作为数据产品经理的一天

数据产品经理作为这两年大数据行业的热门职业，经常有小伙伴会问我数据产品经理是做什么的，给大家简单讲下作为数据产品经理的一天是怎么度过得，算是一篇记录文吧，看完或许大家对这个职业的了解会更深入一些。

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早上10点：处理数据需求

到公司打开电脑处理下这周的需求，需求种类包括业务的数据需求或者平台类的数据需求，这也就反映了数据产品经理的工作方向其实也有细分，比如是面向业务还是面向平台，不同对象的数据需求内容不一样，对数据产品经理的能力要求也就不同。

在处理数据需求的时候，数据产品经理要对需求做以下评估:

1.需求合理性评估

不管是提需方是什么角色或者需求类型是什么，数据产品经理都要对需求做合理性评估。这个合理性包括几个维度:需求收益或价值，统计**指标或建设**报表是否能及时反应业务变化。以我的经验来看要求提需方把这点想清楚其实很难，所以需要数据产品经理评估或者引导业务。这个过程同样对数据产品经理也有要求，是否对业务足够了解，是否能利用专业能力帮助业务在数据层面发现问题。

2.需求优先级评估

跟功能性产品经理有所不同的是数据产品经理日常会面对同一时间要处理大量的数据需求，但大部分公司对于数据的人力和资源都是极其紧张的，所以对需求做优先级评估是必备技能，同样也是几个维度来判断优先级：需求影响面、业务紧急程度、是否影响业务决策等，这些也是产品经理的基本功。

3.需求实现方案评估

与功能性产品不同，在数据需求进入开发阶段，数据产品经理是需要具备评估数据需求实现相关技术方案的能力，这也是很多人觉得数据产品经理难以转行的原因，即需要一定的大数据专业知识。比如一个建设实时大屏的需求，开发是用什么计算引擎来完成实时计算、实时大屏以什么频率更新数据等，这些都是需要数据产品经理有所了解的。需求实现的重要环节是开发完成的，多了解技术知识对需求交付是会降低沟通成本和减少试错成本。

4.需求实现排期评估

大家可能会有疑问为什么数据产品经理还要对需求排期进行评估。原因是数据需求开发难以避免出错的场景，所以是需要预留时间做数据校验的。同时数据开发都是多个需求并行的，所以数据产品经理需要具备并行需求排期掌控及排期粗估，预估完成的预期时间，这样一个数据需求的交付节奏就大致完成预估了。

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早上11点：团队开会

其实开会没什么可细说的，除了日常需求外数据产品经理还有一些项目制的需求，团队内部每周都会同步下项目进展、当前项目问题、是否影响整体进度等。这些工作内容跟项目经理的日常也是比较类似的。或者是一些项目需要内部评审方案的，例如数据平台原型的设计及功能优化方案等。

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下午2点：制定并输出埋点规范

现在很多公司对数据产品经理的要求是必须要具备埋点经验。埋点对于互联网人已经不算陌生了，作为数据上报和数据统计的基础，埋点设计的重要性毋庸置疑。初级数据产品经理或者中小厂的数据产品经理日常是需要花费大量精力在设计埋点上的，因为对于这类业务规模的公司来说数据基建并不深厚，如果能保证数据上报准确性就已经难得可贵了。那么数据产品经理要对埋点上报、开发实现、日志入库等数据链路完全熟悉，毕竟埋点有问题修复成本是非常高的，所以专业的事情交给专业的人，由数据产品经理来牵头完成是非常必要的。

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下午4点：完成平台优化设计

作为面向一线业务同学的角色，日常会收到业务同学对于数据平台各种各样的吐槽。收集用户反馈并转化成平台优化需求让开发实现，更方便的在数据层面赋能业务。这就要求数据产品经理要有平台设计能力，平台搭建的一些基本规范、常用可视化组件的应用场景、数据权限如何隔离等。

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下午7点：完成剩余工作+个人提升

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下午9点：下班

上面写的时间节点仅供参考，写这篇文章是想让大家比较直观的了解数据产品经理日常，面向于那些提问数据产品经理是干什么的？数据产品经理需要天天写SQL跑数吗？这类问题。核心想体现的就是数据产品经理的综合能力、技能树和技能面要求很高，体现在不仅要驾轻就熟的解决数据需求，还要深入业务，结合业务发展思考如何用数据为业务赋能，帮助业务更快接近事物本质。