产品经理：PM

数据产品经理：DPM

什么是DPM

DPM的权责

DPM专注于产品数据管理，包含收集、组织、存储和分享数据。DPM负责寻找在整个产品生命周期（不仅仅是设计阶段）中利用数据流的方法，他们使用这些数据来构建和完善功能或产品。根据教育组织 Udacity 的说法，“DPM的主要职能是平衡任何与数据相关的战略、治理和实施，并促进所有受影响的利益相关者（高管、工程师、分析师和其他产品团队 ，以及使用数据的外部客户）之间的对话。”作为组织内公认的数据权威，DPM 选择和维护产品的产品数据管理软件，并对机器学习算法、人工智能和所有技术事物有广泛的了解。

DPM与传统PM的区别

当然，数据对任何PM都很重要，因为它为基本的产品活动提供信息，例如设置 OKR 和 KPI 以及创建产品路线图。 然而，数据驱动并没有正式使PM成为DPM。 Product School 博客的 Ellen Merryweather 写道：“数据是产品管理不可或缺的一部分，就像产品的各个方面一样。 您可能已经看到了“DPM”这个职位并想“好吧，不都是PM吗？”这是一个常见的误解，但作为数据驱动的PM并不一定会让您成为DPM。” 对于DPM，数据驱动的洞察力在构建新产品或新功能的所有决策和努力中发挥着核心作用。 这种对数据的深入研究是DPM和传统PM 之间的关键区别。对于DPM，数据就是产品。

DPM怎么使用数据

DPM使用数据来定义符合更广泛组织愿景的数据目标。 他们还使用数据来：

• 定义关键指标以跟踪成功或确定功能的优先级
• 将大量的数据需求转化为更小的可操作项目
• 在组织内倡导数据素养并提高采用率
• 进行市场评估、用户访谈和测试
• 绘制数据角色和消费者档案
• 执行 A/B 测试
• 设置 OKR 和 KPI
• 提出客观论据以影响利益相关者
• 跟踪使用情况以识别改进机会

该视频向您展示了如何创建数据驱动的路线图。

为什么一个产品团队需要一个DPM

成功的产品是由数据驱动的。将DPM添加到产品团队可以减轻各个贡献者之间的数据管理负担。这可以通过集中数据集和见解来打破团队之间的孤岛。此外，操作数据变得更加一致、可访问且不易出错。然而，不仅如此，DPM还为长期成功提供了可能性和机会。 Indeed 数据科学高级经理 Trey Causey 写道：“数据是产品开发的核心；不仅在使用指标和 A/B 测试的事后分析中。数据的持续积累和消耗决定了产品的行为方式以及哪些新产品类别是可能的。机器学习模型会根据用户的喜好自动调整产品，就下一步行动提出建议，并建议未来的功能和产品。DPM了解这一点并将其整合到他们的产品中。”任命指定的数据专家负责数据产品管理有助于组织构建和完善功能或产品。

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