近期有人在公众号后台私信我，问数据产品经理有哪些可以找目标竞品的方法。C端产品，度娘或者应用市场一搜，可能竞品就出现了(广告竞价或SEO策略的同质化),。数据产品一般是面向企业内部，只有提供商业化服务的企业才可以找到公开的资料，所以寻找竞品时，要基于对行业的一定了解，以及外部辅助信息的输入。
做数据产品七八年了，埋点采集、数据可视化统计、精准营销平台、BI工具、数据资产与治理、大数据开发工具，数据全流程各个领域都有所涉及，把过往收集整理的数据产品信息汇总、分类整理分享给大家。按照从上层应用到底层数据开发的顺序，整理如下：
一、数据服务管理
数据除了辅助业务分析决策外，另一个就是以数据服务的方式输出，提供个性化推荐、用户新老客判断等API接口，数据业务化，赋能产品创新。数据中台思想下，API服务也是企业的核心资产，业务发展初期一般是CaseByCase的接口开发，不仅开发成本高，且后期管理维护困难，后期会逐步考虑采用开源或者自建API管理工具。
1.Yapi
产品地址：https://hellosean1025.github.io/yapi/
Git地址：https://github.com/YMFE/yapi
YApi是由去哪网前端团队开源的一款接口管理工具，功能强大，可以轻松的自己部署。而且支持使用docker部署，使用成本很低了。
2.Swagger
产品地址：https://swagger.io/
Swagger的目标是对RESTAPI 定义一个标准且和语言无关的接口，可以让人和计算机拥有无须访问源码、文档或网络流量监测就可以发现和理解服务的能力。
3.小幺鸡
产品地址：http://www.docway.net/
支持接口的在线测试、可视化编辑与分享
以上几个是被各个互联网公司二次封装后使用较多的，其他的还有ShowDoc在线API文档、Eolinker、DOClever，以及阿里云的数据服务管理、网易的API管理平台
二、BI产品
现在几乎所有的企业决策都需要基于数据，定制化数据产品开发或SQL取数支持，已经无法满足业务随时随地、个性化的数据需求，BI工具为用户提供无SQL、拖拽式的数据获取方式，并可以快速搭建出可视化报表，无需开发介入，释放大量的人力资源，不管是自研还是外采，BI产品可以说是企业发展过程的标配。国内外的BI产品也非常多。
1.帆软BI
产品地址：http://q7h.net/mmkq0
帆软是国内最早做BI工具的企业之一，目前国内BI市场份额还是不错的，常用的BI需求场景基本都可以较好的覆盖，支持私有化部署，但很多人诟病UI有些老气，尤其是和互联网属性强的BI产品比，过于传统。
其他和帆软定位比较相似的国内BI工具有：永洪BI、BDP、观远数据、豌豆BI、SmartBI。
2.tableau
产品地址：http://q7h.net/mmkqq
Tableau是国外最早的BI产品，功能非常强大，你能想到的分析功能、可视化功能基本都可以覆盖，缺点是功能太多了后，学习和使用成本比较高，适合数据分析给业务做分析或帮助业务配置好看不使用。看板UI可视化效果一般。
国外的BI产品还有微软的PowBI、SAP公司的BO报表（BusinessObjects）、Oracle的BIEE、谷歌的GoogleAnalytics ，Qlikview、SAIKU等。
3.QuickBI
产品地址：http://q7h.net/mmdvi
阿里云平台的SAAS化的产品之一，对于自助可视化看板以及大屏配置能力比较不错，自助分析模块的功能略显薄弱，和产品的定位有一定关系。整体UI效果比较新潮一些。
除了阿里云外，其他云厂商以及有商业化野心的一线大厂，也都纷纷推出和布局BI产品，如网易有数、字节跳动旗下火山引擎的智能数据洞察，百度的sugar、腾讯的小马BI
三、用户行为分析产品
用户行为分析产品最早是为了解决中小企业埋点难、用户行为轨迹分析成本高的问题，提供全埋点或无埋点的SDK埋点，基于用户、事件模型，提供从事件分析、漏斗分析、留存分析、行为细查等一系列用户相关的分析能力。
1．GrowingIO
产品地址：https://www.growingio.com/
早期主推无埋点解决方案，后期推出用户增长理论，流量红利过后围绕用户增长相关的目标，迭代用户行为分析的功能。
2.神策数据
产品地址：http://q7h.net/mmk1u
早期是和GrowingIO比较相似的产品，后期逐步提倡行业解决方案、以及现在的数智化营销，产品功能比较类似。
除了以上两个产品外，还有诸葛IO、易分析、易观方舟、垂直于游戏和广告投放渠道归因领域的热云数据、TrackingIO
四、智能营销与数据管理平台(DMP)
主要是基于用户画像标签，构建用户分群分层的能力，为广告精准投放、用户精细化运营提供平台化的工具，目前各个流量平台都有自己的DMP系统，比如腾讯广点通DMP、百度DMP、阿里达摩盘、字节跳动巨量引擎，其他非平台化的企业也有自己内部的DMP运营工具。
1.腾讯DMP
产品地址：https://de.qq.com/
基于微信生态的上万+用户画像标签，以及公众号、朋友圈、qq空间等多样的广告渠道资源，提供人群圈选、人群洞察、广告投放、效果追踪、账户管理等一系列广告投放相关的功能
2.阿里达摩盘
产品地址：https://dmp.taobao.com/
阿里系产品广告投放平台，基于淘宝、天猫、支付宝等全站用户数据构建电商用户画像标签，支持广告精准投放，功能和腾讯DMP比较类似
五、数据可视化产品
早期的应用数据统计及可视化产品，主要是解决应用上线后总体概况、用户、渠道、页面等专题维度的数据分析需求，后来随着产品的扩展也逐步增加了用户行为分析、智能营销等模块的功能。主要包括：
友盟：http://q7h.net/mmxmz
TalkingData：https://www.talkingdata.com/，现在转型做营销为主的产品了。
百度统计：http://q7h.net/mmx2y
其他的还有百度指数、微博指数、微信指数、以及阿里的DataV专做到可视化
六、开发平台&数据资产&数据治理
开发平台和数据资产属于数据加工和管理模块，用户群体是数据开发人员为主，自研需要投入的存储和计算服务器资源，以及大数据开发人员都是比较多的。外部第三方有开源的调度系统，也有SAAS平台。
1.大数据开发调度平台
阿里Dataworks：http://q7h.net/mmd64
基于Maxcompute的数据集成、数据加工、任务调度一站式大数据开发平台
网易猛犸:https://7n6.cn/uI0kj
火山引擎：https://7n6.cn/n1FmL，数据集成、数据研发、数据治理
其他的开源调度系统有Airflow、Azkaban、Oozie等也有很多企业二次封装
2.数据资产&数据治理
网易数据中台、数据地图
火山引擎：数据资产地图
亿信华辰：数据资产管理平台、数据治理平台
七、总结
本文介绍了几大类数据产品市面上比较常见的，没有做到完全枚举，且是点到为止，后期会针对部分模块分享竞品分析报告。其实数据产品的主要类别就那么几种，每个公司都会基于自己的业务场景和需求进行相关产品的研发。数据中台只是把各个模块做了一个架构层面的串联。作为数据产品经理，多做些竞品分析，把竞品的优点结合企业的需求，不仅可以少走很多弯路，也可以进行微创新。
