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数据中台实战方法论:采、存、算、通、用、管
Wilton 华仔
公众号:改变世界的产品经理
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数据中台是近几年火热到发烫的概念

本文来自微信公众号 “改变世界的产品经理”,作者:Wilton 华仔,纷传经授权发布。


数据中台是近几年火热到发烫的概念,中国TOP大厂以及很多小厂都在建设数据中台,这导致数据中台产品经理是一个薪资高、人才缺口十分大的岗位。


大数据产业生态联盟联合赛迪顾问发布的《2019中国大数据产业发展白皮书》显示——全国大数据核心人才仍存在60万人的缺口,预测到2025年全国大数据核心人才缺口达230万人。


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但是要想顺利拿到数据中台产品经理的offer还是不太容易,数据中台对产品经理的能力要求还是比较高:


一方面,作为数据中台的产品经理,你要对中台、业务中台、数据中台这些比较新的概念要有比较深刻的理解。


你还要对数据敏感,能够通过数据分析洞察更加深层次的问题,通过数据解决别人无法解决的问题,从而提高产品的价值。


另外一方面,阿里巴巴早在2015年就公布了中台的概念,说明其早已把中台体系做得很成熟。


如果你并非阿里员工,没有亲身经历中台的搭建,就很难理解中台究竟是干什么,网上大多数有关数据中台的资料都只是在讲一些浅显的概念。


过去三年华仔老师接触了2000+位对数据中台感兴趣的小伙伴,都很想往数据中台产品经理方向发展,其中的大多数人都存在这些问题:


对数据中台的理解参差不齐,没有相对完整的知识体系和方法论,项目经验和技能都达不到岗位要求。


我们来看几个案例:


赵X文,1年数据中台产品经理经验


目前小文在一个大型上市公司数据中台团队担任产品经理,之前公司用的是第三方的数据平台,现在全部开始自研了。


目前公司数据中台建设刚起步,他不仅要负责业务端的分析工作,还要负责开发一个智能运营系统,把用户分群进行定向运营。


由于之前对数据中台不了解,他对自建大数据分析平台没有任何思路,完全不知道该怎么设计,但项目进度又很赶,他感到很烦躁。


黄X石,产品转岗数据中台产品经理半年


前产品策划,公司内部转岗,成为数据中台产品经理,工作主要是公司核心数据指标体系的搭建,让公司的人(各个产品线)都可以看到这些数据,利用这些数据。


因为他所在的团队缺人,所以他做的工作既包括数据产品经理,也包括数据出来后,去做后续的应用和改进。


他现在每天面对海量的数据,除却满足业务层面的需求,他不知道该如何利用,使数据产生价值。


有时候根据业务要求需要建设指标体系时,他无从下手,不知道怎么去构建,没有形成方法论。


张X,技术转型数据中台产品经理


主要工作是公司数据指标业务口径、技术口径的梳理、数据模型设计、产品线的数据化运营。


工作中经常碰到运营人员提出很多、很复杂的数据指标,忽略业务实际情况。


小张不知道怎么跟运营人员沟通,他觉得在这样的环境中做数据中台没有任何存在感,没有看到任何价值和未来方向。


他不知道怎么才算一个合格的数据中台产品经理,也不知道未来的发展方向是什么。


从以上几个案例可以看到,如果没有完整的数据中台知识体系,可能日常工作都难以推进下去。


即使转岗成为数据中台产品经理,基本功的缺失,也会影响你的职业发展。


为了帮助这些想成为数据中台产品经理的人,让他们少走弯路,降低试错成本。我,华仔老师打磨了近1年的时间,开发了《数据中台实战》这门课。


接下来和大家详细介绍下《数据中台实战》视频课。



01

课程的主讲人是谁



华仔是畅销书《数据中台实战》《向上突破》的作者,曾就职于科大讯飞等多家大型上市公司数据中台产品负责人,是人人都是产品经理社区50万阅读量年度优秀专栏作者,改变社创始人。


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华仔老师在富力集团经历了业务中台、数据中台的从0到1建设全过程,而与富力集团合作建设中台的正是阿里系中台建设的合作伙伴。


这使得我在富力集团建设中台的过程中吸收了很多关于数据中台的实战经验。



02

课程有哪些内容



1、基于一线项目实战,华仔手把手教学


相比市面上一上来就讲学术理论、不顾业务场景,生搬硬造套用解决方案的课程,华仔老师会通过50+实战案例手把手带着你学习,相信接下来的课程大纲会让你有更直观的感受:


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2、助你收获一套建设数据中台的全流程、系统的方法论


华仔老师原创的数据中台建设4步方法论:采、存、通、用,能够让你快速掌握数据中台的相关知识。


从数据采集、到数据存储与计算、到数据应用、数据智能应用等方面帮助你更加轻松落地自己公司的数据中台。


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学完你将掌握全流程、系统的工作方法,同时可以学会将所学内容运用到具体工作中。你将获得:


1.彻底搞清楚中台、业务中台、数据中台是什么


2.你的公司需不需要搭建中台,少走弯路


3.怎么从0到1搭建数据中台的实战经验


4.怎么通过数据中台驱动业务增长,实现公司的数据化运营



03

什么样的人适合学习



1.一线的产品经理、运营人员、技术人员


2.数据化转型的公司的高层


3.对数据领域感兴趣的从业人员或求职学生

#数据
#干货
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