数据产品经理三方向之报表看板型

数据产品经理近几年开始被越来越多的人提及。产品经理的工作是围绕某款产品或者产品的某个部分展开,同理数据产品经理围绕的当然就是数据产品了。那么什么又是数据产品呢?

说起数据,很多人第一反应会联想到数据分析或者数据挖掘。其实就技能而言,数据产品经理和数据分析师有着一定的重合度,数据产品往往离不开数据分析。

简单的说,我们可以把数据产品看作是:

将普适性的数据分析结果提炼沉淀转化为产品,实现流程化、标准化、自动化,并可被重复调用。

其产生的直接效益是将数据分析师从重复劳作中解放出来,使需求方可以及时获得所需数据或分析结果,减少双方的时间成本,提升效率。

类比数据分析师的日常工作:数据获取-数据清洗-数据分析-数据可视化。其中可以作为显性结果输出的有两种:一是清洗后的数据、二是可视化结果。而这两种恰恰正是报表型数据产品经理主要产物。

所谓的报表型数据产品,便是本文想说的三种数据产品方向的其中一种,也是相对来说比较容易入门的一个方向。另外两个方向则是BI工具型和算法推荐型。

一、数据产品的三个方向

1.报表型

顾名思义,其主要的产品是:excel形式的报表、各类主题化的看板、大屏/驾驶舱。

2.BI工具型

这种岗位的数据产品经理相对比较少。可能有些大公司基于数据安全性考虑,会研发自己的BI工具。但现在大部分公司,出于人力成本和时间成本考虑,都会选择外采第三方产品,如PowerBI、Tableau、FineBI等。

3.算法推荐型

最典型的例子莫过于淘宝的「千人千面」项目,即我们常说的个性化推荐。如果报表型数据产品的数据技能对标的是业务数据分析师,那么算法推荐型对标就可以说是算法工程师了。虽然不一定要像算法工程师那样对各类算法用的如火纯青,但对其内在的逻辑了然于胸还是很有必要的。

这次我们主要对最容易入门的报表方向的数据产品经理进行相关的介绍。如果你想转型数据产品经理,那么这个方向的成功率相对来说会更高些;如果你现在正好是这个岗位的,那么希望这些经验之谈能对你的日常工作有所帮助。

二、报表型数据产品的类型

1.数据报表

报表可以说是最基础的一种数据产品。需求方经常会提出各种各样的取数需求。而这些需求大部分又都是临时提出但又急着需要的,虽然产品作为需求的控制者会对这些临时型的需求进行一定的过滤和排期,但总存在部分需求无法后置需要马上执行。

而这种临时穿插进来的需求往往意味着打乱了取数同学原先的工作安排甚至使他们的工作量骤增。而报表的作用就是将那些频次和类似度较高的取数需求进行整合梳理成常规报表,让需求方需要的时候自行下载。

2.分析看板

分析看板是对数据可视化结果的呈现。一般按分析主题进行设计。如经营看板、销售看板、用户看板、运营看板等。

看板示例(非真实数据)

3.大屏/驾驶舱

大屏示例(非真实数据)

严格来说,大屏也是看板的一种。不过相对于看板的使用者多为内部人员,大屏一般以对外展示为主。所以相对于以实用、业务导向为主的看板,大屏更看重视觉效果。这里给大家推荐一个开源的可视化库:echarts。里面有丰富的可视化效果,在设计大屏的的时候可以借鉴。

三、数据指标体系的搭建

既然是数据产品,那自然脱离不了数据指标的搭建。甚至可以说,只有明确了数据指标,才能进行数据产品的设计,数据指标是需求沟通的必须产物。

那么如何搭建相对全面准确的数据指标体系呢?我们回到数据产品的初衷多是为业务方提供数据支持为主,所以业务导向是根本(这里的业务方是广义指定,包括运营、销售、财务等个需求部门),指标体系应该从如下四个方面着手设计。

1.公司战略目标

对于公司级项目,需要以公司的战略目标为大方向

2.业务方KPI

报表/看板的目的既然是支持业务部门,那要想业务部门愿意用我们的产品,其前提必然是我们的产品能切实对他们起到作用,所以他们的KPI至关重要。

3.现有的数据分析框架

大部分公司都是先有数据分析,后有数据产品。而且如前面所说,数据产品是将现有的日常分析进行提炼汇总产品化,所以参考现有的分析框架并与分析团队进行深入沟通,是构造指标雏形的有效捷径。

4.产品经理的个人专业

上述三个环节会存在如下问题:

1)公司级战略目标过于顶层,落到不同报表/看板中,需要进行进一步拆解

2)各业务方基于自身提供KPI指标,但多条业务线往往有一定的相关性

3)数据分析师的日常工作往往以专题、事件等单次分析为主,而报表看板设计的目的之一又是为了可复用

解决这三个问题,正是数据产品的价值所在。数据产品经理作为各方业务需求的汇总口。他们最终输出的结果:

既需要让一个产品供尽可能多的部门共用,又最好让一个部门的数据尽可能的在一个产品中得到满足。

要在这两者之间找到平衡,同时又要使产品本身具有一定的主题,不能变成大乱炖。而这个问题的破局点,正是挖掘出各业务部门的指标共性。

四、因角色而异的报表体系

这里的角色主要指职级角色,普通员工、部门领导、公司管理团队,不同的角色所关注的数据类型是不一样的。

普通员工往往关注的是执行落地层面的数据。他们不仅要看各项指标的趋势,更需要了解导致趋势的原因。所以如果报表平台功能支持的话,设计看板的时候我们需要考虑钻取功能。而更多情况下,我们会给这类角色提供更多的明细数据,以供他们自己按需进行二次分析。提供明细数据的另一个好处是可以应付很多突发的临时性取数需求。

部门领导关注的是所在部门的整体指标情况,对于他们更多的是要展示按各维度汇总的看板,以体现趋势和构成为主,且最好不超过一屏。一般也不需要给他们提供钻取功能和明细数据。

公司管理层往往不可能时刻关注报表平台,对于公司经营数据他们多是通过周月会获悉。而且如果有特殊数据需求,基本是要求做专项分析。但是我们如果就此就不为他们设计专门的看板,那也是万万不该的。他们的看板我们只要呈现公司级数据即可,而且可视化则以简单明了为主,切忌过分炫技。若是眼花缭乱让人第一时间抓不到重点信息,反而不美。