
數據中台是近幾年火熱到發燙的概念,中國TOP大廠以及很多小廠都在建設數據中台,就導致數據中台產品經理是一個薪資高、人才缺口十分大的崗位。
但是要想拿順利拿到數據中台產品經理的offer還是不太容易,數據中台對產品經理的能力要求還是比較高:
一方面,作為數據中台的產品經理,你要對中台、業務中台、數據中台這些比較新的概念都要有比較深刻的理解。你還要對數據敏感,能夠通過數據分析洞察更加深層次的問題,通過數據解決別人無法解決的問題,從而提高產品的價值。
另外一方面,阿里巴巴早在2015年就公布了中台的概念,說明其早已把中台體系做得很成熟,如果你並非阿里員工,沒有親身經歷中台的搭建,就很難理解中台究竟是幹什麼。網上大多數有關數據中台的資料都只是在講一些淺顯的概念。
華仔是《數據中台實戰:手把手教你搭建數據中台》的作者,曾就職於科大訊飛,現任富力環球商品貿易港數據中台產品負責人,是人人都是產品經理社30萬閱讀量專欄作者,公眾號“改變世界的產品經理”的主理人。
我在富力集團有幸經歷了業務中台、數據中台的從0到1建設全過程,而與富力集團合作建設中台的正是阿里系中台建設的合作夥伴,這使得我在富力集團建設中台的過程中吸收了很多關於數據中台的實戰經驗。
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要想拿到數據中台產品經理的offer,就必須了解你面試中可能會被問到的一些問題,華仔通過2篇文章精心準備了十幾個你在面試中極有可能會被問到的問題,希望能夠助你順利拿到offer。
問題一:你是怎麼理解中台的?
中台就是是中心化的能力復用平台。“中”就是中心化,中台應該承擔起企業所有的業務,也是企業的數據中台。
中台的第二個特點是能力復用,能夠快速支撐起N條產品線的的搭建。中台是平台型產品,為應用提供通用的能力。一般來說 中台包括業務中台和數據中台。

問題二:你是怎麼理解業務中台的?
比如阿里巴巴旗下有很多電商產品,有的產品面向B端,有的產品面向C端,這些產品基本都會用到賬號系統、交易系統、營銷系統等,而這些大的模塊基本都是通用的,如果每個團隊都重新開發一套賬號系統、交易系統、營銷系統等,就是對資源的嚴重浪費。
因此,由專門的團隊負責開發這些通用系統,再將之賦能給各條產品線,這樣做,既可以最大化重複利用資源,又可以將每條產品線的數據沉澱在一起。
問題三:你是怎麼理解數據中台的?
幾乎每條產品線都需要相關的數據分析工作,這些工作又會涉及數據分析師、數據開發工程師等角色。如果為每條產品線都配備數據分析師、開發人員,不但數據的標準得不到統一,而且也是對人力資源的一種浪費。數據中台可以承擔公司所有產品線的數據分析工作,通過數據化的手段為各個產品線賦能。
為什麼要搭建數據中台呢?阿里的軍師曾鳴提出過一個概念叫“數據智能”,我們看一下什麼是數據智能。以我們生活中常見的美團外賣為例,美團是如何調動千萬量級的商戶和遍布全國的外賣騎手將外賣安全、快速地送到用戶的手上呢?如果靠人力進行調度,以美團如此大的業務量,其需要花費的人力是難以想象的。因此美團一定擁有一套不斷迭代的智能調度算法,這套算法可以幫助用戶找到合適的餐館,幫助餐館找到合適的騎手,從而以最高的效率將外賣送到用戶手上,所以美團是一個數據智能的公司。
數據智能的標誌就是由機器代替人工去決策,未來數據智能是一個企業的核心競爭力之一。那麼怎麼實現企業的數據智能?答案就是建設數據中台。建設數據中台的最終目標就是幫助企業實現數據智能。
問題四:你認為業務中台和數據中台有什麼關係?
業務中台的目的是一切業務數據化;數據中台的目的是一切數據業務化。業務中台和數據中台是相輔相成的。
如果公司有業務中台,並且由一個專門的團隊負責,那麼數據中台的建設會容易很多,因為業務中台已經整合了公司內所有產品線的業務模塊,使通用的業務數據都被統一存儲到業務中台,這樣就不用再對每個產品線單獨進行調研,溝通成本會大大降低。
如果公司沒有業務中台,也可以建設數據中台,只不過要多做一些工作,要從各條業務線分別採集數據,所以公司建設業務中台,會讓數據中台的建設工作事半功倍。
問題五:你覺得什麼公司適合建設中台?
短期來看,中台的建設成本比較高。業務中台要具備支撐公司所有產品線的核心業務能力,數據中台要支撐公司所有產品線的數據分析相關工作,因此開發相關係統,前期的投入比較大。
不過公司在搭建好中台並具備核心的業務能力和數據能力之後,再去擴展產品線時,新增的產品線的建設所需的成本就沒那麼高了,新產品線只需接入中台即可,所以從長遠來看,中台還是能夠降低企業研發成本的。
判斷一家公司到底是否適合建設中台,可以看看該公司的產品線數量。如果公司有多條產品線(至少三個產品線以上),各個產品線之間有很多可以復用的功能,那麼該公司就適合搭建中台。
初創公司是不適合搭建中台的,因為搭建中台需要投入大量的人力物力成本,大多數初創公司前期基本只有一條核心產品線,因此等到公司發展出多元的業務再搭建中台也不遲。
問題六:如果你是數據中台的產品經理 你會做哪些內容?
數據中台主要承擔以下四個方面的工作,分別是對數據的“採集”“存儲”“打通”“使用”。
“採集”是指採集各條業務線的數據(如業務數據、日誌數據、用戶行為等),並將這些數據集中處理,存放在數據中心。
“存儲”是用更加科學的方式存儲數據。業內一般採用三層建模的方式,讓採集上來的數據變成公司的數據資產。
“打通”分為兩方面。一方面要打通用戶的行為數據和用戶的業務數據,從而實現更加豐富的用戶畫像;另一方面是要打通產品線之間的數據,比如一個用戶既用了A產品線的服務,又用了B產品線的服務,需要打通產品線才能挖掘出這些數據信息。
“使用”是用打通後的數據賦能業務人員、幫助領導層進行決策,用數據來反哺業務。
問題七:完成一個指標的開發都需要哪些人參與?
一個數據中台的項目需要10種不同角色(包括數據中台負責人在內)共同參與,包括架構師、項目經理、模型設計師、數據開發工程師、後端開發工程師、前端開發工程師、UI設計師、測試工程師。

問題八:請你簡單介紹數據中台的工作流程?
如下圖,數據中台完成一個指標的開發需要經歷11個步驟,分別是業務口徑梳理、技術口徑梳理、數模型設計、數據開發、後端開發、前端開發、聯調、測試、上線、迭代。

問題九:數據中台產品經理需要具備哪些能力?
1.學習能力
數據中台的目標是幫助公司內部N多產品線實現數據化運營、數據智能,那麼就需要對各個業務線的用戶、商業模式、業務流程有一定的了解,只有足夠了解才能做出有價值的東西,這就需要數據中台的 產品經理花費大量的時間快速學習各個業務線的知識。
2.合作能力
數據中台的產品經理要對接的人很多有自己內部的開發、測試、設計人員,還要對接產品線的產品經理和運營,所以怎麼更好的與這多種角色合作實現自己的目標就顯得尤為重要
3.創新能力
怎麼通過數據使內部的運營工作更加高效,怎麼通過數據更好的服務我們的用戶和商家,這就需要數據中台的產品經理有很多創新的想法,並把它落地執行。
4.數據分析能力
數據中台的產品經理要對數據有很高的敏感性,通過數據分析發現一些深層次的原因,通過數據不斷迭代我們的產品。
如果你需要了解有關數據中台更多內容,可以參考華仔新書,全書50+實戰案例手把手教你搭建數據中台。新書上線初期享受,每滿100-50活動,十分優惠。
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親愛的讀者,你好,我是本書作者董超華,行業內都叫我“華仔”。我曾就職於科大訊飛,現任富力環球商品貿易港數據中台產品負責人。
是人人都是產品經理社區30萬閱讀量專欄作者,公眾號“改變世界的產品經理”的主理人。
自從2015年阿里巴巴提出中台的概念後,中台的概念就迅速傳遍整個互聯網圈。
我知道,很多朋友應該看過朋友圈裡流傳的相關文章,甚至有人曾經為了聽“大廠”職工們講中台的乾貨,奔走在各種大小行業會議之間。
我也知道,這種碎片化的吸收雖然增加了大家的知識,卻也增加了大家的焦慮,因為技術不平等廣泛存在於業界。
阿里巴巴早在2015年就公布了中台的概念,說明其早已把中台體系做得很成熟,如果你不是阿里巴巴的員工,沒有親身經歷中台的搭建,就很難理解中台究竟是幹什麼的。
2019年5月13日,我寫了一篇關於數據中台的文章,發表在人人都是產品經理社區中,第二天該文章的閱讀量就破了1萬次。截至2020年6月,我的數據中台實戰系列文章的全網閱讀量已經突破34萬次。
為什麼我的數據中台實戰系列文章這麼“火”呢?除了如今中台的概念比較“火”之外,還因為深入了解中台的人少之又少,大多數人都只能講概念,很少有人能寫出關於中台搭建的實戰乾貨。
我在富力集團有幸經歷了業務中台、數據中台的從0到1搭建全過程,而與富力集團合作搭建中台的正是阿里系中台搭建工作的直接參与者,這使得我在富力集團搭建中台的過程中吸收了很多關於中台的實戰經驗。
本書基於我多年搭建數據中台的實戰經驗,從“採集”“存儲”“打通”“應用”的角度,毫無保留地為你解析從0到1搭建數據中台的全過程。
本書的讀者範圍很廣,無論你是正在進行數據化轉型的公司高層、一線的產品經理/運營人員/設計師/開發人員,還是對數據領域感興趣的從業人員或求職學生,都可以從中學到想要的內容。
推 薦 序
我是2019年6月份認識超華的,得知他準備出版自己的新書,而且還是中台方向,我就非常感興趣。看完新書初稿,我就從自己的角度聊聊中台以及我對這本書的理解。
中台這個概念近幾年非常火熱,對於很多公司來說,如果不做中台都顯得自己跟不上時代或者公司不夠“高大上”,可實際上真正懂中台、做過中台、了解如何使用中台的人並不多。這就出現了一種情況,很多公司的中台戰略都停留在口頭上和會議室里,實際落地到業務和系統中卻什麼也沒有。
導致這種現象的原因有兩種:第一種,有些公司對自身業務特點不了解,硬上中台,結果水土不服;第二種,有些公司缺少對中台的認知和實操經驗,使用方法錯誤。其實,一家公司在上馬中台戰略以前,一定要明確:中台是否適合於本公司。為什麼這麼說呢?因為很多公司其實是不需要中台的。在我看來,只有業務密度和複雜度達到一定量級的公司,才有中台存在的必要。如果只是簡單的業務組件化或者系統模塊化,就算沒有中台,公司也可以實現。所以,支撐複雜業務的業務中台以及支撐海量數據的數據中台才是中台的核心價值所在。
學習中台的最好方式就是通過成功案例和實操經驗獲取知識,因為這都是最真實可落地的東西,比起一堆的概念或者噱頭來說要有用得多。超華對中台有着豐富的實踐經驗,在大型企業中負責業務中台和數據中台從0到1搭建的過程,這種實戰經驗是非常可貴的,能讓理論落地。
不管是數據中台,還是業務中台,從概念到落地、從方案到經驗,需要經過實踐和打磨,非短期突擊能實現。超華在這方面有自己獨到的經驗和方法論。在書中,他對於數據中台的幾個核心環節(採集、存儲、打通、應用)的概括非常完整,這是構建數據中台的重要方法,憑此可以讓數據中台一步一步落地並實現。
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