数据产品五花八门，究竟什么才是企业需要的？
随着大数据技术如火如荼的发展，企业纷纷建设自有的数据平台，转型数据化运营，在国家层面政府同样在大力推动大数据战略，建设数字中国、数字经济、城市大脑，“数据产品”也成为近两年的热门词汇。
不过，很多人对数据产品的概念和理解还是模棱两可，但是想入行做数据产品经理，或者准备搭建、采购能够满足企业数字化运营需求的数据平台，如果说很难把数据产品下个准确的定义，至少也要把数据产品的类型理清楚，弄明白数据产品有哪些不同的类型，不同类型产品面向的用户是谁，能解决什么问题，以及它们之间的区别。这样心里对数据产品的概念也有了大体的轮廓，也知道了我们究竟需要什么样的数据产品，以及如何一步一步达成产品目标。做起事来就更有的放矢，摸索很久又找不到庙门在哪。
报表型产品
报表型产品是传统的报表制作软件，核心功能是数据报表的制作和数据报表门户，报表制作软件一般是桌面软件产品，把手工制作的报表固化成报表模板，实现了报表的自动化，生成后发布至报表门户供各类用户查阅。数据门户是将报表和数据仓库按照业务主题的方式进行组织管理，方便用户找到报表。帆软FineReport、Cognos、BIEE都是这类中的典型产品，包括报表制作工具和门户。FineReport尤其擅长各类复杂的传统报表，例如：交叉、分组、分页、分栏表、多表头。
产品的用户有两类，一类是报表制作人员，俗称表哥表姐，另一类报表的消费者，即各级别管理者和业务人员。
报表型产品能减少重复制作报表的人力成本，提高获取数据的效率，有了数据门户雏形，大家知道去固定的地方获取数据。随着对数据价值的不断加深，需求越来越精细化和多元化，单纯的报表数据监控分析，已经无法满足运营需要。通过报表能够发现一些问题，但无法钻探分析，找到问题的原因。
分析型产品
分析型产品种类有很多，用途也不一样，可以细分为下面几类：
交互式分析软件产品： Tableau、QlikView、PowerBI、帆软FineBI，这些是敏捷型的BI分析工具代表，所谓敏捷是指没有完整的数仓也可以基于业务数据做分析，有单机版和服务器版。像FineBI能对接大部分数据平台，基于Spider引擎，可采取分布式，本地式，直取式的抽取数据方案，对应不同需求。大部分敏捷型BI上手简单，相比R、Python等专业的数据分析挖掘工具，学习成本低很多，所以更适合在企业大规模推广，让数据从报表到数据分析发展。其次，想FineBI这一类的，也可以重当数据报表的门户，各业务分析的平台。
统计&挖掘分析产品：SAS SPSS Weka R，统计分析软件，可以编程，需要有统计学和挖掘算法基础，面向的是专业数据人员，如果企业要组件一直专业的数据挖掘团队，人员就少不了这些工具。
自建的数据分析决策系统：如阿里早期的数据魔方、现在的生意参谋。根据企业的业务定制的数据分析产品，这类产品是把成熟的业务分析思路转化成产品，以图、表等形式展现数据分析过程，例如零售中的商品分析，有基本的销售量、销售额等基础指标的监控，还需要从时间、地区、门店、买家信息等不同维度交叉探查。
报表型和分析型产品的基础都是数据仓库，数据仓库的精细化程度决定了能出什么报表和进行哪些主题及维度的分析。
决策型
决策型产品将算法融入数据产品，为用户提供决策依据或者直接帮助用户做出决策并执行。例如推荐系统根据用户行为给推送感兴趣的内容或商品，DSP程序化交易根据广告主预先设定的目标用户范围和当前广告位的用户标签来觉得是否竞价投放广告。个性化Push、征信产品、风控产品、DMP、用户画像都是决策型的产品。
平台型
平台是指一种基础的可用于衍生其它产品的环境，大数据平台产品提供一个个的产品组件，是搭建数据平台的基础软件产品环境，数据产品平台是已经有了数据服务，比如建设好了数仓库和用户标签以及相应的数据访问能力，是搭建一个个不同数据产品和数据应用的数据产品环境。
大数据平台产品，为代表的是各大互联网公司在其云计算服务基础上包装的IT解决方案，例如阿里云的数加，通过Maxcompute、DataWorks、分析型数据库、各种云数据库、QuickBI等产品组合，提供大数据基础服务、数据分析及展现、数据应用等完整的数据解决，通过阿里云产品与服务，企业可以搭建自己的大数据处理平台。腾讯云、百度云、网易大数据都有类似的大数据平台产品。这类平台产品都属于Saas产品，虽然是软件即服务产品，使用其搭建数据平台，仍需要企业具备一定的开发能力或者借助第三方的技术服务。
数据产品平台，随着业务的发展扩大，以及对数据应用理解的深入，除了使用BI工具获取数据、日常数据监控之外，业务数据分析需求也产品化，同时需要把数据应用到前台产品，例如根据用户行为生成电商的个性化首页。数据产品平台就是打造一站式的数据获取、数据分析、数据应用服务平台。基础这些服务架构满足不同业务、不同用户的数据产品，形成服务企业的数据产品体系。
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