做企业内部数据产品已经有两年时间了，今天写下这篇文章跟大家聊聊我对企业内部数据产品的一些思考。
1. 为什么会有数据产品
小到日常生活行为，中到商业活动，大到国家治理。归根结底都是“决策”和“行动”的过程。“决策”就是什么情况下，为了达到什么目标要怎么做；“行动”是指具体的执行过程。
此时，可以回想一下，我们平时是如何进行决策的？
其实，无论是感性的决策或理性的决策都是基于“某种参考”的。最简单的参考就是自己的直觉，好一点会依据“过来人”的主观经验。更科学的决策是依靠“客观证据”，定量的“客观证据”就是数据。
那么数据从何而来？数据如何为人们决策/行动所用？这就是数据产品产生的原因。同样，数据产品符合产品的本质——以解决现实问题或满足现实需求为核心。
2. 什么是数据产品
个人对数据产品是这样定义的——数据产品是解决用户使用数据这一刚性需求的产品。“用户使用数据”这个需求很庞大，可以进行拆分和细化，每个更细粒度的需求都可以催生出一款数据产品，并且多种数据产品通过组合还可以生成一款综合型的数据产品。这样说很绕，举个例子来看。
2.1 一个例子
【需求】领导想知道中国联通的用户使用微信的真实准确的用户数
这个需求看似很简单，但要满足它其实是一个非常庞大的工程。
首先要将需求拆解为：
- 子需求1：需要在不影响现网运行的情况下，采集联通全网S1/Gn接口的原始码流
- 子需求2：对原始码流进行业务类型的解析并生成结构化的文本数据
- 子需求3：将解析好的海量结构化数据安全完整的存储起来
- 子需求4：对海量结构化数据进行统计计算得到业务类型为微信的用户数
为了满足这些子需求，我们需要的数据产品可能有：一款原始码流采集的工具，一款针对S1/Gn网络接口的数据解析工具，一款支持PB级别数据存储的工具，一款可以对千亿条数据进行统计计算的工具。当我们得到这些工具后，还需要把这些工具串联起来工作，形成一个整体，此时，这个整体面向领导来说又是一款数据产品。
2.2 数据产品三要素
作为一名数据产品的设计者，需要把握好数据产品的本质，遵循本质去思考和设计数据产品。
数据产品的本质就是它的三要素：数据源，用户，需求。
- 数据源：任何数据产品都需要有数据才能工作，才有生命，就像上面的例子，如果没有原始码流，何必需要数据采集。如果采集不到原始码流，解析程序就没有用武之地，等等。有数据源的地方才有数据产品。
- 用户：任何产品都是给人用的，数据产品也不例外。明确产品的目标客户对数据产品同样重要。就算是企业内部数据产品，也要明确产品定位，是给领导用？还是给员工用？是给网优人员用？还是给市场人员用？作为一个数据产品的设计者，时时刻刻要懂得聚焦目标用户，切勿闭门造车。
- 需求：需求是指解决某个问题所需要的东西，它是一款产品的灵魂所在。没有需求，产品做的再华丽的是不值一文。如何深刻理解需求，把握需求对一个数据产品设计者十分重要。
3. 企业内部数据产品的需求
一款软件产品的产生需要经过“需求阶段——设计阶段——开发阶段”三个阶段。需求阶段作为第一阶段，对产品的发展至关重要，记得一个在百度做运营的同学说过：“有时候，我拿到一款产品，还没推广我就知道已经死了”。这就是产品需求对它的影响。
下面我将聚焦【企业内部数据产品】谈谈我对其需求阶段的思考。
3.1 需求来源
企业内部数据产品的需求来源主要有4个：
1.业务部门的需求
还记得3年前，在中国电信终端公司实习的时候，每个月都会收到一份关于终端的市场分析报告。下个月的终端采购和营销的计划都会或多或少的参考这些报告。其实这就是业务部门的数据需求。慢慢的一线的业务人员对数据的需求变得很个性化，程式化的分析报告很难全面满足其需求，他们需要直接上手使用专业性的数据产品进行工作。业务部门的需求是企业内部数据产品需求的第一来源。
2.老板的需求
市场节奏越来越快，老板们的决策也越来越快，传统的"人肉分析"渐渐跟不上老板的决策速度。老板们也希望使用一些“傻瓜式”的数据产品，自由、方便、即时的查看想看到的数据分析结果。老板的需求成为现阶段数据产品需求的第二来源。
3.用户反馈的需求
随着产品的使用和公司业务的发展。新的需求会不断产生，用户反馈是产品不断进步、保持生命力的需求源泉。
4.产品经理挖掘到的需求
数据产品允许产品经理有一些创造，但是这些创造并不是头脑一热或是脑洞大开，它需要产品设计者对行业对业务有深入的理解和把握。
3.2 需求采集
明确了需求的来源，数据产品设计者就需要有针对性地进行需求采集。个人认为对于企业内部数据产品，最好的需求采集方式就是与需求方直接面对面地沟通交流。会上的头脑风暴也好，茶余饭后的闲聊也好，只有深入的沟通，才能理解用户，理解需求。把需求一条条的记好，无论多么凌乱，无论听起来多么天马行空，没关系，里面总会有真正的需求。
3.3 需求管理
完成了需求采集只是数据产品“万里长征的第一步”，下个阶段就是需求管理。
第一步，建立需求库
建立一个需求库来管理好需求。这里介绍一个需求库的模板，通过需求阶段的工作完成各个信息的填写。
第二步，需求评审
对需求库中的每个需求进行评审。这样做可以减少需求变更的风险、保证需求质量、避免后期过多矛盾。
对于业务部门的需求，需要业务部门的业务骨干对需求内容进行确认，还要进行需求必要性、重要性的确认。
对于领导的需求，基本无需评估（除非特别难以实现的），执行就是了。
对于用户反馈的新需求以及产品经理挖掘到的需求，也需要在需求评审会上进行讨论评估。
第三步，需求分析
完成需求评审后，产品设计者根据评审内容进行需求分析，最总要的工作就是需求优先级评定。
KANO模型是常见的需求分析模型。KANO模型定义了三个层次的用户需求（基本型、期望型和兴奋型）以及三张影响因素（无差异因素，可疑因素，反向因素）。
- 基本需求：必须具备的，这部分需求是产品初期需要做的功能；
- 期望型需求：用户期望的，用户能够较清晰地知道的；
- 兴奋型需求：超出用户预期的，用户不知道有这方面的需求，如果提供，用户满意度会更高。
- 无差异因素：有没有无所谓
- 可疑因素：无法确定是不是真正的需求
- 反向因素：不要提供的功能
根据上面的模型，确定用户需求的类型，得到需求的优先级（高：基本需求，中：期望需求，低：兴奋需求）。
需求优先级是产品开发阶段的重要参考因素。在资源紧缺，时间紧急的情况下，开发者需要依据需求优先级降低产品开发失败的风险。
4. 企业内部数据产品的设计
经过需求阶段，我们已经得到了完整的【需求库】，如何基于这些需求完成最终的产品设计，有一套成熟的思路方法和工作流程。
4.1 需求结构化
由于需求库中的需求相对零散，还不能直接进行产品设计，我们需要对这些需求进行梳理，形成一个结构化的需求整体。
数据产品的需求可以归纳为两类需求：数据需求，应用需求。
1.数据需求
数据需求是指用户想要得到的数据，满足数据需求需要从数据源和数据分析两个方面考虑。
1) 数据源：数据源从广义上去理解就是收集到的原始信息。数据源本身的信息量直接决定数据分析是否可行。举个例子：如果原始数据是“农场名称”--“山羊数”。那么无论如何我们也分析不出来所有农场的水牛总数。因此，数据源是满足数据需求的基础。很多时候，数据源的数据格式无法直接进行数据分析，还需要进行数据解析，清洗等操作才能得到可以提供分析的数据。
2) 数据分析：数据分析就是从基础数据得到需求数据的过程。统计计算也好，数据挖掘也好，都是通过算法模型对基础数据进行计算得到目标数据结果。
2.应用需求
应用需求是用户操作数据产品的需求。与传统软件产品的应用需求一样，包括：产品整体功能的划分，具体功能的业务逻辑等等。需要特别强调的是，数据产品有一个比较独特又很重要的应用需求，就是数据可视化需求。数据可视化作为数据分析的最后一步，直接影响数据产品在用户眼中的形象。并且，数据可视化设计与数据分析是密不可分的。
4.2. 产品设计
梳理完数据需求和应用需求之后，就可以着手产品设计了。
4.2.1 角色分工
整个产品设计工作的角色大概有4类：
- 项目负责人：总体把握数据产品的整个生命周期，以及外部资源的协调。
- 产品经理：基于需求，完成产品的整体设计，包括产品形态，功能划分及业务逻辑的设计。
- 设计师：产品的视觉设计，数据可视化设计。
- 数据分析师：梳理数据源，设计基础数据格式，基于基础数据进行需求数据的算法设计。
4.2.2 执行流程
整个产品设计工作可以基于“数据线”和“应用线”两个线条并行进行，最后进行设计整合，共同产出最后的数据产品设计方案。
对企业内部数据产品的一些思考
1) 数据线
1.梳理数据需求：产品经理梳理产品的数据需求，与数据分析师及需求方进行数据需求的明确。
2.梳理数据源：项目负责人提供数据源接口，由数据分析师进行数据源梳理。遇到无法满足需求的情况，及时反馈项目负责人及产品经理，进行数据源的再协调或进行需求删减。数据源明确后，产品经理负责协调后期数据源的具体引入工作。
3.设计数据结构：数据分析师结合数据源及数据需求，撰写《基础数据结构设计文档》。
4.设计分析方法：数据分析师根据基础数据结构及数据需求，设计分析算法，撰写《算法设计文档》。
5.初步设计数据展示：数据分析师完成所有预展示指标的可视化方式的初设计（明确什么指标用什么方法展示），并与产品经理进行沟通，完成《数据可视化设计初稿》。
2) 应用线
根据应用需求及产品自身的必要元素进行产品应用层面的设计工作。
1.整体设计：一款数据产品可能根据用户类型或者业务划分，拆分成若干个子系统。项目负责人及产品经理需要从需求全貌进行思考，进行整个产品的结构设计以及功能划分。
2.撰写PRD：产品经理根据“整体设计”进行具体的应用功能的设计，撰写PRD——《产品需求文档》。
3.制作产品原型：产品经理根据产品设计文档制作低保真产品原型，就《产品需求文档》及产品原型与项目负责人进行讨论，由项目负责人进行设计方案的确认。
4.视觉设计：设计师就《产品需求文档》进行产品的视觉设计，交付《视觉设计稿》。在时间允许的情况下，产品经理根据设计稿对低保真产品原型进行优化。
3) 设计整合
通过数据需求串联数据线和应用线，梳理什么模块需要展示什么数据以及如何进行展示。设计师根据《数据可视化设计初稿》进行数据可视化的具体设计，产出《数据可视化设计文档》。
完成整个产品设计工作后，产品经理向项目负责人汇报，待项目负责人确认整个设计方案后，进入开发阶段。
产品设计的产出包括：
- 产品原型
- 《产品需求文档》
- 《视觉设计稿》
- 《数据可视化设计文档》
- 《基础数据结构设计文档》
- 《算法设计文档》
到此，整个数据产品的设计工作完成。数据产品的设计工作是一个复杂的团队型工作，需要整个团队良好的沟通协作以及个人优秀的专业能力。
5. 写在最后
洋洋洒洒写了不少。很多理想化的东西在里面。事实上，企业内部数据产品的成长并非可以按照理想方式进行的，这受限于几点不可避免的特殊性。
1) 数据源的特殊性：对于很多传统企业，IT基础建设远远赶不上需求的增长，很多数据产品的想法和设计都很好，无奈于没有优质的数据源进行保障。
2) 需求的特殊性，由于企业内部的用户工作分工的不同，导致他们对数据的理解、对分析方法的理解以及对分析工具的熟练度都各有不同，因此提出的需求很离散，如何以最小的代价满足最大的需求需要产品设计者不断的权衡。
3) 用户的特殊性，企业内部数据产品的用户，都是自己的同事和领导，他们本身就对产品的决策权有一定的干预能力。需要产品团队不断的去平衡“理想与现实”。这种情况对于非最高决策者直属的数据团队而言，尤为严重。
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