数据产品经理要有数据权威性思维

　　数据产品经理的工作内容，每个公司、每个阶段对其的要求都有所不同。但是无论怎么样，数据产品经理不变的是跟数据打交道。因此，从数据本质来看数据产品经理工作更为透彻。在本文中，作者主要关注了数据产品经理与数据的关系，以及数据权威性在数据产品经理工作中的重要性。
　　实际工作中，大家可能都有这样的困惑或思考，数据口径怎么对都对不齐！业务和数据团队提供给领导的同一指标总是不一致！
　　大多数据产品经理，可能都遇到过这样的场景：
　　领导要看核心数据，业务和数据团队都会给领导提供这样的指标。领导拿到数据后发现，两个或多个部门提供上来的数据不一致。业务有业务的口径，数据团队有数据团队的口径。即便该指标之前数据团队和业务部门以及其他部门一同定义的口径，提供给领导的数据依旧是不一致。接下来，领导就会让两个部门或多个部门将数据口径保持统一。数据产品经理这时候就要协调，大家坐在一起对口径。
　　这是数据产品经理实际工作中的一角，也是一次又一次被挑战的过程。
　　大家可能会想，把数据口径对接好，确认好，不就可以了吗！但实际情况是，即便如此，依旧会上演历史的一幕。
　　所以，我们要换个思维来思考，导致这种数据口径永远对不齐的本质是什么？作者自身的经历验证，是数据权威性问题，并非是数据口径问题。
　　数据口径一致性只是手段，数据权威性是根本。
　　什么是数据权威性
　　数据权威性是一种以数据准确性、数据一致性等为手段，数据产品、数据白皮书等为媒介，建设的具有数据话语权的权威形象。它包括集中式数据权威、分散式数据权威和结构式数据权威三大类，具体方法有建设数据权威出口、建立数据透明化入口、规范数据使用、数据指标白皮书、数据权威性意义宣贯。
　　数据权威性的分类
　　数据权威性分类是从数据出口的角度来划分的，具体小编将其划分为三类，分别为集中式数据权威、分散式数据权威、结构式数据权威。
　　三种数据权威的内容及差异具体如下：
　　1。集中式数据权威
　　数据集中到一处，从整体角度而言只有唯一出口。从公司角度，全部的数据应用都从该点向外辐射。
　　2。分散式数据权威
　　完整数据被切割为n个部分，由amp；lt；n数量的数据出口进行管理与提供服务应用，同时amp；lt；n个数据出口的数据覆盖范围是独立的，不重复的。每个出口为所辖范围的数据权威性负责。
　　3。结构式数据权威
　　结构式数据权威是集中式数据权威和分散式数据权威的结合。在中心数据出口下，有多个数据子出口，中心数据出口为数据子出口服务，数据子出口向外辐射，为运营、业务、产品、管理层等提供数据服务。
　　不同的数据权威性类型，没有好坏之分，各有优缺点。不同的公司，不同阶段，关于数据权威性的建设方式则有不同。用一句通俗的话来讲则是适合的，就是最好的！
　　数据权威性的建设方法
　　1。建立数据权威出口
　　数据权威出口，我们通俗的理解是只有该出口输出的数据指标是被认可的，是数据准确性的象征。数据准确性、数据一致性是数据权威出口建立的手段。
　　数据准确性建设需要保证数据采集、数据计算、数据同步、数据输出的准确性。数据一致性需要与数据相关方进行密切沟通，共同建立。数据一致性更多的还是从数据取数口径出发，定期更新和同步数据取数口径，以及数据取数口径透明化尤为重要。
　　2。建立数据透明化入口
　　所谓数据透明化指的是数据从哪里来？谁负责对接？业务逻辑是什么？计算逻辑是什么？这些内容需要有明确的记录和说明，一是为了后期更好的维护，二是提供数据准确性验证的条件；
　　作为数据产品经理，需要有宏观掌控能力。尤其是业务上有任何变化，基于上述内容作为基础，数据产品经理可以清楚判断对目前使用的数据有何影响，并提供良好的建议。
　　3。规范数据使用
　　数据如何使用，什么场景下数据使用的注意事项，什么情况下业务上使用数据需要与数据团队进行再次确认，不清楚数据应用场景下可否使用数据，错误的使用数据带来的后果是什么，需要以规范化的方式体系化进行建设，并推动执行。
　　4。数据指标白皮书
　　数据指标白皮书由指标中英文命名、业务口径、取数逻辑、应用场景、计算公式等构成，它是数据口径的权威性发布。因此数据指标白皮书自身的准确性、合理性以及可用性等是有较高要求的，它是数据权威性建设非常重要的一个步骤。
　　5。数据权威性意义宣贯
　　数据权威性意义宣传是数据权威性建设的软实力，它是获得数据权威性认可的重要步骤，亦是建立联盟的过程。除了宣贯数据权威性意义内容，还清楚明确这种动作对业务、运营、产品、管理等的意义以及对其的助益。
　　总结
　　数据权威性建设不是一朝一夕的事情，需要长久经营，这时则需要坚强的意志以及强大的抗压能力。数据权威性是目标，数据准确性、数据一致性等则为手段。
　　数据产品是数据价值转化的媒介，数据权威性则是数据价值得以发挥作用的前提。在塑造数据权威性的过程中，数据产品经理是数据价值转化的助推器，是数据权威性的代言人。不良数据权威性是数据价值转化的阻碍。