数据中台产品经理面试指南（一）

  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，就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。

  但是要想拿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都要有比较深刻的理解。你还要对数据敏感，可以通过数据分析洞察更加深层次的问题，通过数据解决别人没有办法解决的问题，来提升产品的价值。

  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。

  要想拿到数据中台产品经理的offer，就一定要了解你面试中可能会被问到的一些问题，通过2篇文章精心准备了十几个你在面试中极有可能会被问到的问题，希望可以助你顺利拿到offer。

  中台就是是中心化的能力复用平台，“中”就是中心化，中台应该承担起企业所有的业务，也是企业的数据中台。

  中台的第二个特点是能力复用，能快速支撑起N条产品线的的搭建。中台是平台型产品，为应用提供通用的能力，一般来说，中台包括业务中台和数据中台。

  比如阿里巴巴旗下有很多电商产品，有的产品面向B端，有的产品面向C端，这一些产品基本都会用到账号系统、交易系统、营销系统等，而这些大的模块基本都是通用的，如果每个团队都重新开发一套账号系统、交易系统、营销系统等，就是对资源的严重浪费。

  因此，由专门的团队负责开发这些通用系统，再将之赋能给各条产品线，这样做既可以最大化重复利用资源，又可以将每条产品线的数据沉淀在一起。

  几乎每条产品线都需要相关的数据分析工作，这些工作又会涉及数据分析师、数据开发工程师等角色。如果为每条产品线都配备数据分析师、研发人员，不但数据的标准得不到统一，而且也是对人力资源的一种浪费。

  数据中台可承担公司所有产品线的数据分析工作，通过数据化的手段为各个产品线赋能，为何需要搭建数据中台呢？

  阿里的军师曾鸣提出过一个概念叫“数据智能”，我们看一下什么是数据智能：以我们生活中常见的美团外卖为例，美团是如何调动千万量级的商户和遍布全国的外卖骑手将外卖安全、快速地送到用户的手上呢？

  如果靠人力进行调度，以美团如此大的业务量，其要消耗的人力是很难来想象的。

  因此美团一定拥有一套不断迭代的智能调度算法，这套算法能够在一定程度上帮助用户找到比较合适的餐馆，帮助餐馆找到比较合适的骑手，从而以最高的效率将外卖送到用户手上，所以美团是一个数据智能的公司。

  数据智能的标志就是由机器代替人工去决策，未来数据智能是一个企业的核心竞争力之一，那么怎么实现企业的数据智能？

  ——答案就是建设数据中台，建设数据中台的最终目标就是帮企业实现数据智能。

  业务中台的目的是一切业务数据化；数据中台的目的是一切数据业务化。业务中台和数据中台是相辅相成的。

  如果公司有业务中台，并且由一个专门的团队负责，那么数据中台的建设会容易很多，因为业务中台已经整合了公司内所有产品线的业务模块，使通用的业务数据都被统一存储到业务中台，这样就不用再对每个产品线单独进行调研，沟通成本会大大降低。

  如果公司没有业务中台，也可以建设数据中台，只不过要多做一些工作，要从各条业务线分别采集数据，所以公司建设业务中台，会让数据中台的建设工作事半功倍。

  短期来看，中台的建设成本比较高。业务中台要具备支撑公司所有产品线的核心业务能力，数据中台要支撑公司所有产品线的数据分析相关工作，因此开发相关系统，前期的投入比较大。

  不过公司在搭建好中台并具备核心的业务能力和数据能力之后，再去扩展产品线时，新增的产品线的建设所需的成本就没那么高了，新产品线只需接入中台即可，所以从长远来看，中台还是能够降低企业研发成本的。

  判断一个企业到底是不是适合建设中台，可以了解一下该公司的产品线数量。若公司有多条产品线（至少三个产品线以上），各个产品线之间有很多可以复用的功能，那么该公司就适合搭建中台。

  初创公司是不适合搭建中台的，因为搭建中台需要投入大量的人力物力成本，大多数初创公司前期基本只有一条核心产品线，因此等到公司发展出多元的业务再搭建中台也不迟。

  数据中台主要承担以下四个方面的工作，分别是对数据的“采集”、“存储”、“打通”、“使用”：

  是指采集各条业务线的数据（如业务数据、日志数据、用户行为等），并将这一些数据集中处理，存放在数据中心。

  是用更加科学的方式存储数据。业内一般都会采用三层建模的方式，让采集上来的数据变成公司的数据资产。

  分为两方面，一方面要打通用户的行为数据和用户的业务数据，以此来实现更加丰富的用户画像；另一方面是要打通产品线之间的数据，比如一个用户既用了A产品线的服务，又用了B产品线的服务，需要打通产品线才能挖掘出这一些数据信息。

  一个数据中台的项目需要10种不一样的角色（包括数据中台负责人在内）共同参与，包括架构师、项目经理、模型设计师、数据开发工程师、后端开发工程师、前端开发工程师、UI设计师、测试工程师。

  如下图，数据中成一个指标的开发需要经历11个步骤，分别是业务口径梳理、技术口径梳理、数模型设计、数据开发、后端开发、前端开发、联调、测试、上线、迭代。

  数据中台的目标是帮助企业内部N多产品线实现数据化运营、数据智能，那么就需要对各个业务线的用户、商业模式、业务流程有一定的了解。

  只有足够了解才能做出有价值的东西，这就需要数据中台的产品经理花费大量的时间快速学习各个业务线. 合作能力

  数据中台的产品经理要对接的人很多有自己内部的开发、测试、设计人员，还要对接产品线的产品经理和运营，所以怎么更好的与这多种角色合作实现自身的目标就显得很重要。

  怎么通过数据使内部的运营工作更高效，怎么通过数据更好的服务我们的用户和商家，这就需要数据中台的产品经理有很多创新的想法，并把它落地执行。

  数据中台的产品经理要对数据有很高的敏感性，通过数据分析发现一些深层次的原因，通过数据不断迭代我们的产品。

  如果你有必要了解有关数据中台更多详细的内容，可以借鉴华仔新书《数据中台实战：手把手教你搭建数据中台》，全书50+实战案例手把手教你搭建数据中台。

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