产品与数据哪个重要

『壹』 产品和物料主数据的区别

产品和物料主数据的区别在于产品数据是产品生命周期内生产的所有数据，物料主数据是指实物在SAP系统中的对象信息。产品数据是产品生命周期内生产的所有数据，通常指产品从概念和定义开始，直到交付到客户手中获得客户满意，涉及产品的需求、架构，产品的子系统与模块，产品的实现、验证、营销、上市，产品的销售、制造、供应、交付与验收等，在整个价值创造和价值传递过程中，涉及产品的各种数据，统称为产品数据。，通常指产品从概念和定义开始，直到交付到客户手中获得客户满意，涉及产品的需求、架构，产品的子系统与模块，产品的实现、验证、营销、上市，产品的销售、制造、供应、交付与验收等，在整个价值创造和价值传递过程中，涉及产品的各种数据，统称为产品数据。物料主数据是指实物在SAP系统中的对象信息，以编码形式体现，编码中包含着大部分的属性信息。

『贰』 产品经理要掌握那些数据知识

在我看来，作为产品经理，必须要知道的是数据和产品之间的关系问题，这也是我认为产品经理需要知道的数据知识。

我的团队里经常有技术人员和我抱怨说，某某产品经理又过来要数据了，今天已经是第三回了。

我问要什么数据了？

他会告诉我说，某某群体用户的数据，不同群体要的类似数据要了3回了……

我一听就知道，这又是一个很让人无奈的产品经理，没有概念，不愿意整理思路，又只把技术当技术使唤的人。

从这些方面出发，你才能构思，你到底需要了解哪些数据知识。

1、用户的数据信息

2、收益的数据信息

3、用户和收益之间的关系

4、产品发布前后的收益变化

5、产品发布前后的用户变化

6、产品的稳定性情况

……

都是需要你去挖掘和理解的。

所以，简单的将上面的话总结一下就是，产品经理必须知道：数据是什么？来源是什么？指标是什么？上级想要什么？如何展示出来。

『叁』 促进互联网发展的因素中，产品和技术哪个更重要

产品是技术的表现，技术是产品的核心，两者相辅相成。因为产品与用户更为贴近，所以为用户所感知的是产品，从这个角度来说产品更重要。但产品需要依靠技术来实现，产品的可用性取决于技术的可靠性，对于企业的项目来说，技术将比产品更重要。往往，用户对产品感知越简单，技术实现将会越复杂，程序员将付出越多。两者就像人的左右手，共同推进了互联网的快速发展。也或许可以说中国的互联网根本没有发展，门户电商社交移互统统照搬，门户电商照搬还可以理解，但是社交也按部就班的复制就有点离谱了。facebook的图片分享功能在国外是泡妞的利器，可放在人人上充其量也就是显摆显摆，有几个敢看了照片就邀约上床的。网络习惯和思想观念国内和国内有很大的区别，twitter拿到国内只能是横向发展，甚至时间了还可能过度肥胖致死。很期待能解决国内用户需求的互联网产品出现。

『肆』 1、产品与数据的关系

笔者是从事互联网产品工作的，平日的工作侧重是数据驱动相关的增长，所以想写一些自己的感想作为分享，大家可以交流一下。

《产品与数据》是一个系列，包含多篇文章，有兴趣的同学可以逐篇阅读，也可以选择自己感兴趣的选择性阅读。

近期随着增长概念、数据驱动的兴起，很多人开始更加重视产品数据。数据之于产品固然重要，但也不是全部。 数据只是产品好坏的体现方式之一，它本质上不是产品优化的目的。 你真正面对的，是一个个鲜活的用户，是他们最真实的使用体验，以及那些体验最终能带来的产品或业务的收益。那数据是什么呢， 数据是一个个真实案例聚合之后的抽象画体现 。

从数据延伸出了数据分析。数据分析是产品在工作中经常会用到的分析发方法，它的目的可以有很多，但究其本质，实际是一种从假设到验证的过程。

那具体到工作内容层面，产品经理的数据分析工作大致可以划分到以下三个场景：

a）功能、活动上线之后的效果好坏

b）线上数据升降的原因分析

c）线上优化方向探究与后续需求的挖掘

上面的三个场景，看上去只有a是和假设验证有关，b和c都不是，但实际上操作起来，b和c拆分后都是一个个小的假设与验证的过程。

举个例子：线上新增下降需要分析原因。这时候你需要先提出几个可能的原因，比如外部环境比如开学了，节假日结束，或者是双十一导致外部渠道整体需求量变大导致单价变高了？等等。再根据不同渠道的实际数据表现，来一一排除。比如只有某一个渠道的新增下降明显，其余的都没什么太大变化，那么就排除了之前的所有可能。

所以，数据分析具体的流程可以简单拆解为：

1）提出假设

2）梳理验证假设需要的各环节数据

3）提取数据

4）分析数据

5）验证假设

这其中第3第4步涉及到工具的使用；第一第二步涉及到对业务的理解和流程的梳理。工具本身是一个熟能生巧的过程，那么到后期，提出假设的准确性对于数据分析的效率而言就非常重要了。而假设的准确性需要的是什么呢？是对业务的内在逻辑的理解。 所以数据分析能力到最后拼的是对业务的理解。

『伍』 功能性产品数据的重要性（和也）

首先，产品数据是产品研发过程中形成的所有描述产品的信息。比如原理图、PCB 图，物料和 BOM，生产技术文档等，是产品的档案库；产品数据是连接研发和供应链的桥梁，实现产品大规模制造的基础。产品数据管理出了问题，无法在研发和供应链之间建立有效的协同和连接，当然也无法实现产品的批量生产。

其次，产品数据是实现业务 IT 信息化的基础。从下图可以看出，产品数据如同物质中的原子，由原子组成各种“物质”，最终业务运营需要各种“物质”所承载的数据。毫不夸张地说，产品数据是企业业务运作的血液（如图）。

最后，产品数据管理没有做好，将影响企业多个环节。产品数据管理没有做好，轻则业务运作不顺畅、效率低，重则导致生产停线、发错货、企业库存多，库存资金占用高甚至形成呆死料。

产品数据管理工作做好了，业务部门业务运作效率高，降低企业管理成本和资金占用等；没有做好的话，则会发现业务运作形成信息孤岛、业务无法拉通、生产错货及库存增多等问题，无法形成企业业务运作的“信息高速公路”。由此可见，产品数据对企业研发和运营是多么的重要。

『陆』 女生做数据分析师和产品运营哪种工作有前途些

运营更有前途。

随着互联网的深入，尤其是移动互联网进入下半场以来，市面上的产品可以说琳琅满目，数不胜数，相似的竞品不计其数，如何做出一个好的产品太难了。不是人人都有参与微信这样量级产品的人，你做出一个小产品来，在市面上根本就激不起任何水花，也就意味着你无法更好的证明你是一个好的产品经理，你产品的价值。

其实，产品一旦面世，产品经理不仅仅会做产品，而且也需要懂运营的知识才行（在产品方面来讲，产品和运营很难划分界面，好的产品经理需要会运营，懂运营）。需要分析这些运营数据才行，产品就得找运营部门配合，所以，运营这一步真的非常重要。而运营人员更可以专注运营这个领域，为产品带来生命和血液。

『柒』 浅谈数据产品管理实践

 近些年来，随着增长黑客、精益化运营、大数据、AI等概念大热，数据产品、数据产品经理曝光率也不断攀升。公司也于2017年初开始推行数据化战略，取得一些成果，上线了数据仓库、数据云平台、数据监控、自动化审批等数据产品。 但什么是数据产品？数据产品如何解决公司业务问题？如何设计有价值的数据产品？数据产品经理需要具备什么能力和特质？本文将围绕数据产品设计开发管理，结合公司一年来做的数据产品，与大家一起探讨分享，以期各位同事了解数据产品的价值和特点，未来更好的利用数据产品和提出更有意义的需求。

1 数据产品的定义
       简单讲，即以数据产品是能帮助用户发挥数据价值去辅助用户决策或行动，以数据为主要自动化产出的产品形态。强调自动化产出是区分类似数据研究咨询公司的咨询报告、手工报表。接下来数据产品又可以进行细化：
       通过用户群体可以分为三类：
企业内部数据产品，如开篇讲到我们公司的BI 、自动化审批、数据监控等；
商业型数据产品，如谷歌的Google Analytics；
用户均可使用，如淘宝指数。

2 数据产品的意义
       当我们推出一个新的产品功能的时候，是否是符合用户预期的，是否是受用户欢迎，我们需要通过数据来说话。 在 Facebook 中，直接汇报给扎克伯克的增长团队就有两个数据团队做数据的采集计算和展示。Facebook 所有数据的监控，以及根据效果持续优化工作都由他们负责。 Facebook对数据驱动的重视程度有一个例子很好说明，曾经一个 VP带领的 30 人团队花了一年时间改版主页，在灰度上线三个月期间因数据表现不佳，直接回滚。 Facebook 通过可量化的数据对新功能进行客观反馈，从而驱动下一步的产品决策。
       彼得.德鲁克有句名言：if you can't measure it, you can't manage it.

3 数据产品如何设计
      关于这个问题我们可以拆解成五步来解答：
     -面向什么用户和场景
     -解决什么问题或带来什么价值
     -分析思路是什么
     -用到什么样的指标
     -怎么组合展现这些指标

1）面向什么用户和场景
       产品设计先要明确面向的用户和场景大家并不陌生，具体到数据产品用户和场景的特点有：
       -不同用户有不同的价值：特别是面向企业内部产品。从数据能产生的价值来看，高层的一个正确的决策可以节省下面无数的成本，不能单纯从产品使用用户数来衡量产品的价值；
       -不同层级用户关心的数据颗粒度不同：产品设计时需时刻记住数据呈现的主次、不同颗粒度的分析以及最细粒度的入口。数据分析本质就是不断细分和追查变化；
       -不同类型的用户使用数据的场景不一样，要围绕这些场景做设计。比如我们分公司分总、团队经理们，工作繁忙且甚少坐班，那么移动化和自动化就很关键。在设计的时候，原则就是通过手机界面展现关键指标，分析结果简要清晰，较少分析功能。而且在某些指标异动时能及时通过手机通知。而办公室的数据分析师，则 PC 界面更多细化分析对比的功能。 即将上线的管理决策系统就充分考虑这些场景，业务线通过手机APP浏览查看并支持指标异动的通知；另一个业务数据监控产品，则将细致的分析呈现在PC界面上。只有充分了解自己的用户和使用场景，保持长期有效的沟通，才能设计出更好用的产品。

2）解决什么问题或带来什么价值
      即明确产品需要满足用户的什么需求，有怎么样的迫切程度和价值。
      首先判断用户的本质需求，可用 Demand/Want/Need 方法分析。用户说来杯可乐（Demand），如果他最需要的是解渴（Want），那么一瓶矿泉水或者宝矿力会更适合他（Need）。
      其次判断需求的价值，基于两点：这个需求满足的是否是核心用户；是否是刚性需求。核心用户衡量公式“人数 * 单用户价值”，我们心里要有“不要为了次要用户的需求去干扰核心用户的正常使用”的观念，更不要因为有些数据产品只有公司几个高管使用而觉得缺乏成就感；刚性需求的判断，可以从需求有无替代方案、发生频率（可以结合何时何地的场景来思考）、持续时间等因素综合考虑。

3）分析思路是什么
      明确问题后应该通过什么样的思路进行分析？需要明确以下原则：
      -数据产品经理要有数据分析能力，才能更好创造更大的数据价值；
      -数据产品设计理念，应从总览到细分，多维度不断对比；
      -数据产品的总览页面设计应提纲挈领、简明扼要、主次分明，帮助用户快速定位了解重要信息数据和重要异常问题，而不是浸泡在无序繁复的数据细节之中；
      -数据的细分应该提供足够丰富的维度便于分析。每次细分必须带着指标下去，所有分析的结果必须可以落实到动作执行，并与业务紧密相关；
      -数据本身没有意义，数据的对比才有意义。数据产品的核心就是凸显对比，这点是数据产品经理的差异化能力，同时要求甚高（如下图业务数据监控产品）。既需要丰富的产品设计经验，也需要深刻的业务理解能力和数据分析能力。

4）用到什么样的指标
      分析思路需要相应的数据支撑，需要确认数据准确完备，包括需要哪些数据指标、数据来源和字段等。在确认的过程要注意以下两点:
     -数据的完备性需要提前明确所有的数据是否已经准备完全。数据的采集，清洗和聚合工作是数据准备环节的核心内容。如果需要的数据没有及时采集或没有经过清洗，会让整个工期增加极大的风险。
     -数据的准确性在很多时候临到使用，才发现这个埋点的方式一直都是错误的，或者发现这个指标计算的方法没有把某种因素排除掉。原因多是部门众多口径繁杂，缺乏统一数据定义和质量监控管理。 公司为了治理这个问题，专门由数据分析中心牵头，产品与业务部分参与梳理。与此同时，为了更好的采集数据的完备和准确，我们在数据采集埋点的方案选择上也积极求变，与优秀的第三方数据服务商神策数据合作。

5）怎么组合展现这些指标
      关于数据产品用怎样的产品形态组合展示指标，常见的数据产品形态有着重于数据呈现，比如邮件报表类、可视化报表类、预警预测类、决策分析类等；着重于算法类的，比如用户画像、匹配规则等。
这里探讨一下着重数据呈现的产品形态设计思路：
      -指标的设计，首先需要明确什么类型的产品适用什么样的指标，如项目核心的订单转化率，放款金额，逾期率等。
逐层拆分，不重不漏。如将逾期分析拆成逾期率、逾期笔数、逾期金额，各节点也可以往下细分出逾期分布，不同的产品、不同的城市还会拥有不同的逾期表现，一层层往下分拆；
确保指标能明确表达含义，为上层的分析思路提供依据；
明确指标定义，统计口径和维度；
      -指标的呈现，即数据可视化。它不仅是UI设计师的工作，对数据产品经理也提出很高要求。因为它涉及到别人怎么去理解和使用你的产品。一方面需要持续阅读相关专业的书籍，另一方面，需要观察学习足够多的优秀数据产品。具体到数据的可视化图表设计上，一些经验有趋势用曲线图，占比趋势用堆积图，完成率用柱状图，完成率对比用条形图，多个指标交叉作用散点图。根据不同指标选择其合适的形式。

4 数据产品对数据产品经理有怎样的要求
       前面讲关于数据产品设计，那么如何确保按正确的符合企业需要的数据产品顺利的设计开发上线呢？即数据产品经理需要具备哪些能力才能胜任，概括的讲有以下四个方面的能力模型：
      -数据分析的能力：要懂分析，不然就会变成一个只出报表的传话筒，要懂数据的产生逻辑，要能建立一个业务模块的数据指标体系，不然，出来的东西会比较乱，可能迟迟上不了线；
      -数据展现的能力，即可视化的能力；
      -商业模型的理解能力：商业理论要了解，才能给抽象成报表和分析页面，而不同的商业理论适用于不同的企业和企业不同的阶段，除了保持商业理论的持续学习更新，还需要结合企业实际情况选择执行；
      - 一般产品经理的能力如需求分析调研、逻辑沟通、快速学习等能力；
       除了对能力有专门的要求，数据产品设计开发过程中，数据指标梳理是一件非常繁琐的事情，另外在进行数据分析，在一大堆数据里刨来刨去，很可能半天也没有结果，这样就需要数据产品经理的性格能沉下心，能耐得住寂寞和有些枯燥的工作，所以对数据产品经理比一般产品经理有一些不同的性格要求。比如一般产品经理要求会玩，性格外向活跃，而数据产品经理表现的就会偏沉稳和内敛。

      从数据产品经理的能力模型可以看出，既要懂数据，懂产品，又要懂商业，还有性格，要求相当高。公司2017年初启动数据化战略，由此可见，数据产品经理团队的组建是一件有挑战性的工作，在火热的数据人才市场，于去年8月完成组建工作。全面的数据产品经理难求，但我们力求形成全面而富有战斗力的团队，作出优秀的产品

『捌』 大数据时代 大和数据哪个更重要

大数据分析处理解决方案
方案阐述
每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。
数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界。微观层面，我们可以看到个体们在想什么，在干什么，及时发现舆情的弱信号。宏观层面，我们可以看到当下的中国正在发生什么，将要发生什么，以及为什么？借此可以观察舆情的整体态势，洞若观火。
原本分散、孤立的信息通过分析、挖掘具有了关联性，激发了智慧感知，感知用户真实的态度和需求，辅助政府在智慧城市，企业在品牌传播、产品口碑、营销分析等方面的工作。
所谓未雨绸缪，防患于未然，最好的舆情应对处置莫过于让舆情事件不发生。除了及时发现问题，大数据还可以帮我们预测未来。具体到舆情服务，舆情工作人员除了对舆情个案进行数据采集、数据分析之外，还可以通过大数据不断增强关联舆情信息的分析和预测，把服务的重点从单纯的收集有效数据向对舆情的深入研判拓展，通过对同类型舆情事件历史数据，及影响舆情演进变化的其他因素进行大数据分析，提炼出相关舆情的规律和特点。
大数据时代的舆情管理不再局限于危机解决，而是梳理出危机可能产生的各种条件和因素，以及从负面信息转化成舆情事件的关键节点和衡量指标，增强我们对同类型舆情事件的认知和理解，帮助我们更加精准的预测未来。
用大数据引领创新管理。无论是政府的公共事务管理还是企业的管理决策都要用数据说话。政府部门在出台社会规范和政策时，采用大数据进行分析，可以避免个人意志带来的主观性、片面性和局限性，可以减少因缺少数据支撑而带来的偏差，降低决策风险。通过大数据挖掘和分析技术，可以有针对性地解决社会治理难题；针对不同社会细分人群，提供精细化的服务和管理。政府和企业应建立数据库资源的共享和开放利用机制，打破部门间的“信息孤岛”，加强互动反馈。通过搭建关联领域的数据库、舆情基础数据库等，充分整合外部互联网数据和用户自身的业务数据，通过数据的融合，进行多维数据的关联分析，进而完善决策流程，使数据驱动的社会决策与科学治理常态化，这是大数据时代舆情管理在服务上的延伸。
解决关键
如何能够快速的找到所需信息，采集是大数据价值挖掘最重要的一环，其后的集成、分析、管理都构建于采集的基础，多瑞科舆情数据分析站的采集子系统和分析子系统可以归类热点话题列表、发贴数量、评论数量、作者个数、敏感话题列表自动摘要、自动关键词抽取、各类别趋势图表；在新闻类报表识别分析归类： 标题、出处、发布时间、内容、点击次数、评论人、评论内容、评论数量等；在论坛类报表识别分析归类： 帖子的标题、发言人、发布时间、内容、回帖内容、回帖数量等。
解决方案
多瑞科舆情数据分析站系统拥有自建独立的大数据中心，服务器集中采集对新闻、论坛、微博等多种类型互联网数据进行7*24小时不间断实时采集，具备上千亿数据量的数据索引、挖掘分析和存储能力，支撑政府、企业、媒体、金融、公安等多行业用户的舆情分析云服务。因此多瑞科舆情数据分析站系统在这方面有着天然优势，也是解决信息数量和信息（有价值的）获取效率之间矛盾的唯一途径，系统利用各种数据挖掘技术将产生人工无法替代的效果，为市场调研工作节省巨大的人力经费开支。
实施收益
多瑞科舆情数据分析站系统可通过对大数据实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。

『玖』 产品设计专业和数据科学与大数据专业哪个好

这不能说哪个好哪个不好关键要看你的学习兴趣爱好，如果你喜欢计算机，对此情有独钟则后两个更适合你，如果你喜欢发明创造则学习产品设计更能发挥自己的优势