哪里有回收抖音号_数据产品如何打造(数据产品入门需要如何修炼)

新媒体兔抖音号出售：如今，在这个大数据时代，我们的很多信息是可以互通的；比如刷抖音号，看到今天淘宝买的类似产品的推广。比如淘宝推荐给你的是你喜欢的等等。作者分享了如何规划一个好的数据产品的方法。让我们一起来看看。

世界已经尽早进入第四次工业革命。虽然不同行业对这场产业革命的理解和实现方式不同，但背后的发展原则和逻辑与——大数据的开发应用和数字技术的综合运用基本一致。

越来越多的产品经理会对如何设计数据产品产生疑问。你的能力合适吗？你有兴趣吗？等等，希望我的文章能帮助你了解数据产品，感知你的兴趣。

一 、了解数据存在的原因

这里有三个简单的“栗子”:

不知道调研，但是有一种体验的错觉：每天去公司的路上，你觉得在一个路口左转是最快的选择，但是到了路口，你发现很多同事都是右转去公司。好奇心促使你问了几个同事，才发现右转更方便；

不知道总结，联想的错觉：超市里，尿不湿旁边的啤酒总是卖的很快，很多人不理解。后来通过深入分析，发现买纸尿裤的爸爸都是顺便买啤酒的；

不知道，不知道，片段错觉：某星级酒店早餐室，有时候挤，有时候挤，去了好几个星期遵守规则，某直销公司经常在酒店开会；

造成错觉的因素很多。这些“栗子”告诉我们，我们获取信息的方式逐渐发生了变化，有时候你需要更高的“视角”才能看到全局。比如从其他同事那里，从超市的“摄像头”统计，从自己几周的多维度“观察和总结”。

数据解决了真正的问题。——帮助你找到原因，看到本质。

二、洞悉数据无处不在

数据无处不在的初衷是指——中的任何行为和事物都可以被量化和建模。通过量化和模型化，我们可以纵观全局，预测未来。简单来说，就是用不同的“上帝视角”看待世界。

这里需要注意的是，——的线上数据是数据，线下数据会随着时间的推移逐渐贬值；数据来自设备，通过网络传输和统计，这就是“万物互联”的时代；这个时代，万物产生碎片化的数据，数据可以相互连接。最后，通过数据关联可以获得更多的数据。

三、找到数据间的相关性和连接性

每个人都会在不同的地方产生大量碎片化的数据。比如你在超市转了一圈，买了一些商品，然后办了会员卡。会员卡中使用的手机号和手机号已开通微信支付；数据会记录这些行为，形成每个人的数据画像：“你是一个喜欢某种商品的人。目前除了买商品，还有一些潜在的商品，你喜欢用数字支付手段。”

多元化、多服务行业的集团公司如果获得了你的数据，可以通过大会员系统整合行业。比如一个大厂在看视频或者搜索网上资料的时候，可以根据你的消费行为和习惯，根据你的喜好进行推荐。

新零售的崛起是由数据推动的。在新零售的闭环服务中，人(消费者)、货(商品)、场(渠道)已经连接起来。然后反映完整的信息，再现消费行为，从中创造更贴心的服务和更多的商机。

数据的价值隐藏在场景的细节中。数据的相关性比数据本身更重要。它可以使企业衍生出多样化的商业模式。你会发现某宝某团访问的服务越来越多，越来越相似。这些应用在各个行业似乎没有明显的界限，这离不开数据的信用。

四、深刻理解数据有流动性（重点）

在使用身边的产品时，不知道有没有意识到一个隐藏的循环和创新的形式：用数据做好产品，用好产品获取更多的数据；数据分析的工作必须落在产品上，因为数据是虚拟的，解决方案是真实的；本来，获取数据的目的就是为了解决现实问题。

大数据本身就是利己利他的产物，是数据流通的基础。数据很难一家独大，数据的协同联动将是发展趋势。

我举个“栗子”来说明，线下超市的客户流量数据一般不会主动共享，因为数据是超市的资产；但如果超市与驾驶公司共享客户流量的数据，在流量较大的时候，驾驶可以让更多的司机来到超市附近，可以大大提升超市的打车体验，同时驾驶也有更好的利润；目前企业之间的合作还缺乏信任，这种跨行业的交流还很少见，还处于发展的初级阶段。

数据管理员如何更好的打通数据？要打通数据，就要找到流通方的共同痛点(这里流通方可以指内部跨部门或跨企业)；当利益高于几方之间的竞争和R&D成本时，数据共享将成为理所当然的事情。从这个层面来说，数据产品的设计需要了解业务、业务目标和目标问题，从而解决问题。数据只是我们过程的一种方式，一种工具，而不是结果。

五、清楚数据的道德约束

数据的使用肯定会增加，数据的传输、存储和保密会变得越来越重要。监控日志应该如何存储？用户行为应该收集到什么程度？与跨行业公司合作时，用户能否获得数据开放的许可？如果用户不认可怎么办？这些问题还会继续。

作为一个数据产品设计师，我经常需要问自己，什么是对的？什么是社会增量？如何在不违背道德原则的情况下规划一个产品？

我在做产品设计的时候，总是遵循稻盛和夫的原则“作为一个人，什么是对的”来规划产品。

目前，数据安全的边界还比较模糊，国家政策法规也在不断完善。水能载舟，亦能覆舟。从社会价值和共同富裕的角度思考，少了贪婪，每个人的生活都会更好。

好的产品本身就是对社会的一种善意。

六、关心数据属性和操作

数据量非常大，不同类别数据的属性差异很大。

举几个栗子：公共属性的数据需要采集，因为覆盖率很高；需要收集战略数据，因为数据稀缺；重要数据无法重新生成，必须备份；再现性数据可以加权，因为再生成本非常低。

当然具体内容要结合公司的经营模式、经营范围、经营重点来考虑。

七、时刻留意数据质量

必须与关注点一致，减少无用数据；由于机器学习需要大量准确的数据，过多的噪声数据会影响学习效果，使学习效率降低。

我们在考虑主动收集数据的时候，要考虑收集核心的、不可或缺的数据，并且这些数据与你想要解决的问题紧密结合，少即是多，精度更简单。

八、设计最小数据闭环

总有很多问题需要解决。解决问题就是实现目标。什么样的问题组合才能形成最小的闭环？这个最小闭环非常重要，可以帮助你找到方向，降低公司的投入成本，获得项目落地的可行性。

长期规划应该从最小闭环开始，数据产品应该以不同的版本更新。

九、明确对业务方的吸引力

数据的真正用户是业务利益相关者。你的数据业务涉众是否感兴趣，是否与项目主要涉众的想法一致，业务涉众是否愿意将数据交给你统筹安排，是项目成败的关键。请关注所有相关部门的想法，这些部门是你的内部客户或供应商。

十、做个有责任的产品经理

所有接触数据的产品都代表责任。数据量越大，数据越多，数据积累时间越长，意味着你的责任更多，保密性更高，维护成本更高。对于你负责的数据，请区分访问权限，用系统和流程保证安全，并承担责任规则。

十一、打造以数据为核心的企业引擎（核心）

前面说过，不懂业务就做不好数据产品。但是，在数据核心引擎这一节，你需要理解另一个概念：如果你不懂数据，你就不能做生意。

在将数据转化为企业引擎的阶段，需要思考“企业智能”。所谓企业智能化，就是让企业通过数据完成智能化运营和决策的过程，可以分为几个阶段：

数据驱动决策，企业的决策会根据已有的数据选择下一个方向；

数据驱动流程，根据已有数据呈现内容，改变公司各部门的流程和合作模式；

数据驱动产品，以数据作为产品改进的输入，以数据作为进行产品转型迭代的最佳说服力；

数据驱动业务，公司业务与数据紧密结合，业务模式基于数据收集和思考；

简单可以理解为：用数据——解决问题——收集问题数据——创新改进收集方法——重用数据。

在这个过程中有几个问题。首先要有足够的眼界，知道有；其次，我们必须有足够的知识来知道如何使用它。最后，我们应该有足够的业务系统框架，知道如何使用它来解决实际问题。

回到现在，最流行的是“人工智能”和“大数据”。事实上，它们是相辅相成的。——“人工智能”需要“数据”来学习。只有有了足够的数据，机器才能变得更聪明；没有数据，人工智能将缺乏学习的机会。

数据时代，机器会越来越智能，语音助手已经到了临界点，逐渐开始大规模使用。

人工智能正在改变人们的生活方式、车辆驾驶方式和社会服务方式。它试图“理解”你，“理解”你，并“预测”你的每一次行走。

使用数据将是一场技术竞赛，一场组织变革，以及公司之间，甚至国家之间的大竞争。

数据经理，请在最好的时代发光，时代需要你！

作者：温蒂；微信：大产品。

本文最初由@ Wendi发布，大家都是产品经理。未经允许禁止转载。

图来自Unsplash，基于CC0协议。

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