数据分析之个人浅见
在做数据产品经理之后，对数据分析的工作做了一些简单的功课，现记录如下，希望能够帮助数据产品方面的同学，同时也借此平台互相交流学习，不当之处，还请斧正。
数据产品经理职责
- 数据分析-- 把握数据动态，透视数据背后价值；
- 数据产品化 -- 需求中嗅得常规性需求，建立数据化产品，方便日后分析，解脱开发重复性劳动，及时响应需求；
- 一开始数据服务业务，成熟后数据指导业务；
对于一个数据产品经理之职责，详细请见文章 -- 《数据产品经理之职责 -- 待完成》。
数据产品简介
说到数据产品，各位看官会立刻想到BI（商业智能），现在市面也充斥着各种各样的数据分析类产品，如Tableau这样优秀的数据分析软件，也有如Splunk、Saiku、Kylin等大数据分析产品，抑或企业级数据分析产品 -- 淘宝的数据魔方、Google Analytics、百度司南等，都是非常优秀的数据分析工具，同时它们也都试用于不同的领域，会在后边的文章中就这些数据产品做分析（ps：不会对这些数据产品进行详细的操作指导，现在市面上有些部分软件的教程，同时这些数据产品也有比较好的用户手册，不在这上面浪费时间了）。
《Tableau产品分析 -- 待完成》
《Splunk、Saiku、Kylin数据产品分析 -- 待完成》
《淘宝数据魔方、Google Analytics、百度思南数据产品分析 -- 待完成》
如上边所示，现在的数据产品主要分为以下两类：
- 自由组合数据维度和指标，实时生成数据报表和可视化图表 -- 代表作：Tableau；
- 根据实际业务场景，将常规化数据以可视化图表的形式进行展现以供数据需求方使用 -- 大部分企业自行搭建的BI类分析产品；
至此，有人可能会质疑两种产品存在的重复性，“应该是两者就是一款产品啊？两者应该融合啊？”
的确如此，这也是现在企业都理想的两种状态，可是由于种种限制，导致两种产品在市面上并存，现做以下陈述：
1. 自由组合数据维度和指标产品
代表作：Tableau
由于此类型产品技术实现难度大，企业级数据量也日益增多，导致企业无法自行做这种产品，故而Tableau应求而生，现在市面也有专业做类似的数据分析产品的公司，比如永洪科技等；
2. 将常规化数据以可视化图表的形式进行展现
代表作：大部分企业自行搭建的BI类分析产品
为何市面上已经有Tableau这样优秀的BI类分析软件了，企业还要自行搭建呢？同时灵活性还不足，现做以下分析：
优势：
（1）Tableau很贵，一般企业无法支付高昂的使用费用；
（2）数据为企业机密，不想外泄；
劣势：
（1）自行搭建很耗费人力，一般企业没有专门的团队做这个事情，实现技术难度大。本身比较良好的方式是先有数据维度和指标自由组合的产品，在根据实际需求进行归纳总结，进而生成常规化图表供分析人员使用，但是由于以上限制，导致只能依靠有经验的数据产品和分析人员根据需求直接进行归纳总结作出可视化分析产品，这也是很多公司的数据开发人员抱怨开发任务重，数据分析师和数据产品人员缺失的比较重要的原因；
（2）临时需求依然依赖于数据开发人员；
快速搭建数据分析产品
那么数据产品搭建的过程中应该注意哪些问题呢？
- 别为了可视化而可视化，一个优秀的数据产品不应该是很好看，很炫酷，而是真正解决实际业务场景，发掘数据背后的价值；
- 提高数据查询效率；
- 降低使用门槛，做到产品无师自通；
详细可参见《如果“快速搭建一款数据产品”》
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