數據產品的前世今生

互聯(lián)網是個制造流行概念的行業(yè)，“數據產品”也不幸免。其實，數據產品的“實”早就存在，只是“名”是后面幾年慢慢流行起來的。

我看到過很多討論數據產品的文章，但大家基本沒有統(tǒng)一的認識，對概念的理解也不太認同，所以這里想簡單寫寫自己的觀點，主要內容也是不會在其它網文看到的一家之談。

1、什么是數據產品

要談清楚數據產品，首先不可回避的“俗套問題”便是數據產品的定義認知。我的理解是：廣義來看，數據產品是可以發(fā)揮數據價值去輔助用戶更優(yōu)的做決策（甚至行動）的一種產品形式。它在用戶的決策和行動過程中，可以充當信息的分析展示者和價值的使能者。從這個角度講，搜索引擎、個性化推薦引擎顯然也是數據產品，由于產品形態(tài)已經比較成熟，所以很少被人劃分到數據產品的概念里，另外，這類產品往往大都在數據外面穿了一層外衣，使非專業(yè)的用戶并不能直觀的感受到數據的存在。

除此之外的，便是狹義范疇的數據產品，比如大家熟知的淘寶數據魔方、百度指數、電商的CRM平臺、各種公司內部的數據決策支持系統(tǒng)等都是數據產品，我后面會有個結構化的分類介紹。

2、為什么會有數據產品

人們日常的商業(yè)活動都是“決策”和“行動”的螺旋上升過程及交織在一起的子過程（圖1），主過程里的決策表示內心拿定一個主意要怎么做，要達到什么樣的目標，行動是具體的執(zhí)行過程，比如用戶要解決出行不方便的問題，他的主決策可能是“買一輛適合自己的轎車代步”，而在具體行動過程中，馬上又會面臨“買什么車”、“在什么渠道買”等子決策問題。

所有的決策以及行動中的子決策過程都是基于“某種參考”的，最簡單的參考可以是自己的直覺，好一點會依賴“過來人”的主觀經驗，但拍腦袋決策越來越難，所謂專家也屢屢被打假；而最優(yōu)的決策需要依靠“證據”，定量的證據即時數據，隨著數學、統(tǒng)計學、計算機科學的普及，數據在決策優(yōu)化過程中的價值越來越大，在大數據時代尤其如此。

決策過程中，數據的價值可以通過什么來體現？不外乎三種：a.數據本身、b.數據服務、c.數據產品。舉個例子來說，如果某用戶想知道明天的天氣是否適合出行，他可以直接看明天的氣溫數據，這個就是數據本身在發(fā)揮價值；他也可以咨詢相關的數據分析師或咨詢顧問，由他們提供人工的數據服務或解決方案來判定明天的天氣；第三種方式便是使用數據產品，它把數據、數據模型以及分析決策邏輯盡可能多的固化到一個軟件系統(tǒng)中，以更自動化、更準確、更智能的方式來發(fā)揮數據的決策價值。

3、數據產品的分類

在狹義的范疇里，從使用用戶來看，可以是企業(yè)內部用戶，外部企業(yè)客戶，外部個人客戶等。從產品發(fā)展形態(tài)來看，從最初的報表型（如靜態(tài)報表、DashBoard、即席查詢），到多維分析型（OLAP等工具型數據產品），到定制服務型數據產品，再到智能型數據產品、使能型數據產品等。（如題圖所示）。

由于報表型數據產品過于蒼白、可視化能力有限，而多維分析型數據產品更適合于專業(yè)的數據分析師而不是業(yè)務或運營人員，使用局限性也越來越大，所為未來的趨勢可能是定制服務式和智能式的數據產品。

所謂定制服務型數據產品，是基于用戶的深層次需求，構建最適合當前業(yè)務痛點的數據模型、產品設計、可視化方案等。在這里數據產品充當的更像是服務提供者，而不是一個通用的工具。

智能型數據產品則會更多的將大數據的智能性融入產品，并與決策邏輯結合起來，發(fā)揮作用。比如，你可以有一套傳統(tǒng)的會員營銷系統(tǒng)，允許你按自己的規(guī)則篩選目標用戶；而也可以在更智能的數據產品中這樣來實現：輸入你的營銷目標及參數，比如要開展雙十一母嬰市場的促銷活動，系統(tǒng)可以基于以往海量數據計算出應該選擇什么品類的商品，在什么用戶群中，以什么形式開展活動效果會更佳。

現有的大多數數據只是告訴你現在或未來的情況是怎樣的，問題痛點出現在哪里，但卻不能給出更完善的建議，甚至支持一個建議的執(zhí)行。使能型數據產品要做的就是這樣的工作，它不僅可以告訴你，哪些用戶流失的傾向性大，還可以直接引導用戶展開后續(xù)補救的執(zhí)行流程，哪些細分群體需要通過促銷活動刺激，哪些需要服務關乎，哪些需要為他提供專享的VIP業(yè)務，哪些需要更好的互動等等。

4.數據產品需求把握的特殊性

一個真正好的數據產品要首先把握一個核心——找到用戶的真正核心需求、痛點。這句話對于非數據產品的產品經理來說簡直就是天經地義的廢話。但對于一個數據產品經理而言，得來卻不那么容易，有其特殊性。

第一個特殊性，是需求層次特殊性，數據產品的用戶中往往會有很多內部用戶，他們對數據、數據分享、數據處理的理解和熟練程度各有不同，因此會提出各種不同層次的需求，概況起來大致包括：1).業(yè)務/管理需求；2).分析需求；3).數據需求。舉例來說，某電商要改善全體用戶的訂單轉化效率，這個便是第一類需求；為了完成此目標，會有很多工作要做，也會有很多分析需求隨之產生，比如分析商品詳情頁的跳出趨勢，便是第二列需求；而具體某某數據項的統(tǒng)計則屬于數據需求。最可怕的便是，需求方遇到了問題（第一類需求），指定了錯誤的分析策略（第二類需求），有提出了明確的數據需求（第三類需求）。而對于數據產品經理，從數據需求，引導出分析需求，進而介入反應具體痛點問題的業(yè)務/管理需求，是一門必修課。

第二個特殊性，是內部數據產品需求方的特殊性，企業(yè)內部的數據產品的用戶，既是是用戶，也是自己的同事、朋友、領導、下屬，他們本身就對產品經理的決策權有一定的干預能力，需要產品經理去平衡“理想與現實”，你懂的。這種情況對于非高決策者直屬的數據團隊而言，尤為嚴重。

5.數據產品的三個關鍵要素

我認為，要成就一個數據產品，需要關注三個關鍵要素：1).數據、2).決策邏輯、3).行動流程。

數據的價值，毋庸置疑。它就像整體產品內部流淌的血液。具備什么樣的數據類型、數據周期、數據粒度，往往會決定你的數據產品可以提供什么服務。

決策邏輯是很多平庸的數據產品所欠缺的，它們只是簡單的、響應式的展示了需求方的報表。好的數據產品，應該可以幫助用戶思考，尤其是將平時用戶遇到業(yè)務痛點是的決策邏輯，部分或全部融合到數據產品后，可以可視化的、動態(tài)的、便捷的顯性化決策的過程，提高用戶的決策效率。

僅僅停留在發(fā)現問題、分析問題是不夠的，我們還需要對問題的解決能力，這就涉及到第三個關鍵要素——行動流程。舉個例子，當數據產品分析某個細分用戶群時，發(fā)現最近一個月其活躍度明顯下滑，那是否可以自動觸發(fā)一個營銷流程，基于用戶的特征，開展個性化的“行動流程”，并在流程中的各個環(huán)節(jié)發(fā)揮數據的價值。

6.數據產品與大數據的關系

非常不想寫這樣的踩著三俗概念的解釋性文字，因為大數據是一個被所有人提起，但幾乎所有人又不明白的概念。我在這里寫什么概念解釋都是錯的，徒增搜索引擎的“負荷”。

所以，還是回溯到核心價值角度來看：前面提到數據產品大的價值在于輔助使用者優(yōu)化決策，以及輔助決策價值的實現。如果把數據產品比作一臺機器的話，那數據就像這臺機器運轉的原材料。“原材料”+“處理過程”+“結果展示與應用”≈數據產品。

而大數據當然也屬于數據的范疇，它好比是一種更高效的原材料，可以提供更高效的價值（更多角度的、更深度的、更實時的信息與知識，尤其是預測性的知識），“高效的原材料”+“高級的處理過程”+“高級的展示與應用”結果也是數據產品，當然你也可以土土稱之為“大數據產品”。

再舉個不專業(yè)的例子來理解：大家熟悉的“天氣預報”就是一個典型的數據產品，它的原材料可能有很長時間段的溫度、濕度、風力、日光強度、紫外線強度、PM2.5值、位置信息、衛(wèi)星上的采集的各種數據、其它地面設備的各種專業(yè)的氣象相關數據（示例而已，專業(yè)人士請自行補充）；對這些數據的篩選、清洗、分析、挖掘等一系列“處理過程”可以得到未來幾日在幾個核心氣象特征的數據值與概率（溫度、風力、陰晴雨雪等）；而我們看到的天氣預報這款數據產品，則是將上述核心信息綜合到一起，賦予視頻+GIS的展示形式，以及復制大眾在“行動”方面的建議（出行建議、穿衣指數、洗車指數等）而成的。

而這種大數據結合數據產品發(fā)揮更大價值的例子身邊還有很多。試想，你如果能夠準確預知明天某只股票的漲跌趨勢，比費盡心思基于部分歷史信息總結出來的規(guī)律要有價值的多；你如果可以知道下個月哪些用戶會突然對母嬰類商品大宗采購，也會節(jié)省很多“千人一面”的傳統(tǒng)廣告費用。

而一個數據產品的產生過程，最合理的恰恰就是從價值驅動的角度出發(fā)的。而不是單純的從數據出發(fā)或者從技術出發(fā)。

最后：數據產品的6個方面寫下來，有概念，也有白話的示例，初衷是想從基本的生活常識和基本的邏輯角度出發(fā)去看待所謂的“新生事物”，而不是動輒各種專業(yè)術語，寫者高高在上，聽眾云里霧里的感覺。

名稱欄目：數據產品的前世今生
當前地址：http://muchs.cn/news/166464.html

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