必备这5个重要能力阿里产品经理招聘要求

数据产品种类繁多，大致可分为两大类：
平台型：主要产品是“数据工具” ，最重要的目标是保证数据的正确性和及时性，提高数据处理的效率。商业型：主要产品为“数据解决方案” ，最重要的目标是通过数据洞察业务发展趋势，进而带动业务增长。与平台型相比，它更接近前景。
更直观，如：
阿里的飞天大数据平台集成了各类数据产品，其引擎平台（大数据计算引擎、图计算引擎等）为平台类型；
上层业务场景（新零售、金融科技、数据政务等）的数据产品是商业化的。
下面的分析忽略了与产品经理的共通部分，重点关注“数据”产品经理的特点。
首先，我们来看看基于平台的招聘要求。选择以下三个招聘JD 。可见，平台化招聘除了一般的产品技能要求外，往往有“有X技术经验者优先”的描述；

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事实上，数据产品经理在产品设计、规划和实施方面与技术人员有很多交流。此外，还有一个很重要的原因。如果完全不懂技术，可能很难得到平台用户的痛点。
【必备这5个重要能力阿里产品经理招聘要求】那么不写代码就不可能完成这项工作吗？
不，毕竟数据产品经理说到底还是“重产品” ，懂技术不代表一定要自己写代码。
接下来，我们来看看商业数据产品经理。与平台型相比，商业型更贴近业务场景和盈利目标，往往需要员工具备强大的数据分析能力和敏锐的商业意识，才能提供高效的产品运营。，准确的数据支持。
说到这里，你可能会有疑问，为什么听起来像是“数据分析师”？
在一定程度上，数据产品可以看作是数据分析的固化形式。通过剥离分析工作，提取共性部分，形成系统产品，以更直观、更高效的方式展示给公司的决策者、操作人员或人员。用户。

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数据产品经理的技能要求比较广泛。除了产品经理应具备的“产品规划能力”、“项目管理能力”和“行业洞察能力”外，还需要“数据业务能力”和“数据工具能力” 。
数据业务能力：梳理设计索引字典，统一业务口径，打通系统甚至业务组之间的数据连接；数据埋点，通过埋点获取更多的数据库资料，支持上层数据应用；数据仓库，了解数据仓库原理，能与技术人员一起探索更符合业务需求、扩展性更强的数据仓库结构；数据分析，挖掘用户需求，自研或准确把握数据分析师的想法，从而提炼固化成产品形态；数据可视化，虽然“好看的皮肤一样，有趣的灵魂千分之一” ，但低俗的皮肤很可能会导致“用户退缩” 。
数据工具能力：很多数据产品经理服务于数据中台，尤其是平台型产品经理，更不用说熟悉大数据组件，但还是需要了解基本框架，除了更有利于了解实际用户的痛点并构思解决方案，也方便与程序员小哥高效沟通，防止被无限期调度。至于手写SQL的能力，是必备的。该公司的数据分析师不适用于个人。要想第一时间看懂数据，就得自己动手，吃饱穿暖。

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