編輯導語：如今在這個大數(shù)據(jù)時代，我們的很多信息都是互通的；比如你在刷抖音時看到了今天淘寶買過的類似商品推廣，比如淘寶給你推薦的都是你喜歡的等等；本文作者分享了關于怎么規(guī)劃一個好的數(shù)據(jù)產(chǎn)品的方法，我們一起來看一下。

全球早進入了第四次產(chǎn)業(yè)革命時代，各行業(yè)對此次產(chǎn)業(yè)革命的理解和實施雖有不同，但背后的發(fā)展原理和邏輯基本一致——大數(shù)據(jù)的發(fā)展與應用，數(shù)字化技術的全面使用。

越來越多的產(chǎn)品經(jīng)理會有疑問，數(shù)據(jù)類的產(chǎn)品應該怎么設計？自己能力是否合適？是否感興趣？等等，希望我的這篇文章可以幫你了解數(shù)據(jù)產(chǎn)品和察覺自己的興趣。

一 、了解數(shù)據(jù)存在的原因

這里有三個簡單的“栗子”：

• 不調(diào)研不知道，經(jīng)驗錯覺：在你每天去公司的路上，覺得一個路口左轉是最快的選擇，而在路口你發(fā)現(xiàn)很多同事右轉去公司，好奇心促使你詢問了幾位同事，才發(fā)現(xiàn)右轉更便捷；
• 不總結不知道，關聯(lián)錯覺：在超市里，紙尿片旁邊的啤酒總是賣的很快，很多人不了解，后面通過深入分析發(fā)現(xiàn)來買紙尿片的爸爸都順便買了啤酒；
• 不觀察不知道，片段錯覺：一個星級酒店早餐廳，有時人多，有時人少，自己去了好幾周才觀察到規(guī)律，一家直銷公司經(jīng)常在酒店開會；

造成錯覺的因素很多，這些“栗子”告訴我們，我們獲取信息的方式已經(jīng)逐漸開始改變，有時你需要更高的“視角”才能看得到全局；例如從別的同事獲取，從超市里的“攝像頭”統(tǒng)計，從幾周自己的多維度“觀察和總結”。

數(shù)據(jù)解決的就是實在問題——協(xié)助你找到原因，看到本質。

二、洞悉數(shù)據(jù)無處不在

數(shù)據(jù)無處不在的本意是指——任何行為與事物，數(shù)據(jù)都是可以被量化，被模型化的；通過量化與模型，我們可以統(tǒng)覽全局，預測未來；簡單的說，就是換個“上帝視角”察看世界。

這里要注意的是——在線的數(shù)據(jù)才是數(shù)據(jù)，離線的會隨著時間的流逝逐漸貶值；數(shù)據(jù)來自于設備，通過網(wǎng)絡傳輸和統(tǒng)計，這也就是“萬物互聯(lián)”的時代；在這個時代里，萬物產(chǎn)生碎片數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)又能產(chǎn)生連接，最后通過數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)間的關聯(lián)可以獲取更多數(shù)據(jù)。

三、找到數(shù)據(jù)間的相關性和連接性

每個人在不同地方都會產(chǎn)生很多碎片化的數(shù)據(jù)，例如你在超市里轉了幾圈，買了一些商品，然后辦了張會員卡，會員卡里用的手機號，手機號又開通了微信支付；數(shù)據(jù)會把這些行為記錄下來，并形成每個人的一幅數(shù)據(jù)畫像：“你是一個喜歡某商品的人，除目前購買商品外，還存在一些潛在商品，你喜歡使用數(shù)字支付手段。”

如果是一個多元多業(yè)務產(chǎn)業(yè)的集團公司獲取了你的這些數(shù)據(jù)，就可以通過大會員系統(tǒng)進行產(chǎn)業(yè)的整合，例如某大廠可以根據(jù)你的消費行為和消費習慣，在你看視頻時或搜索網(wǎng)絡資料時按你的喜好進行推薦。

新零售崛起的背后是數(shù)據(jù)在驅動，在新零售的閉環(huán)服務中，已經(jīng)把人（消費者）、貨（商品）、場（渠道）三種數(shù)據(jù)進行連接；進而體現(xiàn)完整的信息和重現(xiàn)消費行為，從中去營造更貼心的服務和更多商機。

數(shù)據(jù)的價值就隱藏在場景的細節(jié)中，數(shù)據(jù)的相關性比數(shù)據(jù)本身更重要，他可以讓一個企業(yè)衍生多元化的商業(yè)模式；你會發(fā)現(xiàn)某寶和某團接入的服務越來越多，越來越像，似乎各產(chǎn)業(yè)在這些App上都沒有了明顯的邊界，這離不開數(shù)據(jù)的功勞。

四、深刻理解數(shù)據(jù)有流動性（重點）

在用身邊產(chǎn)品時，不知道有沒意識一個隱蔽的循環(huán)和創(chuàng)新形態(tài)：用數(shù)據(jù)做好產(chǎn)品，用好產(chǎn)品拿到更多數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析的工作必須落地在產(chǎn)品上，因為數(shù)據(jù)是虛的，解決方案才是實在的；本來獲取數(shù)據(jù)，就是為了解決實在的問題。

大數(shù)據(jù)本身是自利、利他的產(chǎn)品，互惠互利，是數(shù)據(jù)流通的根本；數(shù)據(jù)很難一家獨大，數(shù)據(jù)的合作與聯(lián)動將是發(fā)展的趨勢。

我舉個“栗子”說明，一家線下超市的顧客流量數(shù)據(jù)一般不會主動共享，因為數(shù)據(jù)是超市的資產(chǎn)；但是超市如果把顧客流量的數(shù)據(jù)共享給出行車公司，出行車可以讓更多的司機在流量大的時候來到超市周邊，則能極大改善超市的打車體驗，同時出行車也有更好的利潤；目前企業(yè)間的合作還比較缺乏信任感，這種跨行業(yè)的打通少之又少，還在起步發(fā)展階段。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理如何更好的進行數(shù)據(jù)打通？數(shù)據(jù)打通需要找到流通方（這里的流通方可以指內(nèi)部跨部門，也可以指跨企業(yè)）的共同痛點；當利益高于幾方之間的競爭和研發(fā)成本時，數(shù)據(jù)共享會變得理所當然；從這個層面上講，設計數(shù)據(jù)產(chǎn)品是需要懂商業(yè)的，知道商業(yè)目標，了解目標問題，才能解決問題；數(shù)據(jù)只是一種方式，是我們過程的工具，而不是結果。

五、清楚數(shù)據(jù)的道德約束

數(shù)據(jù)的使用肯定會越來越多，數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、保密等等越來越重要；監(jiān)控的日志應該怎么存儲？對用戶行為的收集應該收集到什么程度？與跨行業(yè)公司合作時，數(shù)據(jù)開放是否能得到用戶許可？用戶不許可怎么辦？這些問題會一直持續(xù)。

作為一名數(shù)據(jù)產(chǎn)品的設計人員，時常需要問自己，何為對？何為社會增值？如何規(guī)劃一個產(chǎn)品才能不違反道德原則？

我在做產(chǎn)品設計時，一直遵循稻盛和夫的原則“作為人，何為正確”去規(guī)劃產(chǎn)品。

目前數(shù)據(jù)安全的邊界相對來說還是模糊的，國家的政策與法規(guī)正在完善；水能載舟，亦能覆舟，從社會價值與共榮的角度去思考，少些貪婪，大家的生活會更好。

好產(chǎn)品，本身就是一種對社會的善意。

六、關心數(shù)據(jù)屬性和操作

數(shù)據(jù)的量很大，不同類別數(shù)據(jù)屬性差異很多。

舉幾個栗子：公共屬性的數(shù)據(jù)需要收集，因為覆蓋率很高；戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)需要收集，因為數(shù)據(jù)很稀缺；重要的數(shù)據(jù)不可再生，必須實現(xiàn)備份；可復制性的數(shù)據(jù)可以權重放低，因為再生成本很低。

當然，具體的內(nèi)容還要結合公司商業(yè)模式、商業(yè)范圍、商業(yè)重點去思考。

七、時刻留意數(shù)據(jù)質量

與關注的點必須吻合，減少無用數(shù)據(jù)；因為機器學習需要大量精準數(shù)據(jù)，噪聲數(shù)據(jù)過多的數(shù)據(jù)會影響學習效果，同時讓學習效率變低。

我們在思考主動收集數(shù)據(jù)時，應該是考慮收集最核心最不可缺少的數(shù)據(jù)，與你想解決的問題緊密結合的數(shù)據(jù)，少就是多，精就是簡。

八、設計最小數(shù)據(jù)閉環(huán)

想解決的問題總是很多，解決問題是為達成目標，什么樣的問題組合可以形成最小閉環(huán)？這個最小閉環(huán)很重要，可以幫助你找到方向，減少公司投入成本，獲得項目落地可行性。

應從最小閉環(huán)開始做長線規(guī)劃，分版本進行數(shù)據(jù)產(chǎn)品的更新。

九、明確對業(yè)務方的吸引力

數(shù)據(jù)的真正使用者，是業(yè)務相關方，你的數(shù)據(jù)業(yè)務相關方是否感興趣，與項目的主要關系人想法是否吻合，業(yè)務相關方是否愿意交出數(shù)據(jù)給你統(tǒng)籌整理，都是影響項目成敗的關鍵。請關心所有關聯(lián)部門的想法，它們都是你的內(nèi)部客戶或供應商。

十、做個有責任的產(chǎn)品經(jīng)理

所有接觸到數(shù)據(jù)的產(chǎn)品，都代表著責任，數(shù)據(jù)量越大，數(shù)據(jù)越多，數(shù)據(jù)積累時間越久，代表你身負的責任越多，機密程度越高，維護成本越大。對你手上負責的數(shù)據(jù)，請分清各種取閱權限，用制度和流程保證安全，承擔責任法則。

十一、打造以數(shù)據(jù)為核心的企業(yè)引擎（核心）

前面講到不懂商業(yè)就做不好數(shù)據(jù)產(chǎn)品，但在數(shù)據(jù)核心引擎這一節(jié)，還需要理解多一個概念：不懂數(shù)據(jù)就沒有商業(yè)。

數(shù)據(jù)轉化企業(yè)引擎階段，我們需要思考“企業(yè)智能”，所謂企業(yè)智能，是通過數(shù)據(jù)讓企業(yè)完成智能化的運轉與決策的過程，可以分為幾個階段：

• 數(shù)據(jù)驅動決策，企業(yè)的決策會依據(jù)已有的數(shù)據(jù)進行下一個方向的選擇；
• 數(shù)據(jù)驅動流程，按已有的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)內(nèi)容，改變公司部門的流程與合作方式；
• 數(shù)據(jù)驅動產(chǎn)品，把數(shù)據(jù)作為產(chǎn)品的改進輸入，以數(shù)據(jù)為最好的說服力進行產(chǎn)品改造迭代；
• 數(shù)據(jù)驅動業(yè)務，公司的業(yè)務與數(shù)據(jù)緊密結合，商業(yè)模式建立在數(shù)據(jù)的收集和思考之上；

簡單的可以理解為：使用數(shù)據(jù)——解決問題——收集問題數(shù)據(jù)——創(chuàng)新完善收集方式——再使用數(shù)據(jù)。

這個過程中有幾個關注點，首先，要有足夠的眼界，知道有；其次，要有足夠的知識，知道用；最后，要有足夠的商業(yè)系統(tǒng)框架，懂得用，去解決實際的問題。

回到當下，目前最熱門的是“人工智能”與“大數(shù)據(jù)”，其實兩者是相輔相成的——“人工智能”需要“數(shù)據(jù)”進行學習，只有具備充分數(shù)據(jù)的情況下，機器才能變得更智能；脫離了數(shù)據(jù)，人工智能將缺少了學習的機會。

數(shù)據(jù)時代，機器將變得越來越聰明，語音助手已經(jīng)到了引爆點，逐漸的開始大規(guī)模使用。

人工智能正在讓人們生活方式、車輛駕駛方式，社會服務方式等各個方面發(fā)生改變；它正在試圖“讀懂”你、“了解”你、“預測”你的每一步行為。

運用數(shù)據(jù)，將是一種技術較量，也是一場組織變革，更是公司與公司間，甚至國家與國家間的大競爭。

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，請在這個最好的時代發(fā)光發(fā)熱，時代需要你！

作者：聞笛；微信公眾號：大產(chǎn)品

本文由 @聞笛 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)許可，禁止轉載

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