数据产品的四种形态
最近的思考，关于数据产品几种形态。
- 聚合报表的Dashboard类产品，解决有数可看的问题。
- 具备分析思路的场景化分析看板类产品，简化数据可被理解的难度。
- 数据洞察到action的策略类产品，实现数据驱动业务动作执行。
- 数据智能决策类产品，实现数据洞察到业务动作的自动化、智能化执行。
1、Dashboard 类产品
可以是基于 Tableau、PowerBI 等BI工具建立的报表集合，也可以是通过BI工具的产品搭建能力，或者自研，形成的数据可视化产品，分业务，分模块展示数据。
这类产品主要是解决看数的问题，核心能力在于能快速响应需求，稳定，准确的反映数据现状，建构有完整的指标体系、提供美观易懂的可视化形式，会是加分项。
2、场景化分析看板类产品
产品不仅是做数据展示，更要将分析思路/过程融入到产品中，比如基于用户增长的AARRR模型设计产品架构，用户在使用过程不需要深入理解这个模型，但在产品的引导下，就可以完成整个分析链路。
这类产品主要是降低数据可被理解，可被解读的难度。如果打开产品就看到满屏的数据，很是全面，但用户很难基于这些数据获得数据洞察，那这个产品是毫无价值的。
3、数据策略类产品
除了数据展示外，产品要具备数据诊断能力，并基于自动诊断形成的结论，直接引导用户做业务动作。如一些用户策略产品，能针对业务现状，构建用户诊断模型，通过诊断模型的结论，决定在哪个环节发力，并引导用户去做相应的权益分发，广告投放等业务动作。
这类产品主要是实现从数据洞察到action的执行，需要基于业务场景抽象数据诊断模型，并和业务系统做连接，最终形成诊断结论到业务动作的一个个SOP，实现运营赋能。
4、智能决策类产品
产品除了能自动进行数据诊断、和业务系统连接外，要能够基于自动诊断的结论自动执行业务动作。如智能定价产品，基于销售数据和竞争情况，自动执行价格调整。
这类产品是真正实现数据的智能化，对数据的准确性，诊断模型的有效性，到业务动作的智能路由能力等，要求很高。
最后
这四种形态不是彼此演进的过程，每种形态都有自己适合的场景。四种形态也不是彼此排斥的的，一个产品可以包含好几种形态。
针对不同的业务场景，在产品化过程，我们需要思考清楚，用什么形态来解决问题效果更好，成本更低，也就是寻找ROI最高的方案。