想必大家对大数据、数据分析、数据挖掘这些词眼早已耳熟能详，数据在这个信息轰炸的时代中显现出其理性深刻而优雅的风姿。
过去的商业决策以及行动都是基于“某种参考”的，依靠领导拍脑袋决策常常不靠谱，所谓的专家也屡屡被打假。领导想一出是一出，下属无脑执行、反馈缺失，导致企业运转效率低下，市场反响不佳，给企业带来看不见的损失。
而互联网时代最优的决策需要依靠可靠的“证据”，目标要量化、每一个行动要有数据反馈，进而成为下一次优化迭代的原因和参考。
数据产品正是可以发挥数据价值去辅助用户更优的做决策（甚至行动）的一种产品形式，现在我们一起去探索它的奥秘吧。
01、什么是数据产品?
它把数据、数据模型以及分析决策逻辑尽可能多的固化到一个软件系统中，以更自动化、更准确、更智能的方式来发挥数据的决策价值。换言之，就是以数据为主要自动化产出的产品形态。
02、数据产品分类
根据产品的使用对象，可分为面向企业内部， 面向企业外部以及面向用户三种。
2.1 企业内部
在企业内部，又可细分为「业务型」和「平台型」。业务型的企业数据产品，更加专注于解决某个具体的业务问题或者部门问题，如客服数据监控系统和建立在集团平台的事业部决策分析系统。而平台型的目的，就是为前者提供更好的支撑。
企业数据平台的目标是让数据像水一样在企业中流动。数据平台建设者要保证数据做到：
- 干净无毒（准确）
- 随用随取（及时、易用）
- 场景丰富（全面）
2.2企业外部
商用数据产品，即由企业或个人开发，提供给外部企业使用的，具备数据采集，计算，存储，展示和分析等功能的产品。
国外在商用数据产品上，数据链条的每个环节都有大量企业竞争，导致整个行业分布非常碎片和广泛。而国内目前尚处于行业的起步阶段。
商用数据产品可分为：数据分析师平台，数据科学平台（SAS/MathWorks），机器学习产品， BI 平台(Looker/Domo)，WEB/移动端/交易分析(百度统计/友盟+/GrowingIO/神策数据)，可视化产品(Tableau/Power BI)，社交分析(Questmobile)，数据源产品等八个类型。
随着中国市场人口红利、流量红利的消失及劳动力价格的上升，中国互联网ToC端狂飙突进的时代已经基本结束，ToC这条路已经越来越难走了。而中国有4000万中小企业，效率的提升，服务的升级等方方面面的需求孕育了ToB市场的巨大蓝海。
专注于提高企业效率的 ToB 商业模式具有强刚需、强粘性、技术壁垒高的特点而渐渐受到投资行业和众多公司的关注。商用数据产品作为其中一员，亦将在这波浪潮中受益。
2.3 面向普通用户
在面向普通大众用户上。根据数据来源不同，可以再分为平台数据和自有数据两个大类。
平台数据，是企业利用自己的数据提炼出相应观点和洞察，提供给用户分析使用。如百度指数、IT桔子等。
自有数据，则是收集用户自身数据并进行一定程度的归类，分析并可视化的产品。主要是帮助人们量化并改进自己的生活，大概可以分为记账类，运动类，天气类，时间管理类，信息记录类，机器信息类等。如Timing、Keep等。
03、代表性数据产品–神策分析
神策数据有为中国银联、中国电信、百度视频、小米、东方证券、百信银行、好未来、驴妈妈、Keep、36氪、拉勾、聚美优品等 1000 余家付费企业用户的服务和客户成功经验，是专业的大数据分析平台服务提供商。官网的体验Demo体验感很好，帮助文档和视频讲解很细致。
数据分析产品的存在就是为了解决业务人员和技术人员的问题，业务人员不用苦苦排队等待需求响应，直接鼠标点点拖拖拽拽，想要什么漏斗留存都有了。而技术人员不用被困在永无止境、时而重复的需求中，平台搭好了，解放双手。
难点在于，非技术人员如何上手这种数据产品，需要时间成本；而技术人员如何解读分解需求、构建丰富场景下合适的指标体系同时保证产品的简洁好用，这些都是需要思考的。
04、仰望未来
Gartner 2019 分析报告预测：
到 2020 年，业务部门的数据和分析专家数量的增长速度将三倍于 IT 部门的专家，这将迫使公司重新考虑他们的组织模型和技能设定。
未来即将到来，只有以数据为帆、技术为桨应用到改进业务流程、提升整体效率、科学做事的复合型互联网人，才可以在波涛汹涌的互联网大海中紧握方向盘、顺势而上。
