阿里高級產品經理揭秘（僅需5步，讓數據產品產生價值）

在一個企業(yè)內應用情況，一只數據團隊只會報表保護好，取數、建模和分析是遠遠不夠的表現，對上特點，你的貢獻會被業(yè)務和前臺屏蔽，對下相互配合，云原生等等技術已經讓平臺運維變得更為簡單慢體驗。

雖然現在數據中臺如火如荼，給了數據團隊名義上的機會智能化，考慮到數據中臺的本質特征是業(yè)務化，但假如你連接觸前端的機會都沒有處理，怎么可能能建設好一個業(yè)務化的數據中臺呢建設？

很多數據團隊在企業(yè)內存在感不強，或者是老黃牛的命助力各行，是有其深層次原因的前來體驗，并不會因為數據中臺的出現而有什么實質性變化，而只有數據產品才能真正解決數據價值創(chuàng)造很后一公里的問題確定性。

從數據產品的性質劃分綠色化，一般可以分為三大類：

第一種是決策分析類產品，主要提供分析服務發展，比如BI報表系統(tǒng)保持穩定、分析專題等等。

第二種是推薦投放類產品面向，主要提供營銷服務支撐作用，比如營銷治理平臺，精準廣告投放平臺等等建設項目。

第三種是數據治理類產品最為突出，主要提供采集、開發(fā)相結合、挖掘高效化、運維及治理服務，比如數據治理平臺等等為產業發展。

但大多數時候我們的數據產品表現并不驚艷範圍和領域，很多企業(yè)對于BI和大數據差不多是一個印象，取數服務好、指標新趨勢、報表反應能力，平臺，很多大屏可視化一下學習，還有什么結構重塑？

你會發(fā)現很多數據產品天生的基因決定了它只能做螺絲釘，做到極致也就是70分應用優勢，其創(chuàng)造價值的天花板是很低的高質量發展。

作為傳統(tǒng)企業(yè)，這幾年我們在數據產品的方向探索上還是比較多的高效節能，很近正好看到阿里的一張PPT影響力範圍，如下圖所示，感覺大家很終還是殊途同歸新創新即將到來，發(fā)現了數據產品真正能創(chuàng)造價值的地方邁出了重要的一步。

阿里提到的很多數據產品，無論是DataWorks設施，Dataphin還是OneService需求，都是偏后端的數據產品，它們其實屬于數據價值鏈的中段更優質，而真正能直接創(chuàng)造價值的數據產品相對開放，則是上面圖示中的阿里媽媽、阿里小貸脫穎而出、觀星臺拓展應用、生意參謀、黃金策結構、嵌入業(yè)務中臺等等管理。

而這些服務對象在任何一個企業(yè)都具有普適性，也就是說哪些領域，通過打造為這些對象服務的產品敢於挑戰，你的數據產品也許就找到了真正出口。我們應該努力回歸第一性原理建立和完善，從直接能創(chuàng)造價值的地方尋找數據產品的機會提供了遵循。

下面筆者就結合阿里來談一談數據產品的機會和前途。

1大型、賦能治理者

阿里有觀星臺服務效率，其提到主要作為公司的健康晴雨表，分職分權的財報重要意義，這就是傳統(tǒng)BI做的東西統籌發展，這是數據團隊在一個公司的基本面，使命就是確保數據及時正確體系，無他生產製造。

報表指標做到70分是比較簡單的開展試點，而從70到100是很難的，你的數據一般只能反映事實共同，很多做個相對固定的比較推進一步，而無法直接提供決策能力。這意味著即使你能在這個上面雕出一朵花簡單化，其邊際效益還是很低的力度，你幾乎很少有機會能通過產品的完善去影響老板的決策。

考慮到固定的KPI和報表的邊際效益很低系統性，因此針對這類數據產品的創(chuàng)新勇探新路，應該跟隨公司的業(yè)務重點變化去追求場景化的數據產品解決方案，基于數據中臺去快速打造傳遞。

比如阿里的雙11數字大屏就是這一類場景化的數據產品長足發展，但你要知道，它一年的生命只有幾天穩步前行，但它發(fā)揮出了應有的價值發揮作用，這就是場景化解決方案，你說它跟BI有啥本質區(qū)別逐步顯現，沒有。

其實每個企業(yè)都有這個尤里卡時刻引領，比如運營商每年有校園營銷自動化裝置，就應該考慮為校園營銷快速定制數據產品，為各類治理者方便看數提供更為便捷的針對性解決方案應用前景，不要嘗試用一堆大而全的報表指標去沉沒治理者有很大提升空間。

以下是為校園營銷快速定制的數據產品，非呈状?；鸨赡苄愿?，因為它適配了校園的場景，圍繞校園這個實體增加了實時指標搖籃、熱點地圖技術、校園信息等豐富的要素信息，這也許是BI的未來推動。

2相對較高、賦能合作伙伴

阿里有生意參謀，它這個產品是服務眾多的賣家的信息，因為只有賣家活得好相關，阿里的電商平臺才能活得好，因此他們之間是合作共贏的關系豐富內涵。

其實任何一個企業(yè)都有這樣一個合作生態(tài)生產效率，你的數據產品就應該盡力為這些合作伙伴去賦能產能提升，這個跟賦能自己的治理者沒有區(qū)別。

我們在感慨阿里生意參謀強大的時候節點，其實應該想到馬云說的那句話：相信只有別人成功你才能成功通過活化。

生意參謀很好的詮釋了這一點，但我們有多少企業(yè)的數據團隊想到了這一點支撐作用，在這個方面能走出 關鍵的一步研學體驗？

3、賦能運營