数据驱动产品决策真的是什么数据都要吗？

最近踩的一个坑跟接各部门的数据需求有关，尝试复盘如下：

问题背景

随着产品业务线的扩大，各部门同学提交的数据需求越来越多，导致开发资源跟不上。既不能按时给需求方交付数据，又让开发淹没在需求中，不利于工作地高效展开。

问题分析

1.为什么数据需求会越来越多？

彼得德鲁克说：“你无法衡量的东西，你也无法管理”。大家都在讲数据驱动产品决策，很自然地，各部门在做决策时会根据数据进行判断，所以会从各个维度提出不少数据需求，一旦开发资源跟不上，加上没有合理的排期，便会导致需求积压，形成恶性循环。

2.数据驱动产品决策真的是什么数据都要吗？

在做数据分析时，往往存在一种侥幸心理：数据越多越好，万一用得上呢？

首先，开发资源永远是有限的，而且如果把开发资源用在一些永远也用不到的需求上，本身就是一种浪费。其次，当你面对一张庞大的excel表格的时候，可能还没开始分析，就已经找不着北了。最后，随着数据膨胀，可能反而看不清方向，这个数据涨一点，那个数据跌一点，盲人摸象，get不到重点。

3.什么样的数据指标才是用得上的好指标？

一个好的数据指标大致是符合以下4个特点的：

a）好的指标是比较性的。

b）好的指标是简单易懂的。

c）好的指标是一个比率。

d）好的指标会促进你改进产品方案。

4.什么样的数据指标才是我们真正需要的？

《精益数据分析》一书中提到一个第一关键指标的概念，这是基于著名的AARRR模型也就是海盗法则提出的概念：一个产品在其发展的每个阶段（用户获取、用户激活、提升留存、获得收入、自传播）有且只有一个最关键的指标。根据产品类型、商业模式以及产品所处阶段的不同，每个产品在不同发展阶段会有不同的第一关键指标。找到第一关键指标，持续改进衡量优化它，就成了最重要的任务所在。

解决方案

经过问题分析，可以得出以下解决方案：

1.自学精进sql。熟练掌握查询数据库数据的技能可以说是数据产品经理的必备技能之一，一方面可以直接解决一些小的需求，不会什么需求都要依赖有限的开发资源。另一方面也提高了在数据分析方面的灵活性，想看数据可以即时查询，能有效提高数据分析效率。

2.明确目标！明确目标！明确目标！明确需求方提出这个需求是想解决什么问题，达成什么目标。并与需求方一起讨论评估提出的数据指标是否是一个好的指标，尝试分析需求方目前业务中影响面最大的，也就是第一关键指标是什么。有效防止数据泛滥，需求积压。

3.回顾以往做过的数据需求，整理分类，抽象出一般规律，把常用的特定的数据需求产品化、流程化，能够有效提升开发效率，节省开发资源的同时让整个需求周期更加规范化和标准化。

4.持续打磨项目管理能力。私以为项目管理能力是一个在实践中不断积累经验的能力，实践性大于看书学习。所以这个能力可以通过对每个项目进行复盘总结来精进，珍惜每一次项目机会，持续优化迭代项目管理能力能很好的把控项目节奏，不至于让项目组手忙脚乱。