DPM = Data Product Manager，数据产品经理。在本系列上一篇文章中，我们讨论了数据产品经理的3种不同的身份，发现数据产品经理与基础产品经理确实有一些“不一样”的地方。这一篇文章，我们就来分析一下究竟是什么使数据产品经理成为不可或缺的角色。
数据产品经理 vs 数据分析师
也许你遇到过这样的场景，当你向其他人提“数据产品经理”这个概念时，她/他会问“你是指的数据分析师吗？”或者“这个是不是产品运营里的一个角色？”。而你的团队中可能也确实存在数据分析师、数据挖掘工程师这样的专职角色。 实际上，数据产品经理之于数据分析师，相当于基础产品经理之于开发工程师；对于国内几家知名互联网企业而言，数据产品经理属于产品类岗位，而数据分析师(或数据工程师)属于研发类岗位。 数据产品经理与数据分析师有一部分重合技能，但前者注重于对数据方案和产品整体的把握，而后者注重于数据的挖掘、分析、提炼的专业探究。 在互联网大大小小企业纷纷进行大数据战略布局的当下，数据也被以产品化的形态运作，这就有了数据产品经理以及专注于数据的其他各种角色。数据产品简史
数据产品相关的工作按照移动互联网的发展节点，大致可分为三个阶段： 第一个阶段，在移动互联网爆发前(2011年前)，是不存在数据产品经理这个角色的(甚至产品经理这个概念才刚刚被引入互联网行业)。数据工作以支撑和辅助产品的功能开发和运营为主，那个时候，只需要安排产品策划或运营人员兼做一下数据的埋点和收集，再由开发或运维工程师将数据做初步的汇总后提取出来，交由产品团队解读 第二个阶段，移动互联网爆发初期(2011年~2013年)，随着智能手机开始普及，一时间喷涌出各种各样的App产品，用户数据的维度越来越丰富，使数据规模发生了数量级的增长。数据的重要性逐渐显现，各企业开始建立专门负责数据挖掘和数据分析的顾问式团队，这些团队以数据挖掘工程师和数据分析师为主，探索数据决策的各种方向。这种顾问式团队会给出专业的分析报告和决策建议，然而很少参与产品的实际规划 第三个阶段，移动互联网高速发展期(2014年~今)，移动互联网生态呈现阶段性稳定，各领域的头部产品占据了用户和数据的优势资源，国内互联网巨头整合数据资源跨行业布局大数据，使得数据、产品、用户紧密相连，用户已开始受益于大数据以及基于大数据的人功智能(AI)技术。由于数据已不再是过去那种孤立的资源，亟需系统化、产品化运作，于是以数据产品经理、大数据工程师、人工智能工程师为代表的智能型数据团队强势来袭，并参与到产品各个环节中，形成行业—产品—数据一体化的格局数据产品经理的必要性
行业发展到第三个阶段，数据产品经理的必要性主要体现在：- 以数据驱动产品的专职角色。在阶段性稳定期，无论是产品的技术、体验还是市场均已被探索并实践出阶段性顶峰。由于数据通常来源于用户最真实的表现，越来越多的互联网企业及其产品团队将目光转向数据，开始了对数据驱动产品的探索。而数据产品经理便是数据驱动产品的主导人。数据产品经理与基础产品经理在产品探索上各司其职，又在产品目标上殊途同归，分工协作拓宽产品发展的路径。
- 打造和经营专业的数据产品。数据积累到一定程度能够发挥难以想象的价值，并以产品化、产业化的形态发展。这种态势推动产品建立专业的大数据体系。而数据产品在整个数据体系中起到不可或缺的作用。数据产品经理能够结合对数据和用户产品的深刻理解，应用产品的理论和实践，打造并经营与用户产品无缝协作的数据产品，在保证数据兼容性的同时，大幅提升了数据的利用效率。
- 产品团队与数据团队的纽带。如果产品团队与数据团队彼此独立，各行其是，无疑既不利于数据对产品的驱动，也无益于公司内部的有效协作。这就需要数据产品经理于产品团队的视角随时捕捉产品的数据需求，将其转化成可用数据描述的模型，便于数据团队的研究；于数据团队的视角，找准契合点，将数据方案落实到产品上，发挥数据的价值。
- 填补数据工作的职责盲区。在理想状态下，负责同一款产品的产品团队与数据团队分工明确，每一项工作都能明确划分界限、分配给团队具体的个人；然而在实际工作中，总有一些工作难以界定应由谁来负责，例如： a)产品的某个运营专题页(并非产品的固定功能)中按钮的点击统计规则； b)产品中向用户展示其各项数据统计的功能(多见于金融理财App)； c)产品的数据报表的策划与交互； d)为产品的升级寻求数据上的依据。
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