数据泛滥,对齐缺失:仪表盘的问题所在与数据产品经理的必要性‌

数据泛滥,对齐缺失:仪表盘的问题所在与数据产品经理的必要性‌

在过去十年间,企业不惜重金投入到数据基础设施的建设中。从拍字节级的数据仓库到实时数据流管道,再到机器学习平台,企业期望通过这些投入实现数据驱动的决策。然而,现实却常常令人沮丧。当你询问运营负责人上周客户流失率为何上升时,可能会得到三个相互矛盾的仪表盘报告;当财务部门试图跨归因系统核对业绩时,得到的回答往往是“这取决于你问的是谁”。

在这个仪表盘泛滥的时代,一个不争的事实逐渐浮现:问题不在于数据本身,而在于产品思维的缺失。

数据即服务”的悄然崩塌

多年来,数据团队像内部咨询公司一样运作,采取反应式、基于工单、英雄驱动的模式。当数据需求小而风险低时,“数据即服务”(DaaS)模式尚能维持。但随着企业日益成为“数据驱动型”组织,这种模式在自身成功的重压下逐渐瓦解。

以Airbnb为例,在推出其指标平台之前,产品、财务和运营团队各自抽取自己的指标版本,如预订夜数、活跃用户、可用房源等。即使是简单的关键绩效指标(KPI),也会因过滤器、数据源和请求者的不同而有所差异。在领导层评审会上,不同团队会呈现不同的数字,导致争论的焦点不是应采取什么行动,而是谁的指标“正确”。

这些问题并非技术失败,而是产品失败。因为系统并非为易用性、可解释性或决策制定而设计。

数据不信任的后果

  • 数据不信任‌:分析师受到质疑,仪表盘被弃用。
  • 人力浪费‌:数据科学家花费更多时间解释差异,而非生成洞察。
  • 冗余管道‌:工程师跨团队重复构建类似的数据集。
  • 决策延迟‌:领导层因输入不一致而延迟或忽略行动。

数据信任:产品问题,非技术问题

大多数数据领导者认为他们面临的是数据质量问题。但深入观察,你会发现这是一个数据信任问题。实验平台显示某个功能损害了留存率,但产品领导者不信;运营团队看到的仪表盘数据与他们的实际经验相悖;两个团队使用相同的指标名称,但逻辑不同。

管道在运行,SQL代码无误,但没人信任输出结果。这是产品失败,而非工程失败。因为系统没有为可用性、可解释性或决策制定而设计。

数据产品经理:新时代的守护者

为了应对这一挑战,一个新兴角色在企业中崭露头角——数据产品经理(DPM)。与通用产品经理不同,DPM在脆弱、无形、跨职能的领域中运作。他们的职责不是推送仪表盘,而是确保正确的人在正确的时间拥有正确的洞察以做出决策。

优秀的DPM会进一步思考:“这真的能帮助某人更好地完成工作吗?”他们不以输出定义成功,而是以成果衡量。不是问“这是否已交付?”而是问“这是否实质上改善了某人的工作流程或决策质量?”

在实践中,这意味着:

  • 深入观察用户‌:了解他们如何使用产品,坐在他们旁边,理解产品在他们实际工作中的位置。
  • 管理规范指标‌:将其视为API,进行版本控制、文档化和治理,并确保它们与重大决策(如解锁1000万美元预算或产品发布与否)相关联。
  • 构建内部接口‌:如特性存储和清洁室API,不是作为基础设施,而是作为具有合同、服务级别协议(SLA)、用户和反馈循环的真实产品。
  • 拒绝无关项目‌:对看似复杂但不重要的项目说“不”。无人使用的数据管道是技术债务,而非进步。
  • 设计持久性‌:许多数据产品失败并非因为建模不良,而是因为系统脆弱:逻辑未文档化、管道不稳定、所有权不明确。构建时要考虑到未来的自己或接替者会感谢你。
  • 横向解决问题‌:与特定领域的产品经理不同,DPM必须不断拓宽视野。一个团队的终身价值(LTV)逻辑可能是另一个团队的预算输入。一个看似微小的指标更新可能对整个营销、财务和运营产生二阶影响。管理这种复杂性是DPM的职责。

在企业内部,DPM正悄然重新定义数据系统的构建、治理和采用方式。他们不是来清理数据的,而是来让企业重新信任数据的。

为何这个角色姗姗来迟?

多年来,我们将活动误认为是进展。数据工程师构建管道,科学家构建模型,分析师构建仪表盘。但很少有人问:“这个洞察是否会改变业务决策?”或者更糟糕的是:我们问了,但没有人负责回答。

AI时代的数据产品经理

在AI时代,DPM的角色将更加重要。随着大型语言模型(LLM)的扩展,垃圾输入的成本成倍增加。AI不会修复坏数据,反而会放大它。监管压力(如欧盟AI法案、加利福尼亚州消费者隐私法案)正促使组织以产品严谨性对待内部数据系统。DPM不是交通协调员,而是信任、可解释性和负责任AI基础的架构师。

行动呼吁

如果你是首席产品官(CPO)、首席技术官(CTO)或数据负责人,请自问:

  • 谁拥有支持我们最大决策的数据系统?
  • 我们的内部API和指标是否已版本化、可发现和受治理?
  • 我们是否知道哪些数据产品被采用,哪些在悄然破坏信任?

如果这些问题无法明确回答,那么你需要的不是更多仪表盘,而是数据产品经理。

原创文章,作者:王 浩然,如若转载,请注明出处:https://www.dian8dian.com/shu-ju-fan-lan-dui-qi-que-shi-yi-biao-pan-de-wen-ti-suo-zai

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