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2023-08-25
数据就像原油，很少人能够直接运用。只要经过剖析、发掘之手，提纯成汽油、柴油、以及各种化纤用品，才能最大地发挥价值。埋点采集到了数据之后，还需求进行剖析、笼统、产品化，才能被更多的事务直接运用。在这个过程中，需求具备建造事务监控的目标体系，并将剖析思路整合到数据产品中的才能。
其实各种数据类的公众号、自媒体有十分多的目标体系建造的办法论，殊途同归大同小异。这里做个简单的概略和总结。
1）什么是目标体系？
基于事务运营发展需求，将能够全面衡量事务健康度的各项目标（目标库）依照必定联系（相相关系）组合起来形成的体系化的目标化办理体系，并且每个目标能够判别好不好，（点评标准），发现问题后能够经过目标分解或维度拆分（剖析维度）定位到问题。
2）为什么需求？
单一目标无法准确、全面地衡量事务健康度，且短少相相关系的目标，数量过多时难以聚集，失掉要点。若没有点评标准，则目标只是一个数据，不能称之为常识或信息。难以真实地驱动决议计划。
3）怎么构建目标体系
总体原则：从事务发展阶段的要点目标出发，基于OSM模型、UJM(用户生命旅程)、AARRR（海盗模型）等模型，把事务流程进行目标化结构和监测，并依照目标的拆分联系分级分类。
很多刚入行的数据产品司理在做数据可视化类的产品时，简单寻求可视化的作用，却疏忽了可视化产品的魂灵，数据产品的价值在于将数据的价值发掘出来，让更多非数据专业、没有数据意识的人能够快速地从数据产品中得到决议计划信息，而不是只是作为取数东西。
判别一个数据可视化产品或许Dashboard是否有用、是否合格的标准就是做到：数据是什么，数据怎么样，问题在哪里，该怎么解决问题。常用的剖析办法例如：比照剖析、漏斗剖析、趋势剖析、构成剖析等。数据可视化怎样才有魂灵
事务数据化、数据财物化，数据仓库的分层办理不只能够提升数据的复用性，也能够进步数据运维的效率。在做数据财物办理与管理类东西类数据产品时，将财物削减的标准流程融入到体系中，每次建表时，基于体系的提示与自动填充能够既快速又高效，而不是需求每个开发者把规矩形成肌肉记忆。
此外，对于数据的一致性、完整性、及时性、准确性等数据质量监控规矩也需求把握，究竟数据质量问题是数据产品的生命线，假如给事务的数据都是错的，决议计划失误、精准营销不再精准。
虽然说“人人都是产品司理”，曩昔也有很多关于产品司理要不要懂技能的争议，个人觉得作为数据产品司理，至少要了解一些基础的大数据技能的使用场景，以及数据流通的链路，这样对于数据质量的监控，实时、离线数据的差异及技能限制，愈加合理地设计产品。