如今，幾乎每個公司都有一名產品經理。根據定義，產品經理負責協調各方的需求，選擇業務模型以及根據公司的產品生命周期進行協調，開發，營銷和運營。在互聯網發展的幾年中，數據產品管理者的能力模型不斷更新，對從業者提出了更高的要求，這給他們帶來了巨大的壓力。那么如何做一個好的數據產品經理？下文給出四點方向。

　　1.要極其熟悉公司業務及動向。

所以要了解公司的商業模式、戰略、以及業務流程、要考核的各種指標，以及指標背后的業務含義等。這一點，再了解都不夠。

　　2.要了解數據分析。

好的數據PD，即使不做數據PD，也應該是個數據分析師。數據PD的一大要務就是將數據分析做成可復制，可自動運轉的系統。雖然有數據分析師們圍繞在自己周圍，但是自己也要清楚業務的問題，分別要看什么數據，或者當數據出現后，意味著業務出現了什么問題或者會出現什么問題。這一點，要向最好的數據分析師們看齊。

　　3. 要了解數據倉庫及商務智能。

這 兩個關鍵詞背后都是龐大的體系，恐怕我短短半年的轉崗時間太短，雖然能夠對別人講解一通商務智能產品的架構。嘴里雖然會拋出若干個類似于匯總，鉆取，度 量，指標，維度，緩慢變化維，層次，屬性，儀表盤等等術語，但是也不支持多幾層的知識鉆取，遇到異常問題，也不知道該從什么地方分析原因。幸而身邊有數據 倉庫的同事，可以多多學習。這一點，沒有天花板。

而商務智能，做為一門學科，起源于20世紀90年代，它的出發點是幫助用戶更好地獲取決策信息，最初商務智能的動機是為用戶提供自助式的信息獲取方式，這 樣，用戶就可以不用依賴于IT部門去獲取定制的報表。而如今，商務智能除了提供信息，更主要的是降低用戶獲取數據的門檻，提升數據的實時性等方面。從降低用戶獲取數據的門檻一個方向，我們就可以做很多事情，比如如何設計信息儀表盤？如何讓數據以更親和的更直觀的方式展示？如何能夠讓用戶離線訪問？如何能夠實現警戒數據的主動發送？這一點上，花多少功夫都不多。

　　4. 要精通數據產品開發流程。數據開發+產品開發。

數據PD的最終目的是要做數據產品。這里要拆開看，其一，數據產品本身也是在線可供用戶實現的產品，既然是產品，產品的整套研發思路和普通的產品沒有太大區別，用戶是誰，他們需求是什么，滿足需求需要什么featurelist，每個feature list的資源評估以及優先級如何，產品的生命周期如何?這是產品開發。然后他是個數據產品，意味著這比普通的產品，多了更多的要求。在數據這個內核之外，它需要各種feature list，如訂閱，搜索，自定義，短信接口，郵件接口等。但是數據這個內核，也需要一套數據開發流程。

上述就是關于如何做一個好的數據產品經理的全部內容，想了解更多關于數據產品經理的信息，請繼續關注中培偉業。