数据产品经理与传统产品经理相比如何？

[ashammi244]

从相似之处开始比较容易。产品管理的优势在于坚持不懈地关注业务目标、成果，并灌输考虑用户需求的要求。传统产品经理负责开发 SaaS 产品并确保其满足上述标准，而数据产品经理则负责相同的工作，但工作内容是数据使用。

对于数据 PM 来说，数据分析就是产品。他们负责确保数据科学被用于满足业务成果，并且被安全地使用（遵守数据保护法规）。

通过开发组织其他方面可以使用的数据产品，数据 PM 可以帮助影 mint 数据库 响公司开发的每个 SaaS 产品中数据科学的使用方式。

例如，数据产品经理可以创建一个实时用户指标数据库，以便于分析。然后，他们将帮助其他产品经理使用此数据产品的报告和调查结果来改善其他产品的用户体验和可用性。

数据产品经理如何使用大数据？
回到大数据的原则，让我们看看数据产品经理如何帮助组织坚持其原则以实现“数据驱动”。

数量：数据 PM 擅长处理大型、复杂的数据源，并且能够轻松地处理大型数据集。
速度：数据 PM 喜欢快速数据源，例如来自 June 之类的产品分析平台，因此他们可以近乎实时地访问数据产品以供整个组织使用。
多样性：了解有哪些数据、以何种格式存在以及如何访问这些数据是成为真正数据驱动型公司的关键。数据产品经理使 SaaS 公司能够利用数据丰富的解决方案，如用户分析、GPS、物联网数据等。
价值：数据项目经理专注于业务目标和成果。他们确切知道如何使用数据为组织增加价值，并能够熟练地向管理层和利益相关者传达其好处。
真实性：作为数据科学专家，数据项目经理能够判断数据源是否可信。他们能够发现不规则模式，这些模式是数据集可能存在问题的明显迹象。他们能够降低坏数据或旧数据的风险。
通过鼓励组织内持续使用数据，数据产品经理可以帮助每个人（包括管理层、其他产品经理、利益相关者等）做出更好的决策，并使用数据驱动的方法来改进他们的产品。

June.so：为智能数据产品经理提供智能产品分析
数据 PM 最重要的工具就是一个好的产品分析平台。这让他们能够实时访问有关用户参与度、用户保留率、功能采用率等各种数据。


如果没有分析工具，用户数据的收集会非常繁琐，会占用数据项目经理大量的时间、精力和预算。June.so可以自动执行此过程，让 SaaS 企业能够利用分析从数据中提取尽可能多的价值，并创建他们知道用户会喜欢的产品。