数据产品经理的发展阶段 先技术后产品
数据产品经理这个职位还是比较火热的,对于能力的要求也比较高。那么大家知道数据产品经理的发展阶段是什么样的吗?今天就跟着小编一起简单了解一下。
数据产品经理的发展可以分为以下三个阶段:
1. 技术替补
其中需要运用到产品化的基本能力之外,更需要运用到数据的收集、处理、分析、利用,如:爬行采集数据,埋点设计,数据清洗,数据提取,数据指标体系,数据字典,数据可视化等。
先技术后产品,这部分工作大多是从内部开发团队中抽出来应付,如数据库工程师,数据挖掘,数据分析等相关角色来支持。
这些工作一直持续到后期,需要将数据输出到应用程序中,开发人员开始对产品思维的东西感到厌倦,无法实现业务场景化、目标人群分析、产品结构化和页面化。此时才提出职位角色:数据产品经理。
2. 产品转岗
多数企业采用现有的产品经理兼顾数据产品应用化的工作,其转换节奏大致为:数据可视化>数据指标>指标字典>埋点设计&管理>数据分析。到达数据仓库这一层,才算初步完成数据产品经理的工作交接。
3.角色职业化
将数据产品经理朝更高层次发展,需要深入到数据底层的生产、收集、管理工作中去。
连接的方式就是:数据分析>数据仓库>数据收集/清理(掌握PythonSQL等技术)>算法&推荐(当然算法/推荐产品经理也可以扩展)。
达到算法和推荐水平,是目前数据产品经理中最高层次的。能精确收集数据,优化算法,精确推荐,把握并实现前端业务场景商业价值最大化。
所以,总的来说,数据产品经理的发展阶段,就是先技术后产品。从技术中分离出来的,专门进行数据的分析管理。由此看来,数据产品经理还是懂一点技术比较好。
以上就是“数据产品经理的发展阶段 先技术后产品”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。
数据产品经理的发展可以分为以下三个阶段:
1. 技术替补
其中需要运用到产品化的基本能力之外,更需要运用到数据的收集、处理、分析、利用,如:爬行采集数据,埋点设计,数据清洗,数据提取,数据指标体系,数据字典,数据可视化等。
先技术后产品,这部分工作大多是从内部开发团队中抽出来应付,如数据库工程师,数据挖掘,数据分析等相关角色来支持。
这些工作一直持续到后期,需要将数据输出到应用程序中,开发人员开始对产品思维的东西感到厌倦,无法实现业务场景化、目标人群分析、产品结构化和页面化。此时才提出职位角色:数据产品经理。
2. 产品转岗
多数企业采用现有的产品经理兼顾数据产品应用化的工作,其转换节奏大致为:数据可视化>数据指标>指标字典>埋点设计&管理>数据分析。到达数据仓库这一层,才算初步完成数据产品经理的工作交接。
3.角色职业化
将数据产品经理朝更高层次发展,需要深入到数据底层的生产、收集、管理工作中去。
连接的方式就是:数据分析>数据仓库>数据收集/清理(掌握PythonSQL等技术)>算法&推荐(当然算法/推荐产品经理也可以扩展)。
达到算法和推荐水平,是目前数据产品经理中最高层次的。能精确收集数据,优化算法,精确推荐,把握并实现前端业务场景商业价值最大化。
所以,总的来说,数据产品经理的发展阶段,就是先技术后产品。从技术中分离出来的,专门进行数据的分析管理。由此看来,数据产品经理还是懂一点技术比较好。
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