數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力圖譜與成長路徑

數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力圖譜與成長路徑京東零售焦文健日期：2022年8月16日京東 目錄 1產(chǎn)品經(jīng)理的底層思維模型2認識數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理3成為數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理京東思維方式的重要性 gtaFun.京東體四萬八千法門，至理不離方寸四萬八千法門，至理不離方寸·為什么有的人非常努力，成果卻并不顯著?·為什么在跟團隊溝通的過程中感覺效率很低，經(jīng)常有種不在一個頻道的感覺?用gtaFun.京東本質(zhì)是什么告訴我們什么下一步怎么做-椅子gtaFun.京東本質(zhì)是什么告訴我們什么下一步怎么做-椅子的設計-論語：“學而時習之，不亦悅乎”京東 “體相用”的核心京東 本源式思維本質(zhì)是什么告訴我們什么下一步怎么做類推式思維-特斯拉電池的案例：電池組的價格是每千瓦時600美金，一臺汽車需要85千瓦時的電池，5萬美金的電池成本，人民幣要30多萬。電池是什么組成的?鋁、鎳，還有一些聚合物?；谠牧现亟M研發(fā)了只要80美金的電池組。 “體相用”在工作上的啟發(fā) gtaFun.京東數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的原則：一數(shù)據(jù)的背后是商業(yè)邏輯，避免報表堆砌-產(chǎn)品規(guī)劃不是功能規(guī)劃，首先要避免X-YProblem-提高溝通效率，對事不對人，拉到同一個頻道上來。“如人以手指月示人彼人因指當應看月”-《楞嚴經(jīng)》認知深度決定競爭力 京東“你對一個事情的認知越深刻，你就越有競爭力。你對事情的理解，就是你在這件事情上的競爭力，而不是方法。因為理論上，其他的生產(chǎn)要素都可以構建，你拿多少錢,拿誰的錢，要招多少人，什么樣的人，很多公司創(chuàng)業(yè)之初，都是差不多的?！弊ⅲ簣D片來源于網(wǎng)絡用戶看的越金用戶看的越金字節(jié)系產(chǎn)品矩陣的核心邏輯1資訊抖高短視頻火山小視頻1資訊抖高短視頻火山小視頻短視頻短視頻兒教商其他其他FaceU激葫促進全世界范圍內(nèi)的信息創(chuàng)造與流動今日頭條·商業(yè)模式圖創(chuàng)作者今日頭條創(chuàng)作者多元化平臺經(jīng)營注：圖片來源于網(wǎng)絡注：圖片來源于網(wǎng)絡微信不只是一個聊天工具，更是一種生活方式。ataFun.京東微信不只是一個聊天工具，更是一種生活方式。通訊工具Kik,米聊，日增千人附近的人/搖一搖-每天啟動量超過1億次。-極簡是無法被超越的朋友圈-用戶需求的本質(zhì)是心理需求-信息展現(xiàn)形式：屏里的內(nèi)容條數(shù)，應當跟命中率成反比注：圖片來源于網(wǎng)絡公眾號/小程序-公眾號、視頻號：再小的個體也有自己的品牌。-微信公眾平臺：不只是發(fā)短信的工具，基于訂閱關系，突破固有的服務通知機制。-小程序：去中心化的入口，建立連接和生態(tài)。-未來有一天，視頻的播放量，關注，好友推薦，機器推薦的消耗比例，應該是1:2:10。一直播：個人在公開領域的表達方式一直在演變，演變的方向是往更能被普通人生產(chǎn)和消費的方向去走的，所以會體現(xiàn)為更短更碎片化。如何抵達“本體” ataFun.京東“不論做什么,你都需要熟悉人類在各種領域的優(yōu)秀成果，并嘗試把他們運用到你的工作里，我從來不覺得借鑒別人的創(chuàng)意可恥，最終得由你的品味來決定?！?gtgFun.京東第一條，好的產(chǎn)品是有創(chuàng)意的，它必須是一個創(chuàng)新的東西；第三條，好的產(chǎn)品是優(yōu)美的，它必須有美感，很美麗，你會喜歡它；第四條，好的產(chǎn)品是非常容易使用的。不難用，沒有說明書，一看就會了；第五條，好的產(chǎn)品是含蓄的，并不招搖的；第六條，好的產(chǎn)品是誠實的；第七條，好的產(chǎn)品會經(jīng)久不衰，它不會隨著時間的流逝而迅速消亡掉；第八條，好的產(chǎn)品不會放過任何一個細節(jié)；第九條，好的產(chǎn)品，是環(huán)保的，或者說他是不浪費太多資源的；第十條，好的產(chǎn)品會盡可能少的體現(xiàn)它的設計，或者說少即是多。gtaFun.京東如何抵達“本體”:超以象外得其圓中用：反復審視和驗證解決方案知識知識信息相：層層剝開事物的表象信息gtgFun.京東平臺型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理職責：平臺類數(shù)據(jù)產(chǎn)品設計，從數(shù)據(jù)抽取、存儲、計算、流轉、應用、管理等全鏈條數(shù)據(jù)處理流程上，都有相應的產(chǎn)品支撐，便于數(shù)據(jù)消費者更方便的使用數(shù)據(jù)。要求：更需要對底層數(shù)據(jù)生產(chǎn)和加工環(huán)境、數(shù)據(jù)計算引擎原理有深入了解，例如流式計算、云計算、可視化工具等，而對業(yè)務邏輯可以不用了解太多。分析型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理又分為對內(nèi)業(yè)務分析和對外商業(yè)分析兩種不同業(yè)務方向。職責：結合業(yè)務邏輯，通過數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)業(yè)務增長點，洞察客戶需求，探查市場機會?；蛘弑O(jiān)控和分析業(yè)務問題，分析問題背后的原因和影響因素。要求：對邏輯思維、業(yè)務洞察力、表達能力有更高的要求，理解分析框架，并進行產(chǎn)品化落地。技術的要求相對較低，但仍需要了解數(shù)據(jù)處理流程、sql或者常用算法的基本原理。算法型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理職責：通過對數(shù)據(jù)和業(yè)務的雙重理解，給出策略上的優(yōu)化建議，常見的場景：個性要求：創(chuàng)新能力和對特定領域的業(yè)務經(jīng)驗，例如搜索或者推薦相關，需對算法和系統(tǒng)架構需要有深入了解，而具體技術能力要求較低。任務調(diào)度管理系統(tǒng)(MapReduce,數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)輸出與展示數(shù)據(jù)采集 平臺型產(chǎn)品經(jīng)理組件分類Hadoop開源組件阿里云產(chǎn)品產(chǎn)品組件對象存儲MaxCompute存儲(僅開放表數(shù)據(jù)存儲)OSS對象存儲機器學習PA機器學習平臺日志服務(LogHub組件)消息隊列Kafka實時計算(原流計算)EMR(開源流計算組件)數(shù)據(jù)倉庫：GreenPlum/Impala/Presto/Hive數(shù)據(jù)倉庫：MaxCompute/Hologres/分析型數(shù)據(jù)庫NoSQL:HbaseNoSQL:云數(shù)據(jù)庫Hbase版/表格存儲數(shù)據(jù)處理流程(圖片來自李智慧老師《大數(shù)據(jù)技術架構》)阿里云數(shù)據(jù)產(chǎn)品組件(來自于阿里云官方網(wǎng)站)分析型產(chǎn)品經(jīng)理分析云營銷云產(chǎn)銷云客服云開發(fā)云開發(fā)云算法型產(chǎn)品經(jīng)理Al應用開發(fā)平臺Al業(yè)務應用●智能搜索●智能推薦●智能推送●對話機器人●智能消費者數(shù)據(jù)平臺第四范式產(chǎn)品矩陣(來源于第四范式官方網(wǎng)站)算法型產(chǎn)品經(jīng)理的思考邏輯-需求本質(zhì)-模型構建-模型部署-機會洞察-標注訓練-存儲方案一業(yè)務改善-模型調(diào)優(yōu)-緩存策略-決策輔助流處理批處理行業(yè)研究市場洞察競品分析流處理批處理行業(yè)研究市場洞察競品分析數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力圖譜數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的能力圖譜數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的自我修養(yǎng)數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的自我修養(yǎng)品經(jīng)理數(shù)據(jù)產(chǎn)數(shù)據(jù)分析業(yè)務河察數(shù)據(jù)建模數(shù)倉規(guī)劃數(shù)倉規(guī)劃數(shù)據(jù)專業(yè)力數(shù)據(jù)專業(yè)力注：圖片那來自于微信公眾號：數(shù)據(jù)產(chǎn)品之家溝通表達用戶研究交互設計產(chǎn)品設計產(chǎn)品設計產(chǎn)品運營初級：產(chǎn)品基礎能力信息架構設計需求規(guī)劃產(chǎn)品專業(yè)力審美戰(zhàn)略設計領導力戰(zhàn)略設計影響力產(chǎn)品架構《深度學習與推薦系統(tǒng)》算法型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理《統(tǒng)計自然語言處理》數(shù)據(jù)專業(yè)力《深度學習與推薦系統(tǒng)》算法型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理《統(tǒng)計自然語言處理》數(shù)據(jù)專業(yè)力數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的自我修養(yǎng)《機器學習實戰(zhàn)》《機器學習實戰(zhàn)》分析型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理平臺型數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理《精益數(shù)據(jù)分析》《麥肯錫教我的思考武器》《精益數(shù)據(jù)分析》《麥肯錫教我的思考武器》《《Spark開發(fā)實戰(zhàn)》《《Hadoop權威指南》《