我在求職攻略03文章中，講到一個觀點：要轉型産品 ，先選定細分。

本文就選定“數據産品經理”這個細分職位做個講解，内容包括如下4個方面：

目錄導航一、如何快速了解一個職位二、數據産品經理的工作内容有哪些？三、數據産品經理有哪幾種職能細分？四、數據産品經理的核心技能有哪些？

一、如何快速了解一個職位

這個問題是很多想轉崗、或者即将進入一個新崗位的人都會問到的問題，那麼如何更快熟悉一個職位呢？—— 從“流程”開始。

以産品經理為例，也就是從“全産品流程”開始了解這個職位，那麼全産品流程是什麼樣的呢？

見我之前舉的例子一個手機app是怎麼做出來的？。

根據流程，就可以推測出對應的工作内容以及工作側重，再根據工作内容，就可以劃分出職能細分，到此就算是了解了一個職位。

有人可能不理解“職能細分”的含義，我将會在第三點做闡述。

接下來，我以數據産品經理為例，依照下圖中的路徑，講解工作内容、職能細分和核心技能。

二、數據産品經理的工作内容有哪些？

(大)數據産品經理的完整工作内容參考：

1. 數據需求對接：主動發起溝通、調研、對接和分析内外各業務部門經營類、産品類、運營類業務和數據需求，轉化為産品需求；

2. 數據産品規劃：競品分析、同行産品分析與信息收集，結合公司業務目标和産品戰略，制定産品roadmap；

3. 數據産品設計：業務模型，業務流程，指标體系與報表體系，用戶标簽體系，個人及群體用戶畫像，PRD輸出和原型設計；

4. 參與“數據采集-數據處理-數倉-數據分析與挖掘-數據服務-數據可視化”全流程建設：

1) 數據采集層：App/Web/H5/小程序埋點事件設計，日志、業務系統、爬蟲等來源數據的采集和接入需求定義；

2) 數據處理層：埋點、業務系統數據的清洗規則定義；

3) 數倉層：梳理多數據源，設計數據模型，确定數倉主題域、業務和數據主題；

4) 數據分析與挖掘層：經營分析、運營和産品的異常數據診斷與原因分析，輸出可落地的産品功能及運營策略改進、優化方案以改善産品功能和用戶體驗，并推進執行；

5) 數據服務層：業務洞察，數據商業價值和應用場景挖掘，為應用層提供标簽、指标等數據輸出，輔助精細化運營和精準推薦，促進各業務商業化指标的達成；

6) 數據可視化層：自助BI報表、用戶行為分析平台的規劃和設計，形成數據産品；為産品、運營和營銷團隊提供數據決策支持，形成價值輸出；

7) 數據治理：規範和維護數據定義口徑，表監控、表字段監控和告警的規則定義。

5. 項目推進：跨部門協調業務部門和技術開發團隊資源，推動項目按期開發、測試和上線，主導産品上線驗收；

6. 上線推廣：向公司各業務、運營和産品部門推廣數據産品和服務。

注：斜體加粗字體表示價值輸出或價值體現。

實際中不會有人全部同時負責以上所有，都是其中某些部分，因為技能擅長有側重。

看完了工作内容，接下來我們一起看看數據産品經理的職能劃分有哪幾種。

三、數據産品經理有哪幾種職能細分？

“職能細分”的含義是什麼呢？

也就是說，崗位名字同樣叫“數據産品經理”的人，有的人工作中做可視化BI報表，有的人做數據倉庫建設，還有的人做用戶标簽和數據指标設計，

這3種不同類型的工作内容對應的就是不同的職能細分。

即：負責不同塊的工作内容，對應的就是不同的職能細分。

那麼，數據産品經理的職能可以如何細分呢？如下表，從不同的歸類方式上看，對應不同的細分，其中比較常見的細分方式是“從平台層面”的：

細分① 做偏底層的，屬于偏技術型的數據産品經理，主要工作是數據平台搭建；

細分② 做公共層的，屬于偏業務型的數據産品經理，主要是用戶标簽設計和數據指标體系搭建；

細分③ 做可視化的，屬于偏應用型的數據産品經理，主要工作是設計數據可視化産品，主要是BI類。

四、數據産品經理的核心技能有哪些？

1、 工作技能描述

現在我們就根據工作内容一一推出數據産品經理所需的技能有哪些，如下圖：

2、數據産品經理技能樹

3、數據産品經理技能模型

将上面兩點結合起來，可以得到數據産品經理的技能模型，這是我自己整理出的模型圖，

注意：不論何種職位，能力模型的底層基礎都是思維和對業務的理解，而工具和軟件的使用，始終都隻是硬技能，很容易獲得和被替代的。

數據産品經理能力模型參考 數據産品經理能力模型參考

總結

本文對數據産品經理做了概要性介紹，如果想轉型數據産品經理，那麼路徑如下：

後續将在本文的基礎上展開更多介紹，今天的内容就到這裡啦。

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