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“数据中台”需要什么样的产品经理?数据中台,逃过中台"低谷"

更新时间:2022-01-15 09:09:19点击:

本文将简单剖析一下数据中台,并尝试着明确数据中台到底需要什么样的产品经理。

“数据中台”需要什么样的产品经理?

中台,一个火热到发烫的词汇。

“数据中台”需要什么样的产品经理?数据中台,逃过中台"低谷"(图2)

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附耳细听,到处都在喊中台,似乎不知道中台就差了意思,张嘴闭嘴说中台才算OG老炮儿。但是,时至今日,中台仍然是一个被定义中的概念,大家对这个词汇都有感觉,但又很难具象与明确出来。

说起中台的意义,笔者认为在于:快速的响应需求,整合资源,在复用原有能力的同时,发现新机会。

作者 |  Amelie

来源 | 甲子光年

关于中台的实际落地,有这样的分类:技术中台、业务中台、组织中台,或者直接分为:业务中台与数据中台。

本文将简单剖析一下数据中台,并尝试着明确数据中台到底需要什么样的产品经理。

众所周知,中台经历了从人人追捧,到被"妖魔化",再到被市场怼到怀疑人生的过山车式历程。

12月6日,阿里巴巴集团董事会主席兼CEO张勇发布内部信,任命戴珊和蒋凡分别负责新设立的"中国数字商业"和"海外数字商业"两大板块。这意味着,阿里从维系了6年的中台战略,转向了"多元化治理"、"敏捷组织"。

数据中台:打哪来,往哪去?

到底,什么是数据中台?

首先,数据中台是为了汇总与融合企业内的全部数据(甚至企业外的数据),打破数据隔阂,解决数据标准与口径不一致的问题。

举个例子,多个系统中都有“包子”这个字段,但定义不同:

A:有皮有馅就是包子

B:有荤有素就是包子

C:吃了解饿就是包子

最近两个月,在梁汝波成为字节跳动新任CEO、董事长并进行新一轮组织架构调整后,字节跳动也开始分拆中台,将中台能力分散到各个事业部。

两件事再次引发了业界和媒体对于中台价值旷日持久的讨论。在热闹了几年之后,这一次中台真的要走到末路了吗?

不同定义的最终产物是:同样的“包子”,却有不同的指代物。

但实际上,这或许并不能概括所有类型的中台发展状况。

根据Gartner的调研,将数据分析嵌入到业务平台的企业,从2018年的57%增长到了2020年的70%;海比研究数据表明,数据中台比业务中台更受市场青睐,2020年数据中台市场规模为55.5亿元,占62%的市场份额,业务中台则只有38%。

这就是数据标准与口径的不一致的弊端,也正是数据中台需要解决的问题。

解决了上述问题,做好了数据治理后,数据中台还需要成为对外提供统一的数据服务接口的数据集成平台。

这证明,数据中台始终保持着快速增长的趋势,愈来愈多企业注意到数据中台的价值。

近期,笔者深度采访了国内头部第三方数据中台厂商奇点云——根据海比研究院《2021中国中台市场研究报告》显示,2020年数据中台厂商市场份额排名中,奇点云仅次于阿里、腾讯、华为、百度等大厂,与京东云并列第5。

在这个过程中,不断完善的数据体系,会不断的丰富各类场景所需的数据。这也是数据中台都在推行 One Data(一个数据管理体系),One ID(打通的用户体系),One Service(一个服务平台)的原因。

再举个例子,公司多个系统或产品都有用户“石头”的使用记录:

租房App:石头最近在关注北京海淀区的房子求职App:石头最近投递了海淀多家公司的岗位外卖App:石头点餐配送地址都在朝阳

根据上述内容,如果数据的打通的,且遵循One ID(其实就算注册账号不同也有很多办法来进行关联判断),我们得出的结论是什么?

大致的结论:石头计划从朝阳跳槽到海淀,正在找海淀的房子。

我们可以再细致一点:根据石头点餐的习惯,可以判断ta的日常饮食习惯,结合石头浏览的租房内容可以判断ta的消费档次,再结合投递职位的薪资,我们可以计算出ta的基本收入……

2021年11月,奇点云新完成2亿人民币C1轮融资,成为赛道内第一批过C轮融资的企业。这也正代表着,数据中台这个赛道,已经跨过前两年的"概念热",驶入场景深水区。

然后呢?一个完整的用户画像跃然纸上。

但是,数据融通带来了新的问题:“数据隐私”。

那么,数据中台为何能逃过中台"低谷"?其从概念到落地的正确姿势是什么?

从技术层面来看,数据中台是“数据仓库与数据服务中间件”的组合,因为海量的数据,所以需要分布式计算平台和存储平台,而且技术是中性的,没有善恶。

从数据应用来看,数据中台汇聚了企业内外部的各种数据,除了企业自身数据,还有大量的用户数据,根据这些内容去挖掘商机是企业商业化的有效途径,但“隐私”的门锁,握于谁手?

从"是什么",到"怎么用"


分拆业务中台,而不是数据中台的原因很简单——业务逻辑千变万化,但数据处理却万变不离其宗。

数据中台的价值是从正规渠道获取数据,应用到阳光下,数据资产是黑是白,就在于此。

但,不可否认的是:数据中台极具使用价值。

在极具价值的数据中台里,产品经理会扮演什么的角色呢?或者说,数据中台到底需要什么样的产品经理?

通过数据中台项目内容与最终输出物来看,数据中台需要的产品经理分为两类:数据产品经理与数据平台产品经理。

举例而言,奇点云经常碰到业务从线下拓展到线上的零售商户,需要重建客户管理体系。

“天条”制定者:数据产品经理

关于数据产品经理,知乎大V何明科大大有这样的描述:

“不写程序的数据工程师不是好产品经理”,从某种程度说明数据产品经理的部分定义,数据产品经理这个职位,其实很跨界:需要懂程序,做数据收集及清洗;需要懂产品,了解内外部用户需求和理解市场;需要懂数据,用数据的方式证明、证伪及发现问题。

站在业务的角度,它代表着获客逻辑的推倒与重构,业务中台过厚,难以适应新变化;站在数据的角度,会员数据管理的方法却是通用的——新获取的线上用户数据,仍然要按性别、频率、金额等标签归纳。而新增的网页浏览记录等行为标签,只需在原有的数据平台中补充接入。

奇点云解决方案总经理远山告诉笔者,数据接入、清洗、开发与加工、分析与服务,这是一套放之四海皆准的需求。

简单说,数据产品经理既要完成数据体系设计,让原本无序或庞杂的数据变得“规矩”,又要根据业务场景的变化,不断调整项目内容,推进项目进度。

数据中台也用规模增速证明了这种需求的通用性:海比研究院数据显示,2021年数据中台规模首度超过100亿元,至2025年,预计将达到944.8亿元,年均复合增长率为60%。

不得不说,在推进数据中台项目的过程中,开发难度所带来的压力,要远小于数据资产的盘点与整合。

然而,如果将视角探入到具体的企业中,数据中台也曾经历过一段"弯路"。

以“包子”的内容为例,数据产品经理需要给“包子”明确出最终的定义,并让各个系统执行。

问题在于:不同的系统归属于不同的部门,你凭什么让别人配合,甚至修改人家用了很久的系统,而且修改内容可能并不会给所属部门带来直接的收益,直白说,这样的工作内容不在KPI范围内。

回到两年前,CIO常常会问的问题是:数据中台是什么?有什么能力?能带来什么增长?而应答的厂商,往往会搬出阿里那套老掉牙的经验,也即从游戏公司Supercell中受到启发,调整组织架构,执行"大中台,小前台"的战略,进而帮助客户画出一张对标阿里的大饼。

这导致了几种不理想的结果:要么盲目对标阿里数据中台,却陷入贪多求全、重点不明的坑中,要么没有明确需求,为了上中台而上中台,却不知如何使用。最终的结果都造成数据中台无法落地。

奇点云就曾碰到过这样的客户,两年前为了响应数字化号召,从市场上高价购买了数据中台,却因为没有厂商为其提供“望闻问切”的服务,找不到“对症下药”的应用场景,致使中台在实施与部署时一再拖延,最终项目负责人离开,原有的中台项目被搁置。

亦有运营商客户直接向大平台厂商购买了中台产品,在落地过程中发现中台能力无法对应于需求,和场景贴合不紧密,最终仍然依靠员工大量重复劳动,数据中台也由此成为摆设。

失败的案例教育了市场,从去年开始,企业客户与数据中台厂商发生了明显的转变。

客户的问题开始由"是什么",变为围绕"价值"的一系列细颗粒度的盘问:能给哪些具体场景带来业务增长?场景中使用哪些数据模型?数据指标体系如何构建?

怎么办?

从大而全的方案中,他们会思考与辨别出最刚需的功能,也变得尤其看重相关领域的同行成功案例。

在不断地落地实践中,数据中台供给方也形成了共识——作为一套可持续"让企业的数据用起来"的机制,能让客户在具体场景中切切实实受益,才是数据中台的终点。换句话说,数据中台不仅要管怎么建,还要管怎么用。

轻服务还是重服务?

数据产品经理就像一个“天条”的制定者,却没有执行天条的权力。

一款能用起来的数据中台应该包含两部分:一个通用的数据中台底座,加上在平台上长出来的个性化的应用。

如果只做前者,是一门"卖铲子"的"轻"生意;而后者是为客户操心操肺种地的"重"模式,一不小心就会陷入无穷无尽定制化的泥潭。

正是因为如此,很多技术出身的数据中台公司只卖铲子,种地的工作往往由ISV(独立软件开发商)来完成。这类数据中台厂商的想法是,先利用平台在多个行业跑马圈地,待市场逐渐铺开,再慢慢在平台上搭载应用。

如果项目有一把手坐镇,倒可以“挟天子以令诸侯”,但其中苦楚,不足为外人道也。

所以数据中台需要更具沟通能力的数据产品经理,能够在与多个业务线,需求、背景、想法各不相同的相关方一起,推动完成相关功能的实现,有效的达成沟通目的,这一点,不仅重要,而且很重要。

在奇点云看来,尽管这种路径最后实现了"平台+应用"的效果,但从一开始,客户最迫切的应用落地需求没有解决,数据中台无法落地,还是无法产生价值。

结合数据中台的特性,我们发现:数据中台的数据产品经理,需要不计一地一城的得失,得有战略思维,也需要缜密的逻辑思维能力。

由于在阿里从事了多年数据技术工作,奇点云创始人行在比同行更早体会到了这种"无奈"——一款产品打天下的想法固然好,但现实却只有"一穷二白"。

首先是"一穷二白"的客户,特点是数字化能力薄弱,甚至连IT工程师都匮乏。而一款定位于"工具"角色的数据中台,恰恰需要客户自行配备三个角色,方能二次开发实现落地:懂需求的数据产品经理,懂数据建模的数据开发工程师,以及懂得个性化应用的算法工程师。

数据中台所含数据内容庞杂,数据来源之多,远胜单业务线的数据体系,如何完成这一庞大数据体系的设计,是个极大的考验。

很明显,这在奇点云刚成立的2016年,并不现实。

其次是"一穷二白"的生态,数据中台尚未发展壮大,更不用说跟着"喝汤"的ISV(独立软件开发商)。

数据产品经理,作为数据建设的推动者,需要强大的战略思维和逻辑思维能力,不仅可以判断出当下业务当中的关键流程,更可以不受限于现有业务规模,理解业务接下来的发展方向,做好数据体系扩展性设计。

彼时,脱离了应用的数据中台,常常听到市场上类似的客户抱怨:"我关心场景与落地,你却跟我宣传技术","我明明只要买一桶水,但你给我的时候,却还连着饮水机"……在行在看来,这是平台厂商陷入了"技术自嗨"的通病,只想着产品技术如何高超,却远离了用户需求,最终导致"大炮打蚊子"。

数据产品经理的基本能力当然更不能丢,业务逻辑梳理、维度指标体系设计、数据建模、数据可视化设计等等。

种种现实让奇点云从一开始就明确了既做平台又做应用的道路,先在一个行业深耕,待打通行业后,再选择跨领域扩张。

归纳一下数据产品经理的技能点:

语言:SQL、R语言、Python等;可视化工具:Tableau、FineBI、Cogons等;硬实力:熟悉Hadoop集群,数据挖掘与数据分析;软实力:沟通、行业认知、深度思考

需要说明一下,数据产品经理不是数据分析师。

这是一条最重的,也是最贴近客户的路径。泛零售是奇点云的首选行业,这与奇点云创始团队在阿里的出身有关,也与泛零售本身的行业性质有关。

简单来说,数据分析师更多的是在解决业务线具体的问题,而数据产品经理是在进行业务抽象,通过产品化的方式输出数据。

“方舟”打造者:数据平台产品经理

数据平台产品经理,就是广义上的产品经理,只不过这些产品经理在做数据类产品的相关设计。

“数据中台”需要什么样的产品经理?数据中台,逃过中台"低谷"(图3)

他们天天与数据打交道,但不用进行数据分析与数据体系设计。

他们的工作是为数据分析师与数据产品经理打造更多的平台工具,然后把数据分析的成果通过产品化的方式展示给用户。

前者包括:调度平台、实时处理平台、Hadoop生态组件等。

奇点云合伙人何夕告诉笔者费欲望还是能力,都远高于其他行业。

后者包括:可视化报表平台、BI系统、移动BI系统、用户画像平台等,如果有面向用户或者To B的需求,还可以打造如淘宝指数、百度指数这类的数据产品。

但另一方面,这行客户尤其"精明",见惯了分厘必争的生意场,对投入产出比高度敏感。

为了服务好这帮重视效益的客户,奇点云做到了每个环节"亲力亲为"——

浩瀚的数据宛若汪洋,数据产品经理给这片汪洋制定了“洋流与风向”等“天条”规则,但是出航远行还是需要一艘巨舰方舟,这样才能更快的到达各个目的地,数据平台产品经理就是这样一艘方舟的打造者。

在交付环节,奇点云配备有专门的实施团队。例如,针对快消、鞋服等不同的零售场景,奇点云设置了多套标准化商品分析体系、消费者标签体系等工具,可根据客户需求做个性化搭配。据何夕介绍,这些标签在成熟领域可复用程度甚至可以达到80%。

数据平台产品经理这位“方舟”打造者,是在用产品化的方式,让内外用户更便捷的使用与查看数据。

在服务上海电信时,奇点云甚至与其前端IT、市场部门配合,共同设计上海电信数字化APP的运营界面,部署活动运营场景。待其APP正式运行,有能力沉淀用户数据时,奇点云又跑到后端,帮助上海电信构建了用户数据分析体系。由此,上海电信正式跑通了从前端应用采集数据,到后端系统分析决策的全流程。

所以数据平台产品经理,在满足广义产品设计能力的基础上,还需要以下能力:

除了后端交付,奇点云还承包了前端的咨询规划环节。

当一家专注家纺的客户找到奇点云时,他们提出了一个宏大的课题:如何像波司登、宜家那样,成为行业数字化转型标杆?

数据可视化能力,了解数据平台功能框架基本逻辑;具备基本的SQL能力,了解数据生命周期;权限设计能力,尤其是数据权限的管控设计能力;野望,要有平台商用的野望,并做好准备;

数据平台的起点是企业内部应用,商用也可能只是发展进程中的一站。但过程中,数据平台产品会历经很多“磨难”,比如:内部推广的压力、业务方对数据资产价值的质疑,商用的切入点难以找寻……

为了回答这个问题,奇点云给客户做了一次全面的数字化诊断:首先把所有涉及到业务的部门,如营销、IT、研发等,按业务场景和业务指标进行梳理,盘点出问题与痛点,整理了一套业务需求清单;

耐得住寂寞,有大刀雕花的技巧,才会水到渠成。

进一步,奇点云将这些需求分类整理。例如根源于组织问题的需求,归于管理层解决,根源于系统问题的需求,归IT部门解决,奇点云所聚焦的,是根源于数据质量本身的"数据课题";

最后,奇点云将数据课题按不同场景做拆分,并依据需求的轻重缓急,规划未来一年优先部署的领域。在这个案例里,奇点云率先为其构建了消费者洞察、库存分析等板块。

数据平台产品经理与数据产品经理在工作的分界线,存在融合,存在很多的交集。不少公司是将两个岗位进行了二合一,一人分饰两角,这倒也未尝不可。

在前端规划,到后端交付均"亲力亲为"的模式下,为了不陷入无限定制化的泥潭,奇点云做了颇多思考:

首先在平台层,确保产品足够标准化。行在告诉笔者,奇点云平台拥有自主可控的引擎,保障底层数据安全,同时运用"资源抽象,统一接口"的平台体系技术,确保其可以应对不同业务系统与模块。

有个前提,数据产品经理更侧重数据体系的建设,而数据平台产品经理更侧重工具与平台的设计,这一点值得了解。

其次,在咨询与交付等环节,需求存在个性化,但流程可以标准化。例如在前端咨询规划时,针对全局盘点、局部梳理等流程,奇点云均研发出相应的自动化套件,可以诊断简单的问题,自动出具业务需求报告。

在这样的思路下,奇点云逐渐走出了一条"由重到轻"、"由慢到快"的曲线——今年11月,成立5年的奇点云,已经完成2亿人民币C1轮融资,估值在市场前列,据何夕透露,从去年二季度起,奇点云实现盈亏平衡,已经走向盈利。

至于数据中台对人才的需求标准,仁者见仁,智者见智吧。

最后的结语

可能中台是“新贵”,数据中台是“风口”,除了尚未解答的数据隐私问题(可能短时间也难以找到答案),还有一件事需要大家了解。

业数一体化,数据中台的蓝图

对标国内甚至整个海外市场,在数据中台赛道先打通行业,再扩张至多个领域的思路,并不多见。

海外龙头Snowflake,打的是"data-warehouse-as-a-service"(DaaS)的旗号,本质上,它是一种专注于数据仓库的SaaS服务——在美国独特的IT文化和更先进的数字化能力下,只需要提供一把"铲子",就能卖上千亿美金。

“数据中台”需要什么样的产品经理?

搜索内容是大把的培训机构在追风口,各种数据类岗位的培训广告赫然在列……

而在中国,之所以有奇点云这类本土的数据中台"后来者"站上第一梯队位置,其根源是,当一个新的时代需求在本土特殊的数字化环境中出现,所有厂商都站在了同一起跑线上,谁先适应需求,谁便能胜出。

奇点云看到的需求是,在DT时代,数据要真正成为资产,必须能真实反映业务变动,并及时响应甚至预测业务变动,也即"业数一体化"。

说句实话,虽然数据相关的岗位薪酬不错,但是数据相关的岗位需求量真的很小。

理论上说,中台是一种产品设计思路,或者系统架构思路,并不受限于公司的规模。

但是小公司没那么多的数据,不大不小的公司有第三方的数据工具,大公司呢,往往很难通过培训公司,培训一下就可以拿到offer。

行在认为,"业数一体化"不仅是对市场需求的概括,更是一种全新的管理理念——管理层不仅要有业务视角、财务视角,更要有"数据视角"。

何夕分享了这样一个案例:一家合资车企的会员体系基于VIN码(发动机码)设计,但会员卡彼此之间互不相通,于是,许多同时购置了两辆以上同品牌车的消费者,手握多张会员卡,卡权益却不能叠加共享。

这样的问题并不出在系统,而是管理逻辑。如果管理者用"数据视角"看待这个细节,便会发现,如果以客户ID为核心构建会员体系,便可从根源上避免数据不统一的问题。

许多数据问题,亦可追溯到管理问题。行在认为,管理者必须学会"向数据要业绩",建设数据中台,本质上是一项需要管理层推动的"一把手工程"。

所以,与其急于求成,倒不如按照数据岗位的技能要求,不断的淬火打磨。

这与"业财一体化"有颇多相似之处。正如华为任正非所言,"财务干部要懂些业务,业务干部应知晓财务管理,混凝土结构的作战组织,才能高效。"业财融合的需求,正使得管理层愈来愈重视看问题时的"财务视角"。

围绕"业财一体化",企业正形成一套日趋完善的管理体系——在理论层面,许多管理学者正提出"业财融合"的管理思想;在工具层面,有Anaplan、先胜业财等业财一体化平台;在组织层面,亦有专业的财务管理团队。

何夕告诉笔者,"业数一体化"同样需要一套管理体系——对应于理论层面,围绕数据管理的理论研究才刚刚开始;在企业内部,对应于财务管理,数据也需要专业的管理团队实现长效运营;工具层面,数据中台这类新工具正蓬勃兴起。

路漫漫其修远兮,产品经理将上下而求索。

作者:张小墨,微信***:月光坦克(moontank1918),某美股上市互联网公司产品经理。

本文由 @张小墨 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载

题图来自Unsplash,基于CC0协议

但"业数一体化"的范畴显然更广。

如果将财务看成是一种特殊的资金流数据,那么其只展现了企业数据的冰山一角——它只反馈资金数据,不反馈机器、用户、供应商等数据;它只呈现结果,不展示过程。正因为此,随着业务增长,财务数据的增速是"线性",而业务数据增速呈现"指数级"。

指数增长的业务数据,对数据中台厂商而言,其任务更重大,难度更复杂。

远山告诉笔者,在过去,围绕数据相关的收集、存储、治理、开发、服务等需求,并没有一套统一的工具来实现。例如,数据治理环节,尽管有数仓这类标准化产品,但却难以解决开发流程不一致的问题。这导致的结果是,"前面的开发团队换了一拨人,后一批团队进场,又换了一种代码写法,企业数据开发环境长期不稳定。"

当业务数据日益爆炸式增长,数据补丁、数据孤岛问题集中爆发,数据中台成了"业数一体化"时代统一管理数据的载体,也驶向了新时代的"无人区"。

这里没有一套数据管理理论可以遵循,如云原生、自主可控等技术,是近一年才被数据中台等领域所重视,甚至连数据中台本身,也是近十年兴起的物种。

如奇点云这类国产厂商,正努力探索数据时代的管理范式,从咨询规划、平台交付,到应用落地,每一步都尽可能沉淀出可复用的经验。

如同奇点云创始人行在所说,这个世界上唯一只增不减的东西是数据。当前,呈现爆炸式增长的数据,正掀开一个属于"业数一体化"的全新时代。

*免责声明:本文由作者原创。文章内容系作者个人观点,星无限资本转载仅为了传达一种不同的观点,不代表对该观点赞同或支持,如果有任何异议,欢迎联系我们。

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