远成为不了用户的信息。
就如同一本书，如果你不去阅读，就只是一些数据；而当你阅读了内容之后，它就成了你的信息；但只有你知道了如何改变你的行动，信息才变成了你的知识。
最重要：在日常工作中，我们容易更多的思考信息/数据的“处理”，而过程中的“传递”无处不在，可别忽视了“传递”；
产品经理更需要思考的是：如何保障在传递过程中的保真？
比如一家酒店的星级是：五星级，在数据库中，可以存储一个字符串“五星级”，也可以存储一个数字5，亦或是存储任意字符，来约定代表“五星级”。不管如何表达，存储的该条数据只是为了代表酒店是：“五星级”，即使是数字也不能计算，也不会出现“5.0”或者“5.00”的小数，更不会出现“5.01”非法了。合理的存储形式，首先是保真，其次是提高处理效率。
对于做“内容/数据”相关的产品经理，数据库等相关基础知识是必不可缺的，简单罗列几点：
（1）数据存储的结构，决定了数据的顺序和位置关系，有：链表、数组、栈、队列、堆等，不要只觉得数据就是存起来就好了，怎么存储，至少决定了日常维护与不同使用场景的效率，需要找到对应数据最适合的存储结构。
（2）数据字段的具体属性，比如是数值（int）还是字符串（varchar）还是时间（datetime），是否必填、长度限制等，各种细节都需要产品掌握到位。
（3）数据处理方式，ETL（Extract-Transform-Load）过程，用的框架是Storm还是Flink，他们的优劣和特性是什么，处理的速度与效率、实效性要求等，都需要产品有一定的认知，以提升技术协同效率和最终产出数据质量。
（4）会写Sql，当然是做数据产品必不可少的技能。
请时刻记得：技术和处理再厉害，本质还是信息是代表什么？在数据处理过程中，是否完整体现了信息的完整性、准确性、及时性、价值等特征，而没有在传输过程中：失真、丢失、增加噪音、信息内容降低等情况。
对于数据的思考就先介绍到这里了，接下来就是对于知识的思考，内容也很点多，会在下篇文章具体的介绍，欢迎继续去阅读。
以上就是“信息化时代的思考：内容产品经理的方法论（五）”的内容了，如果你还想了解其他相关内容，可以来 产品壹佰 官方网站，或者扫码关注产品壹佰的官方公众号。
数据 VS 信息，数据的思考
首先：先有信息，还是先有数据？
论我们定义的本质的“信息”，作为客观存在，是最普遍的存在；而数据只是人类发明的载体和实现方式，将“信息”存起来。
而当今时间，在互联网计算机世界上，就是有无数个0，1组成了我们的数据，承载了信息。
其次：信息通过数据存储后，如何发挥价值？
答案是：传播
数据在传播后，就行为了我们通俗所讲的“信息”。
（一个是本质的信息，一个是我们通俗讲的信息，不知大家是否理解~~）
数据放在数据库中，就是一条数据，如果不去使用并触达用户，就永远成为不了用户的信息。
就如同一本书，如果你不去阅读，就只是一些数据；而当你阅读了内容之后，它就成了你的信息；但只有你知道了如何改变你的行动，信息才变成了你的知识。
最重要：在日常工作中，我们容易更多的思考信息/数据的“处理”，而过程中的“传递”无处不在，可别忽视了“传递”；
产品经理更需要思考的是：如何保障在传递过程中的保真？
比如一家酒店的星级是：五星级，在数据库中，可以存储一个字符串“五星级”，也可以存储一个数字5，亦或是存储任意字符，来约定代表“五星级”。不管如何表达，存储的该条数据只是为了代表酒店是：“五星级”，即使是数字也不能计算，也不会出现“5.0”或者“5.00”的小数，更不会出现“5.01”非法了。合理的存储形式，首先是保真，其次是提高处理效率。
对于做“内容/数据”相关的产品经理，数据库等相关基础知识是必不可缺的，简单罗列几点：
（1）数据存储的结构，决定了数据的顺序和位置关系，有：链表、数组、栈、队列、堆等，不要只觉得数据就是存起来就好了，怎么存储，至少决定了日常维护与不同使用场景的效率，需要找到对应数据最适合的存储结构。
（2）数据字段的具体属性，比如是数值（int）还是字符串（varchar）还是时间（datetime），是否必填、长度限制等，各种细节都需要产品掌握到位。
（3）数据处理方式，ETL（Extract-Transform-Load）过程，用的框架是Storm还是Flink，他们的优劣和特性是什么，处理的速度与效率、实效性要求等，都需要产品有一定的认知，以提升技术协同效率和最终产出数据质量。
（4）会写Sql，当然是做数据产品必不可少的技能。
请时刻记得：技术和处理再厉害，本质还是信息是代表什么？在数据处理过程中，是否完整体现了信息的完整性、准确性、及时性、价值等特征，而没有在传输过程中：失真、丢失、增加噪音、信息内容降低等情况。
对于数据的思考就先介绍到这里了，接下来就是对于知识的思考，内容也很点多，会在下篇文章具体的介绍，欢迎继续去阅读。
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