Ces dernières années, avec le mot chaud, "données", "données", le mot "données" est devenu le chéri de l'industrie, en fait, en fait, la plupart d'entre eux sont des traditions numériques traditionnelles. Construction, etc. et les grandes données ont une fois encore attiré l'attention des gens. D'autre part, en raison du développement de la technologie, d'autre part, avec l'augmentation des données, la valeur commerciale est obtenue à partir des données et la mise en œuvre des actifs de données est devenu une transformation de données de chaque entreprise. Chemin de clé, donc dans ce contexte, le gestionnaire de produits de données est devenu très populaire sur les sites Web de recrutement majeurs.

Bien que de nombreux gestionnaires de produits aient demandé à un peu de données d'analyser des compétences, il est possible d'améliorer l'optimisation grâce à des performances de données, mais les gestionnaires de produits de données professionnels ne sont pas seulement simplement des données de données + des gestionnaires de produits. Combiné.
Logique de base

Dans le domaine des données, il existe fondamentalement une carte logique spécifique pour les données, il peut être de bas en haut, il peut être de gauche à droite, à Je pensais d'abord que c'était cette indication que plus tard, avec de plus en plus de contacts, ils l'ont progressivement réalisé.

Par exemple, le débit de données de gauche à droite sera divisé en système source, la couche source, l'entrepôt de données, la municipalité de données, la demande de données, etc différentes sociétés sont différentes des entreprises et là-bas. seront des calques différents.

Le sens du modèle de construction une fois qu'un collègue a soulevé une image même.

Toutes les données Imaginent tous les casiers et le modèle de données équivaut à l'hiérarque de séparation. Avant la construction du modèle, tous les vêtements sont tous dans une armoire, que ce soit un manteau, pantalon, chaussettes, foulards, etc après la modélisation, les manteaux dans un plaid, une place dans le pantalon, des chaussettes dans un endroit, un écharpe dans un lieu, ce contraste, puis le reprendre, c'est certainement une classe de séparation, c'est plus facile à trouver.

Il s'agit également de la signification de la modélisation des données et après la chute du modèle, il peut améliorer considérablement l'efficacité du traitement des données, du flux et de l'extraction, de gagner du temps et de gagner du temps. Les méthodes de modélisation de données comprennent généralement: étoile, flocon de neige, coffre-fort de données et 3NF.

Quel est le gestionnaire de produits de données?
Premièrement, il s'agit d'une classification du chef de produit. Le trajet de développement du chef de produit peut être divisé en: Produit Design - Gestion des produits - Gestion stratégique du produit.

Différentes étapes, la définition et les exigences du gestionnaire de produits de données sont différentes. Les produits de données communs sont divisés en trois catégories et les gestionnaires de produits de données correspondants peuvent également être divisés en trois catégories principales, comme suit:

1. Plate-forme de données / Gestionnaire de produits BI: Conception de la plate-forme de données interne ou externe produit.
2. Gestionnaire de produits d'algorithme / stratégie: Les flux de produits utilisés directement dans le calcul, la vérification, l'hypothèse et la concevent directement le produit. Par exemple, recommandation personnalisée, recommandation de recherche, portrait de l'utilisateur, achat de programme, etc.
3. Gestionnaire de produits visuels commerciaux / données: extraction des données, calcul, présentation, analyse de la direction de l'entreprise, processus de décision de décision. Par exemple, une analyse de l'entonnoir de la circulation, une analyse de vente ou une analyse spécifique des entreprises (service clientèle), etc.
Ici pour expliquer qu'avec le développement du développement de la société et du volume de données, il développera progressivement le nouveau développement du type de produit de données, et il y aura une position de gestionnaire de produits correspondant.
Les travaux du gestionnaire de produits de données

La plupart des fabricants de données seront transformés à partir d'analystes de données ou d'ingénieurs de mines de données. Si c'est l'ingénieur des données de données se transforme en gestionnaires de produits de données, l'apprentissage la courbe est relativement douce et le gestionnaire de produits se transforme en gestionnaire de produits de données, la courbe d'apprentissage est plus raide, si ce n'est ni gestionnaire de produits n'est pas un analyste de données, il est nécessaire de payer plus d'efforts, en bref, devenir une excellente donnée. Produit Le gestionnaire n'est pas si facile.

Différentes sociétés sont différentes selon l'entreprise et le contenu de travail des gestionnaires de produits de données peut également être différent, mais globalement, des sentiments personnels de fabricants de données seront plus proches des données.

Data Product Manager est un segment du chef de produit et les compétences doivent être plus spécialisées. Certaines personnes disent que les personnes qui font des produits n'ont pas besoin de technologie, mais les personnes qui effectuent des produits de données doivent comprendre. La technologie, de certaines grandes entreprises, les exigences de recrutement, les fabricants de données doivent fondamentalement connaître la conception des produits, mais également comprendre la technologie des données et les compétences en gestion de l'équipe, constituent un talent global, d'avoir une pensée chimique de produit peut créer une plus grande valeur pour la société.

Modèle de capacité du gestionnaire de produits de données

Différentes étapes de différentes entreprises, mais en général, les capacités de base requises comprennent les éléments suivants:
1. Capacité d'extraction des données: compétences de base; les gestionnaires de données de produits doivent d'abord prendre des données, doivent utiliser des outils d'analyse de données de base, SQL, Excel, Python, etc.
2. Capacité d'analyse des données: compétences de base; suite à un processus standard: Données de surveillance - Discover Problème - Raison d'analyse - Solution - Suivez la vérification.

3. Compréhension des entreprises: capacité de base; cette capacité détermine également jusqu'où il ira une fois que les données seront dans les données. La méthode d'exercice de cette capacité est d'en savoir plus et doit améliorer la sensibilité de votre entreprise.

4. Gestionnaire de produits Compétences générales: compétences de base; analyse de la demande, recherche,L'utilisation d'outils interactifs, de compétences de communication de base, etc.
5. Visification de données: capacité de base
Ce qui précède peut être fait, même s'il s'agit d'un gérant de produit de données agréable.

Quel type d'entreprise est un nouveau venu?

Pour avoir beaucoup de données et que vous souhaitez que des données génèrent une valeur de la société de la tête.

Il n'est pas recommandé d'aller au démarrage de petites et moyennes. Parce que l'équipe de données est un coût très élevé. La société a d'abord besoin de beaucoup d'investissements dans la main-d'œuvre. Il est nécessaire de recruter des ingénieurs de données, des fabricants de données, etc.; Deuxièmement, dans le matériel et la maintenance des données, il existe de nombreuses intrants. La demande de l'équipe de données générale de petite et moyenne taille de la taille moyenne n'est donc pas aussi solide que celle-ci, et ils ont besoin de plus de statistiques de données et de rôles analytiques, qui sont essentiellement en mesure de répondre aux besoins de développement de leurs activités.