數據產品五花八門，究竟什麼纔是企業須要的？

隨着大數據技術如火如荼的發展，企業紛紛建設自有的數據平臺，轉型數據化運營，在國家層面政府一樣在大力推進大數據戰略，建設數字中國、數字經濟、城市大腦，「數據產品」也成爲近兩年的熱門詞彙。

不過，不少人對數據產品的概念和理解仍是模棱兩可，可是想入行作數據產品經理，或者準備搭建、採購可以知足企業數字化運營需求的數據平臺，若是說很難把數據產品下個準確的定義，至少也要把數據產品的類型理清楚，弄明白數據產品有哪些不一樣的類型，不一樣類型產品面向的用戶是誰，能解決什麼問題，以及它們之間的區別。這樣內心對數據產品的概念也有了大致的輪廓，也知道了咱們究竟須要什麼樣的數據產品，以及如何一步一步達成產品目標。作起事來就更有的放矢，摸索好久又找不到廟門在哪。

報表型產品

報表型產品是傳統的報表製做軟件，核心功能是數據報表的製做和數據報表門戶，報表製做軟件通常是桌面軟件產品，把手工製做的報表固化成報表模板，實現了報表的自動化，生成後發佈至報表門戶供各種用戶查閱。數據門戶是將報表和數據倉庫按照業務主題的方式進行組織管理，方便用戶找到報表。帆軟FineReport、Cognos、BIEE都是這類中的典型產品，包括報表製做工具和門戶。FineReport尤爲擅長各種複雜的傳統報表，例如：交叉、分組、分頁、分欄表、多表頭。

產品的用戶有兩類，一類是報表製做人員，俗稱表哥表姐，另外一類報表的消費者，即各級別管理者和業務人員。

報表型產品能減小重複製做報表的人力成本，提升獲取數據的效率，有了數據門戶雛形，你們知道去固定的地方獲取數據。隨着對數據價值的不斷加深，需求愈來愈精細化和多元化，單純的報表數據監控分析，已經沒法知足運營須要。經過報表可以發現一些問題，但沒法鑽探分析，找到問題的緣由。

分析型產品

分析型產品種類有不少，用途也不同，能夠細分爲下面幾類：

交互式分析軟件產品：Tableau、QlikView、PowerBI、帆軟FineBI，這些是敏捷型的BI分析工具表明，所謂敏捷是指沒有完整的數倉也能夠基於業務數據作分析，有單機版和服務器版。像FineBI能對接大部分數據平臺，基於Spider引擎，可採起分佈式，本地式，直取式的抽取數據方案，對應不一樣需求。大部分敏捷型BI上手簡單，相比R、Python等專業的數據分析挖掘工具，學習成本低不少，因此更適合在企業大規模推廣，讓數據從報表到數據分析發展。其次，想FineBI這一類的，也能夠重當數據報表的門戶，各業務分析的平臺。

統計&挖掘分析產品：SAS SPSS Weka R，統計分析軟件，能夠編程，須要有統計學和挖掘算法基礎，面向的是專業數據人員，若是企業要組件一直專業的數據挖掘團隊，人員就少不了這些工具。

自建的數據分析決策系統：如阿里早期的數據魔方、如今的生意參謀。根據企業的業務定製的數據分析產品，這類產品是把成熟的業務分析思路轉化成產品，以圖、表等形式展示數據分析過程，例如零售中的商品分析，有基本的銷售量、銷售額等基礎指標的監控，還須要從時間、地區、門店、買家信息等不一樣維度交叉探查。

報表型和分析型產品的基礎都是數據倉庫，數據倉庫的精細化程度決定了能出什麼報表和進行哪些主題及維度的分析。

決策型

決策型產品將算法融入數據產品，爲用戶提供決策依據或者直接幫助用戶作出決策並執行。例如推薦系統根據用戶行爲給推送感興趣的內容或商品，DSP程序化交易根據廣告主預先設定的目標用戶範圍和當前廣告位的用戶標籤來以爲是否競價投放廣告。個性化Push、徵信產品、風控產品、DMP、用戶畫像都是決策型的產品。

平臺型

平臺是指一種基礎的可用於衍生其它產品的環境，大數據平臺產品提供一個個的產品組件，是搭建數據平臺的基礎軟件產品環境，數據產品平臺是已經有了數據服務，好比建設好了數倉庫和用戶標籤以及相應的數據訪問能力，是搭建一個個不一樣數據產品和數據應用的數據產品環境。

大數據平臺產品，爲表明的是各大互聯網公司在其雲計算服務基礎上包裝的IT解決方案，例如阿里雲的數加，經過Maxcompute、DataWorks、分析型數據庫、各類雲數據庫、QuickBI等產品組合，提供大數據基礎服務、數據分析及展示、數據應用等完整的數據解決，經過阿里雲產品與服務，企業能夠搭建本身的大數據處理平臺。騰訊雲、百度雲、網易大數據都有相似的大數據平臺產品。這類平臺產品都屬於Saas產品，雖然是軟件即服務產品，使用其搭建數據平臺，仍須要企業具有必定的開發能力或者藉助第三方的技術服務。

數據產品平臺，隨着業務的發展擴大，以及對數據應用理解的深刻，除了使用BI工具獲取數據、平常數據監控以外，業務數據分析需求也產品化，同時須要把數據應用到前臺產品，例如根據用戶行爲生成電商的個性化首頁。數據產品平臺就是打造一站式的數據獲取、數據分析、數據應用服務平臺。基礎這些服務架構知足不一樣業務、不一樣用戶的數據產品，造成服務企業的數據產品體系。