迎接大数据时代的挑战，平台型数据产品经理不可或缺
在当今数据洪流中，平台型数据产品经理的角色日益重要，他们需要具备前瞻视野和专业技能，引领数据产品的发展。首先，理解大数据历史和未来趋势是基础，从BI到Hadoop（MapReduce）、再到Flink，从批处理到实时处理和智能化，这是他们的历史脉络；未来，实时处理和智能化将成为核心驱动力，推动商业化产品的诞生。
接着，定位数据产品经理的角色至关重要。数据产品经理不再是简单的应用开发者，他们负责数据产品的全链路，涵盖平台建设、分析应用和策略算法的设计。在分工上，他们既是通用产品经理，具备需求洞察、方案设计和项目管理等通用技能，又需具备专业思维，如统一数据指标标准。
分层设计和数据共享是提升效率的关键，遵循分层原则，避免直接数据开发，整合共性需求，让数据更加易维护和成本效益高。同时，专业能力的提升包括扎实的技术基础、工具使用以及对Hadoop生态的理解，例如，掌握基础技术名词，选择适合企业的开发工具。
对于数据平台架构，离线与实时数据处理的区分不容忽视，两者各自有其特点和应用场景。构建流程包括需求调研、指标拆解、分层建模，再到数据开发和校验，API开发则需精细到指标梳理和分层建模。
平台型数据产品经理与传统产品经理的差异在于，他们更注重专业思维的塑造，如指标标准化，以及对数据产品发展方向的理解，如实时和智能化虽然已具雏形，但仍需不断探索和优化。
最后，要感谢张朋威，作为帆软软件高级产品经理，他在FineDataLink产品规划和架构设计上贡献良多。如果你想深入了解数据智能，不妨关注"大话数智"，获取数据治理的深入指南。DataFun不仅关注大数据和AI技术，还举办丰富活动，公众号DataFunTalk提供了丰富的原创内容，助你持续学习和成长。