科技猎数据产品的实践方法论与思考
2021年7月31日到8月1日，人人都是产品经理举办的【2021年人人都是产品经理大会（北京站）】完美落幕。京东数据应用产品部负责人@闫国玉 进行了精彩的内容分享，他分享的主题是《数据产品的实践方法论与思考》。
大家好，我叫闫国玉，我的工作经历大概分为三段。
第一段是在雅虎北京研发中心工作，大家都知道，雅虎在广告方面还是相对比较资深的，而我的工作主要是研发。在这段经历，我主要是学习了很多较成熟的互联网商业化知识，尤其是一些成熟的数据处理技术。
第二段是在京东的广告部，主要工作是站外广告。我们是从零开始建设整个京东的站外广告平台，在这过程中，出于对产品经理的一个兴趣，转型成了产品经理。
以产品经理的身份，在京东主要工作是CPS和CPA的广告，这里从研发到产品经历了一个转型。最后一段是在京东数据中心工作，我带领着数据中台的数据应用产品部，负责整个京东零售数据生态的建设。
一、数据产品的介绍
如果我们把它的产品价值抽象，用四个关键词来去描述，那我认为是洞察诊断、决策并执行，那怎么来定义这四个阶段呢？
1. 洞察阶段
最初大家在看数据的时候，一般看的都是结果数据，拿我们的商家来说，他们看的可能是销售数据，甚至去分析一下不同的购买用户，那这个阶段就属于洞察阶段。
2. 诊断阶段
现在企业都在讲数字化转型，也在讲数字化生态。数据产品在数字化转型阶段进行了自己的演变，那它的下一步迭代是怎么样的呢？
大家在对日常的数据能做一些分析后，当运营越来越精细化时，大家会对数据有更高的需求，比如希望自己去分析一些数据，包括销量情况以及流量情况等。
那有没有可能让产品自动来告诉我这些数据情况呢？
在数据产品的第二段有一个非常大的转变，它从以前的数据资产变成了一种策略资产或者是生意资产，其实就是大家公司核心的运营方法呈现在数据产品里。
3. 决策阶段
在诊断之后，产品会自动告诉我根因，下一步大家就会提出更高的要求，也就是说产品能不能在策略上给我提出建议？
比如我今天销量不好，那是我的流量不够还是转化率低？进而给我分析原因以及提供建议，再比如说，你建议我去投更多的广告还是建议我参加更多的活动，所以在这个阶段里，数据产品开始去指导决策。
4. 执行阶段
再继续往下，当你已经告诉我了一些策略，那你能不能在我比较有确定性的策略下自动做一些执行。
在第四部分，通过数据产品把各种动作去连接起来，就到了策略执行，策略执行之后，整个数据就会产生效果，数据的效果再回流到整个数据产品中就会形成一个闭环。
二、数据产品的演进过程
1. 数据看板
在整个产品平台化之后，我们希望各个业务的产业都能利用当前的数据产品平台，大家可以把自己的分析思路或者分析模型呈现到上面，加上现在的产品基础组件标准，还有一些服务，形成产业效率最大化，这个阶段我们做了平台化的改造。
那平台改造后我们达到了一个怎样的效果呢？比如以前可能是一个平台，大家都没有办法参与进来，那在改造之后我们其实变成了微信，各个业务可以在里面建一些小程序，在这些好处的基础上，大家又有了一个一致的产品。
所以在改造以后，成功把各个业务部门的产权融合到一块，然后形成一个平滑的数据平台，那在这个阶段我们内部把这个数据产品叫做数据看板平台。
2. 平台化
在数据看板平台之后，接下来会有很多的分析决策以及众多执行。我们把整个数据平台都建立了决策引擎，然后把整个分析模型还有分析方法论呈现在这个决策引擎里，接着就跟各个业务系统或者生产系统进行业务执行的绑定，最大化地提高效率。
大家可以看到，数据看板阶段更加专注于组件的通用化，以达到我们统一技术站，统一框架，统一组件库，然后在上面我们会把整个数据服务化，也就是说大家在利用一些通用的数据的时候，不用自己验收，大家可以充分利用数仓，基于数仓包装出的服务去建设自己的数据产品，所以这里其实整个的主题就是多决策的服务化。
3. 分析决策
我们建设的中间灰色部分就是整个决策中心，决策中心再细分就可以分成两部分，一部分是业务在很多那年里沉淀下来的一些规则、思路、生意经。我们会把这些生意已经变成角色引擎，形成规则化的东西来帮助大家更高效的全业务运转起来。
另一部分是我们利用了大量的算法解决更好的场景并给到业务，结合算法利用数据把这些算法形成模型，然后经过训练，把它形成一些业务规则，并且通过数据不断地去迭代。
把数据模型和方法论沉淀在决策中心里，这时我们的决策中心可能就是整个公司的一个核心经营思路，然后把一些重复的思路以及一些人不擅长的东西全部交给我们的决策中心去完成。
4. 动作执行
在决策中心建设成型之后，经过测试，如果测试效果不错，那下一步就会指导模型，做大量的执行动作。
比如说我是一个负责商品的运营人员，以前我管理着很多商品，要靠自己的经验去做事；现在我只要把规则制定并选择好，在这些规则的基础上，让业务系统去做联动，而我就可以自动托管去完成多件事，最终形成一个完整的数据闭环。
值得一讲的是，一些知道我们数据产品情况的合作伙伴也想去用这个数据产品，所以我们会把整个数据产品去做SaaS化，这就是我们整个的建设过程。
三、数据产品未来的思考
我们一直在思考数据产品的未来应该是怎么样的？
给大家先举个例子，以前我们的数据产品可能就是一些工具。那什么叫做工具？
类比到人的生病体检过程，最初级的数据产品相当于人的血压计或者血糖仪，这些产品的特点是自己使用以及自己检查，依赖你自己的主动检测才会得知具体数据。
在这个基础上，我们向前探了一步，在下一阶段把它变成了一个体检中心。比如说你得知你身体的一个指标，可能是血压、血糖等，通过这个指标，能够检测出身体的一个异常报告，你可以看到身体各方面的情况，但是体检中心不负责治病。
那下一阶段呢，就希望我们的数据产品变成一个三甲医院，它可以给你治病，也就是能够帮助你解决身体上的问题。
那具体数据数据产品会变成什么样的？
也就是说我们在不同的场景下，我们会出不同的诊断入口。拿店铺诊断举个例子，比如说，我的一个店铺销量下滑，它会主动告诉你销量下滑以及销量下滑的各种因素，它可能会告诉你这些因素的严重程度，这样子就变成了一份诊断清单。
而在医院里会有分诊台，分诊之后会形成分诊结论，接着形成一个诊断清单，在诊断清单里形成一个综合的诊断报告。
那为什么要分诊呢？就是每个组织都有自己的架构，每一部分可能都负责比较专业的部门，因为数据部门是一个横向的组织，它要利用起各个专业部门的一些经验。
这是我们对未来数据产品的一些思考，我们也希望在这里面通过数据把整个串联起来，把整个策略去做回收，然后再开发新的策略。
四、数据产品的能力模型
大家可以思考一下数据产品需要一些什么样的能力？
1. 懂产品
只有完善的产品基础知识体系，才能创造出体验好的产品。
2. 懂数据
也就是如果数据产品不懂数据，这个数据产品的价值就发挥不出来。所以我们一般要大家去了解数据分析模型以及很多常用的方法论，让数据产品的价值不断去提高。
3. 懂技术
因为在整个技术数据产品的方案设计过程大部分需要产品来参与，比如我的数据要达到这个时效可能性多大，这个需要产品的一些前置判断以及利用各种技术，如果你不知道这些要点的话，你就不能把数据产品的整个价值最大化，也限制了整个数据产品的可能。
4. 懂业务
如果不懂业务，整个数据产品完全没法使用，所以在整个数据团队建设过程中，我们会把数据产品经理以各种形式跟各个业务部门深度地去了解业务，然后参加业务部门的各种战略会，站在数据的角度去帮业务解决问题。
所以这就是我们的数据产品的一个能力模型。
五、微信十年的产品思考
张小龙在微信十年的时候讲了一句话，微信十年，如果非要用两个词来描述微信，我想，一个是连接，一个是简单。连接，是很美的。因为世界的运行就是靠万事万物的连接而进行的。对于产品来说，做连接，意味着做服务的底层设施，因为基于连接可以演变出来的结果是丰富的。我用简单来作为美观，实用，合理，优雅的代名词。
我们不敢说是和他的想法不谋而合，但我们确实是在按照这两种思路是按照这两种思路去建设的。
1. 连接
我们把数据产品形成了一个基础设施，让它去连接，向下连接数据源，向上连接业务系统，然后沉淀生意资产和数据资产，让它去建设一个基础设施，让整个生意转起来。
2. 简单
简单就是我们通过各种场景化，让整个业务在它的经营过程中最大化的简单化，让大家的企业越来越好，让大家的效率越来越高。
以上就是我的分享，谢谢大家。
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本文为【2021产品经理大会（北京站）】现场分享整理内容，由人人都是产品经理实习生 @黄彩怡 整理发布。未经许可，禁止转载，谢谢合作
题图来自大会现场