數據產品經理作為這兩年大數據行業的熱門職業，經常有小伙伴會問我數據產品經理是做什么的，給大家簡單講下作為數據產品經理的一天是怎么度過得，算是一篇記錄文吧，看完或許大家對這個職業的了解會更深入一些。

01早上10點：處理數據需求

到公司打開電腦處理下這周的需求，需求種類包括業務的數據需求或者平臺類的數據需求，這也就反映了數據產品經理的工作方向其實也有細分，比如是面向業務還是面向平臺，不同對象的數據需求內容不一樣，對數據產品經理的能力要求也就不同。

在處理數據需求的時候，數據產品經理要對需求做以下評估:

1.需求合理性評估

不管是提需方是什么角色或者需求類型是什么，數據產品經理都要對需求做合理性評估。這個合理性包括幾個維度:需求收益或價值，統計**指標或建設**報表是否能及時反應業務變化。以我的經驗來看要求提需方把這點想清楚其實很難，所以需要數據產品經理評估或者引導業務。這個過程同樣對數據產品經理也有要求，是否對業務足夠了解，是否能利用專業能力幫助業務在數據層面發現問題。

2.需求優先級評估

跟功能性產品經理有所不同的是數據產品經理日常會面對同一時間要處理大量的數據需求，但大部分公司對于數據的人力和資源都是極其緊張的，所以對需求做優先級評估是必備技能，同樣也是幾個維度來判斷優先級：需求影響面、業務緊急程度、是否影響業務決策等，這些也是產品經理的基本功。

3.需求實現方案評估

與功能性產品不同，在數據需求進入開發階段，數據產品經理是需要具備評估數據需求實現相關技術方案的能力，這也是很多人覺得數據產品經理難以轉行的原因，即需要一定的大數據專業知識。比如一個建設實時大屏的需求，開發是用什么計算引擎來完成實時計算、實時大屏以什么頻率更新數據等，這些都是需要數據產品經理有所了解的。需求實現的重要環節是開發完成的，多了解技術知識對需求交付是會降低溝通成本和減少試錯成本。

4.需求實現排期評估

大家可能會有疑問為什么數據產品經理還要對需求排期進行評估。原因是數據需求開發難以避免出錯的場景，所以是需要預留時間做數據校驗的。同時數據開發都是多個需求并行的，所以數據產品經理需要具備并行需求排期掌控及排期粗估，預估完成的預期時間，這樣一個數據需求的交付節奏就大致完成預估了。

02早上11點：團隊開會

其實開會沒什么可細說的，除了日常需求外數據產品經理還有一些項目制的需求，團隊內部每周都會同步下項目進展、當前項目問題、是否影響整體進度等。這些工作內容跟項目經理的日常也是比較類似的。或者是一些項目需要內部評審方案的，例如數據平臺原型的設計及功能優化方案等。

03下午2點：制定并輸出埋點規范

現在很多公司對數據產品經理的要求是必須要具備埋點經驗。埋點對于互聯網人已經不算陌生了，作為數據上報和數據統計的基礎，埋點設計的重要性毋庸置疑。初級數據產品經理或者中小廠的數據產品經理日常是需要花費大量精力在設計埋點上的，因為對于這類業務規模的公司來說數據基建并不深厚，如果能保證數據上報準確性就已經難得可貴了。那么數據產品經理要對埋點上報、開發實現、日志入庫等數據鏈路完全熟悉，畢竟埋點有問題修復成本是非常高的，所以專業的事情交給專業的人，由數據產品經理來牽頭完成是非常必要的。

04下午4點：完成平臺優化設計

作為面向一線業務同學的角色，日常會收到業務同學對于數據平臺各種各樣的吐槽。收集用戶反饋并轉化成平臺優化需求讓開發實現，更方便的在數據層面賦能業務。這就要求數據產品經理要有平臺設計能力，平臺搭建的一些基本規范、常用可視化組件的應用場景、數據權限如何隔離等。

05下午7點：完成剩余工作+個人提升

06下午9點：下班

上面寫的時間節點僅供參考，寫這篇文章是想讓大家比較直觀的了解數據產品經理日常，面向于那些提問數據產品經理是干什么的？數據產品經理需要天天寫SQL跑數嗎？這類問題。核心想體現的就是數據產品經理的綜合能力、技能樹和技能面要求很高，體現在不僅要駕輕就熟的解決數據需求，還要深入業務，結合業務發展思考如何用數據為業務賦能，幫助業務更快接近事物本質。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据产品经理日常工作的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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