笔者总结了从土壤选择、个人修养、外在条件等方面分析了成为靠谱数据产品经理的要素。
【重新修订于：2022年5月20日】
即使是一个初级的数据产品的履历里没有独立负责过一个产品好像都显得很单薄，这可能是画像标签产品、BI工具等，几乎每一个都非常复杂。而实际能讲明白这些产品的用户场景，用户是如何使用这些产品，具体解决了用户什么问题的却少之又少。这是不少数据产品成长尴尬的现状，类似产品行业有的是，抄一抄就好，组织对他没这个要求。
外在
要成长为一个合格的数据产品，一是选择好的土壤实践中成长，一是多看行业多总结。
好的土壤
什么样的土壤是让数据产品机会成长的，毋庸置疑，有数据文化的。这种团队下通常不缺做事的机会，公司中的业务在做决策做执行的时候，对数据有很强的诉求的时候，那一定会有很多没有被满足好的需求。
个人怎么判断数据文化，你可以在面试的时候问一问面试官，公司的老板，公司的业务负责人，公司做项目的时候，日常会怎么用到数据，如果他们用数的方式都很具体那多半是数据文化比较浓厚，假设老板不看数，这样的环境建议你慎重考虑，这样团队的数据需求通常是来自于行业经验想象中的用户需求。
站在巨人的肩膀上
多对行业同类产品进行分析，可以提升数据产品内力。同类产品分析，又称为竞品分析，是一个不断积累转化成内力的修炼过程，这个过程可以帮助我们理解产品规律用户市场的一个方法，有点像武林中的武功秘籍吸星大法一样，可以把各家的绝招都变成自己的武功招式。
在做产品分析分析的时候，除了要了解产品功能，体验产品之外，很重要的想清楚为什么这么做？思考同类差异化的功能，是什么原因造成的，功能复制是否可以？为什么不可以？是用户群体造成的还是运营效果造成的，多探究产品设计背后的原因，通过对同领域产品的洞察，结合自身的用户需求，制定出有效的产品策略。
内在
如果按照服务用户来做分类，数据产品通常属于ToB类型，不同于ToC产品，产品通常不是自己产品的用户，或者不代表全部用户。成为靠谱的数据产品需要能够理解你的用户，理解你的合作伙伴，这是需要修炼内功完达到的。
理解你的用户：熟悉你用户的工作流程
你的用户通常是某个领域的专家，他的工作中大量的依赖数据但是不一定是数据的专家。就比如商业分析擅长于从大量的数据中发现关联性，但是不擅长于清洗数据不了解数据查询快慢背后的逻辑，这就需要数据产品了解商业分析会如何做分析，做什么分析，从而才能找到分析过程到底有什么样的痛点，在分析的数据准备阶段、数据分析过程等等阶段针对性发现需求解决问题。大部分时候我们是发现一个需求，而不是发明一个需求，熟悉你用户的工作流程才能真正的发现需求。
理解你的合作伙伴：获得研发的认可，了解他们掌握了啥
首先，要相信你团队中的技术的判断力，永远相信你的研发是客观公正的在对待一个需求。虽然我们要承认需求只有两种，技术想做的和技术不想做的，能够证明技术实力的通常是技术想做的。
但我们也发现，研发也很支持那些能和研发共情的产品，即使看上去没啥技术含量，这背后的共情其实就是相信这个产品的价值判断，相信你具备和研发达成最优方案的能力，不至于提出过于无理的要求。就像你看到业界有智能机器人，你提我们做一个智能机器人问数的功能，只需要输入今天的交易额是多少，就自动回答。研发说我们没有算法储备做不了，你不懂什么叫没有算法储备，你说别人都有，那你就离你的研发更远了一步。
你需要了解什么叫算法储备，做好判断这是不是一个真的有价值的事，一起去推动算法储备才是合理的真的能做成一些技术有难度但有价值的事，而这个事需要你了解你的技术平时都做什么，掌握了哪些技术来做好判断（备注：我这里说的是，了解配合你的研发掌握了哪些技术，而不是你掌握哪些技术）。
本文由 @鱼非鱼 原创发布于人人都是产品经理。未经许可，禁止转载
题图来自Unsplash，基于CC0协议
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