正好我们这就有这么一个类似的角色。可以借机胡喷几句——

这个角色，只有公司本身产品线规模和复杂程度到了一定量级之后才是有意义的，小公司和创业公司可以忽略。其意义在于贯穿所有的产品线，凌驾于各分支产品的产品经理视角之上，以一个更有效更宏观的视角去看待和分析数据，梳理出对于整体产品策略更有价值和参考意义的各种信息。

举例，假设你们公司有了一个网站，这个网站有总计10条产品线（例如某些栏目板块是一个产品，某项特定功能又是一个产品），每条产品线都有对应的自己的PM，这样逻辑上每个PM都要看自己产品的数据，也都要对于产品的运营情况进行监测和出报告。但出于各种原因，每个PM都要对于自己的所负责的产品去争取资源，都不希望自己的产品在内部PK中处于弱势，于是他们所看到的数据和所提供的报告，多少会有某些主观局限性。

于是，你也许就需要这样一个角色存在：他可以以用户的视角去完成梳理和呈现出一条用户在站点上的各种行为和各种转化路径，借此：1）找到一些产出率最高的路径并给予强化；2）缩短一些关键路径的长度；3）砍掉关键路径上对于用户价值有限的一些节点；4）找出最需要提升转化的关键节点并优化算法等方式进行提升；5）以数据的立场反向给各产品线PM提出需求和优化建议。

所以，这大体就是这个角色存在的意义了。

更更何况，术业有专攻，在某些关键的算法上，一般的PM和一个在数据领域耕耘多年的PM之间差异是巨大的。

我认为独立出来这个职位是有必要的。

“数据产品经理”这个名称略有歧义，其实指的不是“使用数据”的产品经理，而是“以数据为产品”的产品经理。主要的成果物并不只是数据报告或者是分析结论，而更应该是跨系统、跨产品线、跨领域综合而成的数据类产品。

之所以要独立这样一个岗位，而并不是由每个产品线的产品经理各自担当，或者由DBA兼任，原因是这个岗位有一些要求并不是普通意义上的产品经理或者DBA就天然应该具备的。

1. 全业务线贯通。我以电商为例。一个完整的订单周期，可能需要【商品管理】、【促销购物车】、【订单主线】、【仓储配送】、【广告返点结算】、【售后客服】、【会员营销】等系统配合。如果真正想要充分挖掘这个订单中蕴含的信息，必须要各个环节的业务逻辑和基本规则都要清楚。这并不是任意一个独立产品线的产品经理就可以胜任，或者让每个系统各自挖掘数据就可以得到的。
2. 信息可视化。要传递信息，而不仅仅是传递数据。让读者和用户在最短的时间之内了解信息，而不用花大量的时间在获取数据，清洗数据和展现数据上。一个优秀的内部报表和数据系统应该完成这个使命。

我觉得一个优秀的数据产品经理应该独立于各个业务系统，基于公司全部数据进行思考和观察，减少公司内部数据沟通的障碍，增强统计口径一致性。这才是这个职位的真正作用，而具体到某一个业务系统的问题，确实由具体的产品经理或者业务部门来决策或分析更为合理。

更具有针对性，