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书中关于定位的表述,相比著名的 Positioning: The Battle for Your Mind,更产品视角,不仅仅是讲述如何在营销战中抓住用户获取胜利,而是如何基于定位去打造产品、迭代产品。

看完 Obvious Awesome,我理解的重点有三部分,一是究竟什么是定位(Positioning),二是有效定位有哪些组成部分,三是如何通过10个步骤来确定定位。

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一、从客户的角度来看,我们的客户都是谁?他们的核心痛点是什么?

我们的客户可能是分析师,业务人员,企业决策层,企业IT团队,甚至企业服务的客户,不同客户的痛点是不同的,进而对产品的期望也不同。这里会面临两个决策点:

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这里的内容型数据产品指的是以提供内容为主要目标的数据产品,区别于以提供技术能力为主要目标的工具型数据产品,如 Tableau 及类似的可视化 BI 产品、Zeppelin 及类似的分析、协作产品等。

内容型数据产品的3个方向

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整理写的东西,发现18年的这几天,写过这么两段话,当时在 Vegas 参加 AWS re:Invent。

第一段是关于在中国做 to B。

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上篇文章以一个数据团队发展的视角,总结了数据团队要做的事。当然,一些企业业务复杂起来之后,数据团队的职能也会发生分工,负责基础数据建设的团队,将数据集成、治理、资产管理、质量管控等工具及规范做掉,同时构建数据仓库的公共层并对上游业务以产品化和服务化的形式提供支持,现在比较热的「数据中台」概念就是指这块事情,和负责业务数据建设的团队,基于公共层数据,直接对接业务,让数据产品化、智能化,赋能业务发展。

数据产品的四个层次

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大数据时代,在有庞大自有数据的企业,作为一个承担数据体系建设责任的数据团队要从哪些事情开始做起?

一开始,数据的需求很多都是企业的领导者要快速了解公司的业务情况,比如销售、财务、研发环节的一些统计指标。

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上篇从数据技术的角度谈了自己对大数据变现的一些思考,这篇继续,从企业的数据资产角度入手,谈谈变现的方式。1

数据资产变现是指企业通过自身拥有的数据进行的商业化变现。我始终认为数据已经是新的生产力,企业应该把最大的资源、最全的数据,首先用于自身,让数据驱动业务发展。接下来才是去想如何做商业化变现,不能本末倒置,当然,核心业务就是数据变现的企业另说。

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年初(2018)接受 DTalk 社区访谈 ,对“大多数企业怎样把大数据落地变现?”这个问题,我当时是这么回答的:

我理解的大数据落地变现有两大模式,一种是基于大数据技术,另一种是基于已有的数据资产。大体有如下几种方式:

  1. 输出平台型技术能力,通过给企业建设大数据平台来变现;
  2. 输出大数据处理技术和应用产品,比如把企业内部的BI、应用/用户分析、营销监测、数仓应用等产品进行商业化输出或者通过数据建模咨询和实施来变现。
  3. 基于数据的闭环服务变现,如营销方向的广告精准推送、金融领域的风控服务等。
  4. 咨询类的数据报告,针对不同领域提供对客户有价值的分析及数据报告等。
  5. 数据交易。
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