大数据分析和传统分析的区别_数据产品经理和数据分析师的区别

数据产品经理与传统产品经理是两个重叠的角色，在职责、技能和入职要求方面有很多相似之处。但是，同时也有几个关键因素可以区分这两个角色。

让我们通过分解每个职位的角色和职责来仔细研究这些差异。

什么是产品经理？

产品经理 (PM) 负责产品的成功。他们是识别客户需求，然后制定产品开发战略和路线图的人。产品经理的角色是多种多样的，涵盖从产品设计和开发到营销和销售的方方面面。

产品经理确保产品开发（包括功能和用户体验），处理端到端的产品管理，并尽一切努力提供超出用户期望的产品。

什么是数据产品经理？

数据产品经理是普通产品经理的数据科学版本。他们负责管理整个产品生命周期的数据和数据流。

因此，数据产品经理有责任开发符合组织愿景和用户期望的数据驱动产品及其功能。

数据产品经理处理与数据、数据科学团队和数据产品相关的所有事情，从战略到实施和执行等等。

数据产品经理与传统产品经理的主要职责

数据是数据产品经理和产品经理之间的关键区别。并不是说的数据使用范围、规模和思维方式存在差异。

数据 产品经理使用数据和实验进行与产品开发和管理相关的决策。数据管理是数据 PM 的主要职责。这考虑了数据的创建、存储、组织和流动。

主要职责和关键数据产品经理角色包括：

· 使用数据进行产品开发和数据管理

· 收集、存储、组织和分析数据

· 管理数据科学团队、机器学习算法和数据工程师

· 根据可用数据优化 UX 和 CX

· 数据仓库和管道策略开发

· 数据驱动的产品开发、管理和实验决策。

另一方面，虽然产品经理以某种方式、形状或形式利用数据，但这并不是他们的主要职责或专长。产品经理的主要职责包括：

· 定义产品愿景和故事

· 进行市场研究和竞争分析

· 了解用户需求并开发产品功能

· 识别产品管理任务并确定其优先级

· 与其他团队合作，包括工程、营销、销售、技术等，以确保无缝的用户体验和客户满意度。

认证

作为大数据产品经理和产品经理，您需要获得认证才能掌握并脱颖而出。您申请的工作可能不需要认证，但拥有认证可以提高您找到工作的机会。

选择正确的认证至关重要。

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技能

成为数据产品经理所需的技能与成为成功 产品经理所需的技能不同。这是因为一个更专注于数据，而另一个更以客户为中心。

以下是数据产品经理应具备的技能列表：

· 产品管理

· 数据科学和机器学习算法

· 大数据和数据分析

· 商业智能

· 交流技能

· 数据分析与管理

· 数据产品开发

· 了解数据生命周期

· 了解机器学习、统计、SQL 以及数据分析和管理工具和技术。

以下是传统产品经理需要的关键技能：

· 交流技能

· 业务技能

· 与 UX 相关的技术专长

· 研究技能

· 分析能力

· 批判性思维和决策

· 营销和管理技能。

薪水

数据产品经理或产品经理每年提取的平均工资是多少？

根据 Glassdoor 的数据，美国数据产品经理的平均年薪为116,036美元。

Talent 估计美国数据产品经理的平均工资（基于 1028 项研究）为每年 136,580美元。

同时，Indeed 报告称，美国 PM 的平均年薪为90,202 美元，基于 4.1K 的薪水。纽约是产品经理薪酬最高的州（比平均水平高 18%）。

根据Talent的数据，美国 PM 的平均工资为每年 110,318 美元（基于 1,000 份工资）。

工资差别不大。也就是说，数据产品经理比传统产品经理赚得更多，因为他们拥有与数据管理、数据分析和数据驱动产品相关的额外技能。

职业路线

数据 PM 和传统 PM 的职业道路是相似的。作为数据 PM，您需要担任高级产品经理，然后晋升为总监级别。

12年经验后，成为产品管理总监、营销高级总监或副总裁。在任何组织中担任数据驱动的产品经理之后，您还可以选择在数据和分析领域寻求更高级的职位。

作为一名 PM，你有几个令人兴奋的领导角色，你可以在前进的过程中追求这些角色。一种选择是爬上公司阶梯，成为产品总监或首席产品官。如果您决定转行，您可以选择过渡到品牌管理并在该职业中攀登阶梯。

总结：数据产品经理与产品经理的要点

大多数组织在雇用某人进行产品管理时会在数据产品经理或传统产品经理之间进行选择。

然而，拥有不同产品组合的大型组织需要数据产品经理 和传统产品经理，具体取决于他们拥有的产品类型。在这种情况下，数据产品经理和产品经理一起工作。

他们的职责因组织而异，但数据产品经理管理数据和所有数据驱动的产品，而产品经理则负责传统产品及其用户体验。

虽然他们的专业领域不同，但他们的职责重叠。这使他们更容易合作，以改善产品在其生命周期的每个阶段的成功。

今天的文章大数据分析和传统分析的区别_数据产品经理和数据分析师的区别分享到此就结束了，感谢您的阅读。