数据运营小tips：数据产品vs数据工具

当有了可衡量产品效果的指标体系及配套数据之后，就需要能够快速地看到它并准确地分析它。同时为了能够最大限度地服务一线业务员，我们也需要它不仅仅是呈现数据，还能协助定位及分析问题。基于这些需求，数据产品就顺势而出了。

什么是数据产品？：数据产品是指把业务数据、分析逻辑、决策逻辑尽可能固化到系统上，以更快的频率、更准确的分析结果、更智能的提醒方式，为用户输出数据价值。而更通俗的说法是：数据产品应该是一个在线可交互的数据报告，能够将业务的问题与原因娓娓道来，它不应该仅仅停留甘做一个大型在线EXCEL透视表的状态。

做一个数据产品不难，做一个很多人愿意用的、成功的数据产品才难。成功的数据产品各有各的成功，但“失败”的数据产品总会有相似的“失败”。我们不妨先观摩下“失败”的共性：

超级灵活、自定义、可拖拽的看板：

各种自定义自选，灵活到能让你迷失

过于丰富绚烂的可视化方案：

图形选择种类丰富，但就是没有解读

总结来看，“失败”的数据产品都彷佛是大型在线可视化EXCEL透视表。这有什么问题么？有，它忽略了产品最核心的两点：用户和需求。

如果用户都具备一定的分析经验，那么大型在线可视化EXCEL透视表就是极好的。但用户真的具备这样的基础么？他们真的都知道该关注什么、该如何分析问题么？如果他们不具备、不知道，那么灵活和自定义就是甩锅给用户——“我们什么功能都支持啊，你自己不会用、不知道怎么用罢了”。

如果用户只是想看看数据现象，然后把数据下载下来自己分析，那么大型在线可视化EXCEL透视表也是极好的。但用户想要的更多是对那些丰富绚烂的可视化结果的解读，这就需要产品不仅限于数据可视化这种“面子”，要更聚焦到数据现象的归因与解读这种“里子”。

看到现在，不知道你是否清楚，数据产品与数据工具的区别了？其实公允的讲，产品和工具是可以相互配合、相辅相成的。让数据产品来解决80%+的高频业务需求，让数据工具去应付20%的低频探索性分析需求，各自发挥各自的特长就好。

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