推荐序三

也许你遇到过这样的场景，当你向其他人提及“数据产品经理”或“数据驱动运营”这些概念时，对方可能会问“你是指数据分析师做的事情？”或者“这是不是产品运营需要关心的内容？”在当今大数据时代，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，数据相关的工作以移动互联网的发展为节点大致分为三个阶段。

· 第一个阶段，在移动互联网爆发前（2011年之前），产品经理这个角色几乎不承担数据相关的事情（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，只需要安排产品助理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年至2013年），随着智能手机开始普及，一时间涌现出各种各样的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团队，这些团队的成员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。这些顾问团队虽然很少参与产品的实际规划，但是会给出专业的分析报告和决策建议。

· 第三个阶段，移动互联网高速发展期（2014年至今），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及基于大数据的人工智能技术。由于数据已不再是过去那种孤立的资源，亟须系统化、产品化运作，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的价值得到彰显和认可，他们参与到产品研发、运作和维护的各个环节，形成行业—产品—数据一体化的格局。

今天，产品经理对数据把控的必要性主要体现在以下四个方面。

· 主导以数据驱动产品。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实践并达到阶段性顶峰。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。而产品经理便是数据驱动产品的主导人，产品经理与其他角色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。

· 产品经理要更具有数据敏感度，并要具备逻辑严谨的表达能力。例如，在向公司决策团队汇报时，产品经理通常要事先通过数据分析得到一些初步的结论和假设，再以精确的表述汇报，而不是以“有一定比例的用户遇到了问题”这种含糊的方式来表达。

· 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作用，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了不可或缺的作用。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。

· 充当产品团队与数据团队的纽带。假如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，又无益于公司内部的有效协作。这就需要产品经理从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；也需要产品经理从数据团队的视角，找准契合点，将数据方案落实到产品上，发挥数据的价值。

对于国内外知名互联网企业而言，数据思维和数据技能是产品经理的必修课，这会使产品经理与数据分析师有一部分技能重合，但前者注重对数据方案和产品的整体把握，而后者注重对数据的挖掘、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，这就对产品经理的数据素养有了更高的要求。如果你也有志于提升自己的数据思维能力和技能，那么请翻开本书，从提问出发，探索这个精彩的数据世界吧！

华中科技大学新闻与信息传播学院教授、院长