如今，几乎每个公司都有一名产品经理。根据定义，产品经理负责协调各方的需求，选择业务模型以及根据公司的产品生命周期进行协调，开发，营销和运营。在互联网发展的几年中，数据产品管理者的能力模型不断更新，对从业者提出了更高的要求，这给他们带来了巨大的压力。那么如何做一个好的数据产品经理？下文给出四点方向。

 1.要极其熟悉公司业务及动向。

所以要了解公司的商业模式、战略、以及业务流程、要考核的各种指标，以及指标背后的业务含义等。这一点，再了解都不够。

 2.要了解数据分析。

好的数据PD，即使不做数据PD，也应该是个数据分析师。数据PD的一大要务就是将数据分析做成可复制，可自动运转的系统。虽然有数据分析师们围绕在自己周围，但是自己也要清楚业务的问题，分别要看什么数据，或者当数据出现后，意味着业务出现了什么问题或者会出现什么问题。这一点，要向最好的数据分析师们看齐。

 3. 要了解数据仓库及商务智能。

这 两个关键词背后都是庞大的体系，恐怕我短短半年的转岗时间太短，虽然能够对别人讲解一通商务智能产品的架构。嘴里虽然会抛出若干个类似于汇总，钻取，度 量，指标，维度，缓慢变化维，层次，属性，仪表盘等等术语，但是也不支持多几层的知识钻取，遇到异常问题，也不知道该从什么地方分析原因。幸而身边有数据 仓库的同事，可以多多学习。这一点，没有天花板。

而商务智能，做为一门学科，起源于20世纪90年代，它的出发点是帮助用户更好地获取决策信息，最初商务智能的动机是为用户提供自助式的信息获取方式，这 样，用户就可以不用依赖于IT部门去获取定制的报表。而如今，商务智能除了提供信息，更主要的是降低用户获取数据的门槛，提升数据的实时性等方面。从降低用户获取数据的门槛一个方向，我们就可以做很多事情，比如如何设计信息仪表盘？如何让数据以更亲和的更直观的方式展示？如何能够让用户离线访问？如何能够实现警戒数据的主动发送？这一点上，花多少功夫都不多。

 4. 要精通数据产品开发流程。数据开发+产品开发。

数据PD的最终目的是要做数据产品。这里要拆开看，其一，数据产品本身也是在线可供用户实现的产品，既然是产品，产品的整套研发思路和普通的产品没有太大区别，用户是谁，他们需求是什么，满足需求需要什么featurelist，每个feature list的资源评估以及优先级如何，产品的生命周期如何?这是产品开发。然后他是个数据产品，意味着这比普通的产品，多了更多的要求。在数据这个内核之外，它需要各种feature list，如订阅，搜索，自定义，短信接口，邮件接口等。但是数据这个内核，也需要一套数据开发流程。

上述就是关于如何做一个好的数据产品经理的全部内容，想了解更多关于数据产品经理的信息，请继续关注。