在探索与精进之旅中，我及我的团队一直在数据产品领域深耕。
在工具研发的征途上，我们不断迭代数据分析版块，期间遭遇了不少挑战。在此，我想与各位分享这些经历，尤其对于那些正考虑转型为数据产品经理的朋友们。这不仅是我们的工作历程，更是对数据产品经理真实工作内容的呈现，希望能帮助大家避免走入相同的误区。
关于数据产品经理的项目背景。我们要回到数据的最原始需求场景，理解业务对数据的真实需求。只有这样，我们的工具才能得到用户的青睐，才算成功。本文旨在指导读者了解如何从业务角度还原使用场景，而非仅仅展示冰冷的数据。将数据产品与单纯的数据报表区分开来。
现在，让我分享四个维度的数据产品关键点，助你从零开始构建一个成功的数据产品。
数据产品经理必须明确数据指标。从需求调研到技术调研，筛选出符合需求的数据指标，再在用户需求与技术实现间寻找平衡。在需求调研中，竞品分析是一个常用手段，但我们必须深入探究其背后的技术实现原理。
例如，在微信的数据指标环境中，有许多第三方数据供应商。他们可能与腾讯有合作关系，能获取公开数据。但对于我们来说，需要清晰了解所需“源头数据”的成本、时效性、计算规则及刷新频率。若数据技术规范不达标，将无法提供良好的用户体验。
我们要关注公众号数据指标。作为产品经理，我们要评估获取源头数据的成本及数据时效性，确保满足新媒体运营人员的数据需求场景。
再谈经验丰富的产品经理为何备受追捧。他们走过的研发细节更符合行业规则，能使公司在法规、上少走弯路。清楚常用的单元模块、数据指标，针对团队、产品现状做出决策至关重要。
当我们构建数据产品时，考虑异常情况是关键。优秀的产品经理需能预见并处理异常流程。面试官常通过询问“异常”情况来评估求职者的经验与能力。实际的产品规划中，正常的界面只是冰山一角；而异常情况往往是未曾预料的结果，需要通过产品团队内部需求评审、产品与开发部门评审来过滤。
以蓝泡新媒体插件的公众号数据分析服务为例，我们需根据不同账户类型提供相应的数据指标服务，确保为所有用户提供稳定的服务。数据产品经理还需预先定义产品的默认状态，为新用户提供引导页面，使他们无需迷茫即可轻松上手。
关于数据指标的调优，这是一个长期过程，需大量用户反馈。产品经理需密切关注用户数据指标的调优，以满足用户数据场景的需求。而实际使用与产品规划往往存在巨大差距，因此需持续优化与调整。
每个新产品都需重新学习，因为涉及领域、产品形态、时间背景均有所不同。互联网行业每3-5年就是一个新的时代，我们需要不断学习与进步。